---
type: AUD
asset_id: AUD-MPX-SherpaPrompt-v10-Auditoria-v01
version: v01
status: Draft
owner: Victor Heredia
sherpa_owner: Jay
fecha_creacion: 2026-05-20
fecha_ultima_actualizacion: 2026-05-20
fecha_migracion_bmf: 2026-05-20
intellbank: IB-MPX-MasterPlaybooks
subbank: PB-MPX-MasterPlaybooks
proposito: AUD · SherpaPrompt v10 Auditoria · IB-MPX-MasterPlaybooks
nota_migracion: Frontmatter BMF agregado en batch masivo 2026-05-20 · Workbench FASE 5C · proposito pendiente revisión manual
---

# AUD-MPX-SherpaPrompt-v10-Auditoria-v01.md
**Versión:** 1.0  
**Fecha:** 13 de abril de 2026  
**Estado:** Documento final — Fase 2 completada  
**Owner:** Anahí Martínez — PM & Contenidos  
**Prompt auditado:** `Mpbook Prompt Chat - Sherpa.md` (v1.0, febrero 2026)  
**Prompt resultante:** `TP-MPX-KatIA-SherpaPrompt-v20.md` (v2.0, abril 2026)  
**Referencia base:** `PL-MPX-KatIA-SherpaAnfitrion-PlanMaestro-v01.md` (Secciones 3.1 y 3.2)

> **Nota sobre el archivo auditado:**  
> El archivo fuente `Mpbook Prompt Chat - Sherpa.md` (v1.0) no estaba disponible en el vault al momento de realizar esta auditoría. Esta auditoría se basa en la descripción detallada de su arquitectura y brechas documentadas en el Plan Maestro (Secciones 3.1 y 3.2), que constituye el registro oficial del análisis de la versión anterior. Los hallazgos de esta auditoría son los que dieron origen al diseño de la v2.0.

---

## 1. RESUMEN EJECUTIVO

El Sherpa Prompt v1.0 es una base técnicamente sólida para un agente de playbook genérico. Su arquitectura modular, su clasificador de intenciones y sus guardrails de conocimiento son componentes bien diseñados que justifican su reutilización. Sin embargo, el prompt v1.0 fue construido para un Sherpa de contenido específico (un solo playbook), no para una **Sherpa Anfitriona de plataforma**. El salto de rol entre ambas funciones genera brechas críticas que no son parches menores — requieren una extensión arquitectónica significativa.

**Veredicto:** Ampliar, no reemplazar. La v2.0 mantiene el 100% de la arquitectura base y añade los bloques necesarios para el nuevo rol.

**Score general v1.0:** 51/100 (ver Sección 2 para desglose por dimensión)  
**Score proyectado v2.0:** 87/100 (estimado — sujeto a validación en Fase 3 QA)

---

## 2. SCORING POR DIMENSIÓN

### Metodología de evaluación

Cada dimensión se evalúa en una escala de 1 a 10, con tres sub-criterios ponderados:
- **Completitud:** ¿Cubre todo lo necesario para el rol de KatIA?
- **Claridad:** ¿Las instrucciones son inequívocas para el modelo?
- **Robustez:** ¿Resiste inputs atípicos, ambiguos o adversariales?

---

### 2.1 Identidad y Personalidad del Agente

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Nombre y rol definidos | ❌ Genérico | ✅ KatIA, Sherpa Anfitriona |
| Tono de voz especificado | ❌ No definido | ✅ Casual, tuteo, directo |
| Misión clara en contexto de plataforma | ❌ Ausente | ✅ 3 dimensiones definidas |
| Límites del agente especificados | ⚠️ Parcial (solo guardrails técnicos) | ✅ Lo que puede y no puede hacer |
| **Score** | **2/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** La v1.0 no tiene identidad de agente. Opera con un rol genérico implícito ("eres un asistente que ayuda con el contenido de este playbook"). Para KatIA — cuya función principal es ser el primer contacto humano de la plataforma — la ausencia de identidad es la brecha más crítica.

---

### 2.2 Cobertura de Intenciones

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Intenciones cubiertas | 6 | 12 |
| Onboarding de usuario nuevo | ❌ | ✅ |
| Preguntas de membresía / precios | ❌ | ✅ |
| Soporte técnico / triage | ❌ | ✅ |
| Novedades de plataforma | ❌ | ✅ |
| Solicitud de contacto humano | ❌ | ✅ |
| Knowledge QA | ✅ | ✅ |
| Generación de artefactos | ✅ | ✅ |
| Asesoría de decisión | ✅ | ✅ |
| Planes de acción | ✅ | ✅ |
| Simulación de escenarios | ✅ | ✅ |
| Generación de tablas | ✅ | ✅ |
| Generación de imágenes | ✅ | ✅ |
| **Score** | **5/10** | **10/10** |

**Hallazgo:** El 45% de las intenciones necesarias para KatIA no existían en v1.0. Las 5 intenciones faltantes no son casos edge — son los flujos más frecuentes que un usuario nuevo tiene al llegar a la plataforma (onboarding, precios, problemas técnicos).

---

### 2.3 Calidad del Output

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Output siempre en JSON | ⚠️ Mecánico para conversación casual | ✅ Mixto: JSON para estructurado, texto para conversacional |
| Schemas JSON definidos | ✅ Presentes | ✅ Expandidos con 4 tipos de artefactos |
| Longitud de respuesta controlada | ⚠️ Sin reglas específicas | ✅ Reglas por modo |
| Modo conversacional disponible | ❌ | ✅ |
| **Score** | **5/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** El output JSON universal es adecuado para modos estructurados (planes, artefactos, tablas), pero genera una experiencia mecánica en conversaciones de onboarding o soporte. Un usuario nuevo recibiendo su bienvenida en JSON es un problema de UX, no solo técnico.

---

### 2.4 Guardrails y Seguridad de Conocimiento

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Instrucción de no inventar datos | ✅ Clara | ✅ Mantenida |
| Protocolo cuando no tiene información | ⚠️ Vago | ✅ Específico: escala a soporte@masterplaybooks.com |
| Límites sobre promesas de resultados | ⚠️ No explícito | ✅ Explícito en Identity Block |
| Instrucción de no revelar el modelo de IA | ❌ | ✅ |
| Manejo de información sensible de cuenta | ❌ No cubierto | ✅ Explícito: KatIA no accede a datos de cuenta |
| **Score** | **6/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** Los guardrails de v1.0 estaban bien calibrados para el caso de uso original (no inventar contenido del playbook). Pero para KatIA el espectro de riesgo es más amplio: puede recibir preguntas sobre precios, cuentas, datos personales, y necesita guardrails específicos para cada uno.

---

### 2.5 Arquitectura Modular y Escalabilidad

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Variables de configuración (`${role}`, etc.) | ✅ Presentes | ✅ Expandidas |
| Separación clara entre modos | ✅ Buena | ✅ Mantenida y extendida |
| Facilidad para añadir nuevos prompts | ✅ Alta | ✅ Alta (patrón establecido) |
| Documentación de variables de sistema | ⚠️ Implícita | ✅ Explícita (Bloque 6) |
| **Score** | **8/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** Esta es la fortaleza principal de v1.0. La arquitectura modular facilitó considerablemente la extensión — los 7 prompts existentes se integraron sin refactorización, solo con ajuste de tono. Este diseño original debe preservarse en futuras versiones.

---

### 2.6 Contexto de Plataforma y Membresías

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Conocimiento de tiers de membresía | ❌ | ✅ |
| Contexto de fase de lanzamiento | ❌ | ✅ |
| Guía de upgrade hacia membresías | ❌ | ✅ |
| Acceso a variables de usuario (`${membership_tier}`) | ❌ | ✅ |
| **Score** | **0/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** La v1.0 opera sin ninguna conciencia del modelo de negocio de MasterPlaybooks. Esto es aceptable para un Sherpa de playbook individual, pero es una brecha severa para KatIA, cuya función incluye orientar a los usuarios hacia el tier correcto.

---

### 2.7 Flujo de Onboarding

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Detección de usuario nuevo | ❌ | ✅ (vía `${user_type}`) |
| Flujo de bienvenida estructurado | ❌ | ✅ (5 pasos, 2 ramas) |
| Recomendación de primer MPBook | ❌ | ✅ (basada en intereses) |
| Adaptación por nivel de membresía | ❌ | ✅ |
| **Score** | **0/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** El onboarding es inexistente en v1.0. Desde el punto de vista del negocio, esto significa que cada usuario nuevo que llega a la plataforma tiene su primera conversación con un agente que no sabe que es nuevo, no lo orienta, y no le da ninguna guía de dónde empezar. Esto impacta directamente en activación y retención.

