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Ingeniería de Prompts con Claude
Ingeniería de Prompts con Claude
De la estructura básica de un prompt a las suites de evaluación que dicen si tu prompt sirve en producción. Llevado a casos reales.
Ver el programa ↓Presentación
La mayoría de las personas escribe prompts por intuición y no sabe si el resultado mejoró o empeoró. Este curso enseña las técnicas de prompting con Claude y, sobre todo, cómo evaluarlas: casos de control, casos extremos y el criterio para saber cuándo una tarea debe salir del modelo e ir a una persona.
Incluye: jornada intensiva en vivo · ejercicios sobre la API real de Anthropic · Certificado de Participación.
Descripción del curso
Aprenderás a escribir prompts que hacen lo que necesitas y a usar Claude desde tus propias aplicaciones, comprobando con pruebas que sus respuestas son correctas. El curso recorre el camino completo: de la primera llamada a la API a las técnicas de prompting, la evaluación y las funciones que se usan en producción. Todo el curso se desarrolla sobre un caso de estudio.
Objetivos de aprendizaje
Al terminar el curso, los participantes podrán:
- ✓Diagnosticar por qué falla un prompt: instrucciones ambiguas, datos mezclados con órdenes o formato no especificado
- ✓Aplicar las técnicas base: roles, etiquetas XML, ejemplos few-shot, razonamiento paso a paso y formato de salida
- ✓Construir evaluaciones calificadas por código y por modelo, y decidir con datos si un cambio mejoró
- ✓Obtener salidas estructuradas confiables con tool use y esquemas, y validarlas antes de usarlas
- ✓Reducir costo y latencia con prompt caching y Batch API
- ✓Responder con fuentes verificables usando citations y búsqueda RAG
- ✓Empaquetar procedimientos repetibles como Skills
- ✓Usar Claude en el trabajo diario con criterio: Projects, connectors y verificación de la salida
- ✓Reconocer cuándo una tarea debe derivarse a una persona
¿Quién debería asistir?
Este curso es para cualquier rol que escriba prompts que otras personas van a usar, y es el escalón previo a los cursos de agentes:
- ✓Developers que integran Claude en aplicaciones
- ✓Analistas y product managers que automatizan tareas con IA
- ✓Profesionales que usan Claude a diario y necesitan resultados confiables
Programa detallado
9 módulos · 24 lecciones
Se escriben prompts y se miden resultados.
Módulo 1 · Fundamentos de la API de Claude
Lo mínimo para poder ejecutar y comparar prompts
- Primeros pasos: API key y primera llamada
- Cómo viene la respuesta: la lista content de bloques y leerla en un solo lugar del código
- El formato Messages: turnos, roles y system prompt
- Modelos disponibles y cuál elegir según la tarea
- Parámetros: temperatura, max tokens, secuencias de parada
- Streaming de respuestas
- Prompts multimodales: trabajar con imágenes
- Errores y reintentos: distinguir un fallo del proveedor de uno propio y decidir cuándo reintentar
- SDK de Python y TypeScript, y fijar la versión exacta del modelo para que su comportamiento no cambie sin aviso
- Conteo de tokens, workspaces y límites de gasto en la consola
Módulo 2 · Tutorial interactivo de prompting
Las nueve técnicas base, una por capítulo, con ejercicios
- Estructura básica de un prompt
- Ser claro y directo
- Asignar roles (role prompting)
- Separar los datos de las instrucciones
- Formatear la salida y hablar por Claude
- Precognición: pensar paso a paso
- Usar ejemplos: few-shot prompting
- Evitar alucinaciones
- Construir prompts complejos desde cero
- Etiquetas XML: delimitar documento, ejemplos e instrucciones para que el modelo no los mezcle
- Criterios explícitos: por qué «sé conservador» no baja los falsos positivos y una definición concreta de cada caso sí
Módulo 3 · Prompting en el mundo real
Llevar las técnicas a prompts de producción, largos y con restricciones
- Repaso aplicado de las técnicas
- Caso: prompt para un dominio médico
