50 mejores prompts de ChatGPT para cualquier uso

La mayoría de listas de prompts de ChatGPT se organizan por trabajo: marketing, estudiantes o programación. Son útiles mientras tu tarea coincide con la lista y dejan de serlo cuando no coincide, porque lo que hace funcionar un prompt no es el tema, sino la estructura.

Los cincuenta siguientes están organizados por técnica: asignar un rol, controlar el formato de salida, hacer visible el razonamiento, enseñar mediante ejemplos y refinar el resultado. Aprende los cinco patrones y podrás escribir un prompt para cualquier cosa, algo más valioso que memorizar una lista. ChatGPT responde a los cinco, igual que cualquier modelo comparable.

Cada prompt tiene partes entre corchetes que debes sustituir. Cópialo, cambia los corchetes y conserva la estructura. Puedes ejecutarlos directamente en ChatGPT o en Chat Smith, especialmente útil porque permite enviar el mismo prompt a otro modelo y comparar sin volver a escribirlo.

Una petición nombra una tarea. Un prompt nombra la tarea y elimina las decisiones que no quieres que el modelo tome por ti. Hay cinco maneras fiables de hacerlo y las secciones siguientes giran en torno a ellas.

• Dale un rol y un lector - quién responde y quién escucha. Esto limita vocabulario, supuestos y registro a la vez.
• Especifica la salida - una tabla, un número de palabras, JSON válido o una pregunta por turno. Lo que no se especifica suele volver como prosa.
• Haz visible el razonamiento - pide pasos, supuestos y nivel de confianza en lugar de conclusiones que no puedas comprobar.
• Enseña con ejemplos - dos o tres ejemplos de lo que quieres superan a un párrafo que lo describe. Es la técnica que la gente utiliza al final y debería usar al principio.
• Refina en lugar de reiniciar - cuando el resultado falla, diagnostica el prompt en vez de reescribirlo a ciegas.

Una petición sería así:

Dame algunas ideas de marketing para mi producto.

La misma petición convertida en prompt:

Actúa como responsable de crecimiento que ha lanzado tres productos en [categoría] y es escéptico con la adquisición de pago. Mi producto es [descripción] y mi principal restricción es [presupuesto o tamaño del equipo]. Dame ocho ideas en una tabla con columnas para idea, por qué encaja con la restricción, primera prueba y cómo sabría que ha fallado. Una frase por celda y sin introducción.

La petición es la misma y el resultado completamente distinto. Todos los prompts siguientes están construidos así, por eso son más largos que las frases de una línea habituales.

Asignar un rol es la mejora más barata disponible. Nombrar un lector concreto vuelve a estrechar el resultado. Para aplicarlo a la redacción, consulta los prompts de ChatGPT para escribir.

1. Experto con una limitación declarada

Actúa como [profesión] con quince años de experiencia y escepticismo ante las tendencias. Describiré [situación]. Dame tu evaluación en menos de 300 palabras e indica claramente lo único que necesitarías saber antes de aconsejar más.

2. Dos expertos en desacuerdo

Simula un intercambio breve entre dos especialistas que discrepan de verdad sobre [pregunta]: uno a favor de [posición A] y otro de [posición B]. Seis turnos, sin resolución y ninguno puede ceder. Después enumera en qué coinciden.

3. El lector específico

Explica [tema] a [rol específico, por ejemplo responsable de compras de un hospital] que tiene treinta segundos y una decisión que tomar. Sin contexto ni historia, solo lo que afecta a esa decisión.

4. El revisor hostil

Actúa como un revisor que quiere rechazar esto. Lee el material y dame las tres objeciones con más probabilidades de hundirlo, ordenadas por gravedad. No suavices nada ni sugieras soluciones todavía.

5. Principiante y experto en paralelo

Explica [concepto] dos veces: una para alguien que lo conoce por primera vez y otra para quien trabaja en el sector y busca matices. Etiqueta ambas. La segunda no debe repetir la primera.

6. Abogado del diablo contra mi plan

Este es mi plan. Argumenta en contra con la máxima fuerza, utilizando solo razonamientos que aún no haya abordado. No seas equilibrado; yo aportaré la defensa.

