100 preguntas sobre WorkBuddy

Prefacio

Esta es una guía de «100 preguntas»: una forma de dividir un tema grande en preguntas y leerlo después una por una.

WorkBuddy no consiste sobre todo en responder preguntas. Consiste en recibir una tarea, leer el material, dividirlo en pasos y entregar un archivo verificable en tu espacio de trabajo. La guía sigue seis etapas: fijar expectativas, entender Ask/Plan/Craft y los conectores, evitar errores de principiante, construir criterios de aceptación, ejecutar flujos reales y conocer los límites.

Respuestas rápidas

• No lo uses como una caja de chat. Dale una tarea real, material real y una ruta de salida explícita.
• Pide primero Ask para inspeccionar el material, después Plan y solo entonces Craft. Detente en Plan si hay sobrescritura, envío o borrado.
• El espacio de trabajo es la frontera de seguridad. Concede solo las carpetas necesarias y da a los conectores los permisos mínimos.
• Acepta el resultado abriendo y editando el archivo y rastreando cada conclusión hasta los datos de origen, no confiando en «hecho».
• Automatiza solo cuando el flujo manual sea estable. Enviar, publicar y sobrescribir archivos requiere confirmación humana.

Compilado a partir de la documentación de WorkBuddy y material público, estructurado y ligeramente completado para este sitio.

Esta es una edición editada: algunos pasajes originales estaban truncados por OCR, así que el cuerpo se centra en una lista de preguntas accionable con respuestas concisas.

1. Fundamentos y posicionamiento

1. ¿Por qué mucha gente instala WorkBuddy y acaba usándolo como una caja de chat?

Porque solo hace preguntas y nunca entrega una tarea completa. El valor de WorkBuddy es leer material, dividir el trabajo en pasos y entregar un archivo verificable, no producir unas cuantas respuestas más.

2. ¿Qué tres tipos de personas obtienen resultados positivos en la primera semana?

Perfiles de producto, operaciones y proyecto; personas con material claro y un formato de salida definido; personas dispuestas a comprobar el resultado con criterios de aceptación.

3. ¿Por qué las tareas de oficina normales son mejor primer paso que la investigación abierta?

Las tareas de oficina tienen entradas, salidas y criterios de aceptación claros. La investigación abierta tiene límites difusos y juicio subjetivo, así que un principiante no sabe si el resultado es correcto.

4. ¿Qué es exactamente un «resultado verificable» y en qué se diferencia de una respuesta de chat?

Un resultado verificable es un documento, hoja de cálculo, página web o presentación que puedes abrir, editar y comprobar. Una respuesta de chat es solo texto; no es un entregable.

5. ¿Por qué el foco de WorkBuddy es menos «sabe responder» y más «deja el archivo terminado en tu carpeta»?

La mayor parte del esfuerzo de oficina está en el camino de «tengo una idea» a «tengo un archivo que puedo usar». WorkBuddy acorta ese camino produciendo el archivo directamente, sin que tengas que copiar, formatear y guardar.

6. ¿Qué tareas tienen más probabilidad de funcionar al primer intento?

Tareas con el material ya en mano, un resultado claro y poco juicio externo: Excel a informe semanal, notas de reunión a acciones, renombrado de archivos por reglas.

7. ¿Por qué «¿qué puedes hacer por mí?» suele dar un mal resultado?

Es demasiado amplio, así que recibes un menú de funciones en lugar de una tarea. Dale una tarea real y verás si puede leer, planificar y entregar en tu contexto.

8. ¿Cómo distingo un flujo de trabajo real de un experimento casual?

Un flujo real indica cuatro cosas: qué material se procesa, qué resultado se produce, dónde se coloca y quién lo acepta. Si eso no está claro, es un experimento.

9. ¿Por qué las tareas de archivos son mejor punto de partida que la creación abierta?

Las tareas de archivos traen restricciones naturales: nombres, formatos, carpetas, campos y rango de contenido. Abriendo el archivo sabes si el resultado está bien.

10. ¿Cuándo debo usar WorkBuddy en vez de seguir a mano?

Cuando la tarea se repite, los pasos son estables y la entrada y la salida son relativamente consistentes. El coste de la atención repetida suele superar el de la configuración.

11. ¿Por qué los primeros intentos fallan más por una tarea demasiado amplia que por un modelo débil?

