Trabajar con IA no consiste solo en enviar una pregunta, sino en formularla de la manera correcta. Ahí entra en juego el prompt engineering. Al estructurar bien los prompts, los desarrolladores obtienen respuestas más precisas, útiles y consistentes de los modelos.
Por qué importan los prompts
Los LLM no conocen hechos, generan texto a partir de patrones. Un prompt vago produce respuestas vagas, mientras que un prompt claro guía al modelo exactamente hacia lo que necesitas.
Ejemplo
Débil: Cuéntame sobre React
Fuerte: Explica React en 3 puntos clave centrándote en componentes, hooks y virtual DOM
Técnicas comunes de prompting
1. Zero-shot prompting — Pide la tarea directamente, sin ejemplos. Ejemplo: Traduce al francés la frase Hello World
2. Few-shot prompting — Incluye ejemplos dentro del prompt. Ejemplo: Inglés Hello ? Francés Bonjour; Inglés Cat ? Francés Chat; Inglés Dog ? Francés Chien
3. Chain of thought prompting — Pide que razone paso a paso. Ejemplo: Resuelve 23 × 17 mostrando el razonamiento
4. Role-based prompting — Asigna un rol para guiar el tono y el comportamiento. Ejemplo: Actúas como desarrollador senior de React y explicas los hooks a un perfil junior
Prompt engineering en acción
En JavaScript, puedes definir un mensaje con rol y estructura clara. Por ejemplo, establece el rol redactor técnico y solicita explicar Node.js a principiantes en 3 viñetas simples. Esta combinación de rol más formato genera respuestas más limpias y accionables.
Buenas prácticas para desarrolladores
- Sé específico. Evita la ambigüedad.
- Estructura tus solicitudes. Usa listas, pasos o ejemplos.
- Itera. Refina el prompt hasta obtener el mejor resultado.
- Combina con código. Integra prompts en APIs, flujos y automatizaciones.
Conclusión
El prompt engineering es el puente entre las personas desarrolladoras y la IA. Al escribir mejores prompts, desbloqueas todo el potencial de los LLM. Esta habilidad ya es tan importante como programar.
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Próximo paso
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