Por qué importan los prompts.
La diferencia entre un developer que obtiene respuestas mediocres de la IA y uno que obtiene código production-ready no está en qué herramienta usa. Está en cómo la usa. El prompt es la interfaz entre tu problema y la inteligencia del modelo. Un prompt vago produce código vago. Un prompt preciso produce código que podés copiar directamente al repositorio.
Después de miles de horas usando Claude, ChatGPT y Copilot para trabajo real, estas son las plantillas que producen resultados consistentemente buenos.
Prompts para debugging.
El error más común al pedir ayuda con un bug es pegar el mensaje de error sin contexto. La IA necesita saber: qué estabas intentando hacer, qué comportamiento esperabas, qué comportamiento obtuviste, y el stack trace completo.
Plantilla base para debugging:
Tengo este error en [lenguaje/framework]:
[ERROR COMPLETO]
Contexto:
- Lo que intento hacer: [descripción clara]
- Comportamiento esperado: [qué debería pasar]
- Comportamiento actual: [qué está pasando]
Código relevante:
[CÓDIGO]
Versiones: Node 22, Next.js 15, TypeScript 5.4
Explícame la causa raíz y dame la corrección.El campo "versiones" es crítico. Un error de TypeScript 4 tiene soluciones diferentes a uno de TypeScript 5. Un problema de async/await en Node 18 puede no existir en Node 22.
Code review con IA.
Usar la IA para review antes de abrir un PR te ahorra el tiempo de tus compañeros y atrapa problemas obvios. La clave es ser específico sobre qué tipo de revisión querés.
Revisá este código buscando específicamente:
1. Problemas de seguridad (XSS, inyección, datos sin sanitizar)
2. Memory leaks o referencias que no se limpian
3. Casos edge no manejados
4. Código que no escala con volumen alto
[CÓDIGO]
Dame los problemas encontrados por severidad (crítico/medio/bajo) y el código corregido para cada uno.Diseño de arquitectura.
Para decisiones de arquitectura, el contexto de negocio importa tanto como el técnico. La IA necesita saber las restricciones reales, no solo el problema abstracto.
Necesito diseñar [sistema]. Restricciones:
- Tráfico esperado: [X requests/segundo]
- Presupuesto mensual: [aproximado]
- Team: [tamaño y nivel de experiencia]
- Plazo para MVP: [tiempo]
- Stack actual: [tecnologías]
Dame 2-3 opciones de arquitectura con trade-offs claros y tu recomendación para estas restricciones específicas.Documentación automática.
Documentar código es el trabajo que todos posponen. Con IA podés generarlo en segundos si dás el contexto correcto:
Generá documentación JSDoc para este código.
La audiencia son developers con experiencia en React pero que no conocen este módulo específico.
Incluí: propósito, parámetros con tipos, valor de retorno, casos de uso y un ejemplo funcional.
[CÓDIGO]Plantillas listas para usar.
- Explicar código heredado: "Explicá este código como si yo fuera un developer senior que nunca lo vio. Primero el propósito general, luego la lógica por bloques, y finalmente los riesgos o deudas técnicas evidentes."
- Optimizar performance: "Este código funciona pero es lento. Identificá los cuellos de botella por orden de impacto y proponé la optimización de mayor retorno sin cambiar la API pública."
- Convertir a TypeScript: "Convertí este JavaScript a TypeScript estricto. Inferí los tipos correctos, añadí los que faltan y usá tipos utility de TypeScript donde apliquen. No uses any."
- Escribir tests: "Escribí tests unitarios para esta función. Cubrí: happy path, edge cases, entradas inválidas y los errores específicos que debería lanzar. Usá [Jest/Vitest]."