La mayoría de los fallos de los prompts proceden de un pequeño conjunto de errores que se repiten. Cada uno de los siguientes tiene un síntoma que reconocerás, una corrección y un enlace a la regla de PromptFlowEngine que lo detecta, con un ejemplo que la activa y un prompt corregido.
Errores de claridad
1. Sin objetivo declarado
El prompt describe material y nunca dice qué hacer con él. El modelo adivina entre resumir, analizar y reescribir.
Corrección: empieza con un verbo en imperativo que nombre el resultado. Referencia: objetivo ausente.
2. Lenguaje vago
Palabras como «algo», «cosas» y «etc.» piden al modelo que invente los detalles.
Corrección: enumera los elementos reales. Si la lista es abierta, acótala: «hasta 3 de estos». Referencia: lenguaje vago.
3. Instrucciones matizadas
«Intenta», «si es posible» y «quizá» convierten un requisito en una sugerencia, y el modelo lo trata como opcional.
Corrección: enúncialo como un requisito, o di exactamente cuándo se aplica. Referencia: instrucción matizada.
4. Solo restricciones negativas
Un prompt hecho de afirmaciones del tipo «no hagas» dice al modelo qué evitar y nada sobre qué producir.
Corrección: empareja cada prohibición con el comportamiento que quieres. Referencia: restricciones solo negativas.
Errores de especificidad
5. Tamaños sin números
«Corto», «unos pocos» y «detallado» varían entre ejecuciones, lo que rompe diseños y analizadores.
Corrección: usa un número y una unidad, como «menos de 150 palabras». Referencia: tamaño sin cuantificar.
6. Sin formato de salida
Sin formato, el modelo elige entre prosa, viñetas y tabla, y elige distinto cada vez.
Corrección: especifica la estructura, y el esquema si un programa lee el resultado. Referencias: formato de salida ausente y falta de indicación de longitud.
7. Referencias a cosas que no están
«Corrige el error de arriba» o «usa el archivo adjunto» en un prompt que no contiene ninguno de los dos.
Corrección: incluye el material, o indica dónde se insertará. Referencia: referencia poco clara.
Errores de coherencia
8. Instrucciones contradictorias
«Que sea breve pero detallado». Los prompts largos editados por varias personas acumulan estas contradicciones. El modelo resuelve el conflicto por su cuenta, de forma impredecible.
Corrección: decide la prioridad y dila: «Sé conciso. Cuando la brevedad y la exactitud entren en conflicto, elige la exactitud». Referencia: instrucciones contradictorias.
9. Repetición
Decir algo dos veces para enfatizarlo cuesta tokens. Decirlo dos veces con redacción ligeramente distinta crea ambigüedad sobre qué versión cuenta.
Corrección: enuncia cada instrucción una sola vez, en la sección a la que pertenece. Referencias: instrucción duplicada e instrucción casi duplicada.
Errores de estructura
10. Un muro de texto
Un párrafo largo que mezcla tarea, contexto, reglas y entrada. Las instrucciones enterradas en el medio reciben menos peso y el siguiente editor no encuentra nada.
Corrección: divídelo en Tarea, Contexto, Requisitos, Formato de salida y Entrada. Referencia: muro de texto.
Errores de seguridad
11. Entrada de usuario sin delimitar
Una variable de plantilla colocada directamente en las instrucciones hace que lo que escriba el usuario se lea como parte de ellas.
Translate this to French: {{user_text}}
Corrección: envuelve la variable en etiquetas e indica al modelo que las etiquetas contienen datos. Referencia: variable sin delimitar. Contexto: inyección de prompt.
12. Secretos y datos personales en el prompt
Una clave de API en una configuración pegada, una contraseña en un registro, el correo de un cliente en un ticket. Una vez enviado, está en los sistemas de un tercero.
Corrección: redacta (oculta) antes de enviar y mantén las credenciales fuera de los archivos de prompts. Referencia: datos sensibles. Contexto: detección de PII y secretos en prompts.
Errores de proceso que las reglas no pueden detectar
- Probar con una sola entrada. Un prompt que funciona con tu ejemplo puede fallar con el tráfico real. Crea un pequeño conjunto de pruebas. Consulta la evaluación de prompts.
- Cambiar varias cosas a la vez. Cuando el resultado cambia, no sabrás por qué. Cambia una cosa por iteración.
- No versionar los prompts. Si un prompt vive solo en una ventana de chat, no puedes revertirlo. Consulta la gestión de prompts.
- Llenar la ventana de contexto. Más contexto no siempre es mejor. Consulta la optimización de tokens.
Encuéntralos en tus propios prompts
Pega un prompt en el analizador de prompts de PromptFlowEngine. Ejecuta todas las reglas anteriores, cita el texto que activó cada hallazgo y sugiere una corrección. El catálogo completo de reglas las enumera todas.