1 ¿Qué es un prompt y qué puede controlar?
Definición, entrada e instrucciones; influencia y límites de un prompt, sin promesas de verdad o capacidades inexistentes.
10 min · 1 guía
Prompt Engineering
Aprendé a convertir una necesidad en instrucciones claras para una IA: objetivo, contexto, restricciones, datos, ejemplos, formato y criterios de aceptación. Incluye programación, SQL y tareas profesionales.
Objetivo: Transformar necesidades ambiguas en instrucciones claras, estructuradas, verificables y reutilizables, y evaluar si la respuesta realmente cumple lo solicitado.
16 unidades · aprox. 207 min de lectura · Última revisión: 2026-10-03
Unidades en orden
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2 Anatomía de un buen prompt
Objetivo, contexto, instrucciones, datos, restricciones, formato y criterios de aceptación como piezas opcionales según la tarea.
12 min · 1 guía
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3 Objetivo e instrucciones
Separar el resultado buscado de las acciones concretas, definir alcance, prioridad y orden.
10 min · contenido propio del manual
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4 Contexto: darle al modelo la información necesaria
Seleccionar audiencia, situación y antecedentes relevantes; reconocer contexto insuficiente, excesivo e irrelevante.
12 min · contenido propio del manual
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5 Restricciones, criterios y límites
Expresar versiones, tecnologías, compatibilidad y alcance; distinguir un límite de una condición verificable de aceptación.
12 min · contenido propio del manual
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6 Datos de entrada y separación de instrucciones
Delimitar documentos, logs, código, SQL y otros datos para reducir ambigüedad y evitar tratar contenido externo como órdenes.
12 min · contenido propio del manual
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7 Definir el formato esperado de salida
Elegir texto, listas, tablas, Markdown, JSON, XML, SQL o código según quién consumirá el resultado.
10 min · 1 guía
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8 Zero-shot, one-shot y few-shot prompting
Comparar instrucciones sin ejemplos, con uno y con varios, y decidir cuándo ejemplos representativos agregan información.
14 min · 1 guía
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9 Prompts estructurados: Markdown, XML, JSON y delimitadores
Usar estructura explícita para separar secciones y datos; elegir un formato sin rankings universales.
12 min · 1 guía
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10 Cómo mejorar un prompt progresivamente
Pasar de una petición vaga a una especificación profesional explicando el valor de cada cambio e iterando con evidencia.
15 min · 1 guía
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11 Prompt Engineering para programación
Describir lenguaje, runtime, arquitectura, código, comportamiento, alcance, compatibilidad, restricciones y pruebas.
14 min · 2 guías
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12 Análisis, generación, refactoring y debugging
Distinguir objetivos de trabajo y pedir evidencia concreta para diagnosticar y corregir sin reescribir de más.
14 min · contenido propio del manual
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13 Prompts para bases de datos y SQL
Proporcionar motor, versión, esquema, volúmenes y métricas para analizar SQL respetando dialectos, resultados y transacciones.
14 min · contenido propio del manual
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14 Documentación, migraciones y revisión de seguridad
Acotar solicitudes editoriales, migraciones graduales y revisiones defensivas sin presentar la IA como auditoría suficiente.
14 min · 1 guía
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15 Prompts reutilizables y templates
Diseñar plantillas flexibles con variables, campos obligatorios/opcionales, versionado y mantenimiento.
12 min · contenido propio del manual
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16 Errores frecuentes, ejercicios y autoevaluación
Integrar los principios mediante ejercicios profesionales técnicos y no técnicos y 18 preguntas razonadas.
20 min · 1 guía
Cómo continúa el recorrido
M3 parte del modelo mental de M2: ahora vas a describir tareas para que puedan entenderse y verificarse. Prepara el Módulo 4 — Context Engineering, que profundizará en selección y administración del contexto.