Ingeniería de Prompts (#6) Primeros prompts y buenas prácticas 🇪🇸 ထ 🇺🇸 Prompt Engineering (#6) First Prompts and Best Practices
Published on HivePostify by @richard-mvm · Tue Sep 01 2026
Ya vimos los distintos tipos de IA generativa , y hoy toca escribir tus primeros prompts, y quiero ahorrarte los tropiezos que yo mismo di cuando empecé —incluyendo el momento en que le pedí a un modelo "que fuera creativo" y me dio tres párrafos sobre lo importante que es la creatividad.
We have already covered the different types of generative AI , and today it is time to write your first prompts. I want to save you from the mistakes I made when I started—including the time I asked a model to "be creative" and it gave me three paragraphs about how important creativity is.
Antes de entrar en la lista de prácticas, aclaro que no existe una fórmula que convierta un prompt mediocre en uno excelente con una sola palabra. Las frases como "eres un experto en..." o "esto es muy importante" producen mejoras marginales en tareas difíciles y ninguna mejora en tareas fáciles. Los avances vienen de la claridad. Lo digo porque podrías ver mucho contenido en internet vendiendo "el prompt secreto que los expertos no quieren que sepas" .
Before getting into the list of practices, let me clarify that there is no formula that turns a mediocre prompt into an excellent one with a single word. Phrases such as "you are an expert in..." or "this is very important" produce marginal improvements on difficult tasks and no improvement on easy ones. The real gains come from clarity. I mention this because you may come across plenty of content online selling "the secret prompt the experts don't want you to know."
Buenas prácticas iniciales Al principio, conviene concentrarte en unas pocas prácticas fundamentales. No necesitas aprender técnicas avanzadas para empezar a escribir prompts mucho mejores.
Best Practices for Getting Started At first, it is best to focus on a few fundamental practices. You do not need advanced techniques to start writing much better prompts.
1. Sé explícito y no insinúes Cuando escribas un prompt, no le des vueltas al asunto esperando que el modelo entienda la intención. Empieza con un verbo de acción —escribe, analiza, genera, resume— y ve directo a la solicitud. Además de indicar la acción, especifica qué debe incluir el resultado, no solo sobre qué tema trabajar, y sé concreto en cuanto a la profundidad y calidad que esperas.
1. Be Explicit Instead of Implying When writing a prompt, do not dance around the issue and hope the model understands your intention. Start with an action verb—write, analyze, generate, summarize—and get straight to the request. In addition to stating the action, specify what the result should include, not just what topic it should cover, and be precise about the depth and quality you expect.
Supón que trabajas con cultivo de tomate y quieres entender un problema en las hojas.
Un prompt débil sería: "Cuéntame sobre enfermedades del tomate."
Un prompt explícito sería: "Enumera las tres enfermedades fúngicas más comunes en cultivos de tomate en climas cálidos y húmedos, con sus síntomas visibles en hoja y el tratamiento preventivo estándar para cada una."
El segundo no es más largo por capricho, ya que cada palabra reduce el espacio de respuestas posibles. El modelo ya no tiene que adivinar si quieres información general, un caso clínico, o una lista de referencia.
Suppose you work with tomato crops and want to understand a problem affecting the leaves.
A weak prompt would be: "Tell me about tomato diseases."
An explicit prompt would be: "List the three most common fungal diseases in tomato crops grown in hot, humid climates, including their visible leaf symptoms and the standard preventive treatment for each one."
The second prompt is not longer just for the sake of being longer. Every word narrows the space of possible answers. The model no longer has to guess whether you want general information, a clinical case, or a reference list.
2. Da contexto y no solo la tarea Otro error es tratar al modelo como si tuviera acceso a información que solo existe en tu cabeza. Nunca asumas que la IA conoce tus reglas de negocio, tu situación particular o el marco en el que se mueve tu pregunta. Si preguntas "revisa este texto" sin decir para quién es, con qué propósito, o qué tono necesitas, vas a recibir una revisión genérica que probablemente tengas que corregir de nuevo.
2. Provide Context, Not Just the Task Another common mistake is treating the model as if it had access to information that exists only in your head. Never assume the AI knows your business rules, your particular situation, or the framework surrounding your question. If you ask "review this text" without explaining who it is for, what its purpose is, or what tone you need, you will get a generic review that you will probably have to correct all over again.
