Habla el idioma nativo del modelo. 
 
 TL;DR: Cuando usted promete en inglés, se alinea con cómo la IA aprendió el código y gasta menos tokens. TL;DR: Cuando usted promete en inglés, se alinea con cómo la IA aprendió el código y gasta menos tokens. Disclaimer: Puede que hayas notado que el inglés no es mi lengua materna.Este artículo está dirigido a personas cuya lengua materna es diferente del inglés. Errores comunes Escribe su prompt en su idioma nativo (otro que el inglés) para una tarea técnica. Pide el complejo o En español, francés o chino. Reacciones Hooks Optimización de SQL Usted sigue su tren de pensamiento en su lengua materna. Usted asume que la IA procesa estos idiomas con la misma profundidad técnica que el inglés. Usted piensa que la IA moderna maneja todos los idiomas igualmente para tareas técnicas. Problemas solucionados El copiloto de AI se equivoca de la intención. La inteligencia artificial mezcla lenguaje y sintaxis. El asistente de IA genera soluciones más débiles. Uso de idiomas no ingleses y tú su ventana de contexto. Más Tokens residuos La traducción utiliza parte de los tokens disponibles en un prompt intermedio además de sus instrucciones. La IA podría malinterpretar términos técnicos que carecen de una traducción directa. Por ejemplo: “ “Se vuelve” “O” La IA entiende mal su intención o desperdicia tokens de contexto para desambiguar la instrucción. Callback retroalimentación Recuerdo Cómo hacerlo ️ 
 
 
 
 
 
 Define el problema con claridad. Traducir intenciones en inglés simple. Utilice frases cortas. Mantenga los nombres de las empresas en inglés para favorecer el polimorfismo. Nunca mezcle lenguajes dentro de una prompt (por ejemplo, "Haz una función que fetchUser()..."). Los beneficios Obtendrá un código más preciso. Más instrucciones en el mismo mensaje. Reduce las alucinaciones. Contexto La mayoría de los modelos de codificación de IA se entrenan principalmente en datos en inglés. El inglés representa más del 90% de los conjuntos de entrenamiento de IA. La mayoría de las bibliotecas y documentos utilizan el inglés. Los índices de referencia muestran una mayor precisión con las indicaciones en inglés. Mientras que los modelos son poliglotos, sus caminos de razonamiento para el código funcionan mejor en inglés. Referencias rápidas Bueno, muy rápido 🙂 Mejorá este código y hacelo más limpio
 Muy rápido 🙂 Refactor this code and make it cleaner
 Consideraciones ☀️ Debes evitar el slang. Debes evitar las prompts largas. Evite los idiomas mixtos. Los modelos parecen entender lenguajes mixtos, pero no es la mejor práctica. Algunos términos en inglés varían según la región. "Lorry" vs "truck". Tipo [X] Semi-automático Puedes pedirle a tu modelo que te avise si usas un idioma diferente, pero esto es overkill. Limitaciones ☀️ Usted puede usar otros idiomas para las explicaciones. Deberías preferir . Debe revisar el modelo de razonamiento de todos modos. Inglés para la generación de código Este consejo se aplica a los modelos de idiomas grandes como GPT-4, Claude o Gemini. Los modelos más pequeños y locales solo pueden entender el inglés de manera fiable. Tags ️ 
 
 estándares Nivel [x] Inicio Tipos relacionados 
 
 
 Comprometerse antes de que te apresures Revisión Diferencias, No Código Conclusión Piensa en el inglés como el idioma de la máquina y en tu lengua materna como el lenguaje del ser humano. Cuando usas ambos correctamente, creas un software mejor. Más información ️ https://commoncrawl.org/?embedable=true https://arxiv.org/abs/2402.16694?embedable=true https://arxiv.org/abs/2408.09701?embedable=true https://tao-hpu.medium.com/why-we-recommend-english-for-ai-coding-the-30-performance-advantage-no-ones-talking-about-1c4cba55c146?embedable=true https://www.uwa.edu.au/news/article/2025/may/ai-systems-are-built-on-english-but-not-the-kind-most-of-the-world-speaks?embedable=true https://pureai.com/blogs/mind-the-prompt/2025/12/prompting-in-english-not-that-ideal-after-all.aspx?embedable=true https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxvi?embedable=true También conocido como Inglés Primero Prompting Lenguaje alineado Prompting Disclaimer Las opiniones aquí expresadas son mías. La crítica constructiva y el diálogo. Estas ideas se forman por 30 años en la industria del software, 25 años de enseñanza y autoría de más de 500 artículos y un libro. Este artículo forma parte de la de serie. Tipo de codificación

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

Tipo de codificación de IA 002 - Habla el idioma nativo del modelo

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps