Tu API de IA, tus reglas: Presentamos instrucciones de trabajo de IA personalizadas

El problema con la IA de talla única

Los endpoints de SharpAPI están diseñados para funcionar de inmediato. Envías un currículum, obtienes una puntuación. Envías un título de trabajo, obtienes una descripción. Esa es la promesa, y se cumple para la mayoría de los casos de uso.

La solución hasta ahora era envolver nuestra API en tu propio middleware, inyectando manualmente el contexto antes de cada llamada. Eso funciona, pero es un código repetitivo que no deberías tener que escribir.

Hemos implementado un sistema de instrucciones nativo por cuenta y por endpoint. Escribes el contexto una vez. Lo inyectamos en cada solicitud de IA relevante automáticamente, en la capa correcta, sin tocar tus llamadas a la API.

Cómo funciona

Cada cuenta de SharpAPI ahora tiene una sección de Personalizar Trabajos de IA en el panel de control. Enumera todos los tipos de trabajos de IA disponibles agrupados por categoría, desde endpoints de recursos humanos y reclutamiento hasta herramientas de comercio electrónico y contenido.

Para cada tipo de trabajo, puedes escribir una instrucción libre. Piensa en ello como una nota del sistema persistente para el modelo subyacente: "para cada solicitud de puntuación de currículum que haga, aplica estas prioridades." Una vez guardada y activada, esa instrucción se inyecta automáticamente antes de que la IA procese tu solicitud.

Paso 1: Abre el panel de control y ve a Personalizar Trabajos de IA Encuéntralo en la barra lateral, justo debajo de Flujos de Trabajo Personalizados. Todos los tipos de trabajos están listados y agrupados por categoría.

Paso 2: Expande el endpoint que deseas personalizar Cada tarjeta tiene un editor en línea. Escribe tu instrucción en lenguaje sencillo, no se requiere sintaxis especial.

Paso 3: Guarda y activa Verás un mensaje de confirmación antes de guardar, ya que cambiar las instrucciones afecta tu salida. Actívalo, y listo.

Paso 4: Tus llamadas a la API permanecen exactamente igual No hay cambios en el formato de solicitud, encabezados o parámetros. La personalización ocurre del lado del servidor, de manera invisible, para cada solicitud que coincida.

Cómo se ve esto en la práctica

Supongamos que estás usando el endpoint de Puntuación de Currículum para filtrar candidatos para un rol de Arquitecto de Nube. Sin un aviso personalizado, el modelo puntúa los currículums contra una plantilla genérica. Con uno, puedes cambiar esas prioridades permanentemente para tu cuenta:

Pondera significativamente más alto las certificaciones en la nube (AWS, GCP, Azure) que la experiencia general en programación. Penaliza currículums sin evidencia de trabajo en sistemas distribuidos. Marca cualquier candidato con menos de 3 años de experiencia práctica en infraestructura, independientemente de sus años totales en software.

Tu llamada a la API permanece sin cambios. Pero detrás de escena, tu instrucción personalizada ya está incorporada. Cada currículum de candidato se puntúa contra tus criterios reales de contratación, no una línea de base genérica.

Qué puedes personalizar

Tono y estilo Bloquea la generación de contenido a la voz de tu marca. Formal, conversacional, regional, específico de la industria, depende de ti.

Pesos de puntuación Aumenta o suprime señales específicas en los endpoints de puntuación. Relevante para la puntuación de currículums, verificaciones de calidad de contenido y más.

Estructura de salida Indica al modelo que siempre incluya o excluya ciertos campos, use una redacción específica o siga tu formato interno.

Contexto del dominio Proporciona al modelo antecedentes que de otro modo no tendría: tu industria, tu audiencia, tu categoría de producto.

Nota sobre Flujos de Trabajo Personalizados: Los Flujos de Trabajo Personalizados ya admiten indicaciones definidas por el usuario como una característica de primera clase. Las Indicaciones de Trabajo Personalizadas no se aplican a las solicitudes de Flujos de Trabajo, están limitadas a endpoints predefinidos únicamente.

Gestión de tus indicaciones

Cada guardado activa un cuadro de diálogo de confirmación. Esto es intencional: las indicaciones personalizadas pueden cambiar significativamente tus salidas, y queremos que la decisión se sienta deliberada en lugar de accidental.

Aviso: Las indicaciones personalizadas son poderosas, pero también pueden producir resultados inesperados si entran en conflicto con la lógica subyacente del endpoint. Si tus resultados comienzan a parecer extraños, desactivar la indicación es la forma más rápida de confirmar si es la fuente del problema.

Lo que esto significa para equipos e integradores

Si estás construyendo un producto sobre SharpAPI y sirviendo a múltiples clientes, las indicaciones personalizadas te permiten preconfigurar la capa de IA para cada cuenta sin mantener un middleware separado o lógica de inyección de indicaciones en tu extremo. Cada cuenta opera de manera independiente: los pesos de puntuación de un cliente no se filtran a otro.

Para desarrolladores individuales, esto es simplemente una forma de dejar de reescribir el mismo contexto en cada envoltorio de API que construyas. Escríbelo una vez, úsalo para siempre, cámbialo cuando tus necesidades cambien.

Comienza

Las Indicaciones de Trabajo Personalizadas están disponibles para todas las cuentas con acceso a la API. No se requiere actualización de plan. Inicia sesión en tu panel de control, encuentra Personalizar Trabajos de IA en la barra lateral y comienza a ajustar.

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