Qué implica
Diseñar instrucciones consiste en especificar una tarea, aportar el contexto necesario y definir el formato esperado. Después hay que probar la instrucción con ejemplos habituales y casos límite, comparar resultados y registrar los cambios. El prompt no controla por completo al modelo ni sustituye validaciones en el software. Las técnicas concretas, con ejemplos, están en el Taller.
Las instrucciones pueden mejorar la consistencia en tareas acotadas, pero el resultado varía entre modelos, versiones y entradas. Por eso esta competencia combina redacción precisa con evaluación: un ejemplo afortunado no demuestra que la solución sea fiable.
Una instrucción para un modelo es un texto con un lector muy literal. Su calidad depende de lo mismo que cualquier redacción: precisión, control del registro, orden de la información y conciencia de lo que queda ambiguo. Por eso la diferencia entre una instrucción que funciona y otra que no suele ser lingüística antes que técnica.
Habilidades
- Diseño de instrucciones
- Redactar instrucciones claras, con contexto, formato de salida y, cuando hace falta, ejemplos (zero-shot y few-shot).
- Definir la tarea y sus categorías
- Fijar el formato de salida
- Seleccionar ejemplos representativos
- Separar instrucciones y datos
- Descomposición y razonamiento
- Dividir tareas complejas en pasos y pedir razonamientos intermedios cuando aportan (cadena de pensamiento, cadenas de prompts).
- Descomponer la tarea en pasos
- Encadenar salidas y entradas
- Revisar los pasos intermedios
- Conexión con conocimiento externo (RAG)
- Hacer que el modelo responda a partir de documentos concretos y cite sus fuentes, en lugar de su memoria.
- Trocear documentos con criterio
- Recuperar fragmentos relevantes
- Exigir citas y abstención
- Evaluar recuperación y respuesta por separado
- Herramientas y agentes
- Entender cómo un modelo usa herramientas (buscadores, calculadoras, bases de datos) y cuáles son sus riesgos.
- Definir herramientas y permisos
- Prever errores encadenados
- Proteger frente a prompt injection
- Evaluación de prompts
- Comparar versiones de un prompt con un conjunto de prueba, en lugar de fiarse de la impresión de unos pocos ejemplos.
- Crear un conjunto de prueba
- Definir criterios de acierto
- Comparar versiones
- Revisar errores a mano
Prácticas habituales
Prácticas habituales
Prácticas habituales
Prácticas habituales
Prácticas habituales
Míralo
La misma petición, especificada
- Persona
Resume este correo.
Sin destinatario, sin extensión, sin propósito: el modelo elige por ti.
- Máquina
El correo informa de que la reunión del jueves se traslada al viernes a las 10:00 y pide confirmar asistencia y enviar los datos del trimestre antes del miércoles.
- Persona
Resume este correo en dos frases para mi jefa. Primero lo que tiene que hacer ella; después, el resto. Sin tecnicismos.
Destinatario, extensión, orden y registro: cuatro decisiones de redacción.
- Máquina
Tienes que confirmar si vas a la reunión, que pasa al viernes a las 10:00. Además, piden los datos del trimestre antes del miércoles.
La idea: Un buen prompt no es una fórmula: es una instrucción bien redactada para un lector muy literal. Y se comprueba con casos reales, no con uno.
Fuentes
- Guía de prompts de Anthropic: Buenas prácticas para escribir instrucciones claras y comprobarlas.
- Guía de prompts de OpenAI: Las recomendaciones de OpenAI, con ejemplos.
- Prompt Engineering Guide (en español): Catálogo comunitario de técnicas, traducido.
Aparece sobre todo en estos perfiles: Diseño conversacional, Diseño de instrucciones y contexto, Ingeniería de PLN.
En el Taller
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