Vídeos complementarios

Cómo crear bibliotecas de prompts reutilizables: de fragmentos a plantillas compartidas: vídeos complementarios

El artículo trata un prompt compartido como un recurso interno versionado, no como un fragmento copiado del historial del chat. Estos vídeos ofrecen dos posibles puntos de partida: un marco de prompting y una metaplantilla. Son ejemplos que debes evaluar, no entradas listas para producción. Antes de adoptarlos, añade una persona responsable, un caso de uso aprobado, la configuración probada, versión, evidencia de evaluación, límites conocidos, desencadenante de revisión, vía de aprobación y alternativa.

Selección principal

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El 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.

Qué aprenderás: Extraerás una estructura candidata de prompt y añadirás responsabilidad, versionado, evaluación, límites y alternativas antes de revisarla.

Qué ver o saber antes: Saber diseñar prompts por tu cuenta; aquí se trata de convertirlos en activos compartidos.

Nota de AI Expert: Usa el marco como material histórico que debes probar, no como un estándar completo de biblioteca. La aprobación debe depender del modelo actual, la política, el límite de datos y los resultados de evaluación.

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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.

Qué aprenderás: Evaluarás C.R.A.F.T. como una estructura candidata para generar prompts mediante casos representativos y criterios explícitos de aceptación.

Qué ver o saber antes: Ninguno una vez que conozcas la estructura básica de un prompt.

Nota de AI Expert: No publiques el metaprompt copiado como entrada aprobada tras el primer uso. Versiónalo, registra el modelo y la configuración probados, revisa sus salidas y modos de fallo, y conserva una alternativa que sepas que funciona.

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