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NeuralSkills
Prompting

Prompt de Generacion de Codigo

Optimiza prompts especificamente para generacion de codigo con seguridad de tipos, manejo de errores y preparacion para produccion.

Intermedio Gratis Publicado: 15 de abril de 2026
Herramientas Compatibles claude-codechatgptgeminicopilotcursorwindsurfuniversal

El Problema

Los prompts genericos producen codigo generico — sin manejo de errores, sin tipos, sin casos limite, sin tests. La IA escribe codigo que funciona para el happy path pero se rompe en produccion. Necesitas prompts que especifiquen no solo que debe hacer el codigo, sino como debe manejar fallos, que tipos debe usar y que patrones debe seguir.

El Prompt

Escribe codigo [LENGUAJE] listo para produccion para: [DESCRIPCION DE LA TAREA]

REQUISITOS TECNICOS:
- Lenguaje/Runtime: [lenguaje y version]
- Framework: [framework y version si aplica]
- Sistema de tipos: [TypeScript estricto / Python type hints / etc.]
- Guia de estilo: [configuracion ESLint / PEP 8 / convenciones del proyecto]

REQUISITOS DE CODIGO:
- Incluir manejo de errores completo (try/catch, validacion, casos limite)
- Agregar comentarios JSDoc/docstring para funciones publicas
- Usar nombres de variables descriptivos (no letras sueltas excepto indices de bucle)
- Manejar entradas null/undefined/vacias de forma robusta
- Seguir [PATRON: funcional / OOP / reactivo]

FORMATO DE SALIDA:
- Solo codigo, sin explicaciones antes ni despues
- Incluir imports al inicio
- Comentarios inline solo para logica no obvia
- Si se necesitan tests: archivo de tests [jest / pytest / vitest] por separado

CONTEXTO:
[codigo existente relevante, tipos o firmas de API con las que este codigo debe integrarse]

Ejemplo de Salida

import { z } from "zod";

/** Esquema para validar la entrada de registro de usuario */
const RegistrationSchema = z.object({
  email: z.string().email("Formato de email invalido"),
  password: z.string().min(8, "La contrasena debe tener al menos 8 caracteres"),
  name: z.string().min(1, "El nombre es requerido").max(100),
});

type RegistrationInput = z.infer<typeof RegistrationSchema>;

/** Registra un nuevo usuario con validacion y verificacion de duplicados */
export async function registerUser(
  input: unknown,
  db: Database
): Promise<{ success: true; userId: string } | { success: false; error: string }> {
  const parsed = RegistrationSchema.safeParse(input);
  if (!parsed.success) {
    return { success: false, error: parsed.error.issues[0].message };
  }

  const existing = await db.users.findByEmail(parsed.data.email);
  if (existing) {
    return { success: false, error: "Email ya registrado" };
  }

  const hashedPassword = await hashPassword(parsed.data.password);
  const user = await db.users.create({
    ...parsed.data,
    password: hashedPassword,
  });

  return { success: true, userId: user.id };
}

Cuando Usar

Usa este skill para cualquier tarea de generacion de codigo que correra en produccion — endpoints de API, transformaciones de datos, funciones utilitarias o implementaciones de componentes. Es la diferencia entre obtener un boceto de codigo y obtener una implementacion desplegable.

Tips Pro

  • Proporciona definiciones de tipos existentes — pegar tus interfaces le da al modelo contratos exactos a seguir en vez de inventar los propios.
  • Especifica el patron de manejo de errores — “retornar tipo Result” vs “lanzar excepciones” vs “retornar null” produce codigo fundamentalmente diferente.
  • Pide el archivo de tests por separado — generar codigo y tests en el mismo prompt divide la atencion del modelo; encadenalos en su lugar.
  • Incluye tus reglas de linting — “sin tipos any, sin console.log, preferir const” previene los rechazos mas comunes en code review.