Prompt Decorators ofrece un sistema estandarizado para modificar los prompts de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) a través de anotaciones componibles, mejorando la consistencia y reutilizabilidad en distintas plataformas y modelos.
Prompt Decorators ofrece un sistema estandarizado para modificar los prompts de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) a través de anotaciones componibles, mejorando la consistencia y reutilizabilidad en distintas plataformas y modelos.
Prompt Decorators es un marco completo diseñado para mejorar la forma en que se estructuran y procesan los prompts para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Introduce una especificación de estándar abierto formal junto con una implementación de referencia en Python, lo que permite a los usuarios anotar prompts con decoradores que controlan el comportamiento, el formato y los patrones de razonamiento. Con la integración del servidor MCP, el sistema garantiza una ingeniería de prompts modular, personalizable y consistente, reduciendo la carga cognitiva y aumentando la interoperabilidad entre herramientas de IA.
¿Quién usará Prompt Decorators?
Investigadores de IA
Ingenieros de prompts
Desarrolladores que integran LLMs
Creadores de herramientas de IA
¿Cómo usar Prompt Decorators?
Paso 1: Instalar prompt-decorators vía pip
Paso 2: Cargar definiciones de decoradores usando load_decorator_definitions()
Paso 3: Crear una instancia de decorador con create_decorator_instance()
Paso 4: Aplicar el decorador a un prompt con el método apply()
Características y Beneficios Clave de Prompt Decorators
Las características principales
Gestión de decoradores basada en registro
Validación de parámetros y verificación de tipos
Versionado de decoradores
Verificación de compatibilidad
Generación de documentación
Carga y descubrimiento dinámicos
Los beneficios
Sintaxis de anotación de prompts estandarizada
Reduce la verbosidad de los prompts
Permite patrones reutilizables
Soporta combinaciones complejas de decoradores
Mejora la consistencia de los prompts a través de plataformas
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Prompt Decorators
Estandarización de flujos de trabajo de ingeniería de prompts
Creación de plantillas de prompts reutilizables
Asegurando respuestas de IA coherentes entre modelos
Implementación de decoradores de razonamiento y formateo
Mejorando la adaptabilidad del prompt para diferentes casos de uso
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