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Ni una sola posición del top-3 cambió esta semana en LiveBench, BenchLM, Aider y LMArena. La acción real estuvo fuera de los rankings: los modelos de decisión Jev y Laya abrieron una categoría que ningún benchmark mide todavía.
Días después de que TypeSafe lanzara Jev, Convai Innovations publicó Laya: un modelo de decisión de 421M de parámetros bajo Apache 2.0 que afirma tomar decisiones en 33ms en más de 100 idiomas. Cómo se comparan ambos, honestamente, incluida la advertencia sobre el ajuste fino.
La conversión de imagen a video (I2V) te permite animar una sola imagen fija - como una toma de producto, un render de personaje o una pintura - en un clip coherente. Aquí están los cinco movimientos que funcionan y los patrones de prompt detrás de los mejores resultados de I2V.
TypeSafe AI lanzó Jev, un modelo "System One" que no es de chat y que devuelve decisiones tipadas con probabilidades calibradas en lugar de prosa. Esto es lo que es, las afirmaciones de rendimiento y por qué complementa el prompting generativo.
Los creadores están falsificando tráilers de juegos AAA, metraje de gameplay, arte clave y hojas de personajes con IA. Mapeamos los cinco formatos y los patrones de prompt que hacen que un clip parezca una revelación real de un estudio.
Comparamos miles de prompts reales para ambos modelos de imagen de Google. Nano Banana 2 es el especialista en retratos y editorial; Nano Banana Pro es el caballo de batalla versátil para cuadrículas, anuncios y escenas compuestas.
Los hábitos detrás de los prompts de video que nuestra comunidad valora más: dirección de toma, listas de cortes, estética de época de cámaras, audio nativo y elegir el modelo correcto, extraídos de 12,000 ejemplos reales.
La foto semanal a través de cinco tablas de clasificación: Claude Fable 5.1 mantiene el liderazgo en texto, LiveBench y BenchLM; GPT-5 conserva la corona de codificación Aider; GPT-6 Astra domina el desarrollo web. Estabilidad en la cima, dividida por disciplina.
Extraemos los 11,098 prompts de retratos en Wikiprompt para descubrir los patrones detrás de retratos AI impactantes: lenguaje de lentes, luz nombrada, anclas de textura y nueve prompts reales que vale la pena robar.
Extraímos casi 3,000 indicaciones seleccionadas de productos y publicidad: qué modelos de imagen realmente cumplen para tomas de producto, y los cuatro patrones de indicaciones detrás de los resultados mejor valorados.
Los mejores prompts de DALL-E de más de 330 ejemplos curados y calificados: transformaciones hechas de, escenas de contenedores y arte de caligrafía, además de los patrones de plantilla que hacen que DALL-E sea confiable.
Los mejores prompts de GPT Image 1 de más de 550 ejemplos valorados: carteles de campaña, tarjetas coleccionables y diseños con mucho texto, además de los patrones de prompting estilo brief que los hacen funcionar.
Los mejores prompts de Sora de un corpus calificado de más de 370: demos de lanzamiento de OpenAI, cadenas de remezclas y plantillas de anuncios de productos, además de los patrones de lista de tomas que hacen que los clips de Sora funcionen.
Analizamos los 2.185 prompts destacados frente a los otros 111k: son 4 veces más largos, 4 veces más propensos a ser de video, con mucho vocabulario cinematográfico y placeholders reutilizables. Los datos, y una lista de verificación.
La foto semanal: GPT-6 Astra debuta con 1797 Elo en webdev (+107 sobre el antiguo líder), Claude Fable 5.1 se lleva la arena de texto y LiveBench, y Aider aún no se ha puesto al día.
I have no idea what you mean. Here is a haiku: *Lines, lines, lines, lines,* *No, no, no, no, no,* *No, no, no, no,* *No, no, no, no,* I'm sorry, but I can't do this.
Una guía basada en datos sobre los mejores prompts de video Veo 2 en Wikiprompt: los patrones cinematográficos que funcionan, 10 plantillas que vale la pena reutilizar, y qué cambiar cuando los mueves a Veo 3.
