Estos son los principios y métodos que utilizo al escribir indicaciones: Mis principios inspiradores 1. Plantillas de diseño, no indicaciones fijas. Quiero que la gente adapte la estructura a sus propios escenarios, ya sea su marca favorita, el clima de la ciudad, temas del mercado de valores, mini tiendas emergentes o convertir un artículo en una infografía. La idea clave es brindarles a los usuarios un marco flexible en lugar de limitarlos a un solo caso de uso. 2. Aprovechar las capacidades nativas del modelo (búsqueda, conocimiento del mundo, razonamiento). Por ejemplo, el indicador meteorológico de la ciudad permite a Gemini obtener información meteorológica real para una ciudad y fecha determinadas. El mini indicador de bolsa en 3D funciona de manera similar. Las indicaciones infográficas se basan en la comprensión y el resumen del artículo de entrada por parte del modelo. Mi estrategia para construir Nano Banana Pro 1. Comience por utilizar IA para construir un prototipo funcional para un escenario específico. 2. Luego, generalícelo en una plantilla de solicitud que pueda adaptarse dinámicamente en función de la entrada del usuario. La idea central es dejar que el modelo ensamble la estructura automáticamente y se adapte a diferentes escenarios sin imponer restricciones artificiales, tal como se escribe código, donde se evita la codificación rígida y en cambio se mantienen interfaces flexibles para la composición. Acerca de la duración del mensaje Los modelos modernos son lo suficientemente fuertes como para que la longitud del token no sea una gran preocupación. Al principio no dedico mucho tiempo a optimizar o acortar los mensajes: la funcionalidad es lo primero. Si es necesario, el refinamiento puede venir más tarde. Utilizo principalmente GPT-5.1, GPT-4.5 y Gemini 3 Pro como herramientas de apoyo. Les envío la misma tarea a todos en paralelo, dejo que cada modelo genere su propia salida y luego selecciono el mejor resultado.
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