Ingeniería de prompts
Roles, contexto, restricciones, ejemplos y patrones prácticos de prompts para el trabajo diario.
44 contenidos (23 artículos · 21 vídeos)
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Una selección inicial antes de explorar todo el contenido.
8 min de lecturaLa anatomía de un prompt: rol, contexto, tarea, restricciones, formato
Una plantilla de cinco partes para que los prompts importantes sean más claros, fáciles de revisar y sencillos de mejorar. Incluye ejemplos desarrollados, errores frecuentes y un orden práctico.
Principiante
6 min de lecturaLa diferencia entre un prompt malo y uno bueno (5 ejemplos antes/después)
Cinco prompts reales en sus versiones débil y mejorada, con una breve explicación de los cambios. La forma más rápida de mejorar los resultados de la IA sin aprender jerga.
Primeros pasos con IA
8 min de lecturaDiez patrones de prompts para tareas intelectuales cotidianas
Diez estructuras de prompt reutilizables para redactar, criticar, analizar, ensayar y generar salidas estructuradas, cada una con un hábito de validación.
PrincipianteMás sobre este tema
6 min de lecturaEscribe el brief creativo antes de redactar el prompt
Usar un prompt sin un brief equivale a pedir a una herramienta elocuente que invente el proyecto por ti. Un brief creativo breve, con público, resultado, restricciones, exclusiones y notas de gusto, convierte la IA en ejecutora de una dirección que ya te pertenece.
Primeros pasos con IA
6 min de lecturaIterar variantes sin perder la dirección
Generar variantes es útil hasta que sustituye tu tesis sin que apenas lo notes por la opción más vistosa. Este método de iteración mantiene fija la dirección: congela el brief, varía un eje cada vez y descarta las favoritas que rompan la idea central.
Principiante
4 min de lecturaPrompts de comentarios de taller para quienes crean
Los prompts sin estructura del tipo «sé sincero» producen elogios vagos o reescrituras caóticas. Este paquete organiza la crítica por claridad, estructura, voz y riesgo para que los comentarios de la IA resulten útiles sin convertirla en coautora.
Principiante
7 min de lecturaPrompts de modo tutor: cómo lograr que la IA pregunte en vez de responder
Si no le indicas lo contrario, un chatbot responde a tu pregunta de forma directa y completa. Parece eficiente, pero enseña muy poco. Estos patrones de prompt hacen que ofrezca pistas, formule preguntas y se reserve la respuesta, para que el esfuerzo productivo siga siendo tuyo.
Primeros pasos con IA
7 min de lecturaTu IA te da demasiado la razón: cuatro fallos al usarla para reflexionar
La IA puede ayudarte a examinar una decisión, pero también hereda tu encuadre, da demasiado crédito a una prosa convincente y te anima discretamente a delegar tu criterio. Así puedes detectar cada fallo.
Principiante
7 min de lecturaCómo hacer que la IA discrepe contigo con honestidad
Cinco patrones prácticos de prompting convierten las respuestas complacientes de la IA en un cuestionamiento más útil, sin confundir un contraargumento generado con una prueba.
Principiante
8 min de lecturaUsar la IA para poner a prueba decisiones: marcos, disyuntivas y contraargumentos
Un flujo de trabajo en cuatro pasos para usar la IA con el fin de aclarar una decisión, generar alternativas, obtener contraargumentos y mantener explícitas la incertidumbre y la responsabilidad humana.
Principiante
10 min de lecturaCadena de pensamiento, autocrítica y árbol de pensamientos: cuándo usar cada técnica
Tres técnicas de razonamiento que pueden mejorar los resultados de la IA en problemas complejos y el balance entre costes y beneficios de utilizarlas. Con prompts concretos, comparaciones directas y las particularidades de los modelos de razonamiento modernos.
Intermedio
12 min de lecturaIngeniería de contexto: cómo gestionar ventanas de 1M de tokens sin degradar la calidad
Las ventanas de contexto de 1M de tokens existen, pero la calidad se degrada mucho antes de alcanzar ese límite. La ingeniería de contexto determina qué incluir, qué resumir, qué recuperar en el momento necesario y qué patrones mantienen la calidad a medida que aumenta el contexto.
Avanzado
8 min de lecturaInstrucciones personalizadas y memoria: configúralas una vez
Configura preferencias estables y no sensibles y los controles de memoria. Revisa qué se conserva y deja de aplicar el contexto obsoleto cuando cambie la tarea.
