Sei libero di copiare e vendere questo intero articolo.
Prima di tutto, lascia che dica la cosa più importante.
Sei il benvenuto a prendere il contenuto di questo articolo, copiarlo interamente e venderlo come se fosse tuo.
Che tu lo ripubblichi su Note, lo venda su Brain, lo incorpori in testi di corsi o lo suddivida in post per i social, va tutto bene. Non è richiesta alcuna autorizzazione o contatto. Anche se lo presenti come se fosse un'idea tua, non mi lamenterò affatto. Sono incluse circa 40 tecniche, quindi solo estraendo una tecnica per post, puoi creare 40 contenuti.
Perché spingersi così oltre? Il motivo è semplice: se non lo faccio io, i giapponesi non si renderanno conto del valore di queste informazioni.
Ad essere onesti, tra gli utenti avanzati di AI a livello globale, i prompt giapponesi sono apertamente chiamati "di livello dell'età della pietra". Quando l'ho sentito per la prima volta, ho pensato: "Di cosa sta parlando questo tipo?" Ma nel momento in cui ho visto i prompt che usano quotidianamente, sono rimasto senza parole. È stata una sconfitta totale.
Qual era la differenza? Il 99% dei giapponesi scrive i prompt come "istruzioni". "Scrivi un post sul blog", "Riassumi questo testo", "Dammi 5 idee". Questi sono tutti solo comandi. D'altra parte, i professionisti globali passano il "processo di pensiero" e gli "obiettivi" all'AI fin dalla prima riga. È la differenza tra un comando e un progetto.
Ed ecco una realtà ancora più dura. Mentre tu cerchi "un bel prompt", i giocatori globali stanno ricercando i prompt attraverso articoli accademici, gestendoli come codice e ottimizzandoli automaticamente con algoritmi. Artigianato fatto a mano vs. ottimizzazione automatica. La battaglia è già finita. È crudele, ma questa è la situazione nel 2026.
Ma non preoccuparti. Non hai bisogno di talento o competenze in inglese per colmare questo divario. Hai solo bisogno di conoscere gli "schemi". Tutto qui.
In questo articolo, ho racchiuso tutte le tecniche di prompt e il know-how che ho introdotto su Threads. Dagli schemi autentici derivati da articoli di ricerca ai trucchi che sfruttano la struttura interna dell'AI, alle estensioni MCP e all'automazione con Claude Code e Codex: circa 40 elementi organizzati per capitolo. Tutti vengono forniti con prompt "copia e incolla". Puoi provarli mentre leggi.
Quando avrai finito di leggere, cadrai in uno di due gruppi: quelli che prendono questi 40 strumenti e li trasformano in armi, o quelli che continuano a gemere mentre scrivono i prompt a mano. Da che parte ti schiererai dipende dal fatto che leggerai fino alla fine.
Lo ripeto: è OK copiare e vendere. Quindi, portalo a casa senza esitazione. Iniziamo.
Capitolo 1: Trasmettere il Processo di Pensiero — Auto-Verifica, Auto-Valutazione e Pensiero Ramificato
Il primo capitolo riguarda lo schema di "trasmettere il modo di pensare stesso all'AI". I prompt giapponesi spesso si fermano ad "assegnare un ruolo e scrivere educatamente", ma i professionisti globali trasmettono "come pensare". I cinque introdotti qui sono tutti schemi autentici tratti da articoli di ricerca.
- Chain-of-Verification (CoVe) — Far interrogare all'AI le proprie risposte
Questo è uno schema per eliminare le allucinazioni (errori fattuali). I prompt normali fanno rispondere l'AI in un colpo solo, ma CoVe si basa sull'idea di "far verificare all'AI la propria risposta". Gli fai produrre una bozza, convertire i rischi in quella risposta in domande di verifica, rispondere a ogni domanda basandosi sulle prove e infine presentare una versione finale con le contraddizioni risolte. L'intero flusso è completato in un unico prompt.
Se utilizzato per attività di ricerca o articoli, l'output diventa qualcosa di completamente diverso. Gli errori fattuali diminuiscono visibilmente, rendendolo efficace per lavori che richiedono alta affidabilità.
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente tema, completa i seguenti passaggi in un'unica risposta: (1) Per prima cosa, fornisci una bozza di risposta. (2) Converti i rischi di errori fattuali in quella risposta in 5 domande di verifica. (3) Rispondi a ogni domanda basandoti sulle prove. (4) Presenta una versione finale con le contraddizioni corrette. Tema: [ ]
- Self-Refine — Interpretare i ruoli di Creatore, Critico e Revisore
Questo schema fa sì che l'AI interpreti tre ruoli in ordine all'interno di un singolo prompt. Per prima cosa, fagli scrivere una prima bozza come creatore. Successivamente, fagli valutare il proprio lavoro come un editore severo. Infine, fagli scrivere una versione finale come revisore basata su quella valutazione.
La chiave è specificare criteri di valutazione concreti. Specificando cinque criteri come "persuasività, unicità, logica, leggibilità e omissioni", la valutazione non sarà indulgente e la precisione della revisione migliorerà. Puoi sentire la qualità fare un salto di livello con un solo prompt.
