Autoevaluación Honesta de Trabajo con IA

// qué_hace

Produce evaluaciones calibradas y honestas del trabajo de IA usando una matriz de puntuación de dos ejes que previene la inflación de notas.

// cómo_lo_hace

Separa la ambición de la tarea y la calidad de ejecución en ejes independientes, los combina via una matriz fija, exige razonamiento de abogado del diablo y guarda el historial en un archivo JSONL local para detectar clustering entre sesiones.

// ejemplo_de_uso

Cuando necesitas una valoración objetiva de un entregable de IA sin caer en el sesgo de dar siempre un 9/10. Ej.: evalúas un informe generado automáticamente y la matriz te obliga a separar si el objetivo era ambicioso de si la ejecución fue realmente buena.