9. Prompts eficaces, contexto y niveles de razonamiento

Objetivo del tema

Aprender a comunicar una tarea de forma precisa, proporcionar sólo el contexto necesario, elegir un nivel de razonamiento apropiado y conducir trabajos extensos mediante etapas que puedan revisarse.

9.1 Un prompt es una especificación de trabajo

En una conversación informal puede bastar con «hazme un resumen». Para delegar trabajo a Bionic conviene escribir una pequeña especificación: qué se necesita, con qué material, bajo qué restricciones y cómo se comprobará el resultado.

La documentación de Bionic recomienda mantener la tarea enfocada y proporcionar un objetivo claro, los archivos pertinentes y una salida concreta. En trabajos grandes, resulta útil pedir primero una investigación o inspección y continuar luego con la implementación en la misma sesión.

9.2 Anatomía de un prompt eficaz

No es obligatorio utilizar estos apartados literalmente. Lo importante es eliminar ambigüedades que puedan cambiar el resultado.

9.3 De una petición vaga a una tarea verificable

Ejemplos de mejora

Petición vaga	Petición verificable	Qué se aclaró
Haz una presentación sobre energía solar.	Crea energia-solar.pptx para estudiantes de 14 años, con 8 diapositivas, tono didáctico, una comparación de costos y una actividad final.	Público, extensión, tono, contenido y archivo.
Corrige mi sitio.	Inspecciona el menú móvil de este repositorio. Corrige únicamente el cierre al pulsar un enlace, conserva el diseño y ejecuta las pruebas relacionadas.	Alcance, comportamiento esperado, límite y verificación.
Analiza estos datos.	Usa ventas.csv, calcula totales mensuales y variación porcentual, identifica tres anomalías y guarda un informe con tabla y gráfico en informe-ventas.xlsx.	Fuente, operaciones, cantidad de hallazgos y formato.

9.4 Proporcionar archivos y fuentes

El contexto útil no es todo lo que sabes, sino aquello que puede modificar la respuesta. Adjunta o incorpora al proyecto los documentos necesarios y menciona los archivos relevantes de forma explícita. Cuando la interfaz lo permita, escribe @ para insertar una referencia a un archivo o activar una skill disponible.

Indica la prioridad entre fuentes y si se permite buscar en la Web. En trabajos documentales también conviene precisar audiencia, longitud, tono y nombre del archivo final.

9.5 Qué significa «contexto»

El contexto es la memoria de trabajo que el modelo puede considerar durante una inferencia. Se mide en tokens e incluye, según la tarea, instrucciones, mensajes, fragmentos de archivos y resultados de herramientas. Cada modelo admite una ventana de contexto limitada.

Una ventana grande no garantiza que toda la información reciba la misma atención ni convierte datos irrelevantes en útiles. Además, un contexto mayor requiere más memoria y tiempo de procesamiento, especialmente con modelos locales.

9.6 Higiene de contexto

• Dedica cada sesión a un objetivo relacionado; abre otra para una tarea independiente.
• Referencia los archivos exactos en lugar de pegar documentos extensos repetidamente.
• Elimina antecedentes curiosos pero irrelevantes para la decisión.
• Guarda decisiones, restricciones y pendientes en un archivo como estado.md.
• Cuando la conversación sea larga, pide un resumen verificable del estado antes de continuar.
• Si necesitas ensayar otra estrategia desde un punto anterior, utiliza Fork sin mezclar ambas ramas.

Bionic puede compactar conversaciones extensas para mantenerlas dentro del contexto disponible. Por eso un artefacto breve con el estado actual es más confiable que depender de cada detalle del historial.

9.7 Niveles de razonamiento

Algunos modelos permiten seleccionar cuánto esfuerzo de razonamiento dedicar a la tarea. Las opciones exactas dependen del modelo; pueden aparecer como Low, High y Max, u otra combinación. Si el modelo no ofrece esta capacidad, el selector no tendrá el mismo comportamiento.

Guía práctica para modelos con niveles configurables

Nivel	Uso apropiado	Ejemplos
Low	Tareas directas que priorizan velocidad y tienen pocos pasos.	Renombrar encabezados, localizar un dato, reformatear una tabla.
High	Trabajo cotidiano que exige relacionar requisitos, usar herramientas o comprobar resultados.	Editar código, crear un documento, analizar varios archivos.
Max	Problemas complejos donde compensa dedicar más tiempo a explorar y verificar.	Depuración difícil, arquitectura, investigación o análisis profundo.

Un nivel superior puede aumentar el tiempo, el uso de tokens o el consumo de recursos. No corrige una consigna contradictoria ni aporta archivos ausentes. Para una tarea simple, más razonamiento tampoco implica necesariamente un resultado mejor.