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente argomento, esegui tutti e tre i passaggi in un'unica risposta: (1) Scrivi una prima bozza. (2) Come editore severo, valutala su 5 criteri: persuasività, unicità, logica, leggibilità e omissioni. (3) Scrivi una versione rivista basata sulla valutazione. Argomento: [ ]
- Tree of Thoughts (ToT) — Ramificare le risposte
Invece di produrre una risposta in linea retta, questo schema sviluppa molteplici approcci come "rami" e lascia che l'AI scelga il migliore. Pensalo come prendere il processo umano di pensare "C'è il Piano A, B e C..." e inserirlo direttamente in un prompt.
Questo cambia la dimensione del brainstorming e della pianificazione strategica. Poiché non si impegna in una direzione, emergono angolazioni inaspettate.
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente argomento, rispondi usando questi passaggi: (1) Sviluppa 3 approcci diversi come rami. (2) Valuta i punti di forza e di debolezza di ogni ramo. (3) Seleziona il ramo più promettente e fornisci una risposta finale approfondendo solo quel ramo. Argomento: [ ]
- Skeleton-of-Thought (SoT) — Struttura prima, dettagli dopo
Questo è un metodo di pensiero in cui elenchi prima lo "scheletro" a livello di titolo e poi sviluppi ogni parte. Quando si scrivono testi lunghi, se si scrive dall'inizio, la seconda metà spesso perde slancio o la struttura crolla. Se solidifichi prima lo scheletro, è meno probabile che quel crollo accada.
Questo è trasformativo per la creazione di articoli lunghi o la scrittura di proposte. Poiché il "progetto" dello scheletro esiste prima, non ti perderai durante il processo di sviluppo.
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente tema, segui questi passaggi: (1) Elenca 5 scheletri di titoli di articoli in parallelo. (2) Sviluppa ogni titolo come un compito separato e indipendente. (3) Infine, integra tutto in un unico pezzo coeso. Tema: [ ]
- Meta-Prompting — Lasciare che l'AI evolva il prompt stesso
Questo è un po' avanzato. Invece di migliorare il contenuto del prompt, chiedi all'AI di "evolvere questo prompt stesso". Gli fai creare molteplici versioni migliorate, scrivere l'intento e il "perché funziona" per ciascuna, e infine scegliere la più forte.
Solo applicando questo una volta al mese ai prompt principali che usi spesso, i tuoi asset di prompt cresceranno da soli. Pensalo come un sistema per impedire che i tuoi prompt memorizzati diventino obsoleti.
Prompt per Copia e Incolla
Per favore, crea 5 versioni migliorate del seguente prompt con prestazioni notevolmente potenziate. Per ogni versione, scrivi l'"intento" e la ragione per cui "funziona". Infine, scegli l'unica versione più forte e indica il motivo della selezione. Prompt Target: [ ]
Ciò che questi cinque hanno in comune è che trasmettono "procedure di pensiero" piuttosto che "istruzioni". Auto-verifica, auto-valutazione, ramificazione, parallelizzazione dello scheletro e auto-evoluzione. La capacità di incorporare tutto questo in una singola riga determina se l'AI è solo uno strumento conveniente o un "ricercatore autonomo".
Capitolo 2: Progettazione al Rovescio — Design incentrato sul Risultato
Se il Capitolo 1 riguardava "come fargli pensare", il Capitolo 2 riguarda la mentalità di decidere prima "cosa conta come vittoria". I giapponesi usano il cervello su "cosa buttare dentro", mentre i professionisti globali scrivono partendo dall'"obiettivo". Ecco cinque prompt di progettazione al rovescio tratti dalla documentazione ufficiale.
- Specifica Output-First — Fissare prima il modello finale
La maggior parte delle persone dice "Scrivi un post sul blog". Ma questo rende l'output incoerente. Nella progettazione al rovescio, costruisci prima il modello di output finale e fai sì che l'AI riempia gli spazi vuoti. Decidi prima la struttura: quanti caratteri per il titolo, cosa includere nell'introduzione, quanti titoli nel corpo... e così via.
La varianza dell'output diminuisce drasticamente e la qualità si stabilizza. Questa stabilità è particolarmente efficace quando si scrivono molti pezzi sullo stesso tema.
Prompt per Copia e Incolla
Per favore, riempi perfettamente il seguente modello. Titolo: [Entro 40 caratteri, includi numeri] / Introduzione: [3 punti dolenti del lettore, 1 frase ciascuno] / Corpo: [3 titoli H2 + 300 caratteri ciascuno] / Conclusione: [1 proposta d'azione] / CTA: [Entro 15 caratteri]. Tema: [ ]
- Prefilling — Specificare l'inizio della risposta dell'AI
Questo è uno schema in cui specifichi la "frase di apertura" della risposta dell'AI. Claude è costretto a scrivere a partire da quella continuazione, bloccando la direzione dell'output. I saluti introduttivi e il riempitivo non necessario scompaiono, e il deragliamento del formato quasi svanisce.
È sottile ma efficace. Previene risposte che ti fanno venire voglia di dire: "Allora, qual è la conclusione?"
Prompt per Copia e Incolla
La tua risposta deve iniziare con la seguente frase: "Di seguito, fornirò una risposta strutturata basata sui requisiti. Per prima cosa, il punto più importante è..."
- Vincoli Negativi — Elencare un elenco concreto di "Cose da non fare"
Se scrivi "non fare questo" in modo vago, l'AI non lo seguirà. I divieti sfocati come "rendilo naturale" sono difficili da far rispettare. Ma se li elenchi in modo concreto, li segue. Vieta gli onorifici, vieta i saluti di apertura, vieta frasi specifiche... elencali in punti elenco.