7. Traductor entre funciones

Actúa como alguien que ha trabajado en ingeniería y ventas. Reescribe la explicación técnica para que un equipo comercial la use con clientes, manteniendo cada afirmación exacta y marcando lo que no deberían prometer.

8. Entrevistador, no respondedor

Actúa como entrevistador que me prepara para [puesto]. Haz una pregunta cada vez, espera mi respuesta y profundiza en su parte más débil. No avances hasta que la respuesta se sostenga ni me des respuestas modelo.

9. Un rol con restricción de tono

Actúa como mentor cercano pero sin adular. Lee mi borrador y dime qué funciona de verdad y qué no, en proporciones similares, sin ánimo que no esté justificado.

10. Mapa de objeciones de la audiencia

Presentaré [propuesta] a [audiencia específica]. Enumera las seis objeciones más probables, ordenadas por probabilidad, y señala si cada una es un problema real o de comunicación.

Dale al rol una limitación, no solo un título. Un experto escéptico con quince años de experiencia produce mejor resultado que un experto, porque el escepticismo es un comportamiento y la experiencia solo una etiqueta.

La razón más habitual por la que una salida no sirve es que nadie dijo qué forma debía tener. Di tabla, 100 palabras, JSON válido o sin introducción. La salida estructurada importa especialmente en trabajos técnicos y los prompts de ChatGPT para SEO cubren los formatos recurrentes de ese ámbito.

11. Tabla con columnas definidas

Compara [tres opciones] en una tabla con exactamente estas columnas: opción, mejor para, mayor limitación, señal de coste y qué haría que la descartaras. Una frase corta por celda. Sin texto antes ni después.

12. Número exacto de palabras

Resume el texto siguiente en exactamente 100 palabras. Cuéntalas e indica el número al final. Si no cabe, elimina una afirmación en lugar de comprimir las frases hasta hacerlas ilegibles.

13. Palabras prohibidas

Escribe una descripción de [producto] en menos de 120 palabras sin usar innovative, seamless, revolutionary, leverage, robust ni game-changing. Si buscas un sinónimo, sé más específico en su lugar.

14. Salida JSON estructurada

Extrae la información del texto y devuelve solo JSON válido, sin comentarios: una matriz de objetos con las claves name, role, organisation y quote. Usa null cuando falte un campo en lugar de adivinarlo.

15. Esqueleto fijo de secciones

Escribe un informe de una página sobre [tema] con exactamente estos títulos: Situación, Qué cambió, Opciones, Recomendación, Qué debemos decidir. Menos de 60 palabras por sección, sin introducción ni conclusión.

16. Lista ordenada con razonamiento

Dame ocho opciones para [problema], ordenadas, y para cada una indica la única razón de su posición. Después dime cuáles dos eliminarías por completo y por qué.

17. Dos versiones con estrategias opuestas

Escribe dos versiones de [mensaje]: una directa y corta, otra que construya contexto primero. Etiqueta qué optimiza cada una y qué riesgo tiene. No me digas cuál enviar.

18. Una pregunta por turno

Quiero trabajar contigo sobre [problema]. Haz una pregunta cada vez y espera mi respuesta. No resumas, no propongas soluciones y no hagas preguntas con varias partes.

19. Detalle progresivo

Explica [tema] tres veces con profundidad creciente: una frase, un párrafo y una página. Cada nivel debe poder leerse de forma independiente y no como continuación del anterior.

20. Instrucción explícita para rechazar

Responde a la pregunta usando únicamente el documento adjunto. Si no contiene la respuesta, dilo claramente y detente. No rellenes el vacío con conocimiento general.

Si reformateas la salida a mano, es un problema del prompt, no del modelo. Incluye el formato en el prompt y dejará de ocurrir.

Pedir una conclusión devuelve una conclusión. Pedir los pasos, los supuestos y el nivel de confianza devuelve algo que puedes comprobar. Este grupo importa cuando la respuesta tiene consecuencias y los prompts de ChatGPT para analizar datos aplican la misma idea a las cifras.

21. Mostrar el proceso

Resuelve [problema] paso a paso, indicando cada supuesto al utilizarlo. Al final, dime de qué paso tienes menos confianza y qué cambiaría la respuesta.

