Usa nuestro mejorador de prompts para optimizar tus prompts
Nuestro mejorador de prompts es compatible con todos los modelos de Claude, incluyendo aquellos con capacidades de pensamiento extendido. Para consejos de prompting específicos para modelos de pensamiento extendido, consulta aquí.
El mejorador de prompts te ayuda a iterar y mejorar rápidamente tus prompts a través de análisis y mejora automatizados. Sobresale en hacer que los prompts sean más robustos para tareas complejas que requieren alta precisión.
Instrucciones detalladas de cadena de pensamiento que guían el proceso de razonamiento de Claude y típicamente mejoran su rendimiento
Organización clara usando etiquetas XML para separar diferentes componentes
Formato estandarizado de ejemplos que demuestra razonamiento paso a paso desde la entrada hasta la salida
Prellenados estratégicos que guían las respuestas iniciales de Claude
Aunque los ejemplos aparecen por separado en la interfaz de usuario de Workbench, se incluyen al inicio del primer mensaje del usuario en la llamada real de la API. Ve el formato crudo haciendo clic en ”</> Get Code” o inserta ejemplos como texto crudo a través de la caja de Ejemplos.
Añade cualquier retroalimentación sobre problemas con las salidas actuales de Claude (ej., “los resúmenes son demasiado básicos para audiencias expertas”)
Tareas complejas que requieren razonamiento detallado
Situaciones donde la precisión es más importante que la velocidad
Problemas donde las salidas actuales de Claude necesitan mejora significativa
Para aplicaciones sensibles a la latencia o al costo, considera usar prompts más simples. El mejorador de prompts crea plantillas que producen respuestas más largas, más completas, pero más lentas.
Aquí está cómo el mejorador de prompts mejora un prompt básico de clasificación:
Prompt original
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De la siguiente lista de títulos de artículos de Wikipedia, identifica de qué artículo provino esta oración.Responde solo con el título del artículo y nada más.Títulos de artículos:{{titles}}Oración a clasificar:{{sentence}}
Prompt mejorado
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Eres un sistema inteligente de clasificación de texto especializado en hacer coincidir oraciones con títulos de artículos de Wikipedia. Tu tarea es identificar a qué artículo de Wikipedia pertenece más probablemente una oración dada, basándote en una lista proporcionada de títulos de artículos.Primero, revisa la siguiente lista de títulos de artículos de Wikipedia:<article_titles>{{titles}}</article_titles>Ahora, considera esta oración que necesita ser clasificada:<sentence_to_classify>{{sentence}}</sentence_to_classify>Tu objetivo es determinar qué título de artículo de la lista proporcionada mejor coincide con la oración dada. Sigue estos pasos:1. Lista los conceptos clave de la oración2. Compara cada concepto clave con los títulos de los artículos3. Clasifica los 3 títulos más relevantes y explica por qué son relevantes4. Selecciona el título de artículo más apropiado que mejor abarque o se relacione con el contenido de la oraciónEnvuelve tu análisis en etiquetas <analysis>. Incluye lo siguiente:- Lista de conceptos clave de la oración- Comparación de cada concepto clave con los títulos de los artículos- Clasificación de los 3 títulos más relevantes con explicaciones- Tu elección final y razonamientoDespués de tu análisis, proporciona tu respuesta final: el único título de artículo de Wikipedia más apropiado de la lista.Produce solo el título del artículo elegido, sin ningún texto adicional o explicación.
Observa cómo el prompt mejorado:
Añade instrucciones claras de razonamiento paso a paso
Usa etiquetas XML para organizar el contenido
Proporciona requisitos explícitos de formato de salida
Los ejemplos no aparecen en la salida: Verifica que los ejemplos estén correctamente formateados con etiquetas XML y aparezcan al inicio del primer mensaje del usuario
La cadena de pensamiento es demasiado verbosa: Añade instrucciones específicas sobre la longitud deseada de la salida y el nivel de detalle
Los pasos de razonamiento no coinciden con tus necesidades: Modifica la sección de pasos para que coincida con tu caso de uso específico