Guías

Guías: convierte tus transcripciones en contexto para tu IA

Ya tienes tus transcripciones en formato .md con Qirava Transcribe. Aquí aprendes a usarlas como contexto en ChatGPT, Claude, Cursor y Copilot: adjuntas archivos, montas una base de conocimiento y consultas tus propias fuentes, sin reentrenar ningún agente.

Cómo cargar archivos de contexto en ChatGPT

Por defecto ChatGPT no sabe nada de tus reuniones, clases o entrevistas. Cuando le adjuntas la transcripción, deja de inventar y responde con tus datos reales: resúmenes fieles, respuestas citando lo que se dijo y borradores basados en tu material. Es la forma más rápida de darle contexto.

  1. Descarga la transcripción de Qirava Transcribe.

    Guarda el archivo .md en tu equipo. Un nombre claro (por ejemplo reunion-clientes-2026-06.md) te ayudará a reconocerlo después.

  2. Adjúntalo en el chat.

    Pulsa el clip de adjuntar dentro del cuadro de mensaje, elige tu .md y escribe la instrucción en el mismo mensaje: "resume los acuerdos", "extrae las tareas y responsables", etc.

  3. Para material recurrente, crea un Proyecto.

    Abre un Proyecto, súbele las transcripciones que uses seguido y añade instrucciones fijas. Todos los chats dentro de ese Proyecto tendrán ese contexto sin volver a adjuntar nada.

  4. O empaqueta un GPT si vas a reutilizarlo mucho.

    Al configurar un GPT puedes subir tus .md como conocimiento base. Queda listo para consultarlo tú o tu equipo cuando haga falta.

  5. Pregunta pidiendo referencia a la fuente.

    Añade "cita la parte de la transcripción en la que te basas" para verificar rápido que la respuesta sale de tu archivo y no de una suposición.

Cómo usar archivos de proyecto en Claude

Claude trabaja muy bien con documentos largos, así que tus transcripciones completas son un contexto ideal. Con los Projects reúnes varias fuentes en un mismo espacio y Claude las tiene disponibles en cada conversación, sin que tengas que pegar el texto una y otra vez.

  1. Crea un Project por tema.

    Agrupa por dominio: "Ventas Q3", "Entrevistas de usuario", "Clases de derecho". Así el contexto se mantiene enfocado y las respuestas más precisas.

  2. Sube tus .md al knowledge del Project.

    Añade las transcripciones como archivos de conocimiento del proyecto. Quedan disponibles para todas las conversaciones dentro de ese Project.

  3. Escribe instrucciones del proyecto.

    Define tono, formato y rol una sola vez (por ejemplo: "responde citando la transcripción y en español"). Se aplican a cada chat sin repetirlas.

  4. Conversa y refina.

    Pregunta en lenguaje natural sobre el contenido: pide síntesis, comparaciones entre fuentes o próximos pasos. Puedes iterar sobre las mismas transcripciones.

  5. Mantén el knowledge al día.

    Cada vez que generes una nueva transcripción relevante, súbela al Project para que el contexto crezca contigo.

Cómo dar contexto a Cursor y Copilot

Los asistentes dentro del editor, como Cursor y Copilot, leen los archivos de tu proyecto. Si guardas tus transcripciones .md junto al código o la documentación, el asistente puede apoyarse en ellas: notas de una reunión de requisitos, decisiones de producto o especificaciones dictadas en voz.

  1. Coloca los .md dentro de la carpeta del proyecto.

    Crea una carpeta como docs/ o context/ y guarda ahí las transcripciones. Al vivir en el repositorio, el asistente puede indexarlas.

  2. En Cursor, referencia el archivo en tu prompt.

    Menciona el archivo con @ (por ejemplo @context/reunion-requisitos.md) para que lo tome como contexto directo de tu petición.

  3. En Copilot, ten el archivo abierto o menciónalo en el chat.

    Copilot da prioridad a los archivos abiertos y a los que referencias en la conversación. Manténlos visibles mientras trabajas en la tarea relacionada.

  4. Escribe transcripciones fáciles de leer.

    Encabezados y listas ayudan al asistente a ubicar lo importante. El formato .md de Qirava ya es ideal para esto.

  5. Pide que se ciña a tus notas.

    Indica "básate en requisitos.md y no asumas lo que no esté escrito" para que las sugerencias respeten lo acordado.

Cuándo pasar de un archivo suelto a un baúl + Qirava RAG

Adjuntar archivos funciona muy bien con unas pocas fuentes. Pero cuando acumulas decenas o cientos de transcripciones, ya no caben en la ventana de contexto y adjuntar a mano se vuelve lento e impreciso. Ahí conviene organizar todo en un baúl de conocimiento y consultarlo con recuperación (RAG).

  1. Con pocas fuentes: sigue adjuntando.

    Si trabajas con unas cuantas transcripciones por tema, los Proyectos de ChatGPT o los Projects de Claude son suficientes. No compliques lo que ya funciona.

  2. Detecta las señales de saturación.

    Cuando tengas decenas de .md, dudes de cuál adjuntar o el contexto ya no alcance para cargarlos todos, es momento de dar el salto.

  3. Organiza tus transcripciones en un baúl.

    Reúne tus fuentes en una biblioteca estructurada por dominios, en lugar de archivos sueltos repartidos por carpetas y chats.

  4. Hazlo consultable con Qirava RAG.

    Con recuperación, preguntas en lenguaje natural y el sistema trae solo lo relevante de todo tu baúl, con cita a la fuente, sin cargar cientos de archivos ni reentrenar agentes.

  5. Conoce el camino completo.

    Ve cómo encajan capturar, estructurar, vectorizar y activar en nuestra visión de producto.

Empieza generando la transcripción que vas a usar como contexto

Convierte tus videos, audios y enlaces en archivos .md limpios y listos para cargar en tu herramienta de IA favorita.

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