Guion profesor · U02
El prompt como artefacto de ingeniería
Objetivo de la sesión
Sensibilidad al formato, pruebas, versionado y regresión.
Guion por bloques
Bloque 1 — Sensibilidad al formato (60 min)
Evidencia de Sclar et al.: separadores, mayúsculas y orden pueden mover el desempeño tanto como cambiar de modelo.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 2 — Conjuntos de prueba y variabilidad (60 min)
Casos difíciles, criterios automatizables, repeticiones y tamaño para detectar diferencias relevantes.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 3 — Versionamiento y regresión (60 min)
Prompt en el repo junto al código. Suites que corren al cambiar prompt o modelo.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 4 — Optimización sistemática (Taller 1) (60 min)
Evaluación 1: prompt versionado + batería de pruebas + análisis de sensibilidad.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Claves del taller (no proyectar)
Guardá el prompt en labs/09/u02/prompts/v1.md. Suite YAML de casos. Script que llama al endpoint local y reporta pass rate + varianza.
- Exigir batería de casos antes de “se ve bien”.
- Registrar modelo, temperatura y seed/config en el informe.
- Rechazar entregas sin tope de iteraciones/costo/tiempo en agentes.
Checklist cierre
- Articulación con la unidad siguiente / curso vecino.
- Recordar lectura previa de la próxima sesión.
- Recoger dudas sobre lab autónomo.
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