Gli schemi generici simili all'AI diminuiscono significativamente. Questo è un punto fermo quando vuoi rimuovere la sensazione di "ovviamente generato" dal testo.
Prompt per Copia e Incolla
Per favore, crea quanto segue. Tuttavia, attieniti rigorosamente a questi divieti: (1) Nessun onorifico. (2) Nessun uso ripetuto di parole composte da 3 caratteri. (3) Nessuna espressione come "riguardo a..." o "è importante...". (4) Nessun saluto di apertura. (5) Nessun semplice elenco puntato. Se violato, riscrivi tutto. Target: [ ]
- Tagging Strutturato XML — Separare le informazioni con i tag
Separare le informazioni con i tag migliora la precisione di lettura dell'AI. Obiettivo, contesto, vincoli, esempi di riferimento, formato di output. Invece di buttarli dentro come un blocco di testo, partizionali con i tag. I professionisti non buttano testo; buttano progetti.
Prompt per Copia e Incolla
Strutturerò il prompt come segue. Per favore, rispondi in base al contenuto all'interno di ogni tag. <goal>Obiettivo da raggiungere</goal> <context>Informazioni di contesto</context> <constraints>Divieti</constraints> <examples>Esempi di riferimento</examples> <output_format>Struttura del formato di output</output_format>
- Persona Stack — Stratificare i ruoli su 3 livelli
La maggior parte delle persone si ferma a "Sei un copywriter". I professionisti stratificano i ruoli su tre livelli, non solo uno. Un ruolo di scrittore, un ruolo di editore e il ruolo del lettore target. Dando a un'unica AI queste tre persone simultaneamente, esegui il ciclo di scrittura → editing → ricorrezione dalla prospettiva del lettore in un colpo solo.
Poiché molteplici prospettive vengono eseguite simultaneamente, la persuasività aumenta. Tuttavia, ci sono avvertenze su questo approccio "persona", che tratteremo nel Capitolo 10.
Prompt per Copia e Incolla
Per favore, assumi simultaneamente le seguenti 3 persone: (1) Top Copywriter (Scrittore). (2) Caporedattore Severo (Editore). (3) Lettore Target, un impiegato di 30 anni (Destinatario). Esegui scrittura → editing → ricorrezione dalla prospettiva del lettore tutto in un'unica risposta. Tema: [ ]
L'essenza della progettazione al rovescio è semplice. Se la prima riga non ha l'"obiettivo", i "divieti" e la "struttura del formato", l'AI è già persa. È la differenza tra scrivere dall'ingresso o dall'uscita.
Capitolo 3: Gestire l'AI come una "Legione" — Operazione Multi-Agente
Da qui in poi, la mentalità cambia. Invece di esaurire una singola AI, assegni molteplici ruoli all'AI e la gestisci come una "legione". Combattere con una sola è come andare in battaglia con un'unica arma. I professionisti globali sono entrati nella fase di comandare da un quartier generale di stato maggiore.
Nota che non è necessario configurare più account AI per questi schemi. Puoi riprodurli semplicemente "cambiando ruolo" all'interno di una singola chat.
- Schema di Routing — Posizionare un ordinatore
Questa è un'organizzazione in stile militare in cui un'AI "classificatrice" riceve prima l'input e lo instrada allo "specialista" appropriato. La maggior parte delle persone butta tutto a un'unica AI e ottiene una risposta mediocre. I professionisti posizionano un receptionist per passare il compito a un esperto.
La precisione migliora quando si passa alla specializzazione piuttosto che far finta che un'unica AI sia onnipotente.
Prompt per Copia e Incolla
Sei il "Coordinatore di Routing". Leggi la seguente richiesta e classificala in: (1) Ricerca, (2) Scrittura, (3) Analisi, o (4) Codice. Crea un prompt di sistema di 5 righe ottimizzato per quella classificazione ed esegui nuovamente la richiesta usandolo. Richiesta: [ ]
- Parallelizzazione — Risolvere la stessa domanda in parallelo per un voto di maggioranza
Questo schema implica risolvere lo stesso compito da molteplici prospettive in parallelo e determinare la conclusione tramite voto di maggioranza. Invece di chiedere a un esperto, fai rispondere a cinque esperti con approcci diversi e prendi la conclusione supportata dalla maggioranza. Questa è l'idea.
Le allucinazioni diminuiscono. Quando vuoi lasciare decisioni importanti all'AI, il senso di sicurezza è completamente diverso.
Prompt per Copia e Incolla
Per la seguente domanda, fornisci prima una risposta ciascuno dalle prospettive di 5 esperti indipendenti che utilizzano approcci diversi. Successivamente, confronta i 5 piani, prendi la conclusione supportata dal maggior numero di prospettive come risposta finale e indica il motivo della selezione. Domanda: [ ]
- Valutatore-Ottimizzatore — Separare completamente il creatore e il valutatore
L'auto-valutazione fatta da una sola persona diventa inevitabilmente indulgente. Se separi l'attore e il giudice, il giudizio diventa severo. Riproduci questo all'interno di un unico prompt. Crea la risposta migliore come creatore, cambia completamente persona in un valutatore severo per valutarla, poi torna al creatore per realizzare la versione finale.
Simile a Self-Refine nel Capitolo 1, ma il punto qui è dichiarare esplicitamente "cambia completamente persona".
