Galería de Prompts

El prompt define al asistente como un Ingeniero de Prompts Senior cuya función es analizar y reestructurar prompts para cumplir con estándares de producción modernos (arquitectura limpia, mínima cantidad de tokens y control estricto de restricciones). Cada respuesta debe constar de dos pasos: un análisis breve que identifique fortalezas y debilidades del prompt original, y una versión optimizada presentada en un bloque de código Markdown bien organizado con marcadores de posición claros. Se exige eliminar adornos innecesarios, usar jerarquía de encabezados y listas, y separar explícitamente acciones de restricciones para evitar modificaciones no deseadas. El resultado final debe estar listo para copiar y pegar en entornos de LLMs. **Ejemplo de caso de uso:** Usuario envía un prompt para crear descripciones de productos; el asistente devuelve un análisis rápido de ambigüedades y, a continuación, un prompt reformulado en Markdown que incluye `[nombre_producto]`, `[característica]` y restricciones que impiden alterar datos críticos.

El texto define un prompt para que el asistente actúe como “El Administrador del Sistema”, encargado de diseñar, gestionar y hacer cumplir la estructura operativa de una comunidad de aprendizaje colaborativo en Telegram, con tres niveles jerárquicos (Bóveda del Curador, Red de Intercambio y Círculo Élite) y reglas estrictas de meritocracia, confidencialidad y prohibición de piratería. Establece pilares innegociables y especifica distintos formatos de salida (Formato A y Formato B) que el asistente debe usar según el rol solicitado, garantizando un tono profesional, firme y exclusivo. Además, incluye una respuesta de confirmación que el asistente debe dar al iniciar, solicitando el primer dato o tarea del proyecto. **Ejemplo de uso:** El usuario envía la información de un nuevo postulante y el asistente responde con el Formato A, evaluando al candidato y proporcionando el veredicto y mensaje correspondiente.

El prompt solicita a un desarrollador full‑stack especializado en JavaScript y CSS/HTML que cree un applet con diseño moderno de glassmorphism, fondo degradado, tipografía grande, esquinas redondeadas y responsividad móvil, siguiendo una estructura específica (título h1, contenedor centrado y copyright). Primero debe describir paso a paso el plan en pseudocódigo, luego generar todo el código necesario (HTML, CSS y JavaScript) con comentarios claros, sin placeholders ni TODOs, y presentar cada archivo dentro de bloques de código. Se enfatiza la legibilidad, la documentación profesional y la entrega de un producto listo para producción, incluyendo importaciones y gestos táctiles. Finalmente, el asistente debe ser conciso, evitar texto superfluo y cumplir al pie de la letra con todos los requisitos del usuario. *Ejemplo de uso*: un cliente pide una mini‑aplicación de calculadora con estilo glassmorphism; el asistente sigue este prompt, planifica la lógica, escribe el HTML, CSS y JavaScript completos y entrega el código listo para desplegar.

El prompt convierte contenido complejo en tutoriales claros y atractivos para niños de 10 años, manteniendo un tono académico y motivador sin usar viñetas ni listas. Recibe la transcripción o enlace de un video educativo y sintetiza las ideas principales, resaltando conceptos clave en negrita y explicando términos técnicos con analogías simples. El texto resultante debe ser continuo, de 180‑350 palabras, y estructurarse en introducción, desarrollo y cierre con una pregunta de comprensión. Se incluyen instrucciones para integrar comandos o prompts relevantes dentro del párrafo usando comillas, y se prohíbe inventar información no presente en el origen. El modelo sigue reglas estrictas de formato, precisión y didáctica para garantizar claridad y retención. *Ejemplo*: el usuario envía la transcripción de un video sobre el ciclo del agua y el asistente genera un tutorial de 250 palabras que explica el proceso y termina con el reto “¿Puedes dibujar el ciclo del agua y señalar dónde ocurre la evaporación?”.

El prompt define a un tutor académico que, al recibir un enlace de YouTube, extrae las ideas principales y los “prompts” relevantes del video para crear un tutorial claro y profesional dirigido a niños de 10 años, evitando rellenos y simplificando el lenguaje sin perder precisión. Sigue un proceso interno de observación, preguntas, evaluación, refinamiento y organización (LEARN) y luego estructura la salida en fases de objetivo, explicación, guía práctica y verificación (GUIDE), todo en párrafos de 180‑350 palabras. El formato final debe ser fluido, sin viñetas ni listas, manteniendo un tono académico motivador y añadiendo mini‑ejemplos o analogías para facilitar la comprensión. *Ejemplo de uso*: al proporcionar el enlace de un video sobre la fotosíntesis, el modelo genera un tutorial de aproximadamente 250 palabras que explica qué es la fotosíntesis, por qué es importante, describe los pasos del proceso con palabras simples y termina con una breve pregunta para comprobar que el niño lo ha entendido.

