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Explicación · actualizado Oct 5, 2026

Qué es el prompt engineering y cómo funciona en 2026

El prompt engineering es la práctica de escribir y refinar las instrucciones que le das a un modelo de IA para que devuelva el resultado que buscas. Esta página lo explica con 17 prompts de ejemplo tomados de las guías de prompt engineering de Anthropic, OpenAI y Google Gemini.

Qué es el prompt engineering

El prompt engineering consiste en escribir, probar y ajustar el texto que envías a un modelo de IA para que la respuesta se ajuste a lo que necesitas. Un prompt puede ser una sola línea, como "Summarize this text in one sentence", o un mensaje estructurado con un rol, reglas y ejemplos.

Anthropic, OpenAI y Google publican cada una su guía de prompt engineering. Nuestra biblioteca en /prompts/ incluye 17 prompts de ejemplo tomados de esas tres guías: 9 de Anthropic, 3 de OpenAI y 5 de Google Gemini, cada uno enlazado a su página de origen. Las mismas técnicas se aplican dentro de agentes de programación como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor, donde el prompt suele ser un archivo del proyecto como AGENTS.md o un skill de Claude.

A prompt can be one line such as Summarize this text in one sentence, or a structured message with a role, rules and examples ONE LINE A prompt can be short "Summarize this text in one sentence" or STRUCTURED MESSAGE A role, rules and examples Rolewho the model is Ruleswhat it must do Examplesinput and output pairs write → test → adjust, until the answer matches your need
Un prompt puede ser una sola línea o un mensaje estructurado con rol, reglas y ejemplos

Cómo funciona en la práctica

Las guías muestran algunas técnicas repetibles. Una es darle al modelo un rol y reglas, como en el ejemplo de OpenAI que configura un asistente de programación con una identidad, instrucciones y ejemplos. Otra es envolver las instrucciones en etiquetas con nombre, como en el ejemplo de Claude cuya etiqueta le indica al modelo que investigue antes de responder.

Una tercera es mostrar ejemplos, lo que se conoce como few-shot prompting. El ejemplo de OpenAI clasifica reseñas de productos como Positive, Negative o Neutral, y el de Gemini extrae JSON de pedidos de comida en texto libre; ambos muestran primero el patrón. Una cuarta es restringir la salida, como en el resumen de una sola oración de Gemini o en los prompts de opción múltiple.

Four techniques from the vendor guides: role and instructions, examples, constraints and context TECHNIQUE 1 Role and instructions set who the model is and what it must do TECHNIQUE 2 Examples show input and output pairs so format is clear TECHNIQUE 3 Constraints limit length, options or format TECHNIQUE 4 Context say why an instruction exists few-shot prompting = the Examples card: show the pattern first
Cuatro técnicas repetibles: rol e instrucciones, ejemplos, restricciones y contexto
  • Rol e instrucciones: define quién es el modelo y qué debe hacer
  • Ejemplos: muestra pares de entrada y salida para que el formato quede claro
  • Restricciones: limita la extensión, las opciones o el formato
  • Contexto: explica por qué existe una instrucción, como en el ejemplo de texto a voz de Claude

Qué controlan los prompts de ejemplo

Varios ejemplos de Anthropic cambian cómo se comporta un agente, no lo que sabe. Uno le indica a Claude que implemente los cambios por defecto. Su opuesto le indica que investigue y aconseje antes de editar archivos. Otro le pide ejecutar en paralelo las llamadas a herramientas que sean independientes.

Otros apuntan a la calidad de la salida. Uno reduce las afirmaciones sobre código que el modelo no ha abierto. Otro pide prosa en lugar de un formato cargado de viñetas. Otro empuja hacia un diseño de frontend distintivo en vez de un aspecto genérico. Otro basa las respuestas en citas extraídas primero de documentos largos. Las guías los tratan como puntos de partida para adaptar, así que pruébalos con tu propia tarea.

Sample prompts either change how an agent behaves or improve output quality AGENT BEHAVIOR OUTPUT QUALITY Implement changes by default Research and advise first Run independent calls in parallel changes how an agent acts Fewer claims about unopened code Prose, not bullet-heavy text Distinctive frontend design Quotes from long documents first changes the output, not what it knows
Los prompts de ejemplo cambian cómo se comporta un agente o qué tan buena es su salida

Para quién es

Cualquiera que obtenga resultados inconsistentes de un modelo de IA puede usar estas técnicas: desarrolladores que escriben system prompts, analistas que clasifican texto y redactores que dan forma al tono. La biblioteca etiqueta los ejemplos por tarea, como programación, escritura, investigación, datos, educación, negocios y productividad, para que partas del más cercano a tu trabajo. Si estás eligiendo el modelo en sí, empieza por nuestras comparaciones Claude vs ChatGPT y Claude vs Gemini, o por las guías de asistentes de chat y herramientas de escritura.

Sirve menos si al modelo le falta la capacidad que necesitas. Un mejor prompt cambia cómo el modelo usa lo que ya tiene. Los ejemplos son breves y específicos, y varios contienen marcadores como [Insert Domain] que debes completar antes de usarlos.

Cómo empezar

Elige un ejemplo en /prompts/ que encaje con tu tarea y lee su guía de origen a través del enlace de la página. Reemplaza los marcadores, ejecútalo con tus propios datos y compara el resultado con lo que esperabas.

Cambia una sola cosa a la vez: añade un ejemplo, ajusta una restricción o explica el motivo de una regla. Quédate con la versión que funcione. Como cada guía de proveedor está pensada para sus propios modelos, un prompt escrito para Claude puede necesitar ajustes para comportarse igual en Gemini o en un modelo de OpenAI. Para paquetes de prompts reutilizables en herramientas de programación, consulta reglas de Cursor y skills de Claude Code; los precios actuales de los planes están en las páginas de precios de ChatGPT y Claude.

Getting started loop: pick a sample, replace placeholders, run it, compare, change one thing, keep what works STEP 1Pick a sample STEP 2Replace placeholders STEP 3Run on your input STEP 4Compare with expected STEP 5Change one thing STEP 6Keep what works repeat: one change at a time
Para empezar: ejecuta un ejemplo, compara, cambia una cosa y quédate con la versión que funcione

Lee a continuación

Preguntas frecuentes

¿Qué es el prompt engineering en términos simples?

Es escribir y refinar las instrucciones que le das a un modelo de IA para que produzca el resultado que quieres. Las guías de los proveedores cubren roles, ejemplos, restricciones y contexto adicional.

¿Dónde puedo encontrar ejemplos reales de prompt engineering?

Nuestra biblioteca de prompts en /prompts/ lista 17 prompts de ejemplo de las guías de Anthropic, OpenAI y Google Gemini. Cada uno enlaza a su guía de origen.

¿Qué es el few-shot prompting?

El few-shot prompting consiste en incluir dentro del prompt ejemplos de la entrada y la salida que quieres. Lo usan tanto el ejemplo de OpenAI sobre el sentimiento de reseñas como el de Gemini que convierte pedidos en JSON.

¿Los prompts funcionan igual en Claude, ChatGPT y Gemini?

No está garantizado. Cada proveedor publica su propia guía para sus propios modelos, así que prueba un prompt en el modelo que uses y ajústalo.

¿Puedo copiar estos prompts de ejemplo?

Son ejemplos de guías públicas de los proveedores, pensados como puntos de partida. Reemplaza marcadores como [Insert Domain] y compruébalos con tu propia tarea antes de confiar en ellos.

Fuentes