Principiante
7 min de lecturaPrompting con pocos ejemplos: orienta el resultado mediante ejemplos
Cuando una descripción deje margen para interpretaciones, muestra al modelo ejemplos representativos de entrada y salida y comprueba si mejoran la coherencia en tu tarea.
Principiante
6 min de lecturaCómo la IA genera respuestas: el modelo mental que hace que el prompting funcione
La IA no piensa como tú. Genera continuaciones probables a partir del contexto. Un modelo mental en lenguaje sencillo que, una vez que se entiende, hace que todos los consejos sobre prompting sean más fáciles de comprender.
Primeros pasos con IA
11 min de lecturaFlujos de trabajo con varias herramientas de IA: diseña transferencias fiables entre herramientas
Un marco práctico para combinar investigación, fundamentación en documentos, redacción, crítica, análisis y almacenamiento sin perder la procedencia, la privacidad ni la revisión.
Intermedio
10 min de lecturaCómo elegir y usar prompts con modelos de razonamiento
Los ajustes de razonamiento cambian la calidad, la latencia, el coste y, en ocasiones, el comportamiento ante los prompts. Una guía práctica para elegirlos mediante evaluaciones, no por creencias populares.
Intermedio
12 min de lecturaElegir entre prompting, RAG y fine-tuning (y cuándo combinarlos)
El prompting, RAG y el fine-tuning son las tres grandes palancas para adaptar los LLM a un problema. Cada una resulta adecuada en situaciones diferentes. Este marco ayuda a elegir, explica sus costes reales y muestra los patrones de producción en los que conviene combinarlas.
Avanzado
12 min de lecturaDiseñar prompts para producción: capas del sistema, del desarrollador y del usuario
Un patrón de gobernanza para separar las instrucciones fiables, los datos en tiempo de ejecución y la entrada del usuario, y después versionar, evaluar, desplegar y observar los prompts según el riesgo.
Avanzado
11 min de lecturaCómo crear bibliotecas de prompts reutilizables: de fragmentos a plantillas compartidas
Cuando se repite una tarea asistida por IA, una biblioteca de prompts puede hacer que el flujo sea más fácil de reproducir y evaluar. Un sistema práctico para capturar, probar, versionar y compartir plantillas.
Intermedio
6 min de lecturaLas siete cosas que puedes preguntarle a ChatGPT el primer día
El cuadro de texto en blanco es la parte más difícil. Siete prompts que puedes copiar para convertir una conversación vacía en un primer resultado útil.
Primeros pasos con IA
8 min de lecturaNo te limites a un solo prompt: el método de conversación iterativa
Un flujo de trabajo práctico para mejorar una primera respuesta prometedora mediante crítica, enfoque, cambios de perspectiva, pruebas de solidez y verificación, en vez de reiniciar por defecto.
Principiante
7 min de lecturaEscribir con IA sin sonar como IA
Los borradores asistidos por IA suelen caer en patrones genéricos. Usa seis comprobaciones de edición para recuperar la especificidad y el ritmo sin fingir que el estilo demuestra por sí solo quién escribió el texto.
Principiante
20 minutosCurso de Google de 9 horas sobre ingeniería de prompts de IA, resumido en 20 minutos
Tina Huang. Un recorrido condensado por el curso de ingeniería de prompts de Google que aborda marcos para ganar claridad, métodos de iteración y ejemplos resueltos de correos, resúmenes y análisis. Resulta útil como segunda perspectiva para trasladar las mismas ideas estructurales a las tareas de una jornada laboral.
Principiante
25 minutosFundamentos del prompting | Programar con Claude
Anthropic. Dos integrantes del equipo de IA aplicada de Anthropic construyen un único prompt para un caso de cliente real —analizar informes suecos de accidentes de tráfico—. Empiezan con una instrucción de una línea que falla y añaden, capa a capa, el rol, el contexto de la tarea, el contenido dinámico, ejemplos y un énfasis final. Es la demostración más clara de YouTube de la estructura exacta "rol + contexto + tarea + restricciones + formato" que describe el artículo, incluidos los modos de fallo que aparecen durante el proceso.
Principiante
42 minutosTutorial de ingeniería de prompts – domina las respuestas de ChatGPT y los modelos de lenguaje de gran tamaño
freeCodeCamp.org. Un curso más extenso y pausado que justifica su duración. Los capítulos sobre buenas prácticas, zero-shot frente a few-shot y la forma que adoptan las alucinaciones en las respuestas generadas son justo la ampliación que necesitas una vez asimilados los cinco ejemplos del artículo.
