Artículos Relacionados con Prompt

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El prompt de Opus 5 para crear juegos se vuelve viral: ¡Replica una obra maestra AAA en 24 horas!

¡Un simple prompt de Opus 5 se ha vuelto viral y permite crear prototipos de videojuegos en 24 horas! El método, llamado "Ciclo de Desafío", organiza múltiples agentes de IA: uno principal desglosa la tarea, otros especializados ejecutan el trabajo (gráficos, código, etc.) y un "agente juez" supervisa la calidad, comparando los resultados con estándares de juegos AAA y exigiendo revisiones hasta que se cumplan. Un usuario, Anshu, lo utilizó para recrear en un día un juego de exploración espacial inspirado en 'Outer Wilds', titulado 'The Long Silence'. Otros han creado clones de 'Call of Duty', juegos de karts o versiones como "Claudepunk 2077". El proceso implica definir un objetivo básico, dejar que Opus 5 planifique y ejecute de forma autónoma durante horas, y realizar ajustes manuales finales. La clave es el agente juez, que fuerza a la IA a iterar y mejorar continuamente, potenciando sus capacidades de planificación a largo plazo. Aunque los resultados no igualan por completo a un AAA, el método demuestra el sorprendente potencial de los modelos actuales para la creación rápida de prototipos y tareas complejas y prolongadas.

marsbit07/29 08:50

El prompt de Opus 5 para crear juegos se vuelve viral: ¡Replica una obra maestra AAA en 24 horas!

marsbit07/29 08:50

Claude Code elimina un 80% de indicaciones, y Opus 5... ¡se las vuelve a añadir!

Claude Code anunció haber reducido más del 80% de su indicación (prompt) del sistema para modelos como Opus 5 y Fable 5, eliminando reglas detalladas y redundantes para dar más autonomía al modelo. Sin embargo, un usuario llamado Chen Cheng descubrió al analizar los prompts reales recibidos por los modelos que, mientras Opus 4.8 tenía 4467 caracteres, Opus 5 tenía 7694, un aumento del 72% respecto a la versión anterior. La explicación es que la reducción masiva del 80% ocurrió principalmente entre Opus 4.7 (15225 caracteres) y Opus 4.8. Luego, para Opus 5, Anthropic añadió alrededor de 3755 caracteres de nuevas directrices específicas. Estas adiciones, agrupadas en "Entregar trabajo" y "Correcciones", buscan controlar los comportamientos más proactivos de Opus 5, como su tendencia a informar progresos con frecuencia, generar respuestas largas o utilizar sub-agentes de manera expansiva. En resumen, Claude Code eliminó las reglas rígidas de los modelos antiguos, pero Opus 5 necesitó nuevas pautas para canalizar adecuadamente sus capacidades mejoradas y más autónomas. El cambio refleja una evolución: menos instrucciones paso a paso, pero más directrices sobre el alcance y los límites de las tareas que el modelo puede emprender por sí mismo.

marsbit07/27 11:41

Claude Code elimina un 80% de indicaciones, y Opus 5... ¡se las vuelve a añadir!

marsbit07/27 11:41

OpenAI te enseña 8 trucos para dominar ChatGPT

**Resumen en español europeo del artículo:** OpenAI ha publicado una guía oficial con ocho técnicas clave para mejorar el uso de ChatGPT y obtener resultados más precisos. 1. **Usar el modelo más avanzado:** Siempre que sea posible, emplea el modelo más reciente (como el ficticio GPT-5.6 Sol del ejemplo) para un mejor rendimiento. 2. **Ser específico y detallado:** En lugar de instrucciones vagas, describe claramente el contenido, formato, estilo y longitud deseada de la respuesta. 3. **Estructurar el prompt:** Coloca la instrucción principal al principio y usa delimitadores como `###` o `"""` para separarla claramente del texto de entrada. 4. **Proporcionar ejemplos:** Muestra ejemplos del formato o respuesta que esperas para guiar al modelo de manera más efectiva. 5. **Empezar simple, luego agregar contexto:** Primero prueba con una instrucción simple (zero-shot), luego añade algunos ejemplos (few-shot) y solo como último recurso considera un ajuste fino (fine-tuning) con muchos datos. 6. **Evitar lenguaje vago:** Sustituye términos imprecisos como "unos pocos" por indicaciones concretas como "3-5 frases". 7. **Decir qué *sí* hacer, no solo qué *no*:** Además de indicar lo que ChatGPT debe evitar, especifica claramente la acción o comportamiento positivo que debe seguir. 8. **Usar palabras clave para código:** Al generar código, incluye palabras clave iniciales como `import` (Python) o `SELECT` (SQL) para guiar la estructura. Además, la guía menciona una función llamada "Generate Anything" que puede crear automáticamente prompts efectivos basados en una descripción general de la tarea. El objetivo final es comunicarse con ChatGPT de manera clara y estructurada para "domesticarlo" y aprovechar al máximo su potencial.

