Los mejores prompts de ChatGPT y Claude para desarrolladores proporcionan al modelo tres cosas: el código real, una tarea clara y un formato de salida definido. Ese es todo el secreto para que una sesión con un GPT de programación o un ingeniero de software de AI sea útil. "Revisa mi código" produce un resumen cortés. "Revisa este diff en busca de errores y problemas de seguridad, enumera los hallazgos por gravedad con números de línea y no reescribas el archivo" te da algo que puedes aplicar. A continuación encontrarás 30 prompts para desarrolladores, organizados en seis grupos: revisión y calidad del código, pruebas, refactorización y rendimiento, documentación y descripciones de PR, frontend y backend y DevOps. No dependen del lenguaje y usan marcadores de posición [language], con algunas versiones para Python y TypeScript cuando los detalles importan.
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Cómo usar estos prompts
Copia un prompt, sustituye los [brackets] y pega el código o el diff justo después. Dos hábitos marcan una gran diferencia. Primero, pega siempre el artefacto real: la función, el rastreo de la pila, el diff o el esquema. Una descripción del código no es el código. Segundo, indica qué quieres recibir: un diff, una tabla, una lista numerada o un archivo. Los modelos tienden a responder con prosa; rara vez es lo que quieres.
Si usas Claude Code, los prompts siguen funcionando tal como están escritos, pero muchos se guardan mejor como un comando de barra o un Skill para que no tengas que volver a escribirlos. Hay una sección breve sobre esto más abajo y otra más extensa en nuestra guía sobre Skills de Claude Code.
Revisión y calidad del código (prompts 1 a 5)
Los prompts de revisión funcionan mejor con un diff que con un archivo completo. Pide que los hallazgos se agrupen por gravedad para poder omitir las notas de estilo cuando tengas poco tiempo.
Prompt 1: revisión sénior por gravedad
Revisa este diff de [language] como un ingeniero sénior. Agrupa los hallazgos en: errores, seguridad, rendimiento, mantenibilidad y estilo. Para cada hallazgo, indica la referencia de línea, el problema en una frase y la solución. No reescribas todo el archivo. Si no encuentras nada en una categoría, indícalo. Diff: [paste diff]
Prompt 2: revisión centrada únicamente en la seguridad
Revisa este código de [language] solo en busca de problemas de seguridad: inyección, deserialización insegura, falta de validación de entradas, secretos en el código, configuraciones predeterminadas inseguras y riesgos de dependencias. Para cada hallazgo, indica el riesgo, cómo podría explotarse en una línea y la versión más segura. Código: [paste code]
Prompt 3: Explica el cambio a un revisor
Soy el autor de estas diferencias. Escribe las notas de revisión que debería adjuntar para que un revisor las entienda rápidamente: qué cambió, por qué, qué debe revisar primero, qué queda intencionadamente fuera del alcance y cómo lo probé. No superes las 150 palabras. Diferencias: [pega las diferencias]
Prompt 4: Encuentra el error latente
Este código de [language] funciona en la ruta principal, pero sospecho que hay un error en los casos extremos. Analízalo con estas entradas: entrada vacía, null o None, entrada muy grande, llamadas simultáneas y una dependencia que falla. Para cada una, di qué sucede y si es correcto. Código: [pega el código]
Prompt 5: Revisión de tipos y lint de Python
Revisa este módulo de Python para comprobar el tipado y la corrección. Añade o corrige las sugerencias de tipos, señala todo lo que mypy en modo estricto rechazaría, indica los argumentos predeterminados mutables, los excepts generales y los recursos sin cerrar. Devuelve el módulo corregido y una lista con viñetas de los cambios realizados. Código: [pega el código]
Pruebas (prompts del 6 al 10)
Pídele al modelo que enumere los casos antes de escribir las pruebas. Es mucho más fácil detectar un caso que falta en una lista de cinco líneas que en 200 líneas de código de prueba.
