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Meta-Prompting

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Metaprompting is an effective technique for structuring theprompting process using language models such as ChatGPT, especially useful when creating engaging content for social networks, such as successful tweets. Unlike traditional prompts, metaprompting focuses on the structure of the problem, providing general principles that allow you to solve recurring problems consistently and efficiently.

What exactly is metaprompting?

Metaprompting does not seek fixed answers but rather establishes clear structures to follow, focusing on fundamental principles. For example, instead of directly asking for specific code to create a web page, it defines a complete process that works for any page that needs to be created. This technique is ideal for generating content such as tweets, where the context is constantly changing.

How does metaprompting help to generate quality tweets?

Metaprompting allows you to organize the creative process in clear steps that a social media manager or community manager would normally follow:

  • Research the topic and know the audience.
  • Define clear objectives for the message.
  • Create multiple drafts that are short, clear and aligned with the brand's tone.
  • Check spelling and wording.
  • Finalize and share the improved version of the tweet.

This method ensures that the tweets created have key features such as clarity and brevity, relevant emojis to expand reach and calls to action that increase engagement.

What are the steps to implement metaprompting in ChatGPT?

  1. Use ChatGPT (preferably O3mini model for its reasoning abilities) to define roles (e.g. Social Media Manager or Community Manager).
  2. Ask ChatGPT for the breakdown of the appropriate creative process for the task (tweet writing).
  3. Clearly state the rules that define a successful tweet:
    • Short, easy to understand text.
    • Relevant emojis.
    • Explicit call to action.
    • Consistency with brand tone and identity.
  4. Create a structured prompt using specific tags to organize topic and audience information.

Can the metaprompt be further optimized?

Yes, to optimize the metaprompt you can:

  • Make real-time adjustments based on observation.
  • Ask ChatGPT for clarifying questions to further refine the intent and eliminate possible ambiguities.
  • Use different models within ChatGPT to review and improve the prompt, ensuring that the process is not explicitly described but directly executed (without showing the internal steps).

Using this iterative process, anyone in your company could easily use artificial intelligence to create professional, fresh publications aligned with current market needs. I invite you to share what other elements you would consider important to improve this process!

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Meta-Prompting: 1. Identificar los roles claves para cumplir la tarea. 2. Paso a paso del proceso. 3. Características claves para cumplir el objetivo. 4. Usar ChatGPT para refinar el promp con etiquetas XML, importante mensionar que no las quite. 5. Estructurar el prompt y usar tags como referencias a secciones fijas como: \<audiencia>\<identidad-de-marca>\<tono-de-voz> entre otras.
Meta-Prompting es, en esencia, usar una IA para ayudarte a crear o refinar prompts para otra tarea de IA. Tu debes crear el primer promt basado en toda la informacion que ya tenemos durante el curso, sin embargo desde tu idea le pides a la IA que te ayude a perfeccionarla
**Meta-Prompting** es, en esencia, **usar una IA para ayudarte a crear o refinar prompts para otra tarea de IA**. Piensa en ello como "hacer prompting sobre el prompting". En lugar de escribir tú mismo el prompt final, le pides a un modelo de lenguaje (LLM) que genere un prompt efectivo basado en tu descripción de la tarea, el objetivo, el público deseado, y quizás algunos ejemplos de buenos resultados. Es como pedirle a un experto en comunicación que te ayude a redactar las instrucciones perfectas para otra persona (o IA). Es una técnica avanzada muy útil para optimizar la calidad de los prompts, explorar diferentes enfoques o incluso automatizar parcialmente el proceso de prompt engineering.
Meta-prompting es el arte (o técnica) de crear prompts que le piden al modelo generar otros prompts.  Es decir, en lugar de decirle directamente "**haz esto**", le decís algo como: `“Escribe un prompt que le pida a un modelo de lenguaje generar un resumen de una novela.”` En otras palabras, estás usando un modelo para que te ayude a escribir buenos prompts — de ahí el "**meta**". Estás haciendo prompting sobre prompting, **INCEPTION** ¿Para qué sirve? * 🔧 Automatizar la creación de prompts: útil cuando necesitas generar muchos prompts para diferentes tareas. * 🧠 Diseñar sistemas más inteligentes: como agentes que saben cómo interactuar con modelos de lenguaje. * 🧪 Experimentar con diferentes estilos o enfoques: por ejemplo, pedirle que cree un prompt estilo "Socratico", "ejemplo-caso", o "formato de lista".
Yo: Quiero ser un buen Prompt Engineer. También yo: Le dice a ChatGPT: actúa como un Prompt Engineer y... 😅