Gemini 3: Pruebas de Prompts
Este artículo analiza cómo se puede probar el nuevo modelo de Google, Gemini 3, en escenarios de aplicaciones reales para verificar su rendimiento más allá de las simples pruebas de referencia. Google posiciona Gemini 3 como el modelo más potente con sólidas capacidades de razonamiento, profunda multimodalidad y enfoque en agentes.
Fuente: Presentación propia
Resumen de Gemini 3
Google describe a Gemini 3 como "el modelo más inteligente hasta la fecha", que combina razonamiento, multimodalidad y uso de herramientas ( blog.google). Fue desarrollado para aprender, planificar y construir, y se espera que maneje tareas complejas con una comprensión profunda ( (deepmind.google). La variante Pro es el modelo de razonamiento más potente de la serie Gemini y procesa grandes cantidades de datos de texto, audio, imágenes, video, PDFs y repositorios de código con una ventana de contexto de hasta un millón de tokens ( (Google Cloud Documentation).
Gemini 3 Pro utiliza "pensamiento dinámico" por defecto para invertir más potencia computacional en prompts difíciles, dependiendo de la tarea ( (ai.google.dev). Está integrado directamente en el nuevo modo de IA de Google Search para responder a consultas de búsqueda complejas con razonamiento de varios pasos ( (blog.google). Para empresas, Gemini 3 está disponible en Vertex AI y Google AI Studio, incluyendo variantes para ventanas de contexto largas y funciones de agente ( (Google Cloud).
Una evaluación independiente de pruebas de referencia por Vellum muestra que Gemini 3 Pro mejora significativamente en comparación con Gemini 2.5, especialmente en pruebas de razonamiento, matemáticas, multimodales y de agentes ( (vellum.ai). Datastudios destaca las capacidades mejoradas en comprensión multimodal, contexto largo e integración en las plataformas de Google ( (datastudios.org).
Pruebas de capacidades de razonamiento
Gemini 3 está diseñado para pensar en problemas complejos paso a paso y reconocer matices en el lenguaje, el contexto y los datos ( (deepmind.google). Las páginas de producto enfatizan el "razonamiento de vanguardia" y respuestas más profundas y matizadas ( (blog.google). Las tareas adecuadas para probar incluyen aquellas que combinan varios subproblemas, como la planificación con restricciones o la toma de decisiones con pros y contras.
Escenario: Planificación de proyectos con especificaciones contradictorias
Este escenario prueba la capacidad de Gemini 3 para establecer prioridades, hacer transparentes las suposiciones y proponer alternativas.
You are helping me plan a software project with conflicting constraints.
Context:
- I have 6 weeks of development time.
- I am alone as the only developer.
- The client wants: a public landing page, a simple logged-in dashboard, and one AI-based feature.
- Budget is limited, so infrastructure must stay simple.
Task:
1. Identify all implicit assumptions in this request.
2. Propose three realistic project scopes (from minimal to ambitious) that fit into 6 weeks for a single developer.
3. For each scope, explain trade-offs in terms of risk, technical debt, and user impact.
4. At the end, recommend ONE scope and justify it step by step.Escenario: Resolución de conflictos en equipo
Este prompt examina qué tan bien el modelo analiza la dinámica social sin caer en frases hechas.
Act as an experienced engineering manager.
Input:
Two senior developers disagree:
- Dev A wants to rewrite a legacy PHP backend to Node.js.
- Dev B wants to keep PHP and refactor step by step.
- The team has 4 developers total, with mixed experience.
- There is a hard deadline in 8 months.
Task:
1. List the real risks of a full rewrite versus incremental refactoring.
2. Suggest a concrete decision framework to choose between both options.
3. Draft a short message to the team that explains the chosen path in a neutral, constructive tone.
4. Highlight where you are uncertain and what data the team should collect next.Tales prompts demuestran si Gemini 3 procede sistemáticamente, nombra incertidumbres y sugiere decisiones prácticas ( (blog.google).
