Flujo de trabajo de Shopify4 prompts · 2–4 tiendas

Compara las apps de Shopify detectadas en distintas tiendas.

Este flujo de trabajo genera una comparación verificada del conjunto de apps de Shopify.

Analiza una tienda o compara las relaciones exactas detectadas entre varias tiendas, e indica expresamente cuándo la detección es incompleta.

2tiendas comparadas

Ejemplo de ejecución · 13 de octubre de 2026 · <1 min

Publicado por Spytrend · 29 de septiembre de 2026 · Metodología

Ejecuta los pasos en orden

Compara los conjuntos de apps de Shopify en 4 pasos

Los prompts se actualizan con dos dominios de tienda obligatorios y hasta dos opcionales.

Valida el conjunto de tiendas que se compararán

Normaliza entre dos y cuatro tiendas para una misma comparación.

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Prompt 01
Compara los conjuntos de apps de Shopify detectados para estos dominios de tiendas: mejuri.com, dusk.com, none, none. Enfoque: apps_only.

Ignora las entradas iguales a `none` (campos opcionales que se han dejado en blanco). Normaliza y elimina duplicados de entre dos y cuatro dominios públicos de tiendas, conservando el orden de entrada. Rechaza los dominios no válidos o de infraestructura. No sustituyas nunca los dominios por coincidencias aproximadas, relacionadas, regionales, de campaña, de cuenta, de tienda o de subdominio. No llames a ninguna herramienta.

Devuelve únicamente los dominios conservados y esta aclaración sobre el alcance de la evidencia: `La tecnología detectada puede estar incompleta. Que una app no conste en los resultados no significa que no esté instalada o no se use.` Detente después del paso 1.
Consulta los registros compactos del dominio exacto

Conserva los nombres exactos de las apps devueltas sin cargar catálogos completos de productos.

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Prompt 02
Control de costes: antes de cada llamada de pago a Spytrend, ejecuta la herramienta gratuita `estimate_cost` con la misma herramienta y los mismos argumentos, estima el coste y respeta el presupuesto indicado por el usuario; si no ha indicado un presupuesto, comunícale la estimación antes de la primera llamada de pago. Si se requiere consentimiento sobre los precios, muestra las condiciones devueltas y detente hasta que el cliente las acepte explícitamente; nunca aceptes en su nombre. Si una llamada obligatoria no cabe en el presupuesto indicado, no hagas ninguna llamada de pago y devuelve `El límite de presupuesto impide realizar la investigación necesaria`; omite cualquier llamada opcional que no quepa en el presupuesto e informa de la reducción de cobertura. Al abrir anuncios con `get_ad`, omite los anuncios multilingües (`is_multilang`) y nunca llames a `get_media` después de `get_ad`. Reintenta una sola vez únicamente cuando `retryable=true`, tras esperar `retry_after_seconds`. Lee `params.ignored` después de cada búsqueda; un filtro obligatorio ignorado nunca cuenta como aplicado. No incluyas los avisos de costes en el informe final para el cliente.
Para cada dominio conservado, ejecuta de forma secuencial search_shops(q=<exact normalized host>, platform="Shopify", exclude_infrastructure=true, limit=5). Acepta únicamente la fila cuyo host normalizado coincida exactamente con el host introducido.

Nunca llames a get_shop, search_ads, get_ad ni get_advertiser. Conserva la identidad de Shopify, los nombres exactos de las apps y sus identificadores y categorías. Mantén los campos de píxeles, analítica, tema, plan, reseñas, mensajería, pagos, proceso de pago y rastreadores como Tecnología de apoyo. Conserva todas las apps devueltas, pero no describas la lista como completa.

Devuelve únicamente la evidencia conservada de forma concisa y el estado de la consulta. Oculta las llamadas, los ID, las cuotas, los tiempos y las filas con coincidencias aproximadas. Detente tras el paso 2.
Clasifica y compara

Clasifica la evidencia y calcula las coincidencias exactas entre las tiendas aptas.

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Prompt 03
Usa únicamente la evidencia conservada para clasificar cada dominio como Apto, Con evidencia limitada o Sin resolver. Indica No consta en los resultados cuando falten datos; nunca lo interpretes como prueba de ausencia o de falta de uso. Compara los nombres visibles normalizados exactos de las apps solo entre las tiendas aptas. No unifiques apps por la similitud de sus nombres o funciones. Excluye los dominios clasificados como Con evidencia limitada o Sin resolver de los denominadores usados para calcular las coincidencias.

