> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.tryprofound.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Prácticas recomendadas para Prompt LLM

> Cómo escribir prompts para sacar el máximo partido al nodo Prompt LLM en Agents

El [**nodo Prompt LLM**](/es/agents/nodes/prompt-llm) es una de las herramientas más potentes del Agent builder. Te permite convertir entradas sin procesar (investigación, contenido extraído, datos de usuarios o información de Profound) en salidas claras y útiles, como resúmenes, esquemas, reescrituras, análisis y respuestas estructuradas.

Esta guía te enseña a escribir prompts muy eficaces *sin necesidad de conocimientos previos de ingeniería de prompts*.

### Por qué importan los buenos prompts

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) reconocen patrones de forma excelente, pero necesitan dirección. Un prompt bien escrito ayuda al modelo a entender:

* **Qué tarea** debe realizar
* **Cómo** debe realizarla
* **Qué estilo o formato** debe usar
* **Qué restricciones** debe seguir

Cuanto más claras sean tus instrucciones, más precisa y reproducible será la salida. Piensa en los prompts como briefings creativos para la IA: cuanto más contexto le des, mejor será el trabajo.

### La estructura básica de un prompt eficaz

La mayoría de los buenos prompts siguen esta estructura sencilla (aunque no es obligatorio):

1. **Rol**: ¿qué o quién debe simular ser el modelo?
2. **Tarea**: ¿qué debe producir?
3. **Contexto**: ¿qué información debe usar?
4. **Requisitos**: reglas, pautas y restricciones
5. **Formato de salida**: cómo debe estructurarse el resultado

A continuación se muestra un ejemplo de prompt escrito con esta estructura:

```text expandable wrap theme={null}
You are an expert content strategist. Summarize the following research into 5 concise insights for a B2B marketing audience.

Context:
{{Web Page Scrape Output}}

Requirements:
- Focus only on key trends
- Avoid duplicate points
- Keep each insight under 20 words

Output Format:
- Bullet points only
```

Esta estructura funciona para casi cualquier tipo de prompt que escribas en Profound.

### Los 5 elementos de un prompt sólido

#### 1. Asigna un rol al modelo (opcional, pero útil)

Los LLM funcionan mejor cuando se les da una perspectiva definida desde la que escribir.

Ejemplos:

* "Eres un estratega SEO sénior que escribe con un tono profesional y conciso."
* "Actúa como divulgador técnico para un público no técnico."

Asignar un rol da forma a la voz y a la toma de decisiones del modelo.

#### 2. Sé explícito sobre la tarea

Las instrucciones ambiguas producen resultados impredecibles.

Débil:

> "Escribe algo sobre esto."

Sólido:

> "Reescribe el siguiente párrafo para que sea más claro y conciso, manteniendo el significado principal."

Aún más sólido:

> "Reescribe el siguiente texto para un público B2B de alta dirección. Elimina el relleno. Mejora la claridad. Mantén todos los datos precisos."

#### 3. Proporciona contexto

El nodo Prompt LLM puede hacer referencia a cualquier paso anterior con variables `/`.

Algunas buenas fuentes de contexto son:

* Web Page Scrape
* YouTube Transcript
* Research Snippets
* Resultados de Perplexity Search

Incluye solo el contexto relevante; demasiado ruido reduce la calidad.

Ejemplo:

```text wrap theme={null}
Based only on this content:
{{YouTube Video Transcript Output}}
```

### 4. Añade requisitos y restricciones claros

Aquí es donde adaptas la salida a tus necesidades.

Restricciones habituales que usan los profesionales del marketing:

* **Tono:** profesional, cercano, autorizado, neutral
* **Extensión:** 3 viñetas, 100 palabras, 1 párrafo
* **Público:** profesionales del marketing B2B, directivos de grandes empresas, propietarios de pequeñas empresas
* **Reglas de contenido:** sin jerga, evitar repeticiones, no inventar datos
* **Estilo de marca:** sencillo, directo, orientado al valor

Ejemplo:

```text wrap theme={null}
Requirements:
- Keep introduction under 50 words
- Do not invent data or statistics
- Avoid phrases like “in today’s world”
```

### 5. Especifica el formato de la salida

Los LLM son mucho más precisos cuando les indicas exactamente qué forma debe tener la salida.

Ejemplos:

* Lista de viñetas
* JSON
* Tabla
* Resumen de un párrafo
* Instrucciones paso a paso
* Título + 3 subtítulos + CTA

Ejemplo de prompt:

```text wrap theme={null}
Return your answer in JSON with fields:
- insight
- supporting_quote
- source_url
```

## Patrones de prompts que puedes usar desde ya

A continuación encontrarás plantillas reutilizables adaptadas a Agents de marketing habituales.

