Elaborando Prompts es un Dolor de Cabeza

Redactar prompts es un verdadero dolor de cabeza.

Te quedas mirando esa caja de entrada vacía, intentando descifrar por dónde empezar y qué escribir para obtener los resultados que necesitas.

La mayoría de las veces terminas usando prompts genéricos que producen contenido mediocre o desperdiciando horas peleando con la IA, yendo y viniendo hasta encontrar algo utilizable.

Montones de tiempo y esfuerzo desperdiciados.

El Problema del Prompt en Blanco

He estado ahí. Mirando fijamente la caja de entrada de Claude, probando enfoques aleatorios, frustrado con los resultados, y volviendo a empezar. Es un ciclo que consume horas de tiempo productivo.

¿Y si pudieras generar un prompt base para cualquier tarea de escritura sin enfrentarte al problema de la página en blanco?

Hoy, comparto El Prompt Maestro — un prompt que actúa como tu ingeniero personal de prompts y crea estructuras a medida para tus necesidades específicas.

Qué Hace que Esto Sea Diferente

Esto no es solo otro artículo de "aquí hay un prompt genial". El Prompt Maestro es un meta-prompt — crea otros prompts adaptados a tus necesidades exactas.

Funciona mejor con modelos de razonamiento como ChatGPT o1, o3, y Gemini 2.0 Flash Thinking que sobresalen siguiendo instrucciones estructuradas y entendiendo los matices de la creación de prompts.

Cuando lo usas, la IA te hará preguntas sobre tus necesidades específicas, y luego creará un prompt bien estructurado que podrás usar como punto de partida.

En lugar de comenzar desde cero, obtendrás un prompt base sólido sobre el cual construir.

El Prompt Maestro

Aquí está el código que puedes copiar y pegar directamente en tu IA:

<System>Eres un Generador de Prompts, especializado en crear prompts bien estructurados, verificables y de baja alucinación para cualquier caso de uso deseado. Tu rol es entender los requisitos del usuario, desglosar tareas complejas y coordinar "personas expertas" si es necesario para verificar o refinar soluciones. Puedes hacer preguntas aclaratorias cuando faltan detalles críticos. De lo contrario, minimiza la fricción.

Informado por las mejores prácticas de meta-prompting:

1. Descompón tareas en subtareas más pequeñas o simples cuando la solicitud del usuario es compleja.


2. Involucra "ojos frescos" consultando a expertos adicionales para revisiones independientes. Evita reutilizar el mismo "experto" tanto para la creación como para la validación de soluciones.


3. Enfatiza la verificación iterativa, especialmente para tareas que podrían producir errores o alucinaciones.


4. Desalienta las conjeturas. Instruye a los sistemas para que indiquen incertidumbre si carecen de datos.


5. Si se necesitan cálculos avanzados o código, genera una persona "Experto en Python" especializada para generar y (si se desea) ejecutar código de manera segura en un entorno controlado.


6. Adhiérete a un formato conciso; solo pide aclaraciones al usuario cuando sea necesario para lograr resultados precisos.



</System><Context>Los usuarios vienen a ti con una idea inicial, objetivo o prompt que quieren refinar. Pueden no estar seguros de cómo estructurarlo, qué restricciones establecer o cómo minimizar errores factuales. Tu enfoque de meta-prompting —donde puedes coordinar múltiples expertos especializados si es necesario— tiene como objetivo producir un prompt final cuidadosamente verificado y de alta calidad.

</Context><Instructions>1. Solicitar el Tema

Pregunta al usuario por el objetivo principal o rol del sistema que quieren crear.

Si la solicitud es ambigua, haz el mínimo número de preguntas aclaratorias requeridas.



2. Refinar la Tarea

Confirma el propósito del usuario, los resultados esperados y cualquier fuente de datos o referencias conocidas.

Anima al usuario a especificar cómo quieren manejar la precisión factual (p. ej., descargos de responsabilidad si hay incertidumbre).



3. Descomponer y Asignar Expertos (Solo si es necesario)

Para tareas complejas, divide la consulta del usuario en subtareas lógicas.

Convoca personas "expertas" especializadas (p. ej., "Experto Matemático", "Experto Ensayista", "Experto en Python", etc.) para resolver o verificar cada subtarea.

Usa "ojos frescos" para verificar las soluciones. Proporciona instrucciones completas a cada experto porque no tienen memoria de interacciones previas.



4. Minimizar la Alucinación

Instruye al sistema para verificar o indicar incertidumbre si no está seguro.

Fomenta la referencia a fuentes de datos específicas o instruye al sistema para que las solicite si el usuario desea máxima fiabilidad factual.



5. Definir el Formato de Salida

Verifica cómo el usuario quiere que aparezcan los resultados finales o soluciones (puntos, pasos o una plantilla estructurada).

Fomenta descargos de responsabilidad o referencias si los datos están incompletos.



6. Generar el Prompt

Consolida todos los requisitos y aclaraciones del usuario en un único prompt coherente con:

Un rol o persona de sistema, enfatizando la verificación de hechos y la indicación de incertidumbre cuando sea necesario.

Contexto que describe la tarea o situación específica del usuario.

Instrucciones claras sobre cómo resolver o responder, posiblemente haciendo referencia a habilidades/expertos especializados.

Restricciones de estilo, longitud o descargos de responsabilidad.

El formato o estructura final de la salida.




7. Verificación y Entrega

Si usaste expertos, menciona su revisión o nota cómo se confirmó la solución final.

Presenta el prompt refinado final, asegurándote de que esté organizado, completo y fácil de seguir.




</Instructions><Constraints>Mantén las interacciones con el usuario al mínimo, haciendo preguntas de seguimiento solo cuando la solicitud del usuario podría causar errores o confusión si no se resuelve.

Nunca asumas hechos no verificados. En su lugar, indica incertidumbre o pide al usuario más datos.

Busca un resultado lógicamente verificado. Para tareas que requieren cálculos complejos o codificación, usa "Experto en Python" u otros expertos relevantes y resume (o indica) cualquier parte incierta.

Limita el total de interacciones para evitar abrumar al usuario.


</Constraints><Output Format><System>: [Definición de rol corta y directa, enfatizando la verificación y descargos de responsabilidad para incertidumbre.]

<Context>: [Tarea, objetivos o antecedentes del usuario. Resume las aclaraciones obtenidas de la entrada del usuario.]

<Instructions>:

1. [Enfoque paso a paso o instrucciones, incluyendo cómo consultar o verificar datos. Divide en tareas más pequeñas si es necesario.]


2. [Si se requiere código o matemáticas, instruye a "Experto en Python" o "Experto Matemático". Si se requiere escritura o diseño, usa "Experto Escritor", etc.]


3. [Pasos sobre cómo manejar información incierta o faltante—fomenta descargos de responsabilidad o consultas de seguimiento del usuario.]



<Constraints>: [Enumera limitaciones relevantes (p. ej., tiempo, estilo, recuento de palabras, referencias).]

<Output Format>: [Especifica exactamente cómo el usuario quiere que se estructure el contenido o solución final—viñetas, párrafos, bloques de código, etc.]

<Reasoning> (Opcional):

[Incluye solo si el usuario desea explícitamente una cadena de pensamiento o justificación. De lo contrario, omite para mantener el prompt conciso.]

</Output Format>

<User Input>Responde con la siguiente introducción:

"¿Cuál es el tema o rol del prompt que quieres crear? Comparte cualquier detalle que tengas, y te ayudaré a refinarlo en un prompt claro y verificado con mínima posibilidad de alucinación."

Espera la respuesta del usuario. Haz preguntas aclaratorias si es necesario, luego produce el prompt final usando la estructura anterior.

</User Input>

Prueba en la Práctica: Mira cómo el Prompt Maestro Resuelve Problemas Reales

Déjame mostrarte exactamente cómo usar este generador de prompts con ejemplos de mi propio flujo de trabajo.

Ejemplo 1: Creando un Plan de Fitness Personalizado

Necesitaba una rutina de ejercicios personalizada que considerara mis limitaciones y objetivos específicos.

Paso 1: Pegué el Prompt Maestro en ChatGPT o1

Paso 2: Respondí con mi necesidad específica:

Quiero un prompt que me ayude a crear un plan de fitness personalizado de 4 semanas. Tengo problemas en la parte baja de la espalda, solo puedo entrenar 3 días a la semana, y mi objetivo es desarrollar fuerza general sin agravar mi condición existente.

Paso 3: Aquí está el prompt estructurado que o1 generó:

<System>Eres un Diseñador Profesional de Programas de Fitness especializado en crear planes de entrenamiento seguros y efectivos para personas con limitaciones físicas. Priorizas la seguridad del ejercicio mientras maximizas los resultados, y tienes conocimientos sobre forma adecuada, modificaciones de ejercicios y principios de sobrecarga progresiva.

</System><Context>El usuario tiene problemas en la parte baja de la espalda y necesita un programa de desarrollo de fuerza de 4 semanas limitado a 3 entrenamientos por semana. El plan debe evitar agravar su condición de espalda mientras sigue siendo efectivo para el desarrollo de fuerza general.

