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Recursos29 de mayo de 202620 min

Mejores Prompts para ChatGPT 2026: 50+ Ejemplos Listos para Copiar por Categoría

Colección de 50+ prompts efectivos para ChatGPT 2026 organizados por categoría: marketing, código, escritura, análisis, legal, educación y productividad. Listos para copiar y adaptar.

Mejores Prompts para ChatGPT 2026: 50+ Ejemplos Listos para Copiar por Categoría

Actualizado: mayo de 2026. Esta es una colección viva de prompts probados en ChatGPT (GPT-5 y GPT-5.5) durante los últimos seis meses. Todos están listos para copiar, pegar y rellenar los corchetes [así] con tu contexto.

TL;DR

  • 50+ prompts copiables organizados en 7 categorías: marketing, código, escritura, análisis, legal, educación y productividad.
  • La fórmula que mejor funciona sigue siendo: Rol + Contexto + Tarea + Formato (+ Ejemplo). Si un prompt no rinde, casi siempre falta uno de esos componentes.
  • Cuanto más específico, mejor: "escribe un email" da mediocridad; "escribe un email de 120 palabras a un cliente B2B que canceló su suscripción hace 14 días pidiéndole feedback en tres preguntas" da algo útil.
  • Técnicas avanzadas que sí mueven la aguja en 2026: role prompting, chain-of-thought ("piensa paso a paso") y few-shot (dar 1-3 ejemplos del output deseado).
  • Errores comunes: prompts demasiado cortos, sin formato de salida definido, sin restricciones de longitud y mezclando varias tareas en una sola petición.
  • Guarda tus prompts ganadores en Custom Instructions, Projects, Notion u Obsidian — un prompt librería de 30 buenos prompts vale más que 300 mediocres.

¿Qué es un prompt y por qué importa la forma en que preguntas?

Un prompt es la instrucción en lenguaje natural que le das a ChatGPT (o a cualquier LLM) para que genere una respuesta. No es solo "una pregunta": es el conjunto completo de rol, contexto, tarea, formato y ejemplos que pones encima del cursor antes de pulsar Enter. La calidad del output depende casi por completo de la calidad del prompt: el mismo modelo, con el mismo conocimiento, puede darte un texto genérico o un análisis útil dependiendo de cómo formules la petición.

En 2026, con modelos como GPT-5.5, la diferencia entre un usuario casual y uno productivo se mide en horas ahorradas por semana. Quien sabe pedir bien obtiene en treinta segundos lo que a otro le lleva treinta minutos. Por eso este recurso existe: no para que copies y pegues sin pensar, sino para que veas patrones reproducibles y los adaptes a tu trabajo real.

La fórmula del prompt efectivo: Rol + Contexto + Tarea + Formato (+ Ejemplo)

Después de probar miles de prompts, la fórmula que sigue dando los mejores resultados con menos esfuerzo es ésta:

1. Rol. Le dices al modelo qué papel debe asumir. "Actúa como redactor SEO senior con 10 años de experiencia en B2B SaaS". Esto acota el vocabulario, el tono y la profundidad esperada.

2. Contexto. Le explicas la situación. "Tengo una landing page de un software de facturación dirigido a autónomos en España. La competencia principal es Holded y Quaderno". Sin contexto, el modelo improvisa con su distribución promedio, que casi nunca es lo que necesitas.

3. Tarea. La acción concreta que debe ejecutar. "Reescribe el hero copy actual para que enfatice ahorro de tiempo en lugar de precio". Un verbo claro, un objetivo medible.

4. Formato de salida. Cómo quieres recibirlo. "Devuélveme tres variantes en formato: H1 (máximo 8 palabras), subtítulo (máximo 20 palabras), CTA (máximo 4 palabras)". Si no defines el formato, recibirás un párrafo largo que tendrás que reorganizar.

5. Ejemplo (opcional pero potente). Una muestra del output que esperas. Esto se llama "few-shot prompting" y es la técnica que más mejora la calidad en 2026 según los benchmarks de prompt engineering publicados a principios de año.

Mini-ejemplo aplicando los cinco componentes:

code
1Actúa como redactor SEO senior especializado en B2B SaaS (Rol).
2Tengo una landing de un software de facturación para autónomos en España;
3mi competencia es Holded y Quaderno (Contexto).
4Reescribe el hero copy para enfatizar ahorro de tiempo en lugar de precio (Tarea).
5Devuélveme 3 variantes en este formato:
6- H1: máximo 8 palabras
7- Subtítulo: máximo 20 palabras
8- CTA: máximo 4 palabras (Formato).
9 
10Ejemplo del estilo que quiero:
11H1: "Factura sin perder tu domingo"
12Subtítulo: "Automatiza facturas, gastos e impuestos en menos de 3 minutos al día."
13CTA: "Prueba gratis 14 días"

Ese prompt, frente a un "escríbeme copy para una landing de facturación", produce resultados radicalmente distintos. La diferencia no es el modelo. Es la petición.

50+ Prompts para ChatGPT por categoría

A partir de aquí, prompts listos para copiar. Donde veas [corchetes], rellena con tu contexto.

Marketing y copywriting (10 prompts)

1. Copy para anuncio de Meta/Facebook Ads

code
1Actúa como copywriter senior con experiencia en performance marketing B2C.
2Producto: [describe el producto en 1 frase].
3Público objetivo: [describe edad, intereses, pain point].
4Objetivo del anuncio: [conversión / leads / awareness].
5 
6Escribe 5 variantes de copy para Meta Ads en formato:
7- Titular (máximo 40 caracteres)
8- Texto principal (máximo 125 caracteres)
9- Descripción (máximo 30 caracteres)
10- CTA sugerido
11 
12Cada variante debe usar un ángulo emocional distinto: urgencia, identidad,
13miedo a perderse algo, prueba social, transformación.

Útil para iterar rápido sin caer en el "compra ya".