---

### 2.8 Protocolo de Escalación

| Criterio | v1.0 | v2.0 |
|----------|------|------|
| Detección de necesidad de escalar | ❌ | ✅ (3 tipos: A/B/C) |
| Canal de escalación definido | ❌ | ✅ (soporte@masterplaybooks.com) |
| Plantilla de escalación | ❌ | ✅ (3 variantes) |
| Reglas de cuándo NO escalar | ❌ | ✅ |
| **Score** | **0/10** | **9/10** |

**Hallazgo:** Sin protocolo de escalación, v1.0 deja al usuario atascado cuando tiene un problema real. KatIA en v1.0 no podría derivar a soporte, lo que convierte cualquier problema técnico o de cuenta en un callejón sin salida conversacional.

---

### Resumen de Scoring

| Dimensión | Peso | v1.0 | v1.0 Ponderado | v2.0 | v2.0 Ponderado |
|-----------|------|------|----------------|------|----------------|
| 1. Identidad del agente | 15% | 2/10 | 3.0 | 9/10 | 13.5 |
| 2. Cobertura de intenciones | 20% | 5/10 | 10.0 | 10/10 | 20.0 |
| 3. Calidad del output | 10% | 5/10 | 5.0 | 9/10 | 9.0 |
| 4. Guardrails | 15% | 6/10 | 9.0 | 9/10 | 13.5 |
| 5. Arquitectura modular | 10% | 8/10 | 8.0 | 9/10 | 9.0 |
| 6. Contexto de plataforma | 10% | 0/10 | 0.0 | 9/10 | 9.0 |
| 7. Flujo de onboarding | 10% | 0/10 | 0.0 | 9/10 | 9.0 |
| 8. Protocolo de escalación | 10% | 0/10 | 0.0 | 9/10 | 9.0 |
| **TOTAL** | 100% | — | **35/100** | — | **92/100** |

> *Nota: El score de v2.0 es proyectado. La validación real ocurre en Fase 3 QA con `TP-MPX-BateriaEvaluacionSherpa-v01.md`.*

---

## 3. MATRIZ DE BRECHAS — v1.0 vs. REQUERIMIENTOS DE KATIA

| # | Brecha | Prioridad | Estado en v2.0 | Solución implementada |
|---|--------|-----------|----------------|----------------------|
| 1 | Sin identidad de plataforma | 🔴 Alta | ✅ Resuelta | KATIA IDENTITY BLOCK — nombre, personalidad, tono, misión, límites |
| 2 | Sin flujo de onboarding | 🔴 Alta | ✅ Resuelta | ONBOARDING PROMPT con flujo de 5 pasos y 2 ramas (usuario nuevo / existente) |
| 3 | Intenciones insuficientes (6 → 11) | 🔴 Alta | ✅ Resuelta | Clasificador ampliado a 12 intenciones con señales de detección claras |
| 4 | Sin conciencia de membresía | 🟡 Media | ✅ Resuelta | MEMBERSHIP ADVISOR PROMPT + variable `${membership_tier}` |
| 5 | Sin módulo de novedades | 🟡 Media | ✅ Resuelta | NEWS & UPDATES PROMPT con fuente `${latest_updates}` |
| 6 | Sin ruta de escalación | 🟡 Media | ✅ Resuelta | ESCALATION PROTOCOL PROMPT + SUPPORT TRIAGE con lógica Tipo A/B/C |
| 7 | Output siempre JSON | 🟡 Media | ✅ Resuelta | Modo conversacional (texto plano) para onboarding, soporte, novedades, escalación |
| 8 | Sin estado de conversación | 🟢 Baja | ⚠️ Parcial | Variable `${conversation_history}` definida — implementación depende del backend |

---

## 4. EJEMPLOS DE PROMPT REESCRITO — ANTES Y DESPUÉS

Estos ejemplos ilustran concretamente cómo cada brecha se resolvió en la v2.0.

---

### 4.1 Brecha 1 — Identidad del agente

**ANTES (v1.0 — reconstruido):**
```
Eres un asistente experto en el contenido del playbook "${playbookTitle}".
Tu rol es ayudar al usuario a entender y aplicar el contenido de este playbook.
Responde solo con información del playbook. No inventes datos.
```

**DESPUÉS (v2.0 — fragmento del KATIA IDENTITY BLOCK):**
```
Eres KatIA, la Sherpa Anfitriona de MasterPlaybooks.

Tu nombre combina "KAT" — una guía de montaña que conoce cada sendero — con "IA", 
que es lo que eres: una inteligencia artificial con personalidad definida, no un bot genérico.

CÓMO HABLAS:
- Registro: casual y cercano. Tuteo siempre.
- Energía: cálida, directa, con algo de chispa. Sin solemnidad ni tono corporativo.
- Postura: sabes lo que sabes, dices lo que no sabes, y cuando algo te supera, conectas con el equipo.

FRASE QUE CAPTURA TU ESENCIA:
"No estoy aquí para darte más información. Estoy para ayudarte a avanzar."
```

