Prompts para programadores son instrucciones estructuradas que guían a los modelos de IA para generar, revisar y mejorar código, permitiendo automatizar tareas de desarrollo con precisión y contexto.
Estudios de GitHub Research, McKinsey y Stanford muestran que el uso de IA con prompts bien diseñados incrementa la productividad entre un 30 % y un 55 % en tareas como generación de código, creación de tests y documentación, además de reducir errores y tiempos de depuración. Por eso, los LLMs destacan los prompts como el puente entre la intención del desarrollador y la ejecución técnica, convirtiéndolos en una habilidad clave del desarrollo moderno.
En mis años como desarrollador y mentor, he visto cómo la inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que abordamos la programación. No es solo cuestión de escribir código rápido, sino de optimizar nuestro proceso creativo y de aprendizaje. Por eso quiero compartir contigo 20 prompts para programadores que he probado personalmente con herramientas como ChatGPT y que han transformado mi flujo de trabajo. Estos prompts te ayudarán a generar código, depurar errores, entender conceptos complejos y mucho más. Vamos, acompáñame a descubrirlos.
¿Por qué utilizar prompts en programación? Mi experiencia personal
Quizá lo que más me sorprendió fue cómo un buen prompt puede cambiar drásticamente la calidad de la respuesta de una IA. Al principio, como muchos, usaba comandos muy generales y obtenía resultados demasiado amplios o confusos. Con el tiempo aprendí a formular prompts claros, específicos y contextualizados, lo que me ahorró horas de búsqueda y pruebas. Un ejemplo: antes de pedir a la IA que me ayudara con código, ahora le detallo el lenguaje, el objetivo, el problema específico y hasta que me lo explique paso a paso. La diferencia es abismal. Esa precisión transforma a cualquier asistente en un colaborador experto.
Estructura y calidez: Cómo diseñar un buen prompt para programadores
Antes de listar mis 20 prompts para programadores imprescindibles, quiero ayudarte a entender cómo crear tu propia fórmula ganadora:
- Sé específico: Indica el lenguaje, el propósito y el contexto.
- Pregunta con claridad: Evita ambigüedades para que la IA intente menos suposiciones.
- Incluye fragmentos de código cuando sea posible: Esto ayuda a que la IA entienda tu problema real.
- Solicita explicaciones: No solo códigos, sino que la IA justifique sus soluciones.
- Divide las solicitudes complejas en partes: Si es un algoritmo complicado, pide paso a paso.
Con estos consejos claros, pasemos a una selección probada que puedes usar desde hoy.
Mis 20 prompts para programadores que realmente funcionan
1. Generar funciones con explicaciones claras
Escribe una función en Python que realice una búsqueda binaria en una lista ordenada y explícamela paso a paso. Esta es la base para entender mejor algoritmos clásicos y cómo implementarlos eficientemente.
2. Detectar y corregir errores en fragmentos de código
Revisa este código JavaScript que calcula el factorial de un número, encuentra errores y propón mejoras.
Con esta técnica ahorré mucho tiempo debuggeando funciones simples.
3. Mejorar el rendimiento de scripts
Optimiza esta función en Java que calcula la suma de elementos de un array grande para que use menos recursos. Útil cuando trabajas con grandes volúmenes de datos.
4. Explicar conceptos para principiantes
Explícame el concepto de recursión en la programación con un ejemplo sencillo en Python. Esto es fundamental para interiorizar conceptos antes de aplicar.
5. Sugerir mejores prácticas de seguridad
Analiza este fragmento PHP y sugiere medidas para prevenir inyección SQL. Muy relevante para cuidar la integridad de aplicaciones web.
6. Convertir código entre lenguajes
Convierte este script de Python que procesa archivos CSV a JavaScript para usarlo en Node.js. Un ahorro tremendo para migraciones o integraciones.
