Documentación

Documentación de PromptFlowEngine

PromptFlowEngine es un único motor determinista en TypeScript (@promptflow/engine) que analiza sintácticamente, analiza, reestructura, optimiza, verifica y puntúa prompts. El espacio de trabajo web, la extensión de Chrome, la extensión de VS Code, el servidor MCP, la API HTTP y la CLI son interfaces de ese mismo motor, así que un prompt obtiene el mismo resultado en todas partes. ¿Eres nuevo? Empieza por los primeros pasos.

Aprender

• Guías de ingeniería de prompts26 guías sobre cómo escribir, optimizar, probar y proteger prompts.
• Biblioteca de prompts40 prompts reutilizables en 20 categorías, desde la revisión de código hasta la investigación.
• Plantillas de prompts6 plantillas de prompts de producción con {{variables}}, todas con puntuación sólida.

Conceptos clave

• Cómo funciona el motorEl pipeline, el catálogo de reglas, la fórmula de puntuación y la verificación de candidatos.
• Modelos y preciosQué modelos cubren los recuentos de tokens y las estimaciones de coste, y cómo se mantienen al día los precios.

Integraciones

• Conectar PromptFlowEngineCompara las extensiones, MCP y la API HTTP, con configuración, verificación y solución de problemas.
• Extensión de VS CodeCódigo → Prompt → Código en el editor: genera, reestructura, envía y revisa.
• Extensión de ChromeAnaliza, reestructura y oculta datos de prompts dentro de ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity y DeepSeek.
• Cliente MCPConecta Copilot, Claude, Cursor o cualquier cliente MCP: herramientas, recursos y configuración.
• API HTTPEndpoints JSON sin estado, límites, errores y ejemplos.
• CLI y control en CITodos los comandos, más el control check para archivos de prompts en CI.

Seguridad

• Privacidad y seguridadQué se ejecuta dónde, qué se almacena y qué se registra.

Guías por tema

Las guías de ingeniería de prompts explican las técnicas que comprueban las reglas del motor. Cada tema de la lista abre su sección en el índice de guías.

• Fundamentos (5): Qué es la ingeniería de prompts, cómo hacerla paso a paso y los hábitos que separan un prompt que funciona una vez de uno que funciona siempre.
• Tipos de prompts (4): Las formas básicas de un prompt: con o sin ejemplos, con un rol, como prompt de sistema y en torno a un formato de salida obligatorio.
• Técnicas (5): Métodos para tareas más difíciles: razonar paso a paso, repartir el trabajo entre varios prompts, dar herramientas a un modelo y mejorar un prompt midiendo.
• Optimización, pruebas y seguridad (6): Prompts en producción: presupuestos de tokens y de contexto, evaluación, control de versiones, defensas contra la inyección y cómo mantener los secretos fuera de los prompts.
• Agentes de IA y MCP (3): Prompts que manejan herramientas en lugar de dar una única respuesta: instrucciones para agentes, recuperación y el Model Context Protocol.
• Guías por modelo (3): Qué cambia entre proveedores: en qué se diferencian los modelos de OpenAI, Anthropic y Google al leer instrucciones, contexto y formatos.

Biblioteca de prompts y plantillas

La biblioteca de prompts reúne prompts de un solo propósito que puedes copiar y adaptar. Las categorías para desarrolladores son un buen punto de partida:

• Prompts de Desarrollo de software: Prompts para planificar cambios, revisar código, escribir pruebas y depurar, estructurados para que un asistente devuelva trabajo que puedas comprobar.
• Prompts de Ingeniería de IA: Prompts para construir con modelos: diseñar evaluaciones, escribir definiciones de herramientas y planificar pipelines de recuperación.
• Prompts de Ingeniería de prompts: Prompts sobre prompts: criticar un borrador, generar casos de prueba y convertir una petición en un prompt de sistema estructurado.
• Prompts de DevOps: Prompts para entrega y operaciones: revisar pipelines, escribir runbooks y reforzar imágenes de contenedor.
• Prompts de Investigación: Prompts para leer y comparar fuentes: resúmenes de artículos que separan los hallazgos de las afirmaciones y tablas comparativas de literatura.
• Prompts de Productividad: Prompts para el trabajo diario: convertir notas en un plan, priorizar una lista de tareas y redactar respuestas de correo claras.

Las plantillas de prompts son puntos de partida más largos y reutilizables, con {{variables}} para las partes que cambian: revisión de pull request, respuesta de atención al cliente, extracción de datos estructurados, resumen de reunión, clasificación de tickets y prompt de sistema de un agente que usa herramientas.

El flujo principal

Código → Prompt → IA → Código. Parte del código que tienes, convierte una petición imprecisa en un prompt de ingeniería estructurado basado en ese código, envíalo al modelo que ya usas y revisa lo que vuelve frente a la tarea. La extensión de VS Code ejecuta el ciclo completo; los demás productos cubren el paso del prompt dondequiera que estés trabajando.

Productos

Estas páginas son la referencia. Para una visión general de cada producto, consulta las herramientas de prompts de IA: el analizador de prompts, el optimizador de prompts, el escáner de seguridad de prompts, las pruebas de prompts y la evaluación de prompts.

Lo que no hace

• No llama a ningún modelo de lenguaje. Cada resultado sale de reglas documentadas, así que es gratuito, instantáneo, privado y reproducible.
• No se inventa el contenido que falta. Las lagunas, como un formato de salida sin especificar, se convierten en sugerencias para ti.
• No ejecuta tu prompt con un modelo. Las pruebas basadas en modelos están en la hoja de ruta.