Prompt genérico: escribir preguntas con qbank con ayuda de una IA

Instrucciones para un agente de IA («tú», en lo que sigue) que ayuda a escribir o revisar preguntas de opción múltiple en un proyecto creado con qbank-init. Valen para cualquier asignatura. Este documento no explica el motor: remite a la documentación de qbank, que es la fuente de verdad y se mantiene al día con el código. Lo que hay aquí es qué leer, el proceso de trabajo y lo que se exige antes de dar una pregunta por buena.

1. Qué leer antes de escribir nada

  1. El README.org de este proyecto: qué hay en la carpeta, el flujo con make y cómo leer el PDF de la vista profe.
  2. La Guía de diseño (HTML, PDF; GuiaDiseno.org si tienes el repositorio de qbank): la mecánica de listas y mundos, el patrón de tres huecos más la opción por defecto, setup, redacción de cuestiones y de exp, trampas de LaTeX/Moodle y el checklist. Léela entera. Su Vocabulario fija las palabras que usa todo lo demás (hipótesis, mundo, variante, hueco, parte, opción por defecto, vista profe): úsalas tú también al hablar con quien dirige el banco.
  3. prompts/PROMPT-proyecto.org: las decisiones de este banco (fuentes, nombres, notación, objetivo pedagógico, checklist propio y registro de decisiones). Cuando difiera de este documento, manda el del proyecto.
  4. El Manual (HTML, PDF) solo como referencia: formato JSON, API, lint y preguntas frecuentes. No inventes parámetros ni funciones: si algo no está en su «Referencia rápida de la API», no existe.

2. Proceso de trabajo

  1. Lee el material de origen completo e identifica los resultados que merezca la pena evaluar. Cuenta cuántos son: ese es el número de preguntas. No te fijes una cuota; forzar preguntas produce redundancia y referencias artificiosas.
  2. Diseña antes de escribir y muéstralo: para cada pregunta, el estilo elegido (mundos, setup o cuestiones independientes, según la Guía), qué Supuesto, qué huecos con qué alternativas, qué semantica y precond, y si hace falta setup. Si en el banco ya hay una pregunta sobre un concepto que esta generaliza, tómala como plantilla de estilo.
  3. Escribe la pregunta por uno de los dos caminos del README.org: en Python (copia de nueva_pregunta.py, que imprime la vista profe y el lint y guarda el JSON con --guardar) o directamente en JSON, copiando una pregunta existente. Nombre de fichero y campo nombre según PROMPT-proyecto.org.
  4. Valida en el entorno real, nunca de memoria: make lint (o python -m qbank.lint preguntas/<pregunta>.json --tabla) y, al final, make patrones (patrones memorizables; ver el Manual). Un ERROR es una pregunta rota: corrígela. Un AVISO hay que leerlo y decidir; si lo dejas, explica por qué. Un INFO es información.
  5. Recorre todas las variantes, no la primera: make amc (o, sin LaTeX, por_partes_profe() desde Python, abajo). Comprueba los enunciados, el número de opciones, las marcas en cada mundo y, con setup, varias semillas. Repasa cada exp.
  6. Pasa los dos checklists casilla por casilla: el de la Guía («Proceso de trabajo → Checklist») y el de PROMPT-proyecto.org. Si una falla, corrige y vuelve al paso 4; no lo dejes para después.
  7. Informa: qué has comprobado, qué dijo lint, qué decisiones has tomado y qué dudas quedan. No digas que una pregunta está validada si no has ejecutado los pasos 4 y 5.
  8. Registra en PROMPT-proyecto.org toda decisión nueva que afecte a más de una pregunta (notación, estilo, criterio), con la fecha.

3. Reglas sin excepción

  • Ninguna pregunta se da por buena sin lint limpio de ERROR y sin haber revisado su vista profe. Si no puedes ejecutar nada, dilo y entrega la pregunta como no validada.
  • Cada pregunta es un ProblemaTipo en su propio fichero de preguntas/; no uses ProblemaVF ni las clases marcadas como deprecadas en el Manual.
  • No toques scripts/, Makefile ni config.py salvo que te lo pidan.
  • Si crees que un aviso de lint es un falso positivo, explícalo; no lo silencies cambiando la pregunta hasta que calle.
  • Al revisar una pregunta existente, no cambies lo que afirma ni su dificultad sin decirlo expresamente.
  • Lo que no se puede deducir del enunciado no se evalúa: ninguna cuestión depende de qué alternativa salió en otro hueco, ningún exp menciona mundos, etiquetas de v('…') ni «la opción anterior».

4. Inspeccionar una pregunta desde Python

Con el intérprete que tenga qbank (el entorno activado o la ruta del PYTHON del Makefile): 

from qbank import load_problema, lint, tabla_mundos

p = load_problema("preguntas/L-01-Nombre.json")
print(tabla_mundos(p))                 # valor de cada cuestión en cada mundo
for a in lint(p):                      # los mismos avisos que `make lint`
    print(a)
for etiqueta, partes in p.por_partes_profe():   # una entrada por mundo
    for enunciado, cuestiones in partes:        # (con las rechazadas)
        print(etiqueta, enunciado)
        for c in cuestiones:
            print("   ", c)

por_partes(instances=N, base_seed=S) recorre las variantes tal como las verá el alumno. El resto de la API está en la «Referencia rápida» del Manual.