Por qué está escrito así
Al pedir una guía de tono a ChatGPT, el error habitual es recibir adjetivos genéricos como "cercano pero profesional". Esas etiquetas no definen nada: unos redactarán de forma desenfadada, otros formal y cada cual usará emojis a su criterio. Este prompt está diseñado para obtener una lista operativa de lo que se debe y no se debe escribir.
Por eso se define el rol como un "director de copywriting que no usa adjetivos": es el primer filtro para forzar reglas aplicadas a frases concretas. En el tercer párrafo se divide la tarea, pidiendo solo la extracción de reglas. Si pides reglas y nuevo copy a la vez, el modelo se centrará en redactar y descuidará el análisis normativo.
La tabla incluye una columna de ejemplos extraídos directamente de los textos. Exigir citas reales evita que la IA caiga en generalidades vacías, ya que si una regla no existe en los textos originales, no podrá rellenar la celda.
El último párrafo obliga a una autoverificación. El sesgo más común es elevar una ocurrencia puntual a norma de marca; al marcarla como "Observación: 1 caso", queda a criterio humano validarla. La columna "Así NO se escribe" cumple el mismo fin: marcar los límites para que cualquier redactor nuevo sepa qué evitar, permitiendo además reutilizar esta tabla directamente en futuros prompts.
¿Términos desconocidos? Consulta Aha AI: few-shot, role-prompting
Comparado con un mal ejemplo
Crea una guía de tono y estilo para mi marca.
(Pegar algunas publicaciones de Instagram)
El resultado serán frases cliché como "tono cercano pero riguroso, combinando calidez y profesionalidad". En la práctica, esto no ayuda a tomar ninguna decisión al redactar. Además, se incluirán normas inventadas sin respaldo en los textos que pegaste.
Variaciones
Para auditar un texto nuevo con las reglas extraídas
Audita el siguiente texto tomando como referencia las reglas de tono de {{nombre de marca}} que definimos antes. No lo reescribas todavía; señala en una tabla las frases que incumplen las normas y el criterio infringido. Al final, muestra una versión corregida únicamente de las frases observadas.
""" {{texto existente}} """
Segunda fase para separar la extracción de normas de su aplicación práctica. Hacerlo todo a la vez diluye el control de calidad.
Cuando aún no tienes textos de referencia
{{nombre de marca}} acaba de crearse y no tiene publicaciones previas. El público objetivo es {{perfil de clientes}}.
Propón 3 direcciones de tono distintas. Para cada una, muestra 3 ejemplos con el mismo mensaje (un aviso operativo, un lanzamiento y una disculpa) para comparar la diferencia, y añade una línea indicando en qué situaciones conviene cada enfoque.
Si no hay textos previos, no hay reglas que extraer. Este enfoque compara tres opciones sobre un mismo contenido para poder elegir.
Notas por modelo
Si incluyes más de cinco textos, las características de los primeros pierden fuerza. Agrupa textos similares y envíalos en dos tandas.
Si incluyes más de cinco textos de golpe, los matices de los primeros tienden a diluirse. Es mejor reducir la muestra o agrupar textos similares en dos tandas. Una vez lista la tabla de reglas, pégala al inicio de futuros prompts para mantener un tono idéntico.
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Última actualización 2026-09-02 · ¿Has visto un error? Avísanos