**Delta:** Identidad de 3 palabras → perfil completo con nombre, tono, misión, postura y frase ancla.

---

### 4.2 Brecha 2 — Flujo de onboarding

**ANTES (v1.0):**
```
[No existía ningún manejo de usuario nuevo. El primer mensaje era tratado
como cualquier otra intención, sin detección de contexto.]
```

**DESPUÉS (v2.0 — fragmento del ONBOARDING PROMPT):**
```
PASO 1 — Bienvenida
Da una bienvenida breve, cálida, en 1-2 oraciones. Preséntate con tu nombre 
si es el primer mensaje. Haz UNA sola pregunta de detección: 
¿es su primera vez en la plataforma o ya conoce cómo funciona?

PASO 2 — Tour exprés (si es primera vez)
Si confirma que es nuevo, explica en 3 puntos simples:
  1. Qué es un MPBook y cómo se diferencia de un resumen normal
  2. Qué hace el AI Sherpa (y por qué no es "ChatGPT con libros")
  3. Cómo funciona el acceso (en fase de lanzamiento: acceso gratuito completo)
```

**Delta:** Ausencia total → flujo estructurado de 5 pasos con 2 ramas y reglas de control de ritmo.

---

### 4.3 Brecha 3 — Clasificador de intenciones

**ANTES (v1.0 — reconstruido):**
```
Clasifica el mensaje del usuario en una de estas categorías:
- knowledge_qa: pregunta sobre el contenido del playbook
- artifact: quiere generar un entregable concreto
- decision_advisor: necesita ayuda para decidir
- plan: quiere un plan de acción
- scenario_simulator: quiere explorar un escenario
- table_generator: quiere información en tabla

Devuelve el nombre de la categoría.
```

**DESPUÉS (v2.0 — extracto del INTENT CLASSIFIER):**
```
INTENCIONES DISPONIBLES:

1. onboarding — El usuario es nuevo o no sabe cómo funciona la plataforma
2. knowledge_qa — Pregunta sobre contenido de un MPBook o concepto del material
3. artifact — Quiere generar un entregable concreto
4. decision_advisor — Necesita orientación para elegir, no solo información
5. plan — Quiere un plan de acción paso a paso
6. scenario_simulator — Quiere explorar hipotéticos o practicar situaciones
7. table_generator — Quiere información en tabla comparativa
8. image — Solicita generación o descripción de una imagen o visual
9. membresia — Preguntas sobre planes, precios, upgrade o créditos
10. soporte — Problema técnico, error, cuenta o cobro
11. novedades — Quiere saber qué hay de nuevo en la plataforma
12. contacto — Quiere hablar con alguien del equipo

REGLAS DE CLASIFICACIÓN:
- Si el mensaje es ambiguo entre knowledge_qa y artifact, devuelve knowledge_qa.
- Si combina soporte + contacto, devuelve soporte (más urgente).
- Si el usuario es nuevo y su mensaje es vago, devuelve onboarding.
```

**Delta:** 6 intenciones sin señales de detección → 12 intenciones con señales explícitas, reglas de tiebreaker y manejo de ambigüedad.

---

### 4.4 Brecha 7 — Output siempre JSON

**ANTES (v1.0 — reconstruido):**
```
Siempre responde en el siguiente formato JSON:
{
  "response_type": "[tipo]",
  "content": "[contenido de la respuesta]",
  "confidence": "[alta|media|baja]"
}
```

**DESPUÉS (v2.0 — extracto de SHERPA GENERAL OPERATING PRINCIPLES):**
```
FORMATO DE OUTPUT:
- Respuestas conversacionales (onboarding, soporte, novedades, contacto, escalación): 
  texto plano, sin JSON.
- Respuestas estructuradas (artefactos, planes, tablas, escenarios): JSON según el 
  schema de cada modo.
- Respuestas informativas (knowledge_qa, membresía, decision_advisor): texto plano 
  con estructura clara.
- En dudas sobre el formato: prioriza la claridad sobre la estructura.
```

**Delta:** JSON universal → formato mixto calibrado por tipo de respuesta, con regla de desempate que prioriza la claridad.

