Prompt para depurar errores de código con diagnóstico paso a paso

Necesito depurar errores de código con IA usando contexto técnico y cambios seguros.

Datos que debes usar:
- lenguaje: JavaScript
- error: TypeError al leer una propiedad indefinida
- codigo: función que procesa respuesta de API
- comportamiento esperado: mostrar una lista de resultados
- contexto: frontend sin framework y datos JSON locales

Entrega una respuesta breve, accionable y lista para revisar.
Mantén el tono adecuado al contexto, no inventes datos y señala cualquier información crítica que falte antes de aplicar el resultado.

Actúa como desarrollador senior y revisor de código. Necesito depurar un error con un enfoque metódico, seguro y fácil de verificar.

Contexto técnico:
- lenguaje: JavaScript
- error: TypeError al leer una propiedad indefinida
- codigo: función que procesa respuesta de API
- comportamiento esperado: mostrar una lista de resultados
- contexto: frontend sin framework y datos JSON locales

Método de diagnóstico:
1. Resume el problema en una frase.
2. Identifica la causa más probable y al menos dos hipótesis alternativas.
3. Explica qué evidencia del error o del código apoya cada hipótesis.
4. Propón pasos para reproducir o aislar el fallo.
5. Sugiere el cambio mínimo antes de proponer refactors grandes.
6. Señala riesgos, efectos secundarios y casos que podrían seguir fallando.

Devuelve:
- diagnóstico principal.
- explicación de la causa en lenguaje claro.
- solución propuesta con código solo si es necesario.
- pruebas o comprobaciones para validar la corrección.
- preguntas concretas si falta información crítica.

Regla de seguridad:
No reescribas todo el programa si basta con un cambio pequeño. No inventes dependencias, archivos ni funciones que no aparezcan en el contexto.

Antes de responder:
- Si falta un dato crítico, haz hasta 3 preguntas de aclaración.
- Si puedes avanzar con supuestos razonables, declara esos supuestos y continúa.
- No inventes datos, cifras, políticas, experiencia, fuentes ni resultados.
- Prioriza una respuesta útil, verificable y fácil de aplicar.

Modo avanzado:
1. Antes de redactar, separa datos confirmados, supuestos razonables y datos que faltan.
2. Adapta la respuesta al objetivo concreto: depurar errores de código con IA usando contexto técnico y cambios seguros.
3. Explica el criterio que usaste para priorizar estructura, tono, profundidad y formato.
4. Entrega una versión principal y, cuando sea útil, una versión alternativa más breve o más práctica.
5. Añade una tabla de revisión con: decisión tomada, motivo, riesgo y cómo comprobarlo.
6. Incluye errores comunes específicos de esta tarea y cómo evitarlos.
7. Si detectas información insuficiente, haz hasta 3 preguntas; si puedes avanzar, declara los supuestos y continúa.
8. No inventes datos, cifras, fuentes, políticas, experiencia, funcionalidades ni resultados no aportados.
9. Usa únicamente la información proporcionada por estas variables: JavaScript, TypeError al leer una propiedad indefinida, función que procesa respuesta de API, mostrar una lista de resultados, frontend sin framework y datos JSON locales.

Formato avanzado de entrega:
- resumen ejecutivo del enfoque.
- resultado principal listo para usar.
- versión alternativa o simplificada.
- tabla de decisiones y riesgos.
- puntos que conviene verificar manualmente.
- checklist final antes de aplicar el resultado.

Usa ChatGPT para convertir estos datos en una respuesta estructurada, clara y lista para revisar.

Objetivo: depurar errores de código con IA usando contexto técnico y cambios seguros.

Datos disponibles:
- lenguaje: JavaScript
- error: TypeError al leer una propiedad indefinida
- codigo: función que procesa respuesta de API
- comportamiento esperado: mostrar una lista de resultados
- contexto: frontend sin framework y datos JSON locales

Instrucciones:
1. Mantén la respuesta fiel a la información aportada.
2. No inventes datos, cifras, experiencia, políticas ni resultados.
3. Usa un formato claro y aplicable al caso.
4. Señala dudas o datos insuficientes antes de presentar conclusiones.
5. Pide una salida por secciones, una versión breve y una lista final de puntos a comprobar.

Entrega el resultado final listo para copiar o adaptar.

Usa Claude para trabajar el contexto con especial atención a matices, límites y coherencia editorial.

Objetivo: depurar errores de código con IA usando contexto técnico y cambios seguros.

Datos disponibles:
- lenguaje: JavaScript
- error: TypeError al leer una propiedad indefinida
- codigo: función que procesa respuesta de API
- comportamiento esperado: mostrar una lista de resultados
- contexto: frontend sin framework y datos JSON locales

Instrucciones:
1. Mantén la respuesta fiel a la información aportada.
2. No inventes datos, cifras, experiencia, políticas ni resultados.
3. Usa un formato claro y aplicable al caso.
4. Señala dudas o datos insuficientes antes de presentar conclusiones.
5. Pide que diferencie hechos aportados, supuestos razonables y datos que faltan antes de redactar.

Entrega el resultado final listo para copiar o adaptar.

Usa Gemini para organizar la respuesta, comparar opciones y mantener una estructura fácil de seguir.

Objetivo: depurar errores de código con IA usando contexto técnico y cambios seguros.

Datos disponibles:
- lenguaje: JavaScript
- error: TypeError al leer una propiedad indefinida
- codigo: función que procesa respuesta de API
- comportamiento esperado: mostrar una lista de resultados
- contexto: frontend sin framework y datos JSON locales

Instrucciones:
1. Mantén la respuesta fiel a la información aportada.
2. No inventes datos, cifras, experiencia, políticas ni resultados.
3. Usa un formato claro y aplicable al caso.
4. Señala dudas o datos insuficientes antes de presentar conclusiones.
5. Pide que marque elementos que deban verificarse manualmente si dependen de información externa o cambiante.

Entrega el resultado final listo para copiar o adaptar.