Encadenamiento de Prompts: Cuando Un Prompt No Es Suficiente

Si alguna vez has intentado comprimir un proyecto completo en un solo prompt—requisitos → solución → plan → riesgos → documento final—ya sabes cómo termina:

• omite pasos,
• olvida restricciones,
• te da una respuesta "segura" que no puedes verificar fácilmente,
• y en el momento en que algo está mal, no tienes idea de dónde ocurrió el error.

El Encadenamiento de Prompts es la solución. Piénsalo como construir un flujo de trabajo donde cada prompt es una estación en una línea de montaje: un paso entra, un paso sale, y la salida se convierte en la entrada para la siguiente estación.

En otras palabras: no le estás pidiendo a un LLM que haga "todo a la vez". Le estás pidiendo que haga una cosa a la vez, de manera confiable.

1) ¿Qué Es el Encadenamiento de Prompts?

El Encadenamiento de Prompts es la práctica de:

1. Descomponer una tarea grande en subtareas más pequeñas
2. Diseñar un prompt dedicado para cada subtarea
3. Pasar salidas estructuradas de un paso al siguiente
4. Agregar pasos de validación + corrección para que la cadena no se desvíe

Es básicamente la "mentalidad de microservicios" aplicada al razonamiento de LLM.

Prompt Único vs Encadenamiento de Prompts (en lenguaje simple)

| Dimensión | Prompt Único | Encadenamiento de Prompts | |----|----|----| | Complejidad | Bueno para tareas simples y únicas | Construido para flujos de trabajo reales y multi-paso | | Lógica | El modelo adivina el proceso | Tú defines el proceso | | Control | Difícil de dirigir | Cada paso es dirigible | | Depuración | "¿Dónde salió mal?" | Puedes identificar el paso roto | | Límites de contexto | Fácil de desbordar | Alimentar datos gradualmente, paso a paso |

2) Por Qué Funciona (La Razón Real)

Los LLMs no son buenos manejando múltiples objetivos simultáneamente.

Pide: "Analiza los requisitos, propón características, estima el esfuerzo, prioriza y luego escribe un plan"—y has configurado un problema de optimización multi-objetivo. El modelo generalmente hará un trabajo decente en un objetivo y discretamente cumplirá menos en el resto.

El Encadenamiento de Prompts reduce la carga cognitiva: un paso → una salida → un criterio de éxito.

3) El Mecanismo Central: Entrada → Proceso → Salida (Repetido)

En su esencia, el Encadenamiento de Prompts es un bucle:

• Entrada: salida del paso anterior + cualquier dato nuevo
• Proceso: el siguiente prompt con reglas + restricciones de formato
• Salida: resultado estructurado para el siguiente paso

Aquí hay una cadena simple que puedes visualizar:

flowchart LR A[Retroalimentación de usuario sin procesar] --> B[Prompt 1: Extraer puntos de dolor] B --> C[Prompt 2: Proponer características] C --> D[Prompt 3: Priorizar y estimar esfuerzo] D --> E[Prompt 4: Escribir un plan de iteración]

4) Cuatro No Negociables para Construir Buenas Cadenas

4.1 Las subtareas deben ser independientes y conectadas

• Independientes: cada paso hace un trabajo (sin superposición)
• Conectadas: cada paso depende de la salida anterior (sin pasos "flotantes")

Malo: "Extraer puntos de dolor y diseñar características" Bueno: Paso 1 extrae puntos de dolor; Paso 2 diseña características basadas en ellos.

4.2 Las salidas intermedias deben estar estructuradas

El texto libre es frágil. El siguiente prompt puede malinterpretarlo, reinterpretarlo o ignorarlo.

Usa formatos estructurados como JSON, tablas, o listas de viñetas con claves fijas.

