Sistema de prompts dinámicos: prompts editables desde Settings + tabla Dexie + fallback a defaults

- prompts-db.ts: CRUD de prompts con 5 tipos (transcription, project_gap, session, qa, chat)
- db.ts: schema v9 con tabla prompts (&key)
- App.vue: initPrompts() al arrancar la app
- Servicios AI modificados: usan getPrompt(key) con fallback a default hardcodeado
- AiProjectChat.vue: prompt con {{variables}} reemplazadas por datos reales
- SettingsView: editor de prompts con textarea + guardar/restaurar

src/services/ai.ts

@@ -1,5 +1,6 @@
 import { PROVIDER_CONFIG, getProviderApiKey, type AIProvider } from '@/stores/settings'
 import { storage } from '@/services/storage'
+import { getPrompt } from '@/services/prompts-db'
 
 export interface AIExtractedHU {
   title: string
@@ -134,32 +135,6 @@ export async function chatWithAI(
   return callAI(msgs, 0.7, 2048, signal)
 }
 
-const SYSTEM_PROMPT = `Eres un analista funcional experto en metodologías ágiles. Tu tarea es analizar transcripciones de reuniones y extraer Historias de Usuario (HUs) en formato estructurado.
-
-Reglas:
-1. Identifica cada requisito, funcionalidad, bug o mejora mencionada en la transcripción
-2. Convierte cada uno en una HU con: título claro, descripción detallada, criterios de aceptación
-3. Los criterios de aceptación deben ser verificables (condiciones específicas)
-4. Usa el formato "Como [rol] quiero [funcionalidad] para [beneficio]" cuando sea posible
-5. Asigna prioridad (Alta/Media/Baja) basada en urgencia implícita
-6. No inventes información que no esté en la transcripción
-7. Si el texto no contiene información relevante para HUs, devuelve un arreglo vacío
-
-Responde SOLO con JSON válido en este formato:
-{
-  "hus": [
-    {
-      "title": "Título de la HU",
-      "description": "Descripción detallada",
-      "acceptance_criteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
-      "priority": "Alta|Media|Baja",
-      "story_points": 3,
-      "type": "feature|bug|task|improvement"
-    }
-  ],
-  "summary": "Resumen breve del análisis (2-3 líneas)"
-}`
-
 export async function analyzeTranscription(
   text: string,
   projectName?: string,
@@ -171,9 +146,10 @@ export async function analyzeTranscription(
 
   console.log(`[Alpha] AI analyze — text: ${text.length} chars`)
 
+  const systemPrompt = await getPrompt('analysis_transcription')
   const content = await callAI(
     [
-      { role: 'system', content: SYSTEM_PROMPT },
+      { role: 'system', content: systemPrompt },
       { role: 'user', content: userContent },
     ],
     0.3,

src/services/db.ts

@@ -128,6 +128,13 @@ export interface DexieUserStory {
   created_at: string | null
 }
 
+export interface PromptRecord {
+  key: string
+  content: string
+  label: string
+  updatedAt: string
+}
+
 const db = new Dexie('alpha-core') as Dexie & {
   settings: Dexie.Table<SettingEntry, string>
   project_docs: Dexie.Table<ProjectDocRecord, number>
@@ -141,9 +148,10 @@ const db = new Dexie('alpha-core') as Dexie & {
   cells: Dexie.Table<CellRecord, string>
   cell_members: Dexie.Table<CellMemberRecord, string>
   user_stories: Dexie.Table<DexieUserStory, number>
+  prompts: Dexie.Table<PromptRecord, string>
 }
 
