Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude

Ingeniería de Prompts con Claude

Ingeniería de Prompts con Claude

De la estructura básica de un prompt a las suites de evaluación que dicen si tu prompt sirve en producción. Llevado a casos reales.

Ver el programa ↓
Presentación

La mayoría de las personas escribe prompts por intuición y no sabe si el resultado mejoró o empeoró. Este curso enseña las técnicas de prompting con Claude y, sobre todo, cómo evaluarlas: casos de control, casos extremos y el criterio para saber cuándo una tarea debe salir del modelo e ir a una persona.

Incluye: jornada intensiva en vivo · ejercicios sobre la API real de Anthropic · Certificado de Participación.

Descripción del curso

Aprenderás a escribir prompts que hacen lo que necesitas y a usar Claude desde tus propias aplicaciones, comprobando con pruebas que sus respuestas son correctas. El curso recorre el camino completo: de la primera llamada a la API a las técnicas de prompting, la evaluación y las funciones que se usan en producción. Todo el curso se desarrolla sobre un caso de estudio.

Objetivos de aprendizaje

Al terminar el curso, los participantes podrán:

¿Quién debería asistir?

Este curso es para cualquier rol que escriba prompts que otras personas van a usar, y es el escalón previo a los cursos de agentes:

Programa detallado

9 módulos · 24 lecciones

Se escriben prompts y se miden resultados.

Módulo 1 · Fundamentos de la API de Claude

Lo mínimo para poder ejecutar y comparar prompts
  • Primeros pasos: API key y primera llamada
  • Cómo viene la respuesta: la lista content de bloques y leerla en un solo lugar del código
  • El formato Messages: turnos, roles y system prompt
  • Modelos disponibles y cuál elegir según la tarea
  • Parámetros: temperatura, max tokens, secuencias de parada
  • Streaming de respuestas
  • Prompts multimodales: trabajar con imágenes
  • Errores y reintentos: distinguir un fallo del proveedor de uno propio y decidir cuándo reintentar
  • SDK de Python y TypeScript, y fijar la versión exacta del modelo para que su comportamiento no cambie sin aviso
  • Conteo de tokens, workspaces y límites de gasto en la consola

Módulo 2 · Tutorial interactivo de prompting

Las nueve técnicas base, una por capítulo, con ejercicios
  • Estructura básica de un prompt
  • Ser claro y directo
  • Asignar roles (role prompting)
  • Separar los datos de las instrucciones
  • Formatear la salida y hablar por Claude
  • Precognición: pensar paso a paso
  • Usar ejemplos: few-shot prompting
  • Evitar alucinaciones
  • Construir prompts complejos desde cero
  • Etiquetas XML: delimitar documento, ejemplos e instrucciones para que el modelo no los mezcle
  • Criterios explícitos: por qué «sé conservador» no baja los falsos positivos y una definición concreta de cada caso sí

Módulo 3 · Prompting en el mundo real

Llevar las técnicas a prompts de producción, largos y con restricciones
  • Repaso aplicado de las técnicas
  • Caso: prompt para un dominio médico
  • El proceso de ingeniería de prompts: iterar con criterio
  • Caso: resumidor de llamadas
  • Caso: asistente de soporte al cliente
  • Contexto en conversaciones largas: qué conservar, qué podar y cómo resumir el estado
  • Encadenar prompts: separar extracción, análisis y redacción
  • Guardarraíles con el propio prompt: separar instrucciones de datos, responder «no está en el documento», clasificar la entrada y no revelar el system prompt

Módulo 4 · Evaluación de prompts

Medir la calidad en lugar de suponerla — el módulo que separa el hobby del trabajo
  • Introducción a las evaluaciones: qué mides y contra qué
  • Evaluaciones en el Workbench
  • Evaluaciones calificadas por código
  • Evaluaciones de clasificación calificadas por código
  • Suites con promptfoo: casos de animales y de clasificación
  • Calificadores personalizados
  • Evaluaciones calificadas por modelo
  • Calificadores por modelo hechos a medida
  • Generar el conjunto de prueba: casos de control, casos extremos y casos que deben pasar a una persona
  • Pruebas A/B: comparar dos versiones de un prompt o de modelo sobre los mismos casos
  • Depurar una llamada: localizar si falló la petición, el modelo, la herramienta o el parseo, y qué registrar

Módulo 5 · Tool use y salidas estructuradas

Cuando el prompt tiene que producir una acción, no un texto
  • Panorama del uso de herramientas
  • Tu primera herramienta simple
  • Salidas estructuradas
  • El flujo completo de una llamada con herramientas
  • Tool choice: forzar, permitir o prohibir el uso
  • Un chatbot con varias herramientas
  • Diseño de herramientas: descripciones que no se confunden, pedir el dato que falta y recortar lo que devuelve la herramienta
  • Diseño del esquema: campos opcionales para que el modelo no invente lo que el documento no dice, y enum con «unclear» y «other» + detalle
  • Validar el fondo: el esquema garantiza la sintaxis, no que las partidas sumen el total
  • Reintentar con el error: reenviar documento, extracción fallida y error concreto, y saber cuándo no sirve porque el dato no está
  • Tool Runner del SDK: el bucle de herramientas sin escribirlo a mano
  • Herramientas de Anthropic: web search, web fetch, code execution y text editor, que corren en la infraestructura de Anthropic
  • Fine-grained tool calling: recibir los argumentos de la herramienta mientras se generan

