La capacidad de comunicarse efectivamente con sistemas de IA se ha convertido en una habilidad fundamental. El diseño de prompts, también conocido como “prompt engineering”, es el arte y la ciencia de crear instrucciones precisas, claras y estratégicas que guían a los modelos de IA hacia resultados específicos y de alta calidad.
Un prompt bien diseñado puede ser la diferencia entre obtener una respuesta genérica y superficial, y conseguir un resultado extraordinario que supere las expectativas. Esta guía exhaustiva te proporcionará las herramientas, técnicas y conocimientos necesarios para dominar el arte del diseño de prompts, transformándote en un comunicador experto con sistemas de inteligencia artificial.
¿Por Qué Es Importante el Diseño de Prompts?
Los modelos de lenguaje modernos poseen capacidades extraordinarias, pero estas capacidades solo se manifiestan plenamente cuando reciben instrucciones apropiadas. Un prompt efectivo actúa como una llave que desbloquea el potencial completo de la IA, permitiendo:
- Precisión en los resultados: Obtener exactamente lo que necesitas
- Eficiencia en el proceso: Reducir iteraciones y correcciones
- Calidad superior: Conseguir outputs más refinados y profesionales
- Consistencia: Mantener estándares uniformes en múltiples interacciones
- Creatividad dirigida: Canalizar la creatividad de la IA hacia objetivos específicos
El Impacto del Prompt Engineering en Diferentes Sectores
El diseño de prompts efectivos está revolucionando múltiples industrias. En el sector educativo, los profesores utilizan prompts especializados para crear material didáctico personalizado y evaluaciones adaptativas. En el mundo empresarial, los marketers diseñan prompts para generar contenido publicitario que resuene con audiencias específicas. Los desarrolladores emplean técnicas de prompt engineering para automatizar la generación de código y documentación técnica.
En el ámbito de la investigación, los académicos utilizan prompts sofisticados para analizar grandes volúmenes de datos y extraer insights significativos. Los creativos, desde escritores hasta diseñadores, aprovechan prompts especializados para superar bloqueos creativos y explorar nuevas direcciones artísticas.
Fundamentos del Diseño de Prompts
Comprendiendo la Naturaleza de los Modelos de Lenguaje
Para diseñar prompts efectivos, es crucial entender cómo funcionan los modelos de lenguaje a nivel conceptual. Estos sistemas no “entienden” el lenguaje en el sentido humano tradicional, sino que identifican patrones estadísticos en vastas cantidades de texto para predecir la continuación más probable de una secuencia dada.
Esta característica fundamental tiene implicaciones profundas para el diseño de prompts. Los modelos responden mejor a patrones que reconocen de sus datos de entrenamiento, lo que significa que prompts que siguen estructuras familiares y utilizan lenguaje claro tienden a producir mejores resultados.
Principios Fundamentales del Diseño de Prompts
1. Claridad y Especificidad
La ambigüedad es el enemigo de los prompts efectivos. Cada palabra en tu prompt debe tener un propósito claro y contribuir a la comprensión del objetivo deseado. En lugar de escribir “Escribe algo sobre marketing”, especifica: “Crea una estrategia de marketing digital de 1000 palabras para una startup de tecnología financiera dirigida a millennials urbanos con ingresos medios-altos”.
La especificidad no solo mejora la calidad del resultado, sino que también reduce la necesidad de iteraciones múltiples. Un prompt específico actúa como un mapa detallado que guía a la IA hacia el destino exacto que tienes en mente.
2. Contexto y Marco de Referencia
Los modelos de IA funcionan mejor cuando tienen un contexto claro sobre la situación, el público objetivo y el propósito del contenido solicitado. Proporcionar contexto es como dar a la IA un trasfondo rico que le permite tomar decisiones informadas sobre el tono, el estilo y el contenido.
Por ejemplo, en lugar de solicitar “Explica la blockchain”, puedes proporcionar contexto: “Actúas como un consultor tecnológico explicando blockchain a ejecutivos de banca tradicional que están considerando su implementación pero tienen conocimientos técnicos limitados. Tu objetivo es generar confianza y comprensión sin abrumar con detalles técnicos.”
