30 prompts de ChatGPT para programadores: código, depuración y más

El desarrollo de software exige muchas habilidades: escribir código limpio, diseñar sistemas, depurar errores, explicar decisiones a personas sin perfil técnico y aprender nuevas herramientas. Los prompts de ChatGPT para programadores adecuados te ayudan a trabajar más rápido, desde la primera línea de código hasta tu próximo paso profesional.

Aquí tienes 30 prompts organizados en cinco grupos: escritura y revisión de código, depuración, arquitectura y herramientas, documentación y comunicación, y aprendizaje y desarrollo profesional. Funcionan en ChatGPT o en cualquier otro chatbot de IA.

«Revisa mi código» produce una revisión genérica. Un prompt con contexto genera ayuda concreta y útil. Incluye:

• Lenguaje, framework y versión: para que las sugerencias se ajusten a tu entorno real.
• Comportamiento esperado: qué debería hacer el código y qué hace en realidad.
• Tus prioridades: legibilidad, rendimiento, seguridad o comprender el concepto por ti mismo.
• Un hábito de verificación: la IA puede generar código convincente con errores sutiles o API obsoletas; prueba todo en tu entorno y nunca pegues secretos.

Para explicaciones estructuradas y código paso a paso, GPT-5.6 Sol es una buena opción inicial.

Seis prompts para tareas cotidianas de programación. Claude Sonnet 4.6 ofrece una segunda opinión fiable sobre la calidad del código.

1. Compañero de revisión de código

Revisa este código como un ingeniero sénior que valora por igual la legibilidad, el rendimiento y la mantenibilidad. Lenguaje y contexto: [describe]. Comprueba su corrección, los casos límite omitidos, el rendimiento, los nombres, la seguridad y las buenas prácticas del lenguaje. Para cada problema, explica qué falla, por qué importa y muestra una versión mejorada, ordenando los hallazgos por gravedad. Indica también qué aspectos del código están bien. Código: [pega aquí].

2. Crear una función a partir de una especificación

Escribe una función en [lenguaje] que [comportamiento], con estas entradas y salidas: [describe]. Gestiona estos casos límite: [lista]. Sigue [guía de estilo o convenciones], añade un docstring breve e incluye tres pruebas unitarias.

3. Convertir código entre lenguajes

Convierte este código de [lenguaje de origen] a [lenguaje de destino] siguiendo sus usos habituales: [pega aquí]. Usa las bibliotecas estándar y convenciones del lenguaje de destino en vez de copiar línea por línea. Señala las diferencias de comportamiento.

4. Crear expresiones regulares

Escribe una expresión regular para [lenguaje o herramienta] que coincida con [describe] y no coincida con [describe]. Explica cada parte y muestra cinco cadenas de prueba: tres que deberían coincidir y dos que no.

5. Escribir consultas SQL

Este es mi esquema: [pega tablas y columnas]. Escribe una consulta de [PostgreSQL / MySQL] que devuelva [resultado]. Explica la lógica, indica tus supuestos sobre los datos y sugiere un índice si el rendimiento puede ser un problema.

6. Explicar código desconocido

Explica paso a paso qué hace este código como si estuviera empezando con [lenguaje o framework]: [pega aquí]. Señala patrones, bibliotecas o sintaxis que debería estudiar y cualquier aspecto inusual o arriesgado.

Pedir pruebas junto con el código generado es la forma más rápida de comprobar que funciona. Para más prompts de revisión sobre errores, seguridad, rendimiento y comentarios de PR, consulta nuestros prompts de Claude para revisar código.

Seis prompts para cuando algo falla y no sabes por qué. DeepSeek V4 Pro resulta útil para analizar hipótesis una por una.

7. Asistente de depuración

Ayúdame a depurar este problema. Resultado esperado: [describe]. Resultado real: [describe o pega el error]. Código: [pega aquí]. Entorno: [versión del lenguaje, framework, sistema operativo y cambios recientes]. Enumera las causas más probables, qué comprobar primero y cómo confirmar o descartar cada una. Explica el razonamiento para que pueda resolver errores similares.

8. Explicar un mensaje de error

Explica este mensaje de error con palabras sencillas: [pega aquí]. ¿Qué suele significar, cuáles son las tres causas más comunes y cómo averiguo cuál afecta a mi código?

