Reglas básicas de indicaciones:
Asigna un rol, tarea principal y subtareas
Da contexto, criterios de éxito, limitaciones
Muestra muchos ejemplos
Reitera y mejora
Prueba el mejor modelo de IA disponible para la tarea

Cuando la respuesta parece incorrecta:
Pídele que explique su razonamiento paso a paso
Solicita fuentes y citas para sus afirmaciones
Desafía puntos específicos que consideres incorrectos
Pídele que considere otros puntos de vista
Haz que verifique cálculos o lógica
Compara la respuesta con fuentes confiables
Pregunta por niveles de incertidumbre y suposiciones hechas
Pregunta sobre limitaciones y dependencias

Cuando la respuesta es demasiado corta:
Pídele que "elabore" o que "expanda en eso"
Solicita ejemplos específicos
Pregunta por aplicaciones del mundo real
Solicita detalles de implementación, pasos accionables
Pregunta por pros y contras ponderados
Solicita casos límite o limitaciones
Di "continúa" o "dime más"

Cuando la respuesta es demasiado técnica/no clara:
Pídele que lo "explique como si tuviera 5 años"
Solicita análogos simplificados
Pregunta por ejemplos del mundo real
Pídele que lo reformule usando un lenguaje más simple
Pídele que divida conceptos en partes más pequeñas
Solicita un glosario o definiciones de términos técnicos
Pregunta por explicaciones visuales o diagramas

Cuando suena como un robot de IA:
Dile que escriba "de manera natural" en un lenguaje conversacional
Proporciona ejemplos de tonos/estilos que prefieras
"Evita palabras de moda" / "Reescribe sin jerga"
"Escribe como lo haría un experto humano"
Pídele que evite palabras específicas que no te gusten
Da ejemplos de buena y mala redacción

Cuando es demasiado genérica:
Empieza con un rol claro: "Eres un experto en..."
Establece el formato: "Responde en el estilo de..."
Especifica la audiencia: "Explica esto a un..."
Define el alcance: "Concéntrate solo en..."
Agrega limitaciones: "pero mantente dentro de un presupuesto de $1000"

Cuando simplemente se siente de baja calidad:
Solicita varios borradores/opciones
Pídele que critique su propia respuesta
Haz que genere "alternativas radicalmente diferentes"
Solicita pros y contras de cada enfoque
Pregunta por niveles de confianza en sus respuestas
Solicita verificación de errores
Pídele que explique los compromisos o intercambios

Cuando la salida es un desastre:
Solicita formatos específicos (tablas, listas, etc.)
Pide organización jerárquica
Solicita resúmenes ejecutivos
Pide listas de acciones con viñetas
Solicita priorización/clasificación/puntuación
Pregunta por árboles de decisión
Solicita diagramas de flujo para procesos complejos

Soluciones de emergencia/si se queda atascado:
Cierra la conversación, comienza un nuevo hilo
Reformula tu solicitud por completo
Divide la tarea en partes más pequeñas y manejables
Usa un enfoque o metodología diferente
Intenta en un momento del día distinto (la carga del servidor varía)
Verifica si el servicio tiene problemas conocidos
Considera usar otra herramienta de IA

Mejores prácticas para equipos/proyectos complejos:

1. Documenta indicaciones y procedimientos exitosos (SOPs)

2. Guarda patrones efectivos de conversación

3. Construye una biblioteca de ejemplos útiles

4. Desarrolla plantillas para tareas comunes

5. Lleva un registro de soluciones

6. Toma nota de qué enfoques funcionan mejor

7. Comparte el conocimiento con otros usuarios