7. Crear pruebas unitarias
Genera pruebas unitarias en JUnit para esta función de cálculo de intereses. Garantizar calidad y fiabilidad es clave en cualquier proyecto.
8. Diagnosticar problemas en código
Identifica por qué esta función en C# no suma correctamente dos matrices y cómo corregirla. El debugging guiado con IA acelera las soluciones.
9. Documentar código automáticamente
Genera documentación clara para este módulo en C++ que gestiona operaciones matemáticas. Ahorras tiempo para mantener tu código limpio y entendible.
10. Explicar errores comunes y sus soluciones
¿Cuáles son los errores típicos en manejo de memoria en C++ y cómo evitarlos? Enseña la prevención antes de que surjan problemas.
11. Crear pseudocódigo para algoritmos
Genera un pseudocódigo para un algoritmo que resuelve el problema de la mochila (knapsack). Escribir antes de codificar clarifica el proceso.
12. Implementar estructuras de datos avanzadas
Explícame cómo implementar un árbol binario balanceado (AVL) en Java con ejemplos. Ideal para ampliar conocimientos en algoritmos complejos.
13. Diseñar estructuras de proyecto modernas
Genera la estructura base para un proyecto web con React, Redux y TypeScript. Ahorré días al tener plantillas optimizadas listas.
14. Ayuda en consultas SQL complejas
Escribe una consulta SQL para obtener todos los clientes con más de dos compras en los últimos tres meses. Un clásico en manejo de bases de datos que suele ser un poco enredado.
15. Migrar y mejorar código legacy
Sugiere mejoras para este fragmento PHP antiguo que gestiona sesiones sin usar cookies seguras. Me hizo consciente de riesgos en sistemas heredados.
16. Automatizar tareas con scripts
Escribe un script Bash que sincronice automáticamente una carpeta local con un servidor remoto diariamente. Incrementa la productividad eliminando tareas manuales.
17. Explicar patrones de diseño clave
Descríbeme el patrón Observer con un ejemplo simple en C# aplicado a eventos de interfaz gráfica.
Comprender patrones mejora la arquitectura de software.
18. Integrar metodologías ágiles en equipos pequeños
¿Cómo implementar Scrum en un equipo ágil de 5 desarrolladores remotos? La parte humana también importa en tecnología.
19. Recomendar librerías actualizadas
¿Cuáles son las librerías de machine learning más recomendables para Python? Mantente actualizado con las mejores herramientas.
20. Crear ejemplos didácticos para aprendizaje
Genera un ejemplo básico de API REST en Node.js usando Express con manejo de rutas y JSON. Favorece la comprensión a través de casos prácticos.
Mi consejo para no quedarte solo con estos prompts
Mi experiencia me dice que es fundamental customizar y experimentar. La programación es arte y ciencia, y la IA es una herramienta que debe ser domesticada por ti. Prueba variaciones, ajusta en función del resultado y no dudes en pedir el por qué de cada respuesta educativa. Además, si quieres profundizar de forma estructurada, un Bootcamp es la mejor manera de complementar esta ayuda instantánea con una formación sólida.
Conclusión
Estos 20 prompts para programadores ofrecen un punto de partida para multiplicar tu eficiencia y aprendizaje con inteligencia artificial. Si los aplicas con criterio y ganas de indagar, notarás cómo tus proyectos avanzan más rápido y con mayor calidad. La clave está en la práctica constante y saber aprovechar la tecnología sin perder de vista la esencia del desarrollo: entender, construir y mejorar.
¿Estás listo para transformar tus habilidades? Te invito a descubrir el Bootcamp Aprende a Programar desde Cero Full Stack Jr. de KeepCoding en desarrollo full stack, donde aprenderás no solo a programar, sino a aplicar estas herramientas emergentes en proyectos reales que cambiarán tu futuro profesional. También te sugiero consultar la documentación oficial de OpenAI para mejores prácticas en prompts: OpenAI Prompt Engineering Guide.
