El prompt engineering es la disciplina de comunicar con IA de forma efectiva. Con Claude, dominar cinco tecnicas concretas transforma tus resultados de mediocres a excepcionales.

Espacio publicitario

1. Roles y contexto explicito

Empieza siempre diciendo quien es Claude en esta conversacion y para quien trabaja. La diferencia entre "revisa este texto" y "actua como editor senior de una revista de negocios, evaluando texto para lectores C-level" es enorme.

2. XML tags para estructurar

Claude fue entrenado con XML como formato interno. Usar tags mejora significativamente la precision:

<contexto>
Somos una startup B2B de 20 personas.
Nuestro CRM es HubSpot.
</contexto>

<tarea>
Diseña un flujo de nurturing de 5 emails.
</tarea>

<restricciones>
- Cada email max 100 palabras
- Sin jerga corporativa
- CTA claro en cada uno
</restricciones>

Claude respeta esta estructura y te devuelve output mas ordenado y siguiendo cada restriccion.

3. Chain of thought (razonamiento paso a paso)

Para problemas complejos, pide explicitamente que razone antes de responder:

Antes de darme la respuesta final, piensa paso a paso:
1. Que asume el problema
2. Que restricciones hay
3. Que caminos posibles existen
4. Cual es mejor y por que

Solo despues, dame la respuesta final.

4. Few-shot learning (ejemplos)

Un ejemplo vale mas que 200 palabras de instrucciones. Cuando quieres un formato especifico, muestra un caso completo:

Convierte descripciones de producto a copy publicitario.

Ejemplo:
Descripcion: Cepillo dental electrico con 3 modos
Copy: Dientes de dentista sin salir de casa. 3 modos, 30 dias de bateria.

Ahora convierte esta descripcion:
[tu descripcion]

5. Prefills (dirigir el inicio de la respuesta)

En la API puedes hacer que Claude "empiece" con texto que tu defines. Esto obliga al formato:

Human: Genera un JSON con nombre, edad, email.
Assistant: {
  "nombre": "

Al forzar el prefill, Claude no puede escribir texto explicativo antes del JSON: continua desde donde le dejaste.

Tecnicas complementarias

  • Negacion explicita: "NO hagas X" es tan importante como "haz Y".
  • Criterios de calidad: describe como sera evaluada la respuesta.
  • Iteracion planificada: "Dame una version inicial y luego preguntame que revisar".
  • Descomposicion: divide tareas complejas en subtareas explicitas.
Espacio publicitario

Anti-patrones que empeoran resultados

  • Prompts vagos: "hazme algo cool sobre X".
  • Cortesia excesiva: "por favor si no es mucha molestia" gasta tokens sin aportar.
  • Contradicciones: pedir "creativo pero conservador" sin definir el eje.
  • Meta-instrucciones: explicar como debe responderte cuando la respuesta ya existe implicita en la peticion.

Un framework de 5 partes para cualquier prompt

  1. Rol: quien es Claude en esta tarea.
  2. Contexto: informacion relevante sobre tu situacion.
  3. Tarea: que quieres exactamente.
  4. Formato: como quieres la salida.
  5. Restricciones: que no debe hacer.

Con estas 5 partes cubres el 95% de los casos donde un prompt promedio falla.

Conclusion

Prompt engineering no es magia, es comunicacion clara con estructura. Practica estas tecnicas en 5-10 prompts esta semana y notaras la diferencia. Cuando algo no funciona, revisa: falta rol, falta contexto, o falta ejemplo? Casi siempre es una de las tres.

Sigue explorando