[Traducción] Estrategias de prompt engineering para obtener mejores resultados con Claude-3 (feat. Anthropic)

Introducción

Hace alrededor de mediados del año pasado, traduje y resumí seis estrategias de redacción de prompts para obtener mejores respuestas usando modelos de ChatGPT de OpenAI. Más recientemente, al empezar a usar Claude-3 de forma más seria, noté que los prompts de ejemplo tenían un matiz ligeramente distinto.

Mientras buscaba material de referencia para ver si había alguna diferencia, encontré la documentación de prompt engineering publicada por Anthropic y la leí por encima. Como parecía coincidir bastante con las seis estrategias de redacción de prompts que había organizado OpenAI, en lugar de resumir todo el documento, le pedí a ChatGPT, el modelo competidor(...), que hiciera un resumen breve.

Échenle un vistazo y, si sienten que falta algo, revisen también la serie Buenas prácticas de GPT de OpenAI: resumen. Seis estrategias de redacción de prompts para obtener mejores respuestas (Six strategies for getting better results) junto con el texto original de Anthropic. :D

Presentación

Este documento trata sobre las estrategias de prompt engineering de Claude-3. Al usar estas estrategias, es posible mejorar el rendimiento de Claude-3 y ajustar con mayor precisión sus respuestas para casos de uso específicos. Estas técnicas no son imprescindibles, pero pueden ayudar a mejorar tanto la entrada como la salida de Claude.

El prompt engineering es una ciencia experimental que implica iterar y probar prompts para optimizar el rendimiento. Es decir, avanza mediante desarrollo y evaluación iterativos, desde tareas como extracción de entidades, preguntas y respuestas, y resumen de texto, hasta trabajos más complejos. En ese proceso se incluyen pasos como generar distintos casos de prueba, desarrollar prompts iniciales y evaluar y ajustar la respuesta del modelo.

En comparación con Claude y otros modelos de IA, Claude-3 se diferencia porque puede mejorar su rendimiento mediante diversas técnicas de prompt engineering, como asignarle un rol específico o usar etiquetas XML. Estas técnicas ayudan a que Claude produzca resultados más precisos y consistentes.

Técnicas principales

Las siguientes son las técnicas principales descritas en el documento:

Preguntar de forma clara y directa (Be clear & direct

Proporciónale a Claude instrucciones claras y contexto para indicar la respuesta que deseas:

1. Proporcionar contexto e instrucciones detalladas: Para que Claude realice una tarea con precisión, debes darle tanto contexto como sea posible e instrucciones detalladas. Por ejemplo, en una solicitud para eliminar información personal, esto incluye indicar con claridad qué información debe eliminarse y cómo debe hacerse.

Role	Prompt
User	We want to anonymize some text by removing all personally identifiable information (PII).

Please follow these steps:

1. Replace all instances of names, phone numbers, and home and email addresses with 'XXX'.
2. If the text contains no PII, copy it word-for-word without replacing anything.
3. Output only the processed text, without any additional commentary.

Here is the text to process: {{TEXT}}|

2. Usar listas numeradas o viñetas: Al dar instrucciones para tareas complejas, usar listas numeradas o viñetas para separar las indicaciones puede ayudar a Claude a comprenderlas y seguirlas mejor. Por ejemplo, en una instrucción para convertir un capítulo de un libro de texto en un plan de clase, puedes separar claramente cada paso.

Role	Prompt
User	Your task is turn the given textbook chapter into a comprehensive lesson plan. To do this task, you should:

1. Extract and summarize key concepts by section
2. Convert each extracted concept into a 30 minute lesson plan, including a list of questions to check comprehension.
3. Design an accompanying homework assignment that reinforces learnings from this chapter.

Here is the chapter: {{CHAPTER}}|

3. Especificar concretamente lo que quieres: Si quieres una respuesta clara o una postura específica de Claude, debes expresarlo de manera explícita. Por ejemplo, ante la pregunta “¿Quién es el mejor jugador de básquetbol de todos los tiempos?”, puedes exigirle que elija a un solo jugador en concreto.

Role	Prompt
User	(mal ejemplo) Who is the best basketball player of all time?
(buen ejemplo) Who is the best basketball player of all time? Yes, there are differing opinions, but if you absolutely had to pick one player, who would it be?
Assistant (Claude's response)	There is no definitive answer to who is the best basketball player of all time, as reasonable people can disagree on this. However, if forced to choose just one player, I would say Michael Jordan is most commonly considered the GOAT (Greatest Of All Time) based on his exceptional talent, championships, awards, and cultural impact on the game of basketball. But others like LeBron James, Kareem Abdul-Jabbar, Wilt Chamberlain and Bill Russell are also frequently mentioned in the debate. It's a subjective call without a clear consensus.

4. La regla de oro de los prompts claros: Muéstrale el prompt a otra persona y verifica si puede ejecutar las instrucciones tal como están escritas. Esto también aplica a Claude y ayuda a comprobar si las instrucciones son realmente claras.

Proporcionar ejemplos (Use examples

Incluye ejemplos en el prompt para describir el formato o estilo de salida que deseas.

1. ¿Por qué usar ejemplos?: Usar ejemplos ayuda a Claude a entender mejor las instrucciones dadas y a captar con claridad el formato de salida deseado. Esto puede ayudar a que el modelo genere resultados más precisos y consistentes.

2. Cómo crear ejemplos efectivos: Un ejemplo efectivo debe mostrar con claridad la entrada y la salida esperada. Los ejemplos deben reflejar casos de uso reales e incluir suficiente información para que Claude pueda aprender de ellos.

Role	Content
User	Te daré algunas citas. Extrae el autor del bloque de cita.

Aquí tienes un ejemplo: Cita: "When the reasoning mind is forced to confront the impossible again and again, it has no choice but to adapt." ― N.K. Jemisin, The Fifth Season Autor: N.K. Jemisin

Cita: "Some humans theorize that intelligent species go extinct before they can expand into outer space. If they're correct, then the hush of the night sky is the silence of the graveyard." ― Ted Chiang, Exhalation Autor:| |Assistant (respuesta de Claude)|Ted Chiang|

3. Dar formato a la salida: al usar ejemplos para especificar el formato de salida deseado, puedes hacer que Claude entregue resultados de una manera predecible y consistente. Esto es especialmente útil en tareas como extracción de datos o generación de informes.

Role	Content
User	``
Texto: Sarah Martinez, a dedicated nurse, was known for her compassionate care at the local hospital. David Thompson, an innovative software engineer, worked tirelessly on groundbreaking projects.
Output:

1. Sarah Martinez [NURSE]
2. David Thompson [SOFTWARE ENGINEER] ``

`` Texto: Chef Oliver Hamilton has transformed the culinary scene with his farm-to-table restaurant. Just down the street, you'll find the library, where head librarian Elizabeth Chen has worked diligently to create a welcoming space for all. Output:

1. Oliver Hamilton [CHEF]
2. Elizabeth Chen [LIBRARIAN] ``

Texto: At the town's bustling farmer's market, you'll find Laura Simmons, a passionate organic farmer known for her delicious produce. In the community center, Kevin Alvarez, a skilled dance instructor, has brought the joy of movement to people of all ages. Output:| |Assistant (respuesta de Claude)|1. Laura Simmons [ORGANIC FARMER] 2. Kevin Alvarez [DANCE INSTRUCTOR]|

4. Precauciones: al usar ejemplos, debes tener cuidado de no depender de datos demasiado limitados y evitar que Claude se apoye en exceso solo en patrones específicos.

5. Iteración y revisión: si no obtuviste el resultado deseado con los ejemplos iniciales, debes mejorarlos gradualmente modificándolos o agregando nuevos ejemplos. A través de este proceso, puedes seguir mejorando la salida del modelo.

   • Analizar los resultados: busca patrones en las respuestas de Claude que difieran de lo que quieres. Esto puede ayudarte a identificar partes donde los ejemplos son poco claros o ambiguos, o donde más ejemplos podrían ser útiles.

   • Agregar ejemplos: si Claude tiene dificultades con cierto tipo de entrada, proporciona ejemplos adicionales que aborden específicamente ese escenario.

   • Modificar ejemplos existentes: a veces, un pequeño ajuste en un ejemplo puede marcar una gran diferencia. Experimenta con distintas expresiones, formatos o estructuras para descubrir qué funciona mejor.

