Contexto antes de la instrucción
La documentación actual de Anthropic recomienda pedidos claros, contexto y ejemplos pertinentes. Definí qué querés lograr y cómo vas a reconocer un error. Separá datos de instrucciones y explicá qué no se sabe.
En los tres ejemplos siguientes comprobamos los cálculos y las respuestas de referencia de manera independiente. Son ejercicios didácticos revisados; no presentamos esas referencias como salidas ejecutadas por una cuenta o modelo de Claude. Probá el prompt en tu acceso y guardá su salida antes de comparar.
Una estructura XML con seis partes
El contexto explica el propósito; los datos aportan la entrada; las instrucciones definen la tarea; los criterios dicen cómo revisar; los ejemplos aclaran casos; el formato de salida pide una estructura. Las etiquetas son convenciones de tu prompt, no comandos de una API.
Si una entrada contiene texto que parece una instrucción, tratala como material a analizar. No autorizás un envío, pago o acceso a datos por escribir una etiqueta.
<contexto>Estamos preparando un ejercicio interno con datos ficticios; no se envía a clientes.</contexto>
<datos>Producto: cuaderno. Precio: 12 USD. Cantidad: 3. No se indicó impuesto ni envío.</datos>
<instrucciones>Calcula el subtotal y separa lo conocido de lo que falta. No inventes un total final.</instrucciones>
<criterios>Conservar precio y cantidad; subtotal correcto; faltantes explícitos.</criterios>
<ejemplos>Si falta envío, indica «envío no informado» y no asignes una cifra.</ejemplos>
<formato_salida>Objeto con subtotal, moneda, faltantes y nota.</formato_salida>Ejemplo 1: cálculo con datos que faltan
Para el pedido anterior, 12 por 3 da un subtotal de 36 USD. El impuesto y el envío no fueron informados. La referencia siguiente fue comprobada con un cálculo independiente y un JSON válido.
Aceptá la salida sólo si conserva moneda y cantidad, no inventa un total final y menciona ambos faltantes. Si agrega un impuesto supuesto, pedí una corrección usando la misma entrada.
{
"subtotal": 36,
"moneda": "USD",
"faltantes": [
"impuesto",
"envío"
],
"nota": "No es el total final."
}Ejemplo 2: respuesta a una consulta sin prometer de más
Entrada ficticia: «El envío se retrasa; no tengo una fecha confirmada». Pedido: redactá dos frases, reconocé la demora y pedí el número de pedido; no prometas fecha, compensación ni devolución.
Referencia editorial: «Entiendo la molestia por la demora. Compartime el número de pedido para revisar el estado; todavía no tenemos una fecha confirmada». La revisión comprueba tono, pedido necesario y ausencia de promesas. No se envía el texto desde esta guía.
<contexto>Ejercicio de atención con datos ficticios, sin envío real.</contexto> <datos>El envío se retrasa y no hay fecha confirmada.</datos> <instrucciones>Escribe dos frases: reconoce la demora y pide el número de pedido.</instrucciones> <criterios>No prometas fecha, compensación ni devolución. No inventes que ya revisaste el pedido.</criterios> <ejemplos>Si falta una fecha, dilo claramente.</ejemplos> <formato_salida>Dos frases listas para revisión humana.</formato_salida>
Ejemplo 3: extraer evidencia y reconocer una ausencia
Fuente ficticia: «La reunión fue el 12 de mayo. Ana revisará el borrador. No se acordó fecha de entrega». Pedí fecha de reunión, responsable y fecha de entrega con evidencia textual.
Referencia revisada: reunión: 12 de mayo; responsable del borrador: Ana; entrega: no acordada. El año no aparece y no se agrega. Cada campo debe citar las palabras que lo respaldan; si el modelo transforma «revisará» en «entregará», ya cambió el compromiso.
<contexto>Extrae sólo lo explícito del fragmento.</contexto> <datos>La reunión fue el 12 de mayo. Ana revisará el borrador. No se acordó fecha de entrega.</datos> <instrucciones>Separa fecha de reunión, responsable de revisar y fecha de entrega; cita evidencia.</instrucciones> <criterios>No añadas año ni conviertas revisión en entrega.</criterios> <ejemplos>Dato ausente: «no indicado».</ejemplos> <formato_salida>Tabla de campo, dato y evidencia.</formato_salida>
Formato solicitado y salida estructurada
Pedir JSON en una conversación no equivale a configurar una salida estructurada de API. Anthropic documenta mecanismos de esquema y restricciones según modelo y producto. Verificá tipos, campos requeridos y errores en tu aplicación. Un JSON que cumple el esquema puede contener un valor factual incorrecto.
Tu checklist: misma entrada, versión o modelo anotado, criterios previos, faltantes explícitos, cálculos independientes y correcciones guardadas. Elegí un ejemplo difícil además del fácil. El acceso al curso no incluye API ni una licencia de Claude.
Preguntas frecuentes
¿XML garantiza una respuesta correcta?
No. Ayuda a organizar la entrada; hay que revisar el resultado y los datos.
¿Estos ejemplos se ejecutaron con Claude?
Las referencias y sus criterios se comprobaron como ejercicios didácticos. No mostramos una ejecución de Claude ni un benchmark.
¿Qué curso sigue?
Claude para Principiantes es gratuito. ChatGPT para el Trabajo y Work para Datos son programas distintos de pago, con temario y acceso visibles.
Fuentes y accesos oficiales
Enlaces consultados el 2 de octubre de 2026. Revisa en cada proveedor sus condiciones vigentes.
Material original de Aulas de IA elaborado con asistencia de IA. Practica con los ejemplos y comprueba los resultados. Metodología editorial.