Una tarea amplia obliga al modelo a adivinar qué importa. Si la carpeta, el formato de salida, las acciones prohibidas y los criterios de aceptación no están definidos, hacer más trabajo suele significar desviarse más.

12. ¿Cómo sé qué trabajo repetitivo merece la pena entregar a WorkBuddy?

Dos señales: se repite y se siente mecánico; su entrada y salida ya son estables. Si ambas son ciertas, merece la pena probar.

13. ¿Cuál es la diferencia entre «usarlo de vez en cuando» y «abrirlo cada día»?

Un flujo de trabajo estable, repetible y verificable. Sin un flujo fijo, sigue siendo un experimento ocasional.

14. ¿Qué tareas tienen más probabilidad de fallar con WorkBuddy?

Tareas de alto riesgo y mucho juicio; cualquier cosa con pagos, publicación o borrado; tareas con límites de material poco claros; resultados que no se pueden verificar.

15. ¿Por qué dar una tarea real revela más que preguntar qué puede hacer?

Una tarea real muestra cómo lee el material, planifica pasos, gestiona excepciones y entrega un archivo. Preguntar por funciones solo muestra la capa de marketing.

2. Arquitectura central y mecánicas clave

16. ¿Cuándo debo usar Ask, Plan y Craft?

Ask inspecciona el material y el estado actual. Plan define pasos, riesgos y salida. Craft ejecuta y entrega. Úsalos en ese orden.

17. ¿Por qué saltar de un Ask incompleto a Craft daña archivos?

Sin lista de archivos, estructura de carpetas y acciones prohibidas, Craft puede sobrescribir, borrar o editar los archivos equivocados. Confirma qué existe, qué puede cambiar y qué no se debe tocar.

18. ¿Cómo sé que una tarea debe detenerse en Plan en vez de empezar ya?

Detente en Plan cuando la tarea toque varios archivos, sobrescriba originales, envíe al exterior, tenga definiciones de datos poco claras o implique un riesgo relevante.

19. ¿Cuándo basta el modelo Auto y cuándo debo elegir un modelo?

Auto está bien para tareas rutinarias, de bajo riesgo y con exigencias de formato moderadas. Elige un modelo más fuerte para datos críticos, juicio complejo, documentos largos o formato estricto.

20. ¿Por qué cambiar el modelo altera visiblemente la estabilidad del entregable?

Los modelos difieren en seguimiento de instrucciones, retención de formato, manejo de textos largos y uso de herramientas. Tras cambiar de modelo, vuelve a ejecutar la aceptación.

21. ¿Qué capa de juicio poseen el modelo y el experto?

El modelo ejecuta, genera y llama herramientas. El experto posee el juicio de dominio, los compromisos, la identificación de riesgos y los criterios de aceptación.

22. ¿Cuándo merece la pena un panel de expertos y cuándo basta uno?

Un solo experto encaja en un dominio bien definido. Un panel encaja en trabajo interdisciplinar que se beneficia de la crítica y de varias perspectivas.

23. ¿Por qué instalar más habilidades no te hace necesariamente más fuerte?

Más habilidades implican más coste de selección, conflictos de activación y mantenimiento. Instala por flujo frecuente, no por cantidad.

24. ¿Cómo decido si un proceso repetido debe convertirse en skill?

Si se repite, los pasos son estables, la salida es verificable y lo reexplicas cada vez, conviértelo en skill.

25. ¿Qué pasos molestos de descarga, subida y cambio eliminan los conectores?

Los conectores permiten a WorkBuddy leer y escribir documentos externos directamente, eliminando exportar, descargar, subir, convertir formatos y cambiar de plataforma.

26. ¿Por qué conectar Tencent Docs cambia tu forma de trabajar?

Ya no exportas el material primero. WorkBuddy puede leer, organizar y escribir de vuelta en Tencent Docs, convirtiendo el flujo de mover archivos en trabajo directo sobre el contenido.

27. ¿Cómo decido si una tarea necesita conector o solo archivos locales?

Usa conector cuando el material vive en un servicio externo y necesita lectura/escritura en vivo. Usa el espacio local cuando el material ya está en disco y se procesa una vez.

28. ¿Por qué el espacio de trabajo es a la vez eficiencia y frontera de seguridad?

El espacio de trabajo limita lo que WorkBuddy puede leer y escribir. Una frontera clara mejora la eficiencia y reduce daños; una frontera amplia aumenta el riesgo de borrado, modificación y fuga.

29. ¿Por qué darle todo el escritorio suele ser mala idea?

El escritorio contiene archivos privados, cuentas, proyectos ajenos y material sensible. Darle todo el escritorio elimina la frontera y hace que el riesgo sea incontrolable.

30. ¿El asistente remoto cambia el punto de entrada o la forma de ejecutar cuando no estás?

Ambos. El punto de entrada pasa del ordenador al móvil, y la ejecución pasa de «tienes que estar en el escritorio» a «puedes instruir, supervisar y confirmar desde cualquier lugar».

31. ¿Por qué la automatización debe construirse después de que funcione el flujo manual?

La automatización multiplica los errores. Primero estabiliza entradas, salidas, excepciones y puntos de confirmación a mano; después prográmala.

32. MCP y las skills parecen extensiones. ¿Qué resuelve cada uno?

MCP conecta herramientas y datos externos. Las skills codifican un flujo y su juicio. Los conectores conectan una plataforma concreta. Resuelven problemas distintos.

33. ¿Por qué la memoria, la gestión de datos y el archivo de tareas afectan a si puedes continuar después?

Sin registros, tienes que reexplicar el material, las definiciones y el progreso. La memoria, el archivo y una gestión de datos limpia hacen que el trabajo sea continuo.

3. Errores y antipatrones de principiante

34. ¿Por qué un espacio de trabajo sucio casi siempre causa problemas después?

Archivos antiguos, cachés, permisos y carpetas ajenas se mezclan, y WorkBuddy no puede saber qué se puede cambiar. Una frontera poco clara hace que las ediciones y borrados accidentales sean cuestión de tiempo.

35. ¿Qué señales anómalas debo vigilar durante una inspección Ask?

Conteos o rutas inesperadas, datos faltantes, duplicados, permisos excesivos, una carpeta de salida poco clara y formatos ilegibles.

36. ¿Por qué «sobrescribir el archivo original» en un Plan debe hacer que me detenga?

Sobrescribir destruye la fuente y es difícil de recuperar. Haz copia primero o escribe en un archivo o carpeta nuevos.

37. ¿Por qué dejar que rellene datos faltantes planta una mina?

El modelo puede adivinar o inventar valores. Los datos faltantes deben marcarse «por confirmar» por una persona, no rellenarse para que el entregable parezca completo.

38. ¿Qué señales de peligro paso por alto cuando el resultado parece convincente?

Fuente de datos, definiciones, fechas, unidades, permisos y pasos de cálculo. Cuanto más convincente parece, más hay que rastrearlo hasta la fuente.

39. ¿Por qué un informe semanal o una presentación terminados no prueban que la conclusión sea fiable?

Un archivo terminado prueba el formato, no que los datos sean correctos, las definiciones consistentes o la conclusión válida. Cada conclusión debe poder rastrearse hasta la fuente.

40. ¿Por qué las celdas vacías son lo más fácil de manejar mal?

Los vacíos pueden tratarse como cero, ignorarse o rellenarse mal, lo que distorsiona totales, comparaciones y tasas de crecimiento. Define primero la regla de valores vacíos.

41. Cuando se mezclan comparaciones y definiciones, ¿qué juicios se tuercen primero?

Crecimiento, caída, agrupación, deduplicación y ranking. Sin una definición compartida, gráficos y conclusiones no son fiables.

42. ¿Por qué decir «rehazlo» suele empeorar el resultado?

Un rehacer descarta las partes ya confirmadas y obliga al modelo a adivinar de nuevo. Es más seguro pedir una revisión local: qué conservar y qué cambiar.

43. ¿Cómo pido una revisión local sin destruir lo que ya estaba bien?

Indica archivo, ubicación, partes a conservar y partes a cambiar. Pide un plan o diff primero y aprueba después la ejecución.

44. ¿Por qué una autorización de conector demasiado amplia hace difícil confiar después?

Cuanto más amplia es la autorización, más puede leer y escribir, y mayor es el riesgo de errores y fugas. Concede lo mínimo, primero solo lectura.

45. ¿Qué puerta de confirmación se salta más al dar instrucciones en remoto?

La confirmación antes de enviar. Enviar, publicar, borrar y pagar necesitan una segunda confirmación, sobre todo desde el móvil.

46. ¿Por qué una automatización que funcionó una vez no se mantiene estable en una programación?