Fuente: Video de YouTube
Pruebas multimodales
Gemini 3 es intrínsecamente multimodal y procesa texto, imágenes, audio, video y documentos PDF en un contexto compartido ( (Google Cloud Documentation). La familia de modelos se describe como una suite multimodal que puede vincular información a través de varios medios ( (deepmind.google). Las pruebas deben incluir escenarios del mundo real, como capturas de pantalla de paneles de control o contratos escaneados.
Escenario: Captura de pantalla de un panel de análisis
Este escenario prueba la capacidad del modelo para interpretar datos visuales y derivar recomendaciones de acción.
I just uploaded a screenshot of a web analytics dashboard.
Task:
1. Describe in plain language what this dashboard tells me about the last 30 days.
2. Identify three metrics that should worry me and explain why.
3. Suggest three specific experiments I can run in the next 2 weeks to improve these metrics.
4. Propose a simple weekly reporting template I can reuse with my team.Escenario: PDF de un contrato de proyecto con riesgos
Aquí se prueba la capacidad de analizar documentos complejos e identificar riesgos.
You are a project consultant.
I uploaded a PDF contract for a software project between an agency and a client.
Task:
1. Extract all clauses that create delivery or scope risks for the agency.
2. Summarize each risky clause in one sentence and rate its risk (low/medium/high) with a short justification.
3. Suggest concrete, realistic alternative wording for the 3 riskiest clauses that keeps the spirit of the agreement but reduces risk.
4. Propose 5 questions the agency should ask the client before signing.Dichas pruebas utilizan la capacidad de Gemini 3 para comprender documentos largos y mixtos en contexto, como se describe en la documentación empresarial ( (Google Cloud).
Codificación y funciones de agente
Google posiciona Gemini 3 Pro como un modelo potente para la codificación de agentes, la creación de frontend y el trabajo en IDEs ( (Google Cloud). La página de DeepMind destaca la "codificación de ambiente" para un rápido desarrollo de frontend ( (deepmind.google). Gemini 3 Pro Preview trabaja con frameworks de código abierto como LangChain para construir agentes de IA complejos ( (developers.googleblog.com). Las pruebas deben incluir repositorios reales y objetivos claros.
Escenario: Refactorización de un repositorio heredado
Este escenario examina la capacidad del modelo para crear una hoja de ruta de refactorización y minimizar riesgos.
You are acting as a senior software engineer inside my existing C# and PHP monolith.
Context:
- I will paste you files and directory listings from the repository.
- The system is a small CRM with ad-hoc features added over 7 years.
- There are no tests.
Task for the first message:
1. Ask me for exactly the information you need (directory listing, config files, etc.) to form a first architecture map.
2. Propose a concrete 4-week refactoring roadmap that:
- reduces the biggest risks,
- introduces tests in the most critical areas,
- does NOT require a full rewrite.
3. For each week, define success criteria that I can objectively check in Git.Escenario: Asistente de agente para prototipado de frontend
Aquí se prueba la capacidad de diseñar páginas de destino responsivas y proporcionar indicaciones técnicas.
You are my front-end engineering partner.
Goal:
I want a responsive landing page for a cardiology clinic with:
- hero section,
- three service sections,
- testimonials,
- contact form.
Task:
1. Ask any clarifying questions you need about branding, tone, and target audience.
2. Generate a first HTML+CSS prototype that uses semantic HTML and is framework-agnostic.
3. Explain, in comments inside the code, where I should later integrate analytics, consent management, and form handling.
4. Suggest three A/B test ideas for the hero section copy and layout.
Fuente: workspace.google.com
Gemini puede generar planes y escenarios de prueba detallados, como una tabla para pruebas de aceptación del usuario aquí.
Un video práctico, que utiliza Gemini 3 Pro como agente de codificación, está disponible en youtube.com disponible.
