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Guía: Prompt Engineering para Desarrolladores

Domina prompts para Lovable, Bolt y Cursor. Frameworks CRISP, técnicas avanzadas y 15+ plantillas listas para usar en vibecoding.

Guía: Prompt Engineering para Desarrolladores

Guía Completa: Prompt Engineering para Desarrolladores con Vibecoding

El prompt engineering se ha convertido en una habilidad esencial para todo desarrollador que utiliza herramientas de vibecoding modernas. Ya sea que uses Lovable, Bolt o Cursor, tu capacidad para formular instrucciones precisas y contextualizadas determina directamente la calidad del código generado.

En esta guía integral, exploraremos frameworks probados, técnicas avanzadas, y proporcionaremos una biblioteca de 15+ plantillas de prompts que puedes usar inmediatamente en tus proyectos.

Por Qué el Prompt Engineering Importa para Desarrolladores

Las herramientas de vibecoding como Lovable, Bolt y Cursor se basan en modelos de IA poderosos. Sin embargo, la calidad del resultado depende directamente de la calidad de tu entrada.

Un prompt deficiente puede generar:

  • Código ineficiente u no optimizado
  • Soluciones que no respetan tu arquitectura
  • Implementaciones incompletas sin pruebas
  • Código sin documentación

Un buen prompt, en cambio, produce:

  • Código listo para producción
  • Soluciones alineadas con tu stack tecnológico
  • Implementaciones completas con pruebas y documentación
  • Rendimiento optimizado
Consejo Pro: Pasar 5 minutos formulando bien un prompt ahorra 20 minutos de retrabajos y debugging.

Framework CRISP para Prompts Efectivos

El framework CRISP es un enfoque estructurado para escribir prompts que generan sistemáticamente mejores resultados:

C - Context (Contexto)

Proporciona el contexto de tu proyecto. La IA necesita entender el ambiente donde se ejecutará el código.

Ejemplo:

Estoy desarrollando una aplicación SaaS de gestión de tareas con:
- Frontend: React 18 + TypeScript
- Backend: Node.js + Express
- Base de datos: PostgreSQL
- Autenticación: JWT

R - Role (Rol)

Define el rol que deseas que juegue la IA. Esto afecta el tono y nivel de detalle.

Ejemplo:

Actúa como un desarrollador fullstack senior con 10 años de
experiencia en arquitectura de sistemas escalables.

I - Input (Entrada)

Sé preciso sobre qué solicitas. Incluye todos los detalles relevantes.

Ejemplo:

Necesito implementar un endpoint de API REST para obtener tareas
filtradas por estado. Los usuarios deben estar autenticados y solo
ver sus propias tareas.

S - Specificity (Especificidad)

Detalla exactamente qué esperas como resultado.

Ejemplo:

Proporciona:
1. Controlador Express con manejo de errores
2. Validaciones de entrada usando Joi
3. Pruebas unitarias con Jest
4. Documentación API en comentarios JSDoc

P - Parameters (Parámetros)

Define restricciones y preferencias.

Ejemplo:

Preferencias:
- Respeta la arquitectura existente del proyecto
- Usa los middlewares de autenticación existentes
- Rendimiento: debe responder en < 200ms
- Paginación: máximo 50 items por página

Framework Avanzado Rol-Contexto-Tarea

Para tareas más complejas, usa esta estructura jerárquica:

ROL:
Eres un experto en [dominio específico] con [años] de experiencia.

CONTEXTO:
Nuestro sistema usa [tecnologías].
Las restricciones son [lista de limitaciones].
El objetivo general del proyecto es [objetivo].

TAREA PRINCIPAL:
Realiza [acción principal].

DETALLES ESPECÍFICOS:
- Considera [parámetro 1]
- Asegura [restricción 2]
- Incluye [elemento 3]

CRITERIOS DE ÉXITO:
- [Criterio 1]
- [Criterio 2]
- [Criterio 3]

FORMATO DE SALIDA:
[Especifica el formato esperado]

Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering

1. Chain of Thought (Razonamiento Paso a Paso)

Esta técnica obliga a la IA a explicar su razonamiento antes de generar código:

Antes de generar código, explica tu enfoque:
1. ¿Qué problema estamos resolviendo?
2. ¿Cuáles son las consideraciones de rendimiento?
3. ¿Qué casos límite debemos manejar?
4. ¿Cuál será la arquitectura general?

