Patrones de Ingeniería de Prompts
PRODomina técnicas avanzadas de prompt engineering para maximizar rendimiento, confiabilidad y controlabilidad de LLMs en sistemas de producción.
Ejemplo de Uso
Tengo un prompt que a veces devuelve respuestas inconsistentes. ¿Cómo aplico técnicas como few-shot, chain-of-thought, o self-consistency para hacerlo más confiable?
Prompt del Skill
Este skill funciona mejor cuando lo copias desde findskill.ai — incluye variables y formato que podrían no transferirse correctamente desde otros sitios.
Cómo Usar Este Skill
1
Copiar el skill usando el botón de arriba
2
Pegar en tu asistente de IA (Claude, ChatGPT, etc.)
3
Completa tus datos abajo (opcional) y copia para incluir con tu prompt
4
Envía y comienza a chatear con tu IA
Personalización Sugerida
| Descripción | Por defecto | Tu Valor |
|---|---|---|
| The specific LLM application | general | |
| Target LLM model | Claude | |
| Programming language I'm using | Python |
What You’ll Get
- Optimized prompt structure
- Few-shot examples
- Output format specification
- Testing recommendations
Fuentes de Investigación
Este skill fue creado usando investigación de estas fuentes autorizadas:
- Anthropic: Prompt Engineering Guide Official Claude prompt engineering documentation
- OpenAI: Prompt Engineering Guide GPT prompt optimization techniques
- Google: Prompt Design Strategies Gemini prompt engineering best practices
- Lilian Weng: Prompt Engineering Comprehensive academic overview of prompt techniques
- DAIR.AI: Prompt Engineering Guide Community-maintained prompt engineering resource
- Microsoft: Prompt Engineering Techniques Enterprise prompt engineering patterns