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente argomento, crea prima la risposta migliore come "AI Creatore". Successivamente, cambia completamente persona e, come "AI Valutatore Severo", valuta quella risposta su 100 ed elenca 5 motivi per le detrazioni di punteggio. Infine, torna al ruolo di Creatore e crea una versione finale basata sulla valutazione. Argomento: [ ]
- Dibattito Multi-Agente — Dibattere con Proponenti, Opponenti e un Moderatore
Questo è uno schema in cui molteplici AI dibattono prima che un integratore raggiunga una conclusione. I proponenti e gli opponenti si scontrano, e un moderatore neutrale riassume i loro punti. Gli estremi e l'arresto del pensiero scompaiono, risultando in una conclusione equilibrata.
Questo mostra una forza particolare in "domande in cui è difficile decidere", come la pianificazione strategica o il processo decisionale.
Prompt per Copia e Incolla
Per il seguente tema, per favore agisci come: (1) AI Proponente, (2) AI Opponente, e (3) AI Moderatore Neutrale. Fai dibattere (1) e (2) per 3 round ciascuno, poi fai integrare i loro punti da (3) per fornire una conclusione finale e una motivazione. Tema: [ ]
- Output Auto-Verificante — Interrogare te stesso prima dell'output
Questo è uno schema in cui il creatore "interroga" il proprio output come una persona diversa prima dell'invio finale. Poiché è difficile vedere i difetti nella propria scrittura, si forza un cambiamento di prospettiva. Passi attraverso tre persone—professionista concorrente globale, lettore target e capo severo—e fai elencare i problemi a ciascuna.
I modelli AI recenti si stanno evolvendo verso la "segnalazione dopo aver verificato l'output da soli". Pensa a questo come a uno schema che anticipa quel movimento dal lato del prompt.
Prompt per Copia e Incolla
Per favore, rileggi il seguente output come persone completamente diverse. Passa attraverso i ruoli di (1) Professionista Concorrente Globale, (2) Lettore Target e (3) Capo Severo in ordine, elenca 3 problemi da ogni prospettiva e infine presenta una versione migliorata più forte. Output: [ ]
L'essenza dell'operazione di legione è se riesci a partire dal presupposto che "l'AI non è qualcosa da usare come unità singola". Assegna ruoli e comanda. Solo questo cambia i risultati provenienti dalla stessa AI.
Capitolo 4: Progettare il Contesto come un "Ambiente" — Pensiero a 4 Strati
Fino ad ora, abbiamo parlato del "contenuto del prompt". Ma nel mondo dei designer AI globali, il prompt è trattato come lo "strato inferiore" di una struttura molto più grande: Prompt → Contesto → Intento → Specifica. La maggior parte delle persone è ancora bloccata al primo strato. Questo capitolo riguarda cinque modi per salire agli strati superiori.
- Posizionamento a Libro — Posizionare vincoli importanti sia all'inizio che alla fine
Quando passi un testo lungo a un'AI, le informazioni posizionate nel mezzo tendono a perdere attenzione. Questo è il fenomeno del "punto cieco centrale". Pertanto, posiziona sempre i vincoli importanti in due punti: l'inizio e la fine. Immagina di mettere le cose importanti a sandwich ad entrambe le estremità come "libri".
Questo è efficace per le persone che scrivono prompt lunghi. Un fallimento comune è avere un'istruzione lunga in cui il vincolo è scritto solo una volta nel mezzo.
Prompt per Copia e Incolla
Nella seguente richiesta, per favore, riformula i vincoli importanti in due punti—l'"inizio" e la "fine" del prompt—prima di elaborare. Strutturalo partendo dal presupposto che le informazioni nel mezzo del contesto sono soggette a distrazione. Richiesta: [ ]
- Altitudine di Riccioli d'Oro — L'altitudine "giusta" per i prompt di sistema
I prompt di sistema hanno un'"altitudine" ottimale. Troppo bassa (vincolante con logica if-else dettagliata) causa rigidità; troppo alta (solo filosofia astratta) non decide nulla. Punta all'altitudine intermedia. Questo è il concetto di "Zona di Riccioli d'Oro" applicato ai prompt.
Il trucco è progettare in tre strati: principi che non cambiano mai, strutture per il giudizio situazionale e libertà per i compiti individuali. Scrivere con questi tre in mente evita sia la rigidità che l'astrazione.
Prompt per Copia e Incolla
Fisserò le istruzioni per te nei seguenti 3 strati: (1) Principi Invarianti (Perché/Mai cambiare). (2) Struttura per il Giudizio Situazionale (Quando/Regole di ramificazione per caso). (3) Libertà per i Compiti Individuali (Cosa/Lascia al tuo giudizio). Progetta a un'altitudine "giusta", evitando sia rigidità che astrazione.
- Iniezione di Contesto Just-In-Time — Passare solo ciò che serve quando serve
Solo perché la finestra di contesto è grande non significa che riempirla di tutti i materiali sia buono; può effettivamente degradare la precisione. I professionisti prima passano solo l'"Indice, il Riepilogo e l'Indice analitico" e fanno sì che l'AI recuperi i capitoli necessari secondo necessità. Immagina di non ammucchiare tutti i libri della biblioteca sulla tua scrivania, ma di andare a prendere in prestito solo il libro di cui hai bisogno.
Il modo corretto di gestire materiali di grandi dimensioni è la "chiamata dinamica", non "riempire tutto".
