Mejores prácticas de ingeniería de prompts para Claude 4

Esta guía proporciona técnicas específicas de ingeniería de prompts para los modelos Claude 4 (Opus 4 y Sonnet 4) para ayudarte a lograr resultados óptimos en tus aplicaciones. Estos modelos han sido entrenados para seguir instrucciones con mayor precisión que las generaciones anteriores de modelos Claude.

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Principios generales

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Sé explícito con tus instrucciones

Los modelos Claude 4 responden bien a instrucciones claras y explícitas. Ser específico sobre el resultado deseado puede ayudar a mejorar los resultados. Los clientes que deseen el comportamiento “por encima y más allá” de los modelos anteriores de Claude podrían necesitar solicitar estos comportamientos de manera más explícita con Claude 4.

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Añade contexto para mejorar el rendimiento

Proporcionar contexto o motivación detrás de tus instrucciones, como explicarle a Claude por qué tal comportamiento es importante, puede ayudar a Claude 4 a entender mejor tus objetivos y ofrecer respuestas más específicas.

Claude es lo suficientemente inteligente para generalizar a partir de la explicación.

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Sé vigilante con ejemplos y detalles

Los modelos Claude 4 prestan atención a los detalles y ejemplos como parte del seguimiento de instrucciones. Asegúrate de que tus ejemplos se alineen con los comportamientos que quieres fomentar y minimicen los comportamientos que quieres evitar.

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Orientación para situaciones específicas

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Controla el formato de las respuestas

Hay algunas formas que hemos encontrado particularmente efectivas para dirigir el formato de salida en los modelos Claude 4:

1. Dile a Claude qué hacer en lugar de qué no hacer

   • En lugar de: “No uses markdown en tu respuesta”
   • Intenta: “Tu respuesta debe estar compuesta de párrafos de prosa que fluyan suavemente.”

2. Usa indicadores de formato XML

   • Intenta: “Escribe las secciones de prosa de tu respuesta en etiquetas <parrafos_de_prosa_que_fluyen_suavemente>.”

3. Haz coincidir el estilo de tu prompt con la salida deseada

   El estilo de formato utilizado en tu prompt puede influir en el estilo de respuesta de Claude. Si sigues experimentando problemas de direccionamiento con el formato de salida, recomendamos que, en la medida de lo posible, hagas coincidir el estilo de tu prompt con el estilo de salida deseado. Por ejemplo, eliminar el markdown de tu prompt puede reducir la cantidad de markdown en la salida.

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Aprovecha las capacidades de pensamiento y pensamiento intercalado

Claude 4 ofrece capacidades de pensamiento que pueden ser especialmente útiles para tareas que involucran reflexión después del uso de herramientas o razonamiento complejo de múltiples pasos. Puedes guiar su pensamiento inicial o intercalado para obtener mejores resultados.

Después de recibir los resultados de la herramienta, reflexiona cuidadosamente sobre su calidad y determina los próximos pasos óptimos antes de proceder. Utiliza tu pensamiento para planificar e iterar basándote en esta nueva información, y luego toma la mejor acción siguiente.

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Optimiza la llamada de herramientas en paralelo

Los modelos Claude 4 sobresalen en la ejecución de herramientas en paralelo. Tienen una alta tasa de éxito en el uso de llamadas de herramientas en paralelo sin ningún tipo de indicación para hacerlo, pero algunas indicaciones menores pueden aumentar este comportamiento a una tasa de éxito de uso de herramientas en paralelo de ~100%. Hemos encontrado que este prompt es el más efectivo:

Para máxima eficiencia, siempre que necesites realizar múltiples operaciones independientes, invoca todas las herramientas relevantes simultáneamente en lugar de secuencialmente.

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Reduce la creación de archivos en codificación agéntica

Los modelos Claude 4 a veces pueden crear nuevos archivos para propósitos de prueba e iteración, particularmente cuando trabajan con código. Este enfoque permite a Claude usar archivos, especialmente scripts de Python, como un “borrador temporal” antes de guardar su salida final. El uso de archivos temporales puede mejorar los resultados, particularmente para casos de uso de codificación agéntica.

Si prefieres minimizar la creación neta de nuevos archivos, puedes instruir a Claude para que limpie después de sí mismo:

Si creas archivos temporales nuevos, scripts o archivos auxiliares para iteración, limpia estos archivos eliminándolos al final de la tarea.

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Mejora la generación de código visual y frontend

Para la generación de código frontend, puedes dirigir los modelos Claude 4 para crear diseños complejos, detallados e interactivos proporcionando un estímulo explícito:

No te contengas. Da lo mejor de ti.

También puedes mejorar el rendimiento de frontend de Claude en áreas específicas proporcionando modificadores adicionales y detalles sobre en qué enfocarse:

• “Incluye tantas características e interacciones relevantes como sea posible”
• “Añade detalles cuidadosos como estados de hover, transiciones y microinteracciones”
• “Crea una demostración impresionante que muestre capacidades de desarrollo web”
• “Aplica principios de diseño: jerarquía, contraste, equilibrio y movimiento”

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Consideraciones de migración

Al migrar de Sonnet 3.7 a Claude 4:

1. Sé específico sobre el comportamiento deseado: Considera describir exactamente lo que te gustaría ver en la salida.

2. Enmarca tus instrucciones con modificadores: Añadir modificadores que animen a Claude a aumentar la calidad y el detalle de su salida puede ayudar a dar mejor forma al rendimiento de Claude. Por ejemplo, en lugar de “Crea un panel de análisis”, usa “Crea un panel de análisis. Incluye tantas características e interacciones relevantes como sea posible. Ve más allá de lo básico para crear una implementación completa con todas las funciones.”

3. Solicita características específicas explícitamente: Las animaciones y elementos interactivos deben solicitarse explícitamente cuando se deseen.