Prompt 6: Pruebas unitarias con la lista de casos primero
Escribe pruebas unitarias para esta función de [language] usando [marco de pruebas]. Antes del código, enumera todos los casos que cubrirás: ruta principal, límites, rutas de error y entradas no válidas. Después, escribe las pruebas. Usa nombres descriptivos que se lean como oraciones. Función: [pega el código]
Prompt 7: Prueba de regresión a partir de un error
Aquí tienes un informe de error y la corrección. Escribe una prueba de regresión que falle con el código antiguo y pase con el nuevo, usando [marco de pruebas]. Pon a la prueba el nombre del error. Error: [describe el error]. Diferencias de la corrección: [pega las diferencias]
Prompt 8: Pruebas antes de un cambio arriesgado
Estoy a punto de cambiar [lo que estás cambiando] en [archivo o módulo]. Enumera las pruebas que debería tener preparadas antes de tocarlo, ordenadas según la probabilidad de detectar una rotura. Marca cuáles ya existen basándote en este archivo de pruebas: [pega el archivo de pruebas]
Prompt 9: Prueba de integración en TypeScript
Escribe una prueba de integración en TypeScript usando [Vitest o Jest] para este controlador de API. Simula solo el límite externo ([base de datos, cliente HTTP, cola]), no los módulos internos. Cubre una llamada exitosa, un error de validación y un tiempo de espera agotado del servicio ascendente. Controlador: [pega el código]
Prompt 10: Revisión de pruebas
Revisa estas pruebas. Dime qué afirmaciones son débiles (comprobar valores de verdad, usar solo instantáneas o probar el simulacro en lugar del código), qué casos faltan y qué pruebas son redundantes. Sugiere las tres adiciones de mayor valor. Pruebas: [pega las pruebas]
Refactorización y rendimiento (prompts del 11 al 15)
Los prompts de refactorización necesitan una restricción estricta: el comportamiento no debe cambiar. Indícalo explícitamente y solicita los cambios como una lista para poder revisarlos uno por uno.
Prompt 11: Refactorización que conserva el comportamiento
Refactoriza este código [language] para mejorar su legibilidad sin cambiar su comportamiento. Mantén idéntica la interfaz pública. Enumera cada cambio en una línea con el motivo antes del código. Señala cualquier elemento que parezca un error, pero no lo corrijas silenciosamente; indícalo por separado. Código: [paste code]
Prompt 12: Dividir una función larga
Esta función es demasiado larga. Divídela en funciones más pequeñas con nombres claros, cada una dedicada a una sola tarea. Muestra primero la nueva estructura como esquema (nombres de las funciones y propósito en una línea) y después el código. No introduzcas nuevas abstracciones a menos que se utilicen al menos dos veces. Código: [paste code]
Prompt 13: Encontrar el problema de rendimiento
Este código [language] es lento con [size of input]. Identifica el cuello de botella probable, estima su complejidad y propone una solución. Explica la compensación de la solución (memoria, legibilidad, riesgo para la corrección). No hagas microoptimizaciones; encuentra el problema principal. Código: [paste code]. Resultado del perfilado, si lo hay: [paste]
Prompt 14: Reescritura para mejorar el rendimiento en Python
Reescribe esta función de Python para mejorar su rendimiento. Prefiere las funciones integradas, las comprensiones, los generadores y la biblioteca estándar en lugar de bucles escritos manualmente. Mantén la misma firma y el tipo devuelto. Muestra el antes y el después, y describe cómo establecerías una comparativa con timeit. Código: [paste code]
Prompt 15: Eliminar duplicación
Aquí hay dos o más fragmentos de código que parecen similares. Dime si deberían compartir una implementación o mantenerse separados (y por qué). Si deberían compartir una, escríbela y muestra cómo cambia cada punto de llamada. Código A: [paste]. Código B: [paste]
Documentación y descripciones de PR (prompts 16 a 20)
La documentación es el trabajo que se omite con más frecuencia. Estos prompts tardan diez segundos y producen algo que un nuevo miembro del equipo realmente puede usar.
Prompt 16: Descripción de PR
Escribe una descripción de pull request para este diff. Secciones: Resumen (dos frases), Qué ha cambiado (viñetas), Por qué, Cómo probarlo (pasos), Riesgos y reversión. Lenguaje sencillo, sin tono publicitario. No inventes contexto que no te haya dado. Diff: [paste diff]. Ticket: [ticket link or summary]
Prompt 17: Docstrings y comentarios
Añade docstrings a cada función y clase pública de este archivo [language] siguiendo el estilo [Google, NumPy, JSDoc o el estándar que uses]. Documenta los parámetros, los valores devueltos, los errores generados y un ejemplo de cada uno. No añadas comentarios que repitan el código. Archivo: [paste code]
Prompt 18: README para un módulo
Escribe una sección de README para este módulo: qué hace, cuándo usarlo, un ejemplo mínimo funcional, las opciones de configuración en una tabla y los errores comunes. Manténla por debajo de 300 palabras. Código: [paste code or public API]
Prompt 19: Documentación del endpoint de API
Genera documentación de referencia para este endpoint: método, ruta, requisito de autenticación, parámetros de la solicitud con sus tipos y si son obligatorios, un ejemplo de solicitud, un ejemplo de respuesta correcta y todas las respuestas de error con su causa. Fuente: [paste route or controller]
Prompt 20: Registro de decisión de arquitectura
Escribe un ADR para esta decisión. Secciones: Contexto, Decisión, Alternativas consideradas (con el motivo por el que se rechazó cada una), Consecuencias. Una página como máximo. Decisión: [describe]. Alternativas: [list]. Restricciones: [list]
Frontend (prompts del 21 al 25)
Los prompts de frontend deben indicar el framework y el modelo de renderizado. «React» por sí solo no es suficiente cuando la respuesta difiere entre un componente de cliente y un componente de servidor.