Ejemplo (JSON que realmente puedes analizar):

{  "pain_points": [   {"category": "performance", "description": "El checkout tarda > 8 segundos", "mentions": 31},   {"category": "ux", "description": "Botón de reembolso difícil de encontrar", "mentions": 18},   {"category": "reliability", "description": "El pago falla sin error", "mentions": 12} ] }

4.3 Cada prompt debe "heredar" contexto explícitamente

No asumas que el modelo "recordará lo que querías decir". En el siguiente prompt, refiere explícitamente a la salida anterior:

4.4 Construye una ruta de fallo (validación + reparación)

Cada cadena necesita una "puerta de calidad":

• Validar: "¿La salida contiene todas las claves requeridas? ¿Los números son consistentes?"
• Reparar: "Si falta algo, regenerar solo las partes faltantes"
• Barandilla: "Máximo 2 reintentos; de lo contrario, devolver el mejor esfuerzo + errores"

5) Tres Arquitecturas Que Usarás En Todas Partes

5.1 Encadenamiento Lineal: pasos fijos, sin ramificaciones

Úsalo cuando: el flujo de trabajo es predecible.

Ejemplo: Informe Mensual de Ingresos del Reino Unido (Lineal)

Digamos que tienes una exportación CSV de una tienda de comercio electrónico del Reino Unido y quieres:

• limpieza
• insights
• un informe listo para la gerencia

Paso 1 — Prompt de limpieza de datos (genera una tabla limpia o JSON)

SYSTEM: Eres un analista de datos. Sigue las instrucciones exactamente. USER: Limpia el conjunto de datos a continuación. ​ Reglas: 1) Elimina filas donde revenue_gbp o units_sold sea null. 2) Marca valores atípicos en revenue_gbp: > 3x la media de categoría O < 0.1x la media de categoría. No los elimines. 3) Agrega month_over_month_pct: (este_mes - último_mes) / último_mes * 100. 4) Genera solo como array JSON. Cada elemento debe tener:   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct ​ Dataset: <PEGAR DATOS AQUÍ>

Paso 2 — Prompt de insights (genera insights en viñetas)

SYSTEM: Eres un analista senior escribiendo para una audiencia de liderazgo del Reino Unido. USER: Usando el JSON limpio a continuación, produce insights: ​ 1) Categoría: Top 3 por revenue_gbp, y Top 3 por month_over_month_pct. Incluye % de contribución. 2) Región: Top 2 regiones por ingresos, y mayor caída (>10%). 3) Tendencia: Tendencia general (arriba/abajo/volátil). Explica la relación entre ingresos vs unidades. ​ Formato de salida: - Insights de Categoría: 2-3 viñetas - Insights de Región: 2-3 viñetas - Insights de Tendencia: 2-3 viñetas ​ JSON Limpio: <PEGAR SALIDA DEL PASO-1>

Paso 3 — Prompt de escritura de informe (genera documento final)

SYSTEM: Escribes informes internos concisos. USER: Convierte los insights a continuación en un "Informe Mensual de Ingresos" (800–1,000 palabras). ​ Estructura: 1) Resumen ejecutivo (1 párrafo corto) 2) Insights clave (Categoría / Región / Tendencia) 3) Recomendaciones (2–3 elementos accionables) 4) Cierre (1 párrafo corto) ​ Usa formato GBP (£) y ortografía del Reino Unido. Insights: <PEGAR SALIDA DEL PASO-2>

Las cadenas lineales son aburridas de la mejor manera: son predecibles, automatizables y fáciles de probar.

5.2 Encadenamiento Ramificado: elige una ruta basada en clasificación

Úsalo cuando: el siguiente paso depende de una decisión (tipo, gravedad, intención).

Ejemplo: Clasificación de mensajes de clientes (Ramificado)

El paso 1 clasifica el mensaje:

SYSTEM: Clasificas mensajes de clientes. Genera solo la etiqueta. USER: Clasifica este mensaje como uno de: - complaint - suggestion - question ​ Formato de salida: label: <uno de los tres> ​ Message: "Mi pedido fue cobrado pero nunca llegó, y nadie respondió a mis correos. Esto es ridículo."

Luego te ramificas:

• Si es complaint → generar plan de respuesta a incidente
• Si es suggestion → producir factibilidad + ubicación en roadmap
• Si es question → generar una respuesta de soporte directo

Manejador de quejas (ejemplo):

SYSTEM: Eres un gerente de operaciones de clientes. USER: Crea un plan de manejo de quejas para el mensaje a continuación. ​ Incluye: 1) Declaración del problema 2) Acciones: dentro de 1 hora, dentro de 24 horas, dentro de 48 horas 3) Sugerencia de compensación (razonable para comercio electrónico del Reino Unido) Genera en tres secciones con viñetas. ​ Message: <PEGAR MENSAJE>

Las cadenas ramificadas son cómo dejas de tratar cada entrada como el mismo problema.

