Abadía: Esta es parte de nuestra serie Prompt Foundation, donde exploramos varios marcos de trabajo rápidos para diferentes grupos y casos de uso, por nuestra cuenta y con expertos.

Este es un volver a publicar del artículo de Stig en LinkedIn.

Introducción

En el dinámico mundo de la inteligencia artificial, la forma en que interactuamos con modelos de IA como ChatGPT puede tener un impacto significativo en los resultados que logramos. Para los arquitectos, gerentes y desarrolladores de software, dominar el arte de la ingeniería de indicaciones no es solo una habilidad, es una necesidad. Esta guía profundiza en nueve marcos de indicaciones estructurados y ofrece información sobre su aplicación y eficacia en varios escenarios tecnológicos.

Descripción general de los marcos

Stig ofrece una introducción práctica de los siguientes marcos:

Puede hacer clic en los marcos que le interesen en la tabla de contenidos para ver los ejemplos:

Tabla de contenido

• Introducción
• Descripción general de los marcos
  • APE (Acción, Propósito, Expectativa)
  • RAZA (Rol, Acción, Contexto, Expectativa)
  • COSTA (Contexto, Objetivo, Acciones, Escenario, …
  • TAG (Tarea, Acción, Meta)
  • RISE (Rol, Aporte, Pasos, Expectativa)
  • TRACE (Tarea, Solicitud, Acción, Contexto, Ejemplo…
  • ERA (Expectativa, Rol, Acción)
  • CUIDADO (Contexto, Acción, Resultado, Ejemplo)
  • ROSAS (Rol, Objetivo, Escenario, Objetivo esperado…
• Aplicaciones prácticas
• Conclusión
  • Llamada a la acción atractiva
• Acerca del autor

APE (Acción, Propósito, Expectativa)

Ejemplo de diseño orientado al dominio:

Acción: “Explique el concepto de raíces agregadas en el diseño impulsado por el dominio”.

Objetivo: “Para aclarar su papel en la gestión de la lógica del dominio”.

Expectativa:“Proporcione una explicación concisa con un ejemplo de codificación”.

Análisis: APE es excelente para buscar explicaciones claras y orientadas a un propósito, lo que lo hace ideal para comprender patrones de diseño complejos.

RAZA (Rol, Acción, Contexto, Expectativa)

Ejemplo para migración de mainframe:

Role:“Actúa como un experto en migración”.

Acción: “Describa los pasos para migrar un sistema mainframe basado en COBOL a una solución basada en la nube”.

Contexto: “Considerando un sistema bancario con altos volúmenes de transacciones”.

Expectativa: “Una guía paso a paso enfocada en minimizar el tiempo de inactividad”.

Análisis:RACE es particularmente eficaz para tareas que requieren conocimientos específicos del rol, como estrategias de migración detalladas.

COSTA (Contexto, Objetivo, Acciones, Escenario, Tarea)

Ejemplo de arquitectura basada en eventos:

Contexto:“En un entorno de microservicios”.

Objetivo: “Implementar una arquitectura basada en eventos”.

Comportamiento:“Detallar el proceso de configuración de un bus de eventos”.

Guión:“Manejo del procesamiento de datos en tiempo real.”

Tarea:“Diseñe un mecanismo de manejo de eventos escalable”.

Análisis:COAST ofrece un enfoque integral, perfecto para desafíos arquitectónicos multifacéticos.

TAG (Tarea, Acción, Meta)

Ejemplo de metodología ágil:

Tarea:“Adopte prácticas ágiles en el desarrollo de software”.

Acción:“Crea una plantilla de planificación de sprint”.

Meta:“Para agilizar el proceso de desarrollo y mejorar la colaboración en equipo”.

Análisis: TAG es sencillo y eficaz para tareas con un objetivo claro, como la implementación de metodologías específicas.

RISE (Rol, Aporte, Pasos, Expectativa)

Ejemplo de integración de sistemas heredados:

Role:“Como especialista en integración de sistemas”.

Aporte:“Información sobre sistemas heredados existentes y nuevas tecnologías”.

Pasos:“Describe el proceso de integración de sistemas heredados con API modernas”.

Expectativa:“Un plan de integración detallado con una interrupción mínima del sistema”.

Análisis:RISE sobresale en escenarios que requieren procesos paso a paso, ideal para integraciones complejas.

TRACE (Tarea, Solicitud, Acción, Contexto, Ejemplo)

Ejemplo de integración continua/implementación continua (CI/CD):

Tarea:“Configurar una canalización de CI/CD”.

Pedido:“Guíame a través del proceso de configuración”.

Acción:“Detallar cada etapa de la creación del pipeline.”

Contexto:“Para una aplicación web basada en Java”.

Ejemplo:“Incluya un archivo Jenkinsfile de muestra como referencia”.

Análisis:TRACE proporciona un enfoque detallado basado en ejemplos, beneficioso para tareas de configuración complejas.