Establece el estado de ejecución como Completa cuando se hayan completado todas las consultas obligatorias por dominio exacto y se hayan aplicado sus filtros obligatorios, incluidas las consultas sin fila exacta o con datos de tecnología escasos. Usa Parcial solo cuando haya fallado al menos una consulta obligatoria o se haya omitido un filtro obligatorio. Que la evidencia esté incompleta no convierte por sí sola la ejecución en Parcial.

Devuelve únicamente las clasificaciones y las coincidencias de nombres exactos respaldadas por la evidencia. Detente después del paso 3.
Redacta la comparación de apps

Muestra las diferencias por función, preguntas útiles y los límites de la evidencia.

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Prompt 04
Redacta la respuesta final solo a partir de la evidencia conservada. No realices más llamadas a herramientas.

Usa `# Comparación de conjuntos de apps de Shopify`, muestra los recuentos junto con Completa/Parcial y añade: `La tecnología detectada puede estar incompleta. Que una app no conste en los resultados no significa que no esté instalada o no se use.` Muestra Apps compartidas con nombre exacto, una sección compacta por cada tienda, las detecciones específicas de cada tienda, hasta cuatro preguntas de inspección y Límites de la evidencia. Si no hay ninguna app con el mismo nombre exacto en varias tiendas, indícalo claramente.

Mantén exactamente el estado de ejecución establecido en el paso anterior. No cambies Completo a Parcial solo porque la tecnología detectada pueda ser incompleta o no se hayan devuelto algunos campos.

No uses tablas y limita la respuesta a 320 palabras. Oculta el nombre del servicio, las etiquetas internas, las llamadas, los IDs, las cuotas, los tiempos, los reintentos y los resúmenes de ejecución. No infieras uso activo, configuración, rendimiento, ingresos, ROAS ni rentabilidad.

Termina exactamente con: `La tecnología detectada es una relación observada, no una prueba de configuración activa, uso, exhaustividad, calidad, conversiones, ingresos, ROAS o rentabilidad.`

Detente tras el paso 4.
Usa el flujo completo en un solo promptTodas las reglas de evidencia en un prompt listo para copiarVer promptOcultar prompt
Flujo de trabajo completo
Control de costes: antes de cada llamada de pago a Spytrend, ejecuta la herramienta gratuita `estimate_cost` con la misma herramienta y los mismos argumentos, estima el coste y respeta el presupuesto indicado por el usuario; si no ha indicado un presupuesto, comunícale la estimación antes de la primera llamada de pago. Si se requiere consentimiento sobre los precios, muestra las condiciones devueltas y detente hasta que el cliente las acepte explícitamente; nunca aceptes en su nombre. Si una llamada obligatoria no cabe en el presupuesto indicado, no hagas ninguna llamada de pago y devuelve `El límite de presupuesto impide realizar la investigación necesaria`; omite cualquier llamada opcional que no quepa en el presupuesto e informa de la reducción de cobertura. Al abrir anuncios con `get_ad`, omite los anuncios multilingües (`is_multilang`) y nunca llames a `get_media` después de `get_ad`. Reintenta una sola vez únicamente cuando `retryable=true`, tras esperar `retry_after_seconds`. Lee `params.ignored` después de cada búsqueda; un filtro obligatorio ignorado nunca cuenta como aplicado. No incluyas los avisos de costes en el informe final para el cliente.
Usa la conexión a Spytrend MCP para comparar las relaciones de apps de Shopify detectadas para **mejuri.com, dusk.com, none, none**. Enfoque: **apps_only**.

Ejecuta todas las etapas de investigación de este prompt en un solo turno. Salvo los avisos de coste obligatorios antes de cada llamada, no emitas respuestas intermedias ni te detengas tras la validación. Detente antes de terminar solo si la entrada no es válida, falta evidencia necesaria o no se puede resolver una identidad requerida. Devuelve únicamente el informe final para el cliente.

## Datos de entrada

1. Ignora las entradas iguales a `none` (campos opcionales que se han dejado en blanco). Acepta entre dos y cuatro dominios públicos de tiendas distintos. Normaliza los hosts, conserva el orden de entrada y elimina los hosts normalizados duplicados exactos. Rechaza los dominios de infraestructura, localhost, las direcciones IP y los dominios no válidos. Si quedan menos de dos o más de cuatro, devuelve exactamente `Configuración de entrada controlada no válida` y no realices ninguna llamada MCP.
2. No sustituyas nunca un dominio por otro relacionado, regional, de campaña, de cuenta, de tienda o con una coincidencia aproximada.

