Comprobador de calidad de prompts para IA
Pega cualquier prompt y revisa si define un objetivo claro, contexto suficiente, restricciones útiles y un formato de salida concreto.
Revisa la calidad de tu prompt
Obtén una puntuación, una revisión por criterios y una plantilla para convertir una instrucción vaga en un prompt más preciso.
Consejo: puedes usar una idea inicial, un prompt de trabajo o una versión final antes de enviarlo a tu modelo de IA. No pegues datos personales, claves, documentos privados ni información confidencial.
Qué revisa el comprobador
- Una acción clara y un resultado esperado.
- Contexto, audiencia y nivel de detalle necesarios.
- Restricciones como longitud, exclusiones, datos obligatorios y límites.
- Formato de salida: lista, tabla, JSON, secciones o Markdown.
- Ejemplos, referencias o criterios de éxito cuando la precisión importa.
Pega un prompt para ver el informe
Le daremos una puntuación y mostraremos qué falta para hacerlo más fiable.
Por qué muchos prompts fallan
La mayoría de resultados flojos no vienen de una sola palabra mal elegida, sino de instrucciones incompletas que obligan al modelo a adivinar.
Objetivos vagos
Pedir "mejora esto" o "hazlo mejor" sin definir el resultado deja demasiado margen de interpretación.
Falta de audiencia
Sin saber para quién escribe, la IA puede fallar en tono, profundidad y vocabulario.
Restricciones ausentes
Si no marcas límites, pueden aparecer respuestas demasiado largas, incompletas o fuera de alcance.
Formato indefinido
Cuando no pides una estructura concreta, el resultado cambia entre ejecuciones y cuesta reutilizarlo.
Tono inconsistente
Las indicaciones de estilo evitan respuestas que no encajan con tu marca, canal o lector.
Sin ejemplos
Los ejemplos reducen ambigüedad cuando necesitas que la IA siga una estructura o criterio específico.
Funciones del evaluador de prompts
Una revisión rápida para saber qué falta, qué ya funciona y cómo reescribir el prompt sin empezar desde cero.
Puntuación del prompt
Obtén una nota clara basada en criterios prácticos de calidad, no solo en longitud.
Revisión de objetivo y claridad
Detecta tareas ambiguas, resultados no definidos y verbos demasiado genéricos.
Revisión de restricciones
Revisa si el prompt define límites de longitud, exclusiones, requisitos y alcance.
Validación del formato
Revisa si la salida esperada está definida como lista, tabla, JSON, pasos o secciones.
Señales de tono y audiencia
Asegura que la respuesta se adapte al lector, al canal y al estilo esperado.
Plantilla de mejora
Usa una estructura guiada para completar las partes que faltan y volver a probar el prompt.
Cuatro pasos para mejorar cualquier prompt
Revisa una instrucción en segundos y conviértela en una versión más clara, específica y reutilizable.
Pega tu prompt
Empieza con una idea, una instrucción de trabajo o un prompt final.
Ejecuta la revisión
El comprobador evalúa los criterios clave: objetivo, contexto, restricciones, formato, tono y ejemplos.
Lee el informe
Consulta la puntuación, los criterios aprobados y las mejoras sugeridas.
Reescribe y vuelve a probar
Completa la plantilla, pega la nueva versión y confirma que el prompt queda más sólido.
Casos de uso para evaluar prompts
Útil para cualquier persona que dependa de instrucciones repetibles en ChatGPT, Claude, Gemini u otros modelos.
Marketing y crecimiento
Mejora prompts para anuncios, correos, páginas de aterrizaje, calendarios de contenido y llamadas a la acción.
Producto y soporte
Define contexto, reglas de formato y tono para documentación, FAQs y respuestas de soporte.
Tareas técnicas
Delimita alcance, requisitos, restricciones y formato para código, especificaciones o revisiones.
Investigación y análisis
Pide fuentes, estructura, nivel de detalle y criterios para resumir o comparar información.
RR. HH. y formación
Aclara prompts de onboarding, políticas internas, evaluaciones y materiales de aprendizaje.
Briefs creativos
Fija estilo, entregables, público y referencias para conseguir resultados más consistentes.
