31 prompts de ChatGPT para programar y escribir mejor código

Programar requiere pensamiento estructurado, depuración sistemática y aprendizaje continuo: tres ámbitos en los que la IA puede ayudarte mucho. Los prompts de ChatGPT para programar adecuados te ayudan a escribir código legible, comprender conceptos más rápido, depurar con método y desarrollar la intuición que se convierte en experiencia real.

Aquí encontrarás 31 prompts en cinco grupos: escribir código que entiendas, aprender y comprender, depurar y probar, mejorar y optimizar, y practicar con proyectos. Están pensados para programadores de cualquier nivel que buscan un compañero de programación, y funcionan en ChatGPT o en cualquier otro chatbot de IA.

Los prompts genéricos producen código genérico. Dale al modelo todo el contexto:

• Lenguaje y propósito: para qué sirve el código y dónde se ejecutará
• Restricciones: bibliotecas permitidas o prohibidas, entradas que debe gestionar y límites aplicables
• Tu nivel: para adaptar las explicaciones; indica también si prefieres pistas a soluciones
• Prueba antes de confiar: ejecuta el código generado por IA en tu entorno y prioriza entenderlo antes de usarlo

Para generar código estructurado con razonamiento claro paso a paso, GPT-5.6 Sol es una buena opción inicial.

Siete prompts para obtener código que puedas leer, mantener y ampliar. Claude Sonnet 5 explica sus decisiones con claridad, algo útil cuando quieres comprender el código.

1. Escribir código con explicaciones

Escribe [una función, clase, módulo o script] en [lenguaje] que [describa lo que debe hacer]. Requisitos: [lista]. Restricciones: [por ejemplo, sin bibliotecas externas y con gestión de entradas nulas]. Después, explica qué hace cada sección importante y por qué, enumera los supuestos que debo validar, señala los casos límite que aún no contempla y sugiere cómo ampliarlo si crecen los requisitos. Quiero entender el código, no limitarme a usarlo.

2. Primero, pseudocódigo

Antes de escribir código para [tarea], presenta la solución como pseudocódigo en lenguaje natural. Espera a que apruebe o modifique la lógica y después conviértela en código de [lenguaje] paso a paso.

3. Construir paso a paso

Ayúdame a crear [funcionalidad o programa] en [lenguaje] mediante pasos pequeños. Dame solo el siguiente paso y su código, explica qué debo ejecutar para comprobar que funciona y espera mi respuesta antes de continuar.

4. Ayuda con scripts de automatización

Escribe un script de [Python / Bash / PowerShell] que [por ejemplo, renombre archivos de una carpeta o limpie un CSV]. Incluye un modo de simulación que muestre qué haría antes de cambiar nada y explica cómo ejecutarlo de forma segura.

5. Explicar comandos de terminal

Explica cada parte de este comando de terminal antes de que lo ejecute: [pegar]. Indica exactamente qué hará, si elimina o sobrescribe algo y, si existe, una versión más segura.

6. Configurar un proyecto

Quiero iniciar un [tipo de proyecto] en [lenguaje o framework]. Guíame por su configuración: estructura de carpetas, gestión de dependencias, ejemplo mínimo funcional, cómo ejecutarlo y cómo añadir pruebas. Explica por qué hace falta cada elemento.

7. Usar el estilo propio del lenguaje

Este código funciona, pero no me parece buen código de [lenguaje]: [pegar]. Reescríbelo como lo haría un desarrollador experimentado en [lenguaje] y explica cada construcción idiomática o función de la biblioteca estándar que hayas utilizado.

El código que entiendes es código que puedes mantener: los prompts 2 y 3 te permiten controlar cada línea. Si programas profesionalmente, nuestros prompts de ChatGPT para desarrolladores abordan arquitectura, documentación y desarrollo profesional.

Seis prompts para comprender de verdad los lenguajes y sus conceptos. Claude Haiku 4.5 responde rápido a las preguntas que surgen mientras estudias.

8. Entender un fragmento de código

Explícame este código: [pegar]. Mi nivel: [describir]. Necesito entenderlo para [depurar, ampliar, aprender o revisar]. Empieza con una visión general y luego explica cada sección. En las partes menos evidentes, explica la técnica, por qué se eligió y qué alternativas existen. Termina con una pregunta para comprobar que he entendido el concepto principal.

9. Aprender lenguajes y sintaxis

Enséñame [funcionalidad, por ejemplo decoradores de Python, async/await, funciones de ventana de SQL o el sistema de propiedad de Rust]. Mi nivel: [describir]. Empieza por el problema que resuelve, muestra el ejemplo funcional más sencillo, avanza hasta un caso realista, señala errores comunes y dame un ejercicio. Revisa mi respuesta e identifica posibles ideas equivocadas.