- El proceso de ingeniería de prompts: iterar con criterio
- Caso: resumidor de llamadas
- Caso: asistente de soporte al cliente
- Contexto en conversaciones largas: qué conservar, qué podar y cómo resumir el estado
- Encadenar prompts: separar extracción, análisis y redacción
- Guardarraíles con el propio prompt: separar instrucciones de datos, responder «no está en el documento», clasificar la entrada y no revelar el system prompt
Módulo 4 · Evaluación de prompts
Medir la calidad en lugar de suponerla — el módulo que separa el hobby del trabajo
- Introducción a las evaluaciones: qué mides y contra qué
- Evaluaciones en el Workbench
- Evaluaciones calificadas por código
- Evaluaciones de clasificación calificadas por código
- Suites con promptfoo: casos de animales y de clasificación
- Calificadores personalizados
- Evaluaciones calificadas por modelo
- Calificadores por modelo hechos a medida
- Generar el conjunto de prueba: casos de control, casos extremos y casos que deben pasar a una persona
- Pruebas A/B: comparar dos versiones de un prompt o de modelo sobre los mismos casos
- Depurar una llamada: localizar si falló la petición, el modelo, la herramienta o el parseo, y qué registrar
Módulo 5 · Tool use y salidas estructuradas
Cuando el prompt tiene que producir una acción, no un texto
- Panorama del uso de herramientas
- Tu primera herramienta simple
- Salidas estructuradas
- El flujo completo de una llamada con herramientas
- Tool choice: forzar, permitir o prohibir el uso
- Un chatbot con varias herramientas
- Diseño de herramientas: descripciones que no se confunden, pedir el dato que falta y recortar lo que devuelve la herramienta
- Diseño del esquema: campos opcionales para que el modelo no invente lo que el documento no dice, y enum con «unclear» y «other» + detalle
- Validar el fondo: el esquema garantiza la sintaxis, no que las partidas sumen el total
- Reintentar con el error: reenviar documento, extracción fallida y error concreto, y saber cuándo no sirve porque el dato no está
- Tool Runner del SDK: el bucle de herramientas sin escribirlo a mano
- Herramientas de Anthropic: web search, web fetch, code execution y text editor, que corren en la infraestructura de Anthropic
- Fine-grained tool calling: recibir los argumentos de la herramienta mientras se generan
Módulo 6 · Skills con Claude
Empaquetar una capacidad reutilizable que Claude carga cuando la necesita
- Qué es un Skill: instrucciones, scripts y recursos que Claude carga bajo demanda
- SKILL.md y su metadata (name, description): cómo Claude decide cuándo usarlo
- Progressive disclosure: cargar el Skill sin saturar el contexto
- Crear un Skill propio para una tarea repetible
- Usar Skills en la API de Claude y en Claude Code
- Skills vs tool use vs prompting: cuándo usar cada uno
Módulo 7 · Funciones avanzadas de la API
Pagar menos, esperar menos y responder con fuentes
- Extended thinking y adaptive thinking: una fase de razonamiento antes de responder, regulada con niveles de effort
- Prompt caching: lo estable primero y lo variable al final, para reutilizar el prefijo y bajar costo y latencia
- Reglas de la caché: breakpoints, duración y qué la invalida
- Batch API: 50 % más barato con resultados en hasta 24 horas; custom_id para emparejar respuestas; no admite herramientas en varios turnos
- PDF e imágenes en la misma llamada
- Citations: la respuesta queda anclada a pasajes exactos del documento
- Files API: subir un archivo una vez y usarlo en varias llamadas
Módulo 8 · RAG y búsqueda
Darle al modelo el fragmento correcto, no el documento entero
- Estrategias de chunking: por tamaño, por estructura del documento y por sentido
- Embeddings: representar el texto como vectores para buscar por significado
- BM25: búsqueda por palabras exactas, que encuentra lo que la búsqueda semántica se salta
- Pipeline de varios índices: combinar búsqueda semántica y léxica
- Reranking: reordenar los resultados antes de entregárselos a Claude
