Anthropic ha compartido una serie de prompts diseñados para mejorar el rendimiento de Claude, con recomendaciones que afectan a la escritura, el formato de las respuestas, las búsquedas, la programación y la ejecución de tareas largas. Según la información publicada por Search Engine Journal a partir de la guía de Anthropic, estas técnicas buscan sacar más partido a los modelos de IA sin necesidad de utilizar siempre las configuraciones de mayor esfuerzo.
Las recomendaciones están planteadas especialmente alrededor de Claude Fable 5.1, aunque algunas de ellas podrían resultar útiles también al trabajar con otros modelos de inteligencia artificial. La idea central es sencilla: pequeños cambios en la forma de escribir una instrucción pueden modificar de manera importante el resultado que ofrece el sistema.
Anthropic propone cambiar la forma de pedir textos a la IA
Uno de los primeros problemas que aborda Anthropic es el estilo de escritura que puede aparecer en determinados textos generados por inteligencia artificial. La compañía utiliza el término “mannered prose” para describir una redacción que recurre demasiado a metáforas, adornos o frases elaboradas cuando existe una manera más directa de expresar la misma idea.
Según la explicación recogida por Search Engine Journal, este tipo de escritura puede hacer que el lector tenga que esforzarse más para entender un mensaje sencillo. Anthropic propone combatirlo indicando de forma explícita qué patrón de escritura se quiere evitar y qué comportamiento debe utilizar el modelo en su lugar.
La recomendación tiene además una versión especialmente corta. Anthropic señala que una instrucción tan sencilla como “Please remove all mannered prose” puede servir para pedir al modelo que elimine ese tipo de estilo. La propuesta parte de una idea práctica: no siempre hace falta construir prompts largos para modificar el tono de una respuesta.
En la versión extensa de la recomendación, la compañía explica que las metáforas pueden introducir connotaciones que el escritor no pretendía transmitir. Por ello, sugiere priorizar expresiones literales cuando exista una alternativa clara, especialmente cuando el objetivo principal sea comunicar información de forma directa.
Los prompts también pueden controlar mejor el formato
Otro de los cambios señalados por Anthropic está relacionado con la forma en que Claude estructura sus respuestas. Según la compañía, Fable 5.1 utiliza menos elementos de formato que modelos anteriores, incluidos elementos como negritas, encabezados, listas o comillas.
Este comportamiento puede resultar relevante para quienes utilizan prompts creados hace tiempo y contienen reglas específicas sobre formato. Anthropic recomienda revisar esas instrucciones porque un prompt que funcionaba bien con un modelo anterior puede necesitar ajustes cuando cambia el comportamiento del sistema.
En lugar de establecer reglas demasiado rígidas, la recomendación consiste en explicar al modelo cuándo debe utilizar listas, encabezados o negritas. De esta manera, el formato queda vinculado a la claridad del contenido y no únicamente a una regla general aplicada en todas las respuestas.
La propuesta de Anthropic contempla también el caso contrario. Si el usuario pide expresamente una respuesta con un formato mínimo, el modelo debería respetar esa preferencia y evitar elementos como listas, encabezados o texto en negrita. En conversaciones personales o emocionales, la compañía recomienda además mantener un estilo de prosa sencilla.
Una instrucción puede hacer que la IA busque información con más frecuencia
Anthropic también dedica parte de sus recomendaciones al uso de diferentes niveles de esfuerzo en Claude Fable 5.1. Según la compañía, el nivel “low” puede tener un coste comparable al de Claude Opus y Claude Sonnet, mientras que obtiene una puntuación superior en las pruebas citadas por Anthropic.
El inconveniente señalado es que el nivel de bajo esfuerzo puede recurrir con menor frecuencia a herramientas de búsqueda y recuperación de información. En determinados casos, el sistema puede apoyarse más en la información almacenada en sus parámetros, algo especialmente delicado cuando se pregunta por temas que cambian rápidamente.
Para compensar esta limitación, Anthropic propone una instrucción específica que pide buscar información cuando el modelo no reconoce con suficiente confianza un nombre o cuando se trata de un ámbito que evoluciona rápidamente. El ejemplo pone el foco en modelos de IA y herramientas para desarrolladores, donde la información puede quedar desactualizada en pocos meses.
La recomendación incluye un detalle importante: si el nombre utilizado por el usuario es desconocido o genera dudas, ese mismo nombre debe aparecer en al menos una de las búsquedas, junto con posibles reformulaciones. De acuerdo con Anthropic, tener cierta familiaridad con un término no debería ser motivo suficiente para evitar una comprobación.
Anthropic quiere reducir las respuestas desactualizadas
El motivo detrás de esta recomendación es especialmente relevante para las consultas sobre tecnología. Un modelo puede conocer información previa sobre una herramienta o producto y, aun así, ofrecer una respuesta que ya no sea correcta. Según Anthropic, el conocimiento parcial puede hacer que una respuesta desactualizada parezca más convincente.
