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.
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.
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.
Estar utilizando ya prompts en algún sistema; es una mesa redonda para profesionales, no un curso.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
55 minutosDiseñarás una escala de evaluaciones que detecte regresiones antes de que los cambios en los prompts o los modelos lleguen a los usuarios.
9 minutosPodrás navegar por trazas, proyectos y conjuntos de datos en LangSmith, y consultar el coste en tokens, la latencia, la tasa de errores y el detalle de cada span.
75 minutosCrearás tu primer servidor MCP y comprenderás cómo encajan las herramientas, los esquemas, los prompts, los recursos y los transportes.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
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.
