El prompt engineering no es solo escribir bien es diseñar interfaces entre tu lógica de negocio y el modelo de lenguaje. Para un desarrollador, dominar estas técnicas equivale a aprender un nuevo paradigma de programación. System prompts con restricciones duras: La diferencia entre un asistente generico y uno confiable es el system prompt. Define el rol, el tono, lo que el modelo puede y NO puede hacer. Ejemplo: 'Eres un asistente de soporte técnico para [producto]. Solo respondes preguntas relacionadas con [producto]. Si el usuario pregunta algo fuera de scope, di exactamente: Lo siento, eso esta fuera de mi área de soporte.' Few-shot prompting con ejemplos de código: Cuando necesitas output en un formato específico (JSON, YAML, código), incluir 2-3 ejemplos en el prompt reduce errores de formato en un 80%. Estructura: input-esperado hacia output-deseado repetido 3 veces antes del input real. Chain-of-thought para lógica compleja: Anadir 'Piensa paso a paso antes de responder' o 'Razona en voz alta' aumenta dramaticamente la precisión en problemas matematicos y logicos. Para clasificación, anadir 'Explica tu razonamiento' antes del label reduce falsos positivos. Meta-prompting: Usar el modelo para mejorar tus propios prompts. Prompt inicial: 'Tengo este prompt que no funciona bien: [prompt]. Como lo mejorarias para obtener [resultado deseado]?' Es sorprendentemente efectivo. Temperatura y top-p: Para código y datos estructurados, usa temperatura 0-0.2. Para creatividad, 0.7-1.0. Para chat conversacional, 0.5-0.7. La temperatura NO controla la calidad, controla la variabilidad del output. Herramienta recomendada: PromptLayer o Langfuse para versionar y trackear tus prompts en producción. Sin versionado, mejorar prompts es como deployar sin git.