Prompts que funcionan en producción (no solo en el playground)

Bienvenido al primer número. Cada semana vamos a diseccionar un problema real de integrar IA en aplicaciones de producción, sin humo.

El problema

Un prompt que responde perfecto en el playground de OpenAI o Claude puede romperse en cuanto lo metes en tu API: outputs inconsistentes, alucinaciones bajo carga, formato que no parsea.

Tres reglas que sí funcionan

1. Pide siempre un esquema explícito. JSON con campos nombrados, no texto libre que luego intentas regexear.
2. Da 2-3 ejemplos del formato exacto que esperas, incluyendo casos límite (vacío, error, ambigüedad).
3. Define qué hacer cuando el modelo no sabe. Sin esto, rellena con confianza y te alucina un campo.

const prompt = `
Devuelve JSON con esta forma exacta:
{ "intent": string, "confidence": number, "missing_fields": string[] }

Si no puedes determinar el intent, usa "unknown" y confidence 0.
`;

Para llevar

Un prompt de producción no es un prompt "creativo": es una especificación. Trátalo como tal y tu tasa de errores baja drásticamente.

La próxima semana: cómo montar evals automáticos para no romper prompts en cada deploy.