10. Entender conceptos con analogías

Explica [concepto, por ejemplo recursión, punteros, closures o Big O] primero con una analogía cotidiana, después con un ejemplo de código breve y, por último, indica dónde deja de funcionar la analogía.

11. Comparar dos enfoques

Muéstrame dos formas de resolver [problema] en [lenguaje], por ejemplo un bucle frente a una función integrada, o recursión frente a iteración. Compara legibilidad, rendimiento y en qué situaciones conviene cada opción.

12. Traducir errores para principiantes

Estoy empezando con [lenguaje] y he recibido este error: [pegar]. Explica su significado con palabras sencillas, señala la línea que probablemente lo causa y enséñame a interpretar este tipo de mensaje por mi cuenta la próxima vez.

13. Orientación para el primer proyecto

Acabo de aprender los fundamentos de [lenguaje]. Propón un primer proyecto que use variables, bucles, funciones y algo de tratamiento de datos. Divídelo en hitos y actúa como mi mentor: cuando me atasque, dame pistas en lugar de soluciones completas.

Termina siempre una sesión de aprendizaje con un ejercicio: las explicaciones te familiarizan con el tema y la práctica desarrolla habilidades. Si estudias informática junto con otras materias, consulta nuestros prompts de ChatGPT para estudiantes.

Seis prompts para detectar errores y comprobar que tu código funciona. DeepSeek V4 Pro destaca al razonar paso a paso sobre lógica complicada.

14. Encontrar un bug

Tengo un error que no consigo encontrar. Comportamiento real: [describir]. Comportamiento esperado: [describir]. Código: [pegar]. Lenguaje y entorno: [describir]. Lo que ya he probado: [lista]. Identifica la causa más probable y explica tu razonamiento, muestra dónde está exactamente, explica por qué el código produce ese comportamiento, proporciona la corrección y sugiere una técnica de depuración que habría permitido detectarlo antes.

15. Escribir pruebas unitarias

Escribe pruebas unitarias para este código con [framework, por ejemplo pytest, Jest o JUnit]: [pegar]. Cubre el flujo normal, los casos límite, los errores y todas las ramas. Pon a cada prueba un nombre que describa el comportamiento y el resultado esperado, añade un comentario de una línea sobre su importancia y señala qué partes del código son difíciles de probar.

16. Depurar con el método del patito de goma

Actúa como un patito de goma para depuración. Voy a explicarte mi código línea por línea: [pegar]. Hazme preguntas breves cuando mi explicación sea vaga o contradiga el código, pero no me digas dónde está el error salvo que te lo pida.

17. Planificar registros de diagnóstico

Sugiere dónde añadir instrucciones print o registros en este código para averiguar por qué ocurre [problema]: [pegar]. Indica qué debe mostrar cada uno y qué significarían los distintos resultados.

18. Generar casos límite

Enumera 15 entradas inusuales que podrían hacer fallar esta función —valores vacíos, números enormes, caracteres especiales, tipos incorrectos y duplicados— e indica el comportamiento correcto en cada caso: [pegar].

19. Practicar desarrollo guiado por pruebas

Guíame en el desarrollo guiado por pruebas de [funcionalidad] en [lenguaje]. Dame una sola prueba que falle cada vez, espera a que escriba el código que la haga pasar y después sugiere la siguiente prueba o una pequeña refactorización.

Reproduce el error con una prueba que falle antes de corregirlo; así sabrás cuándo ha desaparecido de verdad. Para revisiones más profundas sobre seguridad, rendimiento y pull requests, consulta nuestros prompts de Claude para revisar código.

Seis prompts para hacer que el código que ya funciona sea más rápido, claro y seguro. Gemini 3 Pro permite trabajar con archivos grandes y varios módulos en una misma conversación.

20. Optimizar el rendimiento

Analiza y optimiza este código: [pegar]. Contexto: [qué hace y con qué frecuencia se ejecuta]. Examina la complejidad temporal y espacial, el trabajo redundante, estructuras de datos mejores y optimizaciones específicas de [lenguaje]. Para cada cambio, muestra la versión optimizada, estima la mejora y explica cualquier efecto sobre la legibilidad.

21. Traducir entre lenguajes

Convierte este código de [lenguaje de origen] a código idiomático de [lenguaje de destino]: [pegar]. Explica las construcciones principales, señala las características sin equivalente directo y cómo las has resuelto, indica diferencias sutiles de comportamiento y sugiere una característica de [lenguaje de destino] que mejore el original.