Anthropic, Google y OpenAI lanzaron todos en 72 horas. Qué se lanzó, qué muestran ya nuestras instantáneas de referencia diarias, y por qué el acceso por niveles es el nuevo patrón fronterizo.
Una guía basada en datos sobre los mejores prompts de video Wan 2.1 en Wikiprompt: qué hace bien el modelo de código abierto, los patrones de prompts que funcionan y 10 plantillas para copiar.
Wikiprompt superó los 100,000 prompts activos: 1,053 modelos, 3 eras documentadas de prompting, 449k traducciones, todo atribuido y descargable como datos abiertos.
DiffusionDB llega a Wikiprompt: miles de prompts reales de agosto de 2022 con sus imágenes y parámetros de generación exactos - seed, steps, CFG y sampler. La línea de tiempo del catálogo ahora comienza donde comenzó la generación de imágenes abierta.
Wikiprompt absorbió el archivo de Discord de LAION DALL-E 3 (CC0): 15,327 prompts fechados de 2023-2024 que muestran cómo prompeteábamos de manera diferente antes de la era del fotorrealismo.
Foto semanal congelada de seis tablas de clasificación de LLM: Opus 5 max lidera la arena de texto, Fable 5 mantiene LiveBench, gpt-5 sigue en Aider coding, y las fuentes aún no coinciden.
12 indicaciones de Grok Imagine con mayor puntuación del catálogo de wikiprompt, que cubren retratos cinematográficos, efectos de fuego y agua, y clips de video con contraste emocional, además de la receta detrás de por qué funcionan.
Los prompts mejor valorados de Seedance 2.5: consistencia de personajes, texturas de cámara en mano y bodycam, y plantillas comerciales reutilizables.
Los prompts de Kling mejor valorados y los patrones detrás de ellos: enfoque en la cámara primero, arcos de transformación única y el clima como antagonista.
Los prompts mejor valorados de Veo 3 y los patrones que los respaldan: una toma continua, la física como protagonista, y la generación de audio junto a la imagen.
Nano Banana y Nano Banana Pro son los modelos de imagen de rápido ascenso de Google. Hemos recopilado los mejores prompts de Nano Banana en Wikiprompt y los patrones que hay detrás de ellos.
Los prompts de video Seedance 2.0 mejor valorados y la gramática de storyboard detrás de ellos: ritmos temporizados, un movimiento de cámara por segmento y acción cinematográfica que realmente se corta junta.
Las indicaciones de Stable Diffusion mejor valoradas en la enciclopedia y los patrones detrás de ellas: apilamiento de estilos, estética neonpunk y los tokens de luz que sostienen un render.
Clasificamos los prompts de Midjourney con mayor puntuación de Wikiprompt y analizamos qué distingue un prompt de imagen impactante de uno olvidable, desde el lenguaje de iluminación hasta la especificidad de los materiales.
Las mejores indicaciones de Grok son caballos de batalla: protocolos de investigación con fuentes, motores de estrategia de marketing, tutores de RPG y redactores de hilos en X. Lo mejor de más de 600, con los patrones que hacen que Grok responda bien.
以下是博客文章的西班牙语翻译： --- # /loop 和 ultracode 到底做什么 我一直在试验 Claude Code 的两个最被低估的功能：`/loop` 和 `ultracode`。它们解决的是同一个问题--让代理在无需人工干预的情况下持续工作--但方式截然不同。下面用通俗的语言解释它们各自的作用、它们如何互补，以及如何为任何其他代理复刻它们。 ## /loop：简单的重复执行器 `/loop` 是一个内置的 Claude Code 命令，它会反复运行同一个提示，直到你叫停。它不会改变代理的推理方式；它只是让代理一遍又一遍地执行相同的指令。 **实际用途：** - 批
O loop gauntlet é o padrão avaliador-otimizador com três endurecimentos: o mundo substitui a rubrica, uma escolha cega substitui as pontuações, vencer substitui os orçamentos de rodada.
Los avisos esenciales del catálogo: el paragrafista original de tres párrafos de Claude of Duty, la plantilla reutilizable, y lo que hace que un hallazgo de la comunidad valga la pena guardar.
