Escribir indicaciones para Vibe Coding es una habilidad técnica. Acabo de traducir la guía oficial de indicaciones de Lovable, que está repleta de información práctica. Si quieres invertir el mínimo tiempo y dinero para maximizar el potencial de la IA, te recomiendo leer este artículo para abrir tu mente. 🧵👇
Primero pongadocs.lovable.dev/prompting/prom…sión completa es muy larga
Las instrucciones que escribes a una IA se llaman "indicadores". Cuanto más claros sean, más precisa y eficiente será la IA al crear interfaces y escribir lógica. En resumen: buenos indicadores = buenos resultados. Los indicadores son más que simples frases aleatorias. Bien escritos, la IA puede ayudarte a completar todo el proceso: automatizar tareas repetitivas, encontrar ideas de depuración más rápido, crear y optimizar flujos de trabajo, y no necesitas ser programador para empezar.
Sé claro al escribir una indicación: Escribe en bloques: contexto/tarea/directrices/restricciones Proporciona antecedentes: No digas simplemente "crea una página de inicio de sesión", especifica el marco, las herramientas y los detalles Define claramente las restricciones: Qué bibliotecas usar y qué rango exceder, todo debe escribirse El orden es importante: El principio y el final son los más críticos, céntrate en el frente y el reverso y se puede repetir Ten cuidado con los olvidos: Si la indicación es demasiado larga, el modelo olvidará el texto anterior, reitera los puntos clave cuando sea necesario Conoce sus límites: El modelo no tiene sentido común y no conoce las últimas noticias, no asuma que llenará los vacíos por sí solo Trata a la IA como un pasante serio pero con sentido común. Cuanto más claras sean las instrucciones, más fiables serán los resultados.
Existe un marco fácil de recordar para las indicaciones de escritura: CLEAR Conciso: sé conciso y directo, sin rodeos. Lógico: sé organizado, explica paso a paso. Explícito: establece claramente lo que quieres y lo que no quieres, preferiblemente con ejemplos. Adaptativo: reescribe si no estás satisfecho y repite. Reflexivo: revisa métodos de escritura efectivos, resúmelos y mejóralos. Siguiendo CLEAR, las indicaciones son más eficientes y los resultados, más controlables.
1️⃣ Indicaciones Estructuradas (Rueditas de Entrenamiento): Al comenzar a escribir indicaciones o al enfrentarse a tareas complejas, la estructura de cuatro partes "Contexto / Tarea / Directrices / Restricciones" es la opción más segura. Describa claramente el contexto, los objetivos, los métodos y las restricciones, punto por punto. Esto es como ponerle rueditas de entrenamiento a su IA. Esto le obliga a pensar con claridad sobre sus requisitos y, al mismo tiempo, evita la ambigüedad dentro de la IA. Es ideal para principiantes o tareas extensas.
2️⃣ Una vez que te familiarices con las indicaciones conversacionales, podrás dejar atrás las dificultades y comunicarte con naturalidad, como lo harías con un compañero. La clave está en mantener una lógica clara, completar los detalles y no pasar por alto ninguna condición. Por ejemplo, describe los puntos funcionales en secciones: subir un avatar, ubicación de almacenamiento y gestión de errores. Esto proporciona mayor flexibilidad y es más adecuado para una rápida iteración durante varias rondas de conversación.
3. Metaprompting: Un enfoque más avanzado consiste en que la IA te ayude a reescribir u optimizar tus indicaciones. En esencia, esto implica usar la IA como experta en lenguaje, ayudándote a identificar ambigüedades y a proporcionar detalles adicionales. Por ejemplo, puedes pedirle a la IA que revise ambigüedades o genere frases más precisas. Este enfoque puede mejorar rápidamente la calidad de las indicaciones, proporcionando básicamente un entrenador personal de indicaciones.
4️⃣ Meta inversa: Tras completar una tarea, no la finalices sin más. Deja que la IA resuma el proceso y genere un mensaje útil para el futuro. Por ejemplo, podría organizar la causa y la solución de un error de JWT y generar una plantilla reutilizable para uso futuro. De esta forma, puedes crear una biblioteca de mensajes personalizada y convertir errores pasados en una valiosa experiencia.
Consejos avanzados: Zero-Shot vs. Few-Shot: Zero-Shot simplemente proporciona instrucciones sin ejemplos, lo que permite que el modelo complete la tarea basándose en el entrenamiento previo. Es adecuado para tareas comunes, simples y eficientes, como "Traduce esta oración al español". Few-Shot, por otro lado, proporciona algunos ejemplos de entrada y salida en una instrucción, lo que equivale a "enseñar con ejemplos". El modelo continuará escribiendo según el formato que le muestres, lo que lo hace ideal para controlar el estilo o gestionar tareas complejas, como comentarios de código o casos de prueba. Sugerencia de uso: Prueba Zero-Shot primero y, si los resultados no son satisfactorios, añade ejemplos de Few-Shot. Zero-Shot es rápido y directo, mientras que Few-Shot es más preciso y controlable.
En Lovable, la IA suele tener "alucinaciones": crea funciones, interfaces o resúmenes de errores con confianza. Es imposible evitarlo por completo, pero el riesgo se puede reducir: Proporciona un contexto fiable: Incorpora el PRD, los procesos de usuario, la pila tecnológica, etc., a la base de conocimiento para que la IA tenga una base real en lugar de suposiciones. Adjunta datos reales a las indicaciones: por ejemplo, añade fragmentos de documentos de la API o ejemplos JSON, y evita campos o métodos ficticios. Exige un razonamiento paso a paso: Deja que la IA explique la idea antes de proporcionar el código, lo que puede exponer posibles errores. Incita a la honestidad: Escribe claramente "Si no estás seguro, no lo inventes" y muchos modelos lo cumplirán. Verificación iterativa: Tras obtener el resultado, deja que la IA compruebe o revise si es coherente con los requisitos. Si encuentras un resultado que "parece mágico", asegúrate de revisarlo y no te lo creas ciegamente. Esta es la única manera de reducir las alucinaciones y garantizar la precisión del resultado.
¿Quieres que las herramientas de IA sean más compatibles? Necesitas comprender su temperamento y sus consejos de uso. Distingue entre dos modos de trabajo: el modo Chat es adecuado para generar ideas, discutir soluciones o analizar problemas; no modifica directamente tu código. El modo Predeterminado se usa para ejecutar instrucciones explícitas, como escribir código o crear componentes. El flujo de trabajo recomendado es: primero "discutir" la solución en el modo Chat, luego cambiar al modo Predeterminado para "ejecutarla". (Nota del traductor: En software como Claude Code, se divide en modo Planificación y modo Ejecución). Divide las tareas grandes en solicitudes pequeñas: Ten en cuenta el límite de longitud de salida de la IA (límite de tokens). No esperes que escriba un módulo complejo completo de una sola vez; puede fallar fácilmente o confundirse a mitad de camino. El mejor enfoque es dividir las tareas grandes en tareas más pequeñas, por ejemplo, que genere una función a la vez. Aclara tus preferencias de formato y código: la IA no puede leer tu mente ni conoce los estándares de tu equipo. Debes indicarlo explícitamente en el mensaje, como "Siga las reglas de ESLint de este proyecto" o "Utilice el formato Markdown para generar el código", para que pueda seguir mejor su estilo.