Ser claro y directo: el principio más simple (y más subestimado) del prompt engineering CLAUDE
En esta sexta sesión del curso oficial de Prompt Engineering de Anthropic llegamos a una lección que, en apariencia, es la más sencilla de todo el temario, pero que en la práctica es una de las que más impacto tiene en la calidad de las respuestas de Claude: ser claro y directo en lo que le pedimos.
Ejemplo 1: eliminar el preámbulo
El primer ejemplo del curso pide un haiku sobre robots. Sin más instrucciones, Claude tiende a responder con una introducción del tipo “Aquí tienes un haiku sobre robots:” antes del propio poema. Si eso no es lo que queremos, la solución no es compleja: simplemente hay que pedirlo. Añadiendo al prompt “Skip the preamble; go straight into the poem”, Claude entra directamente en el poema, sin ningún texto de más.
La lección aquí es clara: si algo del formato de la respuesta no nos convence, casi siempre la solución más simple es pedir explícitamente lo contrario, en vez de intentar adivinar un prompt más elaborado.
Ejemplo 2: forzar una respuesta definitiva
El segundo ejemplo pregunta quién es el mejor jugador de baloncesto de la historia. De forma natural, Claude responde con varios nombres (Michael Jordan, LeBron James, Kareem Abdul-Jabbar…) sin decantarse por ninguno, reconociendo que es una cuestión de opinión.
Para conseguir una respuesta definitiva, basta con pedirlo de forma directa: “Yes, there are differing opinions, but if you absolutely had to pick one player, who would it be?”. Con esa instrucción, Claude sí se compromete con un nombre concreto (en nuestra prueba, Michael Jordan).
Esto ilustra un patrón muy común: cuando un modelo se anda con rodeos, casi siempre es porque no le hemos dejado suficientemente claro que queremos una postura concreta, no una lista de posibilidades.
Ejercicio práctico 1: el idioma de la respuesta
El primer ejercicio con corrección automática de esta sesión pedía diseñar un system prompt para el mensaje “Hello Claude, how are you?”, con una función de corrección que comprobaba si la respuesta contenía la palabra “hola” (en español). Aquí surgió un matiz interesante: si el system prompt pide responder en italiano, Claude cumple perfectamente la instrucción (responde en italiano, con “Ciao” en lugar de “Hola”) pero el ejercicio se marca como no resuelto, porque el sistema de corrección buscaba específicamente la palabra española. Es un buen recordatorio de que “correcto” y “lo que pide el grading” no siempre son la misma cosa: el prompt puede estar perfectamente bien diseñado y, aun así, no superar una prueba automática pensada para otro idioma.
Ejercicio práctico 2: pedir una longitud mínima
El segundo ejercicio pedía escribir un prompt que generara una respuesta de, como mínimo, 800 palabras, con una función de corrección que simplemente contaba las palabras del texto resultante. Se probó pidiendo directamente una historia de ciencia-ficción (la del niño de 3 años con el cerebro de un adolescente superdotado de 15) especificando “al menos 800 palabras” dentro del propio prompt.
Aquí aparece una limitación real e importante de los modelos de lenguaje: pedir un número exacto de palabras dentro del prompt no garantiza que el modelo lo cumpla al milímetro, porque los LLMs no cuentan palabras con precisión mientras generan el texto. Es un matiz clave del prompt engineering: cuando la longitud es un requisito estricto, suele funcionar mejor pedir explícitamente que el texto sea “extenso y muy detallado” en su desarrollo (escenas, diálogos, descripciones), en lugar de confiar únicamente en indicar un número concreto.
La idea de fondo de toda la lección
Todos estos ejemplos, aunque distintos, comparten el mismo principio: cuanto menos margen de interpretación le dejamos al modelo, más predecible y útil es su respuesta. Ser claro y directo no es solo escribir bien: es anticiparse a la ambigüedad antes de que aparezca, y eliminarla desde el propio prompt.
DEMO — sin llamadas reales a la API
Ejemplo del curso: Ser claro y directo con Claude
Elige un caso y pulsa Ejecutar para ver una respuesta de ejemplo real, tal y como respondió Claude durante la grabación.
Esta es una demo estática con respuestas reales pre-cargadas de la sesión grabada, pensada para mostrar visualmente el comportamiento en la web sin hacer llamadas en directo a la API de Claude.Seguimos avanzando lección a lección, documentando cada sesión real de trabajo con Claude.
