Encadena prompts complejos para un rendimiento más fuerte
While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
Cuando trabajas con tareas complejas, Claude a veces puede fallar si intentas manejar todo en un solo prompt. El prompting de cadena de pensamiento (CoT) es genial, pero ¿qué pasa si tu tarea tiene múltiples pasos distintos que cada uno requiere un pensamiento profundo?
Entra el encadenamiento de prompts: dividir tareas complejas en subtareas más pequeñas y manejables.
¿Por qué encadenar prompts?
- Precisión: Cada subtarea recibe la atención completa de Claude, reduciendo errores.
- Claridad: Subtareas más simples significan instrucciones y salidas más claras.
- Trazabilidad: Identifica y corrige fácilmente problemas en tu cadena de prompts.
Cuándo encadenar prompts
Usa el encadenamiento de prompts para tareas de múltiples pasos como síntesis de investigación, análisis de documentos, o creación iterativa de contenido. Cuando una tarea involucra múltiples transformaciones, citas, o instrucciones, el encadenamiento previene que Claude omita o maneje mal los pasos.
Recuerda: ¡Cada eslabón en la cadena recibe la atención completa de Claude!
Cómo encadenar prompts
- Identifica subtareas: Divide tu tarea en pasos distintos y secuenciales.
- Estructura con XML para transferencias claras: Usa etiquetas XML para pasar salidas entre prompts.
- Ten un objetivo de tarea única: Cada subtarea debe tener un objetivo único y claro.
- Itera: Refina las subtareas basándote en el rendimiento de Claude.
Ejemplos de flujos de trabajo encadenados:
- Análisis de múltiples pasos: Ve los ejemplos legales y de negocios a continuación.
- Pipelines de creación de contenido: Investigación → Esquema → Borrador → Editar → Formatear.
- Procesamiento de datos: Extraer → Transformar → Analizar → Visualizar.
- Toma de decisiones: Recopilar información → Listar opciones → Analizar cada una → Recomendar.
- Bucles de verificación: Generar contenido → Revisar → Refinar → Re-revisar.
Avanzado: Cadenas de autocorrección
¡Puedes encadenar prompts para que Claude revise su propio trabajo! Esto atrapa errores y refina salidas, especialmente para tareas de alto riesgo.
Ejemplos
Biblioteca de prompts
Inspírate con una selección curada de prompts para varias tareas y casos de uso.
Tutorial de prompting de GitHub
Un tutorial lleno de ejemplos que cubre los conceptos de ingeniería de prompts encontrados en nuestros documentos.
Tutorial de prompting de Google Sheets
Una versión más ligera de nuestro tutorial de ingeniería de prompts vía una hoja de cálculo interactiva.