NEW
Font size
WorksheetsPrompt engineering
Total questions: 11
Worksheet time: 4mins
Estás intentando generar una función en Java, pero el LLM te devuelve código genérico que no sigue las prácticas de tu empresa. Revisas tu prompt: "Escribe una función para calcular impuestos". Basado en los "4 Pilares de un Prompt" vistos en la charla, ¿cuál es el error principal aquí?
Falta de amabilidad (por favor y gracias).
Ausencia de Rol, Contexto y Formato específico.
El prompt es demasiado largo.
No se usó la palabra clave "Java" suficientes veces.
Tienes un log de errores desordenado y necesitas extraer solo los códigos de error (ej: 404, 500) en formato JSON. En tu prompt, le das al modelo un ejemplo completo: "Input: [Error] Connection failed at 10:00 (502). -> Output: {"code": 502}". Luego le pides que procese el resto. ¿Qué técnica estás usando?
Zero-Shot Prompting.
Chain of Thought.
One-Shot Prompting.
Consultant Mode.
Estás depurando una Race Condition compleja en C++ y le pides ayuda al LLM, pero sus respuestas son superficiales y erróneas. Según la presentación, ¿qué frase deberías agregar al prompt para forzar al modelo a razonar secuencialmente antes de dar el código?
"Responde lo más rápido posible."
"Piensa paso a paso" (Chain of Thought).
"Usa Zero-shot prompting."
"Actúa como un compilador."
Quieres mejorar un código legado ("spaghetti code"). Usas el siguiente prompt: "Actúa como un Arquitecto de Software experto en Clean Code. Analiza el siguiente bloque, critica sus vulnerabilidades y reescríbelo siguiendo principios SOLID". ¿Qué estrategia estás aplicando principalmente?
Modo Consultor (Persona).
Few-Shot Prompting.
Template Prompting.
Validación de Sesgos.
Tu equipo necesita generar Unit Tests para 50 funciones diferentes siguiendo una estructura muy estricta de la empresa. El modelo falla al intentar explicarle las reglas con texto. ¿Cuál es la técnica más efectiva para solucionar esto?
Chain of Thought.
Zero-Shot con una descripción muy larga.
Pedirle que busque en Google.
Few-Shot Prompting (dar 3 ejemplos de tests perfectos).
En la diapositiva sobre Markdown se mencionó la importancia de separar las instrucciones del código fuente. ¿Cuál de los siguientes prompts es el más adecuado para pedir una refactorización?
Refactoriza esto var x = 10...
Refactoriza el código de abajo. var x = 10...
Refactoriza el siguiente código delimitado por triples comillas: """ var x = 10... """
Aquí va el código var x = 10... refactorízalo.
Las tres técnicas discutidas (Self-Consistency, Self-Refinement y Chain-of-Verification) están todas diseñadas para hacer que la salida de una IA sea más…?
Creativa y sorprendente.
Corta y concisa.
Humorística y atractiva.
Confiable
¿En cuál de los siguientes escenarios estarías aplicando Zero-Shot Prompting?
Le das 3 ejemplos de consultas SQL y pides una cuarta.
Le pegas un JSON de ejemplo y pides otro igual.
Le escribes: "Genera un script en Bash para hacer backup de una DB MySQL" sin más contexto previo.
Le pides que piense paso a paso.
Quieres crear un prompt reutilizable para documentar funciones, donde solo tengas que cambiar el nombre de la función y el lenguaje. Creas algo como: "Explica la función [FUNCION] escrita en [LENGUAJE] para un junior". ¿Cómo se llama esta técnica?
Meta Prompting.
Debugging.
One-Shot.
Template Prompting.
¿Cuál es la idea central detrás de la técnica de “Autoconsistencia”?
Pedirle a la IA que critique su propia primera respuesta.
Obligar a la IA a seguir una línea de razonamiento estricta e inmutable.
Generar varias respuestas diferentes y elegir la que aparece con más frecuencia..
Pedirle a la IA que primero cree un plan para verificar sus hechos.
Un usuario primero le pide a una IA que "cree un plan de 5 pasos para redactar una propuesta comercial". En una segunda solicitud, proporciona dicho plan y le pide a la IA que "ahora lo ejecute". ¿Qué estrategia se está utilizando?
Least-to-Most
Plan-and-Solve
Program-of-Thoughts
Chain-of-Thought