   • Pedir ayuda a Claude: ¡redactar buenos ejemplos no es fácil! Puedes pedirle a Claude que evalúe la diversidad o relevancia de los ejemplos para la tarea dada, o usar un conjunto de ejemplos existentes como referencia para crear nuevos ejemplos.

Asignarle un rol a Claude (Give Claude a role)

Para mejorar el rendimiento según cada caso de uso, asígnale a Claude un rol específico, como el de un experto:

1. Cómo funciona el role prompting: al darle a Claude un rol concreto, puedes hacer que entienda y responda con mayor precisión a una situación o problema específico. Por ejemplo, si le asignas a Claude el rol de “experto en matemáticas” para resolver problemas matemáticos, puede rendir mejor.

2. Cuándo usar role prompting: conviene usar role prompting especialmente al realizar tareas técnicas o complejas, o cuando se necesita un estilo de comunicación específico. Este método también ayuda a mejorar el rendimiento base de Claude.

Por ejemplo, cuando tengas que resolver un problema como There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there?, puedes usar un enfoque como este:

Role	Content
User	You are a master logic bot designed to answer complex logic problems. Solve this logic puzzle. There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there?
Assistant (respuesta de Claude)	[Automatically outputting thinking step by step as part of its training...] Without additional clarification or assumptions, the logic puzzle does not provide enough information to determine the exact number of ducks. The answer could range from a minimum of 3 ducks to a maximum of 5 ducks, depending on the interpretation of the given information.

3. Ejemplos de role prompting: hay ejemplos donde se le asignan a Claude distintos roles, como maestro de preescolar o profesor universitario, para explicar a diferentes audiencias “por qué el cielo es azul”. Según el rol, el estilo de explicación de Claude cambia.

Role	Content
User	You are a kindergarten teacher. Succinctly explain why the sky is blue to your students.
Assistant (Claude's response)	¿Alguna vez te has preguntado por qué el cielo se ve tan bonito y azul? ¡La razón es la luz del sol! Cuando los rayos del sol brillan a través de la atmósfera de la Tierra, chocan con muchísimas moléculas diminutas de gas en el aire. Los colores azules de la luz solar se dispersan y rebotan por todas partes gracias a estas moléculas. ¡Y eso es lo que hace que el cielo se vea azul para nuestros ojos! ¿No es genial? El brillante cielo azul es como la gran pintura colorida de la naturaleza hecha solo para nosotros.

Role	Content
User	You are a graduate physics professor. Succinctly explain why the sky is blue to your students.
Assistant (Claude's response)	El cielo se ve azul debido al fenómeno de la dispersión de Rayleigh de la luz solar por las moléculas de la atmósfera terrestre. La luz solar, que está compuesta por un espectro de longitudes de onda, interactúa con las moléculas gaseosas de la atmósfera. Las longitudes de onda más cortas de la luz visible, correspondientes a los colores azul y violeta, son dispersadas con mayor eficiencia por estas moléculas que las longitudes de onda más largas.

Esta dispersión selectiva de las longitudes de onda azules más cortas en todas direcciones por las moléculas atmosféricas es lo que hace que el cielo se vea azul cuando se observa desde la superficie de la Tierra. Las longitudes de onda más largas del rojo y el naranja, al dispersarse menos, tienden a atravesar la atmósfera más directamente, dando lugar a los tonos rojizos que vemos durante el amanecer y el atardecer, cuando la luz solar tiene que recorrer una mayor profundidad de la atmósfera.|

4. Consejos para un prompting de roles efectivo: al asignarle un rol a Claude, es importante proporcionar contexto específico e información sobre ese rol. Debes experimentar con distintos roles y prompts para encontrar el enfoque óptimo.

Uso de etiquetas XML (Use XML tags)

Puedes usar etiquetas XML para estructurar el prompt y la respuesta y así mejorar la claridad:

1. ¿Qué son las etiquetas XML?: las etiquetas XML se usan para envolver contenido entre etiquetas angulares, como contenido. Estas etiquetas ayudan a Claude a comprender mejor el contexto y a generar resultados más precisos al separar instrucciones, ejemplos o datos de entrada. En cuanto al nombre de las etiquetas, no hay etiquetas XML estándar con las que Claude funcione especialmente mejor. Por ejemplo, funciona igual de bien que. Sin embargo, al usar la función de llamadas a funciones, sí debes usar nombres de etiquetas específicos.

