Awesome ChatGPT Prompts a examen: excelente para descubrir, no garantiza prompts de producción
Awesome ChatGPT Prompts nació en diciembre de 2022 como lista GitHub. El repositorio canónico ahora es f/prompts.chat; la URL antigua redirige y README dice formerly known as Awesome ChatGPT Prompts. Incluye dataset CC0 PROMPTS.md/prompts.csv, comunidad pública, app Next.js MIT autoalojable, CLI, MCP y plugins. No es producto OpenAI ni función de ChatGPT.
El mantenimiento estaba activo: GitHub API indicó no archived y push el 20-08-2026. Eso no da versión semántica estable al corpus. private 0.1.0 de package.json es paquete interno, no release público. Fije commit al importar/alojar y registre modelo y fecha de eval aparte.
Es excelente para roles, estructuras, variables y variantes. Pero Terms no garantiza resultados. Modelo/versión, system instructions, historial, tools, retrieval, sampling, policy y datos cambian salida. Stars y buena redacción no son evidencia productiva.
Qué es hoy el proyecto
| Capa | Contenido | Límite |
|---|---|---|
| Dataset | PROMPTS.md, CSV, mirrors | CC0; fijar commit y revisar |
| Sitio público | Búsqueda, cuentas, aportes, analytics | Terms/Privacy; aporte público |
| App self-host | Código MIT, DB, auth, storage | Operación e incidentes propios |
| Libro | Aprendizaje interactivo | MIT educativo, no benchmark |
| CLI/MCP/plugins | Retrieval en AI | Supply chain y permisos |
| Prompt comunidad | Instrucción no confiable | Sanear antes de privilegios |
| Output | Respuesta con contexto | Sin garantía de corrección |
| Terceros | Nombres parecidos | No afiliación automática |
Copiar un prompt solo es empezar
Defina primero tarea, usuario, contrato input, schema output, evidencia permitida, claims prohibidos y éxito. Luego busque estructura. Conserve el fragmento mínimo, cambie roles vagos por restricciones y datos reales por variables tipadas.
Todo prompt comunitario es input no confiable. Puede pedir ignorar policy, revelar system, usar tools, URLs arbitrarias, exfiltrar o afirmar riesgos. El texto gana poder en mensajes privilegiados o agentes con credenciales. Revise jerarquía, quite objetivos ocultos y pruebe injection.
Un prompt productivo es paquete: template, variables, few-shot, modelo/versión, permisos, retrieval, validator, corpus, owner, cambios, fuente/licencia, coste/latencia y rollback. Sin ello no distingue fallo prompt, drift, contexto, tool o datos.
Adopción dirigida por evaluaciones
- Definir tarea, schemas, fuentes, prohibiciones y éxito.
- Buscar estructura; guardar URL, autor, licencia, fecha, commit.
- Revisar como untrusted: quitar override, secrets, tools, URL, garantías.
- Cambiar datos reales por variables tipadas.
- Fijar modelo, contexto, parámetros, tools, retrieval, validator.
- Crear 30–100 casos normales/adversariales.
- Comparar baseline/candidate: calidad, safety, coste, latencia.
- Combinar graders deterministas, model y humanos.
- Guardar owner, source, versión, report, límites, rollback.
- Canary de bajo riesgo y regresión tras cambio.
- Antes de publicar confirmar CC0 y ausencia de datos.
Inyección, privacidad, copyright y mantenimiento
| Riesgo | Control | Evidencia |
|---|---|---|
| Injection | Review, aislamiento, corpus ataque | Sin override/leak/tool no autorizado |
| Dato sensible | Variables, redacción, mínimo | Sin secrets/PII |
| Drift | Fijar y regresión | Delta en límite |
| Obsoleto | Owner, review, deprecation | Dependencias actuales |
| Alucinación | Grounding y humano | Error en objetivo |
| Formato | Schema validator | Pass rate |
| Copyright | Procedencia y output review | Registro de derechos |
| Tool misuse | Allowlist, sandbox, confirm | Sin acción no autorizada |
| Self-host | Patch, auth, backup, incident | Restore test |
| Gaming | Varios graders | Audit humano coincide |
Publicar tiene efecto fuerte. Terms dedica cada prompt inmediatamente e irrevocablemente a CC0, sin compensación ni retirada. Privacy Policy dice que borrar cuenta no quita contribuciones del commons. No envíe secretos, clientes, instrucciones propietarias ni contenido sin derechos.
