Centro de conocimiento
Ingeniería de prompts, del primer prompt a producción.
26 guías prácticas sobre cómo escribir, optimizar, probar y proteger prompts para modelos de lenguaje grandes. Cada una está escrita para quienes llevan prompts a software real, con ejemplos que puedes copiar y los compromisos explicados con claridad.
Un itinerario de lectura
Los temas se apoyan unos en otros. Empieza por qué es un prompt, aprende sus formas y técnicas, y después pasa a medir, proteger y automatizar prompts con agentes y herramientas.
Fundamentos
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.
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?Una definición sencilla, cómo lee un modelo un prompt de verdad y por qué la redacción cambia el resultado.
- Guía de ingeniería de prompts: un método paso a pasoSiete pasos desde una petición vaga hasta un prompt probado y listo para producción, con un ejemplo resuelto.
- Buenas prácticas de ingeniería de promptsDiez hábitos para escribir mejores prompts de IA, cada uno con un ejemplo de antes y después.
- Errores comunes de ingeniería de prompts y cómo corregirlosDoce errores detrás de resultados vagos, inconsistentes o inseguros, cada uno con una corrección comprobable.
- Ingeniería de prompts para desarrolladoresPrompts de código que producen cambios correctos y cómo tratar los prompts de producción como código.
Tipos de prompts
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.
- Tipos de prompts: una visión general con ejemplosOnce tipos de prompts comparados, con un ejemplo de cada uno y cuándo elegirlo.
- Prompting zero-shot, one-shot y few-shotCuándo ayudan los ejemplos, cuántos usar, cómo elegirlos y cuándo salen mal.
- Prompts de sistema y prompting por rolesQué incluye un prompt de sistema, cómo funcionan los roles y una estructura que puedes reutilizar.
- Prompting de salida estructurada: JSON, esquemas y restriccionesObtener JSON fiable de un modelo con restricciones de salida, esquemas y validación.
Técnicas
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.
- Técnicas de ingeniería de prompts: qué usar y cuándoQuince técnicas comparadas, con una regla sobre cuándo vale la pena el coste de cada una.
- Prompting de cadena de pensamiento y autoconsistenciaEl razonamiento paso a paso, cuándo ayuda, cuándo es redundante y cómo la autoconsistencia aporta precisión.
- Encadenamiento y descomposición de promptsDividir una tarea compleja en prompts sencillos, pasar datos entre pasos y gestionar los errores.
- Prompting ReAct: razonar y actuar con herramientasCómo funciona el bucle razonar, actuar, observar, con un ejemplo de prompt y los modos de fallo habituales.
- Optimización de prompts: un método iterativoUn bucle repetible para mejorar un prompt midiendo en lugar de a ojo.
Optimización, pruebas y seguridad
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.
- Optimización de tokens: coste, ventanas de contexto y compresiónCómo funcionan los tokens y las ventanas de contexto, cómo contarlos y cómo reducirlos con seguridad.
- Pruebas y evaluación de prompts: cómo medir un promptConjuntos de pruebas, métricas, comprobaciones estáticas, evaluadores basados en modelos y ejecución de pruebas de prompts en CI.
- Gestión y versionado de promptsAlmacenar, versionar, revisar, probar y desplegar prompts en equipo.
- Seguridad de prompts: amenazas y defensas para aplicaciones LLMLas principales amenazas para las aplicaciones LLM y una defensa en capas para cada una.
- Inyección de prompts y prevención de jailbreaksInyección directa e indirecta con ejemplos, y las defensas que limitan el daño.
- Detección de datos personales y secretos en promptsCómo se cuelan los secretos y los datos personales en los prompts, cómo funciona la detección y cómo censurar.
Agentes de IA y MCP
Prompts que manejan herramientas en lugar de dar una única respuesta: instrucciones para agentes, recuperación y el Model Context Protocol.
- Prompts para agentes de IA: instrucciones, herramientas y flujos de trabajoInstrucciones del agente, descripciones de herramientas, gestión del contexto y cuándo un flujo de trabajo supera a un agente.
- Prompting para RAG: cómo escribir prompts para la generación aumentada por recuperaciónCómo estructurar el contexto recuperado, fundamentar las respuestas con citas y gestionar la información que falta.
- ¿Qué es MCP? El Model Context Protocol explicadoCómo MCP conecta las aplicaciones de IA con herramientas y datos, sus bloques de construcción y su modelo de seguridad.
Guías por modelo
Qué cambia entre proveedores: en qué se diferencian los modelos de OpenAI, Anthropic y Google al leer instrucciones, contexto y formatos.
- Prompting para ChatGPT y OpenAI: una guía prácticaRoles de mensaje, modelos de razonamiento, salidas estructuradas y recuento exacto de tokens para los modelos de OpenAI.
- Prompting para Claude: una guía prácticaEtiquetas XML, colocación de documentos largos, ejemplos, pensamiento extendido e instrucciones explícitas para Claude.
- Prompting para Google Gemini: una guía prácticaInstrucciones de sistema, ejemplos few-shot, entrada multimodal, contexto largo y salida estructurada para Gemini.
De la lectura a la práctica
Revisa tus propios prompts con estas guías
Los consejos de estas guías están codificados como reglas en el motor de PromptFlowEngine. Pega un prompt y te dirá cuáles incumple, sin llamar a ningún modelo y sin subir nada.
- Analizador de promptsEncuentra ambigüedades, contexto faltante, conflictos y tokens desperdiciados en cualquier prompt.
- Optimizador de promptsReduce tokens y añade estructura, con la prueba de que cada requisito sobrevivió.
- Seguridad de promptsDetecta frases de inyección, secretos filtrados y datos personales, y después los oculta.
- Pruebas de promptsUn control de CI para archivos de prompts: umbral de calidad, presupuesto de tokens y nivel de gravedad.
- Evaluación de promptsUna fórmula de puntuación publicada en ocho dimensiones, con comparación de versiones.
- Plantillas de promptsPrompts de producción que superan todas las comprobaciones, listos para adaptar.
- Referencia de reglasCada regla con un ejemplo que la activa y una versión corregida.
Pega un prompt. Mira qué está pidiendo de verdad.
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