22. Elegir un patrón de diseño

Estoy resolviendo este problema de diseño: [describir]. Mi enfoque actual: [describir]. Recomienda el patrón más adecuado y explica por qué, muestra una implementación breve, compárala con dos alternativas, enumera señales de que estoy complicando demasiado la solución y dime cuándo no conviene usar ese patrón.

23. Refactorizar para mejorar la legibilidad

Refactoriza este código solo para mejorar su legibilidad, sin cambiar su comportamiento: [pegar]. Mejora los nombres, divide las funciones largas, elimina duplicación y añade comentarios únicamente donde el motivo no sea evidente. Muestra el antes y el después de cada cambio.

24. Reducir la complejidad

Esta función tiene condiciones muy anidadas y es difícil de seguir: [pegar]. Simplifícala con técnicas como retornos tempranos, tablas de consulta o funciones auxiliares más pequeñas, y explica cuál encaja mejor aquí.

25. Revisar la seguridad básica

Revisa este código de nivel principiante o intermedio para detectar errores comunes de seguridad: entradas sin validar o sanear, contraseñas incrustadas, SQL construido con cadenas y manejo inseguro de archivos: [pegar, eliminando cualquier secreto real]. Explica cada riesgo con palabras sencillas y muestra una versión más segura.

Optimiza solo lo que hayas medido: un código legible y suficientemente rápido es más útil que uno ingenioso que nadie puede mantener. Para decisiones generales de diseño y arquitectura, consulta nuestros prompts de Claude para ingeniería de software.

Seis prompts para convertir conocimientos en habilidades mediante la práctica deliberada. Para practicar con conjuntos de datos reales, nuestros prompts de ChatGPT para análisis de datos ofrecen ejercicios de Python y SQL con un objetivo concreto.

26. Integrar una API

Ayúdame a integrar [API o servicio] para [objetivo] en [lenguaje]. Documentación relevante: [pegar]. Escribe código para autenticación, las llamadas necesarias, gestión de límites de peticiones, errores de autenticación y fallos de red, interpretación de respuestas y una prueba sencilla. Guarda las claves en variables de entorno y señala las consideraciones de seguridad.

27. Resolver retos con un mentor

Guíame en este reto de programación sin darme la solución: [pegar problema]. Lenguaje: [describir]. Mi enfoque hasta ahora: [describir]. Dime si voy bien, hazme una pregunta que me ayude a detectar fallos y dame una pista para el siguiente paso. Cuando lo resuelva, revisa la corrección, complejidad, calidad del código y un enfoque más elegante del que pueda aprender.

28. Planificar la práctica diaria

Crea un plan de práctica de cuatro semanas para [lenguaje o habilidad], con [minutos] al día. Combina ejercicios pequeños, lectura de código ajeno y un miniproyecto semanal, aumentando un poco la dificultad cada semana.

29. Proponer proyectos según el nivel

Sugiere diez proyectos para un programador de nivel [principiante / intermedio / avanzado] interesado en [tema]. En cada uno, indica las habilidades que se practican, una versión mínima que pueda terminar en un fin de semana y una funcionalidad adicional como reto.

30. Revisar una kata

Esta es mi solución a este ejercicio: [pegar problema y solución]. Evalúa su corrección, legibilidad y eficiencia, muestra una solución más clara y explica la idea principal que debería aprender.

31. Crear un tutorial práctico

Crea un tutorial paso a paso para construir [proyecto, por ejemplo una app de tareas o una CLI del tiempo] en [lenguaje]. Cada paso debe añadir una funcionalidad, explicar el nuevo concepto que introduce y terminar con algo que pueda ejecutar y ver funcionando.

El prompt 27 desarrolla más habilidades que cualquier otro de esta lista: las pistas te hacen pensar, mientras que las respuestas te permiten saltarte ese esfuerzo. Para aprender técnicas de prompting más allá del código, consulta la guía general de prompts de ChatGPT.

Chat Smith reúne ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y DeepSeek en una sola app. Plantear el mismo problema a varios modelos de IA suele revelar distintos enfoques que, juntos, te enseñan más que cada uno por separado. Guarda como plantillas tus prompts para escribir código, detectar errores y resolver retos; así estarán listos cuando te sientes a programar.

Los mejores programadores escriben código que entienden, pueden mantener y saben depurar bajo presión. Usa la IA como compañera de razonamiento y cada sesión te ayudará a mejorar como programador.