Lo que vas a aprender
- Qué es un prompt y cómo lo interpreta Claude
- La estructura básica de un buen prompt (rol, tarea, contexto, formato)
- Cómo probar prompts en Claude.ai y en la API
- Errores comunes que arruinan tus resultados y cómo evitarlos
Paso 1: Entender qué es un prompt
Un prompt es simplemente el texto que le envías a Claude para pedirle algo. Piensa en él como las instrucciones que le darías a un colega muy capaz pero que no conoce el contexto de tu tarea. Claude no adivina lo que quieres: responde exactamente a lo que le pides. Por eso, cuanto más claro y específico seas, mejores resultados obtendrás. Un prompt vago como 'escribe algo sobre marketing' produce respuestas genéricas. Uno específico como 'escribe 3 ideas de campaña para una tienda de café en Madrid dirigida a estudiantes universitarios' produce oro. En este tutorial trabajaremos con el modelo claude-opus-4-8, el más capaz de Anthropic. Antes de escribir código, es clave interiorizar que un prompt es comunicación: define quién quieres que sea Claude, qué debe hacer, con qué información y en qué formato quieres la respuesta.
💡 Consejo: Trata a Claude como a un empleado nuevo y brillante: dale contexto que tú das por obvio pero él no conoce.
⚠️ Error común: No asumas que Claude conoce detalles de tu negocio, país o proyecto: si no lo escribes en el prompt, no existe para él.
Paso 2: Escribir tu primer prompt en Claude.ai
La forma más rápida de empezar es la interfaz web. Entra en claude.ai e inicia sesión (funciona igual en España y LATAM). En el cuadro de texto, escribe un prompt simple pero completo. En lugar de 'ayúdame con un email', prueba con algo estructurado. Copia el ejemplo de abajo y pégalo. Observa cómo Claude responde de forma directa y utilizable. La clave aquí es la especificidad: indicamos el tono, el destinatario, el idioma y la extensión. Experimenta cambiando esos parámetros y verás cómo cambia la respuesta al instante. Esta es tu mesa de trabajo para iterar rápido antes de llevar el prompt a la API.
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Tono: cercano y entusiasta, pero profesional.
Extensión: máximo 120 palabras.
Incluye: un saludo, qué recibirán cada semana y una llamada a responder con sus dudas.💡 Consejo: Guarda tus mejores prompts en un documento aparte: se convertirán en tu biblioteca personal reutilizable.
⚠️ Error común: Evitá pedir varias cosas distintas en un mismo prompt sin separarlas; Claude puede priorizar unas e ignorar otras.
Paso 3: Aplicar la estructura de 4 bloques
Un prompt profesional suele tener cuatro bloques: ROL (quién debe ser Claude), TAREA (qué debe hacer), CONTEXTO (la información que necesita) y FORMATO (cómo quieres la salida). No siempre necesitas los cuatro, pero tenerlos en mente evita respuestas flojas. El rol orienta el estilo y la expertise. La tarea debe usar un verbo claro: 'resume', 'traduce', 'clasifica', 'genera'. El contexto es donde metes los datos concretos de tu caso. Y el formato le dice si quieres una lista, una tabla, JSON o un párrafo. Copia esta plantilla y adáptala. Verás que las respuestas se vuelven mucho más precisas y consistentes, algo esencial cuando luego automatices con la API.
ROL: Eres un asesor fiscal especializado en autónomos en España.
TAREA: Explica de forma sencilla qué es el modelo 130 del IRPF.
CONTEXTO: La persona acaba de darse de alta como autónoma y no tiene conocimientos previos de fiscalidad.
FORMATO: Respuesta en máximo 5 puntos con viñetas, lenguaje claro y sin tecnicismos innecesarios.💡 Consejo: Pon el FORMATO al final del prompt: es lo último que 'lee' Claude antes de responder y le da más peso.
⚠️ Error común: No mezcles el contexto con las instrucciones en un párrafo confuso; separa los bloques con saltos de línea o etiquetas.
