Vídeos complementarios

Diseñar prompts para producción — vídeos complementarios

El artículo divide el prompt en las capas que un ingeniero lleva realmente a producción —sistema, desarrollador/herramienta y usuario— y sostiene que la disciplina del prompting en producción consiste, sobre todo, en asignar cada responsabilidad a la capa correcta. Estas dos sesiones de Anthropic son lo más parecido que ofrece YouTube: una extensa mesa redonda con quienes redactan profesionalmente los prompts de Claude y una explicación aplicada y más concisa sobre una tarea real de análisis documental.

Selección principal

1:16:42
Ingeniería 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.

Qué aprenderás: Escucharás cómo los especialistas en prompts para producción revisan instrucciones, ejemplos y restricciones de comportamiento bajo presión real, en lugar de tratar los prompts como textos aislados.

Qué ver o saber antes: Estar utilizando ya prompts en algún sistema; es una mesa redonda para profesionales, no un curso.

Nota de AI Expert: Considéralo un pódcast extenso. Su valor reside en escuchar el modelo mental por capas del artículo explicado por personas que editan prompts bajo presión real.

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24:52
Fundamentos 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.

Qué aprenderás: Verás cómo un prompt impreciso para reclamaciones de seguros se convierte en otro estructurado y comprobable, con ejemplos, reglas de salida y comportamiento de rechazo más claros.

Qué ver o saber antes: Dominio básico del prompting; el modelo por capas del artículo aporta la perspectiva adecuada.

Nota de AI Expert: Obsérvalo por el proceso de iteración, no por el prompt final. El caso de las reclamaciones de seguros muestra las revisiones de las capas del sistema y del desarrollador recogidas en la lista de comprobación del artículo.

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