2. Por qué usar etiquetas XML: usar etiquetas XML permite distinguir con claridad las distintas partes del prompt, lo que puede guiar respuestas más precisas. Es especialmente útil al trabajar con prompts complejos o con múltiples entradas.

3. Cómo usar etiquetas XML: puedes usar etiquetas XML para separar instrucciones, contenido y ejemplos, y también al procesar plantillas de prompts con entradas variables para indicar dónde debe insertarse el contenido:

Role	Content
User	Please analyze this document and write a detailed summmary memo according to the instructions below, following the format given in the example:
``
{{DOCUMENT}}
``

{{DETAILED_INSTRUCTIONS}}

{{EXAMPLE}}|

A continuación, un ejemplo de una entrada variable específica:

Role	Content
User	I will tell you the name of an animal. Please respond with the noise that animal makes.
{{ANIMAL}}

También se usa al solicitar resultados estructurados:

Role	Content
User	Please extract the key details from the following email and return them in XML tags:

• Sender name in `` tags
• Main topic in `` tags
• Any deadlines or dates mentioned in `` tags

`` From: John Smith To: Jane Doe Subject: Project X Update

Hi Jane,

I wanted to give you a quick update on Project X. We've made good progress this week and are on track to meet the initial milestones. However, we may need some additional resources to complete the final phase by the August 15th deadline.

Can we schedule a meeting next week to discuss the budget and timeline in more detail?

Thanks, John ``|

Podrías recibir una respuesta como esta:

Role	Content
Assistant (Claude's response)	John Smith
Project X Update
``August 15th
`

4. Buenas prácticas para usar XML: Para aprovechar al máximo las etiquetas XML, ten en cuenta los siguientes consejos:

   • Usa nombres de etiquetas descriptivos que reflejen el contenido incluido en ellas, como , o ``.

   • Debes mantener la consistencia en los nombres de las etiquetas a lo largo de todo el prompt, y las etiquetas deben usarse en pares de etiqueta de apertura y etiqueta de cierre.

   • Puedes anidar etiquetas cuando sea necesario, pero dependiendo de la complejidad, puede haber una degradación del rendimiento si hay más de 5 capas de anidación.

Encadenar prompts (Chain prompts)

Obtén mejores resultados dividiendo las tareas complejas en pasos más pequeños y fáciles de gestionar:

1. ¿Qué es el encadenamiento de prompts? (What is prompt chaining?): El encadenamiento de prompts es un método para procesar tareas de forma secuencial, usando una salida como la siguiente entrada para lograr un objetivo complejo. Este enfoque ayuda a mejorar la precisión y la consistencia.

2. Cuándo usar el encadenamiento de prompts (When to use prompt chaining): Si se trata de tareas que requieren varios pasos o incluyen instrucciones complejas, puedes usar el encadenamiento de prompts para mejorar el desempeño de cada etapa.

3. Consejos para usar eficazmente el encadenamiento de prompts (Tips for effective prompt chaining): Es importante mantener cada subtarea simple y clara, y usar etiquetas XML para estructurar los datos.

4. Ejemplos (Examples): Se presentan formas de realizar con prompts encadenados tareas como generar respuestas usando documentos y preguntas, o identificar errores gramaticales y validarlos:

Ejemplo: responder preguntas usando documentos y citas (quotes)

• Hace que Claude genere una respuesta usando citas del documento a partir de un documento proporcionado junto con una pregunta.

Prompt 1. Extraer citas (quotes)

Role	Content
User	Here is a document, in `` XML tags:

{{DOCUMENT}}

Please extract, word-for-word, any quotes relevant to the question {{QUESTION}}. Please enclose the full list of quotes in `` XML tags. If there are no quotes in this document that seem relevant to this question, please say "I can't find any relevant quotes".|

Prompt 2. (Responder usando la salida {{QUOTES}} del Prompt 1)

Role	Content
User	I want you to use a document and relevant quotes from the document to answer a question.
Here is the document:
``
{{DOCUMENT}}
``

Here are direct quotes from the document that are most relevant to the question: {{QUOTES}}

Please use these to construct an answer to the question " {{QUESTION}}"

Ensure that your answer is accurate and doesn't contain any information not directly supported by the quotes.|

Haz que Claude piense (Let Claude think)

Puedes mejorar la calidad de los resultados de Claude fomentando el razonamiento paso a paso:

1. Responder preguntas complejas: Cuando Claude se enfrenta a problemas complejos, puede dar respuestas más detalladas y precisas si descompone el problema y lo aborda paso a paso. Esto es especialmente útil en problemas que requieren razonamiento lógico o analítico.