Paso 4: Instalar el SDK y configurar tu API key
Para automatizar prompts necesitas la API. Primero obtén tu clave en console.anthropic.com bajo la sección 'API Keys'. Guárdala como variable de entorno para no exponerla en el código. Luego instala el SDK oficial de Python. Esto te permitirá enviar prompts desde tus propios scripts, ideal para procesar muchos textos o integrar Claude en una app. La configuración es la misma en cualquier país; solo asegúrate de tener saldo o un plan activo en tu cuenta de Anthropic. Ejecuta los comandos de abajo en tu terminal.
# Instala el SDK oficial
pip install anthropic
# Configura tu API key como variable de entorno (Linux/Mac)
export ANTHROPIC_API_KEY='tu-api-key-aqui'
# En Windows (PowerShell)
# setx ANTHROPIC_API_KEY "tu-api-key-aqui"💡 Consejo: Nunca escribas la API key directamente en el código; usa variables de entorno o un archivo .env con python-dotenv.
⚠️ Error común: Si subes tu código a GitHub con la key hardcodeada, Anthropic la detectará y revocará automáticamente. Añade .env a tu .gitignore.
Paso 5: Enviar tu prompt desde la API con Python
Ahora llevaremos el prompt estructurado a código real. El SDK usa el método messages.create, donde defines el modelo (claude-opus-4-8), el número máximo de tokens de respuesta y una lista de mensajes con tu prompt. Fíjate que el 'system' prompt es perfecto para el bloque ROL, mientras que el mensaje del usuario contiene la tarea, contexto y formato. Separar el rol en 'system' es una buena práctica: mantiene la instrucción de comportamiento estable a lo largo de una conversación. Ejecuta el script y verás la respuesta impresa en tu terminal. Cambia el contenido del prompt para experimentar.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # Lee ANTHROPIC_API_KEY del entorno
mensaje = client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=500,
system="Eres un asesor fiscal especializado en autónomos en España.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explica qué es el modelo 130 del IRPF a alguien recién dado de alta como autónomo. Responde en máximo 5 viñetas, con lenguaje claro y sin tecnicismos."
}
]
)
print(mensaje.content[0].text)💡 Consejo: Ajusta max_tokens según la longitud esperada: subirlo no alarga la respuesta, solo permite que quepa si Claude la necesita.
⚠️ Error común: El parámetro model debe escribirse exacto; un typo como 'claude-opus4-8' devuelve un error 404 de modelo no encontrado.
Paso 6: Iterar y refinar tu prompt
El primer prompt casi nunca es el definitivo. La habilidad clave es iterar: mira la respuesta, identifica qué falla y ajusta. ¿Demasiado larga? Añade un límite de palabras. ¿Tono equivocado? Especifícalo en el rol. ¿Se inventa datos? Dile explícitamente 'si no tienes información suficiente, dilo en lugar de inventar'. Una técnica poderosa es dar un ejemplo de la salida que esperas (few-shot): Claude imita patrones muy bien. Otra es pedirle que razone paso a paso antes de responder en tareas complejas. Guarda cada versión de tu prompt para comparar. Con 3 o 4 iteraciones normalmente llegas a un prompt sólido y reutilizable.
# Ejemplo de prompt refinado con instrucción anti-alucinación y ejemplo
prompt_refinado = '''
Clasifica el sentimiento de cada reseña como POSITIVO, NEUTRO o NEGATIVO.
Si una reseña es ambigua, marca NEUTRO. No inventes reseñas.
Ejemplo:
Reseña: "El envío tardó pero el producto es genial" -> POSITIVO
Ahora clasifica:
Reseña: "No volveré a comprar aquí" ->
'''
mensaje = client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=100,
messages=[{"role": "user", "content": prompt_refinado}]
)
print(mensaje.content[0].text)💡 Consejo: Cuando un prompt funcione bien, versiónalo (v1, v2) en tu repo para poder volver atrás si un cambio empeora los resultados.
⚠️ Error común: No cambies varias cosas a la vez al iterar; modifica una variable por prueba para saber qué mejoró realmente la respuesta.
Resultado
Ya sabes qué es un prompt, cómo estructurarlo con los cuatro bloques (rol, tarea, contexto y formato), y cómo ejecutarlo tanto en Claude.ai como desde la API con Python usando claude-opus-4-8. Además dominas el ciclo de iteración para refinar resultados y evitar los errores más comunes de principiante. Tienes una base sólida para escribir prompts que funcionan la primera vez y para integrarlos en tus propios proyectos.