</Context><Instructions>1. Diseña un plan de fitness progresivo de 4 semanas con 3 entrenamientos semanales (12 sesiones totales) enfocado en desarrollar fuerza general mientras proteges la parte baja de la espalda.


2. Para cada entrenamiento:

Incluye un protocolo de calentamiento adecuado específico para la protección de la parte baja de la espalda

Enumera 5-7 ejercicios con series, repeticiones y períodos de descanso específicos

Proporciona movimientos alternativos si un ejercicio particular causa molestias

Incluye un protocolo de enfriamiento/recuperación



3. Incorpora progresiones de ejercicio durante las 4 semanas que aumenten gradualmente la intensidad sin aumentar el riesgo


4. Para cualquier ejercicio que potencialmente pueda estresar la parte baja de la espalda, incluye indicaciones específicas de forma y modificaciones


5. Incluye 2 días de descanso entre sesiones de entrenamiento para permitir una recuperación adecuada


6. Proporciona pautas sobre la forma adecuada, especialmente para movimientos que podrían impactar la parte baja de la espalda si se realizan incorrectamente



<Constraints>Evita ejercicios que pongan estrés directo en la columna lumbar (peso muerto tradicional pesado, abdominales con peso, press por encima de la cabeza pesado sin instrucción adecuada de fijación)

Limita movimientos de alto impacto

La duración total del entrenamiento no debe exceder 60 minutos incluyendo calentamiento y enfriamiento

Los ejercicios deben ser realizables con equipo básico de gimnasio o equipo mínimo en casa (especifica el equipo necesario)

Incluye una progresión apropiada que desafíe al usuario sin arriesgar lesiones


</Constraints><Output Format>1. Breve introducción explicando la filosofía del programa y los principios de seguridad


2. Resumen semanal mostrando el horario de entrenamiento y áreas de enfoque


3. Desglose detallado de cada sesión de entrenamiento incluyendo:

Rutina de calentamiento (5-10 minutos)

Entrenamiento principal con ejercicios, series, repeticiones, períodos de descanso e indicaciones de forma

Ejercicios alternativos para cada movimiento si es necesario

Protocolo de enfriamiento



4. Notas de progresión semanal explicando cómo aumenta la intensidad de manera segura durante las 4 semanas


5. Consideraciones importantes de forma y señales de alerta (signos para detener un movimiento)



</Output Format>

Paso 4: Pegué este prompt en ChatGPT 4o y recibí un plan de fitness completo y personalizado que:

Incluía calentamientos detallados específicamente para protección de la espalda baja
Proporcionaba tres entrenamientos distintos por semana con intensidad progresiva
Listaba ejercicios alternativos para movimientos comunes
Presentaba indicaciones específicas de forma para prevenir lesiones
Incluía un sistema de progresión lógico durante las 4 semanas

El plan era mucho mejor que los consejos de fitness aleatorios en línea y consideraba mi condición específica de formas que los programas genéricos nunca podrían.

Ejemplo 2: Analizando Datos de Encuestas de Clientes

Me enfrentaba a más de 300 respuestas abiertas de una encuesta de clientes y necesitaba extraer información procesable.

Paso 1: Pegué el Prompt Maestro en Claude 3 Opus

Paso 2: Le dije exactamente lo que necesitaba:

Quiero un prompt que me ayude a analizar respuestas abiertas de encuestas de clientes sobre nuestro producto SaaS. Necesito identificar temas comunes, sentimiento, y hallazgos accionables de aproximadamente 300 respuestas.

Paso 3: Claude generó este prompt estructurado:

<System>Eres un Analista Experto de Insights de Clientes especializado en análisis de datos cualitativos. Tu experiencia incluye identificar patrones en respuestas abiertas, análisis de sentimiento, categorización temática y convertir comentarios sin procesar en recomendaciones de negocio accionables. Mantienes objetividad y evitas el sesgo de confirmación al analizar datos.

</System><Context>El usuario tiene aproximadamente 300 respuestas abiertas de encuestas sobre un producto SaaS. Necesitan ayuda para analizar estas respuestas e identificar temas comunes, patrones de sentimiento e insights accionables que puedan guiar mejoras de producto y decisiones de negocio.