Por eso, la compañía recomienda dar prioridad a la búsqueda cuando el contexto sea cambiante. Esta estrategia puede ser especialmente útil en áreas como inteligencia artificial, modelos de lenguaje y herramientas de desarrollo, donde aparecen versiones nuevas, cambios de funcionamiento y productos diferentes con bastante rapidez.
La propuesta no consiste en obligar al modelo a buscar absolutamente todo. El criterio planteado por Anthropic se centra en aquellas consultas donde existe una posibilidad razonable de que la información almacenada haya quedado antigua o donde el modelo no tenga suficiente seguridad sobre el término utilizado.
Para programar, Anthropic recomienda hacer cambios más pequeños
Las recomendaciones de Anthropic también entran directamente en el terreno de la programación. La compañía propone utilizar un prompt que indique al modelo que debe modificar únicamente las partes necesarias de un archivo cuando hacerlo no afecte al resultado final.
Esta recomendación puede ser especialmente interesante para desarrolladores que trabajan con archivos de código extensos. En lugar de solicitar o permitir que la IA reescriba un archivo completo de CSS, PHP o JavaScript, la instrucción busca que el modelo realice ediciones quirúrgicas y limite el número de tokens utilizados.
Según la explicación publicada, el objetivo es minimizar el número de tokens empleados al editar archivos siempre que eso no perjudique el resultado. El principio es bastante sencillo: si una modificación pequeña consigue solucionar el problema, no es necesario reconstruir todo el archivo.
La recomendación puede tener importancia práctica en proyectos donde los archivos contienen configuraciones, personalizaciones o código que no debería alterarse innecesariamente. Anthropic presenta esta técnica en relación con el comportamiento observado en Fable 5.1, aunque la propia explicación apunta a que puede resultar útil con otras herramientas de programación basadas en IA.
Otro prompt pide a Claude que termine la tarea completa
La última recomendación destacada por Anthropic aborda un comportamiento diferente: cuando la IA empieza una tarea pero se detiene antes de completarla para preguntar al usuario si quiere continuar. La compañía señala que esto puede ocurrir especialmente durante trabajos largos o procesos asíncronos.
Para evitarlo, Anthropic propone indicar al modelo que está trabajando de forma autónoma y que el usuario no está siguiendo cada paso en tiempo real. En ese contexto, no debería pedir permiso para continuar con acciones reversibles que ya se desprenden de la petición original.
La instrucción busca que el modelo continúe hasta completar el trabajo, salvo cuando exista una acción destructiva o un cambio real de alcance que requiera una decisión del usuario.
El prompt introduce además una excepción importante. Si el usuario simplemente está planteando un problema, haciendo una pregunta o pensando en voz alta, el resultado esperado es un análisis. Según la recomendación de Anthropic, el modelo no debería aplicar una solución por su cuenta hasta que el usuario solicite expresamente que se realice el cambio.
La instrucción también pide al modelo revisar su propio último párrafo antes de terminar. Si ese cierre contiene un plan, una promesa de trabajo futuro, una pregunta sobre el siguiente paso o una lista de tareas que todavía no ha ejecutado, debería completar ese trabajo antes de finalizar, siempre que no necesite información que únicamente pueda proporcionar el usuario.
Qué cambia para quienes utilizan inteligencia artificial a diario
El conjunto de recomendaciones muestra que mejorar las respuestas de una IA no depende únicamente de utilizar un modelo más potente. Según Anthropic, la forma de construir las instrucciones también puede afectar al rendimiento, al consumo de tokens y a la capacidad del sistema para completar determinadas tareas.
Las técnicas compartidas cubren situaciones bastante diferentes: desde conseguir textos más directos hasta controlar el formato, favorecer búsquedas cuando la información puede estar desactualizada o evitar modificaciones innecesarias en archivos de código. Esto convierte los prompts en una herramienta de configuración del comportamiento del modelo, más allá de una simple pregunta.
Anthropic plantea estas recomendaciones principalmente para Claude Fable 5.1, pero algunas de sus ideas pueden trasladarse a otros sistemas. La propia publicación de Search Engine Journal señala que varios de estos enfoques pueden ser útiles con otras herramientas de IA, especialmente aquellos relacionados con instrucciones claras, edición de código y comprobación de información.
En la práctica, el mensaje de la compañía es que no siempre hace falta escribir prompts interminables. En algunos casos, una instrucción breve y concreta puede ser suficiente para corregir un comportamiento concreto. En otros, como las tareas largas o las búsquedas de información cambiante, puede ser necesario definir con más precisión cuándo debe actuar el modelo y cuándo debe detenerse.
La guía de Anthropic reúne así varias técnicas orientadas a sacar más partido de Claude y, en determinados escenarios, obtener mejores resultados utilizando configuraciones de menor esfuerzo. Para quienes trabajan habitualmente con IA, la recomendación más práctica pasa por revisar los prompts antiguos y comprobar si siguen encajando con el comportamiento actual del modelo.
Fuente: https://www.searchenginejournal.com/anthropic-shares-power-prompts-that-improve-ai-results/589448/