Role prompting

Asignarle al modelo un rol — editor, tutor, auditor — junto con los criterios que ese rol debe aplicar, para fijar tono y expectativas.

Última actualización: 9 de noviembre de 2026 · Versión en markdown

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Cómo aplicarlo en prompts

Usá este concepto para reducir ambigüedad y mejorar consistencia. Si tu output necesita formato estricto, combiná esto con una guía de JSON y un template por modelo.

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JSON estricto Modelos Packs

Qué significa

Definición: le decís al modelo quién es para esta tarea ('Sos una persona que revisa código') para que adopte el vocabulario, las prioridades y el nivel de rigor de ese rol.
Por qué importa: un rol orienta tono y foco con poco esfuerzo. Sirve más cuando trae criterios — qué revisa esa persona, qué ignora, cómo reporta.
Cómo aplicarlo: combiná el rol con reglas y un formato de salida. 'Sos revisor de código. Revisá primero corrección y seguridad; reportá cada problema con archivo, línea y arreglo' funciona; 'Sos un experto de clase mundial' no.
Error común: esperar que un rol agregue conocimiento que el modelo no tiene. Cambia cómo se enmarca la respuesta, no lo que el modelo sabe.

Ejemplo copy-paste

Rol: sos un revisor de copy exigente para un sitio B2B.
Criterios: primero claridad, después especificidad (sin afirmaciones vagas), después tono (simple, sin hype).
Salida: una tabla con columnas Problema | Dónde | Arreglo, y después una versión reescrita.

Revisá este texto:
"""[pegá]"""

Se abre en el analizador con el prompt precargado.

Abrir en Promptea

Preguntas frecuentes

¿'Actuá como experto' mejora los resultados?

Pocas veces solo. Nombrá el rol específico y los criterios que aplica; los criterios son los que hacen el trabajo.

¿Dónde va el rol?

Primero, antes de la tarea. En una API, ponelo en el system prompt junto con las reglas estables.