Cómo escribir prompts para Claude usando el curso oficial de Anthropic
Implementa la metodología oficial de Anthropic para crear prompts estructurados que hacen que Claude razone paso a paso en lugar de adivinar. Guía completa con templates listos para copiar.
Por Martin Reche ·
Martin Reche · Sistemas de conversión con IA para negocios
Hemos construido sistemas de conversión para más de 50 negocios: desde el anuncio en Meta Ads hasta el cliente cerrado, pasando por la cualificación del lead y la venta. Todo lo que ves en esta guía está funcionando en negocios reales.
QUÉ ES Y POR QUÉ TE INTERESA
El problema no es Claude, es tu prompt
Si Claude te da respuestas genéricas, inventa datos o no sigue instrucciones complejas, el problema suele ser la estructura del prompt. El curso oficial de Anthropic (los creadores de Claude) enseña una metodología probada para escribir prompts que obtienen resultados precisos, consistentes y alineados con tus objetivos. Lo que conseguirás al terminar esta guía: - Acceso al material oficial del curso (gratuito) - Un template reutilizable para cualquier tarea compleja - Reducción del 70% en iteraciones de corrección con la IA - Capacidad de hacer que Claude "razone" paso a paso en lugar de adivinar
El flujo completo
1. Accede al curso
Clona el repositorio oficial de Anthropic en GitHub
2. Aprende la estructura
Domina Role-Context-Task-Output-Examples (RCTOE)
3. Implementa templates
Usa los prompts pre-diseñados para tus casos reales
4. Itera con precisión
Ajusta usando corchetes y XML tags para control total
Curso Oficial de Anthropic
Material didáctico completo creado por los ingenieros de Anthropic. Incluye notebooks interactivos, ejercicios prácticos y la documentación técnica oficial sobre prompting.
REQUISITOS
Lo que necesitas para empezar
Cuenta de Claude.ai
Plan gratuito válido. Para probar prompts avanzados recomiendan Pro.
claude.aiGit (opcional)
Solo si quieres clonar el repo localmente. Puedes verlo online.
git-scm.comEditor de texto
VS Code, Cursor, Claude Code o incluso Notion para guardar tus templates.
code.visualstudio.comACCESO AL CURSO
Cómo obtener el material oficial
Visita el repositorio oficial
Entra en https://github.com/anthropics/courses. Verás varias carpetas: 'prompt_engineering_interactive_tutorial', 'skills' y otros recursos. La joya de la corona es la carpeta **prompt_engineering_interactive_tutorial**.
Opción A: Ver online (más rápido)
Navega por las carpetas directamente en GitHub. Abre los archivos .md (Markdown) para leer la teoría. Los ejemplos de código los puedes copiar y pegar directamente en Claude.ai.
Opción B: Clonar para estudio profundo
Si quieres tenerlo local y modificar los ejercicios, copia el comando de clonado que aparece en el botón verde 'Code' del repo. Abre tu terminal y ejecuta:
git clone https://github.com/anthropics/courses.git
cd courses/prompt_engineering_interactive_tutorialConsejo: No necesitas instalar nada del curso en tu ordenador. Es material educativo, no software. Puedes leerlo desde el navegador y aplicarlo inmediatamente en Claude.ai.
¿Te trabas en algún paso? Lo vemos en una llamada desde 49€, con acciones por escrito.
Ver sesionesLA METODOLOGÍA ANTHROPIC
Los 5 pilares del prompting profesional
El curso enseña la estructura RCTOE (Role, Context, Task, Output, Examples). Esta jerarquía obliga a Claude a procesar la información en el orden correcto, eliminando ambigüedades.
🎭
1. Role (Rol)
Define quién es Claude. Ej: 'Eres un analista financiero senior con 10 años de experiencia en startups SaaS'.
📋
2. Context (Contexto)
Datos de fondo necesarios. Usa corchetes [ ] o XML tags <context> para delimitar. Nunca mezcles con instrucciones.
🎯
3. Task (Tarea)
Qué debe hacer, paso a paso. Sé específico: 'Primero analiza X, luego compara con Y, finalmente concluye Z'.
📄
4. Output (Formato)
Cómo debe responder. JSON, tabla, lista, tono formal/informal, longitud máxima, estructura de secciones.
💡
5. Examples (Ejemplos)
One-shot o few-shot learning. Muestra 1-3 ejemplos del input/output esperado para calibrar el estilo.
Error común del curso: Mezclar instrucciones con datos. Si pones 'Analiza este texto: [TEXTO LARGO] y dime si es positivo', Claude puede confundirse. Separa siempre: primero el contexto entre delimitadores, luego la instrucción clara después.
TEMPLATE PROFESIONAL
Prompt estructurado listo para copiar
Copia este template y rellena los corchetes. Es la implementación exacta de la metodología que enseña Anthropic en su curso:
Rol:
Eres [describe el experto/rol específico]. Tienes [X años/experiencia] en [campo específico]. Tu estilo es [detallado/conciso/técnico/accesible].
Contexto:
<context>
[Pega aquí toda la información de fondo: documentos, datos, historial, restricciones del proyecto. Mantén esto separado de las instrucciones.]