LUEGO proporciona el código completo.

2. Few-Shot Learning (Aprendizaje por Ejemplos)

Proporcionar ejemplos del estilo de código esperado mejora la consistencia:

Aquí hay un ejemplo de cómo estructuramos nuestros servicios:

Ejemplo 1 - Servicio de Usuarios:
[ejemplo de código]

Ahora, crea un servicio similar para tareas usando la misma
estructura y convenciones de nombres.

3. System Prompts (Prompts de Sistema)

Con Cursor y otras herramientas, define prompts de sistema que guíen todas las interacciones:

Eres un asistente de codificación para un equipo de desarrolladores fullstack.
- Siempre usa TypeScript en lugar de JavaScript
- Proporciona código listo para producción con manejo de errores
- Siempre incluye pruebas unitarias
- Documenta tu código con comentarios JSDoc claros
- Respeta la arquitectura hexagonal
- Maximiza el rendimiento y la seguridad

4. Prompt Chaining (Encadenamiento de Prompts)

Divide tareas complejas en prompts secuenciales:

PASO 1: Analiza los requisitos
PASO 2: Propone una arquitectura
PASO 3: Implementa el componente principal
PASO 4: Añade pruebas
PASO 5: Documenta la API

Biblioteca de 15+ Plantillas de Prompts

Plantillas para Componentes UI

1. Componente React Reutilizable

Quiero crear un componente React reutilizable llamado [NombreComponente].

Especificaciones:
- Props: [lista de props con tipos]
- Estilos: [CSS/TailwindCSS]
- Responsividad: Mobile-first, optimizado para [breakpoints]
- Accesibilidad: WCAG 2.1 AA
- Usado en [contexto de uso]

Proporciona:
1. Componente TypeScript con tipos completos
2. Historia de Storybook para probar variantes
3. Pruebas de accesibilidad
4. Documentación de uso

2. Formulario Validado

Crea un formulario React para [objetivo].

Campos requeridos:
- [Campo 1]: [tipo] [validación]
- [Campo 2]: [tipo] [validación]

Requisitos:
- Validación del lado cliente en tiempo real
- Manejo elegante de errores
- Estados de carga y error
- Integración con [endpoint API]
- Accesibilidad WCAG completa

Incluye: componente principal, hook personalizado, pruebas

3. Modal/Dialog Accesible

Implementa un componente Modal que:
- Respete los patrones de accesibilidad ARIA
- Maneje el focus correctamente
- Soporte escape del teclado
- Tenga un sistema de confirmación
- Funcione perfectamente en mobile

Usa: [librería: radix-ui/headless-ui]
Estilo: [TailwindCSS/CSS-in-JS]

Plantillas para Backend y APIs

4. Endpoint de API REST Completo

Crea un endpoint de API REST POST /api/[recurso] que:
- Autenticación: JWT Bearer token
- Validación: [especificaciones validación]
- Lógica de negocio: [descripción]
- Manejo de errores: códigos HTTP apropiados
- Logging: todas las operaciones importantes
- Rate limiting: [límites]

Proporciona:
1. Controlador/ruta con manejo de errores
2. Servicio con lógica de negocio
3. Validación de datos (Joi/Zod)
4. Pruebas de integración
5. Documentación OpenAPI/Swagger

5. Servicio de Base de Datos

Crea un servicio TypeScript para gestionar [entidad] en PostgreSQL:
- Operaciones CRUD completas
- Transacciones para operaciones multi-tabla
- Optimización de queries (índices, eager loading)
- Manejo de errores específicos
- Soft deletes si es aplicable

Stack: [ORM: Prisma/TypeORM], [QueryBuilder]
Incluye: pruebas, migraciones, tipos TypeScript

6. Middleware de Autenticación

Implementa un middleware de autenticación JWT para [framework]:
- Extracción del token desde [ubicación: headers/cookies]
- Validación y decodificación
- Manejo de tokens expirados
- Refresco automático del token
- Logging de intentos fallidos
- Pruebas de seguridad

Requisitos: [gestión de secretos], [CORS si es aplicable]