Role	Content
User	Use the following clues to answer the multiple-choice question below, using this procedure:

1. Go through the clues one by one and consider whether each is potentially relevant
2. Combine the relevant clues to reason out the answer to the question
3. Map the answer to one of the multiple choice options: (a), (b), or (c)

Clues:

1. Miss Scarlett was the only person in the lounge.
2. The person with the pipe was in the kitchen.
3. Colonel Mustard was the only person in the observatory.
4. Professor Plum was not in the library nor the billiard room.
5. The person with the candlestick was in the observatory.

Question: Was Colonel Mustard in the observatory with the candlestick? (a) Yes; Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick (b) No; Colonel Mustard was not in the observatory with the candlestick (c) Unknown; there is not enough information to determine whether Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick |

2. Cómo hacer que piense paso a paso: El usuario puede incluir en el prompt una instrucción como "piensa paso a paso" para hacer que Claude aborde el problema de manera analítica. De este modo, Claude llega a la conclusión final mientras explica cada paso.

3. Capturar el proceso de pensamiento: Para visualizar el proceso de razonamiento, puedes usar etiquetas XML para separar con claridad el proceso de pensamiento de Claude y la respuesta final. Esto ayuda a que el usuario entienda con mayor claridad el proceso de razonamiento de Claude.

Role	Content
User	[Rest of prompt] Before answering the question, please think about it step-by-step within tags. Then, provide your final answer within tags.
Assistant (prefill)	``

(Esto usa la técnica de prellenado de respuestas que veremos más abajo.)

Role	Contenido
Assistant (respuesta de Claude)	[Razonando el problema paso a paso]
``

[Respuesta final]|

4. Consideraciones: al usar esta técnica, la salida de Claude puede volverse más larga, por lo que el tiempo de respuesta puede aumentar. Por eso, antes de usarla, hay que tener en cuenta estas características y aplicarla en situaciones adecuadas.

Rellenar previamente la respuesta de Claude (Prefill Claude's response)

Para guiar la salida en la dirección deseada, se rellena previamente el inicio de la respuesta de Claude:

1. Por qué rellenar previamente la respuesta de Claude: esta técnica es útil cuando el usuario quiere que la respuesta siga un formato o contenido específico. Por ejemplo, permite organizar la información según un formato predefinido o hacer que la respuesta empiece con una palabra o frase concreta para mantener la consistencia. En casos como el siguiente, al rellenar previamente una respuesta que empiece con {, se puede inducir a Claude a responder en formato JSON.

ole	Buen prompt
User	Please extract the name, size, price, and color from this product description and output it within a JSON object.

The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only $49.99. At just 5 inches wide, it lets you control lights, thermostats, and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home. This affordable little hub brings convenient hands-free control to your smart devices.| |Assistant (prefill)|{|

La respuesta de Claude es la siguiente.

Role	Respuesta
Assistant (respuesta de Claude)	"name": "SmartHome Mini",
"size": "5 inches wide",
"price": "$49.99",
"colors": [
"black",
"white"
]
}

2. ¿Cómo rellenar previamente la respuesta de Claude?: el usuario puede establecer la dirección de la respuesta proporcionando a Claude el texto con el que debe comenzar. Este método es especialmente útil en sistemas automatizados a través de la API, y permite que Claude proporcione con precisión la información necesaria en formatos de datos estructurados.

Controlar el formato de salida (Control output format)

Se puede especificar el formato de salida deseado para garantizar consistencia y legibilidad:

1. Especificar el formato deseado: si el usuario indica a Claude un formato de salida concreto, puede mejorar la consistencia y precisión del resultado. Esto es un elemento esencial especialmente en el procesamiento de datos o la elaboración de informes, donde son importantes instrucciones claras de formato. Por ejemplo, se puede configurar para que responda en distintos formatos como JSON, XML, HTML o Markdown. De esta manera, al darle a Claude instrucciones claras sobre el formato, se garantiza una salida consistente.

