✍️ Copywriting con IA El workflow con IA
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Contexto antes que prompt

Módulo 6: la fábrica. Ya escribiste todo el arsenal — ahora sistematizamos CÓMO lo escribiste, para producir a este nivel en serie. Y la primera lección instala la jerarquía que ordena todo el workflow: el contexto le gana al prompt, siempre.

La jerarquía (de más impacto a menos)

Cuando el copy con IA sale flojo, la gente afina el prompt. Error de diagnóstico — la calidad del output se decide en este orden:

  1. El contexto (research.md, oferta.md) — QUÉ sabe la IA de tu mercado. El 70% de la calidad. Sin esto, la IA escribe marketing-promedio con confianza.
  2. El proceso (producir en volumen → filtrar → editar) — CÓMO se trabaja el output. El 20%. La pieza buena se selecciona y se pule, no se espera de un tiro.
  3. El prompt — cómo se pide. El 10% restante. Importa — pero es la perilla chica, no el motor.

La calidad del copy con IA: 70% contexto, 20% proceso, 10% prompt

Vos ya viviste esta jerarquía: la prueba de fuego del research doc (los titulares con y sin contexto) era exactamente esto, demostrado. El módulo 1 entero fue construir el 70%.

La arquitectura de contexto (tu proyecto, ordenado)

Tu fábrica de copy es el proyecto de Claude Code con sus archivos en jerarquía de carga:

  • Siempre cargados (el CLAUDE.md los referencia): research.md (el mercado) + oferta.md (la propuesta) + la guía de voz. Toda sesión de copy arranca con estos tres en la mesa.
  • Cargados por tarea: el archivo de la pieza (landing-copy.md para iterar la landing, emails.md para el canal, tanda-20.md para ads).
  • Cargados por referencia: la biblioteca de estructuras (el módulo 7 la construye) — los esqueletos de piezas ganadoras para inspirar formato.
Leé el CLAUDE.md de mi proyecto de copy. Ordenemos la arquitectura
de contexto:

1. Verificá que el CLAUDE.md establezca: "toda sesión de escritura
   arranca leyendo research.md, oferta.md y la guía de voz" — y que
   los tres archivos estén al día (¿la promesa calibrada está? ¿la
   voz tiene ejemplos reales?).
2. Auditá los archivos del proyecto: ¿hay contexto duplicado o
   contradictorio entre archivos? (El research dice X y la oferta
   dice Y = la IA va a dudar en cada pieza.) Unificá.
3. El mapa de carga por tarea: qué archivos se leen para escribir
   [LANDING / ADS / EMAILS / CONTENIDO]. Dejalo escrito en el
   CLAUDE.md.

Cimientos listos. La próxima lección construye las herramientas de mano: los prompts de copy — tu biblioteca base, probada y reusable.