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.
La demostración utiliza Claude, pero su construcción capa a capa se corresponde directamente con la estructura rol-contexto-tarea-restricciones-formato del artículo, sea cual sea el modelo que utilices.
Crearás prompts más sólidos añadiendo el rol, el contexto de la tarea, los ejemplos, las restricciones y el formato de salida capa a capa.
Saber escribir prompts básicos; la división en cinco partes del artículo es la preparación ideal.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
131 minutosAprenderás a reconocer cuándo continuar con una pregunta, cuándo cambiar de modelo y cuándo iniciar una conversación nueva, basándote en un uso cotidiano real.
131 minutosAprenderás a distribuir el trabajo entre herramientas rápidas, económicas, de razonamiento profundo y respaldadas por fuentes, en lugar de utilizar un solo modelo para todo.
42 minutosVerás cómo modifican los ejemplos el comportamiento del modelo y aprenderás cuándo merece la pena la preparación adicional del few-shot.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Coursera · Vanderbilt UniversityDr. Jules White
El complemento académico del curso breve de DeepLearning.AI: la misma disciplina, con un recorrido más extenso y pensado para personas que no programan. El Dr. White enseña el diseño de prompts como un conjunto de patrones reutilizables —Ask for Input, Outline Expansion, Fact Check List y Menu Actions—, no como una colección de trucos. Después, diseñarás prompts para los LLM con criterio, en lugar de probar al azar.
DeepLearning.AIIsa Fulford · Andrew Ng
Noventa minutos para adquirir la intuición de todo un año. Si ya has empezado a escribir código que llama a un LLM —o estás a punto de hacerlo—, este es el curso en línea más eficaz para pasar de "jugar con ChatGPT" a "poner en producción una función que llama a un LLM".
Microsoft LearnMicrosoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
