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Reforma Markdown sin pérdidas

Convierte documentos Markdown en textos que también pueden leer personas a quienes les cuesta mantener la atención: adelanta las conclusiones, divide los párrafos, acorta las oraciones, hace explícitas las acciones y elimina el ruido. Se diferencia de un simple «ayúdame a mejorar el formato» en tres aspectos. Primero, el alcance de los cambios es controlable. Puedes cambiar solo el formato y no tocar ni una palabra del texto: únicamente se reorganizan las marcas, los espacios en blanco y el orden de los bloques. También puedes cambiar solo la redacción sin modificar el estilo de formato; si no especificas nada, se cambian ambos. Para normas y documentación de API, que suelen requerir más cuidado, puedes usar el modo de cambios ligeros; para actas de reuniones y notas desordenadas, el modo de reconstrucción. Segundo, nunca se elimina información. El resultado más común de pedirle a un modelo que «lo haga más conciso» es que elimine discretamente un par de condiciones, algo que quizá no notes de inmediato. La regla de oro de este skill es reorganizar, no borrar. Si el texto es demasiado largo, se puede plegar o mover al apéndice. Además, al terminar se incluye una lista de «lo que se dejó sin cambiar intencionalmente» para que puedas verificarlo. Tercero, elimina de paso el estilo típico de la IA. El tono de refutación, los dos puntos que anuncian lo que sigue, el intento de sonar profundo, la jerga, los cuantificadores vagos, las afirmaciones sin cifras y la acumulación de oraciones subordinadas no son solo problemas de estilo: cada uno obliga al lector a invertir atención adicional. Y precisamente eso es lo que los modelos suelen producir al reescribir contenido. El proyecto original es un skill de uso general para distintos agentes, con una capa de scripts determinista que realiza la puntuación y la verificación sin pérdidas. Se puede instalar en Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor y opencode. La versión de youmind es solo de prompts: las reglas están integradas, pero no incluye verificación mediante scripts. Por eso, después de hacer los cambios, compara el resultado con el original y revisa de nuevo las cifras y las condiciones excepcionales. Código fuente y biblioteca de reglas: github.com/tsonglew/adhd-md