Por ejemplo, si le pides a un modelo que revise el correo que le vas a enviar a tu jefe pidiendo días libres, no es lo mismo escribir "revisa este correo" que escribir "revisa este correo dirigido a mi jefe, manteniendo un tono formal pero sin sonar distante, porque llevamos poco tiempo trabajando juntos y quiero cuidar la relación" .
For example, suppose you ask a model to review an email you are going to send your boss to request some days off. Writing "review this email" is not the same as writing "review this email addressed to my manager, keeping the tone formal without sounding distant, because we have only been working together for a short time and I want to maintain a good relationship."
3. Pide el formato de salida que necesitas Si necesitas una tabla, dilo. Si necesitas una lista numerada, también dilo. Si necesitas texto corrido sin viñetas, igual. El modelo no adivina el formato que tienes en mente; produce el formato más probable dado lo que escribiste, y eso rara vez coincide con lo que imaginabas.
3. Ask for the Output Format You Need If you need a table, say so. If you need a numbered list, say that too. If you need continuous prose without bullet points, specify that as well. The model cannot guess the format you have in mind; it produces the format that is most probable given what you wrote, and that rarely matches what you originally imagined.
4. Itera, porque la primera respuesta es un borrador Puedes escribir el prompt y recibir algo mediocre, y concluir que "la IA no sirve para esto" . Pero la realidad es que rara vez el primer intento da en el blanco. Los prompts efectivos suelen construirse en varias rondas, donde empiezas amplio para descubrir qué falta, y luego vas restringiendo. Una pregunta como "explícame el diseño de una API REST" se convierte en "explícame el diseño de una API REST para alguien que ya sabe programar pero nunca ha trabajado con APIs" , y después en "concéntrate en los endpoints CRUD, la validación y los errores más comunes" . Esa progresión es el proceso normal de descubrir qué es lo que realmente necesitas.
4. Iterate, Because the First Response Is a Draft You may write a prompt, receive a mediocre result, and conclude that "AI is useless for this." But the reality is that the first attempt rarely hits the mark. Effective prompts are often built through several rounds: you start broad to discover what is missing, and then gradually add constraints. A question like "explain REST API design" can become "explain REST API design for someone who already knows how to program but has never worked with APIs," and then "focus on CRUD endpoints, validation, and the most common errors." That progression is a normal part of discovering what you actually need.
Malas prácticas comunes al empezar Además de aprender qué hacer, conviene reconocer algunos patrones que suelen producir prompts poco útiles.
Common Bad Practices When Starting Out Along with learning what to do, it is useful to recognize a few patterns that often lead to ineffective prompts.
Vaguedad "Ayúdame con X" no le da al modelo nada sobre lo cual actuar. Un verbo específico —esbozar, redactar, extraer, comparar— cambia la calidad de la respuesta. Si tu prompt usa un verbo tan genérico como "ayudar" , ya perdiste precisión.
Vagueness "Help me with X" gives the model very little to work with. A specific verb—outline, draft, extract, compare—changes the quality of the response. If your prompt uses a verb as generic as "help," you have already sacrificed precision.
Instrucciones contradictorias Pedir "sé breve pero exhaustivo" en el mismo prompt pone al modelo en una posición imposible, porque tiene que elegir cuál de las dos instrucciones ignorar, y no vas a saber cuál eligió hasta ver el resultado. Si necesitas brevedad y profundidad a la vez, es mejor especificar un límite: "responde en no más de 200 palabras, priorizando los tres puntos más importantes" .
Contradictory Instructions Asking it to "be brief but exhaustive" in the same prompt puts the model in an impossible position, because it has to decide which instruction to prioritize, and you will not know which one it chose until you see the result. When you need both brevity and depth, it is better to define a limit: "respond in no more than 200 words, prioritizing the three most important points."
Confiar ciegamente en la respuesta Todo modelo alucina, incluso los más recientes. Para cualquier dato factual que importe, verifica contra una fuente. Si pides código, ejecútalo. Si pides una cita textual o una referencia, comprueba que exista. Debes simplemente entender que el modelo está optimizado para producir texto plausible y no para garantizar veracidad en cada afirmación.
Trusting the Response Blindly Every model can hallucinate, including the newest ones. For any factual information that matters, verify it against a source. If you ask for code, run it. If you request a direct quotation or a reference, check that it actually exists. You simply need to understand that the model is optimized to produce plausible text, not to guarantee the truth of every statement.
No dar ejemplos cuando el formato importa Si necesitas que el resultado siga una estructura específica —el tono de tu marca, un formato de reporte, un estilo particular— y no le muestras al modelo ningún ejemplo, es probable que termines con algo genérico que tengas que reescribir. De esto hablaremos en un artículo dedicado a "few-shot prompting" más adelante en el curso, pero adelanto que mostrar vale más que describir.