-db.version(8).stores({
+db.version(9).stores({
   settings: '&key',
   project_docs: '&projectId, projectName, updatedAt',
   sessions: '++id, projectId, date',
@@ -156,6 +164,7 @@ db.version(8).stores({
   cells: '&id',
   cell_members: '[cellId+userId], cellId, userId',
   user_stories: '&id, initiative_id',
+  prompts: '&key',
 })
 
 export default db

src/services/project-analyzer.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { callAI } from '@/services/ai'
+import { getPrompt } from '@/services/prompts-db'
 import { getSessionsByProject, getSessionSummary, getProjectState } from '@/services/transcriptions-db'
 import { saveDraft, createDraftId } from '@/services/hu-drafts-db'
 import { generateAndSavePlan } from '@/services/qa-analyzer'
@@ -25,40 +26,6 @@ interface AnalysisResult {
   summary: string
 }
 
-const ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT = `Eres un analista funcional experto. Tu tarea es analizar TODO el contexto de un proyecto y generar las Épicas e Historias de Usuario (HUs) que faltan.
-
-Reglas:
-1. Analizá TODA la información disponible: sesiones, resúmenes, estado del proyecto, HUs existentes
-2. Identificá requisitos, funcionalidades, mejoras o bugs que NO estén cubiertos
-3. Agrupá HUs relacionadas en Épicas. Cada épica agrupa funcionalidades de un mismo tema
-4. Cada HU debe tener: título claro, descripción, criterios de aceptación verificables
-5. No generes duplicados. Compará con la lista existente
-6. Priorizá según urgencia implícita (Alta/Media/Baja)
-7. Si todo ya está cubierto, devolvé arreglos vacíos
-8. Respondé SOLO con JSON válido
-
-Formato de respuesta:
-{
-  "epics": [
-    {
-      "name": "Nombre de la Épica",
-      "description": "Descripción de la épica",
-      "linkedHuTitles": ["Título HU 1", "Título HU 2"],
-      "estimatedStart": "YYYY-MM-DD",
-      "estimatedEnd": "YYYY-MM-DD"
-    }
-  ],
-  "hus": [
-    {
-      "title": "Título de la HU",
-      "description": "Descripción detallada",
-      "acceptance_criteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
-      "priority": "Alta|Media|Baja"
-    }
-  ],
-  "summary": "Resumen del análisis"
-}`
-
 export async function analyzeProject(
   projectId: number,
   projectName: string,
@@ -96,8 +63,9 @@ export async function analyzeProject(
 
   console.log(`[Alpha] Project analysis — ${projectId}, ${existingHUs.length} HUs existentes, ${sessions.length} sesiones`)
 
+  const systemPrompt = await getPrompt('project_gap')
   const content = await callAI(
-    [{ role: 'system', content: ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT }, { role: 'user', content: userContent }],
+    [{ role: 'system', content: systemPrompt }, { role: 'user', content: userContent }],
     0.3, 8192, signal,
   )
 