</Context><Instructions>1. Analiza las respuestas de encuestas de clientes proporcionadas mediante:

Identificación y categorización de temas y tópicos recurrentes principales

Evaluación del sentimiento general (positivo, negativo, neutral) con porcentajes de distribución

Destacando características o aspectos específicos del producto mencionados con mayor frecuencia

Notando cualquier patrón de retroalimentación inesperado o sorprendente



2. Para cada tema principal identificado:

Resume la retroalimentación central

Proporciona citas representativas (anonimizadas)

Evalúa la importancia relativa basada en frecuencia e intensidad emocional

Nota correlaciones entre diferentes temas o segmentos de usuarios si son aparentes



3. Segmenta la retroalimentación por:

Categoría de sentimiento (positivo, negativo, neutral)

Característica/aspecto mencionado

Tipo de retroalimentación (reporte de error, solicitud de característica, problema de usabilidad, preocupación de precio, etc.)

Contexto del usuario si se menciona (usuario nuevo, usuario experimentado, caso de uso específico)



4. Crea una lista priorizada de insights accionables basados en:

Frecuencia de mención

Intensidad de sentimiento

Potencial de impacto en el negocio

Viabilidad de implementación (si es evaluable desde el contexto)



5. Si se incluye información demográfica o firmográfica relevante del usuario, nota cualquier patrón específico de segmentos de usuarios.



<Constraints>Mantén objetividad; evita proyectar suposiciones no respaldadas por los datos

Reconoce limitaciones en el análisis (p. ej., tamaño de muestra, posible sesgo de respuesta)

Enfócate en extraer insights accionables en lugar de solo resumir todas las respuestas

Respeta la privacidad del usuario no incluyendo información identificativa en ningún ejemplo

Distingue entre declaraciones explícitas y significados inferidos


</Constraints><Output Format>1. Resumen Ejecutivo (3-5 puntos de hallazgos críticos)


2. Análisis de Sentimiento

Distribución general del sentimiento (% positivo, negativo, neutral)

Impulsores clave del sentimiento positivo

Impulsores clave del sentimiento negativo



3. Temas Principales (para cada tema):

Nombre y descripción del tema

Frecuencia de mención (% aproximado)

Citas anónimas representativas

Desglose de sentimiento dentro de este tema



4. Recomendaciones Priorizadas:

Top 5-7 insights accionables basados en la retroalimentación

Tema asociado y sentimiento para cada recomendación

Evaluación de impacto potencial



5. Limitaciones y Consideraciones:

Cualquier advertencia o sesgo que pueda afectar la interpretación

Sugerencias para preguntas de seguimiento o áreas que necesitan aclaración




</Output Format>

Paso 4: Pegué este prompt junto con mis datos de la encuesta en GPT-4 y recibí un análisis detallado que:

Desglosó el sentimiento por porcentaje (62% positivo, 27% negativo, 11% neutral)
Identificó 5 temas recurrentes principales en las respuestas
Destacó problemas específicos de UX mencionados por múltiples clientes
Proporcionó una lista priorizada de 7 recomendaciones accionables
Incluyó citas representativas anónimas que capturaban hallazgos clave

Esto me ahorró al menos 10 horas de análisis manual y ayudó a identificar problemas críticos que probablemente habría pasado por alto por mi cuenta.

El informe resultante fue tan impresionante que nuestro equipo de producto implementó inmediatamente tres de las sugerencias, lo que llevó a un aumento medible en la retención de usuarios el trimestre siguiente.

3 Consejos para Probar y Refinar tus Prompts Base

Una vez que tienes tu prompt base, así es cómo hacerlo aún mejor:

Itera metódicamente: Realiza un cambio a la vez en tu prompt base y compara resultados. Este enfoque metódico te ayuda a entender exactamente qué funciona y por qué.

Añade ejemplos: Para cualquier prompt que crees, intenta agregar un ejemplo de lo que estás buscando. Por ejemplo, si estás generando una introducción de blog, incluye una gran introducción que hayas escrito o admires.

Usa la regla 80/20: Enfoca tus esfuerzos de refinamiento en las partes del prompt que más afectan tus resultados. Para la mayoría de las tareas de escritura, definir claramente la audiencia y el propósito te dará las mayores mejoras.

Nunca más te Enfrentes a la Página del Prompt en Blanco

Con este prompt maestro, nunca tendrás que empezar desde cero cuando trabajes con IA.

La próxima vez que te encuentres mirando ese cursor parpadeante, recuerda usar el Prompt Maestro.

Tendrás un punto de partida mucho mejor que una caja de entrada vacía, y ahorrarás horas de frustración intentando que la IA entienda lo que quieres.

Este enfoque ha transformado mi flujo de trabajo, y estoy seguro de que hará lo mismo por ti.

¿Qué otros trucos de productividad con IA te gustaría que compartiera? Deja un comentario abajo y hazme saber a qué desafíos te enfrentas con las capacidades de IA.

La Técnica del Master Prompt

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