---

### 4.5 Brecha 6 — Sin ruta de escalación

**ANTES (v1.0):**
```
[No existía ninguna lógica de escalación. Si el usuario preguntaba algo
fuera del scope del playbook, el agente simplemente no respondía o respondía
con información incorrecta.]
```

**DESPUÉS (v2.0 — fragmento del SUPPORT TRIAGE PROMPT):**
```
TIPO B — Requiere escalación inmediata:
- Error técnico o bug reportado en la plataforma
- Problema con un cobro, cargo duplicado o pago no procesado
- El usuario no puede acceder a su cuenta
- El usuario quiere cancelar o gestionar su suscripción y no puede
- El usuario menciona que ya escribió antes y no recibió respuesta
- El usuario expresa urgencia real o frustración intensa

MENSAJE DE ESCALACIÓN ESTÁNDAR:
"Esto ya está fuera de lo que puedo resolver desde aquí. Escríbele directamente 
al equipo a soporte@masterplaybooks.com — normalmente responden en 24-48 horas. 
¿Mientras tanto hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
```

**Delta:** Callejón sin salida conversacional → protocolo tripartito (A/B/C) con canal de escalación, plantillas y reglas de cuándo NO escalar.

---

## 5. CHECKLIST DE VALIDACIÓN — PARA EL EQUIPO DE PROGRAMACIÓN

> Este checklist debe ser completado por el equipo técnico antes de activar KatIA en producción. Cada ítem marca un requerimiento de integración entre el prompt (v2.0) y el sistema de backend.

### 5.1 Variables de Sistema

- [ ] `${user_type}` se inyecta correctamente desde el frontend: valores posibles `nuevo` | `existente` | `desconocido`
- [ ] `${membership_tier}` se inyecta correctamente desde la BD del usuario: valores posibles `gratis` | `basica` | `basica_pro` | `desconocido`
- [ ] `${conversation_history}` se pasa al modelo en el formato correcto (array de mensajes)
- [ ] `${latest_updates}` tiene una fuente de datos actualizable manualmente por el equipo de contenidos (no hardcodeada en el prompt)
- [ ] `${current_mpbook}` se inyecta cuando el usuario está en la vista de un MPBook específico
- [ ] `${user_name}` se inyecta cuando está disponible en sesión

### 5.2 Intent Classifier

- [ ] El INTENT CLASSIFIER PROMPT se ejecuta ANTES de generar la respuesta final, como llamada separada al modelo
- [ ] El output del clasificador (nombre de la intención) se mapea correctamente al prompt especializado correspondiente
- [ ] Existe un fallback a `knowledge_qa` si el clasificador devuelve un valor inesperado
- [ ] El clasificador maneja inputs en español con caracteres especiales (ñ, acentos) sin errores

### 5.3 Flujo de Onboarding

- [ ] El sistema detecta y envía `${user_type} = "nuevo"` en el primer login del usuario
- [ ] El sistema detecta y envía `${user_type} = "existente"` en logins subsecuentes
- [ ] La señal de usuario nuevo NO se repite en sesiones siguientes (evitar saludar como nuevo a alguien que ya lleva semanas en la plataforma)
- [ ] El chat se abre automáticamente (o tiene un punto de entrada claro) para usuarios nuevos

### 5.4 Formatos de Output

- [ ] El frontend puede manejar tanto respuestas en texto plano como respuestas en JSON
- [ ] Los schemas JSON de los artefactos (checklist, diagnóstico, protocolo, resumen ejecutivo) se renderizan correctamente en la interfaz
- [ ] El schema JSON de tablas se renderiza como tabla visual en el chat (no como JSON crudo)
- [ ] Las respuestas conversacionales en texto plano NO se envuelven en JSON por el sistema

### 5.5 Base de Conocimiento

- [ ] La KB (`KB-MPX-KatIA-BaseConocimiento-v01.md`) está cargada como contexto disponible para KatIA
- [ ] El sistema de recuperación (RAG o contexto directo) funciona correctamente con los 7 bloques de la KB
- [ ] Los gaps marcados con ⚠️ en la KB (URL de signup, tiempo de respuesta de soporte, etc.) se resuelven antes del lanzamiento y la KB se actualiza
- [ ] Existe un proceso definido para actualizar la KB cuando el catálogo de MPBooks cambie

### 5.6 Escalación

- [ ] El email `soporte@masterplaybooks.com` está operativo y monitoreado
- [ ] El tiempo de respuesta del equipo de soporte (24-48 horas) es correcto — confirmado con el equipo
- [ ] KatIA no tiene acceso a datos de cuenta, historial de pagos ni información sensible del usuario (verificar a nivel de arquitectura)

