Prompts listos y guías para usar mejor la IA. Aprende ingeniería de prompts, contexto, tokens, memoria, pruebas y técnicas para mejorar la calidad de las respuestas.
Entiende cuándo los ejemplos mejoran realmente un prompt, cuándo solo añaden contexto innecesario y cómo comparar zero-shot y few-shot con un conjunto de pruebas representativo.
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Compara instrucciones sin ejemplos y prompts con demostraciones mediante los mismos casos de prueba para medir formato, aciertos y coste en tokens.
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Modelo de prompt para comparar el Archivo A y el Archivo B en modo de solo lectura, detectar diferencias de estructura, valores, fórmulas y formato y generar un informe rastreable.
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Prompts listos para usar Python mediante Copilot en Excel con entradas explícitas, checkpoints, validación y trazabilidad.
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Un prompt reutilizable para analizar Excel o CSV con inventario del schema, diagnóstico de calidad, plan antes de editar, trazabilidad de cálculos y sanity checks.
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Un método reproducible para demostrar si contenido no confiable puede desviar al agente, activar herramientas, filtrar datos o persistir instrucciones antes de producción.
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En 2026, los controles clásicos de muestreo dejaron de ser universales. Vea dónde aún funcionan, dónde generan errores y qué ajustes controlan ahora la variabilidad.
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Entiende cómo los modos de memoria de Proyectos afectan instrucciones, archivos, chats y contexto externo, con diferencias por plan y pruebas de aislamiento.
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OpenAI, Claude y Gemini separan las instrucciones de alto nivel de la solicitud del usuario, pero sus APIs usan roles, campos y reglas de precedencia diferentes.
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Utilice un mensaje modular para convertir archivos PDF, diapositivas y notas en una sesión de recuperación activa, una pregunta a la vez, revisando material y revisando debilidades...
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Solicitar JSON, habilitar un modo de salida e imponer un esquema resuelve diferentes problemas. Vea cuándo cada enfoque es suficiente y dónde aún es necesario validar el contenido.
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Una guía práctica para decidir entre una llamada única y un flujo por etapas, comparando dependencias, validación, fallas, estado, latencia, costo y pruebas.
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Los errores de llamada a herramientas rara vez se resuelven con más indicaciones. Vea cómo reducir la ambigüedad con nombres específicos, descripciones de uso, esquemas restringido...
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En los modelos de razonamiento actuales, el viejo “pensar paso a paso” ha perdido espacio ante indicaciones, criterios y controles de esfuerzo orientados a objetivos.
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El almacenamiento en caché rápido reduce el costo y la latencia cuando las llamadas reutilizan el mismo prefijo. Vea cómo separar el contenido estático y variable y medir las visit...
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Una matriz práctica para elegir entre contexto largo, RAG y arquitectura híbrida considerando corpus, actualización, tipo de pregunta, citas, costo, latencia y mantenimiento.
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Si un flujo de trabajo cambió después de un cambio de modelo, conserve el mensaje como línea de base, aísle las variables y pruebe el formato, las herramientas, el contexto y los p...
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Cuando una IA comienza a ignorar reglas antiguas, el problema puede ser límites de contexto, degradación dentro de la propia ventana, instrucciones contradictorias o memoria mal en...
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Un método práctico para comparar versiones de sugerencias con casos representativos, rúbrica definida antes de las respuestas, pruebas A/B ciegas y registro de regresiones.
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