Ingeniería de prompts con Qwen 3.5-Plus: cómo automatizar las tareas rutinarias
El autor presenta un esquema práctico de ingeniería de prompts para tareas rutinarias, con Qwen 3.5-Plus como ejemplo. La idea es sencilla: primero describir el objetivo y el contexto, después dividir la tarea en etapas y solo entonces armar el prompt final, con un rol, reglas de comunicación y un formato de respuesta. Este enfoque permite obtener no un texto "promedio", sino un resultado controlable, sobre todo cuando la salida debe ajustarse siempre a la misma plantilla.
Procesado por IA desde Habr AI; editado por Hamidun News
La ingeniería de prompts con Qwen 3.5-Plus muestra cómo convertir una red neuronal, de generadora de respuestas "promedio", en una herramienta para el trabajo rutinario habitual. El ejemplo recorre el ciclo completo: desde aclarar la tarea hasta tener un prompt de trabajo listo.
¿Por qué la red neuronal da respuestas promedio?
Una red neuronal no entiende la tarea como lo hace una persona: elige la respuesta más probable dentro de un enorme espacio semántico. Si la consulta es vaga, el modelo casi inevitablemente ofrece un resultado seguro y bien redactado, pero poco útil.
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