Prompting Patterns, pensando en como “piensan” los LLMs

Prompt Engineering fue un desastre de término, primero porque sembró la idea excluyente de que promptear a un LLM en un chat era para Ingenieros de Software, lo que es mentira obviamente. Y terminó convirtiéndose en una simplificación mecánica. Es muchísimo más rico, y potente, entender que resolver problemas con agentes implica usa serie diferente de mindsets a través de los que podemos obtener el mejor resultado en diferentes momentos del proceso, de forma consistente; todo esto partiendo del conocimiento de lo que es un LLM, aproximándolos desde luna Teoría de la Mente. CHAPTERS 00:00 Prompting patterns más allá de Prompt Engineering 07:28 Reasoning y teoría de la mente en los LLMs 20:02 Problem space, solution space y tipos de prompting 27:34 Lenguaje preciso para controlar modelos de lenguaje 31:21 Aprovechar lo que el modelo sabe sin limitarlo 41:32 Trust but verify y sistemas ricos en contexto 44:38 Exploración, subagentes y trazas de thinking 47:53 Navegar con el promedio aprendido por el modelo 52:24 Out of scope y alternativas al one-shot prompting 54:52 Brainstorm y Grill Me para planear con agentes 58:31 Pensamiento sistémico y principios fundamentales 1:03:50 Entender problemas y construir contextos útiles