22. Descomposición primero

Antes de resolver nada, divide [problema complejo] en subproblemas independientes e indica cuál abordar primero y por qué. No intentes resolverlo en esta respuesta.

23. Auditoría de supuestos

Este es un plan. Enumera todos los supuestos de los que depende, ordenados por importancia. Para los tres primeros, explica qué ocurre si cada uno resulta incorrecto.

24. Trabajar hacia atrás desde el fracaso

Supón que [proyecto] fracasó gravemente dentro de doce meses. Escribe el análisis posterior: las tres causas más probables, las señales tempranas de cada una y qué podría vigilarse ahora para detectarlas.

25. Fortalecer y después refutar

Construye el argumento más sólido a favor de [posición con la que discrepo], usando solo argumentos de sus defensores reales. Después presenta las dos objeciones más fuertes. No indiques qué lado te parece más persuasivo.

26. Estimación con entradas declaradas

Estima [cantidad] y muestra el razonamiento como una cadena de entradas y multiplicadores. Marca qué entrada afecta más al resultado y da un intervalo plausible en lugar de una sola cifra.

27. Evidencia frente a afirmación

Lee el argumento y clasifica cada afirmación como respaldada por evidencia aportada, afirmada sin respaldo o asumida de forma implícita. No comentes si la conclusión es correcta.

28. Efectos de segundo orden

Si ocurre [cambio], enumera las consecuencias de primer orden y después las de segundo orden que producen. Detente ahí y marca las que solo ocurrirían bajo condiciones concretas.

29. Comparación con mis criterios

Me importa más [criterio A], después [criterio B] y nada [criterio C]. Compara [opciones] con esa ponderación e indica si hace que alguna opción sea claramente incorrecta para mí.

30. Búsqueda de anomalías

Revisa los datos e identifica anomalías: valores atípicos, imposibles, duplicados sospechosos y columnas cuya distribución sugiera un error de entrada en lugar de un patrón real. Explica cada razonamiento.

Pide el nivel de confianza en una línea aparte. Un modelo obligado a marcar una afirmación como de baja confianza suele ser prudente en los lugares correctos, en vez de dudar de todo por igual.

Dos ejemplos de lo que quieres superan a un párrafo que lo describe. Es la técnica que la gente utiliza al final y debería utilizar al principio. También se aplica al trabajo visual, siguiendo la misma lógica que los prompts de ChatGPT para generar imágenes.

31. Patrón few-shot

Aquí tienes tres ejemplos del resultado que quiero, junto con sus entradas. Estudia el patrón, indica en una frase la regla que has inferido y aplícala a las cuatro entradas nuevas. No te apartes del patrón para mejorarlo.

32. Analizar la voz y reutilizarla

Esta es una muestra de 300 palabras de mi escritura. Analízala según la variación de longitud de las frases, el nivel de vocabulario, el uso de contracciones y la forma de enlazar ideas. Después escribe 200 palabras nuevas sobre [tema] imitando esas características y enumera cuáles has reproducido.

33. El antiejemplo

Este es un ejemplo del resultado que no quiero y el motivo. Escribe tres alternativas que eviten ese fallo concreto y, después de cada una, indica qué parte del fallo estabas corrigiendo.

34. Formato mediante ejemplo

Copia la estructura exacta del documento siguiente: el mismo orden de secciones, las mismas extensiones relativas y el mismo nivel de formalidad, pero para [tema diferente]. No mejores la estructura.

35. Calibrar con una rúbrica

Puntúa los cinco borradores siguientes del 1 al 5 en claridad utilizando esta [rúbrica]. Después explica específicamente la diferencia entre tus puntuaciones de 3 y 4, para que pueda ver dónde trazaste el límite.

36. Par de contraste

Escribe el mismo párrafo dos veces: una como un autor que confía en que el lector seguirá el hilo y otra como un autor que explica en exceso. Mismo contenido y misma extensión. Etiqueta ambas versiones.

37. Transferencia de estilo con el contenido bloqueado

Reescribe el pasaje siguiente con el registro de [género o tipo de documento]. Todas las afirmaciones factuales deben permanecer intactas. Después indica cuáles fueron las más difíciles de conservar en el nuevo registro.