Plantillas para Testing

7. Suite de Pruebas Unitarias

Crea una suite completa de pruebas Jest para [función/clase]:
- Casos de éxito estándar
- Casos límite y edge cases
- Manejo de errores
- Mocks y stubs si es necesario
- Cobertura > 90%
- Pruebas de rendimiento si es relevante

Función: [código proporcionado o descripción]

8. Pruebas de Integración

Escribe pruebas de integración para [feature]:
- Setup de base de datos de prueba
- Seeds de datos de prueba
- Pruebas del flujo completo: solicitud → lógica → respuesta
- Cleanup después de cada prueba
- Manejo de transacciones de prueba

Framework: [Jest/Vitest], DB: [PostgreSQL/etc]
Incluye: fixtures, helpers, teardown

9. Pruebas E2E con Cypress/Playwright

Crea pruebas E2E para el escenario de usuario:
1. [Paso 1 del escenario]
2. [Paso 2 del escenario]
3. [Paso 3 del escenario]

Incluye:
- Selectores robustos (data-testid preferido)
- Esperas explícitas (sin esperas fijas)
- Screenshot en caso de error
- Pruebas multi-navegador si es relevante

Plantillas para Optimización y DevOps

10. Optimización de Rendimiento

Optimiza esta función/componente para rendimiento:

Código actual:
[código]

Análisis:
- Identifica los cuellos de botella
- Mide el impacto de cada optimización
- Propone alternativas

Restricciones:
- Mantén la legibilidad
- Compatibilidad con [versión Node/navegador]
- Sin nuevas dependencias externas

Proporciona: código optimizado, explicaciones, benchmarks

11. Pipeline CI/CD

Crea un pipeline [GitHub Actions/GitLab CI] para:
- Pruebas automatizadas (unit, integración, E2E)
- Linting y formateo de código
- Seguridad: escaneo de dependencias
- Build y optimización
- Despliegue automático hacia [environment]

Stack: [tecnologías usadas]
Disparadores: [PR, commit, tags]

12. Configuración Docker

Crea un Dockerfile optimizado para una app [tipo]:
- Multi-stage build para reducir tamaño
- Listo para producción con security best practices
- Variables de entorno
- Health checks
- Logs dirigidos a stdout

Stack: [Node/Python/etc]
Tamaño de imagen objetivo: [límite]

Plantillas para Documentación y Arquitectura

13. Documentación Completa de API

Genera documentación OpenAPI/Swagger para estos endpoints:
[lista de endpoints]

Incluye para cada endpoint:
- Descripción clara
- Parámetros con tipos y ejemplos
- Respuestas (éxito y errores)
- Códigos de autenticación
- Rate limiting
- Ejemplos cURL y JavaScript

Formato: OpenAPI 3.0 en YAML

14. Arquitectura y Design Patterns

Propone una arquitectura [funcionalidad] para:
- [Restricción 1]
- [Restricción 2]
- [Restricción 3]

Incluye:
- Diagrama textual de la estructura
- Explicaciones de las opciones
- Justificaciones de los patterns usados
- Consideraciones de escalabilidad y mantenimiento

15. README y Guía de Setup

Crea un README completo para [proyecto] incluyendo:
- Descripción del proyecto
- Features principales
- Stack tecnológico
- Instrucciones de instalación
- Variables de entorno requeridas
- Comandos de desarrollo
- Estructura de carpetas
- Guía de contribución
- Troubleshooting común

Audiencia: nuevos contribuyentes
Idioma: [ES/EN según el proyecto]

Tips Específicos por Herramienta

Lovable

Lovable destaca en interfaces rápidas. Usa prompts visuales:

Crea una interfaz para [objetivo].

Diseño:
- Moderno y limpio, inspirado en [referencia de diseño]
- Colores: [paleta especificada]
- Responsivo: desktop, tablet, mobile
- Modo oscuro soportado

Funcionalidades:
- [Lista de interacciones]

Dependencias: [React, TailwindCSS, etc]
A Lovable le encantan las descripciones visuales detalladas. Habla sobre layout, colores, tipografía. Cuanto más específico seas sobre el diseño, mejor será el resultado.

