While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
El prellenado solo está disponible para modos que no son de pensamiento extendido. Actualmente no es compatible con el pensamiento extendido.
Al usar Claude, tienes la capacidad única de guiar sus respuestas prellenando el mensaje del Assistant. Esta poderosa técnica te permite dirigir las acciones de Claude, omitir preámbulos, imponer formatos específicos como JSON o XML, e incluso ayudar a Claude a mantener la consistencia del personaje en escenarios de juego de rol. En algunos casos donde Claude no está funcionando como se esperaba, unas pocas frases prellenadas pueden mejorar enormemente el rendimiento de Claude. ¡Un poco de prellenado tiene un gran impacto!

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Cómo prellenar la respuesta de Claude

Para prellenar, incluye el texto inicial deseado en el mensaje del Assistant (la respuesta de Claude continuará desde donde termina el mensaje del Assistant): 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is your favorite color?"},
        {"role": "assistant", "content": "As an AI assistant, I don't have a favorite color, But if I had to pick, it would be green because"}  # Prefill here
    ]
)
El contenido prellenado no puede terminar con espacios en blanco al final. Un prellenado como "As an AI assistant, I " (con un espacio al final) resultará en un error.

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Ejemplos

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Ejemplo 1: Controlar el formato de salida y omitir el preámbulo

Consejo para usuarios avanzados: Prellenar con { obliga a Claude a omitir el preámbulo y generar directamente el objeto JSON. Esto es más limpio, más conciso y más fácil de analizar por los programas sin procesamiento adicional.

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Ejemplo 2: Mantener el personaje en escenarios de juego de rol

Consejo para juego de rol: Prellenar con un [NOMBRE_DEL_ROL] entre corchetes puede recordarle a Claude que se mantenga en el personaje, incluso en conversaciones más largas y complejas. Esto es especialmente potente cuando se combina con la indicación de rol en el parámetro system.

Biblioteca de prompts

Inspírate con una selección curada de prompts para diversas tareas y casos de uso.

Tutorial de prompting en GitHub

Un tutorial lleno de ejemplos que cubre los conceptos de ingeniería de prompts que se encuentran en nuestra documentación.

Tutorial de prompting en Google Sheets

Una versión más ligera de nuestro tutorial de ingeniería de prompts a través de una hoja de cálculo interactiva.