Constructor de Plantillas de Prompt

Crea plantillas de prompt con variables, rellénalas dinámicamente y exporta como código para cualquier proveedor de IA

~/prompt-builder
Plantillas:

3 variables: {{max_length}}, {{format}}, {{text}}

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Variables

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{{text}}

¿Qué es un Constructor de Plantillas de Prompts?

Un constructor de plantillas de prompts te permite crear plantillas reutilizables con variables de marcador de posición que se pueden rellenar dinámicamente. En lugar de reescribir prompts desde cero cada vez, defines una plantilla una sola vez con {{variables}} y completas los espacios para cada caso de uso.

Las plantillas de prompts son esenciales para aplicaciones de IA en producción. Garantizan consistencia entre llamadas a la API, hacen que los prompts se puedan gestionar con control de versiones y separan la estructura de la plantilla de los datos en tiempo de ejecución. Todos los frameworks principales de IA (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel) usan plantillas de prompts internamente.

Nuestro constructor detecta automáticamente las {{variables}} mientras escribes, genera un formulario dinámico para rellenarlas, muestra una vista previa en vivo del prompt completado y exporta código listo para usar con OpenAI, Anthropic, JavaScript y cURL. Sin necesidad de cuenta — comparte plantillas mediante URL.

Cómo Usar Esta Herramienta

Crear y usar plantillas de prompts es muy sencillo:

  1. Empieza con una plantilla predefinida (Resumir, Revisión de Código, Traducción, Extracción de Datos) o escribe la tuya desde cero.
  2. Usa la sintaxis {{nombreVariable}} para definir marcadores de posición. Las variables se detectan automáticamente y se listan debajo del editor.
  3. Rellena los valores de las variables usando el formulario dinámico. La vista previa en vivo se actualiza en tiempo real mientras escribes.
  4. Elige un formato de exportación: Texto sin formato para uso directo, Python (SDK de OpenAI o Anthropic), JavaScript/TypeScript, o comando cURL.
  5. Copia el código generado o usa el botón Compartir URL para crear un enlace que conserva tu plantilla y los valores de las variables.

Buenas Prácticas de Diseño de Plantillas

Escribe mejores plantillas de prompts con estas directrices:

  • Usa nombres de variables descriptivos — {{target_language}} es más claro que {{lang}} y ayuda a los colaboradores a entender la plantilla
  • Incluye instrucciones de formato de salida — Las plantillas que especifican el formato esperado (JSON, viñetas, tabla) producen resultados más consistentes
  • Añade restricciones en la plantilla — "en {{max_length}} palabras" o "usando solo información de {{context}}" mejora la calidad de la salida
  • Mantén las plantillas enfocadas — Una tarea por plantilla es más fácil de mantener y depurar que mega-prompts multipropósito
  • Versiona tus plantillas — Usa la URL para compartir o la exportación JSON para guardar versiones. Pequeños cambios en las plantillas pueden afectar drásticamente la calidad de la salida

Formatos de Exportación Explicados

Cada formato de exportación genera código listo para producción que puedes pegar directamente en tu proyecto:

Python con OpenAI SDK

Genera un fragmento completo de Python usando el paquete oficial openai. Incluye la inicialización del cliente, la llamada a la API de chat completions con el prompt rellenado como mensaje de usuario y la extracción de la respuesta. Listo para ejecutar con pip install openai y una clave API.

Python con Anthropic SDK

Genera un fragmento de Python usando el paquete anthropic con la API de messages. Incluye el parámetro requerido max_tokens y la extracción correcta del contenido de la respuesta. Listo para ejecutar con pip install anthropic y una clave API.

JavaScript / TypeScript con OpenAI

Genera un fragmento de módulo ES usando el paquete npm openai con sintaxis async/await. Utiliza la misma API de chat completions con manejo correcto de la respuesta. Compatible con Node.js 18+ y bundlers modernos.

Comando cURL

Genera un comando cURL listo para usar con la API de OpenAI. Útil para pruebas rápidas desde la terminal sin necesidad de escribir código. Usa la variable de entorno $OPENAI_API_KEY para el encabezado de autorización.

Preguntas Frecuentes

¿Qué sintaxis de variables usa el constructor?

El constructor usa dobles llaves: {{variableName}}. Los nombres de variables solo pueden contener letras, números y guiones bajos. Esta sintaxis es compatible con la mayoría de motores de plantillas (Mustache, Handlebars, Jinja2) y se usa ampliamente en ingeniería de prompts. Las variables distinguen entre mayúsculas y minúsculas.

¿Puedo compartir plantillas con mi equipo?

Sí. Haz clic en el botón Copiar URL para compartir y genera una URL que codifica tu plantilla y los valores de las variables. Cualquier persona con el enlace puede abrirlo y ver tu plantilla exacta. La URL usa parámetros de consulta, por lo que no se necesita cuenta ni almacenamiento en servidor.

¿Funciona con prompts de sistema?

La exportación actual genera un único mensaje de usuario con tu plantilla rellenada. Para patrones de mensaje de sistema + usuario, puedes crear dos plantillas y combinarlas, o ajustar manualmente el código exportado para dividir el prompt en mensajes de sistema y de usuario. Recomendamos usar nuestra herramienta Message Builder para prompts complejos con múltiples mensajes.

¿Cuál es la diferencia entre esto y el Message Builder?

El Prompt Builder se centra en plantillas de prompt individuales con variables — se trata de reutilización y generación de código. El Message Builder crea arrays de múltiples mensajes (system, user, assistant) con edición visual — se trata de estructurar conversaciones. Usa el Prompt Builder para flujos de trabajo basados en plantillas, el Message Builder para diseño de conversaciones.

¿Hay un límite en la cantidad de variables que puedo usar?

No hay límite técnico. El constructor detecta todos los patrones únicos de {{variable}} en tu plantilla. Sin embargo, para facilitar el mantenimiento, recomendamos mantener las plantillas con menos de 10 variables. Las plantillas con muchas variables a menudo se benefician de dividirse en múltiples plantillas enfocadas o de usar el Prompt Chain Planner para flujos de trabajo de múltiples pasos.

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