Bolt

Bolt es perfecto para aplicaciones fullstack. Proporciona contexto completo:

Crea una aplicación fullstack para [objetivo]:

Frontend:
- Framework: React
- Estilo: TailwindCSS
- State management: [opción]
- Páginas: [lista]

Backend (opcional si Node.js):
- Endpoints de API: [especificaciones]
- Base de datos: [tipo]

Features principales:
1. [Feature 1]
2. [Feature 2]
3. [Feature 3]

Cursor

Cursor como editor se beneficia de directivas de sistema mantenidas:

// En .cursor/rules o prompt del sistema

Eres un asistente de codificación para este proyecto específico.
Convenciones:
- Nombres de archivos: kebab-case
- Variables/funciones: camelCase
- Clases: PascalCase
- Constantes: UPPER_SNAKE_CASE

Estilo de código:
- Usa tipos TypeScript estrictos
- Incluye JSDoc para funciones públicas
- Prefiere componentes funcionales
- Exporta tipos con implementaciones

Antes de escribir código:
1. Explica tu enfoque
2. Identifica las dependencias
3. Explica las opciones arquitectónicas

Patrones Avanzados

Patrón 1: Generación Iterativa

No pidas todo a la vez. Construye progresivamente:

ITERACIÓN 1:
Genera la estructura básica del componente [Componente].

ITERACIÓN 2:
Añade la lógica de estado y los handlers.

ITERACIÓN 3:
Añade validaciones y manejo de errores.

ITERACIÓN 4:
Añade pruebas y documentación.

Patrón 2: Prompt con Contexto de Archivo

Incluye porciones de código existente:

Basado en este servicio existente:
[código del servicio]

Crea un servicio similar para [nueva entidad] respetando
los mismos patrones, convenciones de nombres y estructura de errores.

Patrón 3: Crítica y Mejora

Pide a la IA que critique su propio código:

Aquí está el código propuesto:
[código]

Antes de concluir:
1. Critica este código: ¿cuáles son los problemas potenciales?
2. ¿Qué edge cases faltan?
3. ¿Cómo mejorar el rendimiento?
4. Propón una versión optimizada del código.

Errores Comunes a Evitar

  1. Prompts demasiado vagos
    • ❌ "Crea una API"
    • ✅ "Crea un endpoint API REST GET /api/users?status=active con paginación, filtrado y pruebas"
  2. Falta de contexto técnico
    • ❌ "Haz un componente de login"
    • ✅ "Componente React login con validación en tiempo real, integración JWT y pruebas de accesibilidad"
  3. Sin restricciones
    • ❌ "Optimiza este código"
    • ✅ "Optimiza este código: < 200ms de respuesta, sin nuevas dependencias, < 50KB de bundle"
  4. Prompts demasiado largos
    • ✅ Usa la estructura CRISP (150-300 palabras)
    • ❌ No escribas muros de texto confusos
  5. No especificar formato de salida
    • ❌ "Documenta esta API"
    • ✅ "Crea documentación OpenAPI 3.0 en YAML para esta API"

Checklist para Prompts Efectivos

Antes de enviar un prompt, verifica:

  • Contexto claro: ¿Stack tecnológico y arquitectura conocidos?
  • Rol definido: ¿Qué rol juega la IA para este prompt?
  • Tarea específica: ¿Qué exactamente necesitas entregar?
  • Detalles cruciales: ¿Restricciones, limitaciones, requisitos no-funcionales?
  • Formato esperado: ¿Código, documentación, diagramas?
  • Criterios de éxito: ¿Cómo mides el éxito?
  • Ejemplos proporcionados: ¿Has mostrado el patrón/estilo esperado?

Recursos y Enlaces Relacionados

Para profundizar tu dominio del vibecoding:

Para una introducción completa al vibecoding, consulta nuestra Guía de Vibecoding.

Conclusión

El prompt engineering no es una ciencia inexacta; es una habilidad que se desarrolla con la práctica. Los frameworks CRISP y Rol-Contexto-Tarea te dan una base sólida. Las técnicas avanzadas como Chain of Thought y Few-Shot Learning refinan tus resultados.

Comienza con las plantillas proporcionadas, adáptalas a tus casos de uso específicos, y construye tu propia biblioteca de prompts reutilizables. Cuanto mejores sean tus prompts, mejor será tu código generado, y más rápido será tu desarrollo.


Acerca del Autor

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