La solicitud es el nuevo lenguaje de programación que no puede permitirse ignorar.
¿Sigues escribiendo un sinfín de líneas de código Boilerplate, mientras que otros están construyendo aplicaciones de IA en minutos?
La brecha no es talento, son herramientas.
La solución? Incitación.
Desarrolladores, el juego ha cambiado
Has dominado Python. Conoces tu camino alrededor de las API. Has enviado código limpio y escalable. Pero de repente, los listados de trabajo están pidiendo algo nuevo: “Habilidades de ingeniería rápida”.
No es un truco. No se trata solo de redacción.
Es el nueva interfaz entre usted y la inteligencia synthetic. Y ya está dando forma al futuro del desarrollo de software program.
El problema: el código tradicional por sí solo no puede mantenerse al día
Estás pasando horas:
- Escribir casos de prueba desde cero
- Traducir la lógica de negocios al infierno if-else
- Creación de chatbots o herramientas con docenas de API
- Refactorizar manualmente el código heredado
Y mientras estás profundamente en casos de sintaxis y borde, los desarrolladores nativos de AI son Envío de MVP en un díaporque han aprendido a apalancamiento de LLMS a través de la solicitud.
La solución: solicitar como el nuevo lenguaje de programación
Imagina si pudieras:
- Genere el código listo para la producción con una instrucción
- Crear suites de prueba, documentación y API en segundos
- Construir agentes de IA que razonen, respondan y recuperen datos
- Automatizar flujos de trabajo utilizando solo unas pocas indicaciones bien elaboradas
Eso no es una visión. Esa es la realidad de hoy, si entiendes.
¿Qué está provocando, realmente?
La solicitud no es solo darle a una IA un comando. Es una forma estructurada de programación modelos de idiomas grandes (LLMS) Usando lenguaje pure. Piense en ello como codificación con contexto, lógica y creatividad, pero sin limitaciones de sintaxis.
En lugar de escribir:
def get_palindromes(strings):
return [s for s in strings if s == s[::-1]]
Usted indica:
“Escriba una función de Python que filme una lista de cadenas y devuelva solo palíndromos”.
Auge. Hecho.
Ahora escala eso a la documentación, los chatbots, la generación de informes, la limpieza de datos, la consulta SQL, Las posibilidades son exponenciales.
¿Quién ya lo está haciendo?
- Ingenieros de IA Construyendo tuberías de trapo con Langchain
- Gerentes de productos Envío de MVP sin equipos de desarrollo
- Científicos de datos Generación de resúmenes de EDA a partir de CSV crudos
- Desarrolladores de pila completa Incrustar las LLM en aplicaciones internet a través de API
- Equipos tecnológicos Construyendo agentes autónomos con crewai y autógeno
¿Y reclutadores? Están empezando a esperar fluidez rápida en tu currículum.
Involucrar vs programación: por qué es un multiplicador de carrera
| Programación tradicional | Significando con LLMS |
| Codifique cada función manualmente | Describa lo que quiere, obtenga la salida |
| Errores de sintaxis y lógica de depuración | Lenguaje e intención de depuración |
| Desarrollo intensivo en el tiempo | Velocidad de prototipos de 10x |
| Limitado por API y Frameworks | Impulsado por la inteligencia normal |
| Más difícil de escalar la inteligencia | Comportamientos inteligentes fáciles de escalar |
La solicitud no reemplaza sus habilidades de desarrollo. Los amplifica.
Es tu nueva superpotencia.
Aquí está cómo comenzar hoy
Si te estás preguntando, “¿Por dónde empiezo?”aquí está la hoja de ruta de su desarrollador:
- Patrones rápidos de maestría
Aprenda técnicas de cero disparos, pocos disparos y de cadena de pensamiento. - Practica con herramientas reales
Use GPT-4, Claude, Géminis o LLM de código abierto como LLAMA o MIRAL. - Construir una cartera de inmediato
Al igual que Github Repos pero con indicaciones que resuelven problemas reales. - Use marcos de inmediato
Discover Langchain, Crewai, Kernel semántico, piense en ellos como su nuevo frasco o django. - Probar, evaluar, optimizar
Aprenda métricas de evaluación rápida, refine con bucles de retroalimentación. La solicitud es iterativa.
Para mantenerse a la vanguardia en este cambio impulsado por la IA, los desarrolladores deben ir más allá de escribir código tradicional, deben aprender cómo diseñar, estructurar y optimizar las indicaciones. Maestro generativo ai con esto curso generativo de IA de Gran aprendizaje. Obtendrá una experiencia práctica para construir herramientas con alimentación de LLM, elaborar indicaciones efectivas e implementar aplicaciones del mundo actual utilizando Langchain y abrazando la cara.
