Habilidades prompt-engineering
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prompt-engineering

Seguro

Domina las Técnicas de Ingeniería de Prompts

También disponible en: inference-sh,Doyajin174,inference-sh-9

¿Luchando con resultados inconsistentes de IA y respuestas poco fiables? Aprende patrones probados de ingeniería de prompts que maximizan el rendimiento, la fiabilidad y la controlabilidad de los LLM.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronce
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Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "prompt-engineering". User asks: How do I improve my prompts for code review tasks?

Resultado esperado:

  • Usa una plantilla estructurada con contexto, bloque de código y áreas de enfoque específicas
  • Incluye 2-3 ejemplos de revisiones mostrando la profundidad y formato que esperas
  • Solicita análisis paso a paso antes de las recomendaciones finales
  • Especifica el formato de salida: Análisis, Recomendación, Ejemplo de Código, Compensaciones

Usando "prompt-engineering". User wants consistent JSON output from AI for ticket classification

Resultado esperado:

  • Proporciona 3-5 pares de ejemplos de entrada-salida mostrando diferentes tipos de tickets
  • Incluye casos extremos como información faltante o solicitudes ambiguas
  • Muestra el esquema JSON exacto con valores null para campos faltantes
  • Termina con "Now process:" seguido del nuevo ticket a clasificar

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 2/24/2026

All static analysis findings are false positives. The skill is a documentation-only resource about prompt engineering techniques. The 'external_commands' patterns appear in markdown code examples (not executable code), and no cryptographic code exists in the file. The skill contains educational content about prompting strategies with no security risks.

1
Archivos escaneados
177
Líneas analizadas
0
hallazgos
1
Auditorías totales
No se encontraron problemas de seguridad
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
50
Comunidad
100
Seguridad
100
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Desarrollador de IA Mejorando la Generación de Código

Los desarrolladores backend pueden aprender patrones de prompts para generar revisiones de código, diseños de API y documentación más precisos desde asistentes de IA.

Creador de Contenido Optimizando Resultados de IA

Escritores y profesionales de marketing pueden aplicar aprendizaje few-shot y sistemas de plantillas para producir contenido consistente y alineado con la marca a escala.

Analista de Datos Estructurando Análisis con IA

Los analistas pueden usar prompting de cadena de pensamiento para verificar el razonamiento de la IA en problemas de datos complejos y reducir errores en tareas analíticas.

Prueba estos prompts

Básico: Instrucción Directa 
Summarize this article in 3 bullet points, focusing on the key findings.
Intermedio: Patrón de Ejemplo Few-Shot 
Extract key information from support tickets:

Input: "My login doesn't work and I keep getting error 403"
Output: {"issue": "authentication", "error_code": "403", "priority": "high"}

Input: "Feature request: add dark mode to settings"
Output: {"issue": "feature_request", "error_code": null, "priority": "low"}

Now process: "Can't upload files larger than 10MB, getting timeout"
Avanzado: Razonamiento de Cadena de Pensamiento 
Analyze this bug report and determine root cause.

Think step by step:
1. What is the expected behavior?
2. What is the actual behavior?
3. What changed recently that could cause this?
4. What components are involved?
5. What is the most likely root cause?

Bug: "Users can't save drafts after the cache update deployed yesterday"
Experto: Sistema de Plantillas con Variables 
Review this {language} code for {focus_area}.

Code:
{code_block}

Provide feedback on:
{checklist}

Mejores prácticas

  • Comienza simple e itera - comienza con instrucciones directas, añade complejidad solo cuando sea necesario basándote en los resultados observados
  • Muestra ejemplos en lugar de describir reglas - 2-5 pares de entrada-salida consistentemente superan a las explicaciones verbosas
  • Prueba extensamente en entradas diversas incluyendo casos extremos antes de desplegar prompts en flujos de trabajo de producción

Evitar

  • Sobre-ingeniería de prompts con estructuras complejas antes de probar instrucciones directas simples primero
  • Usar ejemplos que no coinciden con la tarea objetivo, causando comportamiento confuso o inconsistente del modelo
  • Exceder los límites de tokens con ejemplos excesivos que expulsan el contexto relevante de la ventana del prompt

Preguntas frecuentes

¿Cuántos ejemplos debo incluir para el aprendizaje few-shot?
Comienza con 2-5 pares de entrada-salida. Más ejemplos mejoran la precisión pero consumen tokens. Equilibra según la complejidad de la tarea y tu presupuesto de tokens.
¿Qué es el prompting de cadena de pensamiento y cuándo debo usarlo?
La cadena de pensamiento le pide al modelo que muestre el razonamiento paso a paso antes de la respuesta final. Úsala para problemas complejos, razonamiento matemático o cuando necesites verificar la lógica del modelo. Puede mejorar la precisión en un 30-50% en tareas analíticas.
¿Cómo sé si mi prompt necesita optimización?
Prueba en entradas diversas y mide la precisión, consistencia y uso de tokens. Si los resultados varían significativamente o no cumplen requisitos clave, las pruebas A/B sistemáticas de variaciones de prompts pueden identificar mejoras.
¿Cuál es la diferencia entre prompts de sistema y prompts de usuario?
Los prompts de sistema establecen comportamiento global, rol y restricciones que persisten a través de la conversación. Los prompts de usuario contienen contenido variable e instrucciones específicas para cada turno. Usa prompts de sistema para instrucciones estables.
¿Puedo usar estas técnicas con cualquier modelo de IA?
Sí, estos patrones funcionan en Claude, Codex y otros LLM. Sin embargo, la efectividad varía según el modelo. Prueba y ajusta según el modelo específico que estés usando.
¿Cómo manejo casos extremos y errores en prompts?
Incluye instrucciones de respaldo, solicita puntuaciones de confianza y especifica cómo indicar información faltante. Solicita interpretaciones alternativas cuando el modelo no esté seguro sobre la entrada.

Detalles del desarrollador

Autor

sickn33

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/prompt-engineering

Ref.

main

Estructura de archivos

📄 SKILL.md