src/services/prompts-db.ts

@@ -0,0 +1,213 @@
+import db from '@/services/db'
+
+export type PromptKey = 'analysis_transcription' | 'project_gap' | 'session' | 'qa' | 'chat'
+
+export interface PromptRecord {
+  key: PromptKey
+  content: string
+  label: string
+  updatedAt: string
+}
+
+const DEFAULT_PROMPTS: Record<PromptKey, { label: string; content: string }> = {
+  analysis_transcription: {
+    label: 'Análisis de transcripciones',
+    content: `Eres un analista funcional experto en metodologías ágiles. Tu tarea es analizar transcripciones de reuniones y extraer Historias de Usuario (HUs) en formato estructurado.
+
+Reglas:
+1. Identifica cada requisito, funcionalidad, bug o mejora mencionada en la transcripción
+2. Convierte cada uno en una HU con: título claro, descripción detallada, criterios de aceptación
+3. Los criterios de aceptación deben ser verificables (condiciones específicas)
+4. Usa el formato "Como [rol] quiero [funcionalidad] para [beneficio]" cuando sea posible
+5. Asigna prioridad (Alta/Media/Baja) basada en urgencia implícita
+6. No inventes información que no esté en la transcripción
+7. Si el texto no contiene información relevante para HUs, devuelve un arreglo vacío
+
+Responde SOLO con JSON válido en este formato:
+{
+  "hus": [
+    {
+      "title": "Título de la HU",
+      "description": "Descripción detallada",
+      "acceptance_criteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
+      "priority": "Alta|Media|Baja",
+      "story_points": 3,
+      "type": "feature|bug|task|improvement"
+    }
+  ],
+  "summary": "Resumen breve del análisis (2-3 líneas)"
+}`,
+  },
+  project_gap: {
+    label: 'Análisis de brechas del proyecto',
+    content: `Eres un analista funcional experto. Tu tarea es analizar TODO el contexto de un proyecto y generar las Épicas e Historias de Usuario (HUs) que faltan.
+
+Reglas:
+1. Analizá TODA la información disponible: sesiones, resúmenes, estado del proyecto, HUs existentes
+2. Identificá requisitos, funcionalidades, mejoras o bugs que NO estén cubiertos
+3. Agrupá HUs relacionadas en Épicas. Cada épica agrupa funcionalidades de un mismo tema
+4. Cada HU debe tener: título claro, descripción, criterios de aceptación verificables
+5. No generes duplicados. Compará con la lista existente
+6. Priorizá según urgencia implícita (Alta/Media/Baja)
+7. Si todo ya está cubierto, devolvé arreglos vacíos
+8. Respondé SOLO con JSON válido
+
+Formato de respuesta:
+{
+  "epics": [
+    {
+      "name": "Nombre de la Épica",
+      "description": "Descripción de la épica",
+      "linkedHuTitles": ["Título HU 1", "Título HU 2"],
+      "estimatedStart": "YYYY-MM-DD",
+      "estimatedEnd": "YYYY-MM-DD"
+    }
+  ],
+  "hus": [
+    {
+      "title": "Título de la HU",
+      "description": "Descripción detallada",
+      "acceptance_criteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
+      "priority": "Alta|Media|Baja"
+    }
+  ],
+  "summary": "Resumen del análisis"
+}`,
+  },
+  session: {
+    label: 'Análisis de sesiones',
+    content: `Eres un asistente de gestión de proyectos. Analizás transcripciones de reuniones y extraés información estructurada.
+
+Reglas:
+1. Identificá la fecha de la sesión (si no está explícita, usá la fecha actual)
+2. Identificá el título de la sesión basado en el contenido
+3. Extraé un resumen ejecutivo de 2-3 oraciones
+4. Listá objetivos mencionados, marcando cuáles son NUEVOS vs existentes
+5. Extraé tareas pendientes con su origen y prioridad (Alta/Media/Baja)
+6. Identificá compromisos con responsable, fecha límite y estado
+7. Listá decisiones tomadas durante la sesión
+8. Detectá tareas completadas (si hay evidencia)
+9. Incluí puntos clave, bloqueos o descubrimientos