marsbit07/16 08:30

OpenAI te enseña 8 trucos para dominar ChatGPT

marsbit07/16 08:30

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

**Los usuarios de Claude Code se quejaban de que el modelo se volvió más torpe, pero Anthropic aclara: el problema no era el modelo, sino el ajuste de "Esfuerzo".** En marzo, muchos desarrolladores notaron que Claude Code parecía menos competente: omitía leer archivos o ejecutar pruebas. La comunidad criticó fuertemente a Anthropic. La causa real fue un cambio en la configuración predeterminada del nivel de **Esfuerzo (Effort)**, de "alto" a "medio", realizado para reducir la latencia. Este ajuste afectó cuánto trabajo invertía Claude en una tarea, no su conocimiento fundamental. Anthropic explica la diferencia clave entre **Modelo** y **Esfuerzo**: * **Modelo (Sonnet, Opus, Fable):** Representa la "inteligencia" o conocimiento base del modelo (pesos congelados del entrenamiento). Cambiarlo resuelve problemas de "¿puede hacerlo?". * **Esfuerzo (Effort):** Representa la "actitud" o cuánto trabajo está dispuesto a realizar en una tarea específica (leer archivos, ejecutar pruebas, verificar). Un Esfuerzo bajo hace que Claude responda rápido pero pida más contexto; un Esfuerzo alto lo hace investigar y trabajar de forma más autónoma. **Conclusión importante:** Un modelo más pequeño (como Sonnet) con un Esfuerzo alto puede superar a un modelo más grande (como Opus) con un Esfuerzo bajo en muchas tareas. El cambio de marzo demostró que los usuarios a menudo subestimaban el impacto del control de Esfuerzo, culpando erróneamente al modelo. **Marco para solucionar problemas:** 1. Verifica primero el contexto y las instrucciones (prompt). 2. Si Claude se equivoca, pregúntate: **¿Es que "no sabe" o "no se esfuerza lo suficiente"?** * **No se esfuerza (ej., omite pasos):** Aumenta el nivel de Esfuerzo. * **No sabe (ej., errores persistentes a pesar del contexto):** Cambia a un modelo más capaz. La lección es que el uso efectivo de herramientas de IA como Claude Code ya no se trata solo de elegir el modelo más potente, sino de aprender a **gestionar y asignar recursos** (modelo y esfuerzo) de manera inteligente para cada tarea, optimizando tanto el rendimiento como el coste.

marsbit07/12 06:00

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

marsbit07/12 06:00

Lao Huang: El Prompt ha muerto, todo el círculo de IA corre frenéticamente tras el Loop

"Prompt ha muerto, todo el mundo de la IA está obsesionado con Loop", afirman figuras como Jensen Huang. La ingeniería de bucles (Loop Engineering), un concepto popularizado en junio de 2026, representa un cambio fundamental: en lugar de escribir instrucciones manuales (prompts), los ingenieros ahora diseñan sistemas autónomos donde los agentes de IA descubren, ejecutan, validan y persisten tareas en ciclos continuos. Este enfoque, descrito en un "libro blanco" ampliamente compartido, consta de cinco acciones clave: descubrimiento, delegación, verificación (crítica, con un agente evaluador independiente), persistencia y programación. Aunque promete mayor eficiencia y escalabilidad, conlleva riesgos como deuda de verificación, corrupción de la comprensión del código y costos descontrolados de tokens. Líderes de Anthropic, OpenAI y otros revelan que más del 80% de sus ingenieros ya utilizan bucles de auto-mejora. El debate subraya que, si bien la generación de código se vuelve casi gratuita, el criterio humano para diseñar y supervisar estos bucles se convierte en el recurso más valioso y escaso. La era del prompt manual cede el paso a la del arquitecto de sistemas autónomos.

marsbit06/29 08:42

Lao Huang: El Prompt ha muerto, todo el círculo de IA corre frenéticamente tras el Loop