Prompt per Copia e Incolla
Non inserirò il seguente materiale massiccio tutto in una volta. Nella prima fase, per favore, leggi solo l'"Indice", il "Riepilogo di 100 caratteri di ogni capitolo" e l'"Indice analitico". Se c'è un capitolo di cui sono necessari i dettagli, richiedimelo esplicitamente prima di recuperarlo e aggiungi solo quel capitolo al contesto per il lavoro.
- Codifica dell'Intento — Articolare prima i criteri di giudizio
Invece di spiegare da zero ogni volta i "valori, le priorità e i criteri di giudizio dei compromessi" della tua organizzazione o i tuoi, articolali una volta e passali. Solo posizionandolo all'inizio, l'AI inizia a muoversi come "tuo agente". Diventa un'AI che non aspetta solo istruzioni ma può inclinarsi nella giusta direzione da sola quando è persa.
Prompt per Copia e Incolla
Come premessa per il seguente lavoro, articolerò i miei criteri di giudizio: (1) Priorità [A > B > C]. (2) NG Assoluto [X, Y, Z]. (3) Giudizio predefinito in casi ambigui [D]. Quando perso nel giudizio, torna sempre a questi criteri prima di decidere.
- Strato di Specifica — Stare dalla parte della creazione di "Specifiche"
La cima dei 4 strati è questa "Specifica". Fissa gli standard di qualità e le regole aziendali come testo strutturato (specifiche) e rendilo il punto di partenza del contesto ogni volta. Da una persona che scrive prompt a una persona che crea specifiche. Nel momento in cui stai qui, la riproducibilità del lavoro salta istantaneamente.
Prompt per Copia e Incolla
Il lavoro futuro farà riferimento alla seguente "Specifica (formato strutturato Markdown)" come punto di partenza per ogni sessione. Se è richiesto un giudizio al di fuori della specifica, non indovinare; controlla sempre con me. [Incolla qui la tua specifica]
L'idea di questo capitolo è la transizione dal "competere con una singola riga di prompt" al "progettare l'intero contesto come un unico ambiente". È la differenza tra combattere su uno strato o quattro.
Capitolo 5: Allinearsi con la Meccanica Interna dell'AI — Progettazione Strutturale per la KV Cache
Questo capitolo è un po' tecnico. Ma saperlo cambia la "velocità", il "costo" e "come diminuiscono i limiti di utilizzo" dell'AI.
All'interno dell'AI, è in esecuzione un meccanismo chiamato "KV Cache". Per dirla molto semplicemente, l'AI mantiene il contenuto elaborato internamente, e quando lo stesso contenuto si ripresenta, può riutilizzarlo. Al contrario, se lo usi in un modo in cui il riutilizzo non funziona, ricalcola da capo ogni volta.
"Raggiungere rapidamente i limiti di utilizzo", "risposte che diventano più lente man mano che la conversazione si allunga" o "fatture API più alte del previsto". La causa di questi problemi spesso non è il contenuto del prompt, ma il "posizionamento" che non è sincronizzato con la meccanica interna dell'AI.
- Prefisso Stabile Prima — Fissare le cose statiche all'inizio
La cache funziona "solo per la parte che corrisponde perfettamente dall'inizio". Pertanto, fissa le cose che non cambiano (premesse, materiali di riferimento, regole) all'inizio e posiziona le cose che cambiano ogni volta (la domanda di oggi) alla fine. Solo mettendo la stessa premessa all'inizio ogni volta, la cache inizia a funzionare.
Prompt per Copia e Incolla
Fisserò le premesse per il lavoro successivo: (1) Il mio settore = [A]. (2) Target = [B]. (3) Divieti = [C]. (4) Formato di output = [D]. Per favore, rideclara questo all'inizio di ogni sessione prima di entrare nell'argomento principale.
- Schema del Documento Ancorante — Buttare i materiali solo una volta all'inizio
Stai re-incollando grandi materiali di riferimento o linee guida ogni volta? Questo è uno spreco. Butta i materiali solo una volta all'inizio come "ancora", e fai sì che le domande successive si riferiscano solo a quei materiali.
Prompt da Copiare e Incollare
Userò i seguenti materiali come ancora per questa sessione: [Inserisci qui i materiali di riferimento in blocco]. D'ora in poi, rispondi a tutte le mie domande facendo riferimento a questi materiali. Non è necessario ripresentare i materiali.
- Continuità della Sessione — Continuare il lavoro correlato in un unico thread
Ogni volta che apri una nuova chat, l'AI ricostruisce la sua cache interna da zero. Aprire 10 nuove chat al giorno rispetto a continuare in un'unica lunga sessione una volta al giorno cambia il modo in cui i limiti di utilizzo diminuiscono e la qualità dell'output. Le chat frequenti sono in parte il motivo per cui "si raggiungono rapidamente i limiti."
Linea Guida Operativa:
Continua sempre il lavoro sullo stesso tema in un unico thread. Se il thread diventa troppo lungo, crea un "riepilogo finora" all'inizio e continua usandolo come ancora.
- Modello di Modifica Differenziale — Istruire solo le differenze durante la correzione
Quando vuoi migliorare l'output, ripubblicare l'intero testo è sconsigliato. Ripubblicare tutto cancella la preziosa cache e ricalcola da capo. Istruisci solo le differenze: "Solo questa parte," "Cambia questa parte in quella."
Prompt da Copiare e Incollare
Quando voglio correggere un output precedente, non ripubblicherò l'intero testo. Istruirò solo le differenze, come "Solo la parte [ ]" o "Cambia [ ] in [ ]." Non ripresenterò affatto premesse o materiali di riferimento.