Role	Contenido
User	Please write a haiku about a cat. Use JSON format with the keys "first_line", "second_line", and "third_line".
Assistant (respuesta de Claude)	{
"first_line": "Soft furry feline",
"second_line": "Napping in the warm sunlight",
"third_line": "Purring contentedly"
}

2. Rellenar previamente la respuesta: al completar de antemano la parte inicial de la respuesta, se puede inducir a Claude a generar contenido que se ajuste al formato especificado. Este método es especialmente útil cuando se usan formatos de datos estructurados.

Role	Content
User	Please generate a recipe for chocolate chip cookies in JSON format.
Assistant (prefill)	{
Assistant (Claude's response)	"title": "Chocolate Chip Cookies",
"ingredients": [
"2 1/4 cups all-purpose flour",
"1 tsp baking soda",
"1 tsp salt",
"1 cup unsalted butter, softened",
"3/4 cup granulated sugar",
"3/4 cup brown sugar",
"1 tsp vanilla extract",
"2 large eggs",
"2 cups semisweet chocolate chips"
],
"instructions": [
"Preheat the oven to 375°F (190°C) and line baking sheets with parchment paper.",
"In a medium bowl, whisk together the flour, baking soda, and salt. Set aside.",
"In a large bowl, beat the butter and sugars with an electric mixer until light and fluffy, about 2-3 minutes.",
"Beat in the vanilla and eggs one at a time until well combined.",
"Gradually stir the flour mixture into the butter mixture until just combined.",
"Fold in the chocolate chips.",
"Drop rounded tablespoons of the dough onto the prepared baking sheets, about 2 inches apart.",
"Bake for 9-11 minutes, until the edges are golden brown.",
"Allow the cookies to cool on the baking sheets for 5 minutes before transferring to a wire rack to cool completely."
],
"yield": "About 3 dozen cookies"
}

3. Proporcionar ejemplos: puedes ofrecer ejemplos para comunicar con mayor claridad el formato de salida adecuado. Esto ayuda a Claude a entender mejor los requisitos y a generar una respuesta con el formato correcto, lo que resulta especialmente útil en tareas que exigen formatos complejos.

Role	Content
User	Your task is to write a poem. Here are some examples of ideal formatting for the poem:

`` Title: "Autumn Leaves" Verse 1: Crisp autumn leaves dance In the gentle, chilly breeze A colorful sight

Verse 2: Red, orange, and gold Painting the world with beauty Before winter comes ``

`` Title: "Moonlit Night" Verse 1: Moonlight casts shadows Across the tranquil garden A peaceful retreat

Verse 2: Stars twinkle above As crickets sing their nightsong Nature's lullaby ``

Now, please write a poem about a sunset, following the formatting of the examples above.| |Assistant (prefill)|``| |Assistant (Claude's response)|Title: "Sunset Symphony" Verse 1: Fiery sun descends Painting the sky with wonder A masterpiece forms

Verse 2: Pinks, purples, and reds Blending in pure harmony Day bids night hello ``|

4. Consejos para controlar la salida: para un control de salida efectivo, debes proporcionar varios ejemplos e instrucciones claras. Es importante ofrecer, cuando sea posible, distintos tipos de ejemplos, enfatizar el formato deseado y encontrar el mejor método mediante la experimentación. A través de este proceso, puedes combinar distintas técnicas para obtener resultados óptimos y mejorar continuamente el desempeño de Claude.

Pedirle a Claude que reescriba (Ask Claude for rewrites)

Indícale con una marca de corrección (rubric) qué partes quieres que modifique para que Claude pueda iterar sobre la salida y mejorarla:

1. Por qué pedir una reescritura: cuando la respuesta inicial de Claude no es precisa o no cumple con lo esperado, puedes solicitar una reescritura para mejorar la salida. El usuario puede aclarar detalles específicos de formato, estilo o contenido para guiar a Claude a responder con mayor precisión.

2. Cómo pedir una reescritura: incluye el texto generado previamente a través de la API y agrega instrucciones específicas para la reescritura. Por ejemplo, puedes pedir que reescriba un párrafo enfocándose en un tema determinado.