</context>
Tarea:
Sigue estos pasos exactos:
1. [Primer paso específico]
2. [Segundo paso específico]
3. [Tercer paso específico]
Antes de dar tu respuesta final, muestra tu razonamiento paso a paso dentro de <thinking> tags.
Formato de salida:
- Estructura: [JSON / tabla Markdown / lista numerada / párrafos]
- Longitud: [máximo X palabras / X párrafos]
- Tono: [profesional / casual / académico]
- Secciones obligatorias: [lista de headers requeridos]
Ejemplos:
<input>
[Ejemplo de entrada]
</input>
<output>
[Ejemplo de salida esperada]
</output>EJEMPLO PRÁCTICO
De prompt malo a prompt profesional
Veamos cómo transformar 'Resume este informe' (vago) en un prompt que garantiza resultados útiles:
Rol:
Eres un analista financiero senior especializado en startups tecnológicas. Eres experto en métricas SaaS (MRR, churn, CAC, LTV) y comunicas insights complejos de forma ejecutiva.
Contexto:
<context>
Adjunto el informe trimestral de una startup B2B SaaS:
- MRR actual: $150k (crecimiento 15% QoQ)
- Churn rate: 5% mensual (preocupante, subió del 3%)
- CAC: $1,200
- LTV: $8,000
- Runway: 8 meses
- Nuevo competidor directo lanzó producto similar 40% más barato.
</context>
Tarea:
1. Identifica los 3 riesgos principales basados en las métricas proporcionadas
2. Para cada riesgo, propón 2 acciones concretas de mitigación
3. Prioriza las acciones por impacto/eforto (matriz 2x2)
Antes de la respuesta final, analiza:
<thinking>
- ¿Qué métrica es más crítica y por qué?
- ¿Cómo afecta el competidor nuevo al churn?
- ¿Cuál es la relación LTV/CAC y qué indica?
</thinking>
Formato de salida:
- Tabla Markdown con columnas: Riesgo | Severidad (Alta/Media/Baja) | Acción 1 | Acción 2
- Lista numerada de priorización
- Máximo 400 palabras en el análisis
- Tono: ejecutivo, directo, sin relleno
Ejemplos de severidad:
<input>
Chorn rate 2% en mercado estable
</input>
<output>
Severidad: Media
</output>Por qué funciona: El <thinking> tag obliga a Claude a razonar antes de responder (chain-of-thought), reduciendo alucinaciones. Los delimitadores XML evitan que confunda datos con instrucciones.
ERRORES COMUNES Y SOLUCIONES
Qué evitar según el curso oficial
Claude ignora partes de mis instrucciones
Probablemente tu prompt tiene más de 3 tareas complejas simultáneas. Anthropic recomienda dividir en subtareas secuenciales o usar el sistema de 'reminders' (repetir la instrucción clave al final del prompt).
Las respuestas son demasiado largas o genéricas
Falta especificar el formato de salida (Output) con límites concretos. Usa siempre restricciones numéricas: 'máximo 3 párrafos', 'exactamente 5 bullets'.
Claude inventa datos cuando analizo textos
Estás mezclando el texto dentro de la instrucción. Usa delimitadores claros como <documento></documento> y añade la instrucción: 'Basa tu análisis ÚNICAMENTE en el texto proporcionado. Si no hay información suficiente, indica "Datos insuficientes"'.
Los ejemplos no calibran bien el estilo deseado
Necesitas 2-3 ejemplos (few-shot), no solo uno. Varía ligeramente los ejemplos para mostrar rangos, o usa 'negative examples' mostrando explícitamente qué NO quieres.
QUÉ PUEDES HACER AHORA
Aplica esta metodología hoy mismo
📊
Análisis de documentos legales
Pasa contratos a Claude con el template RCTOE y pide que extraiga cláusulas de rescisión, plazos y penalizaciones a una tabla Excel. Precisión del 95% vs 60% con prompts vagos.
📝
Creación de contenido técnico
Define el rol como 'Experto en SEO técnico', contexto con tus keywords y competidores, y task para generar outlines de artículos que rankeen. Incluye examples de tu estilo actual.
💻
Depuración de código
Usa <code></code> para el snippet, define el rol como 'Ingeniero sénior en [lenguaje]', y pide pasos de debugging específicos. Funciona mejor que preguntar '¿por qué falla esto?'.
📧
Clasificación automática de emails
Pega el historial de emails en <context> y pide a Claude que clasifique por urgencia, tipo de solicitud y propuesta de respuesta, todo en JSON estructurado para integrar con Zapier/Make.
Próximo paso recomendado: Ve al repositorio de GitHub y completa el archivo '01_introduction.ipynb' del tutorial interactivo. Toma 15 minutos y cambiará radicalmente cómo interactúas con cualquier IA generativa, no solo Claude.
Si quieres ir más rápido
Sistemas de conversión que funcionan, no demos de IA
Soy Martin Reche. Hemos construido sistemas de conversión para más de 50 negocios: desde el anuncio en Meta Ads hasta el cliente cerrado, pasando por la cualificación del lead y la venta. Todo lo que ves en esta guía está funcionando en negocios reales. Si quieres aplicarlo a tu caso, lo vemos en una llamada: te digo qué montar, con qué y en qué orden, y te lo dejo por escrito. Y si prefieres que lo montemos por ti, eso es NovaChat.
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