Las credenciales caducan, las rutas cambian, el cliente se desconecta y los permisos del espacio objetivo cambian. La primera ejecución correcta es solo el principio.

47. ¿Qué tareas de organización masiva causan más errores de clasificación y movimiento?

Tareas con nombres irregulares, carpetas desordenadas, reglas vagas, nombres duplicados o archivos sensibles. Inspecciona primero y ejecuta después.

48. ¿Por qué muchas versiones sin nombre lo vuelven todo más caótico?

No puedes saber cuál es la final, cuál es editable y cuál se envió. Usa fecha, número de versión y propósito en el nombre.

49. ¿Por qué los pasos desordenados son difíciles de reutilizar aunque el resultado se haya producido?

No se pueden reproducir, aceptar ni entregar. Escribe el proceso como checklist o skill.

50. ¿Cuándo un panel de expertos pasa de ayudar a entorpecer?

Cuando los expertos chocan, producen demasiadas opiniones y nadie decide. Usa un panel solo cuando de verdad hagan falta varias perspectivas.

51. ¿Por qué instalar demasiadas skills puede desviar una tarea?

Las skills compiten por activarse, chocan entre sí y pueden hacer que el modelo elija el flujo equivocado. Mantén pocas skills de alta frecuencia y límites claros.

52. Si la automatización no ve el espacio objetivo, ¿dónde miro primero?

Revisa la autorización y si el espacio existe; después si el cliente está en línea, la cuenta es correcta y la ruta ha cambiado.

53. ¿Por qué la última pasada de un envío de correo o una publicación debe ser humana?

Una vez enviado o publicado, no se puede recuperar. La IA puede redactar y comprobar, pero una persona debe confirmar la acción final.

4. Validación de resultados y estabilidad

54. ¿Cómo fijo un estándar de finalización que se pueda aceptar de verdad?

Indica el archivo de salida, campos, formato, rango de datos, tiempo de entrega y quién acepta. Está hecho cuando el archivo abre, se puede editar y se puede comprobar.

55. ¿Por qué es difícil confirmar la entrega sin una ruta de salida?

Sin ruta no hay ubicación de entrega conocida. Especifica carpeta, nombre y versión para poder encontrar y aceptar el resultado.

56. ¿Cómo pido informes de progreso por etapas sin una avalancha de ruido?

Pide solo cuatro cosas: qué está hecho, qué falta, el siguiente paso y los riesgos. Evita el relato paso a paso.

57. ¿Cómo compruebo que cada conclusión de un informe se remonta a los datos de origen?

Señala la tabla, fila, campo y cálculo original de cada conclusión. Una conclusión que no se puede rastrear debe marcarse «por confirmar».

58. ¿Por qué convertir correlación en causalidad es la ilusión de oficina más peligrosa?

La correlación significa que dos cosas se mueven juntas, no que una cause la otra. Escribir correlación como causalidad engaña las decisiones y es difícil de detectar para no especialistas.

59. Cuando un archivo no se puede leer, ¿inspecciono el material o cambio el modelo primero?

Inspecciona el material primero: formato, permisos, corrupción, cifrado, ruta. Si el material está bien, prueba otro modelo o parser.

60. ¿Cómo uso «por confirmar» para mantener el riesgo visible en vez de esconderlo?

Lista aparte los datos, definiciones, supuestos y huecos inciertos. No rellenes el entregable con conjeturas.

61. ¿Por qué debo comprobar si el archivo sigue siendo editable y no solo mirar la vista previa?

Una vista previa solo prueba que se ve bien. Debe abrir, las fórmulas deben calcular y el formato o las capas deben seguir editables para contar como entrega real.

62. ¿Cómo sé que una automatización está lista para funcionar casi sola?

Produce resultados estables de forma repetida, avisa de excepciones, tiene salida verificable y se puede revertir si falla.

63. ¿Por qué debo repetir la aceptación tras cambiar una skill, conector o modelo?

Cambiar un componente cambia cómo se lee, procesa y escribe el material. La aceptación anterior puede ya no valer; vuelve a ejecutarla.

64. Tras una actualización o reinicio, el espacio de trabajo parece «desaparecido». ¿Dónde miro?

Revisa ruta, cuenta, permisos y versión del cliente; después si cambió el espacio o la sincronización no ha terminado.