Prompt 21: Revisión de componentes
Revisa este componente de [React, Vue, Svelte] en busca de: renderizados innecesarios, estado que debería derivarse, claves faltantes, efectos que deberían ser controladores de eventos y props que filtran detalles de implementación. Proporciona una solución para cada problema. Componente: [paste code]
Prompt 22: Revisión de accesibilidad
Audita este marcado y código del componente para comprobar la accesibilidad: elementos semánticos, etiquetas, orden del foco, operabilidad con el teclado, tokens de contraste de color y uso incorrecto de ARIA. Enumera los problemas indicando el criterio de WCAG que incumple cada uno y proporciona el código corregido. Código: [paste code]
Prompt 23: Tipos de TypeScript para una respuesta de API
Aquí tienes una respuesta JSON de ejemplo de [endpoint]. Escribe los tipos de TypeScript correspondientes. Usa uniones discriminadas cuando un campo cambie de forma, marca correctamente los campos opcionales y añade un validador en tiempo de ejecución con [Zod or your library] que coincida con los tipos. JSON: [paste sample]
Prompt 24: Depuración del diseño CSS
Este diseño falla en [viewport or condition]. Aquí están el HTML y el CSS. Explica en términos sencillos qué lo causa y luego proporciona el cambio mínimo de CSS para corregirlo. Prefiere diseños modernos (grid, flex, consultas de contenedor) en lugar de soluciones improvisadas. Código: [paste code]
Prompt 25: Decisión sobre la gestión del estado
Necesito gestionar [describe state] en una aplicación de [framework] de [size]. Compara mantenerlo local, elevarlo al contexto y usar [store library]. Recomienda una opción para este caso con sus motivos y muestra el esqueleto del enfoque recomendado.
Backend y DevOps (prompts del 26 al 30)
Los prompts de backend e infraestructura se benefician de indicar el entorno: la base de datos, la versión del runtime, el proveedor de servicios en la nube y qué no debe dejar de funcionar.
Prompt 26: Revisión del diseño de una API
Revisa este diseño de API para comprobar su coherencia y corrección: nombres de recursos, métodos HTTP y códigos de estado, paginación, formato de errores, idempotencia de las escrituras y versionado. Devuelve una tabla con el problema, por qué importa y la solución. Especificación o rutas: [paste]
Prompt 27: Revisión de consultas y esquemas de bases de datos
Revisa este esquema de [database] y estas consultas. Señala los índices que faltan, los patrones N+1, las columnas anulables que no deberían serlo y las consultas que no escalarán más allá de [rows]. Sugiere una migración para cada cambio del esquema. Esquema: [paste]. Consultas: [paste]
Prompt 28: Refuerzo de la seguridad de un Dockerfile
Revisa este Dockerfile. Reduce el tamaño de la imagen, fija las versiones, usa un usuario que no sea root, separa las etapas de compilación y ejecución, y haz que la caché de capas sea eficaz. Devuelve el Dockerfile mejorado con un comentario en cada línea modificada. Dockerfile: [paste]
Prompt 29: Depuración de un pipeline de CI
Este pipeline de [GitHub Actions, GitLab CI, other] falla de forma intermitente. Aquí están la configuración y un registro de error. Identifica la causa más probable, dime cómo confirmarla y proporciona la solución. Si se trata de una prueba inestable en lugar del pipeline, dilo. Configuración: [paste]. Registro: [paste]
Prompt 30: Informe post mortem de un incidente
Redacta un informe post mortem sin culpabilizar a nadie a partir de estas notas. Secciones: Resumen, Impacto, Cronología, Causa raíz, Qué salió bien, Qué salió mal, Acciones con responsables. Mantén un tono factual, sin especulaciones más allá de lo que respaldan las notas. Notas: [paste incident notes]
Dónde colocar esto en Claude Code
Si usas Claude Code, volver a escribir el prompt 1 en cada revisión es una pérdida de tiempo. Claude Code te ofrece tres lugares donde guardar instrucciones, y cada uno se adapta a un tipo diferente de prompt.
