Generador de prompts para Gemini: escribe prompts que Google Gemini sí sigue

Pegas una captura en Gemini, escribes «¿qué falla aquí?» y recibes una descripción cortés de lo que contiene la imagen. El modelo vio la captura perfectamente. Tu instrucción, sencillamente, no le pidió nada.

Gemini le saca más partido a un prompt específico que casi cualquier otro asistente, porque puede hacer más con él. Lee imágenes, PDF, hojas de cálculo y vídeo. Sostiene cantidades enormes de texto en una sola conversación. Puede fundamentar sus respuestas en Google Search en vez de adivinar de memoria. Un prompt de tres palabras aplasta todo eso hasta dejarlo en un párrafo genérico.

El generador de prompts para Gemini de esta página coge tu petición en bruto y la reconstruye con un rol, el contexto que el modelo no puede deducir, restricciones claras y un formato de salida explícito. Funciona en tu navegador. Gratis, sin cuenta y sin clave de API.

Qué hace el generador de prompts para Gemini

Escribes lo que quieres en lenguaje normal. La herramienta te devuelve un prompt estructurado listo para pegar en Gemini. Por dentro es nuestro optimizador de prompts con ajustes pensados para Gemini: bloques de contexto más largos, referencias explícitas a los archivos adjuntos e instrucciones de formato lo bastante firmes como para sobrevivir a la costumbre de Gemini de irse a modo redacción.

Se gana el sueldo cuando:

• Adjuntas un archivo y necesitas decir con precisión qué hacer con él.
• Reutilizas el mismo prompt cada semana: un informe, un resumen, una lista de revisión.
• Te llegan respuestas técnicamente correctas y prácticamente inútiles.
• Quieres una salida con una forma fija que puedas volcar en Sheets o Docs sin limpiarla.

La distancia se ve en un ejemplo. Compara «resume este informe» con esto:

Mismo documento, respuesta completamente distinta.

Escribe el prompt con el archivo, no alrededor de él

La entrada multimodal es la mejor carta de Gemini y es la que peor se juega. Sueltas una imagen, escribes «explica» y te llevas un pie de foto. Tienes que decir qué es el archivo, qué sacar de él y qué ignorar.

Tres cosas que conviene indicar cada vez que adjuntas algo:

• Qué es. «Esto es una captura de un panel de Looker.» «Esto es una factura escaneada.» «Esto es la página 4 de un contrato de arrendamiento comercial.»
• Qué importa dentro. Señala la zona, la columna, el elemento. Si lo dejas abierto, Gemini se pondrá tan tranquilo a analizar la mitad equivocada de la captura.
• Qué forma debe tener la respuesta. Una tabla, un diagnóstico, una versión reescrita, una lista de defectos ordenada.

El mismo patrón sirve para un contrato en PDF («marca cada cláusula que nos genere una obligación»), la foto de una pizarra («conviértelo en un plan de proyecto estructurado con responsables») o un mockup de interfaz («enumera los problemas de accesibilidad, ordenados por gravedad»). Si lo que quieres es que Gemini *cree* imágenes en lugar de leerlas, la herramienta correcta es el generador de prompts de imágenes.

El contexto largo cambia cómo escribes los prompts

La ventana de contexto de Gemini es enorme, así que puedes pegar un documento de políticas entero, la transcripción completa de una reunión, seis meses de notas o varios archivos de código en lugar de resumirlos antes. La trampa está en creer que más material da mejores respuestas por sí solo. No es así. Las entradas largas piden instrucciones más apretadas, no más sueltas.

Dos hábitos que ayudan:

• Pon tu pregunta después del material, no antes. Con entradas muy largas, las instrucciones colocadas al final se siguen con más fiabilidad.
• Acota en voz alta. «Usa solo las secciones 3 y 7.» «Ignora el anexo.» «Responde solo desde la transcripción, no desde tu conocimiento general.»

Si vas a pegar algo descomunal, mide primero el tamaño con el contador de tokens para saber si estás cerca del límite.