Role	Prompt
User	Here's a paragraph:
``
{{PARAGRAPH}}
``

I'd like you to rewrite it using the following instructions: {{INSTRUCTIONS}}

Please put your rewrite in tags.| |Assistant (prefill)||

3. Cómo redactar instrucciones efectivas para una reescritura: las instrucciones para reescribir deben ser claras y específicas. Deben incluir el formato, tono, estilo o información adicional deseados para que Claude entienda con precisión qué se espera.

Role	Prompt
User	Tell me about all the ways I can get fitter.
Assistant (respuesta de Claude)	Here are some ways you can get fitter: [list-style response]
User	Rewrite this as a single paragraph of text, focusing on the most effective strategies.
Assistant (respuesta de Claude)	If you're looking to get fitter, some of the most effective strategies include: [brief paragraph-style response]

4. Proceso de reescritura iterativa: a veces es difícil obtener un resultado perfecto con una sola reescritura. En esos casos, puedes mejorar gradualmente el resultado mediante varias reescrituras y dar retroalimentación en cada etapa para que Claude aprenda las preferencias del usuario.

Consejos para ventanas de contexto largas (Long context window tips)

Puedes optimizar el prompt para aprovechar la ventana de contexto larga de Claude:

A continuación se presenta una explicación detallada de cada sección del documento "Consejos para ventanas de contexto largas (Long Context Window Tips)":

1. Manejo de documentos largos (Handling Long Documents): al trabajar con documentos largos, debes colocar la información importante al principio del documento y la pregunta al final. De esta manera, Claude puede procesar eficazmente la información necesaria a lo largo de todo el documento y ofrecer una respuesta adecuada.

Here are some documents for you to reference for your task:

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text  content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

...

[Rest of prompt]

2. Ubicación de documento y consulta (Document-query Placement): las preguntas relacionadas con el documento deben colocarse después de que se proporcione la información del documento. Esta estructura permite que Claude consulte todo el documento para dar respuestas más precisas.

3. Consejos para crear preguntas y respuestas sobre documentos (Tips for Document Q&A): al realizar tareas de preguntas y respuestas basadas en documentos, coloca la pregunta al final del documento e indica que encuentre citas relevantes y las refleje en la respuesta. Esto contribuye a mejorar la precisión del resultado.

Role	Content
User	I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: {{TEXT}}

First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order in `` tags. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead.

Then, answer the question in `` tags. Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote [1]" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences.

Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the `` tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly.

[Examples of question + answer pairs, with answers written exactly like how Claude's output should be structured]

If the question cannot be answered by the document, say so.

Here is the first question: {{QUESTION}}|

4. Generación de preguntas de opción múltiple (Multiple Choice Question Generation): al crear preguntas de opción múltiple a partir de un documento, proporciona preguntas y respuestas de ejemplo basadas en el contenido del documento. Esto ayuda a Claude a mantener un formato y contenido consistentes al generar las preguntas.

Role	Contenido
User	Tu tarea es generar preguntas de opción múltiple basadas en el contenido del siguiente documento:
``
{{DOCUMENT}}
``

Aquí tienes algunos ejemplos de preguntas de opción múltiple y respuestas basadas en otras partes del texto: `` Q1: [Pregunta de ejemplo 1, creada a partir de información dentro del documento] A. [Opción de respuesta A] B. [Opción de respuesta B] C. [Opción de respuesta C] D. [Opción de respuesta D] Respuesta: [Letra de la respuesta correcta]

Q2: [Pregunta de ejemplo 2, creada a partir de información dentro del documento] A. [Opción de respuesta A] B. [Opción de respuesta B] C. [Opción de respuesta C] D. [Opción de respuesta D] Respuesta: [Letra de la respuesta correcta] ``

Instrucciones:

1. Genera 5 preguntas de opción múltiple basadas en el texto proporcionado.
2. Cada pregunta debe tener 4 opciones de respuesta (A, B, C, D).
3. Indica la respuesta correcta para cada pregunta.
4. Asegúrate de que las preguntas sean relevantes para el texto y que todas las opciones de respuesta sean plausibles.|

Leer más

https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-engineering

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Este artículo fue elaborado a partir de un texto resumido con un modelo GPT, por lo que puede haber contenido resumido de forma distinta al contenido o la intención del texto original. Si el tema te interesa, consulta también la fuente original. Si mientras lees encuentras contenido extraño o incorrecto, te agradeceremos que nos lo hagas saber en los comentarios. 🤗

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