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En la era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la capacidad de comunicarnos eficazmente con máquinas es más crucial que nunca. He construido en Python + Flask + OpenAI una herramienta que permita generar prompts efectivos y personalizados en cuestión de segundos. La aplicación desarrollada está diseñada para generar prompts utilizando 30 frameworks especializados de ingeniería de prompts, pensada para profesionales de diversos sectores como desarrollo de software, marketing y educación, entre otros.

Sistema de recomendación por IA

Una de las ventajas de esta aplicación es su sistema de recomendación inteligente. Solo necesitas escribir tu objetivo, y GPT-4 Turbo se encarga de elegir qué framework puede ser el más adecuado para tu onjetivo:

• Análisis de Objetivo: El sistema interpreta tus necesidades específicas.
• Selección Inteligente: Determina el framework más adecuado entre los 30 disponibles.
• Explicación Detallada: Te proporciona el razonamiento detrás de la selección del framework.
• Ejemplos Prácticos: Ofrece ejemplos adaptados a tu contexto.
• Generación Guiada: Te acompaña paso a paso en la creación de tu prompt.

30 Frameworks especializados

Contamos con una amplia gama de frameworks para cubrir diversas necesidades. A continuación, te presentamos cada uno de ellos:

1. RTF (Role, Task, Format): Ideal para instrucciones basadas en roles.
   • Role: Define el rol asumido.
   • Task: Especifica la tarea a realizar.
   • Format: Indica el formato de salida deseado.
2. TAG (Task, Action, Goal): Para prompts orientados a objetivos.
   • Task: Describe la tarea principal.
   • Action: Detalla las acciones a seguir.
   • Goal: Establece el objetivo final.
3. BAB (Before, After, Bridge): Para escenarios de transformación.
   • Before: Estado inicial.
   • After: Estado deseado.
   • Bridge: Cómo pasar de uno a otro.
4. CARE (Context, Action, Result, Example): Para planificación detallada.
   • Context: Situación actual.
   • Action: Acciones propuestas.
   • Result: Resultados esperados.
   • Example: Ejemplos ilustrativos.
5. RISE (Role, Input, Steps, Expectation): Para tareas basadas en procesos.
   • Role: Rol asumido.
   • Input: Información de entrada.
   • Steps: Pasos a seguir.
   • Expectation: Resultados esperados.
6. PEAS (Purpose, End-Result, Audience, Style): Para comunicación efectiva.
   • Purpose: Propósito del mensaje.
   • End-Result: Resultado final deseado.
   • Audience: Público objetivo.
   • Style: Estilo de comunicación.
7. STAR (Situation, Task, Action, Result): Para casos de éxito.
   • Situation: Contexto de la situación.
   • Task: Tarea específica.
   • Action: Acciones tomadas.
   • Result: Resultados obtenidos.
8. QCQA (Question, Context, Quality, Answer): Para consultas estructuradas.
   • Question: Pregunta formulada.
   • Context: Información relevante.
   • Quality: Criterios de calidad.
   • Answer: Respuesta esperada.
9. AIDA (Attention, Interest, Desire, Action): Perfecto para marketing persuasivo.
   • Attention: Captar la atención.
   • Interest: Generar interés.
   • Desire: Crear deseo.
   • Action: Llamada a la acción.
10. PARA (Problem, Approach, Rationale, Action): Para resolución estructurada.
    • Problem: Identificación del problema.
    • Approach: Enfoque adoptado.
    • Rationale: Justificación.
    • Action: Acciones propuestas.
11. SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound): Para establecer objetivos claros.
    • Specific: Objetivo específico.
    • Measurable: Medible.
    • Achievable: Alcanzable.
    • Relevant: Relevante.
    • Time-bound: Limitado en el tiempo.
12. ERQ (Experience, Requirements, Qualifiers): Para perfiles específicos.
    • Experience: Experiencia requerida.
    • Requirements: Requisitos necesarios.
    • Qualifiers: Cualificadores adicionales.
13. CODE (Context, Objective, Details, Examples): Para instrucciones claras.
    • Context: Contexto general.
    • Objective: Objetivo específico.
    • Details: Detalles necesarios.
    • Examples: Ejemplos ilustrativos.
14. PROS (Perspective, Requirements, Outcome, Scope): Para proyectos.
    • Perspective: Punto de vista.
    • Requirements: Requisitos.
