Por qué está escrito así
Al pedirle a una IA que escriba SQL, el problema más habitual es recibir una consulta que falla al instante con un error de "columna no encontrada". Si no proporcionas el esquema de la tabla, la IA inventará nombres genéricos como orders.order_date o users.is_active. Como la sintaxis es impecable, parece correcta a simple vista y solo descubres el error tras pegarla en tu gestor.
Por ello, el contexto representa la mitad de este prompt. Al pegar las columnas o las sentencias CREATE TABLE, la IA no necesita inventar nombres. Indicar el motor de base de datos también es crucial: las funciones de fecha o texto varían según el sistema, y especificarlo reduce drásticamente las consultas no ejecutables.
La instrucción de preguntar antes de responder evita métricas incorrectas. Una frase como "ventas del mes pasado" no aclara si la fecha base es la creación o el pago, ni si se deben restar cancelaciones. Sin preguntas de aclaración, la IA asumirá un criterio en silencio y el error solo se detectará tras entregar el informe. Limitarlo a 3 preguntas evita que la conversación se vuelva interminable.
En cuanto al formato, la tabla de "Interpretación · Columnas utilizadas" funciona como un mecanismo de verificación rápida. Si solo recibes código SQL, tendrías que analizarlo a fondo para verificar las condiciones; con un resumen en texto claro, puedes cotejar la lógica en segundos. Envolver el esquema en """ evita que los comentarios dentro de las definiciones de tabla se confundan con instrucciones.
¿Términos desconocidos? Consulta Aha AI: hallucination, prompt
Comparado con un mal ejemplo
Escribe un SQL para saber cuántos clientes compraron más de dos veces el mes pasado.
La IA asumirá nombres genéricos como orders y users, e inventará columnas como order_date. Al ejecutarlo obtendrás un error o, peor aún, un número incorrecto que incluye pedidos cancelados sin que te des cuenta. Como no explica qué criterio usó para definir "el mes pasado", no puedes confiar en el resultado.
Variaciones
Borrador rápido sin preguntas previas
Genera una consulta SQL para {{base de datos}} utilizando únicamente la estructura de tabla proporcionada a continuación para calcular "{{información deseada}}". No me hagas preguntas: asume el criterio más prudente ante cualquier ambigüedad y documenta todas tus suposiciones como comentarios al inicio de la consulta.
""" {{estructura de tabla}} """
Úsalo cuando no tengas tiempo para un diálogo paso a paso. En lugar de preguntar, documenta las suposiciones en los comentarios para que sepas qué ajustar después.
Cuando el resultado parece inflado o anormal
He ejecutado una consulta en {{base de datos}} con la siguiente estructura de tabla para calcular "{{información deseada}}", pero el resultado obtenido es mucho más alto de lo esperado. Analiza y lista los puntos donde los valores podrían haberse inflado debido a JOINs, filas duplicadas o valores NULL, y proporciona consultas de validación para comprobar cada caso.
""" {{estructura de tabla}} """
Cuando una agregación falla, suele deberse a la multiplicación de filas por un JOIN incorrecto. Obtener consultas de validación te permite comprobar y corregir los datos metódicamente.
Notas por modelo
No ejecutes la consulta generada directamente en la base de datos de producción; pruébala primero con un usuario de solo lectura. Si el recuento no coincide con lo esperado, retira condiciones una por una para aislar rápidamente el origen del error.
Prompts relacionados
Última actualización 2026-09-02 · ¿Has visto un error? Avísanos