Advanced Prompt Engineering
Master the art of crafting effective prompts to generate exactly the code you need for complex projects.
What You'll Learn
Description
La mayoría de las salidas decepcionantes de la IA se deben a una petición vaga, no a un modelo débil. Este tutorial trata el prompt como la verdadera interfaz hacia un LLM de programación: aprenderás por qué la estructura supera a la longitud, y cómo un modelo literal rellena cada hueco que dejas con sus propios valores por defecto.
Cada capítulo combina una técnica con prompts de antes/después uno al lado del otro que puedes copiar y adaptar: cebado de rol, restricciones explícitas, formatos de salida fijados, ejemplos few-shot, planificación chain-of-thought, pegar contexto real, criterios de aceptación y protecciones anti-alucinación. Un breve ejercicio al final de cada capítulo te permite reescribir un prompt débil y compararlo con una respuesta modelo trabajada.
Al final escribirás prompts que especifican el rol, las reglas y la forma de la respuesta de antemano, de modo que la primera respuesta esté más cerca de ser fusionable y dediques mucho menos tiempo a reescribir prompts.
What's Inside
- 1.Mentalidad de prompting e intención — Por qué la estructura del prompt supera a su longitud, y el modelo mental de un LLM como compañero de programación literal.
- 2.Rol, restricciones y salida — Cebado de rol/persona, restricciones explícitas y fijar el formato de salida exacto que quieres recibir.
- 3.Few-Shot y Chain-of-Thought — Ejemplos few-shot, descomposición en pasos con chain-of-thought y alimentar contexto real (archivos, errores, tipos).
- 4.Evaluaciones y anti-alucinación — Criterios de aceptación y evaluaciones, refinamiento iterativo y protección contra un API alucinado.