    • Outcome: Resultados esperados.
    • Scope: Alcance del proyecto.
15. TEAM (Task, Environment, Approach, Metrics): Para trabajo en equipo.
    • Task: Tarea conjunta.
    • Environment: Entorno de trabajo.
    • Approach: Método adoptado.
    • Metrics: Métricas de éxito.
16. IDEA (Identify, Define, Execute, Assess): Para solución de problemas.
    • Identify: Identificar el problema.
    • Define: Definir soluciones.
    • Execute: Ejecutar acciones.
    • Assess: Evaluar resultados.
17. FAST (Focus, Audience, Scope, Tone): Para comunicación efectiva.
    • Focus: Enfoque principal.
    • Audience: Audiencia objetivo.
    • Scope: Alcance del mensaje.
    • Tone: Tono apropiado.
18. LEAP (Level, Expectations, Approach, Parameters): Para planificación.
    • Level: Nivel de detalle.
    • Expectations: Expectativas.
    • Approach: Enfoque estratégico.
    • Parameters: Parámetros definidos.
19. GROW (Goal, Reality, Options, Way Forward): Para desarrollo personal.
    • Goal: Meta a alcanzar.
    • Reality: Situación actual.
    • Options: Opciones disponibles.
    • Way Forward: Camino a seguir.
20. SPIN (Situation, Problem, Implication, Need): Para ventas consultivas.
    • Situation: Contexto del cliente.
    • Problem: Problemas identificados.
    • Implication: Implicaciones del problema.
    • Need: Necesidad de solución.
21. DESIGN (Define, Explore, Scope, Ideate, Guide, Narrow): Orientado al proceso de diseño.
    • Define: Definir el problema.
    • Explore: Explorar soluciones.
    • Scope: Determinar alcance.
    • Ideate: Generar ideas.
    • Guide: Guiar el proceso.
    • Narrow: Refinar opciones.
22. VISION (Visualize, Identify, Structure, Implement, Optimize, Navigate): Para estrategia.
    • Visualize: Imaginar el futuro.
    • Identify: Identificar objetivos.
    • Structure: Estructurar plan.
    • Implement: Implementar acciones.
    • Optimize: Optimizar procesos.
    • Navigate: Navegar desafíos.
23. IMPACT (Intent, Message, Purpose, Audience, Channel, Timing): Para comunicación.
    • Intent: Intención.
    • Message: Mensaje clave.
    • Purpose: Propósito.
    • Audience: Audiencia.
    • Channel: Canal de comunicación.
    • Timing: Momento adecuado.
24. MASTER (Mission, Approach, Strategy, Tactics, Execution, Review): Para gestión.
    • Mission: Misión general.
    • Approach: Enfoque general.
    • Strategy: Estrategia definida.
    • Tactics: Tácticas específicas.
    • Execution: Ejecución.
    • Review: Revisión y ajuste.
25. POWER (Problem, Outcome, Why, Execution, Resources): Para resolución.
    • Problem: Problema a resolver.
    • Outcome: Resultado deseado.
    • Why: Razón detrás.
    • Execution: Plan de acción.
    • Resources: Recursos necesarios.
26. LOGIC (Layout, Objective, Guidelines, Implementation, Criteria): Para desarrollo.
    • Layout: Diseño general.
    • Objective: Objetivo específico.
    • Guidelines: Pautas a seguir.
    • Implementation: Implementación.
    • Criteria: Criterios de éxito.
27. SCOPE (Situation, Core Need, Obstacles, Plan, Evaluation): Para definir alcance.
    • Situation: Contexto actual.
    • Core Need: Necesidad principal.
    • Obstacles: Obstáculos posibles.
    • Plan: Planificación.
    • Evaluation: Evaluación continua.
28. FOCUS (Frame, Objective, Constraints, Understanding, Solution): Para análisis.
    • Frame: Enmarcar el problema.
    • Objective: Objetivo claro.
    • Constraints: Limitaciones.
    • Understanding: Comprensión profunda.
    • Solution: Solución propuesta.
29. EXPERT (Expertise, Context, Purpose, Execution, Results, Testing): Para documentación.
    • Expertise: Área de especialización.
    • Context: Contexto relevante.
    • Purpose: Propósito del documento.
    • Execution: Cómo se llevará a cabo.
    • Results: Resultados esperados.
    • Testing: Pruebas y validación.
30. CLARITY (Context, Limitations, Approach, Requirements, Implementation, Timeline, Yield): Para planificación detallada.
    • Context: Situación actual.
    • Limitations: Limitaciones existentes.
    • Approach: Enfoque estratégico.
    • Requirements: Requisitos necesarios.
    • Implementation: Plan de implementación.
    • Timeline: Cronograma.
    • Yield: Resultados esperados.

