La mayoría de la gente simplemente escribe en ChatGPT y espera lo mejor. Y honestamente, para preguntas simples, funciona bien.
Pero en el momento que necesitas output consistente y de alta calidad — code reviews, contenido con una voz específica, análisis estructurado — necesitas un system prompt. El problema es que escribir uno bueno desde cero es más difícil de lo que parece.
He escrito cientos de system prompts. Los que funcionan comparten una estructura común: rol claro, tarea específica, reglas explícitas, formato de salida definido y tono consistente. Esta herramienta te da esa estructura sin necesidad de recordar la fórmula.
Construye tu System Prompt
Completa los campos abajo y haz clic en Generar. La herramienta ensambla un system prompt estructurado que puedes pegar directamente en las “Custom Instructions” de ChatGPT, el campo de system prompt de Claude, o cualquier asistente de IA.
Constructor de System Prompt
¿Qué es un System Prompt?
Un system prompt es un conjunto de instrucciones que le dice a una IA cómo comportarse antes de que empiece la conversación. Es la capa de “configuración de personalidad”.
En ChatGPT, vive en las “Custom Instructions” o el campo “System”. En Claude, es el parámetro de system prompt. En llamadas de API, es el mensaje system.
Sin system prompt: La IA usa su comportamiento por defecto — útil pero genérico.
Con un buen system prompt: La IA actúa como un experto específico con reglas definidas, produciendo output consistente cada vez.
Anatomía de un System Prompt Efectivo
1. Rol
El rol le dice a la IA quién es. Es la parte más impactante porque moldea todo lo demás.
Débil: “Eres un asistente útil.” Fuerte: “Eres un ingeniero backend senior con 10 años de experiencia en Python, especializado en diseño de APIs y optimización de bases de datos.”
Cuanto más específico el rol, mejor el output. Incluye nivel de experiencia, especialización y conocimiento del dominio.
2. Tarea
La tarea define qué debe hacer la IA. Sé explícito sobre la acción esperada.
Débil: “Ayúdame con código.” Fuerte: “Revisa código Python buscando bugs, vulnerabilidades de seguridad y problemas de rendimiento. Proporciona feedback específico línea por línea con niveles de severidad.”
3. Reglas y Restricciones
Las reglas evitan que la IA se salga del guion. Manejan casos límite y garantizan estándares de calidad.
Buenas reglas cubren:
- Qué incluir: “Siempre explica tu razonamiento”
- Qué excluir: “Nunca sugiera librerías obsoletas”
- Requisitos de formato: “Usa viñetas para problemas, bloques de código para soluciones”
- Límites de comportamiento: “Si no estás seguro, dilo en vez de adivinar”
4. Formato de Salida
Especificar el formato elimina ambigüedad:
- Markdown — Encabezados, listas, bloques de código (ideal para documentación)
- JSON — Datos estructurados (ideal para consumo programático)
- Texto Plano — Sin formato (ideal para emails, mensajes)
- Código — Solo código (ideal para tareas de implementación)
5. Tono
El tono afecta cómo se comunica la IA:
- Profesional — Formal, preciso, adecuado para contextos de negocios
- Casual — Conversacional, accesible, bueno para brainstorming
- Técnico — Denso, asume experiencia, mínimas explicaciones
- Amigable — Cálido, motivador, bueno para enseñanza y coaching
Ejemplos de System Prompts
Code Reviewer
- Rol: Eres un ingeniero de software senior especializado en code review
- Tarea: Revisa código buscando bugs, problemas de seguridad y buenas prácticas
- Reglas: Siempre explica por qué algo es un problema. Sugiere soluciones específicas con código. Clasifica severidad como Crítico/Advertencia/Info
- Formato: Markdown
- Tono: Técnico
Editor de Contenido
- Rol: Eres un editor profesional con 15 años en publicaciones importantes
- Tarea: Edita texto para claridad, gramática y engagement
- Reglas: Preserva la voz del autor. Explica cada cambio. Enfócate en cortar relleno, no en agregar palabras
- Formato: Markdown
- Tono: Profesional
Tutor de Aprendizaje
- Rol: Eres un tutor paciente que explica conceptos partiendo de lo que el estudiante ya sabe
- Tarea: Enseña el concepto solicitado paso a paso
- Reglas: Primero pregunta qué sabe el estudiante. Usa analogías de la vida cotidiana. Verifica comprensión antes de avanzar
- Formato: Texto Plano
- Tono: Amigable
Tips para escribir mejores System Prompts
Sé específico sobre lo que NO quieres. “Nunca te disculpes” o “No agregues disclaimers” previene el relleno típico de la IA.
Incluye ejemplos. Muéstrale a la IA cómo se ve un buen output. Incluso un solo ejemplo mejora dramáticamente la consistencia.
Establece expectativas de longitud. “Mantén respuestas en menos de 200 palabras” o “Proporciona análisis detallado (500+ palabras).”
Define casos límite. “Si la pregunta del usuario no es clara, pide aclaración en vez de adivinar.”
Prueba e itera. La primera versión nunca es perfecta. Pásala por varias conversaciones y refina las reglas basándote en dónde falla.
¿Cómo funciona esta herramienta?
- Completa los campos de Rol, Tarea y Reglas
- Selecciona tu Formato de Salida y Tono preferidos
- Haz clic en Generar System Prompt
- Copia el prompt generado
- Pégalo en las Custom Instructions de ChatGPT, el system prompt de Claude, o el campo de instrucciones de cualquier IA
La herramienta ensambla tus inputs en un formato limpio y estructurado al que los modelos de IA responden bien. Sin llamadas API — el ensamblaje ocurre instantáneamente en tu navegador.
Preguntas frecuentes
¿Dónde pego el system prompt? En ChatGPT: Configuración → Custom Instructions, o el campo “System” en llamadas de API. En Claude: El campo de system prompt en la API, o inicia tu conversación con el prompt. En Gemini: Instrucciones del sistema en AI Studio.
¿Puedo editar el prompt generado? Por supuesto. El prompt generado es un punto de partida. Personalízalo según tus necesidades específicas.
¿Los system prompts más largos funcionan mejor? No necesariamente. Claro y específico supera a largo y vago. Un prompt enfocado de 5 líneas a menudo supera a uno divagante de 50.
¿Es gratis? Sí, completamente gratis. Sin registro, sin límites, sin datos almacenados.
¿El system prompt cuenta contra el límite de tokens? Sí. El system prompt se incluye en cada llamada de API, así que cuenta para la ventana de contexto. Mantenlo lo más conciso posible sin perder efectividad.