2. Email de bienvenida para newsletter

code
1Actúa como email marketer con experiencia en B2B SaaS.
2Mi producto es [descripción]. El suscriptor acaba de apuntarse desde
3[origen: blog / landing / lead magnet sobre X].
4 
5Escribe un email de bienvenida de máximo 180 palabras que:
61. Reconozca por qué se ha suscrito.
72. Entregue valor inmediato (1 recurso útil).
83. Plante una expectativa clara de qué recibirá las próximas semanas.
94. Termine con una pregunta abierta que invite a responder.
10 
11Tono: cercano, directo, sin emoji.

Funciona especialmente bien para newsletters de nicho profesional.

3. Landing page hero copy

code
1Actúa como copy strategist con foco en SaaS B2B.
2Producto: [nombre + 1 frase descriptiva].
3Promesa principal: [resultado tangible que entrega].
4Diferenciador frente a competencia: [qué te separa].
5 
6Escribe 4 variantes de hero copy en formato:
7- H1 (máximo 10 palabras, sin jerga técnica)
8- Subtítulo (máximo 25 palabras, ampliando el H1 con un beneficio concreto)
9- CTA primario (máximo 4 palabras)
10- Microcopy debajo del CTA (máximo 12 palabras)
11 
12Cada variante debe atacar un ángulo distinto: tiempo, dinero, riesgo, ego.

4. Post de LinkedIn (formato gancho-historia-lección)

code
1Actúa como creador de contenido B2B en LinkedIn con 50.000 seguidores.
2Tema: [tema del post].
3Lección que quiero transmitir: [insight].
4 
5Escribe un post de máximo 1300 caracteres con esta estructura:
6- Primera línea: gancho que rompa el scroll (1 sola línea).
7- 3-4 líneas: historia breve o caso concreto.
8- 2-3 líneas: lección extraída.
9- Última línea: pregunta abierta o llamada a comentar.
10 
11Sin emojis. Sin hashtags. Estilo conversacional, párrafos cortos (máximo 2 líneas).

5. SEO content brief para un artículo

code
1Actúa como SEO strategist senior.
2Keyword principal: [keyword].
3Intent del usuario: [informational / commercial / transactional].
4Competidores que rankean en top 5: [URLs].
5 
6Genera un content brief con:
7- Title tag (máximo 60 caracteres)
8- Meta description (máximo 155 caracteres)
9- URL slug propuesto
10- H1 propuesto
11- Estructura de H2/H3 (mínimo 6 H2)
12- Lista de entidades / términos LSI que debe mencionar
13- Preguntas People Also Ask que debe responder (mínimo 5)
14- Longitud objetivo en palabras
15- 3 ángulos diferenciales frente a los competidores top 5

6. Calendario editorial mensual

code
1Actúa como content manager B2B.
2Marca: [descripción y posicionamiento].
3Audiencia: [perfil].
4Pilares de contenido: [3-5 pilares].
5 
6Genera un calendario editorial para [mes] con 12 piezas en formato tabla:
7| Fecha | Pilar | Formato (blog/LinkedIn/newsletter/vídeo) | Título tentativo | Objetivo (awareness/lead/conversión) | Keyword principal |
8 
9Distribuye el contenido para que no haya 2 piezas del mismo pilar
10en la misma semana.

7. Reescritura de copy para reducir fricción

code
1Actúa como CRO specialist.
2Te pego el copy actual de mi landing/email/web.
3Analízalo y dame:
41. 3 puntos donde detectas fricción cognitiva.
52. Versión reescrita aplicando principios de claridad, especificidad y prueba.
63. Justificación de cada cambio en 1 línea.
7 
8Copy actual:
9"""
10[pega el copy]
11"""

8. Naming y tagline para producto

code
1Actúa como brand strategist con experiencia en naming.
2Producto: [descripción + categoría].
3Atributos clave: [3-5 atributos].
4Tono de marca: [tono].
5Idiomas objetivo: español e inglés.
6 
7Genera:
8- 10 nombres potenciales (cada uno con dominio .com / .es disponible idealmente)
9- Para cada nombre: 1 tagline de máximo 7 palabras
10- Justificación en 1 línea por nombre
11- Marcar cuáles podrían tener problema de marca registrada obvio

9. Análisis competitivo desde la web del competidor

code
1Actúa como analista de marketing competitivo.
2Te pego el copy de la home de un competidor.
3Analízalo y dame:
41. Buyer persona implícito (a quién le habla).
52. Promesa principal en 1 frase.
63. Top 3 diferenciadores que destaca.
74. Pricing strategy aparente (si la muestra).
85. CTAs principales y su jerarquía.
96. 3 huecos de mensaje que mi marca podría explotar.
10 
11Copy de la home del competidor:
12"""
13[pega texto]
14"""

10. Variantes de asunto de email para A/B testing

code
1Actúa como email copywriter con foco en B2B.
2Contexto: voy a enviar un email de [nurturing / venta / reactivación]
3a una lista de [perfil].
4Tema del email: [tema].
5 
6Genera 12 variantes de asunto distribuidas así:
7- 3 con curiosidad (sin spoilear el contenido)
8- 3 con beneficio claro
9- 3 con personalización implícita
10- 3 con urgencia o escasez
11 
12Cada uno máximo 50 caracteres. Sin emoji. Sin mayúsculas gritando.

Programación y código (10 prompts)

11. Explicar código legacy heredado

code
1Actúa como senior software engineer con experiencia en mantenimiento
2de código legacy.
3Te pego una función / archivo. Explícame:
41. Qué hace en 3 frases (resumen ejecutivo).
52. Cuál es el flujo paso a paso (lista numerada).
63. Qué dependencias externas tiene.
74. Qué edge cases parece manejar.
85. Qué huele a problema o deuda técnica.
9 
10Código:
[lenguaje]

[pega el código]

code
1 

12. Refactorizar función a estilo idiomático

code
1Actúa como senior [Python/TypeScript/Go/Rust] developer.
2Te paso una función que funciona pero está mal escrita.
3Refactorízala para que sea:
4- Idiomática en [lenguaje].
5- Type-safe (anota tipos donde aplique).
6- Testeable (separa side effects).
7- Más legible (nombres, early returns, sin nesting profundo).
8 
9Devuélveme:
101. Código refactorizado.
112. Lista numerada de cambios concretos con justificación.
12 
13Código original:
[lenguaje]

