Conectaste Done a tu IA, ¿y ahora qué? Cinco prompts para probar primero

Una vez conectado Done, no abres ninguna pantalla nueva: simplemente se lo pides a tu asistente, en lenguaje natural, desde el chat que ya usas. Cinco prompts cubren casi todo lo que la gente quiere el primer día: agregar una tarea, importar una lista, desglosar una tarea grande, trabajar la cola empezando por la prioridad más alta y poner eso en un horario. Cada uno corresponde a unas pocas herramientas MCP de Done, y ninguno deja que el agente cierre una tarea que no le hayas confiado: el trabajo que te devuelve sin cerrar llega a Te esperan para que lo apruebes, no directamente a hecha.

1. ¿Cómo agrego una tarea con solo pedirla?

Prueba: “Agrega ‘renovar mi pasaporte’ a mi tablero de Done, para el próximo viernes.” El asistente llama a create_task con un título y una due_date, o a quick_capture, que lee directamente del texto señales en inglés como “next friday”, “at 3pm”, “p1” y “#project”. La tarea llega a tu tablero asignada a ti; un agente solo la pone en su propia cola si se lo pides (create_task con assignee en claude, o @claude en una captura rápida).

2. ¿Cómo importo una lista que ya tengo?

Prueba: “Pon todas estas tareas en mi tablero de Done, agrupadas por proyecto: [pega tu lista].” Pega lo que sea: un archivo de notas, un correo, una columna de una hoja de cálculo. El asistente lee tus proyectos existentes con list_projects, crea los que falten con create_project y registra cada línea con create_task bajo el project_id correcto. Es una secuencia normal de llamadas a herramientas, no un importador especial, así que el agente puede preguntarte por una línea que no sabe dónde poner antes de registrar nada.

3. ¿Cómo divido una tarea grande en pasos más pequeños?

Prueba: “Ayúdame a dividir la tarea más grande de mi tablero de Done en pasos más pequeños.” El asistente revisa tu trabajo abierto con list_tasks (las estimaciones y las notas son lo que usa para juzgar cuál es la “más grande”), propone una serie de pasos y los escribe en una sola llamada con decompose_task, que crea cada paso como subtarea de la original. La tarea principal se queda donde está, así que nada en las prioridades de tu tablero cambia hasta que tú lo decidas.

4. ¿Cómo hago que el agente trabaje de verdad en mi lista?

Prueba: “Trabajemos en mi tablero de Done, empezando por la prioridad más alta.” Este es el prompt que convierte una lista de tareas conectada en trabajo delegado. El asistente llama a next_task, que elige y toma de forma atómica la tarea lista de mayor prioridad (saltándose lo bloqueado, lo pausado, lo que ya espera tu aprobación o lo que tiene otro agente), hace el trabajo y te reporta. En una tarea que marcaste como agent-ok puede cerrarla con complete_task y un resumen de lo que entregó. En cualquier otra tarea, que es lo predeterminado, complete_task se rechaza y tiene que llamar a propose_completion, que publica su resumen y deja la tarea pendiente de aprobación. Eso es lo que aparece en Te esperan: la apruebas para que quede hecha, o la rechazas con tus comentarios.

5. ¿Cómo hago que funcione sin tener que pedírselo cada vez?

Prueba: “Todos los días laborables a las 8 de la mañana, revisa mi tablero de Done y trabaja en las tareas pendientes.” Done no ejecuta ningún agente en sus propios servidores: el horario vive en tu asistente, ya sea una Routine en Claude, una tarea programada en ChatGPT o un cron con un token para cualquier otro. Cada ejecución empieza consultando list_triggers por si pediste algo directamente (Ejecutar ahora, o @claude en un comentario), luego trabaja la cola con next_task y se detiene en la misma aprobación que el prompt cuatro. La guía para poner a un agente a trabajar con horario explica el prompt del runner y los límites que puedes fijar a lo que hace cada ejecución.

¿Qué hace el agente cuando no puede terminar algo?

Te lo devuelve en lugar de adivinar. ask_decision te plantea una pregunta con la recomendación del propio agente, deja la tarea a la espera de tu respuesta y el agente pasa a otro trabajo; lee tu respuesta en su siguiente ejecución. release_task suelta la tarea para que vuelva a la cola y se intente más tarde. Ambas cosas aparecen en la app, así que la mañana después de una ejecución programada ves lo que se entregó, lo que espera tu aprobación y lo que espera una respuesta que solo tú puedes dar.