65. Al añadir un modelo nuevo, ¿qué debo comparar antes de cambiar todo?

Ejecuta el mismo lote de tareas con los mismos criterios en una prueba pequeña, mirando formato, precisión, estabilidad y manejo de excepciones.

66. ¿Cómo sé si un fallo es culpa del modelo o del flujo?

Revisa primero el material de entrada, los límites de la tarea, la ruta de salida y los criterios de aceptación. Si el flujo no está claro, cambiar de modelo no lo arregla.

67. ¿Por qué la zona de resultados es más fiable que «hecho» en el chat?

«Hecho» es una afirmación del modelo. Un archivo en la zona de resultados se puede abrir y comprobar; esa es la entrega real.

68. ¿Cómo añado una capa de «confirmar antes de enviar» a las tareas con conector?

Antes de enviar, lista destinatario, asunto, cuerpo, adjuntos y alcance, y exige confirmación humana antes de ejecutar.

69. ¿Por qué ninguna automatización funciona si el cliente está desconectado?

Los archivos locales, las capacidades del cliente y el espacio de trabajo viven en tu ordenador. Sin cliente, la tarea no tiene entorno de ejecución.

70. ¿Qué tres áreas debo reforzar primero para resultados más estables?

Material de entrada, ruta de salida y criterios de aceptación. Aclarar estas tres mejora la estabilidad de forma notable.

5. Flujos de oficina reales

71. ¿Por qué Excel → informe semanal → presentación es el primer circuito recomendado?

Tiene entradas claras, salidas estándar y aceptación sencilla, y cubre leer datos, resumir, escribir un documento y hacer una presentación.

72. ¿Cómo convierto notas de reunión desordenadas en una lista de acciones con responsables?

Extrae tarea, responsable, fecha límite, fuente y estado. Marca lo que falte como «por confirmar» y entrega una tabla seguible.

73. ¿Por qué «material a página web» es una buena prueba de si WorkBuddy entrega de verdad?

Requiere combinar fuentes, generar una página, manejar estructura y estilo, previsualizar y publicar: una prueba completa de entrega.

74. ¿Cómo hago una página con WorkBuddy sin complicarlo demasiado?

Define primero estructura, fuentes de contenido y estilo, y después genera. Conserva un archivo fuente editable y una URL de vista previa; no añadas un backend complejo al principio.

75. ¿Cómo uso un conector para convertir contenido de Tencent Docs en un entregable?

Concede permisos mínimos, lee el documento indicado, organízalo en el formato objetivo y escribe de vuelta o exporta un documento nuevo para aceptación humana.

76. ¿Por qué «resumen de correo» es mejor primer circuito que «enviar correo automáticamente»?

Un resumen es solo lectura y bajo riesgo. El envío automático no se puede deshacer si falla. Empieza resumiendo y añade después una confirmación de envío.

77. ¿Cómo hago un renombrado masivo rápido sin perder archivos?

Inspecciona los archivos, genera un mapa de nombres antiguos y nuevos, confirma conflictos y excepciones, renombra y guarda una lista de reversión.

78. ¿Cómo inspecciono y archivo una carpeta desordenada sin moverlo todo de golpe?

Lista archivos y reglas de clasificación, produce un plan de archivo, confírmalo y mueve los archivos conservando la carpeta original o una copia.

79. ¿Qué tres escenarios de «estoy fuera pero tiene que hacerse ya» encajan con el asistente remoto?

Ediciones rápidas de archivos, búsqueda remota de información y confirmar o publicar mientras estás fuera. Enviar y borrar siguen exigiendo segunda confirmación.

80. ¿Por qué «generar el informe semanal el viernes» es una buena primera automatización?

Su entrada, salida y momento son fijos y sus criterios de aceptación son claros: ideal para un flujo de oficina recurrente.

81. ¿Cómo conecto Google Calendar y Drive sin atascarme al principio?

Concede permisos mínimos, empieza en solo lectura, valida la conexión con una tarea pequeña y amplía después a escritura.

82. ¿Por qué las tareas de «tengo que repensar el prompt cada vez» deben convertirse en flujos fijos o Skills?

Repensarlo indica que el proceso es estable pero el coste de expresarlo es alto. Una Skill reduce la reexplicación y la varianza del resultado.

83. ¿Qué proyectos pequeños sirven para probar aplicaciones locales sin código?

Herramientas pequeñas como presupuesto, checklist, consulta interna o panel personal. Entradas y salidas simples, aceptación fácil y bajo riesgo de datos.