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CLAUDE.md es para reglas que deben aplicarse en todas las sesiones de un repositorio: el lenguaje, el framework de pruebas, la guía de estilo y "nunca hagas commit de secretos". Corto, siempre activo y sin argumentos.
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Los comandos de barra (archivos en
.claude/commands/) sirven para tareas repetibles que activas bajo demanda: /review, /pr-description, /tests. Los prompts 1, 6 y 16 son comandos de barra naturales.
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Skills se utilizan para el comportamiento completo de un rol: cómo piensa un revisor de código, qué escala de gravedad usa y cómo estructura un plan de pruebas un ingeniero de QA. Un skill es un archivo .md con un flujo de trabajo, estándares y ejemplos que el modelo carga cuando la tarea coincide. Consulta la colección de skills de Claude Code y nuestros ejemplos de skills de Claude para ver cómo es uno bueno.
La regla general: si es una línea, ponla en CLAUDE.md. Si es un prompt que ejecutas a menudo, conviértelo en un comando de barra. Si es un rol que requiere criterio, conviértelo en un Skill.
De tarea a prompt y de prompt a Skill
Si quieres los prompts en un paquete
Todo lo anterior se puede copiar gratis. Si prefieres un conjunto más amplio y organizado, con variantes por lenguaje y rol, hay dos opciones:
Biblioteca de prompts técnicos y de desarrollo ($21): una biblioteca estructurada de prompts para desarrolladores, sobre revisión, pruebas, depuración, documentación y arquitectura, organizada por tarea para que encuentres el adecuado en segundos. Forma parte del catálogo más amplio de prompts de ChatGPT.
Paquete de Agents de programación - Los 5 Agents de programación con AI ($99): cinco Skills de Agents de programación en una sola compra, que abarcan revisión, desarrollo, pruebas, backend e infraestructura, para equipos que quieren tener configurado todo el flujo de trabajo en lugar de un solo rol.
Todas las Skills son compras únicas, se entregan como un archivo de Skill .md con un README y funcionan en Claude (incluido Claude Code), ChatGPT como un GPT personalizado, Gemini como un Gem y Copilot. Hay una garantía de devolución del dinero de 30 días, sin preguntas.
Preguntas frecuentes
¿Funcionan estos prompts igual en ChatGPT y Claude?
Sí. Todos los prompts de aquí son texto sin formato y no usan sintaxis específica de ningún modelo. Claude suele gestionar bien los archivos largos pegados y las refactorizaciones de varios pasos; ChatGPT es rápido para funciones aisladas y pruebas pequeñas. La redacción no cambia; lo que cambia es cuánto contexto puedes pegar de una vez.
¿Debería pegar todo el archivo o solo la función?
Pega la unidad más pequeña que contenga el problema completo. Para un error, es la función junto con el punto de llamada y el seguimiento de la pila. Para una revisión, es el diff. Para una refactorización, es el módulo. Pegar un repositorio entero sin una pregunta concreta produce comentarios genéricos.
¿Cuál es la diferencia entre un prompt y una Skill?
Un prompt es una instrucción puntual que escribes cada vez. Una Skill es un archivo .md con tu rol, estándares y flujo de trabajo que el modelo carga una vez, para que cada respuesta siga ya tus convenciones. Las Skills de KissMySkills funcionan en Claude y Claude Code, como un GPT personalizado de ChatGPT, un Gem de Gemini o en Copilot, e incluyen una garantía de devolución del dinero de 30 días.
¿Estos prompts son solo para Python?
No. Cada prompt usa un marcador de posición [language]. Algunos ejemplos mencionan Python o TypeScript porque son las solicitudes más comunes, pero puedes sustituirlos por Go, Rust, Java, C# o cualquier otra cosa, y la estructura se mantiene.
¿Puedo poner estos prompts directamente en Claude Code?
Sí. Las reglas breves y siempre activas pertenecen a CLAUDE.md, las tareas repetibles pertenecen a un comando de barra en .claude/commands, y el comportamiento completo de un rol pertenece a una Skill. La sección anterior sobre dónde deben ir los prompts en Claude Code explica cuál es cuál.
En resumen
Los buenos prompts para desarrolladores son aburridos: entrada real, una tarea y un resultado indicado. Los 30 anteriores cubren el trabajo diario de revisión, pruebas, refactorización, documentación, frontend, backend y DevOps, y funcionan igual en ChatGPT y Claude. Úsalos tal como están escritos o convierte los que ejecutas a diario en un comando de barra o una Skill para dejar de volver a escribirlos.
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