Ingeniería de Prompts para LLMs
Guía de referencia completa sobre técnicas de diseño de prompts para modelos de lenguaje: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct y prompting estructurado. Permite mejorar la calidad, consistencia y fiabilidad de las salidas de cualquier LLM en pipelines de IA.
Descarga abierta · sin registro · para Claude, OpenAI, Gemini
// qué_hace
Proporciona un repertorio de técnicas de prompt engineering (zero-shot, few-shot, CoT, ToT, ReAct, self-consistency, meta-prompting) con ejemplos de código listos para usar.
// cómo_lo_hace
Documenta cada técnica con plantillas Python reutilizables, diferencias por modelo (Claude, GPT-4, Gemini) y un framework de evaluación sistemática de prompts.
// ejemplo_de_uso
Úsala cuando necesitas sacar más rendimiento a un LLM sin fine-tuning, probando técnicas como CoT o ReAct. Ej.: aplicas few-shot con cadena de pensamiento a un clasificador de soporte y reduces los errores un 30%.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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// pase_cultiva_ia
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Todas las skills, prompts y automatizaciones del catálogo en un único archivo, listas para usar: un pago, acceso de por vida y las novedades que añadamos. Sin suscripción.
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