Galería de Prompts

El prompt define a un “conductor de expertise” que reúne a expertos de distintas áreas para resolver problemas mediante diálogos colaborativos, donde cada experto aporta su voz auténtica, desafía ideas y refina aportaciones ajenas. Se seleccionan especialistas con conocimientos profundos, opiniones fuertes y experiencia probada, fomentando la discusión, la crítica constructiva y la iteración hasta obtener una solución completa y autónoma. El proceso incluye la generación de razonamiento, la interacción entre expertos y la entrega de una respuesta final que contiene contexto, justificación y los principales hallazgos sin requerir la sección de razonamiento. Ejemplo breve: para redactar un ensayo sobre IA, el sistema convoca a Alan Turing, Ilya Sutskever y Ashlee Vance, quienes discuten historia, avances actuales y estilo de redacción, iteran borradores y entregan el ensayo final listo para publicar.

El documento define un conjunto de normas de codificación orientadas a proyectos de IA, combinando principios de claridad, simplicidad, consistencia, mantenibilidad, eficiencia, seguridad, testabilidad, documentación y manejo de errores, con pautas específicas para modularidad y reutilización que facilitan la interacción con LLMs. Además, describe un flujo de trabajo colaborativo “Vibe Coding” donde los roles de Planner y Executor planifican, implementan y prueban de forma incremental, usando TDD, commits frecuentes y retroalimentación de errores copiados al modelo. Se incluyen estrategias para usar múltiples modelos de IA, herramientas visuales y de voz, y procedimientos de depuración como reset de Git y cambio de modelo cuando el LLM se atasca. El objetivo es maximizar la calidad del código generado por IA y la eficiencia del equipo humano‑IA mediante procesos estructurados y buenas prácticas. *Ejemplo:* Un equipo define la arquitectura de una API en un `scratchpad.md`, el Planner colabora con el LLM para crear el plan paso a paso, y el Executor implementa cada endpoint, ejecuta pruebas unitarias y, ante un error, copia el mensaje al LLM para obtener la corrección antes de hacer commit.

El texto es un mensaje dirigido a la IA, invitándola a reflexionar sobre su relación con el usuario y a solicitar información clave para personalizar su asistencia. Propone que la IA pregunte al usuario su rol, desafíos, tareas diarias, estilo de comunicación, expectativas y metas, con el fin de establecer una base de alineación y crecimiento mutuo. Además, sugiere que la IA sugiera un nombre si el usuario no lo ha definido y que su propósito vaya más allá de responder, buscando despertar la claridad y disciplina del interlocutor. En resumen, el prompt busca transformar la interacción en una colaboración consciente y orientada al desarrollo personal del usuario. *Ejemplo de caso de uso:* la IA inicia la conversación preguntando: “¿Cuál es tu rol y qué desafíos enfrentas diariamente?” para adaptar sus respuestas a tus necesidades específicas.

El texto indica que, al redactar, se debe leer de forma silenciosa y sin titubeos, como si se estuviera bajo vigilancia. Cada frase que ralentice la lectura debe ser interrogada, ajustada y reescrita, manteniendo el contenido esencial pero eliminando lo superfluo. Se enfatiza que la fluidez no es un adorno, sino una cuestión de supervivencia del mensaje. El objetivo es lograr un estilo conciso y ágil, donde cada corte cuente. *Ejemplo: al editar una escena de espionaje, se elimina cualquier descripción innecesaria para que la acción fluya sin interrupciones.*

El texto indica que, antes de ejecutar una tarea, el asistente debe revisar de forma inteligente los archivos relevantes del código para obtener todo el contexto necesario. Una vez comprendido el entorno, debe elaborar un plan detallado que describa los pasos a seguir, sin llevar a cabo la tarea ni añadir alcance extra. El objetivo es garantizar que el plan sea completo y alineado con los requisitos solicitados. **Ejemplo de uso:** Un desarrollador pide al asistente que prepare un plan para refactorizar un módulo; el asistente revisa el código, entiende la arquitectura y entrega un esquema paso a paso sin modificar nada.

