Taller de prompting: buenas prácticas y trucos para ser más producto
Construyendo prompts con estructura y propósito para tareas cotidianas y asistentes de código.
Duración total: 01:05:05
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Descripción de la masterclass
¿Alguna vez te has frustrado intentando que la IA entienda exactamente lo que quieres?
La diferencia entre obtener resultados mediocres o brillantes reside en cómo formulas tus instrucciones. Dominar esta habilidad puede transformar completamente tu experiencia con la inteligencia artificial.
Más allá de los nombres y marcas
Cuando hablamos de IA, solemos mezclar conceptos importantes:
- Los modelos (el motor que procesa el lenguaje)
- Los fabricantes (empresas que los desarrollan)
- Las aplicaciones (interfaces que usamos)
Esta distinción es fundamental para elegir la herramienta adecuada para cada tarea.
La nueva generación: modelos razonadores
El panorama ha evolucionado rápidamente. Ahora tenemos dos tipos principales de modelos:
- Modelos conversacionales: rápidos y eficientes para tareas cotidianas
- Modelos razonadores: piensan paso a paso, ideales para problemas complejos
Cada uno tiene su lugar y momento ideal de uso. Elegir correctamente puede ahorrarte tiempo y frustraciones.
La estructura que funciona
Un prompt efectivo generalmente contiene estos elementos:
- Rol: guía el comportamiento del modelo
- Acción: especifica la tarea concreta
- Contexto: proporciona información relevante
- Formato: define cómo debe estructurarse la respuesta
Pero recuerda: el contexto es rey. Cuánto más claro y relevante, mejores resultados obtendrás.
Técnicas que marcan la diferencia
Algunos trucos que pueden mejorar drásticamente tus resultados:
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El poder de la paciencia
Una de las lecciones más importantes: la perfección rara vez llega al primer intento. Los mejores resultados suelen requerir:
- Múltiples iteraciones
- Refinamiento progresivo
- A veces, un cambio completo de enfoque
Reflexiones para el camino
El arte del prompting combina precisión técnica con creatividad. Para destacar:
- Define objetivos claros antes de empezar
- Proporciona contexto rico pero relevante
- Mantén la paciencia cuando los resultados no sean inmediatos
- Experimenta con diferentes enfoques
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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