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Taller de prompting: buenas prácticas y trucos para ser más producto

Construyendo prompts con estructura y propósito para tareas cotidianas y asistentes de código.

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Taller de prompting: buenas prácticas y trucos para ser más producto

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Guía práctica de prompting: elegir modelos, estructurar prompts, aplicar trucos y ejemplos para mejorar resultados con LLMs y automatizar tareas de desarrollo.

Qué vas a aprender

  1. 1Estrategias de prompting para LLMs
  2. 2Selección de modelos: chat vs razonador
  3. 3Tokens y límites de contexto
  4. 4Estructura del prompt: rol, acción, contexto, formato
  5. 5Trucos prácticos: delimitadores, etiquetas y potenciadores
  6. 6Benchmarks y leaderboards para comparar modelos
  7. 7Herramientas y plataformas: Copilot, Perplexity, HuggingFace, Cursor
  8. 8Prompts de sistema y reglas de proyecto para uniformidad
  9. 9Ejemplos aplicados: generación de código y bots de Telegram
  10. 10Iteración, paciencia y enfoques one-shot/few-shot

Explora los capítulos

1. Introducción al taller de prompting [14:56]

Introducción al taller de prompting

[00:53]

Puesta en escena: cómo elegir un buen modelo

[04:18]

Diferencias entre modelos de chat y modelos razonadores

[01:39]

Cómo elegir el mejor modelo: herramientas de comparación 🔥

[05:50]

Leaderboards de modelos para programación

[02:16]

2. El buen prompting: bases y fundamentos [18:48]

El buen prompting: bases y fundamentos

[01:10]

Estructura clásica de un prompt: rol, acción, contexto y formato

[02:09]

Todo es contexto: la importancia del contexto en los prompts

[03:38]

Trucos que funcionan: etiquetas y delimitadores 🔥

[02:37]

Uso de separadores y elementos visuales en prompts

[00:54]

Técnicas para mejorar prompts existentes

[01:09]

Potenciadores de prompt que puedes usar 🔥

[03:18]

Herramientas IA disponibles con plan gratuito

[03:53]

3. Ejemplos prácticos de prompting [31:21]

Ejemplos prácticos de prompting

[02:08]

Deep Research: investigación profunda con IA

[02:33]

Prompt simple para crear una simulación física con Python 🔥

[06:31]

One-Shot: conseguir buenos resultados a la primera

[02:52]

Instrucciones para proyectos: personalización de reglas para IA 🔥

[01:54]

Git Diagram: visualización automática de proyectos 🔥

[01:09]

Análisis de prompts en proyectos open source

[03:05]

Resolución de la propuesta 1: quiz interactivo con vídeo 🔥

[03:06]

Problemas con el One-Shot para interfaces complejas

[02:34]

Resolución de la propuesta 2: cliente para YouTube-DL 🔥

[02:19]

Diferentes enfoques para el mismo problema

[03:10]

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