Taller de Prompts
Por qué está escrito así
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Actúa como un desarrollador senior con amplia experiencia en revisiones de código y convenciones de nombres. En lugar de sugerir solo un nombre genérico, propón varias opciones y compara cómo se interpretaría cada una.
Estoy trabajando en {{idioma especificado}} y el nombre actual es {{nombre existente}}. Quiero que cualquier compañero que vea este código por primera vez entienda inmediatamente qué hace.
Lee la siguiente descripción y propón 5 opciones de nombres. No des 5 variaciones idénticas; asegúrate de que cada una tenga un matiz o enfoque diferente.
Organiza la respuesta en una tabla con las siguientes columnas: "Candidato · Qué da a entender este nombre a primera vista · Cuándo se vuelve confuso o inapropiado". Debajo de la tabla, recomienda una opción justificándola en dos frases. Al final, añade una línea indicando si existe algún caso en el que sea mejor mantener el nombre actual.
Por ejemplo, si la función "comprueba si se puede cancelar un pedido", las opciones con matices distintos serían: canCancelOrder (pregunta de sí/no) · validateOrderCancellation (da sensación de proceso de validación) · checkOrder (demasiado vago, no dice qué se revisa).
Respeta las convenciones de nomenclatura estándar de {{idioma especificado}}. No utilices abreviaturas crípticas (como mgr, tmp, proc). No incluyas funcionalidades que no estén descritas a continuación.
Descripción de lo que hace: """ {{descripción del trabajo}} """
- Rol Quién responde ×1
- Información Lo que la IA necesita saber ×3
- Trabajo Qué hacer y cómo ×1
- Resultado Qué recibes y con qué forma ×2
Si le pides a una IA que nombre una variable, casi siempre te dará una sola respuesta estándar. Aunque parezca correcta, no explica por qué eligió ese nombre ni qué alternativas había, dificultando saber si encaja con las reglas de tu equipo. Nombrar no consiste en encontrar una única respuesta correcta, sino en elegir qué matiz destacar; sin opciones para comparar, no se puede tomar una buena decisión.
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El núcleo de este prompt es fijar el formato en una tabla. La columna "Qué da a entender..." obliga a evaluar la impresión que se lleva alguien que ve el código por primera vez, no la intención original del autor. La columna "Cuándo se vuelve confuso..." ayuda a descartar nombres que ahora parecen correctos, pero que se volverán engañosos si la lógica crece ligeramente (como nombrar fetchUser a algo que luego también lee de la caché).
Incluir un ejemplo es clave porque pedir "diferentes enfoques" suele ser ambiguo. Sin ejemplos, la IA suele devolver variantes casi idénticas como getX, getXData o getXInfo. Al mostrar tres alternativas con enfoques distintos, se fija un estándar de variedad.
Las restricciones evitan dos problemas comunes. Si no especificas el lenguaje, podrías terminar con estilos mixtos como getUserList en Python. Si no prohíbes abreviaturas, sugerirá cosas como procMgr solo por ser cortas. Además, la instrucción de no inventar funciones no descritas es crítica para evitar nombres como andSendEmail que confundan a futuros desarrolladores.
¿Términos desconocidos? Consulta Aha AI: prompt, output-format
Comparado con un mal ejemplo
¿Qué buen nombre le puedo poner a una función que calcula el total del carrito?
Te sugerirá simplemente calculateTotalPrice. Es un nombre pasable, pero oculta que la función descarta productos sin stock o que aplica cupones. Al no haber alternativas con qué compararlo, se suele aceptar tal cual, provocando que meses después alguien tenga que releer todo el código preguntándose por qué el total calculado difiere de lo esperado.
Variaciones
Para nombrar archivos o carpetas
Úsalo cuando el problema no sea un nombre individual, sino la organización modular. Al pedir la estructura asumida, puedes comprobar de inmediato si encaja con la arquitectura del equipo.
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Quiero definir el nombre de archivo y la ubicación de carpetas para un nuevo módulo en un proyecto de {{idioma especificado}}. Lee la siguiente descripción, propón 3 candidatos y añade una línea por cada uno explicando qué estructura de directorios asume. Señala si existe riesgo de confusión con nombres comunes ya existentes.
""" {{descripción del trabajo}} """
Para refactorizar múltiples nombres a la vez
Ideal para limpiar código durante un refactor masivo. Forzar el filtrado previo evita propuestas innecesarias para identificadores que ya funcionan bien.
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A continuación tienes una lista de identificadores en un archivo de {{idioma especificado}}. Para cada uno, evalúa primero si se debe "mantener o cambiar". Solo para los que deban cambiarse, presenta una tabla con 2 nombres candidatos y la justificación. Al final, menciona si detectas inconsistencias en las convenciones de nombres a lo largo del archivo.
""" {{descripción del trabajo}} """
Notas por modelo
Si pegas algunos nombres habituales de tu repositorio, las sugerencias respetarán mejor las convenciones de tu equipo.
Si los resultados no te convencen y solo pides "otros nombres", la IA tenderá a dar ligeras variaciones de lo anterior. Es mejor elegir una dirección que te haya gustado e indicar: "Dame 5 opciones siguiendo exclusivamente este enfoque". Si pegas además algunos nombres habituales de tu repositorio, las sugerencias respetarán mejor las convenciones de tu equipo.
Última actualización 2026-09-02 · ¿Has visto un error? Avísanos