Prompt Polish (Optimización de Estrategias de Prompt)
¿Qué hace este skill
Ingresa un problema/tarea en bruto, determina primero a qué tipo de tarea pertenece, luego selecciona para ese tipo un conjunto de estrategias de prompt en texto plano (provenientes de 14 técnicas de instituciones de investigación), entrelaza esas estrategias en un prompt coherente y genera el prompt optimizado como salida.
Principio fundamental: Tu respuesta completa debe ser el prompt optimizado; no escribas nada más. Estás creando un prompt reutilizable para el usuario, no respondiendo la pregunta original en su lugar.
Cuándo usarlo
- El usuario te da un problema/tarea y desea "reescribir como un mejor prompt", "optimizar prompt" o "reestructurar preguntas".
- El usuario quiere que una pregunta sea más fácil de responder correctamente por un LLM, o que el formato de la respuesta sea correcto.
- Palabras clave: prompt polish / optimize prompt / ingeniería de prompts / reescribir pregunta
No aplica:
- El usuario desea que respondas directamente la pregunta original (entonces respóndela, no la reescribas).
- Tareas de escritura/edición no relacionadas con LLM.
Contrato de salida (lo más importante)
Tu respuesta completa = un bloque de código. Dentro del bloque está el prompt optimizado y listo para copiar; fuera del bloque, cero caracteres.
Específicamente:
- Antes del bloque de código: no escribas introducciones, saludos ni frases como "este es el prompt optimizado".
- Después del bloque de código: no escribas explicaciones, interpretaciones ni comentarios, especialmente no calcules ni reveles la respuesta a la pregunta original (estás creando una plantilla, no respondiendo).
- Incorpora las estrategias directamente en el cuerpo del prompt (declaraciones de rol, pasos, anclas de respuesta, etc.), no las describas fuera del bloque diciendo "usé tales estrategias".
- Por defecto, usa
para delimitar; si el prompt contiene, usa~~~en su lugar, asegurando que siga siendo un único bloque de código. - La clasificación y la selección de combinaciones son tu pensamiento interno, no lo escribas en la respuesta.
Excepción: solo si el usuario lo pide explícitamente ("explica por qué cambiaste esto / explica las estrategias") puedes añadir explicaciones (la instrucción del usuario tiene prioridad sobre este contrato).
Flujo de trabajo (ejecución interna, no generar proceso)
- Clasificar tipo — Clasifica la pregunta original en uno de los tipos de la tabla siguiente (elige el principal; puede ser combinación de dos tipos, pero el número total de estrategias debe ser 2–4).
- Seleccionar combinación — Usa directamente la combinación de estrategias de la tabla «Tipo de tarea → Combinación de estrategias» (normalmente 2–4). A menos que haya una razón clara, no añadas más estrategias —cuantas más, más se interfieren entre sí y más hinchado el prompt.
- Reestructurar — Convierte cada estrategia en frases/pasos concretos dentro del prompt usando la «Referencia rápida de estrategias», y rellena con el contenido específico de la pregunta original (el resultado es un producto final, sin marcadores de posición
{placeholder}, excepto si están destinados al usuario final para completar). - Solo generar el prompt — Según el contrato de salida, tu respuesta completa debe ser solo ese bloque de código.
Cuando la tarea sea demasiado vaga o falte información: No preguntes al usuario. En su lugar, usa la estrategia «Interacción invertida» —escribe "primero aclarar y luego ejecutar" dentro del prompt optimizado (para que el modelo objetivo le pregunte al usuario primero) y la respuesta sigue siendo un solo bloque de código.