9. Detectar cuellos de botella

Este código es más lento de lo esperado: [pega aquí]. Tamaño habitual de la entrada: [describe]. Identifica los posibles cuellos de botella, explica la complejidad de cada uno y sugiere cómo medir antes de optimizar.

10. Funciona en local, falla en producción

Mi código funciona en mi equipo, pero falla en [staging / producción / CI] con: [describe]. Enumera las diferencias de entorno que suelen provocarlo, como configuración, versiones, permisos, datos y tiempos, y crea una lista de comprobación para acotar la causa.

11. Investigar pruebas inestables

Esta prueba a veces pasa y a veces falla: [pega la prueba y el código relacionado]. Enumera las causas probables: temporización, estado compartido, dependencia del orden, aleatoriedad o servicios externos. Explica cómo hacerla fiable.

12. Resolver conflictos de dependencias

Tengo este conflicto de dependencias o versiones: [pega el error y el archivo de dependencias]. Explica qué entra en conflicto y propone soluciones seguras. Recuérdame revisar los registros oficiales de cambios, porque tu información puede estar desactualizada.

Cambia una sola cosa cada vez al depurar para saber qué modificación resolvió el problema. Si ninguna solución funciona, nuestros prompts de ChatGPT para resolver problemas te ayudan a cuestionar tus supuestos.

Seis prompts para decisiones de diseño y herramientas de desarrollo. Gemini 3 Pro permite trabajar con especificaciones extensas y archivos de configuración en una conversación.

13. Asesor de diseño de sistemas

Ayúdame a diseñar [sistema: función, usuarios y escala]. Requisitos: [lista]. Restricciones: [equipo, tecnologías, presupuesto y plazo]. Describe componentes, flujo de datos, base de datos, estrategia de API, escalabilidad, fiabilidad y ventajas e inconvenientes frente a otras opciones. Destaca las dos o tres decisiones con mayor impacto a largo plazo.

14. Evaluar una tecnología

Evalúa [tecnología] para [caso de uso]. Tecnologías actuales: [describe]. Equipo: [tamaño y experiencia]. Analiza ventajas, limitaciones, curva de aprendizaje, comunidad, perspectivas de mantenimiento, coste de migrar a otra opción y comparación con [alternativas]. Recomienda una opción e indica cuándo debería reconsiderarla.

15. Guía de refactorización

Refactoriza este código sin cambiar su comportamiento. Objetivos: [legibilidad, reducir duplicación, facilitar pruebas o rendimiento]. Código: [pega aquí]. Evalúa su calidad actual, muestra la versión refactorizada, explica cada cambio importante y sus contrapartidas, y enumera las pruebas unitarias necesarias para comprobar que el comportamiento no cambió.

16. Revisar el diseño de una API

Revisa este diseño de API antes de implementarlo: [pega endpoints y formatos de solicitud y respuesta]. Comprueba la coherencia de los nombres, respuestas de error, paginación, versiones y cualquier necesidad evidente del cliente que falte.

17. Ayuda con comandos de Git

Tengo esta situación en Git: [describe, por ejemplo un commit en la rama equivocada o deshacer un merge]. Dame los comandos exactos para resolverla de forma segura, explica cada uno y avísame si alguno reescribe el historial compartido.

18. Explicar archivos de configuración

Explica línea por línea este [Dockerfile / pipeline de CI / manifiesto de Kubernetes / configuración de compilación]: [pega aquí sin secretos]. Señala lo ineficiente, inseguro u obsoleto y propone mejoras.

La pregunta sobre el coste de migración del prompt 14 suele pasarse por alto y causar arrepentimiento después. Para requisitos, ADR, respuesta a incidentes y el resto del ciclo de desarrollo, consulta nuestros prompts de Claude para ingeniería de software.

Seis prompts para los textos que acompañan al código. Claude Haiku 4.5 es rápido para mensajes de commit y documentos breves.

19. Redactar documentación técnica

Escribe documentación de [función, endpoint, módulo o sistema] para [público]. Código o especificación: [pega aquí]. Explica qué hace y por qué, entradas con tipos y restricciones, salidas, errores, ejemplos reales de uso y limitaciones conocidas, con claridad suficiente para resolver las dudas habituales.