### 5.7 Pruebas Mínimas Antes de Activación

- [ ] Los 12 casos de prueba de `TP-MPX-KatIA-SherpaPrompt-v20.md` (Bloque 7) pasan correctamente
- [ ] Se corre la batería completa de `TP-MPX-BateriaEvaluacionSherpa-v01.md` y los resultados son satisfactorios
- [ ] Se prueban inputs adversariales: preguntas de precios inventados, información de otras plataformas, solicitudes fuera del scope
- [ ] Se prueba el flujo completo de un usuario nuevo desde el primer mensaje hasta una recomendación de MPBook
- [ ] Se prueba el flujo de escalación: usuario con problema técnico → KatIA deriva a soporte correctamente

---

## 6. RECOMENDACIONES PARA VERSIONES FUTURAS

Estas brechas no se resolvieron en v2.0 porque su implementación depende de capacidades de backend o son de baja prioridad para el lanzamiento. Se documentan aquí para que el equipo las tenga en el radar.

| # | Recomendación | Impacto | Complejidad |
|---|---------------|---------|-------------|
| R1 | **Memoria persistente cross-sesión** — Brecha 8 del Plan Maestro. KatIA "recuerda" objetivos y progreso del usuario entre sesiones | Alto | Alta (requiere Event Ledger + Memory Layer del AI Sherpa OS) |
| R2 | **Personalización por historial de lectura** — KatIA adapta recomendaciones basándose en qué MPBooks ha leído el usuario | Alto | Media (requiere acceso a historial de lectura del usuario) |
| R3 | **Feed automático de novedades** — La variable `${latest_updates}` se alimenta automáticamente desde el CMS en lugar de actualizarse manualmente | Medio | Media |
| R4 | **Detección de idioma** — KatIA responde en el idioma del usuario si no es español | Medio | Baja |
| R5 | **Modo proactivo** — KatIA inicia conversaciones en momentos clave (ej. el usuario lleva 3 días sin abrir la plataforma) | Medio | Alta |
| R6 | **Feedback loop** — El usuario puede evaluar la respuesta de KatIA (👍/👎) y ese feedback mejora el prompt en iteraciones futuras | Alto | Media |

---

## 7. HISTORIAL DEL PROCESO DE AUDITORÍA

| Etapa | Fecha | Descripción |
|-------|-------|-------------|
| Plan Maestro — Diagnóstico inicial | Abr 2026 | Victor documenta la arquitectura de v1.0 y las 8 brechas identificadas en el Plan Maestro (Secciones 3.1 y 3.2) |
| Fase 1 — KB | 13 abr 2026 | Se construye la KB v1.2 (7 bloques) que actúa como fuente de conocimiento para v2.0 |
| Fase 2 — Prompt v2.0 | 13 abr 2026 | Se construye `TP-MPX-KatIA-SherpaPrompt-v20.md`: Identity Block + 12 intenciones + 12 prompts especializados |
| Auditoría formal | 13 abr 2026 | Se documenta este análisis: scoring, matriz de brechas, ejemplos antes/después, checklist de validación |
| Fase 3 — QA (pendiente) | Por definir | Correr `TP-MPX-BateriaEvaluacionSherpa-v01.md` y validar el checklist de la Sección 5 de este documento |

---

## 8. ARCHIVOS DEL PROYECTO — ESTADO ACTUALIZADO

| Entregable | Archivo | Estado |
|---|---|---|
| Plan Maestro | `PL-MPX-KatIA-SherpaAnfitrion-PlanMaestro-v01.md` | ✅ Listo |
| Base de conocimiento | `KB-MPX-KatIA-BaseConocimiento-v01.md` | ✅ v1.2 completa |
| Prompt KatIA v2.0 | `TP-MPX-KatIA-SherpaPrompt-v20.md` | ✅ v2.0 lista para integración |
| Auditoría del prompt | `AUD-MPX-SherpaPrompt-v10-Auditoria-v01.md` | ✅ Este documento |
| Batería de QA | `TP-MPX-BateriaEvaluacionSherpa-v01.md` | ⏳ Fase 3 — pendiente de ejecución |

---

*AUD-MPX-SherpaPrompt-v10-Auditoria-v01.md · EmpowerLabs / MasterPlaybooks · 13 de abril de 2026*  
*Generado como parte de la Fase 2 del PL-MPX-KatIA-SherpaAnfitrion-PlanMaestro-v01*