Qué es un prompt y cómo escribir uno bueno (con ejemplos)

Un prompt es la instrucción que le escribes a una inteligencia artificial como ChatGPT, Claude o Gemini para que haga algo: una pregunta, una tarea, un texto que debe continuar o un ejemplo que debe imitar. La calidad de la respuesta depende casi por completo de la calidad del prompt. Un prompt vago da una respuesta genérica; un prompt con contexto, tarea y formato claros da algo que puedes usar tal cual.

A escribir buenos prompts de forma sistemática se le llama ingeniería de prompts (prompt engineering). No es magia ni una lista de frases secretas: es saber explicar bien una tarea. En esta guía te enseño las partes de un buen prompt, las técnicas que de verdad cambian el resultado y te dejo prompts listos para copiar.

Qué es un prompt, con un ejemplo

Piensa en el modelo como en una persona muy capaz que acaba de llegar a tu equipo: sabe mucho, pero no sabe nada de ti, de tu proyecto ni de lo que esperas. Todo lo que no le digas, lo va a suponer.

Prompt malo

Escríbeme un correo para un cliente.

El modelo no sabe quién es el cliente, qué pasó, qué quieres lograr ni en qué tono. Te dará un correo correcto y que no sirve para nada.

Prompt bueno

Eres el responsable de soporte de una tienda en línea de café en México.
Un cliente se queja de que su pedido llegó 5 días tarde y quiere cancelar su suscripción.

Escribe un correo de respuesta que:
- se disculpe sin culpar a la paquetería,
- le ofrezca un mes gratis para que se quede,
- le explique cómo cancelar si aun así lo prefiere.

Tono cálido y directo, con tuteo. Máximo 120 palabras. Sin emojis.

Mismo modelo, mismo tema; la diferencia es que ahora sabe quién eres, qué pasó, qué debe lograr y cómo debe sonar.

Las partes de un buen prompt

No necesitas todas en cada prompt, pero cuando una respuesta sale mal, casi siempre falta una de estas:

1. Rol: desde dónde debe responder. «Eres un desarrollador senior de backend», «actúa como editor de un periódico».
2. Contexto: lo que el modelo no puede saber. Para quién es, qué ya intentaste, qué restricciones tiene tu proyecto.
3. Tarea: qué quieres exactamente, con un verbo claro: resume, compara, corrige, clasifica, escribe.
4. Formato: cómo quieres la respuesta. Tabla, lista, JSON, tres párrafos, un correo listo para enviar.
5. Ejemplos: uno o dos casos de lo que esperas. Es la forma más rápida de que entienda el estilo.
6. Restricciones: lo que no debe hacer. Largo máximo, palabras prohibidas, «no inventes datos; si no sabes, dilo».

Una plantilla que puedes reusar:

Rol: Eres [quién].
Contexto: [para quién es, qué sabes, qué ya intentaste].
Tarea: [verbo + qué quieres].
Formato: [lista / tabla / JSON / largo].
Ejemplo: [un caso de lo que esperas].
Restricciones: [lo que no debe hacer]. Si te falta información, pregúntame antes de responder.

Técnicas de ingeniería de prompts

1. Dale ejemplos (few-shot)

En lugar de describir el estilo, muéstralo. Con dos o tres ejemplos el modelo copia el formato, el tono y el nivel de detalle.

Clasifica cada mensaje de cliente como: pedido, queja, duda o spam.

Mensaje: "¿Tienen envío a Mérida?" -> duda
Mensaje: "Mi paquete llegó roto" -> queja
Mensaje: "Quiero 2 kg de café en grano" -> pedido

Mensaje: "¿Aceptan pago con transferencia?" ->

2. Pídele que razone paso a paso

En problemas con varios pasos (cálculos, depurar código, decidir entre opciones) pedirle que piense antes de responder reduce errores. Pídele también que separe el razonamiento de la respuesta final para que la puedas leer rápido.

Antes de responder, analiza el problema paso a paso.
Luego da tu respuesta final en una sola línea que empiece con "Respuesta:".

3. Divide la tarea

Un prompt que pide investigar, escribir, traducir y dar formato a la vez sale mediocre en todo. Encadena prompts: primero el esquema, luego cada sección, luego la revisión. Cada paso lo revisas antes de pasar al siguiente.

4. Pídele que te pregunte

Cuando no tienes claro todo el contexto, deja que el modelo te entreviste. Es de las técnicas más útiles y menos usadas.

Quiero preparar la propuesta para un cliente nuevo.
Antes de escribir nada, hazme las 5 preguntas que necesitas para hacerla bien.
Espera mis respuestas.

