Claude, la familia de modelos de Anthropic, responde a los mismos fundamentos que cualquier modelo: una tarea clara, contexto relevante y un formato indicado. Esta guía cubre los hábitos que importan específicamente para Claude, basados en la guía de prompting publicada por Anthropic.
Los nombres y los límites de los modelos cambian, así que el consejo de aquí trata sobre comportamientos estables. Consulta la documentación de Anthropic para ver los modelos actuales.
Sé claro, directo y específico
La primera recomendación de Anthropic es tratar a Claude como a un nuevo colega capaz que no tiene contexto sobre tu proyecto. Indica para qué sirve la salida, quién la leerá y cómo es un buen resultado.
Los modelos recientes de Claude siguen las instrucciones con precisión. Eso tiene dos efectos que conviene prever:
- Pide lo que quieres. Si quieres que Claude vaya más allá de la petición literal, por ejemplo que implemente un cambio en lugar de solo sugerirlo, dilo.
- Quita el énfasis. Las mayúsculas y el «CRITICAL» son innecesarios y pueden hacer que una regla se aplique con demasiada amplitud. Basta una frase sencilla.
Explica el porqué
Claude generaliza bien a partir de una razón. Compara:
Never use ellipses.Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses, because the engine cannot pronounce them.
La segunda permite a Claude manejar casos relacionados que no enumeraste.
Estructura los prompts con etiquetas XML
Claude funciona especialmente bien con etiquetas de estilo XML que separan las partes de un prompt. No hay nombres de etiqueta especiales; elige los que describan el contenido y úsalos de forma coherente.
Review the contract in <contract> tags against the checklist in
<checklist> tags. Put your findings in <findings> tags.
<contract>
{{contract_text}}
</contract>
<checklist>
{{checklist}}
</checklist>
Las etiquetas ayudan de tres maneras: Claude no confunde las instrucciones con los datos, puedes referirte a una sección por su nombre y puedes pedir la salida en etiquetas que tu código extraiga fácilmente.
Pon los documentos largos arriba
Con entradas largas, coloca los documentos cerca del principio del prompt y la pregunta o las instrucciones al final. Anthropic informa de que una consulta colocada después de documentos largos puede mejorar notablemente la calidad de la respuesta.
Con varios documentos, envuelve cada uno en sus propias etiquetas con metadatos de origen:
<documents>
<document index="1">
<source>q3-report.pdf</source>
<document_content>{{report}}</document_content>
</document>
</documents>
Using the documents above, list the three largest risks.
En tareas sobre material largo, pide a Claude que primero cite los pasajes relevantes y luego responda a partir de las citas. Consulta el prompting para RAG.
Usa ejemplos
Los ejemplos son una de las formas más fiables de orientar el formato, el tono y la estructura. Envuélvelos en etiquetas <example> para que Claude los trate como ilustraciones, y hazlos variados: Claude presta mucha atención a los ejemplos y reproducirá un patrón que todos compartan, incluidos los que no pretendías.
Dale un rol a Claude en el prompt de sistema
Establece el rol y las reglas permanentes en el prompt de sistema y pon la tarea en el turno del usuario. Incluso una frase de rol centra el tono y la profundidad. Consulta los prompts de sistema y el prompting por roles.
Pensamiento extendido
Los modelos de Claude pueden razonar antes de responder, una función llamada pensamiento extendido (extended thinking). Cuando está activado:
- Da orientación de alto nivel («piensa con cuidado en los casos límite») en lugar de prescribir cada paso. El enfoque propio de Claude suele ser mejor que uno guionizado.
- No pidas además el razonamiento paso a paso en la respuesta, salvo que necesites verlo.
- Pide a Claude que verifique su trabajo antes de terminar en las tareas donde los errores sean costosos.
Cuando el pensamiento está desactivado, pedir a Claude que razone dentro de etiquetas <thinking> antes de responder en etiquetas <answer> da un beneficio similar. Consulta el prompting de cadena de pensamiento.
Controla el formato
- Di qué hacer, no qué evitar. «Escribe en párrafos fluidos» funciona mejor que «no uses markdown».
- Iguala el estilo. El formato de tu prompt influye en el formato de la respuesta. Un prompt en prosa sencilla tiende a recibir prosa como respuesta.
- Pide etiquetas para las partes que vayas a analizar.
- Para JSON estricto, usa el uso de herramientas con un esquema de entrada o la función de salidas estructuradas, y valida el resultado. Consulta los prompts de salida estructurada.
Herramientas y agentes
Claude se usa mucho en entornos de agentes, incluso mediante el Model Context Protocol, que presentó Anthropic.
- Describe cada herramienta a fondo: qué hace, cuándo usarla y qué devuelve.
- Indica si Claude debe actuar o solo proponer. Sigue esa instrucción de cerca.
- En las tareas largas, haz que Claude lleve notas en un archivo para que el progreso sobreviva a un reinicio del contexto.
- Las llamadas independientes a herramientas pueden ejecutarse en paralelo; dilo si quieres velocidad.
Consulta los prompts para agentes de IA. El servidor MCP de PromptFlowEngine se puede añadir a Claude Desktop o Claude Code para que Claude pueda analizar, reestructurar y sanear prompts como herramientas.
Recuento de tokens y caché
Anthropic no publica un tokenizador sin conexión para los modelos actuales, así que los recuentos sin conexión son aproximaciones. PromptFlowEngine etiqueta como aproximados sus recuentos de Claude por esa razón. Para una cifra exacta, usa el endpoint de recuento de tokens de Anthropic.
La caché de prompts es opcional: marcas el final de la parte estable del prompt y las solicitudes repetidas la leen a una tarifa reducida. Mantén primero el contenido estable. Consulta la optimización de tokens.
Errores comunes con Claude
| Error | Qué ocurre | Corrección |
|---|---|---|
| Gritar las reglas en mayúsculas | Aplicación excesiva | Afirmaciones sencillas con el motivo |
| La pregunta antes de un documento largo | Peor aprovechamiento del documento | Primero los documentos, la pregunta al final |
| Contenido pegado sin marcar | Se confunden instrucciones y datos | Envolver en etiquetas XML |
| Solo ejemplos uniformes | Se copia un patrón no deseado | Variar los ejemplos |
| Petición vaga esperando iniciativa | Una respuesta literal y mínima | Pedir explícitamente el trabajo extra |
| Reglas de formato en negativo | Formato inconsistente | Indicar el formato que quieres |
Optimizar un prompt para Claude
- Enuncia la tarea y su propósito.
- Envuelve cada entrada en etiquetas descriptivas.
- Mueve los documentos largos arriba y la pregunta al final.
- Añade dos o tres ejemplos variados si importan el formato o el tono.
- Quita la repetición y el énfasis.
El optimizador de prompts de PromptFlowEngine en modo estructurado envuelve las variables de plantilla en etiquetas y elimina las instrucciones repetidas, y luego verifica que no se perdió nada. La extensión de Chrome hace lo mismo dentro de claude.ai.
Compáralo con la guía de prompting para ChatGPT y OpenAI y la guía de prompting para Gemini.