Adrian Gutierrez Ramirez
Adrianh De Lucio Chavero
Juan Roa
Adrian Gutierrez Ramirez
Adrianh De Lucio Chavero
Juan Roa
Rafael Herrera
Jesús Murillo Velasco
Javier Ramos
Gabriel Obregón
Jose L. Figueroa
Jose Ricardo Dueñas Suarez
J. Alejandro López Macías
Abel Archila
Javier Ramos
Andres Franco
JHOFRED JAHAT CAMACHO GOMEZ
Daniel Steven Carrera Osorno
BALFRE VAZQUEZ CASTREJON
Hugo Mantilla
Orlando Castellanos
Mateo Montoya Henao
Angela Bayer Aristizabal
Catherine Argüello Castro
José Santiago Aldunate Forero
Juan Roa
Jesús Murillo Velasco
Juan Pablo Rojas Parra
Gonzalo Peñaranda
Josue Castro
Luis Alejandro Sarmiento
José Santiago Aldunate Forero
Catherine Argüello Castro
Julio Cesar Romero
Sergio escu ferr
Sebastian Llumiquinga
Hay una ventana de realidad en esta clase y es que durante los 33 minutos que dura la clase, se esta construyendo un prompt con Meta-Prompting, toma 30 min entre refinar los detalles, ajustar tags y demas. Lo menciono por que se ha ido creando una tendencia a pensar que por usar AI, todo se logra de inmediato y no, debemos ajustar bien lo que queremos de la AI y la forma de solicitarlo para obtener resultados adecuados.
top
Así es, a veces uno debe / termina invirtiendo más tiempo en la ingeniería del prompt que usándola.
Yo: Quiero ser un buen Prompt Engineer.
También yo: Le dice a ChatGPT: actúa como un Prompt Engineer y...
😅
JAJAJAJAJAJAAJ
jejejejeje
ALGUNOS TIPS NUEVOS USADOS EN LA CLASE:
Gracias por el aporte @Gabriel Obregón !!!
gracias
Sabes que eres programador, cuando usas CODE como un bloc de notas normal...
Meta-Prompting:
muy bien resumido
Al terminar la clase no me quedó muy clara la diferencia entre el meta prompt y otras técnicas como prompt chaining, le pregunté a perplexity y me dijo esto, me quedó más claro así:
Gracias. Lo adopto.
Ya iba ir a hacer lo mismo, gracias por compartir. 💚
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?
Gracias
Llevanse de esta clase el proceso y lo que pasa detras para crear un buen promt ,es prueba y error ,iteracion ir y venir y tambien apoyarte de herramientas de ai para la redaccion ,33 minutos del flujo de trabajo para la creacion de un promt
Why Meta-Prompting with LLMs is a Game-Changer
Meta-prompting (automatically generating or optimizing prompts using the LLM itself) is revolutionizing how we interact with AI. Here’s why it’s essential:
1. Solves the "Garbage In, Garbage Out" Problem
Why it matters:
2. Saves Time and Reduces Trial-and-Error
Why it matters:
3. Adapts to Niche Use Cases
Why it matters:
4. Improves Consistency and Scalability
Why it matters:
5. Unlocks Advanced Techniques
Meta-prompting enables sophisticated methods like:
Why it matters:
6. Democratizes AI Expertise
Why it matters:
Limitations to Consider
Key Takeaways
✅ Eliminates guesswork in prompt design. ✅ Scales AI adoption across industries. ✅ Makes LLMs more precise for niche tasks. ✅ Saves time and resources vs. manual tuning.
Try It Now: Ask your LLM: "Generate an optimized prompt to [your task]. Include constraints for length, format, and audience."
Meta-prompting isn’t just a trick—it’s the future of efficient human-AI collaboration.
Los hashtags aún son utilizados en redes sociales como LinkedIn e Instagram, pero su efectividad ha ido cambiando. En el contexto de la clase, se mencionó que el uso moderado de hashtags es preferible, ya que publicaciones menos saturadas suelen generar más engagement. La tendencia actual se enfoca más en la calidad del contenido y su relevancia para la audiencia, en lugar de depender únicamente de hashtags para alcanzar un mayor alcance. Por lo tanto, aunque continúan siendo útiles, su papel ha evolucionado.
Así es, además los hashtags ahora deben ser muy específicos según tu industria o ubicación.
