Escribes «hazme un resumen de este informe» y Claude te devuelve algo correcto, genérico y que no sirve para nada. Lo repites con otras palabras. Igual. Y llegas a la conclusión de que la IA «da respuestas flojas».
Casi nunca es la IA. Es el prompt. Claude hace exactamente lo que le pides, y si le pides poco, te da poco. La buena noticia es que escribir buenos prompts no es magia ni requiere fórmulas secretas: son un puñado de hábitos que se aprenden en una tarde y que cambian por completo la calidad de lo que recibes.
Estas son 12 técnicas, ordenadas de las que más impacto tienen a las más avanzadas, cada una con un ejemplo «antes y después» para que veas la diferencia.
1. Sé claro y directo sobre lo que quieres
La técnica más básica y la que más se incumple. Di la tarea en una frase concreta y con el verbo correcto: «redacta», «compara», «clasifica», «extrae». Si hay varias cosas que hacer, numéralas.
Antes: «Ayúdame con el email para el cliente.»
Después: «Redacta un email de 120 palabras para un cliente que lleva tres semanas de retraso en el pago de una factura de 850 €. Tono cordial pero firme. Incluye una fecha límite concreta y ofrece un plan de pago en dos cuotas.»
El segundo prompt no es más «técnico»: simplemente contiene las decisiones que el primero dejaba al azar.
2. Cuéntale para qué lo quieres y quién lo va a leer
El propósito cambia la respuesta. Un resumen para un directivo con dos minutos no se parece a uno para el equipo que ejecutará el proyecto. Indica objetivo y público y Claude ajustará el nivel, el vocabulario y lo que merece destacarse.
3. Da el material, no lo des por sabido
Claude no conoce tu empresa, tus números ni el documento que tienes abierto. Pega el texto, los datos o el borrador dentro del prompt. Si no lo haces, rellenará los huecos con lo que le parezca verosímil, y ahí nacen la mayoría de los errores y datos inventados.
Esto vale también para el contexto de fondo: «somos una tienda online de cerámica con envíos a Europa» pesa más de lo que parece.
4. Usa etiquetas XML para separar las partes
Cuando el prompt mezcla instrucciones y material (un artículo, un contrato, un correo), conviene marcar dónde acaba una cosa y empieza la otra. La documentación de Anthropic recomienda usar etiquetas tipo XML con nombres descriptivos.
<instrucciones>
Resume el documento en 5 puntos para un directivo sin conocimientos técnicos.
Señala los riesgos que menciona el texto.
</instrucciones>
<documento>
[pega aquí el texto]
</documento>No hay etiquetas «oficiales»: puedes llamarlas <contrato>, <datos>, <ejemplo>. Lo importante es que sean coherentes y que no haya ambigüedad sobre qué es qué. Con textos largos o varios documentos, esta técnica evita que Claude confunda una instrucción con contenido.
5. Muéstrale ejemplos de lo que quieres
Describir un estilo con palabras es difícil; enseñarlo con uno o dos ejemplos es fácil y muy eficaz. Es lo que se conoce como few-shot o prompting con ejemplos. Funciona especialmente bien para formatos, tonos y clasificaciones.
Clasifica cada comentario como POSITIVO, NEGATIVO o MIXTO.
«Llegó rápido y bien embalado» → POSITIVO «Bonito, pero la talla no es la que pedí» → MIXTO «No funciona y nadie contesta» → NEGATIVO
Ahora clasifica: «El diseño es genial pero se rompió al mes».
Elige ejemplos variados y que cubran los casos difíciles; si todos se parecen, Claude copiará el patrón de forma demasiado literal.
6. Pide el formato exacto de la respuesta
Si necesitas una tabla, di una tabla. Si necesitas JSON, di las claves. Si quieres tres opciones numeradas y una recomendación al final, escríbelo. Claude no puede adivinar si te sirve más un párrafo o una lista.
- Extensión: «máximo 150 palabras», «tres frases».
- Estructura: «con títulos H2», «en una tabla con columnas A, B y C».