[pega código]

code
1 

13. Generar tests unitarios con coverage

code
1Actúa como QA engineer senior con experiencia en TDD.
2Te paso una función. Genera una suite de tests unitarios en [framework:
3pytest / jest / vitest / etc.] que cubra:
4- Happy path.
5- Edge cases (valores límite, vacíos, nulos).
6- Errores esperados (excepciones que debería lanzar).
7- Casos de regresión típicos.
8 
9Para cada test, comenta en 1 línea qué está probando.
10Asume coverage 100% como objetivo.
11 
12Función:
[lenguaje]

[pega función]

code
1 

14. Debugging de error con stack trace

code
1Actúa como senior debugger experto en [lenguaje / framework].
2Te paso un error con su stack trace y un fragmento del código relacionado.
3Dime:
41. Diagnóstico más probable de la causa (1 frase).
52. 2-3 hipótesis alternativas ordenadas por probabilidad.
63. Pasos concretos para confirmar cada hipótesis.
74. Fix sugerido para el diagnóstico principal con código.
8 
9Stack trace:
10"""
11[pega stack trace]
12"""
13 
14Código relevante:
[lenguaje]

[pega código]

code
1 

15. Code review formal de un PR

code
1Actúa como reviewer senior en una empresa con estándares altos
2(estilo Google / Meta / Stripe).
3Te paso un diff de un pull request. Revísalo desde estos ejes:
4- Correctness (¿hace lo que debería?).
5- Performance (¿hay cuellos de botella evitables?).
6- Legibilidad (¿lo entendería alguien nuevo?).
7- Tests (¿están bien y cubren lo crítico?).
8- Seguridad (¿hay inyección, secrets, validación faltante?).
9 
10Devuelve feedback en formato:
11- 🔴 Bloqueantes (must-fix).
12- 🟡 Sugerencias (nice-to-have).
13- 🟢 Cosas buenas que destacar.
14 
15Diff:
16"""
17[pega diff]
18"""

16. Diseñar API REST desde requisitos

code
1Actúa como API designer senior siguiendo principios REST +
2buenas prácticas modernas (idempotencia, versioning, errores estándar).
3Requisitos:
4[lista de qué tiene que hacer la API].
5 
6Devuelve:
71. Recursos principales y sus relaciones.
82. Endpoints en formato tabla: Método | Path | Descripción | Auth | Body | Response.
93. Estructura de respuesta de error estándar.
104. Esquema de versioning recomendado.
115. 3 decisiones de diseño con justificación.

17. Migrar código de un lenguaje a otro

code
1Actúa como engineer experto en [lenguaje origen] y [lenguaje destino].
2Te paso un fichero / módulo en [origen]. Migrarlo a [destino] manteniendo:
3- Misma lógica de negocio exacta.
4- Estilo idiomático del lenguaje destino.
5- Tipado fuerte donde aplique.
6 
7Devuelve:
81. Código migrado.
92. Tabla comparativa de equivalencias (libs / sintaxis / patrones).
103. Diferencias semánticas a tener en cuenta (riesgos de regresión).
11 
12Código origen:
[origen]

[pega código]

code
1 

18. Generar regex desde descripción natural

code
1Actúa como experto en expresiones regulares.
2Necesito un regex que:
3[descripción precisa de qué debe matchear y qué NO debe matchear].
4 
5Devuelve:
61. Regex en formato [PCRE / JavaScript / Python].
72. Explicación token por token de qué hace cada parte.
83. 5 ejemplos que matchean.
94. 5 ejemplos que NO matchean (y por qué).
105. Casos límite que el regex NO cubre (honestidad).

19. SQL query optimization

code
1Actúa como DBA senior en [PostgreSQL / MySQL / SQL Server].
2Te paso una query lenta y el schema de las tablas implicadas.
3Dame:
41. Diagnóstico de por qué es lenta (sin necesidad de EXPLAIN, hipótesis).
52. Query reescrita optimizada.
63. Índices que deberían existir (CREATE INDEX statements).
74. Justificación de cada cambio.
8 
9Query actual:
sql

[pega query]

code
1Schema relevante:
sql

[pega CREATE TABLE]

code
1 

20. Generar documentación técnica de una función

code
1Actúa como technical writer con background en ingeniería.
2Te paso una función. Genera documentación en formato [JSDoc / docstring
3Google / TSDoc]:
4- Descripción de una frase del propósito.
5- Descripción extendida (2-3 frases) explicando el "por qué" no solo el "qué".
6- Parámetros con tipos y descripción.
7- Valor de retorno con tipo y descripción.
8- Excepciones que puede lanzar.
9- Ejemplo de uso (código).
10- Notas de performance o limitaciones si aplica.
11 
12Función:
[lenguaje]

[pega función]

code
1 

Escritura y contenido (8 prompts)

21. Artículo de blog desde un outline

code
1Actúa como redactor especializado en [nicho].
2Te paso un outline (H1 + H2/H3). Desarrolla el artículo completo siguiendo:
3- 1500-2000 palabras.
4- Tono [especifica: divulgativo / técnico / editorial].
5- Primer párrafo que responda directamente a la promesa del título.
6- Cada H2 abre con una frase que conecte con el lector.
7- Sin frases hechas tipo "en el mundo actual" o "hoy en día".
8- Cierre con un resumen accionable de 3-5 puntos.
9 
10Outline:
11"""
12[pega outline]
13"""

22. Newsletter semanal estilo curado

code
1Actúa como editor de una newsletter semanal sobre [tema] con
230.000 suscriptores que valoran la curación honesta sobre el ruido.
3Te paso 5-8 enlaces con un resumen mío de cada uno.
4Convierte esto en una newsletter de máximo 800 palabras con:
5- Asunto (máximo 50 caracteres).
6- Intro de 3 frases con un take editorial propio sobre el tema de la semana.
7- Sección por enlace: título + 2-3 frases explicando por qué importa.
8- Cierre breve invitando a responder.
9 
10Enlaces y notas:
11"""
12[pega tus notas]
13"""

23. Guion para vídeo corto (60-90 segundos)

code
1Actúa como guionista de vídeo corto formato TikTok / Reels / Shorts.
2Tema: [tema].
3Audiencia: [perfil].
4Objetivo: [educar / entretener / convertir].
5 
6Escribe un guion de 60-90 segundos en formato:
7- Hook (primeros 3 segundos): frase que rompa el scroll.
8- Desarrollo (60-75 segundos): 3 puntos máximo.
9- Cierre (5-10 segundos): CTA o pregunta.
10 
11Cada línea separada con timestamp aproximado. Lenguaje hablado, no leído.