Licencia dual: código, contenido site y libro MIT; datos prompt CC0. No limpia derechos de terceros, marcas, datos personales, output ni reproducción solicitada. Mantenga procedencia y review de salida comercial.
El sitio trata cuenta, contribuciones, tags y Google Analytics; muestra username. Self-host puede desactivar analytics y controlar datos, pero no da seguridad automática. Auth, DB, storage, TLS, secrets, backup, logs, patches e incidentes son del operador.
MCP, CLI y plugins amplían descubrimiento y frontera supply-chain/tools. Nunca convierta silenciosamente contenido recuperado en system. Muestre procedencia, confirme usuario, least privilege, separe datos/instrucciones, confirme writes y fije versiones.
Comparación con guías, herramientas y biblioteca interna
| Opción | Mejor uso | No sustituye |
|---|---|---|
| prompts.chat | Discovery/share/self-host abierto | Evals y aprobación |
| DAIR.AI Guide | Técnicas, papers, RAG, agentes | Registry interno |
| Tools proveedor | Iteración específica | Comunidad/licencias |
| Git interno | Templates versionados | Discovery amplia |
| Plataforma | Experimentos/traces | Owner de dominio |
| Fine-tuning/workflow | Conducta repetida | Data, safety, monitoring |
DAIR.AI Guide enseña técnicas, papers, RAG y agentes; playground/graders de proveedores optimizan un modelo; prompts.chat descubre amplitud; Git/registry interno gobierna aprobados. Se complementan.
Veredicto: prompts.chat es gran inicio y corpus abierto. El riesgo surge al confundir stars, likes o estilo con fiabilidad. Importe patrones, no autoridad. Flujos customer-facing, regulados o con tools necesitan evidencia local.
Use casos normales, ambiguos, adversariales, multilingües y de policy. Compare corrección, schema, grounding, refusal, injection, coste y latencia. Combine checks deterministas, model graders limitados y revisión ciega; repita tras cambios.
Preguntas frecuentes
¿Mantenido?
Sí: f/prompts.chat, no archivado y push en revisión; fijar commit.
¿OpenAI?
No, proyecto independiente multimodelo.
¿Gratis?
Código/datos abiertos; modelos y hosting cuestan.
¿Mismo resultado?
No; modelo, contexto, tools y datos cambian.
¿Comercial?
CC0 amplio; revisar terceros y output.
¿Borrar aporte?
CC0 irrevocable; borrar cuenta no lo quita.
¿Self-host privado?
Control, pero operar auth, storage, logs, patches.
¿Injection?
Texto malicioso puede escalar en agente privilegiado.
¿Eval?
Casos normales/ataque, graders y blind review.
¿Metadata?
Fuente, owner, variables, modelo, tools, report, límites, rollback.
Fuentes primarias
- Canonical prompts.chat GitHub repository
- Dual-license file: MIT code and CC0 prompts
- prompts.chat Terms of Service
- prompts.chat Privacy Policy
- Official self-hosting guide
- Official security policy
- Official contribution guide
- PROMPTS.md dataset view
- DAIR.AI Prompt Engineering Guide
- OpenAI Graders API reference
- OpenAI Cookbook: eval-driven system design
- OWASP LLM Prompt Injection Prevention
Revisión independiente del 20 de agosto de 2026. Repositorio, términos, integraciones y modelos cambian; fijar fuentes y repetir evals.