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Desarrollo con IA

Curso de prompt engineering para equipos técnicos

Prompts que se comportan igual en producción que en la demo.

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Un prompt que funciona en el chat no siempre funciona en producción: cambia un dato de entrada y la respuesta sale en otro formato, el modelo ignora una instrucción o el coste se dispara. Este curso trata el prompt engineering como ingeniería: con estructura, pruebas y control de versiones.

Trabajamos las técnicas que más impacto tienen en aplicaciones reales: instrucciones de sistema robustas, salidas estructuradas que se pueden validar, ejemplos bien elegidos, razonamiento, gestión del contexto largo y caché. Y terminamos con lo que suele faltar: conjuntos de casos de prueba para cambiar un prompt sin miedo.

Qué aprenderás

  • Escribir instrucciones de sistema claras, robustas y mantenibles
  • Obtener salidas estructuradas fiables para integrarlas en código
  • Usar ejemplos, razonamiento y descomposición de tareas
  • Gestionar el contexto y el coste en aplicaciones reales
  • Versionar y probar los prompts como cualquier otro código

Temario

8 módulos, de los fundamentos al proyecto final.

  1. Cómo procesa un modelo un prompt

    • Tokens, ventana de contexto y temperatura
    • Diferencias entre modelos y proveedores

  2. Anatomía de un buen prompt

    • Rol, contexto, tarea, restricciones y formato
    • Instrucciones del sistema frente a mensajes del usuario
    • Delimitar los datos con etiquetas

  3. Ejemplos y razonamiento

    • Few-shot y elección de ejemplos
    • Pedir que razone antes de responder y modelos de razonamiento
    • Descomponer tareas en cadenas de prompts

  4. Salidas estructuradas

    • JSON con esquema y validación
    • Extracción y clasificación fiables
    • Qué hacer cuando la salida no es válida

  5. Contexto largo y coste

    • Ordenar documentos largos dentro del prompt
    • Caché de prompts
    • Elegir el modelo adecuado para cada tarea

  6. Prompts para código y QA

    • Generar, revisar y explicar código
    • Casos de prueba y datos sintéticos

  7. Probar y versionar

    • Conjuntos de casos de prueba
    • Comparar versiones de un prompt
    • Prompts en el repositorio y en la integración continua

  8. Seguridad

    • Inyección de instrucciones
    • Filtrar la entrada y la salida

Herramientas con las que practicarás

  • API de OpenAI, Anthropic o Google
  • Python o TypeScript
  • promptfoo

Proyecto práctico

Diseñas, pruebas y versionas el prompt de una tarea real de tu equipo (extracción, clasificación o generación), con un conjunto de casos de prueba que mide su calidad antes y después de cada cambio.

Requisitos

  • Programación básica en cualquier lenguaje.

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