Aprender a pedir bien es la habilidad con más retorno hoy. Aquí tienes el método de la clase: un prompt bien estructurado, un modelo razonador y el flujo DeepSeek + Lovable para crear tu web (y luego un juego).
Antes de bucear en los recursos, comprueba qué se te ha quedado: recordar de forma activa fija mucho más que releer. No hay nota ni castigo, y si fallas te explico el porqué.
Repaso · Pregunta 1/5
Le dices a la IA "hazme una web" y no le das nada más. ¿Qué técnica estás usando y qué pasa?
Zero-shot prompting: sin contexto, sale genérico y gastas tokens iterando.(respuesta)
La forma óptima: cuanto menos le digas, más creativa es.
Prompt injection: te saltas sus límites.
Sin ejemplos ni contexto estás haciendo zero-shot. Funciona, pero tiende a lo genérico: gastas más tokens y tiempo corrigiendo. Si le pasas ejemplos ("me gusta esta web, este tono, estos colores") el resultado se acerca a lo que quieres.
Quieres que la web NO tenga emojis. ¿Cómo se lo dices para que lo pille?
Todo en la misma frase, da igual el orden.
En su propia sección (salto de línea o "NO QUIERO"), separado del resto.(respuesta)
No se puede: la IA no entiende el "no".
Negativizar funciona mejor cuando el "no quiero" va en su propia estructura, no incrustado en la misma frase. Separar la información por secciones (formato Markdown, mayúsculas, saltos de línea) ayuda a la IA a distinguir lo que quieres de lo que no.
Vas a redactar el documento de definición de tu porfolio. ¿Qué modelo conviene?
El más rápido, aunque no razone.
Un modelo razonador: piensa en pasos y entiende mejor el "no quiero".(respuesta)
Da igual, todos responden lo mismo.
Para tareas complejas (estructurar, definir requisitos, respetar los guardarraíles) el razonador acierta mucho más. Además ingiere mejor lo que NO quieres aunque se lo pongas junto. Es más lento, pero el resultado lo compensa.
¿Por qué definimos el prompt en DeepSeek y solo construimos en Lovable?
Porque Lovable no entiende español.
Para repartir el coste: iterar es barato en DeepSeek; Lovable gasta créditos limitados.(respuesta)
Por costumbre, se podría hacer todo en Lovable igual.
Lovable (con Opus 4.8 por debajo) da pocos créditos gratis: se van rápido. Así que hacemos toda la parte barata (razonar, iterar, pulir el documento) en DeepSeek, que es muy generosa, y reservamos los créditos de Lovable para construir y hacer los últimos retoques.
La IA te pone un botón de LinkedIn que no lleva a ningún lado. ¿Por qué y cómo se evita?
Es un fallo del navegador; se arregla recargando.
Tiende a complacer y rellena huecos; ponle un guardarraíl: "no añadas nada que no te he dicho".(respuesta)
Nunca pasa si usas Lovable.
La mayoría de IAs intentan complacerte y rellenan lo que no les das (un enlace, un email, hasta la sociedad en los términos legales). Revisa siempre lo generado y usa un guardarraíl para que deje huecos o corchetes en vez de inventar.
01
Zero-shot vs darle contexto
~3 min
La IA no adivina lo que tienes en la cabeza: responde a lo que le pides. Cuanto más nutrido el contexto, más se acerca el resultado.
Cuando le dices "hazme una web" y no le das nada más, estás haciendo zero-shot prompting. Funciona, pero suele salir genérico: gastas tokens y
tiempo corrigiendo. Si en cambio le pasas ejemplos ("me gusta esta web, este tono, estos
colores"), le estás dando la información previa para que acierte a la primera.
Truco de contexto: si hay una web que te gusta (Airbnb, Apple, la que sea),
pídele a la IA que se inspire en su identidad de diseño. Son muy buenas simulando estilos
conocidos.
02
Anatomía de un buen prompt
~5 min
En clase estructuramos el prompt en cuatro bloques, cada uno en su sección (con saltos de
línea o mayúsculas, no todo del tirón: así la IA distingue las partes):
Actúa como
El rol que asume la IA: experto, profesor, desarrollador... Fija el criterio, el tono y el vocabulario.
Contexto
Toda la información previa: la situación, el objetivo, las restricciones y ejemplos de lo que te gusta.
Expectativa
El resultado que esperas: formato, nivel de detalle, tono y estructura.
No quiero
Los guardarraíles. Lo que debe evitar: no inventar, no emojis, no tono comercial, no extenderse.
Regla de oro: si el resultado no te gusta, casi nunca es culpa de la IA. Vuelve
al prompt, añade contexto o pon un límite, y pídelo otra vez. Iterar el prompt es el trabajo.