## Evidencia compacta

3. Para cada dominio conservado, ejecuta de forma secuencial:
   `search_shops(q=<exact normalized host>, platform="Shopify", exclude_infrastructure=true, limit=5)`
4. Acepta únicamente una fila cuyo host normalizado coincida exactamente con el host introducido. Un dominio raíz no coincide con su subdominio; si se introduce un subdominio, exige ese host exacto.
5. No llames nunca a `get_shop`, `search_ads`, `get_ad` ni `get_advertiser`. Mantén como no resuelta o limitada la evidencia cuando falten filas exactas o los datos de tecnología sean escasos.
6. Conserva la identificación explícita de Shopify como plataforma de la tienda, los nombres visibles exactos de las apps y los identificadores y categorías de apps devueltos. Mantén los campos de píxeles, analítica, tema, plan, reseñas, correo electrónico/SMS, pagos, proceso de compra y rastreadores en un bloque separado de Tecnología de apoyo. Usa el país y el tráfico como contexto opcional, no como evidencia del conjunto de apps.
7. Conserva todas las apps devueltas en la fila compacta del dominio exacto. Elimina duplicados solo cuando los nombres visibles normalizados sean idénticos. No presentes nunca la lista devuelta como completa.

## Clasificación y comparación

8. Clasifica cada dominio como Apto, Con evidencia limitada o Sin resolver. Apto exige que se confirme que el dominio exacto corresponde a una tienda Shopify y que haya al menos un campo de tecnología relevante para el enfoque. Con evidencia limitada significa que se ha identificado el dominio exacto de la tienda Shopify, pero la tecnología relevante para el enfoque falta, está vacía o es ambigua. Sin resolver significa que no hay una fila exacta, existe un conflicto de dominios o no se ha confirmado que la tienda use Shopify.
9. Indica `No consta en los resultados` cuando falten datos; nunca los interpretes como cero ni como prueba de que una app no está instalada o no se usa.
10. Calcula las coincidencias solo entre las tiendas aptas mediante los nombres visibles normalizados exactos de las apps. Muestra una coincidencia entre todas las tiendas solo si aparece en cada tienda apta. Muestra coincidencias entre pares o subconjuntos solo cuando al menos dos tiendas aptas compartan el nombre exacto. Excluye los dominios clasificados como Con evidencia limitada o Sin resolver de los denominadores usados para calcular las coincidencias.
11. No unifiques apps por la similitud de sus nombres, proveedores o funciones. Agrupa por función solo cuando las categorías devueltas o una relación en un catálogo mantenido lo respalden.

## Respuesta para el cliente

12. Devuelve `# Comparación de conjuntos de apps de Shopify` y `**[N] aptos · [M] con evidencia limitada · [K] sin resolver · [Completa/Parcial]**`.
13. Añade inmediatamente: `La tecnología detectada puede estar incompleta. Que una app no conste en los resultados no significa que no esté instalada o no se use.`
14. Muestra Apps compartidas con nombre exacto, una sección compacta por cada dominio introducido, las detecciones específicas de cada tienda, hasta cuatro preguntas de inspección y Límites de la evidencia. Si no hay ninguna app con el mismo nombre exacto en varias tiendas, indícalo claramente.
15. Para `apps_only`, muestra todos los nombres exactos de las apps y omite los campos de apoyo. Para los demás enfoques, muestra las apps exactas relevantes y la tecnología de apoyo. Para `all_detected_technology`, muestra ambos.
16. Responde sin tablas y en un máximo de 320 palabras. Oculta el nombre del servicio, los nombres de preajustes, flujos de trabajo y conjuntos de búsqueda, los slugs de taxonomía, los nombres de rutas y herramientas, las llamadas, los parámetros, los IDs sin procesar, el JSON, las cuotas, los tokens, los tiempos, los reintentos, los resúmenes de ejecución y las filas con coincidencias aproximadas rechazadas.
17. Etiqueta como `Evidencia` cualquier enlace estable de la propia fuente de datos que se haya devuelto explícitamente. No construyas ninguno.
18. Marca la ejecución como Parcial solo cuando haya fallado una consulta obligatoria. Una consulta completada sin fila exacta o con datos de tecnología escasos cuenta como Completa, con la clasificación Con evidencia limitada o Sin resolver.
19. No jerarquices nunca la calidad del conjunto de apps ni infieras madurez, optimización, uso activo, conversiones, ingresos, ROAS o rentabilidad.

