Prompting efectivo · Deep Dive

Aprendizajes del curso en video Material complementario — contenido extraído de las sesiones grabadas del Deep Dive de Effective Prompting

ANTHROP\C

El proceso iterativo

Prompt preliminar Respuesta de la IA Refinar prompt Resultado ideal final

Formas de refinar tu prompt

Añadir más especificidad o contexto
Dar ejemplos del resultado deseado
Dividir la tarea en pasos más pequeños
Probar otra técnica o combinación de técnicas

Dar contexto: una escalera

Vago Cuéntame sobre el cambio climático.
Específico Explica tres impactos importantes del cambio climático en la agricultura de regiones tropicales, con ejemplos de la última década.
Más específico Explica tres impactos importantes del cambio climático en la agricultura tropical, con ejemplos de la última década. Estoy preparándome para una entrevista en un laboratorio de investigación agrícola en Indonesia. Tengo grado en ecología, pero sin conocimiento específico en clima. Escríbeme un resumen de conceptos clave que me permita hablar con propiedad en la entrevista.

Qué funciona y qué no

Patrones que funcionan bien

Arrancar con una declaración clara del panorama de la tarea.
Incluir especificaciones de formato de salida y ejemplos.
Detallar restricciones o requisitos específicos de la tarea.
Dar información de contexto rica y relevante.

Errores comunes a evitar

Asumir que Claude puede leerte la mente.
Sobrecargar un solo prompt con múltiples tareas sin relación entre sí.
Ser demasiado vago sobre cómo se ve "el éxito".
No dar retroalimentación sobre las respuestas anteriores.

Otras técnicas para probar

Pedir variaciones
→
"¿Me das tres versiones distintas de esto?"
Pedir otro formato
→
"En vez de un párrafo, ¿podrías presentarlo como un artefacto interactivo?"
Revisar la confianza
→
"¿Qué tan seguro estás de esta respuesta?"
Reiniciar la conversación
→
A veces empezar de cero da mejores resultados que intentar corregir una conversación que ya se desvió.
Adaptación al español por Pixelia Lab · Bogotá, 2026. Pieza síntesis basada en el contenido de los videos del Deep Dive de Effective Prompting del curso "AI Fluency: Framework & Foundations". Esta adaptación es material de referencia gratuito. El programa Human OS 2.0 de Pixelia Lab es un producto independiente y complementario. Material original © 2025 Rick Dakan, Joseph Feller y Anthropic. Publicado bajo licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0. Esta adaptación se comparte bajo la misma licencia.
Adaptación