5. Usa delimitadores para separar instrucciones y datos

Si pegas un texto largo (un contrato, un correo, un log), sepáralo de tus instrucciones con etiquetas o comillas triples. Así el modelo no confunde el contenido con lo que le pides.

Resume el siguiente correo en 3 viñetas y di qué me están pidiendo.

<correo>
[pega aquí el correo]
</correo>

6. Guarda tus mejores prompts como plantillas

Si un prompt te funcionó, guárdalo con huecos para lo que cambia. En ChatGPT puedes usar las instrucciones personalizadas; en Claude, los proyectos; en herramientas de programación como Claude Code, un archivo CLAUDE.md con las reglas de tu proyecto.

Prompts listos para copiar

Para programar: explicar un error

Eres un desarrollador senior de [lenguaje/framework].
Este código lanza el error de abajo. Explícame la causa en 2-3 frases,
propón la corrección mínima y dime cómo comprobar que quedó arreglado.
No reescribas lo que no tenga que ver con el error.

Código:
"""
[pega el código]
"""
Error:
"""
[pega el error completo]
"""

Para programar: revisar código

Revisa este cambio como lo haría un compañero exigente.
Busca, en este orden: errores de lógica, problemas de seguridad, casos no cubiertos
y nombres poco claros. Para cada hallazgo: línea, problema y sugerencia.
Si no encuentras nada importante en una categoría, dilo.

Para resumir un documento largo

Resume el documento en:
1) una frase con la idea principal,
2) 5 puntos clave,
3) las decisiones o acciones que me tocan, con fecha si la hay.
Cita textualmente cualquier cifra. No agregues información que no esté en el texto.

Para escribir: un post de LinkedIn

Escribe un post de LinkedIn sobre [tema] para [público].
Empieza con una frase que plantee el problema, sin preguntas retóricas.
Máximo 150 palabras, párrafos de 1-2 líneas, sin hashtags de relleno y sin emojis.
Cierra con una pregunta concreta para los comentarios.

Para analizar datos

Te paso una tabla en CSV con [qué datos].
1) Describe qué columnas hay y si ves datos faltantes o raros.
2) Dame las 3 conclusiones más importantes, cada una con la cifra que la respalda.
3) Sugiere una gráfica para presentarlo y por qué.
No hagas suposiciones sobre columnas que no entiendas: pregúntame.

Para aprender algo nuevo

Explícame [tema] como si fuera desarrollador junior.
Primero la idea en 3 frases, luego un ejemplo práctico y al final
3 preguntas para comprobar que lo entendí. Espera mis respuestas y corrígeme.

Para preparar una reunión

Tengo una reunión con [quién] para [objetivo].
Prepárame: 3 objetivos concretos, las 5 preguntas que debo hacer,
las objeciones más probables con una respuesta para cada una
y cómo cerrar con un siguiente paso claro.

Errores comunes

• Ser vago. «Mejora este texto» no dice mejorar en qué. «Hazlo más corto y directo, para alguien que lo lee en el celular» sí.
• Dar por hecho que sabe tu contexto. No sabe quién es tu cliente, qué versión de la librería usas ni qué ya intentaste.
• Pedir todo en un solo mensaje. Divide las tareas grandes y revisa cada paso.
• Creerle todo. Los modelos pueden inventar datos con mucha seguridad. Pídele que cite su fuente o que diga cuándo no está seguro, y verifica lo importante.
• No iterar. El primer resultado es un borrador. Dile qué te gustó y qué no, y pide otra versión.
• Pegar datos sensibles. Contraseñas, datos de clientes o información confidencial no van en un chat público. Revisa la política de privacidad de la herramienta que uses.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el prompt engineering o ingeniería de prompts?

Es la práctica de diseñar y probar instrucciones para que un modelo de IA dé resultados útiles y consistentes. En el día a día se reduce a lo de esta guía: contexto, tarea clara, formato, ejemplos y restricciones, y probar hasta que funcione.

¿Un buen prompt sirve igual en ChatGPT, Claude y Gemini?

Sí, en lo básico. Las partes de un buen prompt funcionan en cualquier modelo. Cada uno tiene matices (algunos siguen mejor los formatos, otros escriben con otro tono), así que si cambias de herramienta, prueba tus plantillas y ajústalas.

¿Los prompts largos son mejores?

No necesariamente. Un prompt debe ser tan largo como haga falta para que no tenga que adivinar. Si una línea basta, basta; si la tarea es compleja, el contexto extra vale la pena.

¿Dónde encuentro los mejores prompts para ChatGPT?

Las listas de «100 prompts» sirven como inspiración, pero los mejores prompts son los que adaptas a tu trabajo. Toma una plantilla de arriba, ajústala a tu caso y guárdala cuando funcione.

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