Características Técnicas Destacadas

• Generación de Prompts: Creación automática según el framework seleccionado.
• Exportación Flexible: Copia tus prompts en markdown o texto formateado.
• Contador de Tokens: Monitoriza en tiempo real el uso de tokens para optimizar recursos.
• Interfaz Responsiva: Diseño adaptable para cualquier dispositivo.
• Almacenamiento Local: Guarda y organiza tus prompts favoritos.
• Ejemplos Interactivos: Accede a una biblioteca rica en casos prácticos.

Casos de Uso en Diferentes Sectores

– Desarrollo de software

Contexto: Luis es un desarrollador senior en una empresa de software que está trabajando en un asistente virtual para usuarios de una aplicación financiera. Necesita mejorar la interacción del chatbot para que responda de manera más precisa y útil a las consultas de los usuarios.

Desafío: Las respuestas del chatbot son genéricas y no siempre abordan las necesidades específicas de los usuarios. Luis necesita crear prompts más efectivos para entrenar al modelo de lenguaje y mejorar la calidad de las respuestas.

Solución con la Aplicación:

1. Análisis del Objetivo: Luis ingresa su objetivo en la aplicación: «Mejorar las respuestas del chatbot para consultas financieras específicas».
2. Selección del Framework: El sistema recomienda el framework LOGIC (Layout, Objective, Guidelines, Implementation, Criteria).
3. Generación Guiada:
   • Layout: Define el diseño general de la interacción.
   • Objective: Establece que el objetivo es proporcionar respuestas precisas a consultas financieras.
   • Guidelines: Incluye pautas como usar terminología financiera adecuada y ofrecer ejemplos cuando sea posible.
   • Implementation: Detalla cómo el chatbot debe procesar y responder a las consultas.
   • Criteria: Establece criterios para evaluar la eficacia de las respuestas.

Resultado: Con los nuevos prompts generados, el chatbot ahora ofrece respuestas más precisas y útiles. La satisfacción del usuario aumenta, y el tiempo promedio de resolución de consultas disminuye.

– Marketing

Contexto: Ana es gerente de marketing en una empresa de comercio electrónico. Está lanzando una nueva línea de productos y quiere crear una campaña que genere alto impacto y conversiones.

Desafío: Necesita mensajes persuasivos que resuenen con su público objetivo y aumenten la tasa de conversión de las campañas de correo electrónico y redes sociales.

Solución con la Aplicación:

1. Análisis del Objetivo: Ana ingresa su objetivo: «Crear mensajes de marketing que incrementen las conversiones para la nueva línea de productos».
2. Selección del Framework: El sistema recomienda el framework AIDA (Attention, Interest, Desire, Action).
3. Generación Guiada:
   • Attention: Diseña encabezados llamativos que capturen la atención.
   • Interest: Proporciona información relevante que genere interés en los productos.
   • Desire: Destaca los beneficios y características únicas para crear deseo.
   • Action: Incluye llamadas a la acción claras y convincentes.

Resultado: Ana implementa los mensajes en sus campañas, logrando un aumento en la tasa de apertura de correos electrónicos y un incremento en las conversiones de ventas.