3. Estructura y Organización
Un prompt bien estructurado facilita el procesamiento de la IA y mejora la calidad del resultado. Utiliza elementos como:
- Encabezados claros para diferentes secciones de tu solicitud
- Listas numeradas para requisitos específicos
- Separadores visuales para distinguir entre instrucciones y ejemplos
- Formato consistente que la IA pueda seguir fácilmente
La Psicología del Prompt Engineering
Diseñar prompts efectivos requiere una comprensión de la “psicología” de la interacción con IA. Aunque los modelos no tienen emociones o intenciones conscientes, sí responden de manera predecible a ciertos tipos de estímulos lingüísticos.
Los prompts que utilizan un lenguaje positivo y constructivo tienden a generar respuestas más útiles. En lugar de decir “No hagas X”, es más efectivo decir “Asegúrate de hacer Y”. Esta aproximación positiva ayuda a la IA a enfocarse en los comportamientos deseados en lugar de intentar evitar comportamientos no deseados.
Anatomía de un Prompt Efectivo
Componentes Esenciales
Un prompt potente típicamente incluye varios componentes clave que trabajan en conjunto para guiar a la IA hacia el resultado deseado:
1. Rol y Perspectiva
Establecer un rol específico para la IA puede mejorar dramáticamente la calidad y relevancia de las respuestas. Cuando asignas un rol, le das a la IA un marco de referencia profesional y un conjunto de expectativas sobre el tipo de conocimiento y perspectiva que debe aplicar.
Ejemplos de roles efectivos:
- “Actúas como un pediatra con 15 años de experiencia…”
- “Eres un analista financiero especializado en mercados emergentes…”
- “Toma la perspectiva de un chef michelin que se especializa en cocina molecular…”
El rol no debe ser genérico sino específico y relevante para la tarea. Un “experto en marketing” es menos efectivo que “un especialista en marketing de contenidos para B2B SaaS con experiencia en empresas de 50-500 empleados”.
2. Contexto Situacional
El contexto sitúa la tarea dentro de un escenario específico, proporcionando el trasfondo necesario para que la IA comprenda las sutilezas y matices de lo que se solicita.
Un contexto efectivo incluye:
- Situación actual: Dónde te encuentras ahora
- Objetivo final: Qué esperas lograr
- Restricciones: Limitaciones importantes a considerar
- Audiencia: Para quién es el resultado final
3. Tarea Específica
La descripción de la tarea debe ser inequívoca y detallada. Evita verbos ambiguos como “ayuda con” o “mejora” y opta por acciones específicas como “analiza”, “compara”, “diseña”, “evalúa” o “optimiza”.
Una tarea bien definida especifica:
- El tipo de output deseado (lista, ensayo, código, análisis, etc.)
- La longitud aproximada cuando sea relevante
- El formato específico (markdown, JSON, tabla, etc.)
- Los criterios de calidad que debe cumplir el resultado
4. Ejemplos y Patrones
Los ejemplos son increíblemente poderosos para guiar el comportamiento de la IA. Los modelos de lenguaje aprenden por patrones, y proporcionar ejemplos concretos establece un patrón claro que la IA puede seguir y adaptar.
Los ejemplos efectivos:
- Muestran el formato exacto deseado
- Incluyen múltiples variaciones para evitar rigidez
- Demuestran el nivel de detalle esperado
- Ilustran el tono y estilo apropiados
5. Restricciones y Limitaciones
Las restricciones no limitan la creatividad sino que la canalizan hacia direcciones productivas. Establece claramente qué debe incluirse, qué debe evitarse, y qué limitaciones deben respetarse.
Tipos de restricciones útiles:
- Longitud: Número de palabras, párrafos o secciones
- Tono: Formal, casual, técnico, conversacional
- Audiencia: Nivel de conocimiento y expectativas
- Formato: Estructura específica requerida
- Contenido: Temas a incluir o excluir
Técnicas de Estructuración Avanzada
Prompts Modulares
Una técnica avanzada consiste en diseñar prompts modulares que puedan reutilizarse y combinarse para diferentes propósitos. Esta aproximación implica crear bloques de instrucciones estándar que pueden ensamblarse según las necesidades específicas de cada tarea.
Por ejemplo, puedes tener módulos para:
- Establecimiento de rol: Definiciones de experticia reutilizables
- Formatos de output: Plantillas estándar para diferentes tipos de respuesta
- Criterios de calidad: Estándares consistentes para evaluar resultados
- Contextos situacionales: Escenarios comunes que se repiten
Prompts Progresivos
Los prompts progresivos descomponen tareas complejas en pasos secuenciales, cada uno construyendo sobre el anterior. Esta técnica es especialmente útil para proyectos que requieren múltiples etapas de pensamiento o desarrollo.