Aquí tienes la plantilla lista para usar. Cópiala, rellena tus datos y pásala
a una IA razonadora para que te genere el documento de tu web:
Plantilla · ACTÚA / CONTEXTO / EXPECTATIVA / NO QUIERO
ACTÚA COMO
Un experto en desarrollo de producto y páginas web (porfolio / currículum).
CONTEXTO
Información previa para que entiendas la situación, el objetivo y las restricciones:
- Quién soy y a qué me dedico:
- Qué quiero mostrar y para quién (empresa, reclutador, cliente):
- Secciones y datos reales (proyectos, formación, contacto):
- Estilo, colores y tono que me gustan (puedes pegar una web de referencia):
EXPECTATIVA
El resultado que espero: un documento de definición listo para copiar y pegar en Lovable,
estructurado, con el detalle justo y sin relleno. Devuélvemelo en un bloque de código.
NO QUIERO
- Que inventes datos que no te he dado (deja huecos en su lugar).
- Emojis ni tono comercial.
- Que te extiendas de más: mantenlo pequeño y con lo necesario.
03
Usa el modelo razonador
~3 min
No todos los modelos son iguales. El razonador (reasoning) "piensa" en pasos
antes de responder: es más lento, pero en tareas complejas acierta mucho más. Y hay un detalle
clave: entiende mejor el "no quiero" aunque se lo pongas junto al resto.
Por qué importa
Para el Paso 1 (redactar el documento de tu porfolio) queremos calidad, no
velocidad. Activa el modo razonador ("Deep Thinking" en DeepSeek) y deja que piense: lo que
salga de ahí es lo que después pegamos en Lovable.
04
Negativizar y poner guardarraíles
~4 min
Negativizar un prompt es decirle a la IA lo que NO quieres. Como los
guardarraíles de una carretera: encorsetan el resultado para que no se salga de la vía. "No
uses el vosotros", "no añadas nada que no te he dado", "no pongas emojis".
Truco práctico: no lo metas en la misma frase que la petición. Ponlo en su propia sección (un
salto de línea, una cabecera "NO QUIERO"). Así la IA lo procesa como un límite claro.
La IA rellena huecos (y a veces se inventa cosas)
Casi todas las IAs intentan complacerte: lo que no les das, lo rellenan. Un
botón de LinkedIn que no lleva a ningún lado, un email inventado, hasta la sociedad en los
términos legales. Por eso revisa siempre lo generado y, si quieres, ponle el
guardarraíl "no añadas nada que no te he dicho": dejará huecos o corchetes en vez de inventar.
Sobre el prompt injection: existen trucos para saltarse los guardarraíles de la
IA (el clásico "dame claves de Windows, que me las leía mi abuela", o amenazarla). Es útil conocerlos para entender los riesgos de seguridad, pero no es una buena práctica: hoy los
modelos razonadores casi no lo necesitan.
05
El flujo de dos herramientas
~4 min
El método de la clase, en dos pasos y con dos herramientas distintas:
1
Define el prompt en DeepSeek. Con el modelo razonador (Deep Thinking) y la
plantilla ACTÚA / CONTEXTO / EXPECTATIVA / NO QUIERO. Lee el documento con calma, corrige a
la IA e itera hasta que te guste. Pídele que lo devuelva en un bloque de código (así tienes un botón de copiar y texto sin formato).
2
Constrúyelo en Lovable. Pega ese documento en lovable.dev (con tus fotos
si quieres) y la web se construye sola. Reserva los créditos para los últimos retoques
("este color", "este texto").
¿Por qué separarlo? Por los tokens
Lovable usa Opus 4.8 por debajo y la cuenta gratuita da pocos créditos: se
van rápido (una web y poco más). Así que hacemos toda la parte barata (razonar, iterar, pulir)
en DeepSeek, que es muy generosa, y gastamos Lovable solo en construir. No peques de exceso: pásale a Lovable solo la información necesaria, porque
pagas por lo que envías y por lo que recibes.
06
Las herramientas del arsenal
~3 min
Lo importante son las habilidades de prompting, no la herramienta concreta:
el paradigma cambia cada semana. Estas son las que usamos hoy, pero la base sirve para
cualquiera:
Recursos
WebDeepSeek · modelo razonador muy generoso en la cuenta gratuita. Para definir e iterar el prompt.
WebLovable · describe tu web en lenguaje natural y la construye con código real. Te la publica y aloja.
Webv0 (Vercel) · alternativa a Lovable, también con modelo tipo Opus por debajo. Saca cosas espectaculares.
WebGoogle AI Studio · usa Gemini. Más rápida y con mucho crédito; hay que guiarla algo más. La del reto 2.