Módulo 6 · Skills con Claude

Empaquetar una capacidad reutilizable que Claude carga cuando la necesita
  • Qué es un Skill: instrucciones, scripts y recursos que Claude carga bajo demanda
  • SKILL.md y su metadata (name, description): cómo Claude decide cuándo usarlo
  • Progressive disclosure: cargar el Skill sin saturar el contexto
  • Crear un Skill propio para una tarea repetible
  • Usar Skills en la API de Claude y en Claude Code
  • Skills vs tool use vs prompting: cuándo usar cada uno

Módulo 7 · Funciones avanzadas de la API

Pagar menos, esperar menos y responder con fuentes
  • Extended thinking y adaptive thinking: una fase de razonamiento antes de responder, regulada con niveles de effort
  • Prompt caching: lo estable primero y lo variable al final, para reutilizar el prefijo y bajar costo y latencia
  • Reglas de la caché: breakpoints, duración y qué la invalida
  • Batch API: 50 % más barato con resultados en hasta 24 horas; custom_id para emparejar respuestas; no admite herramientas en varios turnos
  • PDF e imágenes en la misma llamada
  • Citations: la respuesta queda anclada a pasajes exactos del documento
  • Files API: subir un archivo una vez y usarlo en varias llamadas

Módulo 8 · RAG y búsqueda

Darle al modelo el fragmento correcto, no el documento entero
  • Estrategias de chunking: por tamaño, por estructura del documento y por sentido
  • Embeddings: representar el texto como vectores para buscar por significado
  • BM25: búsqueda por palabras exactas, que encuentra lo que la búsqueda semántica se salta
  • Pipeline de varios índices: combinar búsqueda semántica y léxica
  • Reranking: reordenar los resultados antes de entregárselos a Claude
  • Contextual retrieval: cada fragmento lleva el contexto del documento del que salió

Módulo 9 · Claude en el trabajo

Usar Claude con criterio, sin escribir código
  • Cómo funciona la IA: predice la palabra siguiente, tiene fecha de corte y una memoria de trabajo limitada
  • Marco 4D de AI Fluency: Delegación, Descripción, Discernimiento y Diligencia
  • Projects, Artifacts, Research y Memory: qué resuelve cada uno
  • Connectors y enterprise search: Claude con acceso a Drive, Gmail, Microsoft 365 y las fuentes de la empresa
  • Cowork, Claude in Chrome y Claude for Microsoft 365: Claude trabajando sobre tus archivos y aplicaciones
  • Evaluar la salida: detectar citas y cifras inventadas y verificarlas contra la fuente antes de enviar
  • Datos sensibles: anonimizar antes de subir y reconocer cuándo pasar el trabajo a una persona

Sobre el consumo de API: los ejercicios se ejecutan contra la API de Anthropic con la clave de cada participante. Medido sobre los notebooks del curso son unas 246 llamadas; con iteración normal el consumo estimado ronda los USD 5 a 10 por participante usando Claude Haiku 4.5. Recomendamos fijar un límite de gasto en la consola de Anthropic antes de empezar.

Sobre el material: el temario sigue material educativo abierto publicado bajo licencia MIT. Los notebooks originales usan Claude 3 Haiku para abaratar el consumo de API; en el curso se actualizan a los modelos vigentes.

Certificación

Certificado de Participación

Todos los participantes reciben el Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude.

Formato y requisitos

Antes de comenzar

Por qué DiscoveryFast y CortexGovernor

Por qué tomar este curso con nosotros

Inversión

Opciones de pago

Curso en línea
  • Estudia a tu ritmo, con videos, presentaciones y ejercicios.
  • Tiene acceso ilimitado.
  • Al terminar el curso y cumplir con las evaluaciones obtiene la certificación.
Comprar curso en línea acceso permanente

Individual

USD 290
USD 240

1 participante

  • 1 día · 8 horas de clase
  • Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Inscribirse ahora

Grupo 2–4

USD 290
USD 220

2 a 4 · por participante

  • 1 día · 8 horas de clase
  • Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Precio grupal

Equipo 5+

USD 290
USD 200

5 o más · por participante

  • 1 día · 8 horas de clase
  • Certificado de Participación en Ingeniería de Prompts con Claude
Precio equipo

Todos los precios en USD por participante. Se aceptan pagos en soles peruanos con conversión en tiempo real.

¿Listo para comenzar?

Escribe prompts que puedas defender con datos.

Reserva tu lugar

Claude y Anthropic son marcas registradas de Anthropic PBC. DiscoveryFast es un proveedor de formación independiente, sin afiliación, patrocinio ni respaldo de Anthropic. Los certificados que emitimos son de participación y los otorga DiscoveryFast, no Anthropic. El material educativo de referencia es de distribución abierta bajo licencia MIT.