Creo que malinterpretamos lo que realmente es la ingeniería de prompts. Se trata menos del prompt y más de cuán claramente piensas. Los buenos prompts deberían obligarte a descomponer ideas desordenadas, nombrar restricciones y convertir esas vibras en pasos concretos. Si puedes explicar un problema bien a un agente, generalmente ya has resuelto la mayor parte de la solución. Por eso, si me preguntas, esta habilidad importa incluso sin IA. Simplifica la complejidad y hace que los problemas difíciles se sientan manejables. El agente solo ejecuta. Pero tu elección de vocabulario + estilo de pensamiento es tu ventaja injusta. Entonces, ¿qué debería tener en cuenta un buen prompt idealmente? Aquí hay un excelente ejemplo: Construir una aplicación web para subir extractos de tarjetas de crédito (PDF/CSV), auto-categorizar gastos, detectar suscripciones y mostrar un panel mensual. (✓ Resultado claro) Agregar detección de anomalías, alertas de presupuesto (80%) y un resumen de IA en inglés sencillo con ideas de ahorro. (✓ Define el valor para el usuario) Asegurar un manejo seguro de datos. Proporcionar esquema, APIs, pasos de configuración. Diseñar para escalabilidad con múltiples tarjetas. (✓ Controla la salida + prepara para el futuro)