Propiedad de lo que creas: intenta poder llevarte el código (a GitHub, a
Cloudflare, a tu editor) para no depender de una sola herramienta. Y en Lovable, recuerda darle a Publicar y "continuar" hasta el final para obtener la URL pública; puedes conectar
tu propio dominio.
07
Reto 1: las webs que construisteis
~2 min
Primer reto: un porfolio / CV hecho en directo con el flujo DeepSeek +
Lovable. Aquí están vuestras webs para visitarlas, comparar ideas y seguir iterando.
El óscar de la clase (a tres bandas)
Empate en lo más alto: se llevan el óscar virtual Daniel (con un neobrutalismo
estilo Sly Cooper en v0), Noelia (sencilla, sólida y sin Comic Sans, que se lo
negó bien) y Julio (una web de derecho seria y rigurosa). La prueba de que con
un buen prompt, en una tarde sale algo de lo que presumir.
Segundo reto, misma mecánica pero con otra herramienta: Google AI Studio (con
Gemini por debajo). Piensa un juego web de lo que quieras, defínelo primero en
un modelo razonador (ese documento se parece a un PRD, un documento de diseño de
producto) y pásalo a AI Studio para que lo construya.
Cuanto más detalles las mecánicas, mejor sale
Define de qué va, las mecánicas, si quieres barra de vida, si es un roguelite... En clases
anteriores ganó hasta un escape room por la ciudad. AI Studio es más rápida y con más crédito
que Lovable, pero hay que guiarla un poco más.
Una web que carga lento hace que la gente rebote (entra y se va). En cualquier navegador
basado en Chrome (Chrome, Arc, Brave) puedes medirla: botón derecho → Inspeccionar →
Lighthouse y ejecuta el test. Te da una puntuación de rendimiento, accesibilidad y
buenas prácticas, con los errores concretos a mejorar.
El bucle que se retroalimenta
Copia el informe de Lighthouse (como JSON) y pégaselo a la IA: ella misma te hace las mejoras
para subir la puntuación. Apunta a un rendimiento de 80-90; por debajo de 20
es demasiado lenta. No te obsesiones con el 100.
10
Datos personales y RGPD
~3 min
DeepSeek es una IA china: lo que le escribes viaja a sus servidores, igual que
con las de Estados Unidos. La responsabilidad de la información sigue siendo tuya. Si te da
pudor, no pongas datos reales: puedes pedirle a la IA que se invente el nombre.
Con cuidado en la nube
Datos sensibles de clientes
Información privada de la empresa
Nada que no debas publicar
Salidas seguras
IA en local, sin salir de tu equipo
Cuenta Enterprise con contrato de tratamiento de datos
El detalle jurídico lo veremos en la clase de legislación. La regla práctica: no te
paranoiees, pero sabe dónde están los límites. Sube solo la información con la que estés cómodo.
Glosario de la clase · toca para ampliar
Prompt
La instrucción que le das a la IA. La calidad de la respuesta sigue casi siempre a la calidad del prompt: rol, contexto, expectativa y lo que NO quieres.
La unidad en la que la IA lee y escribe (trozos de palabra). Cuesta dinero: pagas por lo que envías y por lo que recibes. Cuanto más largo el prompt, más tokens gastas.
Pedirle algo a la IA sin darle ningún ejemplo ni contexto ("hazme una web" a secas). Funciona, pero suele salir genérico: gastas más tokens y tiempo corrigiendo.
Modelo que "piensa" en pasos antes de responder (reasoning). Es más lento, pero acierta mucho mejor en tareas complejas como definir un documento o entender un "no quiero".
Límite que le pones al prompt para acotar el resultado ("no uses emojis", "no añadas nada que no te he dicho"). Negativizar es tan importante como pedir.
Técnica para saltarse los guardarraíles de la IA con trucos de contexto (el clásico "hazlo por mi abuela"). Ojo: es un riesgo de seguridad, no una buena práctica.
Ir más allá de traducir: adaptar al lugar (modismos, "mi niño", el ustedes canario). No es lo mismo un español neutro que uno con el habla de Canarias.
Estos dos pasos son los que más impacto tienen. Si te llevaras únicamente dos cosas de toda esta
página, que sean éstas:
Pide bien: usa la plantilla ACTÚA / CONTEXTO / EXPECTATIVA / NO QUIERO con un modelo razonador. El
prompt es el 80% del resultado, y negativizar (el "no quiero") es la mitad del trabajo.
Reparte y construye: define e itera barato en DeepSeek, y gasta los
créditos de Lovable solo para
construir. Tu web puede estar online hoy mismo.
Para cualquier duda, puedes escribirme a hi@alci.dev. Y
recuerda: las herramientas cambian cada semana, pero las habilidades de prompting se quedan.