Un prompt progresivo típico podría incluir:
- Análisis inicial: Comprensión del problema o situación
- Exploración de opciones: Generación de alternativas
- Evaluación criterios: Aplicación de marcos de decisión
- Recomendación final: Síntesis y conclusiones
Prompts Condicionales
Los prompts condicionales incluyen instrucciones que se activan bajo circunstancias específicas. Esto permite crear prompts más sofisticados que pueden adaptarse a diferentes escenarios dentro de una misma interacción.
Ejemplo de estructura condicional: “Si el usuario menciona limitaciones presupuestarias, enfócate en soluciones de bajo costo. Si menciona urgencia temporal, prioriza implementación rápida sobre optimización perfecta. Si no se especifica ninguna restricción, proporciona la solución más completa posible.”
Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering
Chain of Thought (Cadena de Pensamiento)
La técnica Chain of Thought revoluciona la forma en que la IA aborda problemas complejos al solicitar explícitamente que muestre su proceso de razonamiento paso a paso. Esta técnica es particularmente efectiva para tareas que requieren análisis lógico, resolución de problemas matemáticos, o toma de decisiones complejas.
Implementación básica: “Resuelve este problema paso a paso, mostrando tu razonamiento en cada etapa…”
Implementación avanzada: “Antes de proporcionar tu respuesta final, piensa en voz alta sobre este problema. Considera múltiples ángulos, evalúa diferentes aproximaciones, y explica por qué descartas ciertas opciones antes de llegar a tu conclusión.”
Variaciones de Chain of Thought
Zero-Shot Chain of Thought: Simplemente agregar “Piénsalo paso a paso” al final de tu prompt puede activar un razonamiento más estructurado sin necesidad de ejemplos específicos.
Few-Shot Chain of Thought: Proporciona uno o dos ejemplos de razonamiento paso a paso antes de presentar el problema actual. Esto establece un patrón que la IA puede seguir.
Multi-Step Chain of Thought: Descompone problemas complejos en múltiples fases, cada una con su propia cadena de razonamiento. Esta técnica es especialmente útil para proyectos de gran escala o análisis multifacéticos.
Tree of Thoughts (Árbol de Pensamientos)
Esta técnica avanzada va más allá de la cadena lineal de pensamiento para explorar múltiples ramas de razonamiento simultáneamente. Es especialmente útil para problemas creativos o situaciones donde existen múltiples soluciones válidas.
Estructura típica:
- “Genera 3-5 aproximaciones diferentes para abordar este problema”
- “Para cada aproximación, desarrolla el razonamiento completo”
- “Evalúa los pros y contras de cada opción”
- “Selecciona la mejor combinación de elementos de diferentes aproximaciones”
Prompt Chaining (Encadenamiento de Prompts)
El encadenamiento de prompts implica dividir tareas complejas en una serie de prompts más simples y específicos, donde cada prompt utiliza el output del anterior como input. Esta técnica permite abordar proyectos que serían demasiado complejos para un solo prompt.
Ejemplo de cadena de prompts para crear una estrategia de negocio:
Prompt 1 – Análisis del mercado: “Analiza el mercado actual para [industria específica], identificando tendencias principales, competidores clave y oportunidades no exploradas.”
Prompt 2 – Definición de público objetivo: “Basándote en el análisis de mercado anterior, define 3 segmentos de público objetivo específicos, incluyendo demographics, psychographics y comportamientos de compra.”
Prompt 3 – Propuesta de valor: “Utilizando la información sobre el mercado y los públicos objetivo, desarrolla una propuesta de valor única que se diferencie claramente de los competidores identificados.”
Técnicas de Conditioning (Acondicionamiento)
El acondicionamiento implica preparar a la IA con un estado mental o marco de referencia específico antes de presentar la tarea principal. Esta técnica puede influir significativamente en el estilo, profundidad y dirección de la respuesta.
