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¿Cómo escribir buenos prompts? Fundamentos de prompt engineering
Un buen prompt dice qué quieres, para quién, en qué formato y a partir de qué, como si se lo explicaras a un compañero capaz que no sabe nada de tu proyecto. La mayoría de las respuestas flojas vienen de peticiones vagas, no de modelos flojos.
- Tarea y objetivo: «Escribe una descripción de producto de 120 palabras para nuestra newsletter» funciona mejor que «escribe algo sobre nuestro producto».
- Contexto: quién lo va a leer, para qué sirve, qué has probado ya.
- Material: pega el texto en el que debe basarse la respuesta y sepáralo bien de las instrucciones, por ejemplo con etiquetas como <documento>.
- Ejemplos: una o dos muestras del resultado que buscas.
- Formato: extensión, estructura, tono, idioma.
- Pasos: en tareas complejas, deja que el modelo razone paso a paso o divide el trabajo en una cadena de prompts más pequeños.
- Pruebas: define cómo es un buen resultado, prueba el prompt con algunos casos reales y cambia una sola cosa cada vez.
Asignar un papel («eres un editor con experiencia») puede ayudar con el tono, pero no sustituye a unas instrucciones claras ni a material real.
Fuentes
Anthropic: Prompt engineering overview (Claude Platform Docs)
OpenAI: Prompt engineering (documentación de la API)
Comprobado el 30 de octubre de 2026.