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Encadenamiento de prompts: cómo dividir tareas complejas en pasos secuenciales

El encadenamiento de prompts usa la salida de un prompt como entrada del siguiente, para tareas demasiado complejas para una sola consulta. Aprendé los patrones clave y dónde fallan.

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Qué es el encadenamiento de prompts y cuándo usarlo
  • Una cadena de prompts es una secuencia donde cada salida se convierte en parte de la entrada del siguiente prompt.
  • Usala cuando una tarea tiene fases distintas que se benefician del foco separado: investigar → esquema → borrador → edición.
  • Usala cuando un solo prompt excedería el contexto útil del modelo o requeriría demasiadas instrucciones en competencia.
  • Usala cuando necesitás validar o transformar datos entre pasos antes de pasarlos al siguiente.
  • Evitala para tareas simples — el encadenamiento agrega complejidad y latencia que no se justifica si la tarea no requiere razonamiento secuencial real.
Tres patrones de encadenamiento
  • Secuencial: Paso A → Paso B → Paso C. Cada paso consume solo la salida del anterior. Ideal para flujos lineales como extraer → validar → formatear.
  • Ramificado: una entrada genera múltiples salidas en paralelo y un paso final las sintetiza. Ideal para borradores competitivos o investigación multi-perspectiva.
  • En bucle: un paso se ejecuta repetidamente hasta cumplir una condición de calidad (ej: un prompt revisor juzga la salida y pide reescritura hasta aprobar). Usalo con un límite máximo de iteraciones.
  • Combiná patrones según sea necesario — una cadena secuencial puede tener un paso ramificado adentro.
Errores comunes en el encadenamiento de prompts
  • Pasar salidas sin validar: si el Paso A puede producir JSON malformado o datos incompletos, el Paso B hereda ese problema. Validá o limpiá las salidas entre pasos.
  • Acumular demasiado contexto: pegar salidas previas completas en cada paso infla el contexto. Pasá solo lo que el siguiente paso realmente necesita.
  • Sin condición de parada en bucles: siempre definí cómo se ve el 'listo' y poné un límite de iteraciones. Sin eso, una cadena en bucle puede ejecutarse indefinidamente.
  • Saltar la verificación intermedia: en cadenas críticas, agregá un paso de revisión rápida entre transformaciones pesadas en lugar de descubrir errores al final.
Templates
Pipeline de extracción de datos: extraer → validar → formatear
PASO 1 — EXTRAER
Del texto sin procesar a continuación, extraé todos los ítems de factura.
Devolvé SOLO JSON: {"items": [{"description": "string", "quantity": número, "unit_price": número}]}
Si falta un campo, usá null. No inventes valores.

Texto sin procesar:
"""[pegá el texto de la factura aquí]"""

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PASO 2 — VALIDAR (enviá la salida del Paso 1 aquí)
Revisá el JSON de abajo para verificar su corrección.
- Marcá los ítems donde quantity o unit_price sea null.
- Marcá las descripciones que parezcan encabezados o totales, no ítems de línea.
- Devolvé: {"valid_items": [...], "flagged": [...], "issues": ["string"]}

JSON del Paso 1:
"""[pegá la salida del Paso 1 aquí]"""

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PASO 3 — FORMATEAR (enviá los valid_items del Paso 2 aquí)
Convertí los ítems validados de abajo en una tabla Markdown con columnas: Descripción | Cantidad | Precio unitario | Total de línea.
Calculá Total de línea = quantity × unit_price. Si alguno es null, mostrá "—".
Ordená por Total de línea de mayor a menor.

valid_items:
"""[pegá los valid_items del Paso 2 aquí]"""
Se abre en la home con el prompt precargado.
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Cadena investigación-a-informe: recopilar → esquema → borrador
PASO 1 — RECOPILAR PUNTOS CLAVE
Tema: [tu tema]
Audiencia: [quién lo leerá]

Listá los 5–7 puntos más importantes que alguien en esta audiencia necesita entender sobre este tema.
Para cada punto, anotá: (a) por qué importa a esta audiencia, (b) un ejemplo concreto o evidencia.
Formato: lista numerada. Sé directo — sin frases de relleno.

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PASO 2 — ESQUEMA (enviá la salida del Paso 1 aquí)
Usando los puntos clave de abajo, creá un esquema estructurado para un/una [post de blog / informe / resumen ejecutivo] de aproximadamente [cantidad de palabras] palabras.
Cada sección debe mapear a uno o más puntos clave.
Formato: ## Título de sección → lista de bullets de qué cubrirá cada párrafo.

Puntos clave del Paso 1:
"""[pegá la salida del Paso 1 aquí]"""

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PASO 3 — BORRADOR (enviá el esquema del Paso 2 aquí)
Escribí el/la [post de blog / informe / resumen ejecutivo] completo siguiendo el esquema de abajo.
Tono: [profesional / conversacional / técnico]
Restricciones:
- Mantenete dentro de [cantidad de palabras] palabras (±10%).
- No agregues secciones que no estén en el esquema.
- No uses frases de relleno como "En el mundo actual" o "Es importante destacar".
- Terminá con una conclusión clara o próximo paso.

Esquema:
"""[pegá el esquema del Paso 2 aquí]"""
Se abre en la home con el prompt precargado.
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Preguntas frecuentes
¿Cuántos pasos son demasiados en una cadena de prompts?
No hay un máximo fijo, pero cada paso agrega latencia, costo y un nuevo punto de falla. En la práctica, la mayoría de las tareas se resuelven bien con 2–4 pasos. Si tu cadena supera los 6 pasos, reconsiderá si algunos pueden fusionarse o si la tarea debería dividirse en subtareas independientes con cadenas separadas.
¿Necesito enviar todas las salidas previas a cada paso siguiente?
No — y generalmente no deberías. Enviá solo lo que el siguiente paso necesita para hacer su trabajo. Pasar el historial completo de todos los pasos anteriores infla el contexto, aumenta el costo y puede confundir al modelo dándole razonamiento previo irrelevante para 'considerar'. Extraé y pasá solo el subconjunto relevante.