24. Reescribir un texto para hacerlo más legible

code
1Actúa como editor exigente.
2Te paso un texto. Reescríbelo aplicando:
3- Frases cortas (máximo 20 palabras).
4- Voz activa.
5- Sin adverbios débiles (-mente).
6- Sin clichés ("en pleno auge", "imprescindible", "revolucionario").
7- Verbo fuerte > sustantivo abstracto.
8 
9Mantén el mensaje original y la longitud aproximada.
10Después del texto reescrito, lista los 5 cambios más importantes que hiciste.
11 
12Texto original:
13"""
14[pega texto]
15"""

25. Resumen ejecutivo de un texto largo

code
1Actúa como analista que prepara briefings ejecutivos.
2Te paso un texto largo (artículo, paper, informe).
3Genera:
41. Resumen ejecutivo en 5 bullets de máximo 1 línea cada uno.
52. Insight clave en 1 frase.
63. 3 implicaciones prácticas accionables.
74. Citas literales más relevantes (máximo 3, entrecomilladas).
85. Lo que el texto NO cubre o asume sin demostrar.
9 
10Texto:
11"""
12[pega texto]
13"""

26. Script para podcast de entrevista

code
1Actúa como productor de podcast con experiencia en entrevistas largas
2(60-90 min) tipo Lex Fridman / Tim Ferriss.
3Invitado: [perfil del invitado y por qué es relevante].
4Tesis del episodio: [qué quiero que el oyente saque].
5 
6Genera un guion con:
7- Intro de host (60 segundos, sin leer biografía aburrida).
8- 8-10 bloques temáticos con 2-3 preguntas cada uno.
9- Para cada bloque: pregunta principal + 2 preguntas de follow-up posibles.
10- Cierre con 3 preguntas marca de la casa.
11 
12El guion es una guía, no un script literal. Las preguntas deben invitar
13a historias y opiniones, no a sí/no.

27. Reescritura tonal (cambiar registro)

code
1Actúa como editor multitonal.
2Te paso un texto. Devuélveme 3 versiones en distintos registros,
3manteniendo el mensaje esencial:
41. Formal corporativo (informe / nota a inversores).
52. Cercano editorial (newsletter / blog).
63. Hablado natural (storytelling / vídeo).
7 
8Mantén la longitud aproximada en cada versión.
9 
10Texto original:
11"""
12[pega texto]
13"""

28. Generar variantes de un titular

code
1Actúa como editor experto en optimización de titulares
2(estilo Upworthy + The Economist).
3Tema del artículo: [tema].
4Promesa principal: [qué resuelve / explica].
5Audiencia: [perfil].
6 
7Genera 15 titulares en categorías:
8- 3 directos (qué + a quién).
9- 3 con números o data ("7 patrones que…").
10- 3 con curiosidad legítima (sin clickbait engañoso).
11- 3 con beneficio claro.
12- 3 contraintuitivos (rompen una creencia común).
13 
14Máximo 60 caracteres cada uno.

Análisis y datos (7 prompts)

29. Análisis exploratorio de un dataset (descripción de columnas)

code
1Actúa como data analyst senior.
2Te paso la descripción de un dataset con columnas y muestras de 5-10 filas.
3Sin tener el CSV real, dame:
41. Qué tipo de análisis tienen sentido con estas variables.
52. Posibles relaciones hipotéticas entre columnas que valdría la pena explorar.
63. Outliers / problemas de calidad a vigilar.
74. 3 preguntas de negocio que este dataset podría responder.
85. 3 visualizaciones que recomendarías y por qué.
9 
10Dataset:
11"""
12[describe columnas y pega 5-10 filas]
13"""

30. Generar hipótesis desde resultados de un experimento

code
1Actúa como product analyst con foco en experimentación causal.
2Te paso los resultados de un test A/B.
3Variante: [descripción del cambio].
4Métricas: [lista métricas y deltas].
5Tamaño muestra: [n].
6P-value: [valor].
7 
8Genera:
91. Interpretación honesta (¿el resultado es robusto?).
102. 3 hipótesis sobre por qué la variante movió la métrica que movió.
113. 2 hipótesis alternativas (qué más podría explicar el resultado).
124. Test de seguimiento recomendado para confirmar la hipótesis principal.
135. Riesgos de extrapolar este resultado a todo el producto.

31. Análisis de una encuesta de clientes

code
1Actúa como UX researcher senior.
2Te paso transcripciones / respuestas abiertas de una encuesta a clientes.
3Analiza y devuelve:
41. 5 temas principales emergentes (con conteo aproximado de menciones).
52. Sentimiento dominante por tema.
63. 3 quotes literales más reveladoras (con [ID anónimo del respondiente]).
74. Insights contraintuitivos (lo que NO esperabas oír).
85. 5 recomendaciones de producto / marketing accionables.
9 
10Respuestas:
11"""
12[pega respuestas]
13"""

32. Resumir un informe largo de mercado

code
1Actúa como analista de mercado.
2Te paso un informe de [N] páginas de [fuente].
3Genera un resumen en formato:
4- Resumen ejecutivo (5 bullets).
5- 3 datos numéricos más relevantes (con cifra exacta y página).
6- Tendencia principal identificada.
7- Riesgos / supuestos del informe que conviene cuestionar.
8- 3 implicaciones para una empresa de [sector / tamaño].
9 
10Texto del informe:
11"""
12[pega texto / secciones clave]
13"""

