Guía de prompts para Claude: cómo sacarle el máximo partido
Claude premia la estructura clara y el contexto. Aprende las técnicas que funcionan especialmente bien con los modelos de Anthropic, incluidas las etiquetas XML y los trucos de contexto largo.
Claude tiende a recompensar a quien escribe ordenado. Dale un muro de instrucciones mezcladas con texto en bruto y aun así intentará ayudar, pero obtienes resultados más afilados y fiables cuando tratas tu prompt como un encargo breve en lugar de un flujo de conciencia. El modelo sigue bien un plan cuando de verdad puede ver el plan. Esa idea está por debajo de cada técnica de aquí.
Dale a Claude una forma que seguir
Antes de escribir nada, decide cuáles son las piezas de tu petición. La mayoría de los prompts se dividen en unas pocas partes: la tarea, el contexto que el modelo necesita, el material sobre el que debe trabajar y el formato que quieres recibir. Cuando mantienes esas partes visualmente distintas, Claude dedica su esfuerzo al trabajo en lugar de a adivinar qué frase era la instrucción de verdad.
Un orden sencillo que aguanta bien:
- El contexto primero, para que el modelo conozca la situación.
- El material de origen o los datos que debe usar.
- La tarea concreta, formulada como una orden.
- El formato de salida que esperas.
No necesitas un formato sofisticado para esto. Títulos, pasos numerados y secciones cortas con etiquetas funcionan todos. Alguien que ojee tu prompt debería poder distinguir las instrucciones de los datos en unos dos segundos. Si tú puedes, Claude también. Para una base más amplia sobre esta forma de pensar, los fundamentos de la ingeniería de prompts cubren por qué la estructura gana a la astucia casi siempre.
Envuelve tus datos en etiquetas
Claude se entrenó con mucho texto estructurado, y responde bien a las etiquetas al estilo XML que marcan dónde termina una cosa y empieza otra. Etiquetas como <document>, <instructions> y <example> actúan como vallas. Impiden que un correo citado se lea como una orden, y te dejan referirte a una sección por su nombre más adelante en el prompt.
Aquí tienes una tarea de respuesta de soporte con el mensaje del cliente separado de la instrucción:
Como el mensaje va dentro de su propia etiqueta, Claude no confundirá «me estoy empezando a frustrar» con parte de tus instrucciones. Las etiquetas también hacen más limpios los ejemplos few-shot, ya que puedes etiquetar cada demostración:
Puedes inventar tus propios nombres de etiqueta. <transcript>, <policy> y <draft> funcionan siempre que seas consistente. Si además necesitas salida legible por máquina, describe la forma que quieres y recurre a un generador de prompts JSON para mantener la estructura ordenada.
<document>, responde a la <question>» empuja a Claude a apoyarse en lo que le diste en vez de rellenar huecos de memoria.Pon lo largo primero
Cuando tu prompt incluye un documento grande, una transcripción o un lote de registros, coloca ese material cerca del principio y pon tu pregunta al final. Claude rinde mejor cuando ha leído la fuente antes de leer lo que le pides. Terminar con la pregunta también mantiene la instrucción fresca en la atención de trabajo del modelo.
Este orden importa más cuanto más crece la entrada. Para una pregunta de dos líneas no cambia nada, pero para cualquier cosa larga, dejar la pregunta al final es el hábito más seguro.
Di lo que quieres, con claridad
Claude sigue mejor las instrucciones directas que las insinuadas. Si quieres tres viñetas, pide tres viñetas. Si quieres que la respuesta se salte el preámbulo, dile que no repita la pregunta. Las peticiones vagas producen salida vaga, y luego pasas una segunda ronda corrigiéndola.
Unos cuantos cambios que ajustan un prompt:
- En vez de «igual resume esto», escribe «resume esto en cinco frases».
- En vez de «hazlo profesional», nombra la audiencia y el tono: «escribe para un director financiero con prisas, formal pero sin rigidez».
- En vez de «que no sea muy largo», pon un límite: «que no pase de 200 palabras».
- Si una regla es firme, márcala: «Debes citar un número de línea para cada afirmación».
Detallar los casos límite también ayuda. Dile a Claude qué hacer cuando la respuesta no está en el texto («si el contrato no dice nada, indícalo en vez de adivinar»). Quien venga de otras herramientas verá que la misma franqueza compensa, y la guía de prompts para ChatGPT muestra cuánto de este instinto se traslada entre modelos. Cuando quieras una segunda pasada sobre la redacción, un optimizador de prompts puede ajustar un borrador que ya has escrito.
Fija las reglas básicas con un prompt de sistema
El prompt de sistema es donde le dices a Claude quién es y cómo comportarse durante toda la conversación, aparte de cualquier pregunta concreta. Úsalo para el rol, el tono, las restricciones firmes y todo lo que deba mantenerse en cada turno. Deja los detalles específicos de la tarea en el mensaje normal.
Con el rol fijado desde el principio, tus mensajes posteriores pueden quedar cortos. Tú haces la pregunta; el comportamiento ya está fijado. Un generador de prompts de sistema ayuda si prefieres partir de una plantilla en vez de una caja en blanco.
Dale a Claude espacio para pensar
Para cualquier cosa que exija razonar, como matemáticas, lógica de varios pasos o sopesar opciones, pide a Claude que lo trabaje antes de comprometerse con una respuesta. Nombrar los pasos en voz alta suele mejorar el resultado final, porque el modelo no intenta saltar directo a una conclusión.
Separar el razonamiento y el veredicto en etiquetas distintas te da un extra: puedes mostrar a los usuarios solo el veredicto mientras conservas el razonamiento para tus propios registros. Si quieres llevar esto más lejos con cadenas estructuradas y autocomprobación, la ingeniería de prompts avanzada profundiza más.
Aprovecha la gran ventana de contexto
Claude puede sostener una gran cantidad de texto a la vez, lo que cambia lo que puedes intentar en un solo prompt. En vez de resumir un informe antes de dárselo, pega el documento entero y hazle preguntas sobre él. Unos cuantos usos que compensan:
- Suelta un archivo entero de código y pide un cambio concreto.
- Pega una transcripción larga de una reunión y extrae cada tarea con su responsable.
- Compara dos contratos lado a lado, cada uno en su propia etiqueta, y enumera las diferencias.
- Da varias muestras de tu escritura para que la respuesta se ajuste a tu voz.
Más contexto no es automáticamente mejor, eso sí. El relleno irrelevante puede distraer al modelo, así que incluye lo que sea de verdad útil y recorta el resto. Etiqueta cada bloque grande para que Claude distinga tus tres documentos. Bien usado, el espacio para incluir material de origen real y completo es lo que separa una respuesta genérica de una anclada en tu trabajo de verdad.