84. ¿Dónde ayuda el modo autónomo de IA y dónde pierde el control?

Ayuda en exploración, organización y repetición. Pierde el control en decisiones de alto riesgo, envíos externos, borrados y pagos, donde debe quedar confirmación humana.

85. ¿Cuándo ahorra tiempo de verdad y cuándo solo cambia el lío manual por mirar la IA?

Ahorra en organización de material, conversión de formatos y resúmenes repetidos. Solo añade estrés cuando los requisitos son vagos, el trabajo se rehace y la aceptación no está clara.

86. ¿Cómo elijo el siguiente flujo que debe convertirse en un circuito de WorkBuddy?

Elige un flujo frecuente, con entradas estables, salidas verificables y coste de fallo controlable. Prueba un circuito y cópialo a flujos similares.

6. Límites, alternativas y criterio futuro

87. ¿Por qué no debo entregar backends complejos y desarrollo de producción solo porque «también hace páginas y código»?

Los sistemas de producción necesitan arquitectura, permisos, seguridad, monitorización y mantenimiento. Generar páginas y código no es asumir la responsabilidad de producción.

88. ¿Qué tareas deben quedarse en WorkBuddy y cuáles deben pasar a un enfoque más especializado?

Documentos de oficina, organización, resúmenes y páginas ligeras pueden quedarse. Sistemas de producción, código central, seguridad y alta disponibilidad necesitan equipo y herramientas especializadas.

89. ¿Cuándo es más directo y estable seguir a mano?

Tareas puntuales, con mucho juicio, alto riesgo o que necesitan retroalimentación inmediata suelen ser más rápidas a mano.

90. ¿Por qué no debo entregar todos los documentos y carpetas a WorkBuddy de golpe?

Datos sensibles, carpetas demasiado amplias y archivos ajenos amplían la superficie de riesgo. Da solo el material y el alcance que la tarea necesita.

91. ¿Por qué la gestión de fronteras importa más según se multiplican conectores y plataformas?

Más integraciones significan más sistemas que puede leer y escribir, y permisos, flujos de datos y riesgo de acciones accidentales más complejos. Una frontera poco clara multiplica la superficie de incidentes.

92. Cuando se combinan espacio local, asistente remoto e integraciones, ¿qué coste de gestión crece de verdad?

Gestión de permisos, flujo de datos, consistencia de versiones, responsabilidad y manejo de excepciones: no solo el número de puntos de entrada.

93. Con tantos modelos, ¿cómo evito tratar «cambiar el modelo» como única solución?

Arregla primero la estructura de la tarea, el material de entrada, la ruta de salida y los criterios de aceptación. El modelo es una capa; cambiarlo no arregla un flujo poco claro.

94. Según se expanden skills, MCP y conectores, ¿qué frontera de autorización debe proteger primero un usuario normal?

Mínimo privilegio: solo las carpetas y datos necesarios, primero lectura, y confirmación para enviar y escribir.

95. ¿Por qué la diferencia suele estar en la estructura de la tarea y la aceptación, no en el prompt?

Un prompt afecta a una expresión. La estructura de la tarea y la aceptación deciden si el resultado se puede reproducir y entregar.

96. ¿Cuándo pasa WorkBuddy de experimento puntual a mesa de trabajo fija?

Cuando tienes un flujo estable, salida fija y aceptación clara, y ahorra tiempo de forma consistente.

97. ¿Debo entregarle envíos externos, publicación formal y cambios directos de archivos?

Déjale preparar borradores, revisar contenido y generar archivos. Acciones irreversibles como enviar, publicar y sobrescribir originales requieren confirmación humana.

98. ¿Por qué una lista larga de funciones no significa que deba usar todo desde el primer día?

Más funciones significan más coste de aprendizaje y selección. Protege primero el flujo central y añade skills, conectores y automatización según necesidad.

99. Si solo aprendo una parte primero, ¿qué básicos debo proteger?

Espacio de trabajo, Ask/Plan/Craft, rutas de salida, criterios de aceptación y autorización mínima. Estos cinco son la base de todo lo demás.

100. ¿Qué mal uso y mal juicio deben ayudarme a evitar estas 100 preguntas?

Usarlo como caja de chat, tareas demasiado amplias, saltarse la aceptación, autorizar de más, automatizar antes de que funcione a mano y confundir un archivo terminado con una conclusión correcta.