La primera vez tardé varios minutos en escribir el encargo: tamaño exacto de la rejilla, color del personaje, texto de cada bloque, duración de cada animación. La segunda vez le di a Claude solo el objetivo educativo y una condición de éxito, en dos frases. El segundo juego se construyó en un momento y quedó mejor resuelto que el primero. Aquí tienes el proceso completo, tal como lo hice, para que lo repitas con tu propia idea de juego.

El problema que resuelve

Cuando se le pide a una IA que construya algo interactivo desde cero, es tentador describir la pantalla con todo detalle, porque es fácil imaginársela. Pero eso tiene el mismo problema de siempre: cuanto más se especifica de antemano, más frágil es el encargo — si algo no encaja con lo que de verdad hacía falta, hay que reescribir buena parte de la petición. Dar solo el objetivo y el criterio de éxito, dejando la implementación a la IA, suele ahorrar tiempo y dar un resultado mejor resuelto.

Lo que necesitas antes de empezar

• La app de Claude, con Artifacts activado (viene por defecto en cualquier plan).
• Un chat nuevo.
• Ningún conocimiento de programación: este ejercicio está pensado para no programadores.

Paso 1 — Pide la versión del “cómo”

Escribe un encargo que intente prever cada detalle de la implementación:

“Hazme un tablero de rejilla de 5 filas por 5 columnas, cada celda de 64 por 64 píxeles. El personaje es un círculo naranja que empieza en la celda de arriba a la izquierda. A la derecha, una lista de bloques arrastrables con los textos ‘Avanzar 1 casilla’, ‘Girar 90° a la izquierda’, ‘Girar 90° a la derecha’ y ‘Repetir bloque’. Al soltar un bloque, debe tener un borde gris y fondo blanco. Al pulsar ‘Ejecutar’, anima el movimiento casilla a casilla. Si choca con un obstáculo, muestra un mensaje de error en rojo. Si llega a la meta, muestra ‘GANASTE’ y suma 10 puntos.”

Fíjate en cuánto tardas en escribirlo, antes de haber visto ningún resultado.

Paso 2 — Pide la versión del “qué”

Ahora, en un juego nuevo, da solo el objetivo educativo y el criterio de éxito real:

“Quiero un juego educativo para alumnado sin experiencia previa de programación: tienen que arrastrar y ordenar bloques de instrucciones tipo ‘avanzar’ y ‘girar’ para que un personaje llegue desde un punto de salida hasta una meta, esquivando al menos un obstáculo. Si el orden de bloques no consigue llegar a la meta, el juego tiene que señalar claramente en qué paso se ha desviado, no solo decir ‘incorrecto’. Y quiero que sume puntos por cada intento conseguido.”

Nada de tamaños ni colores — solo lo que de verdad importa.

Paso 3 — Compara los dos resultados

Pon los dos juegos uno al lado del otro. Juega una partida en cada uno y fíjate en dos cosas: cuánto tiempo total te ha llevado cada uno (contando lo que tardaste en escribir el encargo) y si el mensaje de error, cuando fallas un paso, es específico o genérico. Si algo del primer diseño no encajaba bien con la meta o el obstáculo que de verdad querías, esa es la prueba más clara del problema de especificar de antemano.

Paso 4 — Pide una variante sobre el juego del “qué”

Sobre el juego construido con el segundo prompt, pide un cambio de tema: “cámbialo para que en vez de un laberinto sea una nave que esquiva asteroides hasta llegar a un planeta.” Comprueba lo poco que te ha costado pedirlo — esa es la ventaja que se nota todavía más la segunda vez que la primera.

Avisos

Antes de usarlo con alumnado, juega tú mismo una partida completa y comprueba que el feedback de “en qué paso has fallado” es realmente claro. El resultado exacto de Claude varía cada vez que lo pruebas — lo que se mantiene es que la versión del “qué” sale mejor resuelta y más rápido.

Idea para llevarte a casa

Esta es la misma “zona Goldilocks del prompt” de siempre, aplicada esta vez a construir algo nuevo en vez de a arreglar un error: dale a la IA el objetivo real y lo que de verdad tiene que pasar, y déjale a ella las decisiones de diseño que todavía no has visto en pantalla.