Proporcionar ejemplos en tus prompts es una de las técnicas de ingeniería de prompts más efectivas que usarás. Este enfoque, conocido como "one-shot" o "multi-shot" prompting, consiste en darle a Claude pares de entrada/salida de muestra para guiar sus respuestas.
Cómo funcionan los ejemplos
Veamos un ejemplo de análisis de sentimiento. Supongamos que quieres que Claude categorice si un tweet es positivo o negativo:
El desafío aquí es el sarcasmo. Un tweet como "Sí, claro, esa fue la mejor película que he visto desde 'Plan 9 from Outer Space'" parece positivo en la superficie, pero en realidad es sarcástico y negativo (Plan 9 es famosamente una de las peores películas jamás hechas).
Agregar ejemplos para manejar casos extremos
Para resolver esto, puedes agregar ejemplos que muestren a Claude cómo manejar casos complicados:
El prompt mejorado incluye:
- Un ejemplo positivo claro: "¡Gran partido esta noche!" → "Positivo"
- Un ejemplo sarcástico: "¡Ah sí, realmente necesitaba un retraso de vuelo esta noche! ¡Excelente!" → "Negativo"
- Contexto que explica por qué el sarcasmo debe tratarse con cuidado
Observa cómo los ejemplos están envueltos en etiquetas XML como <sample_input> y <ideal_output>. Esta estructura deja cristalinamente claro a Claude qué representa cada parte.
Cuándo usar ejemplos
Los ejemplos son particularmente útiles para:
- Capturar casos extremos o escenarios límite
- Definir formatos de salida complejos (como estructuras JSON específicas)
- Mostrar el estilo o tono exacto que deseas
- Demostrar cómo manejar entradas ambiguas
One-Shot vs Multi-Shot
One-Shot: Proporciona un único ejemplo para establecer el patrón
Multi-Shot: Proporciona múltiples ejemplos para cubrir diferentes escenarios
Usa multi-shot cuando necesites manejar varios casos extremos o quieras mostrar diferentes tipos de respuestas válidas.
Encontrar buenos ejemplos a partir de evaluaciones
Al ejecutar evaluaciones de prompts, busca tus salidas con la puntuación más alta para usarlas como ejemplos:
Encuentra respuestas que obtuvieron una puntuación de 10 (o tu puntuación más alta disponible) y usa esos pares de entrada/salida como ejemplos en tu prompt. Esto ayuda a Claude a entender cómo se ve una salida "perfecta" para tu caso de uso específico.
Agregar contexto a los ejemplos
No solo proporciones el par de entrada/salida: explica por qué la salida es buena:
<ideal_output>
[Your example output here]
</ideal_output>
This example is well-structured, provides detailed information
on food choices and quantities, and aligns with the athlete's
goals and restrictions.Este contexto adicional ayuda a Claude a entender el razonamiento detrás de las buenas respuestas, no solo el formato.
Mejores prácticas
- Usa siempre etiquetas XML para estructurar tus ejemplos claramente
- Sé explícito sobre lo que estás mostrando: "Aquí hay un ejemplo de entrada con una respuesta ideal"
- Incluye ejemplos que aborden tus casos de fallo más comunes
- Explica por qué tus salidas de ejemplo se consideran ideales
- Mantén los ejemplos relevantes para tu tarea específica
Los ejemplos son especialmente poderosos porque muestran en lugar de decir. En lugar de intentar describir exactamente lo que quieres con palabras, lo demuestras directamente. Esto hace que tus prompts sean mucho más confiables y ayuda a Claude a entender requisitos sutiles que podrían ser difíciles de expresar solo con instrucciones.