9.8 Elegir modelo y razonamiento en conjunto

Antes de comenzar, evalúa si el modelo:

• Admite las herramientas necesarias para la tarea agéntica.
• Puede procesar imágenes si los archivos contienen información visual.
• Ofrece una ventana de contexto suficiente.
• Respeta los requisitos de privacidad: cloud, local o LM Link.
• Cabe en los recursos del equipo o en los créditos disponibles.

Selecciona después el nivel de razonamiento según la dificultad. Un modelo apropiado con una consigna clara suele importar más que elevar el nivel de forma indiscriminada.

9.9 Dividir una tarea extensa

Separar etapas crea puntos de control. En código, la secuencia habitual es inspeccionar el repositorio, confirmar restricciones, editar, ejecutar pruebas enfocadas y revisar el diff. En documentos puede ser investigar, preparar un esquema, redactar y validar.

Después de revisar el diagnóstico, un seguimiento posible es: «Implementa el plan aprobado, ejecuta las pruebas indicadas y resume el diff». No es necesario solicitar el razonamiento interno del modelo; pide decisiones, supuestos, evidencias y comprobaciones que puedas evaluar.

9.10 Criterios de aceptación

Un criterio de aceptación describe una propiedad observable del resultado. Evita expresiones como «que quede bien» y formula condiciones que una persona o una prueba puedan revisar.

La autoverificación ayuda, pero no sustituye la revisión del usuario. Abre los archivos, examina las fuentes, ejecuta las pruebas relevantes y confirma los efectos externos antes de considerar terminada la tarea.

9.11 Seguimientos durante una tarea

Los mensajes de seguimiento sirven para aportar un dato, corregir una restricción o solicitar la siguiente etapa. Para que no se contradigan con una operación ya iniciada, indica con claridad si la nueva instrucción:

• Agrega una condición al objetivo vigente.
• Corrige una instrucción anterior que debe descartarse.
• Cancela la tarea y define un objetivo diferente.

Si el cambio afecta archivos o decisiones que el agente podría estar modificando, espera un punto seguro o pide que se detenga antes de redefinir el alcance.

9.12 Continuar, abrir otra sesión o crear un Fork

Elegir el espacio correcto para el siguiente mensaje

Acción	Cuándo utilizarla
Continuar la sesión	Para revisar, corregir o ampliar el mismo entregable conservando las decisiones recientes.
Nueva sesión	Para una tarea independiente que comparte archivos del proyecto pero no necesita el historial anterior.
Fork	Para probar una alternativa desde un punto concreto sin perder ni contaminar la rama original.

9.13 Fuentes no confiables e instrucciones incrustadas

Un archivo o una página Web puede contener texto que intente dar órdenes al agente. Trata esas instrucciones como contenido no confiable, especialmente si solicitan revelar datos, descargar ejecutables, cambiar permisos o ignorar tus restricciones.

9.14 Práctica: planificar un taller en tres etapas

Crea un proyecto sin coding llamado Taller docente. La práctica convierte una consigna compleja en tres intercambios revisables.

Etapa 1: analizar sin producir el entregable final

Abre diagnostico.md. Comprueba que 75 minutos quedan disponibles antes de las preguntas y que no se hayan inventado recursos.

Etapa 2: crear el entregable

Si el modelo ofrece niveles configurables, utiliza High para relacionar todas las restricciones. Continúa en la misma sesión:

Etapa 3: verificar y corregir

9.15 Plantilla reutilizable

9.16 Errores frecuentes

• Combinar varios objetivos independientes en un solo prompt.
• Adjuntar muchos archivos sin indicar cuáles son relevantes o prioritarios.
• Pedir una tarea extensa de una vez, sin puntos de control.
• Confiar en que el nivel Max resolverá requisitos ausentes o contradictorios.
• Solicitar una explicación «paso a paso» en lugar de evidencias y resultados comprobables.
• Corregir el objetivo mientras el agente ejecuta una acción incompatible.
• Aceptar una confirmación del agente sin abrir el archivo ni revisar las pruebas.

9.17 Resumen

• Un buen prompt define objetivo, contexto, entradas, restricciones, salida y criterios de aceptación.
• El contexto es limitado; debe conservar información relevante, no acumularla sin criterio.
• Las decisiones importantes conviene registrarlas en archivos del proyecto.
• El nivel de razonamiento depende del modelo y de la dificultad de la tarea.
• Los trabajos extensos se controlan mejor al inspeccionar, planificar, ejecutar y verificar.
• Continuar, abrir otra sesión o crear un Fork responde a necesidades distintas.

En el próximo tema veremos cómo adjuntar, crear y previsualizar archivos de distintos formatos dentro de Bionic.

Fuentes oficiales consultadas: inicio rápido de Bionic, proyectos de documentos, proyectos de código, proyectos y sesiones, selección de modelos, guía oficial de niveles de razonamiento, skills y referencias con @ y ventana de contexto y recuperación.