- Contextual retrieval: cada fragmento lleva el contexto del documento del que salió
Módulo 9 · Claude en el trabajo
Usar Claude con criterio, sin escribir código
- Cómo funciona la IA: predice la palabra siguiente, tiene fecha de corte y una memoria de trabajo limitada
- Marco 4D de AI Fluency: Delegación, Descripción, Discernimiento y Diligencia
- Projects, Artifacts, Research y Memory: qué resuelve cada uno
- Connectors y enterprise search: Claude con acceso a Drive, Gmail, Microsoft 365 y las fuentes de la empresa
- Cowork, Claude in Chrome y Claude for Microsoft 365: Claude trabajando sobre tus archivos y aplicaciones
- Evaluar la salida: detectar citas y cifras inventadas y verificarlas contra la fuente antes de enviar
- Datos sensibles: anonimizar antes de subir y reconocer cuándo pasar el trabajo a una persona
Sobre el consumo de API: los ejercicios se ejecutan contra la API de Anthropic con la clave de cada participante. Medido sobre los notebooks del curso son unas 246 llamadas; con iteración normal el consumo estimado ronda los USD 5 a 10 por participante usando Claude Haiku 4.5. Recomendamos fijar un límite de gasto en la consola de Anthropic antes de empezar.
Sobre el material: el temario sigue material educativo abierto publicado bajo licencia MIT. Los notebooks originales usan Claude 3 Haiku para abaratar el consumo de API; en el curso se actualizan a los modelos vigentes.
Certificación
Certificado de Participación
Todos los participantes reciben el Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude.
Formato y requisitos
Antes de comenzar
- ✓1 día · jornada intensiva de 8:00 a 17:00, con 1 hora de almuerzo
- ✓Cada participante trae su propia API key de Anthropic; el consumo estimado ronda los USD 5 a 10 por participante
Por qué DiscoveryFast y CortexGovernor
Por qué tomar este curso con nosotros
- ✓Se aprende haciendo. Los prompts se ejecutan contra la API real, el curso de Claude Code trabaja sobre el repositorio del propio equipo y el curso de Scrum corre sobre un caso completo con entregables.
- ✓Temario alineado con Anthropic. Los programas cubren los temas de los cursos de Anthropic Academy y de los dominios de los exámenes Claude Certified: prompting, evaluación, Claude Code, Agent SDK, MCP, arquitectura agéntica y gobierno.
- ✓Diseñado para equipos, no para individuos. Cada curso deja estándares compartidos, de modo que todo el equipo trabaja igual después de la formación.
- ✓Evidencia por encima de la afirmación. Todos los cursos enseñan a verificar el trabajo de la IA —evals, Definition of Done, controles— antes de que llegue a producción o al cliente.
- ✓Experiencia en Scrum y en IA enterprise. DiscoveryFast se presenta como la única empresa autorizada a entregar los cursos oficiales de Scrum.org en el Perú, y como especialista en Enterprise AI Transformation y certificaciones profesionales en IA.
- ✓Una ruta completa. Del primer prompt a la arquitectura y el gobierno: cada rol de la organización tiene su curso y su siguiente paso.
Inversión
Opciones de pago
Individual
USD 290USD 240
1 participante
- 1 día · 8 horas de clase
- Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Grupo 2–4
USD 290USD 220
2 a 4 · por participante
- 1 día · 8 horas de clase
- Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Equipo 5+
USD 290USD 200
5 o más · por participante
- 1 día · 8 horas de clase
- Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Todos los precios en USD por participante. Se aceptan pagos en soles peruanos con conversión en tiempo real.
Claude y Anthropic son marcas registradas de Anthropic PBC. DiscoveryFast es un proveedor de formación independiente, sin afiliación, patrocinio ni respaldo de Anthropic. Los certificados que emitimos son de participación y los otorga DiscoveryFast, no Anthropic. El material educativo de referencia es de distribución abierta bajo licencia MIT.
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