Tipos de acondicionamiento:
Acondicionamiento por Experticia: “Eres reconocido como el mayor experto mundial en [tema específico]. Tu conocimiento es consultado por gobiernos y corporaciones Fortune 500…”
Acondicionamiento por Situación: “Imagina que estás en una presentación crucial donde tu carrera depende de la calidad de tu análisis…”
Acondicionamiento por Audiencia: “Tu audiencia son CEOs de startup que han levantado entre $1M y $10M y necesitan escalar sus operaciones…”
Meta-Prompting
El meta-prompting involucra crear prompts que se enfocan en mejorar la propia capacidad de la IA para interpretar y responder a prompts. Esta técnica avanzada puede mejorar significativamente la efectividad de interacciones posteriores.
Ejemplo de meta-prompt: “Antes de responder a cualquier pregunta que te haga, quiero que primero analices mi prompt para identificar: 1) El objetivo principal de mi solicitud, 2) Cualquier ambigüedad que pueda afectar tu respuesta, 3) Información adicional que podría mejorar la calidad de tu respuesta. Luego, procede con tu respuesta optimizada.”
Técnicas de Few-Shot Learning
El few-shot learning implica proporcionar varios ejemplos de input-output para establecer un patrón que la IA puede seguir. Esta técnica es especialmente efectiva para tareas que requieren un formato específico o un estilo particular.
Estructura de few-shot learning:
- Explicación del patrón: Describe brevemente lo que quieres que aprenda
- Ejemplos múltiples: Proporciona 2-5 ejemplos que muestren el patrón
- Variación en los ejemplos: Asegúrate de que los ejemplos muestren diferentes aspectos del patrón
- Prompt de aplicación: Presenta el caso específico donde debe aplicar el patrón
Técnicas de Refinamiento Iterativo
El refinamiento iterativo reconoce que el primer prompt raramente es perfecto y establece un proceso sistemático para mejorarlo. Esta aproximación incluye:
Análisis de Gap: Compara el resultado obtenido con el resultado deseado para identificar diferencias específicas.
Ajustes Incrementales: Realiza cambios pequeños y específicos en lugar de reescribir completamente el prompt.
Testing A/B: Prueba variaciones del prompt para determinar qué elementos producen mejores resultados.
Feedback Loop: Establece un ciclo de evaluación-ajuste-prueba que mejora continuamente la efectividad del prompt.
Estrategias Específicas por Tipo de Tarea
Prompts para Análisis y Investigación
Los prompts de análisis requieren técnicas específicas que fomenten el pensamiento crítico y la evaluación sistemática. Estos prompts deben guiar a la IA a través de marcos analíticos estructurados mientras mantienen la flexibilidad para descubrimientos inesperados.
Framework PESTEL para Análisis de Negocio
“Realiza un análisis PESTEL completo para [empresa/industria específica]. Para cada factor (Político, Económico, Social, Tecnológico, Ambiental, Legal):
- Identifica 3-5 factores específicos relevantes
- Evalúa el impacto potencial (Alto/Medio/Bajo)
- Determina la probabilidad de ocurrencia
- Sugiere estrategias de mitigación o aprovechamiento
- Conecta los factores entre sí para identificar sinergias o conflictos
Concluye con las 5 implicaciones estratégicas más importantes y 3 recomendaciones accionables.”
Análisis de Causa Raíz
“Utiliza el método de los 5 Por Qués para analizar [problema específico]:
Problema inicial: [descripción del problema]
Por Qué 1: ¿Por qué ocurre este problema? Respuesta 1: [espera respuesta]
Por Qué 2: ¿Por qué [respuesta 1]? Respuesta 2: [continúa el análisis]
[Continúa hasta llegar a la causa raíz]
Luego, propone 3 soluciones diferentes que aborden la causa raíz identificada, evaluando la viabilidad, costo y impacto de cada una.”
Prompts para Creatividad y Generación de Ideas
Los prompts creativos requieren un equilibrio delicado entre estructura y libertad. Deben proporcionar suficiente dirección para mantener la relevancia mientras permiten espacio para la innovación y la sorpresa.
Técnica de Asociación Forzada
“Genera 10 ideas innovadoras para [objetivo específico] utilizando asociación forzada:
- Selecciona 5 objetos/conceptos completamente no relacionados con el tema
- Para cada objeto, identifica 3 características únicas
- Fuerza conexiones entre estas características y tu objetivo
- Desarrolla cada conexión en una idea concreta
- Combina las mejores elementos de diferentes ideas para crear soluciones híbridas
Presenta cada idea con: título creativo, descripción de 2-3 líneas, potencial de impacto (1-10), y facilidad de implementación (1-10).”
