snapcontext

🎯 Perfiles de prompt optimizados por modelo (Fase 17)

Qué es

prompt_profiles.py selecciona un prompt y parámetros específicos según el proveedor/modelo en uso y el tipo de tarea (simple, planificación, edición…). Es solo generación de prompt: nunca cambia la lógica de los proveedores.

Cada perfil tiene:

Campo	Descripción
`system_prompt`	Instrucciones de sistema específicas del modelo
`user_prompt_template`	Plantilla del mensaje de usuario (`{consulta}`, `{contexto}`)
`config`	Parámetros (`temperature`, `max_tokens`, `cache_control`)
`variantes`	Overrides del `system_prompt` por tipo de tarea

Perfiles incluidos

Clave	Enfoque
`claude` (alias `anthropic`)	Razonamiento profundo paso a paso; `cache_control: True` (v6.34+)
`gemini`	Instrucciones claras y directas, sin complejidad
`openai`	Precisión y concisión (plantilla en inglés)
`deepseek`	Preciso y eficiente; caching activado
`ollama` (alias `local`)	Contexto e instrucciones mínimos para evitar divagaciones
`xpu`	Respuestas breves; contexto muy reducido (hardware local)
`groq`	Directo, código correcto sin rodeos

Cualquier proveedor no registrado recibe PERFIL_GENERICO (fallback, nunca rompe el flujo).

Cómo se aplica

_enviar_al_proveedor determina el tipo_tarea con _tipo_tarea_actual() (modo detectado: --plan → planificacion; chat/ReAct → simple).
_enviar_al_proveedor_unico llama a prompt_profiles.aplicar_perfil(), que inyecta el system_prompt y rellena la plantilla del usuario.
Cada API recibe el system en su formato nativo: OpenAI/Groq/Ollama como mensaje system, Anthropic como parámetro system=, Gemini como system_instruction=.
Para tareas estructuradas (plan JSON, edición, QA, tests) NO se reformatea el mensaje del usuario, para no romper el parser posterior.
Si algo falla, se envían los mensajes originales (try/except silencioso).

Personalización (sin tocar el código)

Añade la clave prompt_profiles a ~/.snapcontext/config.json. Se hace un merge profundo sobre los perfiles por defecto, así que puedes sobreescribir solo un campo o definir un proveedor nuevo completo:

{
  "prompt_profiles": {
    "claude": { "config": { "temperature": 0.0 } },
    "mistral": {
      "system_prompt": "Sé conciso.",
      "user_prompt_template": "Pregunta: {consulta}\n\nContexto: {contexto}",
      "config": { "temperature": 0.5, "max_tokens": 1000, "cache_control": false },
      "variantes": {}
    }
  }
}

Tests

tests/test_prompt_profiles.py (perfiles, variantes, fallback, merge de config) y tests/test_prompt_profiles_integration.py (inyección del system_prompt en los SDK de OpenAI, Anthropic y Gemini con mocks, sin llamadas a APIs reales).

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