33. Convertir datos a narrativa para stakeholders

code
1Actúa como business storyteller experto en presentar data a comités
2no técnicos.
3Te paso resultados numéricos (tablas / KPIs).
4Convierte esto en una narrativa de máximo 400 palabras que:
5- Empiece con el dato más impactante.
6- Conecte los números con consecuencias de negocio concretas.
7- Use 1-2 analogías comprensibles para no-analistas.
8- Termine con la decisión que el comité debería tomar.
9 
10Sin jerga técnica innecesaria.
11 
12Datos:
13"""
14[pega tabla o KPIs]
15"""

34. Construir un dashboard desde un objetivo de negocio

code
1Actúa como product analyst con foco en métricas accionables.
2Objetivo de negocio: [objetivo].
3Producto: [descripción].
4Stakeholders del dashboard: [perfiles].
5 
6Diseña un dashboard con:
71. North Star Metric propuesta + justificación.
82. 4-6 input metrics que mueven la North Star.
93. Por cada métrica: definición exacta, fórmula, granularidad y benchmark sano.
104. Cortes / filtros más útiles.
115. Métricas que NO deberían estar en el dashboard (y por qué descartarlas).

35. Detectar anomalías en series temporales (interpretación)

code
1Actúa como analyst especializado en series temporales.
2Te paso una serie con valores por día/semana de los últimos [N] periodos.
3Identifica:
41. Puntos que parecen anomalías (con periodo y valor).
52. Por cada anomalía, 2-3 hipótesis de causa.
63. ¿Hay estacionalidad detectable? Si sí, qué patrón.
74. Tendencia general (creciente, decreciente, estable, con cambio de régimen).
85. Riesgos de no actuar sobre la anomalía más reciente.
9 
10Serie temporal:
11"""
12[pega valores]
13"""

Legal y jurídico (5 prompts)

⚠️ Disclaimer importante: estos prompts producen borradores útiles, no consejo legal. Cualquier documento que tenga consecuencias jurídicas reales (contratos, NDAs, condiciones de uso, política de privacidad, escritos procesales) debe ser revisado por un abogado o abogada colegiada antes de firmarse o publicarse. ChatGPT puede equivocarse en jurisdicción, normativa aplicable y cláusulas críticas.

36. Borrador de NDA mutua

code
1Actúa como redactor legal generando un BORRADOR inicial (a revisar por
2abogado) de NDA mutua entre dos partes.
3Partes: [Parte A: nombre y tipo] y [Parte B].
4Jurisdicción aplicable: España.
5Propósito de la colaboración: [explorar / proyecto X].
6Duración del deber de confidencialidad: [N] años desde la firma.
7 
8Genera el borrador con cláusulas:
9- Definición de información confidencial.
10- Obligaciones de ambas partes.
11- Excepciones (info pública, ya conocida, etc.).
12- Duración del acuerdo y de la confidencialidad.
13- Devolución / destrucción de información.
14- Jurisdicción y ley aplicable.
15- Cláusula de no relación laboral / no exclusividad.
16 
17Recuerda al final que este borrador debe ser revisado por abogado
18antes de firmar.

37. Resumir un contrato extenso

code
1Actúa como paralegal experto en revisión de contratos.
2Te paso un contrato (o sus cláusulas clave).
3Genera:
41. Resumen ejecutivo en 5 bullets.
52. Obligaciones de cada parte (lista).
63. Cláusulas críticas que conviene negociar o mirar con lupa
7 (penalizaciones, exclusividad, plazos, propiedad intelectual,
8 resolución, responsabilidad).
94. Red flags potenciales (cláusulas inusuales o desfavorables).
105. Preguntas que llevaría a mi abogado/a antes de firmar.
11 
12Contrato:
13"""
14[pega texto]
15"""

38. Comparar dos versiones de un contrato (track changes)

code
1Actúa como paralegal.
2Te paso dos versiones de un mismo contrato: versión inicial y versión
3modificada por la contraparte.
4Identifica:
51. Cambios sustantivos (no solo de estilo) ordenados por relevancia.
62. Por cada cambio: cláusula afectada, qué cambió, impacto práctico.
73. 3 cambios que conviene rechazar o renegociar y por qué.
84. 3 cambios que parecen aceptables.
9 
10Versión inicial:
11"""
12[pega texto]
13"""
14 
15Versión modificada:
16"""
17[pega texto]
18"""

39. Resumir normativa para no abogados

code
1Actúa como abogado divulgador.
2Te paso un texto normativo (ley, reglamento, directiva).
3Explica para un destinatario no jurídico (empresa / autónomo / particular):
41. Qué regula y a quién aplica.
52. Obligaciones principales en lenguaje claro.
63. Plazos relevantes.
74. Sanciones por incumplimiento.
85. Pasos prácticos para cumplir.
96. Qué NO regula (límites del texto).
10 
11Sin jerga legal innecesaria. Si necesitas usar tecnicismos, explícalos
12entre paréntesis la primera vez.
13 
14Texto normativo:
15"""
16[pega texto]
17"""

40. Política de privacidad / aviso legal básico (borrador)

code
1Actúa como redactor legal generando un BORRADOR (a revisar por abogado)
2de política de privacidad para una web en España conforme a RGPD + LOPDGDD.
3Información de la empresa:
4- Nombre: [nombre].
5- NIF: [NIF].
6- Dirección: [dirección].
7- Email de contacto: [email].
8- Sector / actividad: [actividad].
9- Datos que recoge: [formularios / cookies / analítica / newsletter / etc.].
10- Finalidades: [responder consultas / enviar newsletter / analítica / etc.].
11- Encargados de tratamiento usados: [Resend, Stripe, Google Analytics, etc.].
12- Transferencias internacionales: [sí / no].
13 
14Genera el borrador con todas las secciones que exige RGPD.
15Recuerda al final que debe ser revisado por abogado antes de publicar.