Casos de uso reales que dan sus frutos
- Generar pruebas unitarias para cada función en su base de código
- Resumir informes de errores o comentarios de los usuarios En entradas listas para el desarrollo
- Crear asistentes de IA personalizados Para tareas como generación de contenido, soporte de desarrollo o interacción con el cliente
- Extraer datos estructurados de PDF desordenados, hojas de Excel o registros
- Escribe API sobre la moscasin arrogancia, solo una solicitud impulsada por la intención
Se solicita que los futuros reclutadores de habilidades estén buscando
Las empresas ya no preguntan “¿Sabes Python?”
Están pidiendo “¿Puedes construir con AI?”
La ingeniería rápida ya es una línea de pedido en las descripciones de trabajo. Los primeros usuarios se están convirtiendo Clientes potenciales de IA, constructores de herramientas y tomadores de decisiones. Esperar significa quedarse atrás.
¿Todavía no está seguro? Aquí está tu primera victoria.
Prueba esto ahora:
“Cree una función en Python que analice un CSV, filma filas donde la columna ‘estado’ está ‘fallado’ y emite el resultado a un nuevo archivo”.
- Pega eso en GPT-4 o Gemini Professional.
- Acabas de delegar una tarea de 20 minutos a una IA en menos de 20 segundos.
Ahora imagina qué más podrías automatizar.
¿Listo para aprender?
Información de maestría. Construya herramientas nativas de AI. Conviértete en el futuro.
Para ponerse a mano con estos conceptos, discover nuestras guías detalladas en:
Conclusión
No te reemplazan la IA, pero es posible que sea reemplazado por alguien que pueda indicarlo
La solicitud es el nueva capa de abstracción entre la intención humana y la inteligencia de la máquina. No es un truco. Es un Habilidad del desarrollador.
Y como cualquier habilidad, cuanto antes lo aprendas, más vale la pena.
La solicitud no es una tendencia pasajera, es un cambio basic en cómo interactuamos con las máquinas. En el mundo de AI-First, El lenguaje pure se convierte en códigoy la ingeniería rápida se convierte en la interfaz de la inteligencia.
A medida que los sistemas de IA continúan creciendo en complejidad y capacidad, la habilidad de la solicitud efectiva se convertirá en tan esencial como aprender a codificar fue en la década anterior.
Ya sea que sea ingeniero, analista o experto en dominio, dominar este nuevo lenguaje de IA será clave para mantenerse relevante en la period inteligente del software program.
Preguntas frecuentes (preguntas frecuentes)
1. ¿Cómo difiere la solicitud entre diferentes proveedores de LLM (como OpenAI, Anthrope, Google Gemini)?
Se han capacitado diferentes LLM en diferentes conjuntos de datos, con diferentes arquitecturas y estrategias de alineación. Como resultado, el mismo aviso puede producir diferentes resultados en todos los modelos. Algunos modelos, como Claude o Gemini, pueden interpretar indicaciones abiertas con más cautela, mientras que otros pueden ser más creativos. Comprender la “personalidad” del modelo y ajustar el aviso en consecuencia es esencial.
2. ¿Se puede utilizar la solicitud para manipular o explotar modelos?
Sí, los LLM mal alineados o inseguros pueden ser vulnerables a ataques de inyección inmediatos, donde las entradas maliciosas anulan el comportamiento previsto. Es por eso que el diseño y la validación seguros se están volviendo importantes, especialmente en aplicaciones como asesoramiento authorized, atención médica o finanzas.
3. ¿Es posible automatizar la creación rápida?
Sí. La promoción automática, o la generación rápida a través de metamodelos, es un área emergente. Utiliza LLM para generar y optimizar las indicaciones automáticamente en función de la tarea, reduciendo significativamente el esfuerzo guide y mejorando la calidad de la salida con el tiempo.
¿Cómo se mide la calidad o el éxito de un aviso?
La efectividad rápida se puede medir utilizando métricas específicas de tareas, como la precisión (para la clasificación), la puntuación BLU (para la traducción) o la evaluación humana (para resumen, razonamiento). Algunas herramientas también rastrean la consistencia de respuesta y la eficiencia del token para el ajuste del rendimiento.
P5: ¿Hay consideraciones éticas al solicitar?
Absolutamente. Las indicaciones pueden obtener inadvertidamente salidas sesgadas, dañinas o engañosas dependiendo de la redacción. Es essential seguir prácticas éticas de ingeniería rápida, incluidas auditorías de equidad, lenguaje inclusivo y validación de respuesta, especialmente en dominios sensibles como la contratación o la educación.
