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Guía de Prompt Engineering Avanzado
Domina las técnicas de prompt engineering que separan a un usuario casual de LLMs de un AI Engineer en producción. Esta guía te lleva desde zero-shot y few-shot prompting con rigor de ingeniería, hasta Chain-of-Thought, ReAct y Self-Consistency para razonamiento complejo, pasando por structured outputs, prompt chaining, evaluación sistemática con métricas cuantitativas, y gestión de prompts en producción con versionado, caching y optimización de costos. Diseñada para developers que ya usan LLMs y quieren tratar sus prompts con la misma disciplina que tratan su código.
- lecciones
- 64
- módulos
- 8
- disponible en
- Inglés · Español
- certificado
- Sí
- acceso
- Gratis
Lo que vas a poder hacer
- Diseñar prompts de forma sistemática usando frameworks estructurados, no intuición
- Dominar zero-shot y few-shot prompting con example engineering y boundary testing
- Obtener structured outputs confiables (JSON, schemas Pydantic) en múltiples proveedores
- Implementar Chain-of-Thought con patrones de verificación para math, lógica y código
- Aplicar ReAct (Reasoning + Acting), Self-Consistency y Tree-of-Thought para tareas complejas
- Componer pipelines de prompts multi-etapa con chaining, decomposition y context management
- Evaluar prompts con métricas cuantitativas: LLM-as-judge, regression testing, A/B testing
- Gestionar prompts en producción: versionado, caching, optimización de costos, monitoring y deployment
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- AI Engineers que usan LLMs en producción y necesitan prompts consistentes y evaluables
- Developers de Python construyendo aplicaciones con OpenAI/Anthropic que quieren ir más allá del prompting ad-hoc
- Ingenieros backend integrando LLMs en sistemas existentes que requieren outputs structured y confiables
- Engineers que completaron LangChain & LangGraph y quieren dominar la capa de prompting
- Cualquier persona preparándose para roles de AI Engineering donde el diseño de prompts es competencia core
Requisitos y materiales
- Python intermedio (funciones, clases, async/await básico)
- Experiencia llamando APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic o similar)
- Familiaridad con APIs REST y JSON
- Al menos una API key de un proveedor LLM (OpenAI recomendado, Anthropic opcional)
- Python 3.11+ instalado
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- 1. Introducción: Prompt Engineering como Disciplina
- 2. Anatomía de un Prompt
- 3. Roles: system, user, assistant
- 4. Temperature y Parámetros de Generación
- 5. Mental Models para Diseñar Prompts: CRISPE
- 6. Comparación: Prompt Casual vs Prompt Engineered
- 7. Proveedores y Diferencias de Comportamiento
- 8. Proyecto: Prompt Analyzer
- 1. Introducción: Las Dos Técnicas Fundamentales
- 2. Zero-Shot Prompting Patterns
- 3. Few-Shot: Selección de Ejemplos
- 4. Few-Shot Avanzado: Example Engineering
- 5. Output Formatting y Parsing
- 6. Boundary Testing y Edge Cases
- 7. Zero-Shot vs Few-Shot: Decision Framework
- 8. Proyecto: Few-Shot Classification System
- 1. Introducción: Por Qué los LLMs Necesitan Pensar Paso a Paso
- 2. Zero-Shot CoT: "Let's Think Step by Step"
- 3. Manual CoT: Diseñar Cadenas de Razonamiento
- 4. CoT para Tareas Específicas
- 5. Verification Patterns en CoT
- 6. Multi-Step Reasoning Pipelines
- 7. Limitaciones y Anti-Patterns de CoT
- 8. Proyecto: Reasoning Engine con CoT Verificable
- 1. Introducción: Más Allá de Chain-of-Thought
- 2. ReAct: Reasoning + Acting
- 3. Self-Consistency: Múltiples Caminos, Una Respuesta
- 4. Tree-of-Thought: Exploración de Soluciones
- 5. Meta-Prompting y Self-Refine
- 6. Combinación de Técnicas
- 7. Decision Framework: Qué Técnica Usar
- 8. Proyecto: Multi-Strategy Problem Solver
Aprende con clases en vivo y revisión de tus entregas.
En grupo o 1 a 1, según tu horario.
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones recibes tu constancia de finalización. Si apruebas el examen de certificación de la guía, se convierte en certificado, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
No. Esta guía es autoguiada y sin fechas. El bootcamp es en vivo, por cohorte, con entregas que alguien revisa.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
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