Aquí tienes una tabla clara y actualizada (a agosto 22 de 2025) con los principales modelos de ChatGPT, sus nombres, fechas de lanzamiento, características clave y estado actual:
ModeloFecha de lanzamientoCaracterísticas destacadasEstado / Disponibilidad
GPT‑3.5 Turbo
Junio 2020 (ChatGPT Nov 2022)
Razonamiento mejorado en comparación con GPT‑3; varios tamaños con contextos ampliados como 16k tokens Microsoft Learn+15TechTarget+15Reddit+15
Sustituido por versiones más nuevas, aunque aún usado vía API TechTargetWikipedia
GPT-4
Marzo 2023
Modelos multimodales básicos (texto e imágenes), más confiable y creativo AP NewsWikipedia
Descontinuado como versión principal Wikipedia
GPT-4o (“omni”)
Mayo 13 2024
Multimodal en texto, audio, imagen; muy veloz; amplias capacidades multilingües WikipediaOpenAIWikipedia
Considerado legado; reemplazado por modelos posteriores WikipediaBusiness Insider
GPT-4o mini
Julio 18 2024
Versión más económica de GPT-4o; 60 % más barata que GPT-3.5 Turbo WikipediaWikipedia
Discontinuado; reemplazado por GPT-4.1 mini Wikipedia+1
o1
Preview: Sept 12 2024; completa: Dic 5 2024
Modelo de razonamiento avanzado (“piensa antes de responder”); gran desempeño en ciencia y programación Wikipedia
Ahora legado; su sucesor es o3 WikipediaBusiness Insider
o1-mini / o1-pro
Sept 12 2024 (mini y preview); Pro Marzo 2025
Mini: rápida y económica; Pro: mayor potencia, mejor respuesta Wikipedia
También legado en favor de o3 y o4-mini WikipediaBusiness Insider
o3 / o3-mini / o3-mini-high / o3-pro
o3: entre diciembre 2024 y principios 2025; Pro: marzo 2025
Modelos de razonamiento avanzados, eficientes y con variantes asequibles y de alto rendimiento WikipediaBusiness Insider
Legado; reemplazados por GPT-4.1 y GPT-5 WikipediaBusiness Insider
o4-mini
Abril 2025
Modelo liviano, veloz y eficiente para tareas técnicas y visuales Business InsiderWikipedia
También descontinuado Wikipedia
GPT-4.5
Febrero 2025 (preview)
Modelo más amplio y fluido, último sin razonamiento en cadena (non-chain-of-thought) WikipediaBusiness Insider
Legado; sustituido por GPT-4.1 y GPT-5 WikipediaBusiness Insider
GPT-4.1 / 4.1 mini / 4.1 nano
Abril 14 2025
Optimizado para programación; versiones mini y nano más asequibles Wikipedia
Actualmente descontinuado; reemplazado por GPT-5 WikipediaBusiness Insider
GPT-5 / 5 mini / 5 nano
Agosto 7 2025
Último modelo unificado: experto en codificación, razonamiento, salud, percepción visual y más; con selección dinámica de recursos OpenAIBusiness Insiderwsj.com
Modelo actual y disponible para todos usuarios Wikipediawsj.comBusiness Insider
También es súper importante aprender full markdown. Los LLMs ponen mucha atención a estos elementos, como decía el profe, si le das el formateo de código, asumirá que es un code snippet / prompt
Este seria el tipo de prompts que usaria para que mi app interactue con chatgpt api o un GPT personalizado, cierto?
Si, exactamente
Las indicaciones que compondrían el prompt del usuario, el cual es procesado bajo las condiciones del system prompt.
En el curso de Prompt Engineering hemos visto varias técnicas importantes:
Cada técnica tiene su aplicación particular y es fundamental para optimizar el uso de modelos de lenguaje.
Para priorizar mayor precisión en un Meta Prompt sin utilizar mayúsculas, ajusta la instrucción para que el modelo no describa sus pasos, sino que se enfoque en mostrar directamente los resultados del borrador y el tweet final. Por ejemplo, puedes decir: "Muestra únicamente los borradores y el tweet final, sin detallar el proceso". Esto guía al modelo a ser más directo y evitar alucinaciones, mejorando la claridad y efectividad de la respuesta.
Notas adicionales y contexto
La elección entre usar ChatGPT-5 Thinking y el modelo O3-mini depende de tus necesidades específicas. ChatGPT-5 se espera que tenga capacidades avanzadas en razonamiento y lógica, lo que podría mejorar la calidad de tus prompts y respuestas. Sin embargo, O3-mini puede ser suficiente para tareas menos complejas. Utiliza ChatGPT-5 si buscas resultados más precisos y elaborados en tareas como el meta prompting. En cualquier caso, la clave es experimentar con ambos modelos para ver cuál se adapta mejor a tus requerimientos.
📄Meta prompting para crear tweets exitosos con estructura definida
🔹 1. ¿Qué es el Meta Prompting?
🧠 Técnica que se centra en la estructura del problema, no solo en la respuesta del modelo.
🎯 Permite crear prompts reutilizables y versátiles, útiles en distintos contextos.
💡 Ejemplo: En lugar de pedir “escribe código para una página específica”, se pide un prompt que genere código para cualquier página, entendiendo la lógica general.
🔹 2. Pasos para crear un tweet exitoso con Meta Prompting
🔍 Investigar el tema y analizar documentos o inputs del usuario.
🎯 Definir objetivos claros del mensaje (informar, entretener, vender, atraer interacciones).
✍️ Crear borradores breves y claros, alineados con la identidad de la marca.
📝 Revisar ortografía, claridad y tono.
🚀 Presentar versión final con emojis pertinentes y un llamado a la acción efectivo.
🔹 3. Reglas clave para generar tweets efectivos
⏱️ Texto corto, claro y directo.
😀 Usar emojis adecuados para aumentar alcance.
📢 Incluir call to action que motive la interacción.
🎨 Mantener consistencia con la identidad de marca.
🔹 4. Optimización de prompts con ChatGPT
👩💻 Define roles para el modelo:
Social Media Manager → enfocado en estrategia de marca.
Community Manager → tono cercano, interacción directa con usuarios.
🧩 Experimenta con variaciones de prompts → mejora continua.
🛠️ Aplica el mismo esquema a distintos contextos (productos, campañas, noticias).
🔹 5. Beneficios del Meta Prompting
🔄 Reutilización de estructuras sin importar el contenido.
⚡ Agilidad para generar múltiples publicaciones.
📈 Mayor impacto en métricas de redes: impresiones, likes y retweets.
💡 Tip final: Con meta prompting no solo creas publicaciones, sino un proceso replicable y estratégico que puedes aplicar a cualquier campaña o tema.
Gpt 5, ya razona muy bien.
Un truco que yo uso para que el contexto no colapse es generar con el mismo chat finalmente un prompt con el contexto suficiente para abrir en un nuevo chat ya que seguir en un mismo chat siempre falla a la larga