Metodología

Cómo se escribe un prompt que sí funciona

Antes de los proyectos, esto. Todo lo demás en este sitio aplica lo que hay en esta página.

La idea completa en una frase

Un prompt “perfecto” no es el más largo ni el que intenta construir todo de una vez. Es una instrucción que reduce ambigüedades, produce un cambio comprobable y permite corregir el rumbo antes de continuar.

1. Antes de escribir prompts: requisitos

Si una de estas respuestas falta, el problema todavía no se resuelve agregando más adjetivos al prompt. Antes de abrir Horizons deberías poder responder:

  1. ¿Para quién es la página?
  2. ¿Qué acción principal debe completar esa persona?
  3. ¿Qué información necesita ver antes de actuar?
  4. ¿Qué datos se recopilan y cuáles son obligatorios?
  5. ¿Qué debe ocurrir después del envío?
  6. ¿Cómo sabremos que el resultado funciona?
  7. ¿Qué queda explícitamente fuera del proyecto?

Si no puedes responderlas todavía, empieza por el pre-brief y el Arquitecto de Proyectos IA: ese es exactamente su trabajo.

2. El método C.L.A.R.O.

Cada prompt lleva solo los bloques que necesita, pero el conjunto de prompts de un proyecto debe cubrir este marco:

LetraBloqueQué responde
CContextoQuién usa el producto y qué problema intenta resolver.
LLogroQué resultado observable debe producir esta iteración.
AAlcanceContenido, campos, comportamiento y límites del cambio.
RReglasDiseño, accesibilidad, datos y aquello que no debe modificarse.
OObservaciónCriterios concretos para probar si la iteración quedó bien.
Plantilla Estructura reutilizable C.L.A.R.O.
CONTEXTO
[Usuario, producto y problema.]

LOGRO DE ESTA ITERACIÓN
[Un solo resultado principal.]

ALCANCE
[Elementos o comportamientos que debe crear o modificar.]

REGLAS
[Restricciones, estados, datos que deben preservarse y fuera de alcance.]

COMPROBACIÓN
[Pruebas visibles y criterios de aceptación.]
Uso: rellena los corchetes y borra los bloques que ese paso no necesite. Un prompt corto y completo vale más que uno largo y ambiguo.

3. Un prompt, un objetivo

Cada iteración responde una pregunta diferente:

  1. Estructura: ¿la página comunica bien?
  2. Interfaz: ¿el formulario pide lo correcto?
  3. Lógica: ¿previene errores y comunica sus estados?
  4. Backend: ¿guarda y notifica de verdad?
  5. Calidad: ¿funciona en distintos escenarios y tamaños?

Después de cada prompt se prueba el resultado. Si una prueba falla, se corrige esa iteración antes de agregar la siguiente capa.

La regla de las 3 funciones

Un prompt lleva un solo objetivo y como máximo 3 funciones o cambios. Si algo pide más, se parte en dos prompts en vez de alargar uno. Doce prompts cortos funcionan mejor que seis cargados: cada uno se puede probar por separado y corregir sin tocar lo que ya estaba bien.

Y nunca se mezclan capas dentro del mismo prompt: ni lo visual con la lógica, ni una pantalla nueva con su conexión a datos, ni dos pantallas a la vez.

El orden que sigue el curso

  • 1. Base visual y navegación — paleta, tipografía, layout y menú. Sin contenido de pantallas.
  • 2. Pantallas — una por prompt. Si tiene más de tres bloques: primero estructura y contenido, después los estados (vacío, carga, éxito, error).
  • 3. Interacciones — máximo tres por prompt, y relacionadas entre sí.
  • 4. Datos, usuarios e integraciones — separados: modelo de datos, guardado, lectura y permisos. Una integración externa va sola en su prompt.
  • 5. Responsive, accesibilidad y SEO — un frente por prompt.
  • 6. Pruebas y pulido — un prompt por defecto encontrado.

4. Cuando algo sale mal

No se vuelve a pedir el proyecto completo. Se describe el defecto con evidencia y se corrige solo esa causa:

Corrección Prompt para arreglar un defecto sin romper el resto
En la versión actual ocurre este problema:
[QUÉ OCURRE].

Lo reproduzco así:
1. [PASO 1]
2. [PASO 2]
3. [PASO 3]

Resultado esperado:
[RESULTADO].

Resultado actual:
[RESULTADO].

Corrige únicamente esta causa. Conserva sin cambios:
[FUNCIONES QUE YA ESTÁN APROBADAS].

Después de corregir, verifica:
[PRUEBA CONCRETA].
Por qué funciona: le das los pasos para reproducirlo, el resultado esperado y la lista de lo que no debe tocar. Sin eso, la IA suele “arreglar” el defecto rediseñando la página entera.

5. Errores que esta metodología evita

  • Pedir diseño, validación, datos, correo y pulido en un solo mensaje.
  • Usar palabras subjetivas como “bonito” o “profesional” sin criterios.
  • Cambiar toda la página para corregir un solo defecto.
  • Conectar el backend antes de comprobar el formulario.
  • Declarar “ya funciona” sin mirar la colección de datos y el correo.
  • Publicar sin distinguir entre Test data y Live data.

6. Créditos de IA: la gasolina

Cada vez que Horizons crea, edita o corrige algo consume créditos de IA. El consumo es dinámico: una petición pequeña —cambiar un texto, ajustar un color— consume poco; crear una app completa, añadir muchas funciones o corregir varias cosas a la vez consume bastante más.

Mientras más clara y específica sea la solicitud, mejor se administran los créditos. Por eso el curso construye una versión simple, la prueba, corrige lo necesario y solo después mejora la apariencia.

Ojo con esto

Reintentar el mismo prompt amplio porque “no salió bien” es la forma más rápida de quemar créditos. Si un prompt falla dos veces, no lo repitas: divídelo en dos pasos más pequeños.