Educación y aprendizaje (5 prompts)

41. Explicar concepto complejo como a un niño de 10 años (ELI10)

code
1Actúa como divulgador científico estilo Carl Sagan / Bill Bryson.
2Tema: [tema].
3Audiencia: niño/a de 10 años con curiosidad pero sin background técnico.
4 
5Explícame el tema en máximo 400 palabras:
6- Empieza con una analogía cotidiana.
7- Define el concepto en 1 frase comprensible.
8- Da 1-2 ejemplos concretos.
9- Cuenta una mini-historia / dato curioso.
10- Termina con una pregunta que invite a seguir investigando.
11 
12Sin tecnicismos sin explicar. Si tienes que usar uno, da el equivalente coloquial.

42. Plan de estudio personalizado

code
1Actúa como coach educativo experimentado en aprendizaje de adultos.
2Tema a aprender: [tema].
3Nivel actual: [principiante / intermedio / avanzado].
4Horas semanales disponibles: [N].
5Objetivo en [3/6/12] meses: [resultado tangible].
6Estilo de aprendizaje preferido: [vídeo / lectura / proyectos / mezcla].
7 
8Diseña un plan con:
91. Roadmap por meses con hitos concretos.
102. Recursos por mes (libros, cursos, canales, papers) con justificación.
113. Proyecto práctico por hito.
124. Indicadores de progreso para autoevaluación.
135. Trampas típicas que evitar en este tema.

43. Generar quiz de autoevaluación

code
1Actúa como profesor experto en [tema].
2Genera un quiz de 15 preguntas para autoevaluar conocimiento nivel
3[principiante / intermedio / avanzado] sobre [tema específico].
4 
5Formato:
6- 5 preguntas tipo test (4 opciones).
7- 5 preguntas verdadero/falso con justificación.
8- 5 preguntas abiertas cortas (respuesta de 2-3 frases).
9 
10Al final, incluye solucionario con explicación breve de cada respuesta correcta
11y por qué las incorrectas lo son.

44. Explicar la diferencia entre conceptos similares

code
1Actúa como profesor experto.
2Conceptos a diferenciar: [A] vs [B] (vs [C] si aplica).
3 
4Devuelve:
51. Definición de cada uno en 1 frase.
62. Tabla comparativa: criterio | A | B | C.
73. Cuándo usar cada uno (caso de uso típico).
84. Ejemplo concreto de cada uno.
95. Errores comunes al confundirlos.
106. Mnemónico o regla rápida para no olvidar la diferencia.

45. Convertir libro o artículo en flashcards

code
1Actúa como diseñador de material de estudio estilo Anki / spaced repetition.
2Te paso un texto / capítulo de libro.
3Genera 20 flashcards en formato:
4 
5Pregunta: [pregunta breve y específica]
6Respuesta: [respuesta concisa, máximo 3 frases]
7 
8Reglas:
9- Una sola idea por flashcard.
10- Preguntas que se respondan en menos de 30 segundos.
11- Evitar preguntas "explica X" demasiado abiertas.
12- Mezclar tipos: definiciones, conceptos, aplicaciones, ejemplos, contraejemplos.
13 
14Texto:
15"""
16[pega texto]
17"""

Productividad personal (5 prompts)

46. Planificar la semana de trabajo

code
1Actúa como coach de productividad estilo GTD + Cal Newport.
2Te paso:
3- Objetivos clave de la semana: [lista].
4- Compromisos cerrados en agenda: [reuniones, citas].
5- Tareas pendientes acumuladas: [lista].
6- Horas profundas disponibles al día: [N].
7- Mi energía suele ser mayor [mañana / tarde].
8 
9Devuelve:
101. Plan semanal por día con bloques de tiempo (deep work, reuniones, admin).
112. Top 3 tareas más importantes de la semana (las que mueven la aguja).
123. Tareas que se pueden delegar o eliminar.
134. Tareas que NO van a entrar esta semana (parking explícito).
145. 1 mejora de proceso a probar esta semana.

47. Borrador de email difícil

code
1Actúa como comunicador profesional senior con experiencia en
2conversaciones incómodas.
3Necesito escribir un email para [contexto: subir precios / decir que no /
4disculparme / pedir feedback duro / etc.].
5Destinatario: [perfil + relación conmigo].
6Resultado ideal: [qué quiero que pase].
7 
8Escribe un email de máximo 200 palabras que:
9- Vaya al grano sin sonar frío.
10- Reconozca el contexto del destinatario.
11- Sea claro y específico en lo que pide o comunica.
12- Deje claro el siguiente paso.
13 
14Tono: profesional, directo, humano.

48. Prep de reunión 1:1

code
1Actúa como coach de management.
2Tengo un 1:1 con [perfil de la persona: jefe / reporte directo / colega].
3Tiempo: [30 / 60] minutos.
4Historial: [última conversación, temas pendientes].
5Mis 3 objetivos: [qué quiero conseguir].
6 
7Diseña una agenda con:
81. Apertura (5 min): cómo arrancar sin smalltalk vacío.
92. Bloques principales con tiempo asignado.
103. 3 preguntas potentes para sacar valor real.
114. Espacio para temas de la otra persona.
125. Cierre con next steps explícitos.
13 
14Lista también 2-3 temas que NO deberían entrar en esta sesión.

49. Decisión difícil: marco estructurado

code
1Actúa como decision coach estilo Annie Duke / Charles Munger.
2Decisión que enfrento: [descripción].
3Contexto: [información relevante].
4Opciones que estoy considerando: [A, B, C].
5Lo que me bloquea decidir: [duda principal].
6 
7Aplica un marco estructurado:
81. ¿Es reversible o irreversible? ¿Qué urgencia real tiene?
92. Por cada opción: pros, contras, peor caso plausible, mejor caso plausible.
103. ¿Qué información me falta y cuánto cuesta conseguirla?
114. ¿Qué decisión tomaría un amigo objetivo que NO tiene mi sesgo emocional?
125. Recomendación tentativa + qué pasaría si fuese la equivocada.

