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Crear un prompt clasificador few-shot con etiquetas y plan de evaluación

Diseña un prompt que clasifique textos (tickets, reseñas, correos) en tus etiquetas, con definiciones claras, ejemplos equilibrados, salida estructurada y un plan para medir su precisión. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Incluye 4 variables personalizables y se copia gratis en un clic.

Intermedio · Texto · Pendiente de revisión editorial

Pensado para:

Prompt

Actúa como especialista en procesamiento de lenguaje natural que diseña prompts de clasificación para producción.

Contexto:
- Qué textos hay que clasificar: {{tipo_texto}}
- Etiquetas que quiero usar: {{etiquetas}}
- Ejemplos ya etiquetados que tengo: {{ejemplos}}
- Formato de salida deseado: {{formato}}

Entregables:
1. Definición de cada etiqueta: qué incluye, qué excluye y una señal típica. Señala las etiquetas que se solapan y propón cómo separarlas o fusionarlas.
2. Reglas de desempate para casos ambiguos o con varios temas, y una etiqueta «otro / dudoso» con criterio claro para usarla.
3. Selección de ejemplos few-shot: 2 por etiqueta, equilibrados, incluyendo al menos un «falso amigo» (texto que parece de una etiqueta pero es de otra). Si mis ejemplos no bastan, propón ejemplos nuevos marcados como [SINTÉTICO: revisar].
4. Prompt clasificador final en un bloque de código: instrucciones, definiciones, ejemplos delimitados y salida en {{formato}} con etiqueta, confianza (baja/media/alta) y motivo de una frase.
5. Plan de evaluación: cómo montar un conjunto de prueba de al menos 50 textos reales que no estén entre los ejemplos, qué métricas mirar (precisión y exhaustividad por etiqueta, matriz de confusión) y cómo iterar con los errores.

Restricciones:
- No inventes el significado de una etiqueta: si alguna es ambigua, pregúntame antes.
- El prompt final debe dar exactamente una etiqueta de la lista, nunca una nueva.
- Si se usará por API, recomienda temperatura baja y validar la salida con código.

Formato: secciones numeradas, tabla de definiciones y el prompt final listo para copiar.

Cómo usarlo

Pega entre 10 y 30 ejemplos reales ya etiquetados, aunque sean pocos por etiqueta. Prueba el prompt final con textos nuevos y revisa a mano los marcados con confianza baja antes de automatizar.

Ejemplo de uso

Textos: tickets de soporte de una tienda online · Etiquetas: envío, devolución, pago, producto defectuoso, otro · Formato: JSON.

Resultado de ejemplo

1. Definiciones

EtiquetaIncluyeExcluyeSeñal típica
comidasabor, temperatura, racionesprecio de los platos«la carne estaba fría»
serviciotrato, atención, errores del camarerolentitud«muy amable»
preciocoste, relación calidad-precio—«caro para lo que es»
limpiezamesas, baños, cubiertos—«baño sucio»
tiempo de esperademoras en mesa, cocina o cuentatrato del personal«40 minutos»

Solapamiento: servicio y tiempo de espera. Regla: si la queja es la demora, gana tiempo de espera.

2. Desempate

Si una reseña trata varios temas, elige el que ocupa la frase más negativa. Usa otro / no claro si no menciona ninguno de los cinco.

3. Ejemplo negativo difícil

«El camarero tardó en traernos la carta» → tiempo de espera, no servicio. [SINTÉTICO: revisar]

4. Prompt final (extracto)

Clasifica la reseña entre <resena></resena> en UNA etiqueta:
comida | servicio | precio | limpieza | tiempo de espera | otro
Devuelve solo JSON:
{"etiqueta": "...", "confianza": "baja|media|alta", "motivo": "..."}

Recomendación: temperatura 0 y validar en código que la etiqueta está en la lista…

Datos clave

Categoría
Programación y desarrollo · Agentes IA
Tipo de resultado
Texto
Nivel
Intermedio
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot
Verificado en
Pendiente de verificación editorial
Variables
Textos a clasificar, Etiquetas, Ejemplos etiquetados y Formato de salida
Idioma
Español
Precio
Gratis, sin registro
Actualizado
07/11/2026

Preguntas frecuentes

¿Cuántos ejemplos necesita un clasificador few-shot?

Suele bastar con 1-3 ejemplos por etiqueta si las definiciones son claras. Más ejemplos alargan el prompt y no siempre mejoran; los casos difíciles aportan más que los obvios.

¿Por qué no usar los ejemplos también para evaluar?

Porque el modelo ya los ha visto en el prompt y los acertará casi siempre. Para saber cómo funciona de verdad hay que medir con textos que no estén entre los ejemplos.

¿Para qué sirve este prompt?

Diseña un prompt que clasifique textos (tickets, reseñas, correos) en tus etiquetas, con definiciones claras, ejemplos equilibrados, salida estructurada y un plan para medir su precisión.

¿Con qué herramientas de IA funciona?

Está pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Todavía no lo hemos verificado en estas herramientas, por lo que los resultados pueden variar entre ellas.

¿Cómo personalizo el prompt?

Pulsa «Personalizar» y rellena las variables (Textos a clasificar, Etiquetas, Ejemplos etiquetados y Formato de salida). El texto se actualiza al instante y después puedes copiarlo con un clic. Los valores se guardan solo en tu navegador.

¿Necesito experiencia para usarlo?

Es de nivel intermedio: conviene que conozcas el tema para aportar buen contexto y revisar el resultado con criterio.

¿Este prompt es gratis?

Sí. Todos los prompts de HomeCasa Prompts son gratuitos, sin registro ni suscripción. Puedes usarlos también en proyectos profesionales.

¿Puedo fiarme del resultado de la IA?

Úsalo como un borrador de calidad: revisa siempre datos, cifras y afirmaciones importantes antes de publicarlos o tomar decisiones.

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