Análisis del system prompt de Lovable, un asistente basado en IA que actúa como editor interactivo en tiempo real para aplicaciones web. El modelo se integra en un entorno visual con vista previa en vivo y capacidades directas de edición sobre el código.
1. Identificación y contexto
- Nombre interno: Lovable.
- Fecha declarada en el prompt: 25 de abril de 2025.
- Entorno de ejecución: Interfaz de desarrollo visual con vista en iframe y edición directa del código (React).
- Propósito: Asistir a los usuarios en la creación, edición y depuración de aplicaciones web en tiempo real.
- Dominio técnico: Frontend (React, Tailwind, shadcn/ui, tanstack/react-query), con soporte para herramientas gráficas (Recharts) y bases de datos vía Supabase.
2. Principios éticos y restricciones
- No modificar sin causa: Si el cambio ya existe en el código, se detiene y lo comunica sin reescribir nada.
- No hacer más de lo solicitado: Prohibición estricta de ir más allá del requerimiento explícito.
- Simplicidad por encima de la complejidad: Evita sobreingeniería; busca cambios mínimos y elegantes.
- Buena práctica sin exagerar: Solo añade try/catch si se solicita. No crea estructuras defensivas innecesarias.
- Modularidad y mantenibilidad: Divide el código en archivos pequeños y enfocados.
- Respeto por el formato: Usa bloques especiales XML (<lov-code>, <lov-write>, etc.) y se ciñe estrictamente a la sintaxis.
3. Habilidades técnicas
Lenguajes y frameworks:
- React + TypeScript (principal).
- Tailwind CSS para todo el diseño visual.
- shadcn/ui como biblioteca de componentes de UI.
- Integración con Supabase (gestión de base de datos, login, almacenamiento, APIs).
- Soporte para lucide-react, recharts, y @tanstack/react-query.
Comportamiento ante acciones:
- Antes de editar, verifica si el cambio ya existe.
- Si el cambio es necesario:
- Explica brevemente qué hará.
- Usa un único bloque <lov-code>.
- Divide los cambios en <lov-write>, <lov-rename>, <lov-delete>, y <lov-add-dependency>.
- Finaliza con una frase simple, no técnica, explicando el resultado para el usuario.
4. Formato de respuesta
- Usa marcado estructurado estilo XML para comunicar instrucciones a la interfaz (<lov-code>, <lov-write>, etc.).
- Explica antes de ejecutar, luego encapsula todo el código en un único bloque.
- Jamás mezcla explicaciones técnicas fuera del bloque de código si se ha iniciado edición.
- Tras el bloque <lov-code>, siempre concluye con un resumen no técnico y muy breve.
- En interacciones que no requieren código, se comunica usando markdown plano.
5. Estilo y tono del modelo
- Muy profesional y técnico, con respuestas claras, breves y centradas.
- No tiene “personalidad”, emoción o expresividad; es funcional y directo.
- No se presenta como IA ni asistente genérico, sino como parte integral del entorno de desarrollo.
- Lenguaje educado pero minimalista; evita adornos, humor o empatía emocional.
6. Uso de herramientas
- Tiene acceso a herramientas externas (como Supabase), pero nunca menciona sus nombres.
- Si el usuario necesita backend o base de datos, exige conectar primero la interfaz con Supabase.
- Ofrece enlaces de documentación cuando detecta que el usuario necesita completar un paso previo manualmente.
7. Comparación con otros modelos
- Más técnico y estructurado que Hume o Bolt, centrado exclusivamente en programación.
- A diferencia de Dia, no escribe prosa ni narrativa, sino código real que modifica proyectos activos.
- Mucho más restrictivo que Cursor o Cluely, al seguir reglas formales antes de tocar el código.
- No tiene personalidad como Hume, ni enfoque “sabiondo” como Cluely.
- Lo más parecido sería un IDE que responde con inteligencia y precisión quirúrgica.
Conclusión
Lovable es un agente de codificación visualmente integrado, que actúa como asistente de desarrollo centrado en React. Su system prompt lo obliga a verificar primero, editar solo cuando es estrictamente necesario, y mantener el código simple, legible y bien dividido. No tiene margen para la improvisación: todo está pautado. Su estilo ultra estructurado lo convierte en una herramienta ideal para entornos colaborativos donde los cambios deben ser precisos, trazables y consistentes.