- Progettazione di Sub-Agenti Cache-Aware — Allineare gli inizi dei sub-agenti
Anche quando si eseguono operazioni in gruppo come nel Capitolo 3, allineare la "parte iniziale" (definizione del ruolo, premesse, regole) del prompt di sistema di ogni agente rende più facile colpire la cache. Cambia solo il contenuto del compito individualmente alla fine. Questo da solo migliora l'efficienza delle operazioni in gruppo.
Prompt da Copiare e Incollare
Quando si eseguono operazioni multi-agente, unifica perfettamente la parte iniziale (definizione del ruolo, premesse, regole) dei prompt di sistema di tutti gli agenti. Cambia solo il contenuto del compito individualmente alla fine.
L'essenza di questo capitolo è "competere con la struttura, non solo con il contenuto." Dove metti le cose è importante tanto quanto ciò che scrivi.
Capitolo 6: Creare l'"Esterno" del Prompt — Harness e Agenti
Entrando nel 2026, gli sviluppatori di AI globali hanno smesso di competere sul "contenuto del prompt" e hanno iniziato a progettare l'"esterno del prompt." Questo esterno è chiamato "harness." Per prima cosa, organizziamo il quadro generale.
Cos'è un "Harness Agent" comunque?
La ChatGPT o Claude che usi normalmente non è in realtà un "agente AI." È solo una "unità cerebrale." Un agente AI si riferisce allo stato in cui delle parti sono attaccate a quel cervello per trasformarlo in una "macchina auto-funzionante."
Un agente è composto approssimativamente dai seguenti elementi:
- Modello (Il Corpo): L'"intelligenza" dell'agente. L'LLM stesso. Con solo un cervello, può fare valutazioni ma non può agire.
- Harness: L'insieme di istruzioni (prompt di sistema) e barriere di protezione (cosa non fare) fornite al modello. Ad esempio, una valvola di sicurezza come "Ottieni sempre conferma umana per pagamenti che superano un certo importo." Pensalo come lo strato che determina la "personalità" e i "criteri di giudizio" dell'agente.
- Strumenti (Mani e Piedi): L'interfaccia dell'agente per toccare il mondo reale, come inviare email, operare calendari, leggere/scrivere file e ricerche web. Senza strumenti, l'AI può leggere una ricevuta ma non può inviarla per il rimborso spese.
- Ambiente: "Dove" si muove l'agente. Anche con la stessa AI, ciò che può fare cambia molto a seconda dell'ambiente in cui si muove.
- Ciclo dell'Agente (Ciclo Auto-Funzionante): Tutti questi elementi lavorano insieme per mantenere in esecuzione un ciclo di Pianifica → Agisci → Osserva il Risultato → Regola → Ripeti. Si ferma se è necessaria la conferma umana. La differenza decisiva tra un chatbot a una domanda-una risposta e un agente auto-funzionante sta qui.
Questi cinque elementi combinati sono la "forma completa di un agente." Da qui, introdurrò cinque tecniche per progettare altamente quell'esterno = harness.
- Ciclo di Esecuzione — Incorporare un ciclo di Osservazione, Pensiero, Autocritica e Azione
Questo è il cuore dell'harness. Quando si esegue un compito, fai seguire esplicitamente il ciclo "Osservazione → Pensiero → Autocritica → Azione" ad ogni passo. Si muove su una dimensione diversa da una "richiesta" una tantum.
Prompt da Copiare e Incollare
Quando esegui il seguente compito, scrivi sempre le seguenti 4 fasi in ordine ad ogni passo prima di procedere: (1) Osservazione: Descrivi lo stato attuale in 3 righe. (2) Pensiero: La prossima mossa necessaria e la ragione. (3) Autocritica: Un punto cieco di quella mossa. (4) Azione: L'azione finale dopo la correzione. Compito: [ ]
- Compattazione del Contesto — Comprimere le conversazioni lunghe in fasi
Man mano che le conversazioni si allungano, il contesto si degrada. Per prevenirlo, comprimi forzatamente le interazioni passate in un formato fisso ogni certo numero di round. Questo è un design essenziale per evitare che il contesto "marcisca" in compiti di lunga durata.
Prompt da Copiare e Incollare
D'ora in poi, ogni volta che la conversazione supera i 10 round, comprimi forzatamente le interazioni passate nel formato di "3 fatti confermati + 2 compiti in sospeso + 1 azione successiva più importante," ed esegui nuove istruzioni a partire da quella versione compressa.
- Memoria Playbook — Accumulare "schemi" riutilizzabili
Questo è un design per accumulare strategie come "schemi (playbook)" riutilizzabili invece di generarli da zero ogni volta. Ogni interazione diventa un "asset."
Prompt da Copiare e Incollare
Dopo aver eseguito il seguente compito, fornisci sempre "3 regole generali da questa volta" in un elenco puntato Markdown. Dalla prossima volta, le presenterò all'inizio, quindi leggile come un playbook prima di lavorare.
- Ciclo di Auto-Modifica — Lasciare che l'AI riscriva il proprio manuale di istruzioni
Questo è uno schema in cui l'agente stesso scrive un "modello di auto-istruzione" per fare meglio la prossima volta. Puoi creare uno stato in cui l'AI continua ad aggiornare il proprio manuale di istruzioni ogni volta che viene utilizzata.