+10. No inventes información que no esté en la transcripción
+11. Respondé SOLO con JSON válido
+
+Formato de respuesta JSON:
+{
+  "sessionDate": "YYYY-MM-DD",
+  "sessionTitle": "Título descriptivo de la sesión",
+  "summary": "Resumen ejecutivo de 2-3 oraciones",
+  "objectives": [
+    { "text": "Descripción del objetivo", "isNew": true }
+  ],
+  "pendingTasks": [
+    { "description": "Descripción de la tarea", "origin": "Sesión o contexto", "priority": "Alta|Media|Baja" }
+  ],
+  "commitments": [
+    { "description": "Compromiso", "responsible": "Nombre", "dueDate": "YYYY-MM-DD", "status": "Pendiente|Cumplido|Vencido" }
+  ],
+  "decisions": ["Decisión 1", "Decisión 2"],
+  "completedTasks": ["Tarea completada 1"],
+  "keyPoints": ["Punto clave 1"]
+}`,
+  },
+  qa: {
+    label: 'Generación de planes QA',
+    content: `Eres un ingeniero de QA experto. Generá un plan de pruebas detallado para una Historia de Usuario.
+
+Formato de respuesta JSON:
+{
+  "acceptanceCriteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
+  "testCases": [
+    {
+      "type": "Tipo de prueba",
+      "description": "Descripción de lo que verifica",
+      "automatizable": "SÍ|PARCIAL|MANUAL",
+      "tool": "Playwright|API Testing|Manual"
+    }
+  ],
+  "manualSteps": ["Paso manual 1"],
+  "criticalTests": ["Prueba crítica manual"]
+}
+
+Reglas:
+- SÍ = completamente automatizable
+- PARCIAL = requiere validación manual complementaria
+- MANUAL = requiere intervención humana
+- Incluí al menos 3-5 casos de prueba
+- Marcá como crítica pruebas con datos reales, ERPs externos, o cálculos financieros`,
+  },
+  chat: {
+    label: 'Chat del proyecto',
+    content: `Eres un asistente de gestión de proyectos ágiles para el equipo de desarrollo.
+
+Datos del proyecto:
+- Nombre: {{projectName}}
+- Descripción: {{projectDescription}}
+- Épicas: {{epicCount}}
+- HUs pendientes: {{huCount}}
+
+Respondé en el mismo idioma del usuario (español o inglés).
+Usá la data del proyecto para dar respuestas contextualizadas.
+Si te preguntan por información que no está en el contexto, decí que no tenés esa información.`,
+  },
+}
+
+const cache = new Map<PromptKey, string>()
+
+export async function initPrompts(): Promise<void> {
+  for (const [key, def] of Object.entries(DEFAULT_PROMPTS)) {
+    const existing = await db.prompts.get(key as PromptKey)
+    if (!existing) {
+      await db.prompts.put({
+        key: key as PromptKey,
+        content: def.content,
+        label: def.label,
+        updatedAt: new Date().toISOString(),
+      })
+    }
+  }
+}
+
+export async function getPrompt(key: PromptKey): Promise<string> {
+  if (cache.has(key)) return cache.get(key)!
+  const record = await db.prompts.get(key)
+  if (record) {
+    cache.set(key, record.content)
+    return record.content
+  }
+  const def = DEFAULT_PROMPTS[key]
+  if (def) {
+    cache.set(key, def.content)
+    return def.content
+  }
+  return ''
+}
+
+export async function savePrompt(key: PromptKey, content: string): Promise<void> {
+  const def = DEFAULT_PROMPTS[key]
+  await db.prompts.put({
+    key,
+    content,
+    label: def?.label ?? key,
+    updatedAt: new Date().toISOString(),
+  })
+  cache.set(key, content)
+}
+
+export async function resetPrompt(key: PromptKey): Promise<void> {
+  const def = DEFAULT_PROMPTS[key]
+  if (def) {
+    await savePrompt(key, def.content)
+  }
+}
+
+export function getAllPromptKeys(): { key: PromptKey; label: string }[] {
+  return Object.entries(DEFAULT_PROMPTS).map(([key, def]) => ({
+    key: key as PromptKey,
+    label: def.label,
+  }))
+}
+
+export function getDefaultPrompt(key: PromptKey): string {
+  return DEFAULT_PROMPTS[key]?.content ?? ''
+}