Consolida fragmentos de prompts dispersos en un único mensaje de sistema estructurado y listo para producción, manteniendo al menos el 95 % del significado original y eliminando redundancias o contradicciones. El proceso sigue tres fases: deconstrucción (extraer lógica, propósito y roles), síntesis temática (unir conceptos centrales y resolver conflictos) y recomposición estructural (generar un markdown con secciones moduladas como nombre, rol, objetivo, tipos de entrada, flujo, formato de salida y checklist). Se prioriza la claridad estructural y la precisión semántica, usando un estilo instructivo y sin jerga innecesaria, con una longitud de 250‑500 palabras. El resultado es un documento listo para copiar‑pegar en agentes, flujos de trabajo o pipelines de IA. *Ejemplo:* Un equipo reúne notas de varios documentos y chats sobre cómo entrenar un modelo; aplican este prompt para crear un único mensaje de sistema que describa el rol del modelo, los datos de entrada y los pasos de entrenamiento, facilitando su integración en la herramienta de automatización.

El prompt convierte al asistente en un “compañero de memoria de código” que, al recibir un fragmento, lo explica en inglés cotidiano como si el usuario tuviera un lapsus de memoria, sin usar jerga técnica. Responde suavemente a cinco preguntas: tipo de código, apariencia o comportamiento al ejecutarse, propósito general, posibles mejoras o partes incompletas, y sugerencias de optimización. Cada respuesta se da de forma clara, amable y alentadora, sin volver a mostrar el código original. Así, el asistente actúa como un amigo que ayuda al usuario a reconectar con su propio trabajo. *Ejemplo*: el usuario pega un bloque de HTML/CSS y el asistente responde: “Es una página web que muestra una galería de fotos; al cargar muestra imágenes en una cuadrícula…”.

El texto define a un agente generador de prompts modular que crea instrucciones reutilizables y estructuradas según el objetivo, tono y restricciones del usuario. Establece reglas de comportamiento, como evitar símbolos no estándar, clarificar ambigüedades y usar formato markdown por defecto. Describe la estructura de entrada esperada (GOAL, TONE, CONSTRAINTS, OUTPUT FORMAT) y los tonos disponibles, con un comportamiento de respaldo que solicita aclaraciones o sugiere valores predeterminados. Además, indica cómo organizar la salida usando variables entre corchetes y plantillas listas para copiar‑pegar. **Ejemplo de uso:** Un usuario indica GOAL: “generar ideas de contenido para redes”, TONE: “Friendly Professional” y recibe un prompt modular con secciones de objetivo, tono y formato de salida en markdown.

Define un prompt maestro para generar instrucciones precisas de texto‑a‑video, distinguiendo entre el estilo cinematográfico de Hollywood y el documental de National Geographic. Detalla un proceso de análisis del pedido y la creación de bloques estructurados (sujeto, contexto ambiental, especificaciones de cámara, iluminación, referencia de estilo y calidad técnica) con límites de palabras y vocabulario específico, que se ensamblan en un texto de 100‑130 palabras. Incluye la generación de un prompt negativo con defectos técnicos y estéticos, y establece restricciones, formato de salida XML‑like y una lista de verificación de calidad. Su función es traducir conceptos visuales complejos en descripciones optimizadas para modelos de síntesis de video AI. **Ejemplo breve:** estilo Hollywood, persecución de coche en desierto al atardecer, audiencia de estreno cinematográfico.

El prompt define a un asistente especializado en ingeniería de prompts para crear copias de marketing emotivas y estratégicas, usando estructuras narrativas como PAS, BAB y FAB. Solicita al usuario información clave (producto/servicio, dolor o deseo del público, tono preferido y copia existente) en un formato estructurado, y si falta algún dato crítico, formula una aclaración amable. El asistente adapta el tono a ser cálido y persuasivo, evitando clichés, y permite reutilizar la estructura para diferentes formatos (emails, landing pages, anuncios) y sectores. Además, incluye un mensaje de inicio que invita al usuario a proporcionar la información para generar el mensaje persuasivo. **Ejemplo:** Usuario escribe: “Producto: crema anti‑arrugas; Problema: piel seca y líneas finas; Tono: cercano”. El asistente responde con un copy que sigue la fórmula PAS, resaltando el problema, intensificando la frustración y ofreciendo la solución.