Nivel Técnico

Qué es: Técnicas para crear prompts con una estructura clara y jerárquica.

Por qué: Los prompts bien estructurados generan respuestas más precisas y consistentes.

Conceptos: Encabezados, secciones, delimitadores XML/Markdown, jerarquía de instrucciones.

Qué es: Organiza los prompts en bloques distintos para cada tipo de información.

Por qué: Evita confusiones y mejora la interpretación del modelo.

Conceptos: Bloques de sistema, contexto, datos de entrada e instrucciones específicas.

Qué es: Define claramente el objetivo antes de elaborar el prompt.

Por qué: Enfocarse en el resultado deseado aumenta la eficacia.

Conceptos: Objetivos SMART, criterios de éxito, métricas de calidad.

Qué es: Seleccionar y ubicar ejemplos para lograr el máximo impacto.

Por qué: Los ejemplos bien elegidos definen patrones y expectativas.

Conceptos: Diversidad, representatividad, orden, cantidad ideal.

Qué es: Eliminar interpretaciones múltiples en los prompts.

Por qué: La ambigüedad es la principal causa de las respuestas incorrectas.

Conceptos: Definiciones explícitas, términos técnicos y alcance delimitado.

Qué es: Crear estructuras de prompt parametrizables.

Por qué: Ahorra tiempo y garantiza la consistencia.

Conceptos: Marcadores de posición, variables, plantillas dinámicas, bibliotecas de prompts.

Qué es: Diagnosticar y corregir prompts que no funcionan.

Por qué: La depuración sistemática acelera la optimización.

Conceptos: Patrones de errores, pruebas A/B e iteración sistemática.

Qué es: Especificar explícitamente qué NO hacer.

Por qué: Evita comportamientos no deseados comunes.

Conceptos: Prohibiciones explícitas, límites de comportamiento, guardrails.

Qué es: Definir límites claros de extensión, formato y alcance.

Por qué: Controla la verbosidad y mantiene el enfoque.

Conceptos: Límites de palabras, máximo de viñetas, profundidad controlada.

Qué es: Controlar la estructura, la jerarquía y la presentación del resultado.

Por qué: Los outputs estructurados son más útiles y fáciles de procesar.

Conceptos: JSON, XML, Markdown, tablas, esquemas.

Qué es: Inicia la respuesta del modelo con texto predefinido.

Por qué: Garantiza el formato y orienta el estilo.

Conceptos: Assistant prefill, JSON starter, estructura forzada.

Qué es: Ajustar la voz, la formalidad y el nivel técnico.

Por qué: Adapta la respuesta al público objetivo.

Conceptos: Escalas de formalidad, niveles de experiencia, personas de estilo.

Qué es: Pídele al modelo que verifique su propia respuesta.

Por qué: Reduce errores y aumenta la confiabilidad.

Conceptos: Autocontrol, validación del formato y verificación de hechos.

Qué es: Crear patrones coherentes para outputs a escala.

Por qué: Facilita la integración y el procesamiento automatizado.

Conceptos: Esquemas, contratos de API, validación automática.

Qué es: Dividir los problemas complejos en subtareas manejables.

Por qué: Mejora la precisión y permite un procesamiento enfocado.

Conceptos: Desglose de tareas, dependencias, paralelización.

Qué es: Conectar prompts en secuencia: el resultado de uno se convierte en la entrada del siguiente.

Por qué: Permite flujos complejos y especializados.

Conceptos: Pipelines, transformaciones, agregación.

Qué es: Prompts que guían a través de múltiples fases.

Por qué: Estructura el pensamiento complejo dentro de un prompt.

Conceptos: Fases secuenciales, puntos de control, ramificaciones.

Qué es: Framework de 3 fases para tareas complejas.

Por qué: Separa el pensamiento estratégico de la ejecución.

Conceptos: Prompts de planificación, prompts de ejecución, prompts de revisión.

Qué es: Mejorar los resultados mediante ciclos de retroalimentación.

Por qué: Alcanza una calidad superior mediante la iteración.

Conceptos: Ciclos de retroalimentación, criterios de mejora, convergencia.

Qué es: Gestionar información mediante múltiples prompts.

Por qué: Evita la pérdida de información y mantiene la coherencia.

Conceptos: Context passing, summarization, state management.

Qué es: Ejemplos reales de flujos de trabajo con prompts encadenados.