Pide respuestas fundamentadas y con fuentes

Gemini puede buscar en la web y citar lo que encuentra, pero no siempre se molesta si no se lo pides. Cuando la respuesta depende de datos actuales (precios, regulación, la última ronda de financiación de una empresa), dilo de forma explícita.

El mismo instinto vale dentro de Google Workspace. Cuando Gemini puede llegar a tu Drive, tu Gmail o tus Docs, nombra los documentos: «Usando solo el documento de planificación del Q4 de mi Drive, enumera cada compromiso asignado a mi equipo, con fechas.» Un alcance vago produce respuestas seguras de sí mismas sacadas del archivo equivocado, que es peor que no tener respuesta.

Di el formato de salida en voz alta

Si lo dejas a su aire, Gemini responde con prosa amable y encabezados. Se lee bien y no sirve para nada que quieras reutilizar. Deja clara la forma que quieres:

• «Devuelve solo JSON válido, sin comentarios»: de la parte del esquema se encarga el generador de prompts JSON.
• «Exactamente cinco viñetas, cada una de menos de 15 palabras.»
• «Una tabla en markdown con estas columnas, en este orden.»
• «Texto plano. Sin encabezados, sin negritas, sin emoji.»

Las instrucciones en negativo también funcionan aquí. Si se repite la misma coletilla o el mismo párrafo de introducción que no quieres, nómbralo y prohíbelo; la herramienta de prompts negativos te ayuda a formularlo sin liar al modelo.

Haz que enseñe el razonamiento

Para todo lo que tenga pasos (aritmética, reglas de elegibilidad, depuración, comparar opciones contra unos criterios) pide que muestre el desarrollo. «Piénsalo paso a paso y luego da tu respuesta final» mejora la precisión en problemas de varios pasos, y además te deja ver dónde se torció la lógica en vez de limitarte a desconfiar del resultado.

Monta ese tipo de prompts con el generador de prompts de cadena de pensamiento, o lee el artículo sobre prompting de cadena de pensamiento para saber cuándo ayuda de verdad y cuándo solo alarga la respuesta.

Personas que sí cambian la respuesta

«Eres un asistente útil» no hace absolutamente nada. Un rol que sirve nombra el oficio, el nivel de experiencia y el público, porque eso es lo que mueve el vocabulario, la prudencia y los supuestos:

• «Eres un enfermero pediátrico explicando los horarios de una medicación a un padre preocupado.»
• «Eres un director financiero escéptico buscando agujeros en este plan de negocio.»
• «Eres un revisor de Python que valora más la legibilidad que la astucia.»

¿Reutilizas la misma persona en varias sesiones? Conviértela en un bloque fijo con el generador de prompts de sistema y pégalo al principio de cada chat.

Dónde se nota más

• Resúmenes de investigación. Entra un artículo o un paper largo, sale un informe estructurado con la fuente pegada a cada afirmación.
• Hojas de cálculo. Entra una captura o un CSV, salen anomalías, totales y preguntas de seguimiento en forma de tabla.
• Preguntas sobre documentos. Contratos, políticas, manuales: interrogas el archivo en lugar de leerte las 80 páginas.
• Estudiar. Pide una explicación al nivel que indiques, luego un test de cinco preguntas y luego feedback sobre tus respuestas.
• Redacción. Correos, informes y briefs donde tú pones los datos y Gemini pone la estructura.

Pega tu primer intento en el generador de arriba, o pasa un prompt que ya uses por el analizador de prompts para ver qué partes te dejaste. Para la teoría detrás de todo esto, empieza por cómo escribir prompts de IA y fundamentos de ingeniería de prompts. La guía de prompting de Google para Gemini y la página de producto de Gemini merecen un vistazo si te interesa el comportamiento específico del modelo. ¿Trabajas con varios asistentes a la vez? El generador de prompts de IA general y el generador de prompts para ChatGPT aplican la misma estructura con otros ajustes por defecto.