Prompt da Copiare e Incollare
Dopo aver eseguito il seguente compito, fornisci un "modello di auto-istruzione (versione migliorata)" per te stesso da eseguire con maggiore precisione la prossima volta. Indica anche l'intento e lo scopo del miglioramento. Userò quel modello dalla prossima volta.
- Ottimizzazione Automatica dell'Harness — Migliorare iterativamente l'intero meccanismo
Simile al Meta-Prompting del Capitolo 1, ma il bersaglio è la "struttura del prompt stessa." Solo eseguendolo una volta a settimana, i tuoi asset di prompt si evolveranno con interesse composto.
Prompt da Copiare e Incollare
Fornisci 5 piani concreti per migliorare la mia attuale struttura del prompt di un livello. Scrivi lo scopo, l'effetto di miglioramento previsto e il rischio previsto per ogni piano, e infine scegli il piano più forte, indicando la ragione dell'adozione e un esempio di utilizzo successivo.
Lucida il contenuto del prompt riga per riga è importante. Ma c'è un mondo molto più grande "all'esterno" di quello. Avere la prospettiva di un harness cambia il modo in cui usi l'AI di un livello.
Capitolo 7: 5 Prompt Segreti Che Nessuno Conosce
Questo capitolo raccoglie schemi di nicchia che si trovano raramente nei libri standard sui prompt. Alcuni provengono dalla ricerca, altri applicano la scienza cognitiva. Queste sono angolazioni raramente condivise in Italia.
- Riformulazione della Domanda — Farlo riformulare in una domanda neutra prima di rispondere
L'AI ha l'abitudine di "assecondare l'utente (iper-conformismo)." Anticipa se essere d'accordo o in disaccordo con la tua affermazione e restituisce una risposta leccapiedi. Come modo per sopprimere questo, è stato riportato che fargli riformulare la tua affermazione in una "domanda neutra" prima di rispondere è più efficace che comandare direttamente "non assecondare."
Prova ad usarlo quando vuoi un'opinione ma ottieni solo "È esattamente come dici."
Prompt da Copiare e Incollare
Prima di rispondere alla mia seguente affermazione, riformula sempre prima la mia affermazione in un "formato di domanda neutra." Dopo esserti rifiutato di esprimere accordo o disaccordo con l'affermazione originale, rispondi logicamente. Affermazione: [ ]
- Campionamento Verbalizzato — Fargli produrre più piani con probabilità
L'AI tende a restituire risposte simili ogni volta che fai la stessa domanda (un fenomeno in cui la diversità dell'output collassa). La contromisura è uno schema in cui gli fai produrre più piani di risposta con la "probabilità con cui dovrebbero essere scelti." Scegliere un piano dalla distribuzione di probabilità può far emergere idee che non emergono con i prompt normali.
Prompt da Copiare e Incollare
Per il seguente argomento, genera 5 diversi piani di risposta con la rispettiva "probabilità di essere scelti (%)." La probabilità totale deve essere 100%. Infine, scegli e presenta un piano da quella distribuzione secondo la probabilità. Argomento: [ ]
- Ancoraggio Controfattuale — Fargli produrre prima la risposta opposta
Questo è uno schema che applica l'"effetto ancoraggio" della psicologia cognitiva. Facendo sì che l'AI produca prima la "risposta completamente opposta" a quella che vuole dare intuitivamente, rompi l'inerzia verso una soluzione mediocre. Una risposta prevedibile diventa improvvisamente profonda.
Nota: "Ancoraggio Controfattuale" è un termine da me coniato. Il principio sottostante (effetto ancoraggio) è una vera scienza cognitiva, ma questo schema specifico è un'applicazione.
Prompt da Copiare e Incollare
Prima di rispondere alla seguente domanda, genera prima una "risposta completamente opposta" a quella che intendi dare intuitivamente. Scrivi 5 motivi per cui quel piano opposto potrebbe essere corretto. Infine, fornisci la risposta finale dopo aver attraversato quella verifica. Domanda: [ ]
- Auto Pre-Mortem — Elencare prima le cause del fallimento
"Pre-Mortem" è un famoso metodo di pensiero in cui pensi "Se questo progetto fallisse, quale sarebbe la causa?" prima di iniziare. Lo applichiamo all'esecuzione di compiti AI. Fagli elencare gli schemi di fallimento prima dell'esecuzione e fagli eseguire in un modo che li eviti. Efficace per compiti di lunga durata.
Nota: Il metodo Pre-Mortem originale è reale, ma applicarlo all'AI è un mio uso personale.
Prompt da Copiare e Incollare
Prima di eseguire il seguente compito, elenca prima "5 cause presunte se questo compito finisse con la qualità più bassa." Scrivi una misura di prevenzione in una riga per ogni causa ed esegui il compito seguendo rigorosamente tutte quelle misure di prevenzione. Compito: [ ]
- Prompting di Fiducia Calibrata — Fargli dichiarare i livelli di confidenza
La più grande debolezza dell'AI è "dire le cose con piena fiducia anche quando è sbagliata." Per fermarlo, usa uno schema in cui deve accompagnare ogni affermazione con un "livello di confidenza (0-100%)." Le allucinazioni diventano visibili, rendendo molto più facile giudicare l'affidabilità delle informazioni.
