Un prompt es la entrada que orienta al modelo; una instrucción expresa qué debe hacer, bajo qué restricciones y con qué criterio de éxito. No es un hechizo. Es una interfaz probabilística que funciona mejor cuando la intención y el contrato están explícitos.
La frase «hazlo bien» no aporta un criterio verificable. «Devuelve tres riesgos, cada uno con impacto, evidencia y mitigación» sí reduce ambigüedad.
Las aplicaciones suelen separar instrucciones de alto nivel, mensajes del usuario, resultados de herramientas y ejemplos. El nombre exacto cambia por API, pero la regla de diseño es estable: las políticas de la aplicación no deben mezclarse con datos que el usuario puede controlar.
Un documento recuperado puede contener texto con aspecto de orden. Sigue siendo dato, no autoridad. Esta separación es esencial frente a prompt injection.
No concede conocimiento actual, no crea permisos, no valida hechos y no vuelve determinístico al modelo. «No inventes», «sé seguro» o «devuelve JSON» expresan intención, pero necesitan fuentes, schemas, validadores y controles externos.
[!TIP] Optimiza primero la información y el contrato. Cambiar adjetivos durante horas rara vez compensa un contexto incompleto o una métrica inexistente.
Context engineering decide qué información acompaña a la instrucción. Salidas estructuradas convierte el formato en contrato y Evaluaciones comprueba si funciona.