Not Providing Examples When Format Matters If you need the result to follow a specific structure—the tone of your brand, a report format, or a particular style—and you do not show the model an example, you are likely to end up with something generic that you will have to rewrite. We will cover this in an article dedicated to "few-shot prompting" later in the course, but here is the key point: showing is more effective than describing.
Amontonar instrucciones sin prioridad Escribir un prompt con diez instrucciones sueltas, sin indicar cuáles son innegociables y cuáles son preferencias secundarias, genera respuestas donde el modelo cumple parcialmente con todo y del todo con nada. Ese amontonamiento de palabras clave sin prioridades sigue siendo uno de los patrones que rompen prompts incluso con los modelos actuales.
Stacking Instructions Without Priorities Writing a prompt with ten separate instructions without indicating which ones are non-negotiable and which are secondary preferences leads to responses where the model partially satisfies everything and fully satisfies nothing. This accumulation of keywords without priorities remains one of the patterns that can break prompts, even with current models.
Ejemplo de principio a fin Vuelvo al ejemplo del cultivo de tomate porque me sirve para mostrar la diferencia completa entre un prompt débil y uno bien construido.
Example from Start to Finish Let us return to the tomato crop example because it provides a useful way to show the complete difference between a weak prompt and a well-constructed one.
Prompt de principiante: "¿Por qué mis tomates tienen manchas?"
Eso no dice qué color tienen las manchas, en qué parte de la planta aparecen, qué clima hay, ni qué tratamiento se ha usado antes. El modelo va a responder con una lista genérica de posibles causas.
Beginner prompt: "Why do my tomatoes have spots?"
That does not say what color the spots are, where on the plant they appear, what the climate is like, or what treatment has already been used. The model will likely respond with a generic list of possible causes.
Prompt reconstruido: "Soy agrónomo y estoy diagnosticando un cultivo de tomate a campo abierto en clima tropical húmedo. Las hojas inferiores presentan manchas circulares de borde oscuro y centro amarillento, y las manchas han empezado a subir hacia las hojas medias en la última semana. No se ha aplicado ningún fungicida todavía. Dame las dos o tres causas más probables considerando el patrón de progresión, y para cada una indica el signo diferenciador que me ayudaría a confirmar el diagnóstico antes de decidir un tratamiento."
Reconstructed prompt: "I am an agronomist diagnosing an open-field tomato crop in a humid tropical climate. The lower leaves have circular spots with dark edges and yellowish centers, and over the past week the spots have begun spreading upward toward the middle leaves. No fungicide has been applied yet. Give me the two or three most likely causes based on the progression pattern, and for each one identify the distinguishing sign that would help me confirm the diagnosis before deciding on a treatment."
Nota que hay contexto (quién pregunta, dónde, clima), datos observables concretos (color, forma, patrón de progresión), lo que ya se descartó (sin fungicida aplicado), y una petición de formato específica (causas ordenadas con signo diferenciador). Este prompt no garantiza una respuesta perfecta —seguimos hablando de un modelo que puede equivocarse— pero reduce el espacio de respuestas vagas o irrelevantes.
Notice that it includes context (who is asking, where, and the climate), concrete observable data (color, shape, and progression pattern), what has already been ruled out (no fungicide applied), and a specific output request (ranked causes with a distinguishing sign). This prompt does not guarantee a perfect answer—we are still dealing with a model that can make mistakes—but it reduces the space of vague or irrelevant responses.
Para cerrar Si algo quiero que te lleves de esta lección es que escribir buenos prompts es una habilidad que se entrena escribiendo, revisando qué funcionó y qué no, y ajustando. Así que podrías llevar un registro de los prompts que te dieron buenos resultados —y por qué— para ahorrarte mucho tiempo más adelante en el curso, cuando empecemos a construir estructuras más complejas.
En el próximo artículo vamos a diseccionar la estructura básica de un prompt efectivo: qué partes lo componen y en qué orden conviene organizarlas. Nos vemos ahí.
Wrapping Up If there is one thing I want you to take away from this lesson, it is that writing good prompts is a skill you develop by writing, reviewing what worked and what did not, and adjusting. You could therefore keep a record of the prompts that gave you good results—and why—to save yourself a great deal of time later in the course, when we begin building more complex structures.
In the next article, we are going to dissect the basic structure of an effective prompt: what parts it contains and in what order they should be organized. See you there.
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