– Educación universitaria superior

Contexto: Miguel es profesor en una universidad y está diseñando un curso en línea sobre algoritmia. Quiere crear materiales didácticos que se adapten a diferentes estilos de aprendizaje y niveles de conocimiento.

Desafío: Necesita estructurar el contenido de manera que sea accesible tanto para estudiantes novatos como para avanzados, y mantenerlos comprometidos durante todo el curso.

Solución con la Aplicación:

1. Análisis del Objetivo: Miguel escribe: «Desarrollar materiales didácticos personalizados para un curso de algoritmia que sean atractivos para todos los niveles de estudiantes».
2. Selección del Framework: El sistema sugiere el framework LEAP (Level, Expectations, Approach, Parameters).
3. Generación Guiada:
   • Level: Identifica los diferentes niveles de conocimiento de los estudiantes.
   • Expectations: Establece expectativas claras para cada nivel.
   • Approach: Define enfoques de enseñanza adaptados (videos interactivos, lecturas, ejercicios prácticos).
   • Parameters: Establece parámetros para evaluar el progreso.

Resultado: Miguel crea un curso con materiales personalizados que aumentan la participación y satisfacción de los estudiantes. Las evaluaciones muestran una mejora en la comprensión de los temas complejos.

Aspectos técnicos y valor añadido

El generador de prompts engineering frameworksno destaca por la solidez y eficiencia de su arquitectura técnica:

• Backend: Desarrollado en Python 3.9+ utilizando el microframework Flask, lo que permite una gestión ágil de las rutas y la lógica del negocio.
• Inteligencia Artificial: Integración con OpenAI GPT-4 Turbo, proporcionando capacidades avanzadas de análisis y generación de lenguaje natural.
• Frontend: Construido con HTML5, CSS3 y JavaScript, ofreciendo una experiencia de usuario interactiva y responsiva.
• Estilos: Implementación de Bootstrap 5 para garantizar un diseño moderno y adaptativo en múltiples dispositivos.
• Documentación: Uso de Markdown para una documentación clara y fácil de mantener.
• Despliegue: Implementación con Gunicorn, asegurando un servidor web robusto y escalable para manejar múltiples solicitudes concurrentes.

Descripción de los componentes

• app.py: Punto de entrada de la aplicación Flask que maneja las rutas y la lógica principal del sistema.
• requirements.txt: Lista detallada de las dependencias Python necesarias para el correcto funcionamiento del proyecto.
• .env: Archivo que contiene variables de entorno sensibles, manteniendo la seguridad y flexibilidad en la configuración.
• static/: Directorio para archivos estáticos esenciales:
  • css/: Hojas de estilo personalizadas para mejorar la apariencia y usabilidad.
  • js/: Scripts de JavaScript que añaden funcionalidad e interactividad.
  • img/: Recursos gráficos utilizados en la interfaz de usuario.
• templates/: Plantillas HTML de Jinja2 que definen la estructura visual:
  • base.html: Plantilla base con elementos comunes a todas las páginas.
  • index.html: Página principal que presenta los frameworks disponibles.
  • como_funciona.html: Sección de documentación y guía de uso detallada.
• utils/: Módulos de utilidad que soportan funcionalidades adicionales:
  • openai_helper.py: Funciones especializadas para interactuar de manera eficiente con la API de OpenAI.

¿Cómo aporta valor el generador de prompts engineering frameworks?

• Eficiencia Operativa: Automatiza la generación de prompts, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo requeridos.
• Calidad en Resultados: Gracias a GPT-4 Turbo, los prompts generados son de alta calidad y relevancia, mejorando la interacción con modelos de IA.
• Personalización y Flexibilidad: La amplia variedad de frameworks permite adaptarse a las necesidades específicas de diferentes sectores y profesionales.
• Accesibilidad Universal: Un frontend responsive y el uso de estándares web aseguran que la herramienta sea accesible desde cualquier dispositivo y navegador.

Con el generador de prompts engineering frameworks donde la interacción eficiente con la inteligencia artificial es clave, aplicaciones como esta se convierten en aliados indispensables para profesionales que buscan optimizar sus procesos, innovar en sus campos y mantenerse a la vanguardia tecnológica.