Guías de prompts
Qué hacer cuando la primera respuesta de la IA no es la correcta
Un enfoque práctico para depurar un prompt que no obtuvo la respuesta que querías: diagnosticar qué faltaba en lugar de solo repetir la petición, y cuándo empezar de nuevo en lugar de parchear.
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Diagnostica qué salió mal antes de reescribir todo el prompt
Una respuesta decepcionante suele encajar en una de unas pocas categorías: le faltó contexto que tenías pero no indicaste, ignoró una restricción, usó el formato equivocado, o está segura de algo que es incorrecto. Identificar cuál de ellas ocurrió apunta a una solución específica: una restricción faltante pide añadir esa restricción explícitamente, no reescribir todo el prompt desde cero ni repetirlo con más insistencia.
Añade justo lo que faltaba, no más instrucciones en general
Una vez que sabes qué faltaba, añade exactamente eso: la restricción, el ejemplo, el fragmento de contexto o la descripción del formato que habría dejado clara la petición. Consulta cómo escribir un prompt claro y específico, enlazado más abajo, para los fundamentos de los que suele partir este paso; la mayor parte de la iteración consiste en aplicar el mismo puñado de cosas que el primer prompt omitió.
Sabe cuándo empezar un prompt nuevo en lugar de parchear
Un largo intercambio de pequeñas correcciones puede dejar una conversación cargando instrucciones contradictorias que el modelo ahora intenta reconciliar; en ese punto, un prompt nuevo y completo que declare todo lo que has aprendido que necesitas suele ser más rápido y fiable que un parche más. Esto también vale la pena recordarlo cuando la respuesta está segura de algo que es factualmente incorrecto en lugar de estar simplemente fuera de formato: parchear la redacción no arreglará eso, porque no es un problema de redacción; consulta por qué la IA alucina, enlazado más abajo, para saber qué está pasando en realidad en ese caso.
Preguntas frecuentes
- La respuesta está bien escrita pero es factualmente incorrecta, ¿cómo arreglo el prompt?
- En su mayoría no puedes arreglar esto reformulando el prompt, porque no es un problema de redacción. Consulta por qué la IA alucina, enlazado más abajo, para saber qué está pasando en realidad y qué sí ayuda, como pedirle al modelo que cite fuentes que se puedan comprobar o usar un modo de investigación que busque información.
- ¿Debería seguir corrigiendo en la misma conversación o empezar una nueva?
- Cualquiera de las dos puede funcionar, pero una cadena larga de pequeñas correcciones corre el riesgo de dejar instrucciones contradictorias. Si una conversación ya ha tenido varias correcciones, un prompt nuevo y completo suele ser más fiable que un parche más.
- ¿Cuántas veces debería intentarlo antes de abandonar un enfoque de prompt?
- No hay un número fijo, pero si dos o tres correcciones específicas y diagnosticadas no han ayudado, el problema puede no ser el prompt en absoluto. Consulta cómo elegir un modelo para tu tarea, enlazado más abajo, para saber si la tarea podría necesitar un tipo de modelo distinto.
Practica en una conversación real
Cada conversación en ClawAI conserva su historial, así que puedes iterar sobre un prompt a lo largo de varios turnos y ver exactamente qué cambió entre una respuesta y la siguiente.