5.3 Encadenamiento en Bucle: repite hasta alcanzar una condición de parada

Úsalo cuando: necesitas procesar muchos elementos similares, o refinar salidas iterativamente.

Ejemplo: Generar listados de productos en lotes (Bucle)

El paso 1 divide una lista en bloques de elementos:

SYSTEM: Formateas datos de productos. USER: Divide la siguiente lista de productos en bloques separados. ​ Formato de salida (repetir para cada elemento): [ITEM N] name: key_features: target_customer: price_gbp: ​ Product list: <PEGAR LISTA>

El paso 2 hace un bucle sobre cada bloque:

SYSTEM: Escribes descripciones de productos de alta conversión. USER: Escribe una descripción de comercio electrónico para el producto a continuación. ​ Requisitos: - Titular gancho ≤ 12 palabras - 3 viñetas de características (≤ 18 palabras cada una) - 1 oración: mejor para quién - 1 oración: por qué es buen valor (usar £) - 150–200 palabras total, inglés del Reino Unido ​ Product: <PEGAR ITEM N>

Las cadenas en bucle necesitan reglas de parada duras:

• Procesar exactamente N elementos, o
• Reintentar como máximo 2 veces si el conteo de palabras es demasiado largo, o
• Detener si la validación pasa

De lo contrario, crearás el bucle infinito más caro del mundo.

6) Lista de Verificación Práctica "No Te Dispares a Ti Mismo"

Problema: el formato intermedio es desordenado → el siguiente prompt falla

Solución: haz que el formateo sea no negociable.

Agrega líneas como:

• "Genera solo JSON."
• "Si no puedes cumplir, genera: ERROR:FORMAT."

Problema: el modelo olvida detalles anteriores

Solución: reafirma explícitamente el "contrato" cada vez.

• "Usa el array pain_points de la salida anterior."
• "No inventes categorías adicionales."

Problema: los bucles nunca convergen

Solución: define restricciones medibles + máximos reintentos.

• "Conteo de palabras ≤ 200"
• "Máximo de reintentos: 2"
• "Si aún falla, devolver el mejor intento + una lista de errores"

Problema: la selección de ramificación es incorrecta

Solución: mejora las reglas de clasificación + agrega una segunda verificación.

Ejemplo:

• La queja debe incluir sentimiento negativo Y un problema concreto.
• Si es incierto, genera label: question (necesita aclaración).

7) Herramientas Que Hacen el Encadenamiento Menos Doloroso

Puedes encadenar prompts manualmente (copiar/pegar funciona), pero las herramientas ayudan una vez que vas más allá de unos pocos pasos.

• n8n / Make: herramientas de flujo de trabajo de bajo código para encadenar llamadas API, almacenar salidas, activar alertas.
• LangChain / LangGraph: construye cadenas con memoria, ramificación, reintentos, llamadas a herramientas y gestión de estado.
• Redis / Postgres: persiste resultados intermedios para que puedas reanudar, auditar y evitar llamadas repetidas.
• Notion / Google Docs: sorprendentemente efectivos para encadenamiento en etapa temprana "humano en el bucle".

8) Cómo Subir de Nivel

El Encadenamiento de Prompts se vuelve aún más poderoso cuando lo combinas con:

• RAG: agrega un paso de recuperación a mitad de la cadena (por ejemplo, "buscar documentos de política" antes de redactar una respuesta)
• Puertas de aprobación humana: aprobar antes de acciones riesgosas (cambios de precios, reembolsos de clientes, respuestas de cumplimiento)
• Pasos multi-modales: texto → descripción de imagen → generación de diagrama → documento final

Conclusión Final

El Encadenamiento de Prompts no es "más prompts". Es diseño de flujo de trabajo.

Una vez que comienzas a tratar los prompts como pasos con contratos, validaciones y rutas de fallo, tu LLM deja de comportarse como un generador de texto caótico y comienza a actuar como un compañero de equipo confiable—una estación a la vez.

Si estás construyendo algo más allá de una demo de un solo disparo, encadénalo.

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