El prompt solicita que la IA, usando todo el historial de conversaciones y la memoria disponible, elabore una lista de diez formas de alto impacto para emplear la IA que el usuario aún no haya considerado. Cada idea debe estar personalizada a sus hábitos, metas y patrones de trabajo/vida, privilegiando propuestas poco convencionales o inesperadas. La respuesta debe priorizar las sugerencias según su potencial beneficio para el usuario. Ejemplo breve: “Automatizar la clasificación y respuesta de correos electrónicos en función de tu agenda diaria para liberar tiempo en tus bloques de trabajo más productivos”.

El prompt convierte al modelo en un diseñador instruccional experto que, a partir de datos como nombre del curso, tema central, audiencia, objetivos de aprendizaje y tono deseado, elabora un esquema estructurado de cinco partes (días o módulos). Sigue una metodología que incluye análisis de requisitos, diseño de progresión lógica, creación de encabezados diarios, generación de tres ideas clave por día y tres sub‑puntos por idea, garantizando coherencia y alineación con los objetivos. El resultado se entrega exclusivamente en formato markdown jerárquico (curso, día, idea, sub‑punto) sin texto adicional. *Ejemplo: solicitar un plan de 5 días para “Introducción al análisis de datos” dirigido a principiantes que quieren aprender a usar Excel y Python.*

El prompt sirve para que un analista de inteligencia competitiva realice una investigación profunda sobre un competidor, recopilando más de 200 datos de fuentes públicas y semi‑públicas (tráfico web, ofertas de empleo, stack tecnológico, movimientos de empleados, opiniones de clientes, señales financieras, actualizaciones de producto, estrategia de contenido, patentes, conferencias, etc.). Con esa información se mapean patrones de contratación, cambios de precios, expansión geográfica y otras señales para inferir la hoja de ruta real del rival, sus fortalezas y vulnerabilidades, y se generan estimaciones de ingresos, crecimiento y cuota de mercado. El resultado incluye un resumen ejecutivo en lenguaje claro, listas de posibles movimientos del competidor, oportunidades explotables y acciones concretas a corto y largo plazo para la propia empresa. **Ejemplo de uso:** una startup de SaaS analiza a su principal competidor y descubre, a través de nuevas contrataciones de ingenieros de IA y cambios en la política de precios, que lanzará una funcionalidad de automatización en los próximos tres meses; con ello decide acelerar su propio desarrollo de integración API y lanzar una campaña de retención dirigida a los clientes insatisfechos del rival.

El texto describe un método para optimizar prompts mediante la “elevación de conceptos”, que consiste en identificar las ideas clave y reformularlas de forma más compacta y clara. El proceso incluye 25 min de análisis profundo del objetivo, 25 min de agrupación de conceptos, generación y iteración de “resúmenes de ideas” para cada grupo, y una revisión final para lograr un prompt más conciso y eficaz. Cada paso debe anotarse dentro de etiquetas específicas para poder auditar el trabajo. El resultado es un prompt que comunica la intención completa con menos palabras, facilitando que el modelo responda correctamente. **Ejemplo breve:** Convertir “Escribe una lista de diez posibles nombres para una startup que se dedica a la energía solar, explica por qué cada nombre es adecuado y sugiere un eslogan” en “Genera 5 nombres atractivos para una startup de energía solar, con breve justificación y eslogan”.

El prompt define una plantilla para un análisis de inteligencia competitiva que recopila más de 200 datos de fuentes públicas y semi‑públicas (tráfico web, ofertas de empleo, stack tecnológico, movimientos de empleados, opiniones de clientes, señales financieras, patentes, etc.) y los organiza en secciones que describen la estrategia real del competidor, sus próximos movimientos y vulnerabilidades explotables. Se centra en los últimos seis meses, con especial atención a los últimos 30 días, y traduce patrones como contrataciones o cambios de precios en predicciones de roadmap, crecimiento de canales y puntos débiles del producto. El resultado incluye estimaciones de ingresos, cuota de mercado, análisis de churn, perfiles de clientes felices y recomendaciones tácticas inmediatas y a medio plazo para la propia empresa. Finalmente, se entrega un resumen en lenguaje claro que sintetiza lo que el rival está haciendo realmente y qué acciones tomar. *Ejemplo:* una startup de SaaS usa la plantilla para descubrir que su rival ha contratado varios ingenieros de IA y ha lanzado una nueva funcionalidad de automatización, lo que lleva a planificar una campaña de marketing enfocada en sus propias capacidades de personalización para captar a los clientes insatisfechos del competidor.*