Guía de prompts para Claude
Maximiza el potencial de Claude usando las mejores prácticas para modelos de Anthropic
Descubre cómo aprovechar las capacidades únicas de Claude para obtener resultados excepcionales en tus proyectos. Claude destaca por su capacidad de razonamiento estructurado y análisis profundo.
🚀 Nuevo: Claude Sonnet 4
Claude Sonnet 4 es el modelo híbrido de razonamiento más avanzado disponible en Etenial. Ofrece capacidades superiores de programación, análisis visual y herramientas, con la capacidad de producir respuestas instantáneas o pensamiento extendido para problemas complejos.
Modelos Claude disponibles
| Modelo | Descripción | Mejor para |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | El modelo más avanzado con razonamiento híbrido superior | Programación compleja, análisis visual, arquitectura de software |
| Claude 3.7 Sonnet | Modelo inteligente con capacidad de razonamiento híbrido | Programación avanzada, razonamiento complejo, desarrollo web |
| Claude 3.5 Sonnet | Modelo avanzado con excelente comprensión y generación multimodal | Análisis detallado, tareas creativas complejas |
| Claude 3.5 Haiku | Modelo rápido y eficiente para respuestas breves | Consultas rápidas, tareas sencillas |
Razonamiento híbrido en Claude Sonnet 4
Claude Sonnet 4 eleva el razonamiento híbrido a un nuevo nivel:
- Modelo unificado superior: Claude Sonnet 4 combina capacidades estándar y de razonamiento avanzado con mejoras significativas en programación y análisis visual.
- Modos flexibles mejorados: Control granular sobre cuándo usar respuestas instantáneas o pensamiento extendido, con mejor precisión en ambos modos.
- Capacidades expandidas: Optimizado para programación compleja, uso de herramientas en paralelo, análisis de imágenes y documentos, y arquitectura de software.
- Enfoque práctico: Diseñado para casos de uso empresariales reales con mejor seguimiento de instrucciones y manejo de tareas complejas.
Capacidades multilingües
A continuación, se presentan los porcentajes de rendimiento de los modelos Claude 3.5 en diferentes idiomas, mostrados como un porcentaje relativo al rendimiento en inglés (100%):
| Idioma | Claude 3.5 Sonnet | Claude 3.5 Haiku |
|---|---|---|
| Inglés (línea base, 100%) | 100% | 100% |
| Francés | 96,2% | 95,3% |
| Español | 96,9% | 94,6% |
| Portugués (Brasil) | 96,0% | 94,6% |
| Italiano | 95,6% | 95,0% |
| Alemán | 94,0% | 92,5% |
| Chino (Simplificado) | 92,8% | 90,9% |
| Indonesio | 94,0% | 91,2% |
| Japonés | 92,7% | 90,8% |
| Coreano | 92,8% | 89,1% |
| Árabe | 92,5% | 84,7% |
| Hindi | 89,3% | 80,1% |
| Bengalí | 85,9% | 72,9% |
| Suajili | 83,9% | 64,7% |
| Yoruba | 64,9% | 46,1% |
Rendimiento Multilingüe de Claude
Los modelos Claude 3.5 y 3.7 muestran un rendimiento notable en varios idiomas. En general, en los idiomas europeos mantienen una capacidad superior al 95% en comparación con el inglés. Los idiomas del este de Asia, como el chino, japonés y coreano, demuestran una consistencia sólida, con un rendimiento relativo que ronda el 92-93%.
Estas evaluaciones se basan en el conjunto de pruebas MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en inglés, traducido a 14 idiomas por traductores profesionales. Este enfoque asegura la calidad de las traducciones, especialmente en idiomas con menos recursos digitales.
Técnicas fundamentales
Razonamiento paso a paso (Chain of Thought)
Razonamiento simple
Incluye "Piensa paso a paso" en tu prompt:
<prompt>
Analiza este informe financiero. Piensa paso
a paso antes de dar tus conclusiones.
</prompt>Uso de ejemplos (Multishot Prompting)
Estructura clara
<ejemplos>
<ejemplo>
Entrada: Informe Q1 2024
Análisis: Puntos clave...
Recomendaciones: Acciones...
</ejemplo>
</ejemplos>
Ahora analiza: [nuevo informe]Etiquetas XML para estructura
Etiquetas simples
<contexto>
Información de fondo...
</contexto>
<tarea>
Lo que necesitas...
</tarea>
<resultado>
Formato esperado...
</resultado>Casos de uso prácticos
Excelencia en programación con Claude Sonnet 4
Claude Sonnet 4 establece un nuevo estándar en tareas de programación. Supera significativamente a modelos anteriores en manejo de bases de código complejas, arquitectura de software, debugging avanzado, uso de herramientas en paralelo, y construcción de aplicaciones empresariales completas. Sus capacidades de análisis visual también permiten interpretar diagramas técnicos y documentación visual.
Traducción cultural
<tarea>
<idioma_origen>Español (ES)</idioma_origen>
<idioma_destino>Árabe (AR)</idioma_destino>
<país_destino>Egipto</país_destino>
</tarea>
<contexto>
<tipo_documento>Manual de instrucciones</tipo_documento>
<producto>{producto}</producto>
<marca>{empresa}</marca>
</contexto>
<texto_origen>
Instrucciones de instalación del purificador de aire:
1. Coloque el dispositivo en una superficie plana
2. Conecte a la red eléctrica (220V)
3. Pulse el botón de encendido ubicado a la derecha
4. Seleccione el modo deseado: Silencioso, Normal o Turbo
</texto_origen>
<requisitos_traducción>
- Mantener el tono profesional pero cercano de {empresa}
- Adaptar referencias culturales y direccionalidad del texto
- Considerar convenciones locales de seguridad y calidad
- Asegurar que las instrucciones son culturalmente apropiadas
</requisitos_traducción>
<formato_salida>
- Texto en árabe con dirección RTL
- Mantener numeración y estructura
</formato_salida>Desarrollo de aplicaciones web (Claude Sonnet 4)
<tarea>
Desarrollar una aplicación de análisis visual de datos con IA para e-commerce
</tarea>
<requisitos>
- Interfaz responsive con análisis de imágenes de productos
- Dashboard con métricas en tiempo real
- Procesamiento de imágenes para análisis de inventario
- Integración con APIs de pago y análisis visual
- Exportación multi-formato (PDF/CSV/Excel)
</requisitos>
<tecnologías>
- Frontend: Next.js con Tailwind CSS
- Backend: Node.js con Express y microservicios
- Base de datos: PostgreSQL + Redis
- IA: Integración con modelos de visión computacional
</tecnologías>
<instrucciones>
Usa el modo de pensamiento extendido para:
1. Diseñar arquitectura de microservicios completa
2. Planificar pipeline de procesamiento de imágenes
3. Crear componentes de análisis visual
4. Implementar APIs RESTful y GraphQL
5. Integrar capacidades de herramientas en paralelo
</instrucciones>Análisis de datos con razonamiento visible
<contexto>
Tengo un conjunto de datos de ventas del último trimestre.
</contexto>
<pensamiento>
1. Analiza tendencias principales
2. Identifica anomalías
3. Compara con períodos anteriores
</pensamiento>
<formato_salida>
- Resumen Ejecutivo
- Hallazgos Clave
- Recomendaciones Accionables
</formato_salida>🔬 Experimentación continua
La clave para dominar los prompts de Claude es la experimentación constante y el refinamiento basado en resultados. Cada caso de uso puede requerir ajustes específicos.