Prompts para DeepSeek: código, extracción de datos y razonamiento analítico

Cómo escribir prompts que producen salidas precisas y estructuradas con DeepSeek — incluyendo tareas de código, extracción de JSON estricto y razonamiento analítico multi-paso.

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Qué hace diferente a DeepSeek

DeepSeek sobresale en tareas analíticas y de razonamiento — maneja lógica multi-paso con alta precisión.
Fuerte en generación y debugging de código: lee restricciones cuidadosamente y tiende a producir código más ajustado y con menos relleno.
Extracción de JSON confiable: especificá el esquema explícitamente y lo sigue de cerca, con menos campos inventados.
Funciona bien con reglas numeradas e instrucciones explícitas paso a paso.
Responde mejor a tareas formuladas directamente que a prompts en estilo narrativo.

Patrones que funcionan bien con DeepSeek

Numerá tus pasos: 'Paso 1: analizá. Paso 2: extraé. Paso 3: formateá como JSON.'
Para código: incluí el lenguaje, la versión y las restricciones antes de la tarea.
Para datos: definí el esquema inline y agregá 'Devolvé SOLO el JSON — sin explicación, sin markdown.'
Pedile que verifique su propio output: 'Antes de devolver, verificá que todos los campos requeridos están presentes y coinciden con el esquema.'
En razonamiento complejo: pedile que enuncie sus supuestos antes de sacar conclusiones.

Templates

Tarea de código con restricciones estrictas

Lenguaje: [ej. TypeScript / Python 3.12]
Tarea: [qué implementar o corregir]

Restricciones:
- No uses librerías externas salvo las listadas aquí: [lista o 'ninguna'].
- Mantené la solución en menos de [N] líneas.
- Conservá la API pública existente — solo cambiá los internos.
- Manejá casos límite: [lista, ej. input vacío, null, fuera de rango].

Devolvé:
1. La implementación (solo código, sin markdown fence salvo que se pida).
2. Una lista breve de casos límite cubiertos.
3. Cualquier supuesto que hayas hecho que pueda afectar el output.

Se abre en la home con el prompt precargado.

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Razonamiento analítico con pasos explícitos

Analizá lo siguiente y devolvé salida estructurada.

Input:
"""[pegá tus datos o descripción del problema]"""

Paso 1 — Parsear: identificá las entidades clave, números y relaciones.
Paso 2 — Razonar: trabajá la lógica paso a paso. Enunciá cada inferencia.
Paso 3 — Concluir: enunciá tu conclusión y nivel de confianza (alto / medio / bajo).
Paso 4 — Marcar: listá todo lo que es ambiguo o requiere input adicional.

Formato:
Entidades: [lista de bullets]
Razonamiento: [pasos numerados]
Conclusión: [1-2 oraciones]
Confianza: [alta / media / baja] — [razón]
Flags: [lista o 'Ninguno']

Devolvé SOLO esta estructura. Sin preámbulo.

Se abre en la home con el prompt precargado.

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Preguntas frecuentes

¿DeepSeek es mejor que GPT o Claude para tareas de código?

Depende de la tarea. DeepSeek es especialmente fuerte en razonamiento analítico y tareas de código con restricciones explícitas. Para escritura matizada o Q&A sobre documentos largos, Claude y GPT tienden a producir resultados más pulidos. Probalo en tu caso de uso específico.

¿Necesito cambiar mucho mis prompts para usar DeepSeek?

No fundamentalmente. Los principios básicos — tarea clara, restricciones explícitas, formato de salida definido — funcionan en todos los modelos. Con DeepSeek, obtenés mejores resultados siendo más explícito sobre pasos y esquema, y evitando el estilo narrativo.