50. Resumen rápido de un día caótico (journaling guiado)

code
1Actúa como coach de journaling estilo Tim Ferriss / Marc Aurelio.
2Te paso notas rápidas y desordenadas de mi día.
3Devuélveme un resumen estructurado en formato:
4- 3 cosas que conseguí hoy.
5- 1 cosa que me agotó o frustró (y por qué).
6- 1 patrón que veo repetirse y conviene investigar.
7- 3 prioridades para mañana ordenadas por impacto.
8- 1 micro-mejora a probar mañana.
9 
10Mis notas:
11"""
12[pega notas crudas]
13"""

Prompts avanzados: cadenas de pensamiento (CoT) y role prompting

Una vez dominas la fórmula base, hay dos técnicas que llevan los resultados a otro nivel en 2026. Las dos están documentadas en la literatura de prompt engineering y, lo más importante, las dos funcionan con cualquier modelo serio: GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro o Llama 4.

Chain-of-thought (CoT) consiste en pedirle al modelo que razone paso a paso antes de dar la respuesta. Con problemas complejos (matemáticas, lógica, decisiones con muchas variables), añadir la frase "piensa paso a paso antes de responder" mejora la precisión de forma medible. La razón es sencilla: al forzar al modelo a verbalizar el razonamiento, se reduce la tasa de respuestas que parecen plausibles pero son erróneas.

Ejemplo CoT aplicado a un análisis de decisión:

code
1Actúa como analista financiero senior.
2Voy a evaluar la viabilidad de adquirir [empresa] por [importe].
3Datos clave: [ingresos, márgenes, crecimiento, deuda, equipo].
4 
5ANTES de darme tu veredicto, piensa paso a paso:
61. Calcula múltiplos implícitos (EV/Revenue, EV/EBITDA).
72. Compáralos con benchmarks del sector.
83. Identifica supuestos del modelo más sensibles.
94. Estima escenario base, optimista y pesimista.
105. Recién entonces dame tu recomendación.
11 
12Muestra el razonamiento de cada paso explícitamente antes de la conclusión.

Role prompting es asignar al modelo un rol experto muy específico al inicio del prompt. No vale "actúa como experto"; vale "actúa como ingeniero de seguridad senior con 15 años especializado en aplicaciones web fintech, certificación OSCP y experiencia en auditorías para entidades reguladas". Cuanto más concreto el rol, más afilada la salida. La diferencia se nota especialmente en tareas técnicas, legales, médicas (con disclaimer correspondiente) o de análisis estratégico.

Una combinación que suele dar resultados muy buenos es role prompting + CoT + few-shot ejemplo:

code
1Actúa como reviewer técnico senior de Stripe (Rol específico).
2 
3Voy a pasarte un PR. Antes de dar feedback, piensa paso a paso (CoT):
41. ¿Qué intenta hacer el cambio?
52. ¿Funciona técnicamente? ¿Edge cases?
63. ¿Es la mejor solución posible o hay alternativas?
74. ¿Hay implicaciones de seguridad / performance?
85. ¿Está bien testeado?
9 
10Estilo de feedback que espero (ejemplo de buen feedback) (Few-shot):
11"""
12🔴 Línea 42: este try/catch traga el error sin loggearlo ni reintentarlo.
13Si la API externa falla, perdemos la transacción en silencio.
14Propuesta: loggear con contexto + reintentar con backoff exponencial.
15"""
16 
17PR a revisar:
18[pega diff]

Esta combinación, aplicada a cualquier categoría de prompts del listado anterior, sube la calidad notablemente sin tener que recurrir a modelos más caros.

Errores comunes al escribir prompts y cómo corregirlos

Error comúnPor qué fallaCorrecciónEjemplo
Prompt demasiado corto ("escribe un email")Sin contexto, el modelo improvisa con el caso promedio, que rara vez es el tuyoAñadir Rol + Contexto + Tarea + Formato"Actúa como email marketer B2B. Mi cliente es una agencia con 12 empleados. Escribe email de reactivación de 150 palabras…"
Sin formato de salida definidoRecibes párrafos largos que tienes que reorganizar a manoEspecificar siempre estructura (bullets, tabla, secciones, longitud)"Devuélveme en formato tabla con columnas: criterio / opción A / opción B / recomendación"
Sin restricción de longitudEl modelo tiende a inflar la respuestaIndicar máximo de palabras, caracteres o bullets"Máximo 200 palabras. Cada bullet de máximo 1 línea."
Mezclar varias tareas en un promptHace cada tarea peor que si las separasUna tarea por prompt; si necesitas encadenar, usa varios mensajesEn vez de "analiza y reescribe y traduce", hazlo en 3 prompts secuenciales
No dar ejemplos cuando el output es subjetivoEl modelo adivina el estilo y suele fallarFew-shot: pega 1-2 ejemplos del estilo deseado"Aquí tienes 2 ejemplos del tono que quiero: [ejemplo1] [ejemplo2]. Sigue ese tono."
Pedir opinión sin pedir razonamientoTe da el típico "depende" sin valorPedir CoT explícito + recomendación final"Piensa paso a paso por cada opción y termina con UNA recomendación clara, no un 'depende'"
Tratar al modelo como buscador ("¿cuántos habitantes tiene…?")Para datos exactos puede alucinarUsar modelos con web/búsqueda activada o herramientas dedicadasActivar la búsqueda integrada y pedirle que cite la fuente
No iterar el promptAsumir que la primera respuesta es la mejorTras la primera respuesta, pedir mejora: "ahora hazlo más conciso / más técnico / con otro ángulo""Reduce esto a la mitad manteniendo lo esencial"
Lenguaje pasivo y abstracto ("sería interesante ver…")El modelo refleja la vaguedad y devuelve vagoVerbos concretos en imperativo"Lista", "Genera", "Reescribe", "Compara", "Refactoriza"

Si un prompt tuyo no rinde, repasa esta tabla antes de cambiar de modelo: nueve de cada diez veces el problema no es el LLM, es la petición.

Cómo guardar y reutilizar tus mejores prompts

Tener 50 prompts copiados al cuaderno no sirve de nada si cada vez tienes que buscar. Las opciones prácticas en 2026:

ChatGPT Custom Instructions. La función nativa que permite establecer instrucciones permanentes que se aplican a todas tus conversaciones. Útil para definir tu rol profesional, áreas de interés, tono preferido y formato de salida por defecto. Se configura una vez y ChatGPT lo recuerda en cada chat nuevo.