Marco práctico para revisar la calidad de un prompt
Usa estos criterios cuando quieras decidir si un prompt está listo para un flujo real de trabajo.
Si todavía no tienes una primera versión, crea una base con el generador de prompts y vuelve aquí para revisarla.
¿Qué información mínima debe incluir?
Un buen prompt suele necesitar tarea, contexto, audiencia, restricciones y formato. Si falta una de estas piezas, el modelo completa lo que falta con suposiciones.
¿Cómo detectar una tarea demasiado vaga?
Busca verbos como "mejora", "optimiza" o "haz" sin un criterio de éxito. Cámbialos por acciones observables y un resultado verificable.
¿Cuándo conviene añadir ejemplos?
Añade ejemplos si necesitas repetir un tono, una estructura, una etiqueta, un cálculo o un caso límite. Para tareas simples, un formato claro puede ser suficiente.
¿Cuántas restricciones son suficientes?
Incluye solo las que cambian el resultado: longitud, elementos obligatorios, cosas prohibidas, fuentes, idioma, formato o nivel de detalle.
¿Por qué importa tanto el formato de salida?
El formato convierte una respuesta genérica en algo utilizable: una tabla para comparar, JSON para integrar, pasos para ejecutar o secciones para publicar.
¿Cómo estandarizar prompts en equipo?
Guarda las versiones finales con propósito, modelo usado, criterios de éxito y un ejemplo de salida. Así puedes reutilizarlas y mejorar sin tener que recordarlas de memoria.
Preguntas frecuentes sobre la revisión de prompts
Respuestas rápidas antes de evaluar y mejorar tus instrucciones para IA.
¿Qué tipo de prompt puedo pegar?
Puedes pegar una idea inicial, una instrucción de trabajo o un prompt casi final. El informe te indicará si faltan objetivo, contexto, restricciones, tono, formato o ejemplos.
¿Cómo se calcula la puntuación del prompt?
La puntuación refleja cuántos criterios de calidad cubre el prompt y si esos criterios son específicos, coherentes y útiles para el resultado esperado.
¿La puntuación garantiza que la respuesta de la IA será correcta?
No. La puntuación ayuda a detectar carencias de estructura, contexto y formato, pero el resultado final también depende del modelo, la tarea y la revisión humana.
¿Se guardan mis prompts?
No almacenamos tus prompts ni los resultados generados. Algunas solicitudes pueden enviarse a proveedores de IA para procesarlas, así que evita incluir datos personales sensibles, claves, documentos privados o información confidencial.
¿Qué hago si la puntuación es baja?
Empieza por completar la plantilla de mejora: define el resultado esperado, añade contexto útil, fija restricciones y especifica el formato de salida. Después vuelve a ejecutar la comprobación.
¿Puedo usar el prompt mejorado en cualquier modelo de IA?
Sí. La estructura sirve para ChatGPT, Claude, Gemini y otros modelos, aunque cada modelo puede responder de forma ligeramente distinta.
¿En qué se diferencia del generador de prompts?
El generador crea un prompt desde cero. Esta herramienta evalúa un prompt existente y te muestra cómo reforzarlo.
¿Qué hago después de copiar la plantilla mejorada?
Pégala en el modelo que vayas a usar, revisa la primera respuesta y ajusta el prompt si el formato, el nivel de detalle o las restricciones todavía no encajan.
¿Qué significa una valoración excelente?
Significa que el prompt define con claridad la tarea, el contexto, las restricciones, el formato, el tono y los ejemplos necesarios, con poca ambigüedad.
¿Debo incluir ejemplos en todos los prompts?
No siempre. Inclúyelos cuando la estructura, el tono, los casos límite o la precisión sean importantes. Para tareas simples, mantener el prompt breve puede ser mejor.
¿También funciona con prompts cortos?
Sí. Los prompts cortos se pueden evaluar; el informe mostrará qué señales faltan para que decidas si merece la pena ampliarlos.
¿Cuándo debería volver a ejecutar la comprobación?
Vuelve a revisarlo después de añadir nuevos requisitos, cambiar el público, modificar el formato o adaptar el prompt a otro modelo.
Revisa tu prompt ahora
Detecta carencias, mejora la estructura y envía instrucciones más claras a tu herramienta de IA.