ERA (Expectativa, Rol, Acción)

Ejemplo de seguridad en la nube:

Expectativa:“Desarrollar una estrategia de seguridad en la nube sólida”.

Role:“Como experto en seguridad en la nube”.

Acción:“Identificar medidas de seguridad clave para un entorno de nube híbrida”.

Análisis:ERA es eficaz para tareas centradas en resultados, particularmente en campos especializados como la seguridad en la nube.

CUIDADO (Contexto, Acción, Resultado, Ejemplo)

Ejemplo de migración de datos:

Contexto:“Pasar de una base de datos relacional a una base de datos NoSQL”.

Acción:“Explique el proceso de migración de datos”.

Resultado:“Garantice la integridad de los datos y minimice el tiempo de inactividad”.

Ejemplo:“Proporcionar un estudio de caso de una migración similar”.

Análisis:CARE es ideal para tareas en las que comprender el contexto y ver ejemplos pueden conducir a una mejor planificación y ejecución.

ROSES (Rol, Objetivo, Escenario, Solución esperada, Pasos)

Ejemplo de planificación de escalabilidad:

Role:“Como asesor de escalabilidad”.

Objetivo:“Plan para escalar una aplicación web de alto tráfico”.

Guión:“Se anticipa un aumento del 300% en el tráfico de usuarios durante el próximo año”.

Solución:“Una arquitectura escalable que mantiene el rendimiento”.

Pasos:“Esboce los cambios arquitectónicos necesarios”.

Análisis:ROSES es completo y detallado, adecuado para planificar y ejecutar proyectos de escalabilidad complejos.

Aplicaciones prácticas

Al adaptar estos marcos a conceptos de TI específicos, los profesionales de la tecnología no solo pueden optimizar sus interacciones con ChatGPT, sino también obtener conocimientos más profundos sobre temas complejos. Ya sea que se trate de comprender un patrón de diseño en el diseño impulsado por el dominio o de planificar una migración importante del sistema, estos marcos brindan un enfoque estructurado para obtener respuestas detalladas y relevantes de la IA.

Conclusión

Una ingeniería rápida y eficaz no consiste únicamente en dominar las herramientas de IA, sino en transformar la forma en que abordamos los desafíos complejos de TI. Al seleccionar estratégicamente el marco adecuado para cada tarea, los arquitectos, gerentes y desarrolladores de software pueden obtener información más profunda e interacciones más significativas con ChatGPT.

Llamada a la acción atractiva

Ahora, quiero centrarme en ustedes, las mentes innovadoras en el campo de la arquitectura y el desarrollo de software. Aquí les dejo una lista de cómo pueden participar activamente:

• Desafío aceptado: elige uno de los marcos y aplícalo a un problema o concepto actual en el que estés trabajando. ¿Cómo influyó el marco en el resultado?
• Comparte tu historia: publica tu experiencia en LinkedIn. ¿Qué marco elegiste? ¿Cuál fue la tarea y cómo respondió ChatGPT? Etiqueta tu publicación con #ChatGPTFrameworksChallenge para que todos podamos seguirlo y aprender unos de otros.
• Colabora y debate: comenta debajo de este artículo o en publicaciones compartidas con tus ideas. ¿Qué marco de trabajo te parece más eficaz? ¿Tienes sugerencias para realizar modificaciones o mejoras?
• Difunda el conocimiento: anime a sus colegas a aceptar el desafío. Cuanto más diversos sean nuestros escenarios, más rico será nuestro entendimiento colectivo.

Su participación no solo profundizará su propia comprensión, sino que también contribuirá a un creciente conjunto de conocimientos que puede beneficiar a toda la comunidad tecnológica. Exploremos juntos el potencial de la IA en el desarrollo de software y allanemos el camino para soluciones innovadoras.

Únete a la #ChatGPTFrameworksChallenge ¡Hoy y hagamos de la interacción con IA una piedra angular de nuestro conjunto de herramientas para resolver problemas!

Acerca del autor

Conozca a Stig Korsholm, un entusiasta de la tecnología y aficionado a la IA que ama sumergirse en las últimas tendencias e innovaciones en el mundo de la inteligencia artificial. Stig es actualmente el arquitecto de dominio principal en Bankdata y cuenta con una amplia experiencia en tecnología dentro del ámbito financiero y bancario.

Como autor invitado, Stig comparte sus conocimientos y experiencias únicas, haciendo que temas complejos sean accesibles y atractivos para todos. Con un don para combinar la tecnología con aplicaciones del mundo real, le apasiona ayudar a las empresas a aprovechar el poder de la IA para impulsar el éxito.

Cuando no está escribiendo o explorando nuevas tecnologías, puedes encontrarlo conectándose con otros innovadores y compartiendo ideas inspiradoras.

Conéctate con él en LinkedIn → aquí!