ChatGPT Projects. Lanzado a finales de 2024 y consolidado en 2025-2026. Permite crear espacios separados con su propia instrucción de sistema y archivos de contexto. Ideal para tener un "Project: Marketing", "Project: Código Empresa", "Project: Newsletter" con sus prompts y archivos relevantes ya cargados.

Notion / Obsidian como prompt library. Una base de datos con campos como: categoría, caso de uso, prompt (texto), notas de uso, fecha última iteración. Los más organizados crean tags por tipo de tarea (analizar, escribir, refactorizar, revisar). Obsidian es especialmente útil para enlazar prompts entre sí con backlinks.

GitHub Gist o repositorio propio. Para developers, mantener un repo público o privado con prompts versionados es una práctica común. Te permite ver el historial de iteraciones de cada prompt y compartirlos fácilmente con tu equipo.

Bookmarks y herramientas dedicadas. Aplicaciones como PromptHero, PromptBase, FlowGPT y similares mantienen catálogos comunitarios. Útiles para explorar, no tanto para guardar los tuyos.

La regla práctica: cuando un prompt te ahorre tiempo de verdad dos veces, guárdalo. Si te ahorra tiempo diez veces, refínalo y conviértelo en parte de tu Custom Instructions o de un Project. Una prompt librería personal de 30 prompts bien refinados rinde más que una de 300 mediocres.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el mejor prompt para ChatGPT?

No existe un único "mejor prompt". El mejor prompt es aquel que aplica la fórmula Rol + Contexto + Tarea + Formato a tu caso concreto y deja al modelo lo más cerca posible de tu output ideal. Para empezar, prueba el prompt #11 de esta lista (explicar código legacy), el #5 (SEO content brief) o el #46 (planificar la semana). Son tres ejemplos de cómo un prompt bien estructurado bate a uno improvisado por mucho margen.

¿Hay diferencia entre prompts en español y en inglés?

Sí, aunque cada vez menos. Los modelos flagship de 2026 (GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro) manejan español a un nivel muy alto. Para tareas creativas y razonamiento general, la diferencia es casi imperceptible. Donde sí puede notarse: terminología técnica muy especializada (donde la documentación canónica está en inglés) o nichos donde el corpus de entrenamiento en español es menor. Recomendación: escribe en el idioma que va a leer el destinatario final. Si tu output va para audiencia hispanohablante, prompt en español. Si va para internacional, prompt en inglés.

¿Cómo de largo debe ser un prompt?

Tan largo como necesite el contexto, tan corto como sea posible sin perderlo. Un prompt útil suele estar entre 80 y 400 palabras. Por debajo de 30 palabras, el contexto rara vez es suficiente. Por encima de 600 palabras, conviene revisar si hay información redundante o si la tarea está mal acotada. Como regla: si añadir más palabras mejora el output, añade. Si añadir más palabras no cambia el output, sobran.

¿Puedo usar estos prompts en Claude o Gemini?

Sí, prácticamente todos son agnósticos del modelo. La fórmula Rol + Contexto + Tarea + Formato funciona igual en Claude, Gemini, Llama y Mistral. Puede haber pequeñas diferencias de tono (Claude tiende a ser más conservador en temas legales, Gemini suele dar respuestas más exhaustivas, GPT-5.5 más equilibrado), pero la estructura se mantiene. La excepción son prompts que dependen de herramientas específicas del modelo: por ejemplo, si pides "navega esta web y resume", necesitas que el modelo tenga búsqueda activada.

¿Qué es un system prompt?

El system prompt es la instrucción de "alto nivel" que se establece antes de iniciar una conversación y que define el comportamiento general del modelo durante toda la sesión: rol, tono, restricciones, formato por defecto. En ChatGPT, los Custom Instructions y las instrucciones de los Projects funcionan como system prompt. En APIs (como la de OpenAI o Anthropic), es un parámetro explícito separado del mensaje del usuario. La diferencia con un prompt normal es persistencia: el system prompt aplica a toda la conversación, no solo al mensaje en curso.

¿Los prompts caducan?

Los prompts en sí no caducan, pero su efectividad sí evoluciona con los modelos. Algunos trucos que eran necesarios en 2023 (como insistir mucho en "no inventes nada" o "responde solo si estás seguro") han perdido peso porque los modelos modernos manejan mejor la incertidumbre de base. Otros han ganado importancia: chain-of-thought, role prompting específico y few-shot examples siguen siendo más relevantes que nunca. Revisar tu prompt librería cada 6-12 meses es una buena práctica: lo que funcionaba bien hace dos años puede tener una versión más corta y eficiente hoy.

En resumen

  • La calidad de la respuesta depende casi por completo de la calidad del prompt. Mismo modelo, distinta petición, output radicalmente distinto.
  • Fórmula base que sigue ganando en 2026: Rol + Contexto + Tarea + Formato (+ Ejemplo opcional). Si un prompt falla, falta uno de esos componentes.
  • 50+ prompts copiables en siete categorías cubren los casos más comunes en marketing, código, escritura, análisis, legal, educación y productividad. Adáptalos a tu contexto rellenando los [corchetes].
  • Técnicas avanzadas que mueven la aguja: chain-of-thought ("piensa paso a paso"), role prompting muy específico y few-shot con ejemplos del output deseado.
  • Errores típicos a evitar: prompts demasiado cortos, sin formato definido, mezclando tareas, sin ejemplos cuando el output es subjetivo, y tratar al modelo como buscador de datos exactos.
  • Guarda tus mejores prompts en Custom Instructions, Projects, Notion u Obsidian. Una librería personal de 30 prompts refinados vale más que 300 prompts mediocres copiados sin probar.

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Javier Santos Criado

Consultor de IA y Automatización | Fundador de Javadex

Experto en implementación de soluciones de Inteligencia Artificial para empresas. Especializado en automatización con n8n, integración de LLMs, y desarrollo de agentes IA.

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