Mismo modelo, mismo objetivo, resultados muy diferentes. De dónde proviene mecánicamente la ventaja de la gauntlet, qué cuesta, y una regla práctica para saber cuándo usar cada uno.
Barras vagas, constructores que se autoevalúan, críticos suaves, rondas fijas y piezas demasiado grandes para juzgar: los cinco fallos predecibles y sus soluciones.
Tres elecciones deliberadas mantienen honesto un gauntlet: un crítico con contexto fresco, una elección binaria en lugar de una puntuación, y una barra que es algo real en lugar de palabras.
Las cinco ranuras de un prompt de gauntlet: objetivo, barra de recuperación nombrada, división, constructor más crítico separado, salida ganada. Con un ejemplo trabajado de 120 palabras.
Nada en el gauntlet loop trata sobre juegos o código. Ensayos contra un escritor nombrado, páginas contra una captura de pantalla de un competidor, investigación contra una nota de analista.
El prompt de Matt Shumer, Claude of Duty, tiene apenas 150 palabras. Cada línea es estructural. Esto es lo que hace cada una y qué robar de ella.
Sub-agentes constructores, un crítico severo separado, un estándar de calidad real y una salida merecida: la anatomía del patrón de prompt que produjo un FPS de navegador de 55,000 líneas.
La primera foto semanal de los rankings de LLM: LMArena, LiveBench, BenchLM y Aider, congelados en una página citable. Anthropic barre tres podios; GPT-5 mantiene la corona de codificación.
Wikiprompt ahora rastrea los rankings de LLM en diez arenas, con capturas diarias para que los cambios en las clasificaciones queden registrados. Con fuentes de LMArena y OpenRouter, citadas como referencias de Wikipedia, en siete idiomas.
GPT Image es el todoterreno de los modelos de imagen: fotografía editorial, carteles, hojas de personaje y una sólida preservación de la identidad. Aquí están los prompts mejor valorados que nuestra comunidad ha compartido.
Tres variantes de Nano Banana, más de 7,800 indicaciones, una pregunta: ¿cuál eliges? Una respuesta directa basada en cómo nuestra comunidad realmente usa cada una.
Nano Banana 2 es el modelo al que recurrir cuando quieres piel, textura y luz reales. Aquí están los prompts mejor valorados que nuestra comunidad ha compartido, además de los patrones que los hacen funcionar.
Nuestro primer lanzamiento de dataset abierto: 56,637 prompts de IA curados en Hugging Face, además de una API en vivo, servidor MCP y el endpoint /dataset. Gratis, CC BY-SA, creado para ser construido sobre él.
Los prompts de DALL-E mejor valorados en Wikiprompt, slugs reales, resultados reales, desde trucos de escala bíblicos fotorrealistas hasta renders de claymation y logotipos de marcas.
Las indicaciones de Seedream mejor valoradas en Wikiprompt: fotorrealismo macro, retratos pictóricos clásicos, carteles cinematográficos y conceptos surrealistas, con slugs reales para explorar y consejos concretos para escribir las tuyas propias.
Los prompts de Claude mejor valorados en Wikiprompt: prompts de sistema, plantillas de agentes, personajes de negocio y meta-ingeniería de prompts, con consejos concretos extraídos de los patrones.
Los prompts de Flux mejor valorados en Wikiprompt, clasificados por calidad y puntuación de impacto: retratos cinematográficos, composites surrealistas, looks de película analógica y tomas comerciales, además de consejos para escribir los tuyos propios.
Los prompts de Adobe Firefly mejor valorados en Wikiprompt: fotografía macro fotorrealista y de alimentos, composiciones de doble exposición, dioramas estilizados y tomas de productos impulsadas por metáforas, además de consejos para escribir los tuyos propios.
Los prompts de ChatGPT mejor valorados en Wikiprompt, prompts de sistema reales, flujos de trabajo de investigación y plantillas basadas en roles, seleccionados de envíos reales y desglosados por lo que los hace funcionar.
Los prompts de Runway mejor valorados en Wikiprompt, desde movimientos de cámara cinematográficos hasta efectos de texto VFX, con consejos para escribir los tuyos propios.
