El agente de SciSpace genera preguntas PICO, busca y criba papers, descarga PDFs, extrae datos y entrega la revisión con diagrama PRISMA.
Qué se hizo
El usuario escribe su pregunta en SciSpace. El agente propone preguntas de investigación en formato PICO y criterios de inclusión, que el usuario puede revisar y editar, y luego permite elegir bases de datos y rango de fechas.
A partir de ahí busca en varias bases, reordena resultados, criba por título, resumen y texto completo, descarga los PDF, extrae los datos y genera la revisión con diagrama PRISMA y tabla de estudios incluidos.
Resultado
Produce una revisión sistemática completa con su diagrama PRISMA desde un único prompt.
A tener en cuenta
Los artículos de pago siguen impidiendo la automatización total. Una revisión así necesita verificación experta antes de publicarse.
Prompt para probarlo
Haz una revisión sistemática sobre [pregunta de investigación]. Formula preguntas PICO, busca en [PubMed, Semantic Scholar…], criba según [criterios] y extrae [datos] en una tabla. Pídeme confirmar los criterios antes de cribar y termina con un resumen tipo PRISMA de cuántos artículos encontraste, cribaste e incluiste.
Plantilla orientativa redactada por CasosAgentesIA a partir del caso; no es el prompt original. Sustituye lo que está entre corchetes.
Dos agentes Claude Code idénticos optimizaron un modelo pequeño; el que consultaba literatura científica antes de cada intento logró un 4,05 % de mejora frente al 3,67 %.
Claude Code · Paper Lantern (MCP) — Fuente: Reddit (r/artificial)
Con un solo prompt, el agente de ChatGPT investigó las 5 principales empresas de suscripción de café de Reino Unido y entregó un PDF y una tabla comparativa.
ChatGPT Agent — Fuente: Market Smarter with AI (Substack)
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