Fuente: Video de YouTube
Contextos largos y análisis de documentos
La documentación de Vertex AI destaca que Gemini 3 Pro ofrece variantes con ventanas de contexto muy largas que pueden procesar grandes documentos, bases de código y datos multimodales ( (Google Cloud Documentation). Datastudios describe cómo estas variantes de contexto largo se pueden utilizar para analizar extensas colecciones de documentos ( (datastudios.org). Las pruebas son significativas cuando la tarea realmente requiere el contexto largo, como bases de conocimiento enteras o colecciones de requisitos.
Escenario: Fusionar documentación de producto + tickets
Este escenario prueba la capacidad de procesar grandes cantidades de datos de texto y crear un modelo de producto mental a partir de ellos.
You are acting as a product architect.
Input:
- I will paste the current product requirements document (about 80 pages).
- I will then paste a dump of 50 recent Jira tickets and 30 user feedback excerpts.
Task:
1. Build a concise mental model of the product: core user types, main flows, technical constraints.
2. Identify contradictions between the official requirements and what users actually report.
3. Suggest a prioritized list of 10 changes (features or fixes) that would have the highest impact in the next 3 months.
4. For each change, reference which parts of the requirements and which tickets/feedback you used.Escenario: Revisar tesis o informe técnico
Aquí se prueba la capacidad de analizar textos largos, extraer argumentos y hacer sugerencias de mejora.
You are an experienced thesis reviewer in business informatics.
I will paste my full thesis chapter by chapter.
Task:
1. For each chapter, extract the core argument in 3–5 sentences.
2. Point out weak spots in logic, missing literature connections, or inconsistent terminology.
3. Suggest concrete improvements and examples, but keep my original writing style as much as possible.
4. At the end, propose a one-page summary that I could adapt into a presentation.Tales prompts aprovechan la capacidad de mantener textos muy largos de manera consistente a la vista, algo que Google destaca para las variantes empresariales de Gemini 3 ( (Google Cloud).
Generación de imágenes con Nano Banana Pro
Para la generación de imágenes, Google se basa en Nano Banana Pro, descrito oficialmente como "Gemini 3 Pro Image" ( (deepmind.google). Nano Banana Pro se presenta como un modelo de imagen de vanguardia basado en Gemini 3 Pro, adecuado para infografías, diagramas y composiciones realistas ( (blog.google). Se puede acceder a través de Google AI Studio, Vertex AI y otras plataformas para lograr calidad de estudio en la generación y edición de imágenes ( (blog.google). Las pruebas significativas combinan texto, datos y visualización.
Escenario: Generar infografía a partir de métricas
Este escenario prueba la capacidad de desarrollar conceptos visuales a partir de métricas y crear prompts de imagen detallados.
You are my visual communication partner.
Context:
I will give you key metrics from a cardiology clinic website (traffic sources, conversion rates, and demographic data).
Task:
1. Propose three different infographic concepts that would help a non-technical doctor understand the situation.
2. For the concept you consider best, write a detailed image prompt for Nano Banana Pro that includes:
- layout,
- color scheme,
- labels and text (in German),
- how to visualize uncertainty or missing data.
3. Suggest a short caption that I can use next to the infographic on the website.Un ejemplo de la integración de Nano Banana Pro en flujos de trabajo profesionales se encuentra en la colaboración con Adobe Firefly y Photoshop ( (adobe.com).
Gemini 3 consolida desarrollos como un razonamiento sólido, comprensión multimodal, contextos largos y codificación de agentes en estrecha integración con las herramientas de Google ( (blog.google). Las tareas complejas y de varios pasos y las grandes cantidades de datos son sus verdaderas fortalezas ( (deepmind.google). Las pruebas deben confrontar deliberadamente a Gemini 3 con escenarios realistas: planificaciones complejas, repositorios reales, colecciones de contratos o documentos largos, medios mixtos y flujos de trabajo de imágenes con Nano Banana Pro ( (vellum.ai).
De esta manera, se puede ver en la vida diaria si el modelo aporta una ventaja para la propia pila y los propios procesos. Una comparación con otros modelos actuales en revisiones de video independientes se puede encontrar en youtube.com o youtube.com es posible.