Cómo escribir un prompt que puedas comprobar
Un buen prompt para marketing concreta el encargo, aporta hechos fiables y permite revisar el resultado.

Seis piezas del encargo
Objetivo: Di qué necesitas obtener.
Público y contexto: Explica quién lo leerá y dónde.
Fuentes aprobadas: Separa los hechos de las instrucciones.
Límites: Fija restricciones y afirmaciones prohibidas.
Formato: Indica apartados y extensión.
Revisión: Define los criterios de aceptación.

Ponlo a prueba con LumaDesk
Ejercicio ficticio; la referencia se ha redactado para esta guía.
A — Aprobada: calendario editorial compartido, seguimiento de aprobaciones; francés e inglés. Sin precios ni resultados medidos.
B — Borrador antiguo no aprobado: alemán; ahorro de tiempo del 30 %.

Prompt reutilizable
Con A y B anteriores, redacta la página de inicio de LumaDesk para agencias independientes. Solo A respalda las afirmaciones del producto; usa B únicamente para señalar contradicciones. Entrega tres titulares de hasta 12 palabras, un párrafo de 60–80 palabras y una lista de datos que faltan. No inventes precios, disponibilidad en alemán ni ahorros de tiempo. Marca los datos ausentes como desconocidos. Comprueba cada afirmación con A y revisa la extensión.

Resultado de referencia
El texto puede presentar el calendario, las aprobaciones y los dos idiomas. Precios y resultados medidos siguen siendo desconocidos. Las contradicciones de B se señalan, sin incorporarlas.

¿Cumple el encargo?
1. A respalda cada afirmación del producto.
2. Los datos ausentes figuran como desconocidos.
3. Titulares y párrafo respetan la extensión.
4. Las contradicciones de B no se incorporan sin avisar.

Ajusta una cosa y repite
Corrige un fallo recurrente y repite los mismos tres casos: fuentes completas, precio ausente y borrador antiguo contradictorio.

OpenAI · Prompt engineering: https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
Anthropic · Prompt engineering: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview
OpenAI · Evaluation best practices: https://developers.openai.com/api/docs/guides/evaluation-best-practices