Actualizado: 2026- listado de CLI
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) representan una evolución de los lenguajes de programación convencionales, ya que permiten la interacción mediante lenguaje natural. A través de instrucciones o consultas formuladas por el usuario, estos modelos interpretan el contexto de la solicitud y procesan grandes volúmenes de información para generar respuestas coherentes.
Al recibir un comando, el modelo analiza patrones lingüísticos aprendidos durante su entrenamiento y produce respuestas basadas en el conocimiento contenido en sus datos de aprendizaje. Esta capacidad facilita la realización de tareas como análisis de información, generación de contenido, resolución de consultas y asistencia en procesos de investigación y toma de decisiones.
Aunque estos modelos son altamente avanzados, presentan limitaciones inherentes a su funcionamiento probabilístico y estadístico. En determinadas situaciones, pueden generar respuestas basadas en inferencias o patrones identificados en los datos de entrenamiento, lo que puede dar lugar a información imprecisa o no verificable si no se aplican mecanismos de control adecuados.
Por esta razón, es fundamental delimitar claramente su ámbito de ejecución mediante la definición de parámetros específicos para las entradas y salidas del sistema. La correcta estructuración de los datos de entrada, junto con reglas de validación y restricciones sobre el formato y contenido de las respuestas, permite reducir la generación de información errónea y mejorar la confiabilidad de los resultados obtenidos.
Comandos Avanzados Input para mejorar el resultado de los prompts
- eres un experto en programación
- eres un experto en redacción académica
Comandos avanzados inputs para delimitar la información utilizada
- Responde únicamente con información sustentada en las fuentes académicas.
- Utiliza las siguientes fuentes : Fuente 1, Fuente 2, .....
- Utiliza el siguiente modelo para la respuesta : <<Modelo>>
Comandos Avanzados Output para mejorar el resultado de los prompts
- Mostrar el resultado en un párrafo de hasta 100 palabras
- Mostrar el resultado en una tabla
- Mostrar en una lista
- Mostrar un resumen y un detalle
- Validación: Si no existe evidencia suficiente, indica "información no disponible" y cita las fuentes utilizadas.
- Restricciones: No infieras, no supongas, no completes información faltante.
Otra estrategia es aplicar los cambios en fases controladas
- Primero corrige la ortografía del texto
- Segundo dame sugerencias para mejorar la claridad
- Personaliza el texto para ser usado en FACEBOOK, y en un BLOG
Plantillas:
Rol: Actúa como especialista en [área de conocimiento].
Contexto: Utiliza únicamente la información proporcionada o fuentes académicas verificables sobre [tema].
Tarea: Realiza [acción específica].
Formato de salida: Presenta el resultado en [estructura requerida].
Para minimizar alucinaciones, se recomienda añadir dos parámetros adicionales: restricciones y criterios de validación. Las restricciones indican qué no debe hacer el modelo, mientras que la validación obliga a reconocer la ausencia de evidencia cuando corresponda
Las principales inteligencias artificiales disponibles actualmente son:
ChatGPT — Redacción, investigación, programación, análisis de datos e imágenes.
Gemini — Integración con Gmail, Drive, Docs y servicios de Google.
Claude — Especializado en análisis de documentos extensos, investigación y programación.
Microsoft Copilot — Integrado con Microsoft 365, Windows y herramientas empresariales.
Perplexity AI — Motor de búsqueda con respuestas basadas en fuentes verificables.
Grok — IA desarrollada por xAI con integración en la plataforma X.
DeepSeek — Modelo de código abierto orientado a razonamiento y programación.
Meta AI — Asistente de IA integrado en los productos de Meta.
Mistral AI — Modelos abiertos para empresas y desarrolladores.
Gemma — Familia de modelos abiertos desarrollados por Google.
CLI para programar en Terminal
El auge de las interfaces de línea de comandos impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM CLI) ha transformado por completo el desarrollo de software, permitiendo a los ingenieros programar, depurar y gestionar repositorios directamente desde la terminal. Entre las herramientas más destacadas de este ecosistema se encuentran Aider y Plandex, dos soluciones diseñadas para actuar como agentes autónomos de codificación que optimizan el flujo de trabajo técnico. Aider sobresale por su profunda integración con sistemas de control de versiones como Git, facilitando la edición simultánea de múltiples archivos y la automatización de confirmaciones de código con descripciones generadas por inteligencia artificial. Por otro lado, Plandex se posiciona como una opción robustas para tareas complejas y de gran envergadura, permitiendo la creación de planes estructurados que se ejecutan de manera segura en un entorno aislado (sandbox) antes de aplicarse al código de producción.
https://opencode.ai/
Go es una suscripción de bajo coste que te da acceso fiable a modelos de código abierto capaces para programación agéntica.
https://cursor.com/es/cli
Es una suscripción de 20$ para acceder a diversos modelos.
Listado general de CLI https://github.com/omarabid/cli-llm-coding