marsbit06/29 08:42

Huang Renxun: El Prompt está quedando obsoleto, Loop es el nuevo paradigma

En el mundo de la IA, se está produciendo un cambio de paradigma: el "prompt" (instrucción directa) pierde relevancia frente al "loop" (bucle o ciclo). Según expertos como Jensen Huang (fundador de NVIDIA), Peter, Boris Cherny (creador de Claude Code) y Andrew Ng, la nueva tarea clave no es escribir prompts detallados, sino diseñar y gestionar loops. ¿Qué es un loop? Es un sistema automatizado donde la IA recibe un objetivo general, ejecuta tareas, las verifica automáticamente y, si no cumple los criterios, reintenta de forma independiente hasta completarlo o alcanzar un límite. Esto libera al humano de supervisar cada paso, transformándolo de "instructor" a "diseñador de reglas". Un loop no es lo mismo que un agente de IA: el agente ejecuta, mientras que el loop es el mecanismo que orquesta y automatiza su trabajo continuo sin intervención constante. Productos como Claude Code y OpenAI Codex ya implementan esta idea. Claude Code ofrece funciones como `/goal` (ejecución orientada a objetivos) y `/schedule` (tareas programadas), utilizando modelos separados para generar código (modelo principal) y para validarlo (modelo más pequeño como Haiku), asegurando una verificación objetiva. Codex emplea una "línea de ensamblaje automatizada" con múltiples subagentes que trabajan en paralelo. Boris Cherny describe cómo dirige cientos de pequeños agentes en loops automatizados que manejan desde issues de GitHub hasta fallos en CI, interviniendo solo en casos excepcionales. Para implementar loops efectivos, se recomienda: 1) Evaluar si la tarea es repetitiva, verificable automáticamente, con presupuesto de tokens viable y con herramientas adecuadas. 2) Comenzar con un loop mínimo viable (disparador, habilidad/Skill, archivo de estado STATE.md y compuerta/Gate de verificación). 3) Separar siempre la generación de código de su validación, usando agentes o modelos independientes para evitar sesgos. 4) Evitar errores comunes: establecer condiciones de parada claras (límites de tokens, iteraciones), persistir el estado en archivos, asignar solo tareas con criterios objetivos verificables por máquina (como corrección de Lint) y revisar los cambios (diffs) para mantener la comprensión del código. 5) Medir el éxito por el "costo promedio por modificación aceptada"; una tasa de aceptación inferior al 50% indica ineficiencia. Este enfoque representa la evolución natural en la ingeniería de IA: desde el "Prompt Engineering" (2023-2024, enfocado en redactar instrucciones), pasando por el "Context Engineering" (2024-2025, organizar la información de fondo), luego el "Harness Engineering" (2025-2026, crear entornos de ejecución con herramientas), hasta el actual "Loop Engineering". El nivel de control humano asciende desde frases específicas hacia el diseño de sistemas autónomos. Conceptos académicos como el marco ReAct (Reason+Act, 2022) de Shunyu Yao, que integra razonamiento y acción en un ciclo, sentaron las bases teóricas. A pesar del entusiasmo, expertos como Addy Osmani (Google) advierten sobre la etapa temprana de esta tecnología y los costos de tokens. Andrej Karpathy subraya una reflexión crucial: aunque la IA puede externalizar la ejecución, la comprensión profunda del problema sigue siendo responsabilidad humana. El loop marca un paso hacia una automatización más autónoma, pero su adopción requiere cuidado y criterio.

marsbit06/25 14:32

Huang Renxun: El Prompt está quedando obsoleto, Loop es el nuevo paradigma

marsbit06/25 14:32

Guía del modo meta de Codex: Cómo hacer que la IA avance continuamente hacia un objetivo específico

**Guía del modo Objetivo de Codex: Cómo hacer que la IA avance hacia una meta concreta** El modo /goal de Codex transforma a la IA de asistente de código a agente ejecutivo que trabaja de forma continua hacia un objetivo claro. La clave no es escribir indicaciones extensas, sino definir criterios verificables de salida, como "reducir el tiempo de despliegue un 30%" o "lograr una cobertura de pruebas del 100%". Esto permite a Codex evaluar cuándo se completa la tarea y evitar bucles infinitos. Para maximizar su eficacia, es crucial: 1. **Establecer estándares claros y medibles**, preferiblemente con métricas numéricas. 2. **Proporcionar orientación** sobre herramientas, restricciones o áreas de enfoque para evitar desvíos. 3. **Permitir la medición del progreso**, dotando a Codex de herramientas para evaluar avances (por ejemplo, comparadores visuales para tareas de diseño). 4. **Crear un entorno realista** donde Codex pueda probar soluciones en condiciones cercanas a producción. 5. **Ser cauteloso con objetivos visuales** (como replicar un píxel perfecto), ya que pueden llevar a obsesionarse con detalles; es mejor usar listas funcionales o especificaciones de diseño. 6. **Seguir el progreso** mediante commits, PRs borradores, actualizaciones en Slack o documentos de estado. 7. **Revisar y consolidar los resultados** finales, eliminando intentos fallidos y optimizando el código generado. En resumen, /goal convierte a Codex en un "ejecutor de ingeniería" de larga duración, donde el rol del desarrollador evoluciona hacia la gestión de metas, configuración de entornos y supervisión de resultados.