Termina exactamente con:

`La tecnología detectada es una relación observada, no una prueba de configuración activa, uso, exhaustividad, calidad, conversiones, ingresos, ROAS o rentabilidad.`
Ejemplo de resultado

Comparación app por app de Mejuri y Dusk.

Las columnas representan las tiendas y las filas, los nombres exactos de las apps. Ambas tiendas se identificaron mediante su dominio raíz exacto como comercios de Shopify y se clasificaron como aptas; Mejuri devolvió 5 apps con nombre exacto y Dusk devolvió 12. Con el enfoque Solo apps, los campos de píxeles y tema quedan fuera de la matriz.

Límite de las evidenciasQue una app no conste en los resultados no demuestra que no se use. Solo se comparan los nombres exactos de las apps devueltas para cada tienda; no se unifican apps por la similitud de sus nombres o funciones.
Matriz de apps de Shopify detectadasEjecución de ejemplo · 13 de octubre de 2026
AppMejuri · mejuri.comDusk · dusk.com
KlarnaDetectadaDetectada
Postscript SMSDetectadaDetectada
YotpoDetectadaDetectada
GorgiasDetectadaNo consta en los resultados
Shop PayDetectadaNo consta en los resultados
Bloomreach Discovery v2No consta en los resultadosDetectada
Elevar Conversion TrackingNo consta en los resultadosDetectada
Judge.me ReviewsNo consta en los resultadosDetectada
Microsoft ClarityNo consta en los resultadosDetectada
Swym WishlistNo consta en los resultadosDetectada
contentsquare-analyticsNo consta en los resultadosDetectada
dusk-auroraNo consta en los resultadosDetectada
loyalty-rewards-and-referralsNo consta en los resultadosDetectada
pandectes-gdprNo consta en los resultadosDetectada
Apps compartidas con nombre exacto: Klarna, Postscript SMS y Yotpo · 2 aptas · Completa.
Hallazgos clave

Una comparación pensada para analizar en detalle.

01

Intersección literal

Una app se considera compartida si tiene exactamente el mismo nombre visible, incluidas las mayúsculas y la puntuación.

02

Función por función

Las diferencias se presentan en bloques claros de mensajería, reseñas, proceso de compra, analítica y otras funciones respaldadas por los datos.

03

Sin jerarquizar los conjuntos de apps

El resultado plantea preguntas sobre la implementación sin puntuar la calidad ni recomendar que una tienda copie a otra.

Metodología

Cómo se comparan las apps de Shopify detectadas.

Publicado por Spytrend a partir de un ejemplo fechado y con alcance delimitado.

Una consulta compacta por tienda

Cada dominio normalizado se comprueba de forma secuencial mediante una única consulta compacta de tienda por dominio exacto.

Identidad

Nombres visibles exactos

Las coincidencias se calculan con los nombres literales de la lista compacta de apps de cada tienda apta.

Criterio de comparación

Taxonomía coherente

Cada tienda conserva su agrupación por función, mientras que la comparación calcula las coincidencias de nombres exactos distinguiendo mayúsculas y minúsculas.

Agrupación

Contexto de apoyo

Los campos estructurados de tecnología explican las diferencias, pero nunca modifican los recuentos exactos.

Alcance de la evidencia
Preguntas frecuentes

Preguntas sobre este flujo.

¿Cuántas tiendas puedo comparar?

Usa entre dos y cuatro dominios públicos de tiendas distintos en una misma comparación.

¿Cuándo se considera que una app es compartida?

El mismo nombre visible, respetando mayúsculas y minúsculas, debe aparecer en la lista exacta de apps de cada tienda participante.

¿Se unifican las apps similares?

No. La similitud de nombres, proveedores o funciones no constituye una coincidencia exacta.

¿Qué significa «No consta en los resultados»?

Significa que la relación no figuraba en la lista exacta devuelta. No demuestra que la tienda no use esa app.

¿Tener más apps significa tener un mejor conjunto de apps?

No. Los recuentos exactos no miden la calidad, la madurez, la optimización ni el rendimiento.

Spytrend MCP

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