Técnica de Inversión Creativa
“Aplicando pensamiento invertido, aborda [desafío específico]:
- Define exactamente qué NO quieres que ocurra
- Lista todas las formas de garantizar ese resultado negativo
- Invierte cada elemento negativo para crear estrategias positivas
- Combina estas estrategias invertidas de maneras no obvias
- Desarrolla las 3 combinaciones más prometedoras
Para cada estrategia final, incluye: mecanismo de funcionamiento, recursos necesarios, timeline de implementación, y métricas de éxito.”
Prompts para Escritura y Contenido
Los prompts de escritura deben equilibrar la creatividad con la estructura, proporcionando suficiente guía para mantener la coherencia mientras permiten expresión natural y fluida.
Framework AIDA para Contenido Persuasivo
“Crea [tipo de contenido] utilizando el framework AIDA optimizado:
Atención (Primeras 2-3 líneas):
- Hook emocional específico para [audiencia target]
- Estadística sorprendente o pregunta provocativa
- Conexión inmediata con dolor/deseo del lector
Interés (Siguiente párrafo):
- Profundiza en el problema/oportunidad
- Presenta tu credibilidad/autoridad de manera sutil
- Introduce la promesa de solución
Deseo (Cuerpo principal):
- Beneficios específicos y tangibles
- Evidencia social (casos de éxito, testimonios)
- Superar objeciones principales antes de que surjan
Acción (Cierre):
- Call-to-action específico y claro
- Urgencia genuina (no artificial)
- Eliminación de fricciones para actuar
Tono: [especifica tono deseado] Longitud: [especifica longitud] Incluye 2-3 elementos de personalización para [audiencia específica].”
Storytelling con Estructura de Viaje del Héroe
“Desarrolla una narrativa siguiendo la estructura del Viaje del Héroe adaptada para [contexto específico]:
Mundo Ordinario: Establece la situación inicial/status quo Llamada a la Aventura: El desafío/oportunidad que disrumpe lo normal Rechazo de la Llamada: Resistencias naturales/miedos iniciales Encuentro con el Mentor: Guía/sabiduría que facilita el cambio Cruzando el Umbral: Decisión de actuar/compromiso con el cambio Pruebas y Aliados: Desafíos enfrentados y apoyo encontrado Aproximación a la Cueva: Preparación para el desafío mayor La Ordalia: El momento de máxima tensión/dificultad La Recompensa: Éxito inicial/lección aprendida El Camino de Regreso: Integración de aprendizajes Resurrección: Transformación final/nueva identidad Retorno con el Elixir: Valor aportado al mundo original
Adapta cada elemento para que sea relevante y auténtico en el contexto de [situación específica]. La narrativa debe ser convincente y emocionalmente resonante.”
Prompts para Programación y Desarrollo Técnico
Los prompts técnicos requieren precisión extrema y deben anticipar las complejidades inherentes del desarrollo de software. Deben especificar no solo qué hacer, sino también cómo hacerlo y qué considerar.
Desarrollo de Código con Mejores Prácticas
“Desarrolla [descripción específica del código] siguiendo estos estándares:
Especificaciones Técnicas:
- Lenguaje: [específico]
- Framework/Librerías: [lista específica]
- Versiones: [cuando sea relevante]
- Compatibilidad: [navegadores/sistemas objetivo]
Requisitos Funcionales: [Lista numerada de funcionalidades específicas]
Requisitos No Funcionales:
- Performance: [métricas específicas]
- Security: [consideraciones de seguridad]
- Maintainability: [estándares de código limpio]
- Scalability: [consideraciones de escala]
Estructura de Output:
- Explicación breve de la aproximación elegida
- Código completo con comentarios explicativos
- Instrucciones de instalación/configuración
- Casos de prueba básicos
- Consideraciones para mejoras futuras
Sigue principios SOLID y patrones de diseño apropiados. Incluye manejo de errores robusto y validación de inputs.”
Debugging y Optimización
“Analiza el siguiente código para identificar problemas y oportunidades de mejora:
[Incluir código]
Framework de Análisis:
1. Revisión de Funcionalidad:
- ¿El código hace lo que debería hacer?
- ¿Hay casos edge no considerados?