Primeros pasos con IA20 minutosCurso de 9 horas de Google sobre ingeniería de prompts de IA, resumido en 20 minutos
Tina Huang. Tina condensa el curso oficial Prompting Essentials de Google en la estructura TCREI de cinco partes —Task (tarea), Context (contexto), References (referencias), Evaluate (evaluar) e Iterate (iterar)— y aporta ejemplos resueltos de cada una. Después de las cinco reescrituras del artículo, este vídeo te entrega el método que la propia Google enseña a sus empleados para que puedas aplicarlo a tus prompts sin copiar los nuestros.
Primeros pasos con IA
29 minutosÁrbol de pensamientos: resolución deliberada de problemas con grandes modelos de lenguaje (revisión completa del artículo académico)
Yannic Kilcher. Yannic recorre el artículo académico original sobre el árbol de pensamientos de Princeton/DeepMind: el ciclo de generar, puntuar, podar y retroceder; por qué eleva la precisión en el juego del 24 del 4% al 74%; y cuándo la técnica deja de compensar por multiplicar por 10 el coste en tokens. Resulta útil precisamente porque obliga a entender ToT como un algoritmo de búsqueda, no como un prefijo mágico para un prompt.
Intermedio25 minutosFundamentos del prompting
Anthropic. Dos miembros del equipo de IA aplicada de Anthropic construyen en directo un prompt para un caso real, añadiendo un rol, secciones estructuradas y pasos de razonamiento explícitos. Es la demostración más convincente de YouTube sobre «cómo usar la cadena de pensamiento sin convertirla en un ritual» y materializa la recomendación del artículo de «dejar de pegar “pensemos paso a paso” en todo».
Intermedio
22 minutosIngeniería de contexto para agentes
LangChain. El marco de Lance Martin —escribir, seleccionar, comprimir y aislar— incluye ejemplos concretos de cuándo resumir un historial de acciones, cuándo descargar el estado en archivos y cuándo iniciar subagentes únicamente para proteger el contexto del agente principal. Se corresponde casi directamente con la sección del artículo sobre la gestión práctica de ventanas de 1M tokens.
Avanzado
8 minutosDegradación del contexto: cómo afecta el aumento de tokens de entrada al rendimiento de los LLM
Chroma. Kelly Hong recorre la investigación de Chroma con 18 modelos: por qué las puntuaciones de «aguja en un pajar» resultan engañosas, cómo se degrada el rendimiento con la ambigüedad y los elementos distractores, y por qué incluso las tareas sencillas de repetición de cadenas empeoran a partir de 500 tokens. Es breve, se basa en pruebas y presenta exactamente el riesgo que el artículo exige comprender antes de abordar las operaciones de ingeniería.
Avanzado
131 minutosCómo uso los LLM
Andrej Karpathy. Salta al capítulo "ChatGPT memory, custom instructions" (memoria de ChatGPT e instrucciones personalizadas), en 1:53:29. Karpathy muestra qué contienen sus propias instrucciones, explica cuándo pide a ChatGPT que recuerde un dato y cuándo permite la captura automática, y señala las ventajas e inconvenientes. Su enfoque se acerca más al "configúralo una vez y con intención" del artículo que la mayoría de los tutoriales para principiantes.
Principiante
36 minutosTodas las funciones de ChatGPT en 37 minutos
Tina Huang. Los paneles de personalización, memoria e instrucciones personalizadas aparecen dentro de un recorrido más amplio por todas las funciones de ChatGPT, que es el contexto adecuado: estos ajustes solo aportan valor cuando también sabes qué configuran (projects, GPTs, scheduled tasks, voice, etc.). Utilízalo como guía mientras abres realmente Settings → Personalization en otra pestaña.
Principiante42 minutosTutorial de ingeniería de prompts – Domina las respuestas de ChatGPT y los modelos de lenguaje de gran tamaño
freeCodeCamp.org. Salta al capítulo "Zero shot and few shot prompts" (prompts zero-shot y few-shot), en 31:20, para ver una demostración clara de la misma tarea sin ejemplos y con varios: el contraste exacto en el que se apoya el artículo. Las secciones anteriores sobre cómo plantear los prompts y las buenas prácticas aportan contexto útil si has llegado directamente desde el artículo.
Principiante25 minutosFundamentos del prompting | Programar con Claude
Anthropic. Los ejemplos son uno de los diez componentes que Anthropic recorre aquí. Verás cómo se incorporan a un prompt de cliente real y cómo cambian el resultado del modelo. Resulta útil para observar el few-shot dentro de un prompt más completo, no como un truco aislado.