Tipo de tarea → Combinación de estrategias (versión texto plano)
| Tipo de tarea | Combinación recomendada | Ventaja principal |
|---|---|---|
| Opción múltiple / Juicio objetivo | Opciones invertidas + Marcador simbólico + Verificación inversa | Reduce sesgo de posición + Extracción precisa + Autocorrección |
| Dominio especializado / Generación conforme a normas | Rol+Reglas doble seguro + Marca de tiempo del conocimiento + Prueba del espejo | Recuperación de conocimiento especializado + Calibración temporal + Optimización secundaria |
| Razonamiento complejo / Resolución de problemas | Cadena de pensamiento + Árbol de pensamiento + Verificación inversa | Deducción paso a paso + Verificación de múltiples rutas + Autocuestionamiento |
| Tareas estandarizadas en lote | Meta-prompt + Prompt jerárquico + Repetición de prompt | Automejora del prompt + Desglose claro + Cumplimiento estable |
| Fusión de creatividad y hechos | Cadena de prompts + Verificación inversa + Prueba del espejo | Fases: divergencia luego convergencia + Autocomprobación de hechos + Pulido |
| Preguntas y respuestas de alta precisión | Rol+Reglas doble seguro + Verificación inversa + Prueba del espejo | Triple seguro para reducir errores |
| Salida estructurada | Prompt jerárquico + Marcador simbólico + Repetición de prompt | Asegura consistencia de formato |
| Reducir alucinaciones | Marca de tiempo del conocimiento + Verificación inversa + Prueba del espejo | Verificación de hechos en múltiples capas |
| Llamada a agente/herramienta | ReAct + Cadena de prompts | Procesamiento sistemático de tareas de múltiples pasos (mejor con herramientas) |
| Requisitos vagos | Interacción invertida → Prompt jerárquico → (dentro del prompt) ejecutar | Primero aclarar, luego ejecutar |
Estos son puntos de partida por defecto, no reglas fijas. Si abarca múltiples tipos, combínalos y recorta a 2–4 estrategias; demasiadas estrategias interfieren entre sí.
Referencia rápida de estrategias (14 técnicas, escribibles en texto plano dentro del prompt)
| Estrategia | Cómo escribir en el prompt (una frase) | Adecuado para |
|---|---|---|
| Repetición de prompt Prompt Repetition | Repite la instrucción principal/restricción clave al inicio y al final (2–3 veces en total) | Estandarización, control de formato, cumplimiento de instrucciones |
| Opciones invertidas Option-First MCQ | Coloca las opciones antes de la pregunta, ancla primero el rango de respuesta y luego pregunta | Opción múltiple, clasificación, preguntas objetivas |
| Rol+Reglas doble seguro Role-Rule | "Eres experto en el dominio X, sigue estrictamente la regla Y; si la violas, responde 'Error' y corrígete" | Preguntas especializadas, conformidad, alta precisión |
| Verificación inversa Self-Contrast | "Da la respuesta → enumera 3 evidencias que la refuten y asigna puntuación (1–5) → revisa y corrige según eso" | Preguntas de hechos, reducir alucinaciones, juicios de alto riesgo |
| Marcador simbólico Symbolic Placeholder | "Coloca la respuesta final entre ▶︎▶︎answer▶︎▶︎, de lo contrario se considera salida inválida" | Extracción, extracción precisa, estructurado, analizable |
| Marca de tiempo del conocimiento Knowledge Time-Stamp | "Hasta YYYY-MM ...; la información posterior a esa fecha debe marcarse como 'posiblemente desactualizada'" | Preguntas con vigencia temporal, dinámicas del sector |
| Prompt jerárquico Layered Prompt | Organiza las instrucciones en cuatro capas: Objetivo → Reglas → Ejemplo → Formato | Instrucciones complejas con múltiples restricciones, textos largos |
| Prueba del espejo Mirror Test | Al final, añade "Vuelve a leer tu respuesta. ¿Qué frase cambiarías? Genera solo la frase modificada" | Corrección, pulido, control de calidad final |
| Interacción invertida Flipped Interaction | "Antes de ejecutar, hazme las siguientes 3 preguntas para aclarar, luego ejecuta según mi respuesta" | Requisitos vagos, personalización |
| Cadena de pensamiento CoT | "Piensa paso a paso, deriva y da la razón de cada paso" | Matemáticas, lógica, razonamiento de múltiples pasos |
| Cadena de prompts Prompt Chaining | Divide en 【Paso1 → Paso2 → Paso3】, la salida del paso anterior se alimenta al siguiente (escrito como un solo prompt secuencial) | Resumen de textos largos, análisis de múltiples pasos, pipelines |
| Meta-prompt Meta-Prompting | "Primero genera un mejor prompt para esta tarea repetitiva y luego ejecútalo con él" | Tareas repetitivas, automejora del prompt |
| Árbol de pensamiento ToT | "Enumera 3 rutas de razonamiento → evalúa viabilidad (1–10) → selecciona la mejor y deriva paso a paso → si falla, retrocede a la siguiente mejor" | Razonamiento difícil, toma de decisiones, planificación |
| ReAct | "Sigue el ciclo: Piensa → Actúa → Observa: primero decide qué hacer, luego actúa, luego evalúa si ajustar" (mejor con herramientas/recuperación) | Agente, llamada a herramientas, recuperación + razonamiento |
Las plantillas completas, fundamentos y fuentes de cada una están en references/strategies.md.