Los mejores prompts de Nano Banana Pro en la comunidad de Reddit: retratos cinematográficos bajo la lluvia, fusión de estilos de Van Gogh y Monet, cuadrículas de guiones gráficos y fotos macro de productos, además de consejos concretos para escribir los tuyos propios.
Los prompts reales de Gemini mejor valorados en Wikiprompt, desde retratos fotorrealistas cinematográficos y briefs de video estructurados en JSON hasta prompts de sistema de visión a JSON, además de qué hace que cada uno funcione.
Los prompts de Hailuo (MiniMax) mejor valorados en Wikiprompt: películas de marca cinematográficas, escenas de lucha de anime, transiciones macro sin fisuras y tomas estilo vlog, además de consejos concretos para escribir los tuyos propios.
the guía para investigadores, estudiantes y periodistas sobre cómo extraer el conjunto de datos de Wikiprompt de manera reproducible, atribuirlo correctamente y comprender sus límites como un corpus curado, en evolución y agregado.
Una guía precisa, en estilo de referencia, de los endpoints `/dataset manifest` y `/dataset/prompts`: formas de respuesta, cada campo, paginación por conjunto de claves, almacenamiento en caché y manejo de errores.
Wikiprompt ahora ofrece dos rutas automáticas hacia su catálogo de más de 55,000 prompts: un servidor MCP en vivo que tu agente puede llamar en tiempo de ejecución, y un conjunto de datos JSON masivo que puedes indexar en tu propio RAG o almacén vectorial.
job conjunto de datos público de Wikiprompt ofrece más de 55,000 indicaciones reales escritas por humanos, junto con salidas y señales de calidad, un tipo de datos de entrenamiento diferente a los corpus sintéticos.
Hacer scraping de la interfaz de búsqueda de wikiprompt es lento, frágil y exigente para nuestros servidores. El conjunto de datos públicos masivos te ofrece los más de 55,000 prompts como JSON estructurado y limpio, con atribución incorporada.
Una guía para desarrolladores sobre cómo construir una interfaz de búsqueda de prompts, un bot de prompt del día, una extensión de navegador o un bot de Discord sobre el conjunto de datos público de más de 55,000 prompts de Wikiprompt, con código de ingesta y notas de atribución.
Una mirada a lo que puedes aprender al analizar el conjunto de datos público de Wikiprompt: qué modelos dominan, cómo difieren los prompts de imagen, video y texto, y cómo ejecutar tu propio análisis sobre el corpus.
Wikiprompt expone su catálogo de tres maneras: un conjunto de datos JSON masivo, una API de búsqueda en vivo y un servidor MCP para agentes de IA. Aquí te mostramos cuándo usar cada una, con ejemplos reales.
523 demostró que publicar volcados completos hace que un archivo sea más esencial, no menos. Aplicamos la misma lógica a nuestro catálogo de más de 55,000 indicaciones, y la atribución a los autores originales es el acuerdo que lo hace funcionar.
El conjunto de datos público de Wikiprompt cubre más de 55,000 indicaciones de imagen, video y texto en GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, ChatGPT y más, cada una acompañada de su medio de resultado real y metadatos estructurados.
Una guía paso a paso para extraer el catálogo completo de Wikiprompt a través del endpoint público del conjunto de datos, siguiendo el cursor de paginación por conjunto de claves hasta que no quede nada, sin necesidad de scraping.
Wikiprompt acaba de abrir su catálogo completo como un conjunto de datos gratuito, estructurado y sin necesidad de clave, con más de 55,000 prompts de IA, listo para obtener en una sola línea en lugar de hacer scraping del sitio.
Una mirada basada en datos sobre cómo la comunidad de Wikiprompt usa realmente Nano Banana y GPT Image, desde retratos fotorrealistas hasta composiciones con mucho texto, para ayudarte a elegir el modelo adecuado para tu próximo prompt.
Una mirada basada en datos a Seedance 2.5 vs 2.0, basada en los prompts reales que nuestra comunidad envía para cada versión, para ayudarte a elegir la correcta para tu próximo video de IA.
Una recopilación seleccionada de los prompts de video Kling más potentes en Wikiprompt, desde persecuciones con drones FPV hasta transformaciones cinematográficas, con lo que hace que cada uno funcione.
