# Contexto antes que prompt

> Copywriting con IA · El workflow con IA
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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](../_assets/jerarquia-70-20-10.webp)

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.
```

## 💡 Por qué esto te hace mejor que el 95% (en serio)

La mayoría del mundo usa la IA para copy así: abre un chat vacío, escribe "hazme una landing persuasiva para mi producto", recibe mush genérico, concluye que "la IA no sirve para copy". Vos abrís un proyecto donde la IA conoce tu mercado con citas textuales, tu oferta calibrada y tu voz con ejemplos — y le pedís piezas específicas con proceso. **No es la misma herramienta. Es la misma tecnología con arquitecturas opuestas** — y la arquitectura es tuya.

> [!info] **Checkpoint** — Tu proyecto tiene la arquitectura ordenada: los tres archivos siempre-cargados al día y sin contradicciones, el mapa de carga por tarea en el CLAUDE.md. La fábrica tiene cimientos.

## 🟢 Hacelo ahora

1. Corré la auditoría de arquitectura.
2. La prueba del contexto frío: pedile a Claude en un chat NUEVO (sin proyecto) un titular para tu producto, y comparalo con uno generado en tu proyecto. Guardá el par — es tu demostración portátil de la jerarquía.

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