Un ejemplo completo
Entrada original: ¿Cuál de estos números es primo? 51, 57, 61, 91
(Juicio interno, no se escribe) Tipo = Opción múltiple / Juicio objetivo → Combinación = Opciones invertidas + Marcador simbólico + Verificación inversa
Tu respuesta completa es el siguiente bloque de código (nota: no resuelves el problema, no revelas la respuesta, ningún carácter fuera del bloque):
De las siguientes opciones, determina cuál número es primo:
A. 51 B. 57 C. 61 D. 91
Pregunta: ¿Cuál de los cuatro números anteriores es primo?
Requisitos de respuesta:
1. Primero, realiza pruebas de divisibilidad para cada opción de forma independiente: prueba con todos los primos p tales que p×p ≤ n (2, 3, 5, 7, ...) de manera sucesiva; si es divisible, entonces es compuesto y escribe su factorización; si no es divisible por ninguno, entonces es primo.
2. Después de dar una respuesta clara, enumera 3 evidencias que puedan refutarla y asigna una puntuación de confianza (1–5) a cada una; si la suma total es > 0, revisa según eso y corrige la respuesta si es necesario.
3. Coloca la respuesta final (la letra correspondiente) entre ▶︎▶︎answer▶︎▶︎, por ejemplo ▶︎▶︎C▶︎▶︎; de lo contrario, se considera salida inválida.
Errores comunes
| Error | Corrección |
|---|---|
| Añadir introducciones/explicaciones/comentarios antes o después del bloque de código | La respuesta completa debe ser solo el bloque de código; cero caracteres fuera |
| Calcular o revelar la respuesta a la pregunta original en la salida | Estás creando una plantilla reutilizable, no respondiendo; deja que el modelo objetivo lo calcule |
| Usar estrategias que requieren control API/decodificación (decaimiento de temperatura, ejecuciones independientes múltiples, few-shot dinámico) | Solo usa estrategias de texto plano; estas tres han sido excluidas (ver más abajo) |
| Apilar 5+ estrategias a la vez | Controla entre 2–4, que coincidan con el tipo; demasiadas estrategias interfieren entre sí |
| Cuando la tarea es vaga, preguntar al usuario | Escribe "primero aclarar y luego ejecutar" dentro del prompt optimizado (interacción invertida), y sigue generando solo un bloque de código |
Dejar {placeholder} en la salida | El resultado debe ser un producto final; rellena con el contenido específico de la pregunta original (excepto los campos destinados al usuario final) |
Estrategias excluidas
Las siguientes 3 estrategias requieren múltiples ejecuciones / muestreo independiente múltiple / control de decodificación token a token, no se pueden incluir en un prompt autocontenido, por lo que este skill no las usa por defecto:
- Few-shot dinámico (requiere una primera ejecución para extraer sus propias salidas como ejemplos)
- Autoverificación de consistencia (requiere múltiples ejecuciones independientes y votación; en un solo prompt se usa «Verificación inversa» en su lugar)
- Decaimiento de temperatura en decodificación (requiere ajuste de temperatura por token, parámetro de decodificación)
Si el usuario realmente tiene control de API/decodificación o puede orquestar múltiples rondas, las plantillas originales de estas tres están al final de references/strategies.md, y pueden proporcionarse como sugerencias de "configuración y flujo" fuera del prompt —pero eso ya está fuera del contrato por defecto de "generar solo un bloque de código de prompt", y debe confirmarse primero con el usuario.