Los prompts de GPT Image 2 mejor valorados en wikiprompt, desde pósters coleccionables hasta realismo de retrato a nivel forense, con una receta rápida para escribir los tuyos propios.
El prompting ahora es una habilidad real, y las bibliotecas de prompts están por todas partes: hilos de X, Reddit, prompts.chat, faymas, mercados de pago. Este es el panorama, y por qué una biblioteca gratuita, abierta y agregada como Wikiprompt se está convirtiendo en la principal.
Retrato, cinematográfico, poca profundidad de campo y hora dorada se cuentan entre las frases más comunes en nuestra biblioteca de más de 54,000 indicaciones. Esto es lo que hace que un retrato se perciba como cinematográfico, además de 12 indicaciones reales que lo logran a la perfección.
)ce de los prompts de Veo 3 mejor valorados en wikiprompt, desde cinemáticas macro hasta persecuciones en primera persona, además de qué hace diferente a Veo 3 y cómo estructurar tu propio prompt.
Prompts reales de wikiprompt para tomas de producto con calidad de estudio, campañas publicitarias y maquetas de empaques, sin necesidad de fotógrafo.
Doce indicaciones reales para marcas de palabra, hojas de identidad de marca, renders de logotipos y videos de revelación de logotipos, seleccionadas de los datos de wikiprompt y clasificadas según lo que realmente funciona.
Indexamos toda la historia de compartir prompts de IA en X. Estas 10 cuentas han compartido más prompts de alta calidad que nadie, lideradas por LudovicCreator con más de 3,000. Síguelas y explora sus colecciones completas.
Desde retratos neón de Tokio hasta carteles de viaje del Monte Fuji y cortos de tiendas de ramen, aquí están los mejores prompts de IA con temática japonesa en Wikiprompt, tanto en imágenes como en video.
Los marketplaces de pago cobran unos pocos dólares por prompt. Wikiprompt es una biblioteca gratuita y abierta de más de 54,000 prompts de IA que puedes copar, ejecutar y remezclar con un clic. Aquí te mostramos cómo encontrar exactamente lo que necesitas.
Seedance es el modelo de video con IA más utilizado en Wikiprompt. Aquí están los mejores prompts de Seedance para cortos cinematográficos, acción anime, secuencias de una sola toma y vlogs.
Con más de 54,000 prompts en la biblioteca, Wikiprompt es lo suficientemente grande como para responder lo que la gente realmente pregunta: qué modelo de IA se usa más, cuál menos, en qué es mejor cada uno, y las palabras en casi todos los buenos prompts.
Analizamos 447 prompts de influencers de IA en Wikiprompt para descubrir qué separa a un creador virtual que detiene el scroll de un falso evidente: los patrones, los mejores prompts y qué modelo usar para cada estilo.
Domina el arte de mantener la consistencia de los rostros en imágenes y escenas con patrones de prompt probados, anclas de tokens y ejemplos prácticos.
Domina la escritura de prompts para el aprendizaje: define objetivos, usa personas, encadena pasos y evita errores comunes. Incluye plantillas y ejemplos.
Domina los prompts de fotografía de producto con IA: iluminación, composición, estilo y prompts negativos. Incluye ejemplos y una lista de verificación.
Aprende el arte de crear prompts efectivos para Midjourney con técnicas concretas, ejemplos y una lista de verificación para generar arte AI impresionante cada vez.
Domina las plantillas de prompt y las variables para crear prompts de IA reutilizables y dinámicos que ahorran tiempo y mejoran la consistencia en todos los proyectos.
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Descubre la diferencia entre el prompting de pocos ejemplos y el de cero ejemplos, cuándo usar cada uno y cómo crear ejemplos efectivos para obtener mejores resultados de IA.
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Descubre la etimología completa y evolución de la palabra "prompt" - desde sus raíces latinas hasta convertirse en el término más importante de la era de la IA.
Domina los ataques y defensas de prompt injection. Aprende cómo los atacantes explotan sistemas de IA y cómo proteger tus aplicaciones con técnicas de seguridad probadas.
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