### 1. Resumir contenido

```text expandable wrap theme={null}
Act as a senior content strategist. Summarize the key points from the text below for a B2B marketing audience.

Context:
{{Perplexity Search Output}}

Requirements:
- Provide 5 bullet points
- No more than 20 words per point
- Avoid repetition
- No fluff

Output format: Bullet list only.
```

### 2. Reescribir para mejorar la claridad o el tono

```text expandable wrap theme={null}
Rewrite the following text to be clearer, more direct, and suitable for an enterprise executive audience.

Context:
{{Web Page Scrape Output}}

Requirements:
- Remove jargon
- Keep factual accuracy
- Shorten sentences where possible

Output format: One clean rewritten paragraph.
```

### 3. Generar títulos o titulares

```text expandable wrap theme={null}
Generate 10 high-performing article titles based on the topic below.

Topic: {{topic}}

Guidelines:
- Clear, crisp, compelling
- Avoid clickbait
- Include a strong, specific angle
- Keep under 60 characters when possible

Output format: Numbered list.
```

### 4. Extraer datos estructurados

```text expandable wrap theme={null}
Extract key insights from the content below.

Context:
{{YouTube Video Transcript Output}}

Requirements:
- Identify 3 themes
- For each theme, provide a 1-sentence explanation and a supporting quote (if available)

Output format (JSON):
[
  { "theme": "", "summary": "", "quote": "" }
]
```

### 5. Comparar o evaluar contenido

```text expandable wrap theme={null}
Act as a content analyst. Compare the strengths and weaknesses of two competitor pages.

Context A:
{{Web Page Scrape Output A}}

Context B:
{{Web Page Scrape Output B}}

Requirements:
- Identify 3 strengths and 3 weaknesses for each page
- Keep explanations under 15 words

Output format: A table with columns: Page, Strength, Weakness.
```

### Consejos para obtener siempre mejores salidas

#### ✔ Dile a la IA qué debe evitar

Las alucinaciones se reducen considerablemente cuando incluyes reglas como:

* "No añadas datos que no estén en el contexto."
* "Si falta información, responde 'No hay suficiente información'."

#### ✔ Usa ejemplos

"Mostrar en lugar de contar" es extremadamente eficaz.

```text wrap theme={null}
For example, a good headline looks like:
- “How AI Improves Inventory Forecasting”
- “The Future of Predictive Supply Chains”
```

#### ✔ Mantén los prompts breves, pero no vagos

Los prompts demasiado largos pueden confundir al modelo. Los demasiado cortos no le dan ninguna dirección.

Intenta escribir entre **3 y 8 frases** + **un bloque de formato**.

#### ✔ Itera y perfecciona

Prueba un prompt, revisa la salida y perfecciónalo. Escribir prompts es como hacer un briefing a un redactor.

#### ✔ Usa variables para que los prompts sean dinámicos

Esto resulta especialmente útil al crear Agents escalables.

Ejemplo de prompt basado en variables:

```text wrap theme={null}
Summarize the following content for an audience of {{audience_segment}}.

Context:
{{Web Page Scrape Output}}
```

### Errores comunes y cómo evitarlos

#### ✖ Pedirle a la IA que "escriba algo bueno"

→ Demasiado vago. Especifica siempre *qué* hace que sea bueno.

#### ✖ Olvidar restringir la fuente

→ La IA inventará cosas a menos que le digas "Usa solo el contexto proporcionado".

#### ✖ No especificar ningún formato

→ Los resultados se vuelven incoherentes y difíciles de usar en Agents.

#### ✖ Demasiados objetivos en un mismo prompt

→ Divide las tareas complejas en nodos Prompt LLM secuenciales para obtener salidas más limpias.

### Redacción avanzada de prompts (opcional)

Para los usuarios que quieren más precisión:

* **Cadena de pensamiento (Chain of Thought):**<br />"Explica tu razonamiento paso a paso, pero devuelve solo la respuesta final."
* **Bucles Transformar → Evaluar → Mejorar:**<br />Crea un segundo nodo Prompt LLM para criticar y perfeccionar la primera salida.
* **Prompts zero-shot frente a few-shot:**<br />Proporcionar "salidas de ejemplo" mejora enormemente la precisión.

### Ejemplo: plantilla completa de prompt de alta calidad

```text expandable wrap theme={null}
You are an expert B2B content strategist. Rewrite the article below so it is clearer,
more scannable, and optimized for AI-answer performance.

Context:
{{Generate Article Output}}

Goals:
- Improve clarity and remove fluff
- Strengthen section headers
- Ensure each section answers a real user intent
- Maintain accuracy; do not add unsupported facts

Output Format:
Return:
1. A revised article
2. A bullet list of the key improvements you made

Style:
- Professional, concise, and trustworthy
```

### Reflexiones finales

Escribir prompts es una habilidad que mejora con el tiempo. No necesitas ser un "ingeniero de prompts". Simplemente necesitas:

* Ser claro
* Ser específico
* Proporcionar contexto
* Establecer restricciones
* Definir el formato de salida

Con estas técnicas, generarás de forma constante resultados sólidos y predecibles con el nodo Prompt LLM, lo que te permitirá hacer de todo, desde resúmenes de contenido hasta pipelines de producción de contenido totalmente automatizados.