Ingeniería de Indicaciones para Claude

Resumen

La ingeniería de prompts es una de las especialidades de ingeniería nuevas más significativas en tecnología, negocios y la sociedad en general. En este curso, Ingeniería de Prompts para Claude, aprenderás a aprovechar las impresionantes capacidades de Claude Sonnet como modelo de razonamiento híbrido a través de enfoques poderosos para la ingeniería de prompts.

Primero, te familiarizarás con el banco de trabajo rico en funciones y las interfaces API que permiten el desarrollo con Claude. Luego, descubrirás cómo construir contexto, instrucciones y ejemplos para guiar de manera confiable las respuestas de Claude para satisfacer mejor tus necesidades.

Incluyendo técnicas como retroalimentación, ejemplos, contexto y descomposición. Finalmente, aprenderás a evaluar y mejorar la efectividad de tus respuestas utilizando temperatura, límites de tokens y la nueva función de Claude, pensamiento extendido.

Cuando termines este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para desarrollar agentes impulsados por LLM, interfaces, herramientas o incluso tu propio código con Claude.

Programa de estudio

• Introducción a la Ingeniería de Prompts para Claude
Vista general de las capacidades y aplicaciones de Claude Sonnet
Importancia de la ingeniería de prompts en tecnología y negocios
• Comprendiendo el Workbench y las Interfaces API de Claude
Características y funcionalidades del workbench
Navegación y uso de la API para desarrollo
• Construcción de Prompts Efectivos
Desarrollo de contexto, instrucciones claras y ejemplos ilustrativos
Técnicas para guiar las respuestas de Claude
Mecanismos de retroalimentación
Uso de ejemplos y escenarios
Desglose contextual para gestión de la complejidad
• Técnicas para Optimizar el Rendimiento de Claude
Uso de configuraciones de temperatura para variabilidad de respuestas
Gestión de límites de tokens para eficiencia
Aprovechamiento de las capacidades de pensamiento extendido de Claude
• Evaluación y Refinamiento de la Efectividad de Prompts
Métricas para evaluar la calidad y relevancia de las respuestas
Mejora iterativa de estrategias de prompts
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Desarrollo de agentes e interfaces potenciadas por LLM
Creación de herramientas y generación de código con Claude
• Resumen y Conclusión del Curso
Resumen de conceptos y técnicas clave
Próximos pasos: aprendizaje adicional y recursos

---

Enseñado por

Russ Thomas

---

Asignaturas

Ciencias de la Computación