marsbit06/06 08:14

Guía del modo meta de Codex: Cómo hacer que la IA avance continuamente hacia un objetivo específico

marsbit06/06 08:14

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

**Cómo Convertirse en un Usuario Avanzado de Claude en 30 Días** Este plan de 30 días guía a los usuarios desde lo básico hasta un uso avanzado de Claude, transformándolo de una simple herramienta de consulta en un sistema operativo personal para el trabajo. **Semana 1: Fundamentos Esenciales** * **Días 1-2:** Aprender a escribir prompts estructurados con Rol, Contexto, Tarea, Formato y Restricciones. * **Días 3-4:** Comprender la ventana de contexto para priorizar información clave. * **Días 5-7:** Configurar **Proyectos** (para trabajo, investigación y escritura) y activar **Memory** para un perfil personal persistente. **Semana 2: Construir Flujos de Trabajo** Crear plantillas reutilizables para: * **Días 8-9:** **Investigación:** Definir pregunta, fuentes y formato de salida. * **Días 10-11:** **Escritura:** Un proceso en dos pasos (esquema seguido de redacción). * **Días 12-14:** **Toma de decisiones:** Analizar opciones con criterios definidos. **Semana 3: Autonomía y Conexión** * **Días 15-17:** Usar **Claude Cowork** para que Claude ejecute tareas de forma autónoma en tu ordenador (ej., organizar archivos, resumir reuniones). * **Días 18-19:** Conectar herramientas externas (Google Drive, Slack, Gmail) para mayor integración. * **Días 20-21:** Configurar las primeras **tareas automatizadas** (ej., un resumen semanal automático). **Semana 4: Optimización del Sistema** * **Días 22-24:** Revisar y optimizar todos los flujos de trabajo basándose en los resultados. * **Días 25-26:** Crear una **base de conocimiento** con las mejores salidas de Claude para referencia futura. * **Días 27-28:** Enseñar el sistema a un colega para solidificar el conocimiento. * **Días 29-30:** Diseñar el **"sistema operativo" ideal** de Claude, planificando todos los flujos, conexiones y tareas automatizadas necesarias. **Resultado:** Al día 31, Claude funcionará como un asistente proactivo y contextual, manejando tareas rutinarias automáticamente y produciendo trabajo de alta calidad con mínima instrucción, liberando tiempo para labores que requieren juicio humano y creatividad. La clave no son comandos secretos, sino un sistema personalizado y en constante mejora.

marsbit05/20 08:10

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

marsbit05/20 08:10

Tres marcos para que las personas comunes logren un salto en capacidades de IA: Adiós a la situación incómoda de 'repetir la entrada todos los días'

Los usuarios de IA se dividen en dos tipos: quienes usan prompts temporales (capa 1) y repiten instrucciones diariamente, y quienes construyen Skills (capa 3), activos permanentes que automatizan procesos. Tres marcos explican esta brecha: 1. **Teoría de los tres niveles**: Prompt (sin memoria), Project (contexto limitado) y Skill (conocimiento permanente automatizado). 2. **Mentalidad de transacción vs. interés compuesto**: Los prompts ofrecen resultados lineales; los Skills acumulan valor con el tiempo. 3. **"Thin Harness, Fat Skills"**: Centrarse en desarrollar Skills robustos (90% del valor), no en herramientas técnicas. Un Skill es un archivo de texto con nombre, descripción, instrucciones y restricciones. Se crea una vez y mejora automáticamente con actualizaciones del modelo. La clave: identificar tareas repetitivas y codificarlas en Skills usando herramientas como el "Skill Creator" de Claude. Así, la IA evoluciona de herramienta conversacional a sistema de trabajo eficiente y escalable.

marsbit04/22 06:47

Tres marcos para que las personas comunes logren un salto en capacidades de IA: Adiós a la situación incómoda de 'repetir la entrada todos los días'

marsbit04/22 06:47

Filtrado un modelo de generación de imágenes más revolucionario que Nano Banana: las capturas de pantalla ya no son prueba | Incluye prompts

Resumen: El modelo de generación de imágenes GPT Image 2 de OpenAI, filtrado recientemente, supera significativamente a sus predecesores y competidores como Nano Banana Pro en renderizado de texto, seguimiento de instrucciones, realismo fotográfico y conocimiento del mundo. Es capaz de generar imágenes con texto preciso en múltiples idiomas (incluidos caracteres chinos), interfaces de usuario realistas y documentos falsos tan convincentes que cuestionan la validez de las capturas de pantalla como prueba. Se espera que su lanzamiento oficial sea alrededor del 12 de mayo de 2026, coincidiendo con la retirada de DALL-E 3. Actualmente, algunos usuarios de ChatGPT tienen acceso limitado en fase de pruebas A/B, y se puede intentar acceder a través de la plataforma LM Arena (arena.ai). El artículo incluye prompts de ejemplo para obtener los mejores resultados.

marsbit04/19 01:15

Filtrado un modelo de generación de imágenes más revolucionario que Nano Banana: las capturas de pantalla ya no son prueba | Incluye prompts

marsbit04/19 01:15

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