# Herramientas de Ingeniería de Prompts y Preparación de Entradas para LLM

Estructura prompts, estima tokens para OpenAI, Claude, Codex y DeepSeek, traduce prompts, limpia PDFs para anclar respuestas y revisa riesgos de prompt injection en un solo hub.

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- **Categoría:** theme

- **Palabras clave:** ingeniería de prompts, optimizador de prompts, preparación de entradas LLM, estimador de tokens, traductor de prompts, escáner de prompt injection, herramientas de prompts IA, revisión de seguridad de prompts

## Descripción general

Este hub reúne los pasos que ocurren alrededor de un prompt antes de enviarlo al modelo: reescribir una instrucción tosca en una estructura más clara, estimar el uso y costo de tokens, traducir prompts para uso multilingüe, preparar texto limpio de anclaje, revisar riesgos de prompt injection y entender el idioma, los datos o las expresiones que referencia el prompt.

## Herramientas

- Optimizador de prompts: Reescribe un prompt bruto en una versión más estructurada, puntúa claridad y ambigüedad y sugiere mejoras
- Estimador de Tokens de IA: Analiza idiomas mixtos y estima tokens para OpenAI, Codex, Claude y DeepSeek
- Traductor de Prompts: Traduce texto entre múltiples idiomas usando IA
- PDF a texto limpio para LLM: Extrae texto limpio de PDF para resumen, traduccion, embedding y otros flujos con LLM
- Escaner de prompt injection para PDF: Compara extracciones seguras e inseguras para detectar texto oculto, contenido fuera de pagina y otros riesgos en PDF
- Detector de Idioma AI: Detecta el idioma de fragmentos de texto y devuelve códigos de idioma usando IA
- Normalizador de Datos IA: Herramienta de normalización de formato de datos impulsada por IA que limpia inteligentemente y estandariza datos desordenados
- Solucionador de Matemáticas IA: Resuelve problemas matemáticos de imágenes usando modelos de visión IA con explicaciones paso a paso
- Explicador de Expresiones Regulares: Usa IA para desglosar expresiones regulares en explicaciones legibles

## Ejemplos

- Ejemplos de Ingeniería de Prompts: Ejemplos completos de ingeniería de prompts incluyendo plantillas, mejores prácticas y técnicas efectivas de comunicación con IA

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué significa aquí 'preparación de entradas para LLM'?

Cubre el trabajo previo a que el prompt llegue al modelo: estructurar y aclarar la instrucción, estimar el uso y costo de tokens, traducir o detectar el idioma, limpiar texto fuente para anclar la respuesta y revisar riesgos de prompt injection.

### ¿Estas herramientas reescriben mi prompt automáticamente?

El Optimizador de prompts puntúa claridad, integridad y ambigüedad, luego reescribe la instrucción en secciones Role, Task, Constraints y Few-shot, con una reescritura opcional asistida por IA para una versión más fuerte.

### ¿Qué proveedores de tokens son compatibles?

El Estimador de Tokens de IA reporta OpenAI, Codex, Claude y DeepSeek, y marca cada estimación como tokenizador offline exacto, API oficial del proveedor o heurística, para que sepas cuánto confiar.

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