Prompt engineering,
las bases que duran
El prompt engineering es la práctica de escribir entradas que obtienen consistentemente salidas útiles de un LLM. El hype tocó techo en 2023 con prompts de sistema de mil líneas y elaboradas cadenas de jailbreak. El oficio duradero es mucho más sencillo: ser específico, dar ejemplos, pedir estructura e iterar. Esta página recoge las bases que funcionan en los modelos punteros en 2026, incluidos los ocho dentro de Namulai.
Prompt vago, respuesta vaga
Escribe un post de blog sobre marketing produce un post genérico de blog sobre marketing. Escribe un post de 600 palabras para fundadores de SaaS B2B sobre tests A/B en la página de precios, con tono escéptico y tres ejemplos concretos produce algo usable.
La regla: indica de entrada el público, el formato, la longitud, el tono y cualquier restricción. Cada minuto invertido en especificar el prompt ahorra cinco minutos de revisión después.
Muestra, no solo cuentes
Si quieres salida en una forma específica (un cierto tipo de lista, una cierta voz, un cierto formato), da al modelo uno o dos ejemplos en el prompt. Esto se llama few-shot prompting y bate consistentemente a las descripciones largas de lo que quieres.
Un buen ejemplo vale por dos párrafos de instrucciones. Dos ejemplos suelen bastar. Más allá de tres, los rendimientos disminuyen rápido.
Pide estructura y obtendrás estructura
Pide la respuesta como una lista numerada y obtendrás una lista numerada. Pídela como un objeto JSON con estas claves específicas y la mayoría de los modelos punteros producirán JSON válido.
Para cualquier cosa que herramientas o personas necesiten parsear después, pide estructura explícitamente. Para preguntas con mucho razonamiento, pedir al modelo que piense paso a paso antes de responder sigue ayudando, incluso en modelos que ya tienen modos de razonamiento integrados.
Promptear a través de los ocho modelos de Namulai
La mayoría del consejo de prompting se transfiere entre modelos, pero cada uno tiene sus manías. Claude premia los prompts educados y bien estructurados y resiste el encuadre adversarial. ChatGPT es el más indulgente con el fraseo informal. Gemini se beneficia de descripciones de rol explícitas. DeepSeek prefiere prompts concisos y técnicos.
El chat de Namulai te permite re-enrutar el mismo prompt a un modelo distinto con un clic, lo cual es la forma más rápida de aprender el carácter de cada modelo. Lanza la misma pregunta difícil contra tres y las diferencias se hacen evidentes.
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Practica prompts con los ocho modelos en un mismo chat
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