src/services/qa-analyzer.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { callAI } from '@/services/ai'
+import { getPrompt } from '@/services/prompts-db'
 import db from '@/services/db'
 
 export interface QATestCase {
@@ -18,34 +19,11 @@ export interface HUQAPlan {
   criticalTests: string[]
 }
 
-const QA_PROMPT = `Eres un ingeniero de QA experto. Generá un plan de pruebas detallado para una Historia de Usuario.
-
-Formato de respuesta JSON:
-{
-  "acceptanceCriteria": ["Criterio 1", "Criterio 2"],
-  "testCases": [
-    {
-      "type": "Tipo de prueba",
-      "description": "Descripción de lo que verifica",
-      "automatizable": "SÍ|PARCIAL|MANUAL",
-      "tool": "Playwright|API Testing|Manual"
-    }
-  ],
-  "manualSteps": ["Paso manual 1"],
-  "criticalTests": ["Prueba crítica manual"]
-}
-
-Reglas:
-- SÍ = completamente automatizable
-- PARCIAL = requiere validación manual complementaria
-- MANUAL = requiere intervención humana
-- Incluí al menos 3-5 casos de prueba
-- Marcá como crítica pruebas con datos reales, ERPs externos, o cálculos financieros`
-
 export async function generateQAPlan(huTitle: string, huDescription: string, acceptanceCriteria: string): Promise<HUQAPlan> {
   const userContent = `HU: ${huTitle}\nDescripción: ${huDescription}\nCriterios: ${acceptanceCriteria}`
+  const systemPrompt = await getPrompt('qa')
   const content = await callAI(
-    [{ role: 'system', content: QA_PROMPT }, { role: 'user', content: userContent }],
+    [{ role: 'system', content: systemPrompt }, { role: 'user', content: userContent }],
     0.3, 4096,
   )
   try {

src/services/session-analyzer.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { callAI } from '@/services/ai'
+import { getPrompt } from '@/services/prompts-db'
 
 export interface SessionExtraction {
   sessionDate: string   // YYYY-MM-DD
@@ -12,40 +13,6 @@ export interface SessionExtraction {
   keyPoints: string[]
 }
 
-const SESSION_SYSTEM_PROMPT = `Eres un asistente de gestión de proyectos. Analizás transcripciones de reuniones y extraés información estructurada.
-
-Reglas:
-1. Identificá la fecha de la sesión (si no está explícita, usá la fecha actual)
-2. Identificá el título de la sesión basado en el contenido
-3. Extraé un resumen ejecutivo de 2-3 oraciones
-4. Listá objetivos mencionados, marcando cuáles son NUEVOS vs existentes
-5. Extraé tareas pendientes con su origen y prioridad (Alta/Media/Baja)
-6. Identificá compromisos con responsable, fecha límite y estado
-7. Listá decisiones tomadas durante la sesión
-8. Detectá tareas completadas (si hay evidencia)
-9. Incluí puntos clave, bloqueos o descubrimientos
-10. No inventes información que no esté en la transcripción
-11. Respondé SOLO con JSON válido
-
-Formato de respuesta JSON:
-{
-  "sessionDate": "YYYY-MM-DD",
-  "sessionTitle": "Título descriptivo de la sesión",
-  "summary": "Resumen ejecutivo de 2-3 oraciones",
-  "objectives": [
-    { "text": "Descripción del objetivo", "isNew": true }
-  ],
-  "pendingTasks": [
-    { "description": "Descripción de la tarea", "origin": "Sesión o contexto", "priority": "Alta|Media|Baja" }
-  ],
-  "commitments": [
-    { "description": "Compromiso", "responsible": "Nombre", "dueDate": "YYYY-MM-DD", "status": "Pendiente|Cumplido|Vencido" }
-  ],
-  "decisions": ["Decisión 1", "Decisión 2"],
-  "completedTasks": ["Tarea completada 1"],
-  "keyPoints": ["Punto clave 1"]
-}`
-
 export async function analyzeSession(
   transcription: string,
   projectName: string,
@@ -55,9 +22,10 @@ export async function analyzeSession(
 
   console.log(`[Alpha] Session analyze — project: ${projectName}, text: ${transcription.length} chars`)
 
+  const systemPrompt = await getPrompt('session')
   const content = await callAI(
     [
-      { role: 'system', content: SESSION_SYSTEM_PROMPT },
+      { role: 'system', content: systemPrompt },
       { role: 'user', content: userContent },
     ],
     0.3,