20. Mejorar la comunicación técnica

Ayúdame a explicar [tema o decisión técnica] a [público, por ejemplo responsables de producto o directivos] para que puedan [resultado]. Relaciónalo con el impacto empresarial o para el usuario, propone una analogía útil, empieza por el resultado antes de los detalles y anticipa preguntas y malentendidos.

21. Escribir mensajes de commit

Escribe un mensaje de commit claro para este diff usando [Conventional Commits / formato del equipo]: [pega aquí]. Mantén el asunto por debajo de 50 caracteres y explica el motivo en el cuerpo.

22. Describir una pull request

Escribe la descripción de una pull request para estos cambios: [pega diff o resumen]. Incluye qué cambió y por qué, cómo se probó, riesgos o tareas posteriores y en qué deben centrarse los revisores.

23. Docstrings y comentarios

Añade docstrings a las funciones públicas de este código y sugiere comentarios solo cuando el motivo no sea evidente: [pega aquí]. Elimina los comentarios que solo repitan lo que dice el código.

24. Estimación y actualización de estado

Convierte estas notas en una actualización breve para mi responsable: [pega aquí]. Incluye lo terminado, lo que está en curso, bloqueos, una estimación realista del trabajo restante y lo que necesito de los demás.

Escribir bien ahorra tanto tiempo como programar bien: una descripción clara de PR evita reuniones. Revisar el texto con el corrector gramatical con IA ayuda cuando escribes en otro idioma.

Seis prompts para aprender más rápido y avanzar profesionalmente. Para mejorar tu perfil y tus contactos, nuestros prompts de ChatGPT para LinkedIn complementan los dos últimos ejemplos de esta sección.

25. Tutor de algoritmos y estructuras de datos

Explica [algoritmo o estructura de datos] a una persona con [nivel de experiencia] que quiere [contexto]. Describe qué problema resuelve, su complejidad temporal y espacial de forma intuitiva, un ejemplo en [lenguaje] y cuándo usarlo frente a las alternativas. Después, propón un ejercicio y revisa mi intento antes de mostrar la solución.

26. Crear una ruta de aprendizaje

Crea una ruta para aprender [habilidad] con el objetivo de [meta], dedicando [horas] por semana. Ya conozco [habilidades]. Divídela en etapas con hitos, recursos apropiados, un proyecto por etapa, el error más habitual de cada fase y cómo saber cuándo avanzar.

27. Preparar una entrevista técnica

Ayúdame a preparar una entrevista de [frontend / backend / full-stack] de nivel [júnior / intermedio / sénior] en [tipo de empresa]. Formato: [código, diseño de sistemas, conducta]. Dame cinco ejercicios adecuados a mi nivel, un método para pensar en voz alta, los tres errores más comunes y ayuda para estructurar respuestas STAR a preguntas de conducta.

28. Simular una entrevista de diseño de sistemas

Simula una entrevista de diseño de sistemas de 30 minutos para un puesto de nivel [nivel]. Hazme una pregunta cada vez, cuestiona los puntos débiles como un entrevistador real y al final evalúame en definición de requisitos, diseño, decisiones y comunicación.

29. Ideas de proyectos para el portfolio

Sugiere cinco proyectos de portfolio que demuestren a los empleadores mis [habilidades objetivo] para [puesto objetivo]. Para cada uno, define el alcance de cuatro semanas de trabajo, las funciones que lo distinguen y qué incluir en el README.

30. Logros para el currículum de desarrollador

Convierte estas notas de proyectos en logros sólidos para el currículum de desarrollador: [pega aquí]. Empieza por el impacto, incluye las tecnologías y cuantifica los resultados cuando aporte cifras reales; no inventes ninguna.

El prompt 25 funciona mejor si intentas resolver el ejercicio antes de mirar la respuesta: la práctica activa se recuerda en las entrevistas. Para aprender a dar instrucciones más allá del código, consulta nuestra guía de prompts de ChatGPT.

Chat Smith reúne ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y DeepSeek en una aplicación. Puedes plantear la misma duda de diseño o el mismo error a varios modelos de IA y comparar respuestas. Guarda tus prompts de revisión, depuración y documentación como plantillas para cada PR e informe de errores.

Los buenos desarrolladores se comunican con claridad, diseñan con criterio, depuran de forma sistemática y siguen aprendiendo. Estos prompts refuerzan esos hábitos, siempre que compruebes lo que genera la IA.