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Prompting

7 artículos · Actualizado

  1. Tutoriales ·

    Tu escritura con IA es fundamentalmente incorrecta

    La mayoría de los escritores usan la IA como un pasante barato, produciendo contenido genérico que no tiene impacto. Descubre el marco de trabajo que separa la producción amateur de la creación viral de altos ingresos.

  2. Herramientas de IA ·

    El defecto oculto de Opus 5 le está costando dinero

    El modelo más potente de Anthropic tiene una configuración predeterminada que vuelve locos a los usuarios e infla los costes. La solución es sencilla, pero viene desactivada por defecto, y la mayoría de los usuarios ni siquiera sabe que existe.

  3. Agentes de IA ·

    Este bucle de IA crea aplicaciones casi perfectas

    Una nueva técnica de prompting permite a la IA crear y criticar su propio trabajo, iterando hasta que sea casi perfecto. La mayoría de los desarrolladores siguen utilizando prompts de un solo paso (one-shot), lo que los deja peligrosamente rezagados.

  4. Agentes de IA ·

    Graph Engineering: El código de trucos de la IA

    Depender de un único chat de IA para decisiones complejas es una receta para el desastre. Existe una forma mejor de orquestar la IA que imita a un equipo de expertos, haciendo que tus resultados sean 10 veces más fiables.

  5. Agentes de IA ·

    Deja de usar Agentic Loops de forma incorrecta

    La promesa de los flujos de trabajo de IA 'fire-and-forget' está aquí con los agentic loops. Pero sin las salvaguardias adecuadas, solo estás construyendo una 'máquina de chapuza' que quema tokens y genera caos.

  6. Análisis del Sector ·

    HTML es la nueva arma secreta de la IA

    Los expertos están abandonando Markdown por un sorprendente nuevo método de 'prompting'. Este potente truco de HTML hace que los 'prompts' sean más legibles, pero tiene un enorme costo oculto.

  7. Tutoriales ·

    Su Agente de IA está Desperdiciando Su Dinero

    Los principales modelos de IA como Claude y GPT son más potentes que nunca, sin embargo, la mayoría de los usuarios obtienen resultados mediocres. Una nueva metodología revela cómo dejar de quemar tokens en contexto inútil y construir agentes de IA hipereficientes.