- Lo que no quieres: «sin introducción ni despedida», «no uses viñetas».
Decir qué sí quieres suele funcionar mejor que decir qué no: «escribe en párrafos corridos» es más eficaz que «no uses listas».
7. Asígnale un rol cuando aporta algo
«Actúa como un editor con diez años de experiencia en prensa económica» cambia el enfoque y el vocabulario de la respuesta. Es útil, pero con una condición: el rol debe ir acompañado de la tarea y el contexto, no sustituirlos. «Eres un experto en marketing» a secas no mejora nada; «eres directora de marketing de una startup B2B y revisas este texto buscando claridad de propuesta de valor» sí.
8. Deja que piense antes de responder
En problemas que requieren razonar (cálculos, decisiones con varios factores, análisis de un caso), pedirle que razone paso a paso antes de dar la conclusión mejora la fiabilidad. Puedes pedirlo con una frase sencilla, o separar el razonamiento del resultado final:
Piensa el problema paso a paso dentro de <razonamiento> y da
la respuesta final, en una sola frase, dentro de <respuesta>.Algunos modelos y modos de Claude ya incluyen razonamiento extendido por sí mismos; en ese caso no hace falta insistir. Para tareas simples, pedir razonamiento solo añade ruido.
9. Divide las tareas grandes en pasos
Pedir «analiza este mercado, define una estrategia, escribe el plan y haz la presentación» en un solo mensaje produce algo superficial en todo. Encadena: primero el análisis, revisas, luego la estrategia con ese análisis delante, y así. Cada paso es más preciso y puedes corregir el rumbo antes de que el error se arrastre.
- Define el resultado final que quieres y los entregables intermedios.
- Pide el primer entregable (por ejemplo, un resumen estructurado del material).
- Revísalo y corrige lo que no encaje antes de seguir.
- Pasa ese resultado validado al paso siguiente como material de partida.
- Termina con una revisión final: coherencia, tono y datos.
10. Dale permiso para decir «no lo sé»
Un modelo ansioso por ayudar puede rellenar con algo plausible lo que no sabe. Evítalo con una instrucción explícita y con material de referencia:
Pedir cita o fuente de cada afirmación convierte la revisión en algo rápido: en lugar de fiarte, compruebas.
11. Pídele que te pregunte lo que le falte
Para tareas con mucho contexto personal (un plan, una estrategia, un texto sobre tu caso), invierte los papeles: en lugar de escribir un prompt perfecto, deja que Claude te entreviste.
Es una forma excelente de descubrir qué datos importan y de ahorrarte el síndrome de la página en blanco.
12. Itera: el primer resultado es un borrador
Los mejores resultados casi nunca salen a la primera. Trata la respuesta como un borrador y da feedback específico: «el segundo párrafo es demasiado técnico», «acorta a la mitad y conserva el dato de 850 €», «mantén el tono pero hazlo menos formal». Cuanto más concreta la corrección, más rápido converges.
Un prompt que junta las técnicas
Así queda un encargo real aplicando varias a la vez (contexto, rol, material, formato y permiso para dudar):
Errores frecuentes al escribir prompts
- Pedir demasiado a la vez sin priorizar qué importa más.
- Instrucciones contradictorias («sé breve pero explica todo con detalle»). Decide.
- Dar por hecho el contexto que solo tú conoces.
- No indicar el formato y luego quejarse de que no sirve.
- Aceptar el primer intento sin iterar.
- Copiar prompts «mágicos» de internet sin adaptarlos a tu caso: funcionan mal porque no llevan tu contexto.
Conclusión
Escribir buenos prompts es, en el fondo, comunicar bien: decir qué quieres, para qué, con qué material y cómo debe llegar el resultado. Si solo aplicas hoy tres técnicas, que sean estas: da contexto y material (2 y 3), pide el formato exacto (6) e itera con feedback concreto (12). Verás la diferencia en la primera conversación.
Para llevarlo más lejos, mira cómo convertir tus prompts repetidos en skills y cuándo usar prompts, skills, MCP o subagentes.