Un prompt

CRISPE · estructura universal

$Rol: arquitecto de software senior, AWS
$Contexto: monolito → microservicios
$Tarea: diseña la arquitectura de red
$Restricciones: sin SQL, máx. 500 palabras
$Formato: tabla Markdown + código comentado

es un documento.

Roadmap

Ingeniería de prompts, del borrador al sistema.

El roadmap completo para dominar la ingeniería de prompts, desde los fundamentos hasta el nivel arquitectónico y de agentes. Un prompt profesional rara vez es una sola oración.

Empezar por la fase 1 Ir al método

  1. 01

    Anatomía

  2. 02

    Técnicas

  3. 03

    Patrones

  4. 04

    Software

  5. 05

    Agentes

  6. 06

    Método

Fase 01 · Básico

Fundamentos y anatomía del prompt

Antes de aplicar técnicas avanzadas, hay que dominar la estructura base. Un prompt profesional es un documento estructurado.

La anatomía estándar

Rol

Persona

Quién debe ser la IA.

Actúa como un arquitecto de software senior experto en AWS.

Contexto

Antecedentes

El problema, no el deseo.

Estamos migrando un monolito a microservicios.

Tarea

Instrucción

La acción exacta que debe realizar.

Diseña la arquitectura de red.

Restricciones

Límites

Lo que queda fuera, con un tope medible.

No uses bases de datos relacionales. Limita la respuesta a 500 palabras.

Formato

Salida

Cómo quieres la respuesta, no solo qué debe decir.

Devuelve una tabla Markdown y el código en bloques comentados.

Habilidades base

Pensamiento sistemático

Desglosar un problema complejo en variables simples.

Precisión lingüística

Eliminar la ambigüedad. La IA no tiene sentido común humano; asume solo lo que se le escribe.

Mentalidad iterativa

El primer prompt es un borrador. Se ajusta según las alucinaciones o desviaciones de la primera respuesta.

Fase 02 · Intermedio

Técnicas y estilos de prompting

Metodologías comprobadas para guiar el razonamiento de los modelos de lenguaje grande.

01

Zero-shot y few-shot

  • Zero-shot. Pedir una tarea sin ejemplos previos. Funciona para tareas comunes.
  • Few-shot. De 2 a 5 ejemplos de entrada y salida dentro del prompt. La forma más rápida de calibrar tono, formato y estilo sin describirlos en abstracto.

02

Chain-of-Thought

Obliga al modelo a desglosar su lógica antes de la respuesta final. Reduce las alucinaciones en matemáticas y lógica.

  • «Piensa paso a paso» o «Desglosa tu razonamiento antes de emitir el veredicto final».
  • Zero-shot CoT. Añadir «Let's think step by step» al final del prompt.

03

Prompting iterativo y heurístico

  • Heurísticas. Las instrucciones críticas van al final: los LLM tienen sesgo de recencia. Separa contexto e instrucciones con delimitadores claros (###, """, etiquetas).
  • Iteración. Prompt, evaluar, refinar. Si la IA es verbosa, agrega un límite de longitud. Si inventa datos: «Responde solo basado en el texto provisto».

Delimitadores · contexto separado de la orden

### Instrucciones
Responde solo basado en el texto provisto. Máximo 120 palabras.

"""
[pega aquí el texto fuente]
"""

<datos>
[tablas, logs o fragmentos que no deben mezclarse con la orden]
</datos>

Let's think step by step.

Fase 03 · Profesional

Patrones avanzados y protocolos

Para escalar, se usan patrones documentados, igual que la ingeniería de software usa patrones de diseño.

Flipped interaction

La IA entrevista

Le pides que te haga preguntas hasta tener suficiente información para completar la tarea.

Hazme preguntas de una en una sobre mi negocio hasta que puedas redactar un plan de marketing perfecto.

Meta-prompting

Un prompt que escribe otro

Usar un LLM para que escriba un prompt destinado a otro LLM. El primero diseña el encargo; el segundo lo ejecuta.

Self-consistency

Varias rutas, una conclusión

El modelo genera varias respuestas a la misma pregunta, evalúa las rutas de pensamiento y elige la conclusión más frecuente o lógica.

Tree of Thoughts

Ramas con marcha atrás

Explora ramas de razonamiento, estima su chance de éxito y retrocede si una rama no tiene salida. Sirve para planeación estratégica.

Fase 04 · Software

Prompting para desarrollo

Programar exige precisión absoluta y control del estado del contexto. Cada caso lleva un protocolo antes del código.

Generación desde cero

Stack, patrón, nombres

Define el stack exacto (versiones y librerías), el patrón de diseño (MVC, Singleton) y las convenciones de nombres.

Ejemplo

Escribe un componente React funcional
usando TypeScript y Tailwind CSS.
Usa hooks. No incluyas explicaciones,
solo el código.

Debugging

Fallo, traza, esperado

Incluye el código que falla, el mensaje de error exacto (stack trace) y el comportamiento esperado.

Chain-of-Thought

Analiza el siguiente stack trace paso a
paso, identifica la línea problemática,
explica por qué falla y luego provee
el código corregido.

Refactorización

La métrica va primero

  • ¿Reducir la complejidad ciclomática?
  • ¿Hacerlo más legible?
  • ¿Adaptarlo a principios SOLID?

Sin esa métrica, «mejóralo» no es una tarea.

Pruebas · TDD

Casos, no cobertura vacía

Pasa el código de producción y pide casos concretos: edge cases y happy path, con un framework nombrado (Jest, PyTest).

Fase 05 · Agentes

El mismo prompt no cabe en todos los modelos

Adapta las heurísticas al agente. El formato que el modelo leyó en su entrenamiento es el que conviene usar.

OpenAI

GPT-4o

  • Responde bien al contexto estructurado en Markdown.
  • Los roles muy definidos lo anclan.
  • Sigue instrucciones complejas en un solo bloque.

Anthropic

Claude 3.5 Sonnet

  • Entrenado para leer XML: envuelve contexto, instrucciones y datos en etiquetas.
  • Usa <contexto>, <instrucciones> y <ejemplos>.
  • Ventana de contexto grande. Mejor en código y documentos largos.

Google

Gemini 1.5 Pro

  • Ventanas de contexto enormes y entrada multimodal (video e imagen).
  • Útil para un repositorio entero o un manual masivo en un solo prompt.
  • Responde bien a ejemplos directos y listas claras.

Sobre para Claude · las etiquetas de la fase

<contexto>
Estamos migrando un monolito a microservicios.
</contexto>

<instrucciones>
Actúa como un arquitecto de software senior experto en AWS.
Diseña la arquitectura de red.
No uses bases de datos relacionales. Máximo 500 palabras.
Devuelve una tabla Markdown y el código en bloques comentados.
</instrucciones>

<ejemplos>
Entrada: un servicio de pedidos acoplado a una sola base.
Salida: tabla de límites de red y un bloque comentado por servicio.
</ejemplos>

06 · Oficio

Metodología de trabajo profesional

Para pasar el prompt engineering de un truco a un proceso de ingeniería dentro de una empresa.

01

Control de versiones

Los prompts complejos viven en un repositorio (GitHub) o en un gestor de prompts.

02

Modularización

Un prompt clasifica, otro extrae datos, un tercero redacta.

  1. Clasifica
  2. Extrae
  3. Redacta

03

Evaluación

Mide si la versión 2 de un prompt es mejor que la 1 frente a un set de datos de prueba.

Deja el truco.

  • mega-prompt de 2000 palabras
  • prompts sin historia
  • «me gusta más»

un pipeline versionado y medido.