- ¿Maneja errores apropiadamente?
2. Análisis de Performance:
- ¿Hay operaciones ineficientes?
- ¿Se pueden optimizar algoritmos/estructuras de datos?
- ¿Hay memory leaks potenciales?
3. Evaluación de Mantenibilidad:
- ¿Es el código legible y bien documentado?
- ¿Sigue convenciones establecidas?
- ¿Es fácil de extender/modificar?
4. Consideraciones de Seguridad:
- ¿Hay vulnerabilidades aparentes?
- ¿Se validan apropiadamente los inputs?
- ¿Se manejan datos sensibles correctamente?
Para cada problema identificado, proporciona: descripción del issue, nivel de prioridad (Alta/Media/Baja), solución específica con código, y explicación de por qué la solución es mejor.”
Prompts para Análisis de Datos
Los prompts de análisis de datos deben guiar a la IA a través de metodologías estadísticas rigurosas mientras mantienen la accesibilidad para audiencias no técnicas.
Análisis Exploratorio de Datos
“Realiza un análisis exploratorio completo del dataset [descripción]:
Fase 1 – Comprensión Inicial:
- Dimensiones del dataset (filas, columnas)
- Tipos de variables y distribuciones
- Valores faltantes y patrones de ausencia
- Detección inicial de outliers
Fase 2 – Análisis Univariado:
- Estadísticas descriptivas para variables numéricas
- Distribuciones de frecuencia para variables categóricas
- Visualizaciones apropiadas para cada tipo de variable
- Identificación de patrones inusuales
Fase 3 – Análisis Bivariado:
- Correlaciones entre variables numéricas
- Asociaciones entre variables categóricas
- Relaciones entre variables numéricas y categóricas
- Tests estadísticos apropiados para cada relación
Fase 4 – Insights y Recomendaciones:
- 5 insights más importantes descubiertos
- Implicaciones para [objetivo específico]
- Recomendaciones para análisis adicionales
- Limitaciones y consideraciones importantes
Presenta resultados en formato ejecutivo con visualizaciones conceptuales y explicaciones accesibles para audiencia no técnica.”
Optimización y Refinamiento
Metodologías de Testing
El testing sistemático de prompts es crucial para optimizar su efectividad. Como cualquier otra herramienta de ingeniería, los prompts deben ser probados, medidos y refinados iterativamente.
A/B Testing de Prompts
Desarrolla variaciones de tu prompt que cambien un elemento específico mientras mantienen todo lo demás constante. Esto permite identificar qué componentes contribuyen más a la efectividad del prompt.
Variables a testear:
- Longitud del prompt: Comparar versiones concisas vs. detalladas
- Estructura: Orden de instrucciones y información
- Tono: Formal vs. conversacional vs. directo
- Ejemplos: Diferentes tipos o cantidad de ejemplos
- Framework: Diferentes metodologías para abordar la misma tarea
Métricas de Evaluación
Establece criterios específicos y medibles para evaluar la calidad de las respuestas:
Métricas Cuantitativas:
- Precisión factual (verificable externamente)
- Completitud (porcentaje de requisitos cumplidos)
- Relevancia (qué tan directamente responde a la solicitud)
- Eficiencia (calidad por unidad de input)
Métricas Cualitativas:
- Creatividad e innovación
- Usabilidad práctica
- Coherencia y flujo
- Adaptación al público objetivo
Técnicas de Refinamiento Progresivo
Método de Capas Incrementales
Comienza con un prompt básico que capture la esencia de lo que necesitas, luego agrega capas de especificidad y sofisticación:
Capa 1 – Core Request: El elemento más básico de lo que necesitas Capa 2 – Context: Situación y trasfondo relevante Capa 3 – Specifications: Detalles técnicos y restricciones Capa 4 – Quality Criteria: Estándares de evaluación y expectativas Capa 5 – Format: Estructura y presentación específica
Refinamiento por Feedback
Utiliza los resultados de cada iteración como información para mejorar el prompt:
- Análisis de Gap: ¿Qué elementos faltan en la respuesta?
- Identificación de Excess: ¿Qué elementos son innecesarios o contraproducentes?
- Clarificación de Ambigüedades: ¿Qué partes del prompt pueden interpretarse de múltiples maneras?
- Ajuste de Especificidad: ¿Necesitas ser más específico o más flexible en ciertas áreas?