Principiante
3 minutosCómo se creó OpenAI o1
OpenAI. Este vídeo de tres minutos registra cómo presentó OpenAI o1 en su lanzamiento. Sirve para entender la historia de la categoría, pero no establece cómo funcionan internamente los modelos actuales ni qué patrón de prompting rendirá mejor con otro proveedor o tarea.
Intermedio
28 minutoso1: ¿qué está pasando? Por qué o1 constituye un 3.er paradigma de modelo y 10 cosas que quizá no sepas
AI Explained. El vídeo ofrece una explicación independiente del planteamiento inicial de o1 y sus implicaciones para el prompting. Es contexto histórico útil, pero sus afirmaciones sobre o1 no deben extenderse automáticamente a modelos posteriores de OpenAI, R1, los modos de pensamiento de Claude u otros proveedores.
Intermedio
77 minutosIngeniería de prompts de IA: un análisis profundo
Anthropic. Cuatro especialistas en prompts de Anthropic —investigación, alineación, IA aplicada y relaciones con desarrolladores— explican en detalle su trabajo cotidiano: cómo editan prompts bajo presión, cómo entienden la «honestidad» en las instrucciones y cuándo ayudan las estructuras XML o cuándo no. El modelo por capas del artículo encaja directamente con su descripción del trabajo; es la mejor forma de escuchar ese modelo mental expresado en voz alta.
Avanzado25 minutosFundamentos del prompting | Programar con Claude
Anthropic. Es una sesión de creación en directo en la que el equipo de IA aplicada de Anthropic trabaja con un prompt para reclamaciones de seguros: parte de una instrucción imprecisa e itera hasta obtener algo que un desarrollador llevaría realmente a producción. De este modo muestra las revisiones de las capas del sistema y del desarrollador descritas por el artículo. Conviene verlo antes de releer la lista de comprobación sobre ejemplos, estructura de salida y gestión de rechazos.
Avanzado
10 minutosEl mejor prompt de ChatGPT que he creado: dediqué 2 meses a perfeccionar este prompt para escribir prompts
Lawton Learns. El vídeo muestra un metaprompt C.R.A.F.T. —Context, Role, Action, Format y Target audience—. Es un candidato útil para probar cómo se comporta un prompt que genera prompts, pero sus salidas no tienen garantizadas la coherencia, la corrección ni la adecuación a los casos de un equipo.
Intermedio20 minutosEl curso de 9 horas de Google sobre ingeniería de prompts de IA, resumido en 20 minutos
Tina Huang. Tina presenta un marco de cinco partes —tarea, contexto, referencias, evaluación e iteración— y cuatro técnicas de iteración. Pueden ayudarte a crear un esquema candidato, pero los ejemplos de agentes y cadena de pensamiento reflejan la época y el contexto del curso. Prueba cada patrón extraído con casos representativos antes de incorporarlo a una biblioteca aprobada.
Intermedio131 minutosCómo uso los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)
Andrej Karpathy. Karpathy muestra cómo utiliza realmente ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity en su trabajo diario, compartiendo conversaciones en directo en lugar de ejemplos pulidos de un solo intento. Verás cuándo formula una pregunta de seguimiento, cuándo cambia de modelo a mitad del hilo y cuándo abandona un enfoque para empezar de nuevo: exactamente el ciclo iterativo del artículo, demostrado por alguien que se dedica profesionalmente a construir estos sistemas.
Principiante
9 minutosDomina la fórmula perfecta para prompts en ChatGPT (en solo 8 minutos)!
Jeff Su. Una fórmula de seis partes —tarea, contexto, ejemplos de referencia, persona, formato y tono— explicada con ejemplos de trabajo de oficina como planes de entrenamiento, CV y correos internos. Proporciona un marco compacto que coincide con varios de los patrones del artículo.
Principiante
26 minutosTodas las habilidades esenciales de IA en 25 minutos (2025)
Tina Huang. El capítulo sobre prompts (02:30–09:20) presenta dos reglas mnemotécnicas combinables: "tiny crabs ride enormous iguanas" —task, context, references, evaluate, iterate (tarea, contexto, referencias, evaluar e iterar)— y "ramen saves tragic idiots" —revisit, separate, try analogous, introduce constraints (revisar, separar, probar algo análogo e introducir restricciones)—. Ambas se corresponden claramente con los patrones de iteración y perfeccionamiento del artículo. Resultan útiles cuando una fórmula one-shot no basta.
Principiante