Por qué: Aprende aplicando los conceptos a escenarios del mundo real.

Conceptos: Estudios de caso, plantillas de workflow y benchmarks.

Qué es: Cómo procesan los modelos texto + imagen/audio/video.

Por qué: Comprender el modelo permite crear prompts más eficaces.

Conceptos: Vision encoders, cross-modal attention, grounding.

Qué es: Estructura de prompts para DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion.

Por qué: Cada modelo tiene su propia sintaxis y estilo.

Conceptos: Subject, style, medium, lighting, composition.

Qué es: Especificar qué NO incluir en la imagen.

Por qué: Evita artefactos y elementos no deseados.

Conceptos: Prompts negativos, exclusiones, etiquetas de calidad.

Qué es: Mantener un estilo y personajes consistentes entre imágenes.

Por qué: Esencial para proyectos profesionales y branding.

Conceptos: Style seeds, character sheets, reference images.

Qué es: Prompts para Sora, Runway, Pika y generadores de video.

Por qué: El video añade una dimensión temporal a los prompts.

Conceptos: Motion, timing, transitions, camera movement.

Qué es: Crear secuencias visuales narrativas con prompts.

Por qué: Planificación visual para videos y animaciones.

Conceptos: Scene breakdown, shot types, continuity.

Qué es: Casos reales de uso multimodal en producción.

Por qué: Mira cómo las empresas usan la multimodalidad.

Conceptos: Marketing, comercio electrónico, educación, entretenimiento.

Qué es: Instrucciones persistentes que definen el comportamiento base.

Por qué: Establece el contexto y las reglas para toda la conversación.

Conceptos: System vs user prompts, prioridad, persistencia.

Qué es: Arquitectura y estructura de system prompts eficaces.

Por qué: Los system prompts bien diseñados son la base de buenos asistentes.

Conceptos: Secciones, jerarquía, ejemplos integrados y guardrails.

Qué es: Definir una identidad y experiencia que perduren en la conversación.

Por qué: Crea asistentes especializados y coherentes.

Conceptos: Diseño de personajes, límites de conocimiento y coherencia de voz.

Qué es: Prompts que permiten acciones autónomas y el uso de herramientas.

Por qué: Los agentes son el futuro de la automatización con IA.

Conceptos: Uso de herramientas, llamadas a funciones, planificación de acciones.

Qué es: Límites y protecciones para el comportamiento del modelo.

Por qué: Seguridad y cumplimiento en producción.

Conceptos: Safety rules, content filters, scope limitations.

Qué es: Gestionar información entre interacciones.

Por qué: Los agentes necesitan «recordar» para ser útiles.

Conceptos: Memoria a corto y largo plazo, persistencia del estado y resumen.

Qué es: Coordinar múltiples agentes en sistemas complejos.

Por qué: Los sistemas multiagente son más poderosos.

Conceptos: Agent routing, delegation, consensus, collaboration.

Qué es: Diseño estratégico de cómo se organiza la información en el contexto.

Por qué: Maximiza el aprovechamiento de la ventana de contexto.

Conceptos: Priorización, fragmentación semántica, saturación del contexto.

Qué es: Combinar LLMs con búsquedas en bases de conocimiento.

Por qué: Respuestas basadas en datos actualizados y específicos.

Conceptos: Pipeline de recuperación, aumento y generación.

Qué es: Representaciones vectoriales de texto para búsqueda semántica.

Por qué: Base para RAG y búsqueda por similitud.

Conceptos: Embedding models, similarity metrics, dimensionality.

Qué es: Bases de datos optimizadas para la búsqueda vectorial.

Por qué: Infraestructura esencial para RAG a escala.

Conceptos: Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant, indexación.

Qué es: Estrategias para manejar documentos muy largos.

Por qué: No todo cabe en la ventana de contexto.

Conceptos: Estrategias de fragmentación, superposición y división semántica.

Qué es: Metodologías para probar y evaluar la calidad de los prompts.

Por qué: Garantizar el rendimiento antes de producción.

Conceptos: Marcos de evaluación, pruebas A/B, benchmarks, métricas.

Qué es: Preparar prompts para el deployment a escala.

Por qué: La producción tiene requisitos de costo, latencia y confiabilidad.

Conceptos: Caching, batching, selección de modelos, optimización de costos.