La lección 01 al revés

En la 01 viste cuándo un prompt no alcanza. Ahora, antes de aprender a construir cadenas, Orbit te frena en seco: la mayoría de las tareas no son multi-step. Si partís todo, vas a sumar costo, latencia y bugs sin ganar nada.

La regla de Orbit: un buen prompt único le gana a cinco prompts mediocres encadenados. Multi-step paga cuando el problema realmente se ramifica. No cuando vos te imaginás que se podría.

Las cuatro señales de "no partir"

1. Output = transformación directa del input. Format string, parseo de un JSON conocido, traducción literal. Una llamada al modelo o una función pura. No tres.
2. Validable con regex/parser. Si el éxito es chequeable con código, no necesitás juez ni cadena. Un prompt bien escrito + un test determinístico es todo.
3. Prompt corto y enfocable. Si todas las reglas caben en 10-15 líneas sin contradecirse, una llamada las maneja.
4. Sin datos externos. Sin retrieval, sin tools, sin condicional sobre el mundo. Si todo lo necesario está en el input, no hay nada que orquestar.

Costos reales de partir de más

Cada step que agregás trae:

• Latencia. 200-2000ms por llamada LLM. Tres steps = posible respuesta a 5 segundos.
• Costo. Cada step cobra tokens in + out. Tres steps repiten el mismo contexto tres veces.
• Puntos de falla. Cada step puede fallar, alucinar, o devolver un formato inesperado.
• Mantenimiento. Tres prompts que mantener, tres rúbricas que escribir, tres versiones que controlar.

Si la tarea cabe en un prompt y la podés validar con un regex, mantenela en un prompt. La complejidad se gana, no se regala.

El truco para decidir

Antes de partir, escribí la tarea en una línea. Si la línea tiene una sola decisión real, queda en un prompt. Si tiene varias decisiones genuinamente independientes (clasificar Y extraer Y resumir), partís.

Mirá los dos diseños a la derecha. Uno es honesto: una sola decisión, un solo prompt. El otro inventa pasos para parecer ingeniería. Elegí cuál mandarías a producción.