Estructuras de prompt: un orden que mejora los resultados

Claro y directo

La regla más importante de la documentación de prompts de Anthropic: sé preciso sobre lo que quieres. La prueba para comprobarlo: enseña tu prompt a un compañero sin conocimientos previos. Si él se confunde, el modelo también. Los pasos numerados ayudan cuando importa el orden o que no falte nada.

Separar secciones — con etiquetas XML

En cuanto un prompt mezcla varios tipos de contenido (instrucciones, contexto, ejemplos, datos de entrada), Anthropic recomienda etiquetas XML: <instructions>, <context>, <example>. Cada tipo de contenido recibe su propia etiqueta — así el modelo puede distinguir con claridad qué es instrucción y qué es solo un ejemplo. Lo importante son nombres de etiqueta coherentes y descriptivos.

Asignar un rol

Con una sola frase en el system prompt («Eres un desarrollador de Python con experiencia») ya se nota cómo se enfocan el comportamiento y el tono.

Mostrar ejemplos (few-shot)

Según la documentación, los ejemplos son uno de los medios más fiables para controlar el formato y el estilo. Se recomienda: entre 3 y 5 ejemplos, relevantes para tu caso de uso real y suficientemente variados, cada uno dentro de etiquetas <example>.

Especificar el formato de salida

Di lo que el modelo debe hacer — no lo que debe evitar: «Responde en texto corrido» funciona mejor que «Sin markdown». Para estructuras fijas ayuda un ejemplo de formato o una etiqueta propia para la respuesta.