38. Coherencia en una serie

Este es un elemento escrito exactamente como quiero. Crea nueve más para los elementos enumerados, imitando su extensión, estructura y nivel de detalle. Marca los casos en los que ajustarte al formato te haya obligado a omitir algo importante.

39. Derivar convenciones de lo que funcionó

Estos son dos prompts que produjeron resultados que me gustaron. Identifica qué comparten en el enfoque, el nivel de detalle y la especificación, y escribe cinco prompts nuevos para [tema] utilizando las mismas convenciones.

40. Ingeniería inversa de un buen resultado

Este es un trabajo que admiro. Escribe el prompt que con mayor probabilidad lo habría producido y explica qué partes de ese prompt realizan el trabajo más importante.

Incluye un antiejemplo. Mostrar lo que no quieres suele ser más rápido que describir lo que sí quieres y es la única forma fiable de comunicar el tono.

Cuando el resultado falla, el instinto es reescribir todo el prompt. Casi siempre la corrección es una sola cláusula. Estos diez prompts sirven para encontrarla. Importan especialmente en la iteración técnica, por eso los prompts de ChatGPT para programar utilizan el mismo patrón.

41. Preguntar qué era ambiguo

El resultado que acabas de darme no es lo que quería. En lugar de intentarlo de nuevo, dime qué partes de mi instrucción eran ambiguas y qué supusiste. Después hazme las dos preguntas que lo resolverían.

42. Autocrítica antes de entregar

Redacta [entregable], critica tu propio borrador como lo haría un revisor hostil y dame únicamente la versión revisada, junto con una nota de dos líneas sobre lo que cambiaste.

43. Marcar la confianza

Responde a la pregunta y marca cada afirmación con confianza alta, media o baja. Para cada afirmación de baja confianza, indica qué necesitarías para verificarla.

44. Un cambio cada vez

Este es tu resultado anterior. Cambia únicamente el párrafo inicial y conserva todo lo demás de forma idéntica. Después detente para que pueda ver el efecto de ese único cambio.

45. Sobreproducción deliberada

Dame quince opciones para [elemento], incluyendo al menos cuatro que consideres débiles. No filtres por calidad. Después, en una lista separada, señala cuáles cuatro consideras débiles y por qué.

46. La pasada de sustracción

Reduce el texto siguiente un 30 % sin perder ningún argumento. Muestra lo que eliminaste en una lista aparte para que pueda rechazar cortes individuales.

47. Poner a prueba mi razonamiento

Concluí [X] a partir de [evidencia]. Dime si la inferencia se sostiene, qué conclusión alternativa respaldaría la misma evidencia y qué información adicional distinguiría entre ambas.

48. Comprobar modos de fallo

Antes de utilizar el resultado siguiente, dime las tres formas más probables en las que podría ser incorrecto o fallar en la práctica y qué debería comprobar primero.

49. Iterar sobre el propio prompt

Este es un prompt que escribí y el resultado decepcionante que produjo. Diagnostica el prompt, no el resultado: qué falta, qué es ambiguo y qué está demasiado especificado. Después dame un prompt revisado sin ejecutarlo.

50. Una condición de parada

Sigue mejorando el borrador, pero detente en cuanto los cambios adicionales sean una cuestión de gusto y no de calidad. Indícame cuándo llegues a ese punto y qué decisiones quedan.

Nunca regeneres a ciegas. Preguntar qué parte de la instrucción era ambigua cuesta un turno y suele convertir tres turnos de adivinanzas en la corrección de una sola cláusula.

El mismo prompt enviado a dos modelos produce resultados visiblemente diferentes, lo que justifica disponer de más de uno. Los prompts de razonamiento anteriores son el mejor lugar para comprobarlo: ejecútalos con GPT-5.6 Sol y GPT-5 Nano y la diferencia en la forma de mostrar el proceso será inmediata. Conviene revisar una vez la lista completa de modelos para saber qué tienes disponible.

Conviene adquirir un hábito, el prompt 41 de esta lista: cuando el resultado falle, no reescribas el prompt. Pregunta qué parte de la instrucción era ambigua. El modelo normalmente te lo dirá y la corrección suele ser una sola cláusula. Ese movimiento ahorra más tiempo que cualquier prompt individual del artículo.