Di qué hacer, en orden
Convierte un enredo de peticiones en pasos claros y ordenados, con el motivo de ese orden, un punto de parada y un plan por si un paso falla.
Por qué importa
A muchos prompts débiles no les faltan palabras; les falta orden. «Mira esto y arregla también aquello y dime qué hacer» pide tres cosas y deja que el modelo decida cuál va primero, cómo dependen unas de otras y cuándo está terminado el trabajo. El resultado suele ser un poco de todo y no lo suficiente de nada.
Unas buenas instrucciones se leen como un encargo a un colega capaz. Anthropic recomienda pasos numerados cuando el orden o la exhaustividad de los pasos importa, y propone una prueba sencilla: ¿podría seguir el prompt un colega con poco contexto? La guía de GPT-5 de OpenAI advierte de que las instrucciones contradictorias o vagas son especialmente dañinas, porque el modelo gasta esfuerzo en conciliarlas en lugar de hacer el trabajo.
Fíjate en lo que las mejores instrucciones añaden a los pasos: por qué importa un paso, qué hacer si uno no se puede completar y dónde parar. Esas tres líneas evitan la mayoría de las sorpresas.
Cómo es un buen prompt
- 0 — Ninguna instrucción accionable. Un tema o un fragmento: «Bajas de clientes T3».
- 1 — Ambigua, o varias tareas enredadas. «Mira los datos de bajas y arregla también el panel y dime qué hacer».
- 2 — Una tarea clara, o tareas enumeradas sin orden. «Analiza las bajas del T3 y recomienda tres acciones».
- 3 — Pasos claros y ordenados. «1. Calcula las bajas por plan. 2. Identifica el plan con la mayor subida. 3. Propón tres acciones para ese plan». Un verbo y un objeto por paso.
- 4 — Pasos con sus motivos, una alternativa y un final. «…El paso 2 importa porque solo podemos financiar una intervención. Si faltan los datos de un plan, sáltalo e indícalo. Detente tras las tres acciones».
Errores frecuentes
- Unir tareas con «y también», sin decir su orden ni sus dependencias.
- Pasos que esconden varias acciones («analiza, corrige y documenta»).
- Imponer un procedimiento largo a una tarea sencilla. Los pasos ayudan cuando el orden importa; si no, indica el resultado y deja trabajar al modelo.
- Ningún punto de parada, de modo que el modelo sigue con trabajo que no querías.
- Instrucciones que se contradicen entre sí o con las restricciones del prompt.
Pruébalo con tu propio prompt
Pega un prompt en el espacio de trabajo y cuenta los verbos. Si hay más de una tarea, numéralas, ordénalas según sus dependencias y añade una línea sobre dónde parar. Compara la puntuación de instrucciones y lee la respuesta para ver si cada paso se ha hecho de verdad.
Ejemplos resueltos
Revisión de reclamaciones
Mira las reclamaciones y las reseñas y arregla también las preguntas frecuentes y dime qué hacer.
<reclamaciones>
{{pega aquí el registro de reclamaciones del último trimestre}}
</reclamaciones>
<faq>
{{pega aquí la página actual de preguntas frecuentes}}
</faq>
Sigue estos pasos en orden:
1. Agrupa las reclamaciones por temas y cuenta cuántas hay en cada uno.
2. Elige los tres temas con más reclamaciones.
3. Para cada uno de esos tres temas, comprueba si las preguntas frecuentes ya lo responden.
4. Para cada tema que las preguntas frecuentes no respondan, redacta una entrada nueva.
El paso 3 importa porque queremos saber si los clientes no encuentran las respuestas o si las respuestas no existen. Si una reclamación no encaja en ningún tema, ponla en «Otros» en lugar de forzarla. Detente después del paso 4; deja las entradas existentes como están.
El prompt débil enreda tres tareas sin orden. El fuerte da cuatro pasos con un verbo cada uno, explica por qué importa el paso clave, resuelve el caso difícil y dice dónde parar.
Refactorización con pruebas
Refactoriza esto, añade pruebas y haz que funcione con la nueva API.
<code>
{{pega aquí payments.py}}
</code>
Estamos migrando este módulo de la versión 1 a la versión 2 de la API de nuestro proveedor de pagos. Hazlo en cuatro pasos:
1. Escribe pruebas que recojan lo que hace el código actual, incluido el flujo de reembolso.
2. Ejecútalas y confirma que pasan con el código actual.
3. Refactoriza el módulo para que sea más legible sin cambiar su comportamiento; las pruebas deben seguir pasando.
4. Cambia las llamadas a los endpoints de la versión 2 y actualiza las pruebas donde las respuestas de la API sean distintas.
El orden importa: las pruebas del paso 1 son la forma de saber que la refactorización del paso 3 no ha cambiado nada. Si alguna prueba falla en el paso 2, detente e informa del fallo en lugar de seguir. Modifica solo payments.py y su archivo de pruebas.
Tres tareas se convierten en una secuencia explícita, con el motivo del orden, una regla para cuando un paso falla y un límite claro a lo que se puede cambiar.
Ejercicio
Reescribe este prompt como pasos ordenados, cada uno con un verbo y un objeto, y un punto claro en el que parar.
Reescribe este prompt como una secuencia explícita y di qué debe hacer el modelo si un paso no se puede completar.
Reescribe este prompt con pasos numerados; define qué cuenta como «inusual» y di qué pasa con las facturas que no se pueden leer.