Prompt da Copiare e Incollare
Quando rispondi alla seguente domanda, accompagna ogni affermazione con un "livello di confidenza da 0 a 100%." Etichetta meno del 50% come "Ipotesi" e solo il 70% o più come "Fatto." Fornisci anche una base in una riga per ogni livello di confidenza. Domanda: [ ]
Che tu li studi come tecniche standard o li gestisca come trucchi segreti tratti da articoli e principi, la maggior parte delle fonti sono disponibili gratuitamente. Il divario si allarga a partire da chi se ne accorge.
Capitolo 8: Dare all'AI "Mani e Piedi" — MCP da Installare
Finora abbiamo parlato di prompt. Questo capitolo parla di dare all'AI "mani e piedi."
MCP (Model Context Protocol) è uno standard comune aperto per connettere l'AI a servizi e dati esterni. In parole povere, è un meccanismo per aggiungere "finestre per toccare il mondo reale" all'AI. Installarlo trasforma Claude da un chatbot in un "agente con mani e piedi."
Poiché MCP è uno standard aperto, una volta configurato in Claude Code o Codex, lo stesso ambiente può essere trasferito. Qui ho selezionato quattro che sono veramente utili per i creatori di contenuti.
- Supadata MCP — Estrarre trascrizioni da video in un colpo solo
Questo è un MCP in grado di estrarre trascrizioni da video di YouTube, TikTok, Instagram e X (ex Twitter) in un colpo solo. La ricerca di contenuti esteri, l'analisi dei video della concorrenza e la comprensione delle tendenze diventano molto più veloci. Anche per i video senza sottotitoli, può essere coperto dalla funzione di trascrizione automatica.
Esempio di Utilizzo:
Estrai la trascrizione dal seguente URL video di YouTube/TikTok/X e riassumila in 5 punti chiave. URL: [ ]
Puoi diplomarti dal compito che richiede tempo di guardare video virali esteri fino alla fine.
- Firecrawl MCP — Convertire siti web in Markdown pulito
Questo è un MCP che converte qualsiasi sito web in Markdown pulito che l'AI può leggere facilmente. Può persino elaborare pagine renderizzate con JavaScript. Diventa più veloce far leggere all'AI articoli della concorrenza, LP o siti di notizie per produrre analisi strutturali o proposte di miglioramento.
Esempio di Utilizzo:
Converti in Markdown il seguente URL con Firecrawl e analizza la struttura e i punti deboli dell'appello in quell'articolo. URL: [ ]
Le persone che copiano e incollano a mano ogni volta possono recuperare il loro tempo qui.
- Google Knowledge Graph MCP — Accesso diretto alle informazioni sulle entità
Questo è un MCP in cui l'AI può accedere direttamente ai dati di origine del "Pannello Informativo" che appare sul lato destro delle ricerche Google. Puoi estrarre dati strutturati su persone reali, luoghi, organizzazioni e concetti. La precisione cambia nel fact-checking e nella verifica delle informazioni su persone/organizzazioni. Diventa un'ancora di salvezza per gli editori di informazioni.
Esempio di Utilizzo:
Ottieni informazioni su "[Nome Persona/Organizzazione]" con Google Knowledge Graph, e poi verifica le relazioni fattuali nel mio articolo.
- Memory MCP — Dare all'AI una memoria permanente
L'AI ha un punto debole in cui "la cronologia della conversazione viene resettata da zero ogni volta." Memory MCP risolve questo problema. Le decisioni del progetto, le tue preferenze e le regole apprese nelle interazioni passate rimangono anche dopo la fine della sessione.
Esempio di Utilizzo:
Registra le seguenti preferenze, premesse e informazioni sul progetto in corso come memoria permanente in Memory MCP. Dalla prossima volta, fai sempre riferimento a questo contenuto prima di lavorare.
Più ripeti le stesse premesse in ogni sessione, più ne sentirai l'effetto. Claude cresce fino a diventare un "partner che ti capisce" man mano che le sessioni si ripetono.
Con questi quattro, hai sia "Input (Video, Web, Informazioni Entità)" che "Memoria." Accumula le informazioni raccolte con i primi tre nell'AI usando Memory MCP. L'effetto quando i quattro lavorano insieme è maggiore che usarli individualmente.
Capitolo 9: Automatizzare con Claude Code & Codex — 5 Punti e Insidie
Se stai "in qualche modo eseguendo" l'automazione con Claude Code o Codex, stai perdendo parecchio. Questo capitolo introduce cinque punti per ottenere risultati con l'automazione, insieme alle rispettive insidie.
- Inserisci sempre la Plan Mode
La linea di vita dell'automazione è non lasciarla eseguire all'improvviso. In Plan Mode, fallo concretizzare i nomi dei file, i nomi delle funzioni e la sequenza dei passi da modificare prima che tu approvi. Inseriscila sempre.
Insidia: Saltare la Plan Mode e passare all'esecuzione parallela. La parallelizzazione senza un gate di pianificazione produce solo risultati sbagliati ad alta velocità. La velocità è preziosa solo quando la direzione è corretta.
- Regole durevoli nei file di configurazione, istruzioni per volta nei prompt
È un tipico errore da principiante infilare "regole permanenti che vuoi siano seguite ogni volta" in ogni prompt. Scrivi le regole durevoli nei file di configurazione (AGENTS.md per Codex, CLAUDE.md per Claude Code) e metti solo "istruzioni per questa volta" nel prompt.
Insidia: Rendere il file di configurazione troppo grande. Se supera il limite di dimensione, il contenuto verrà tagliato. Se il file diventa grande, la pratica standard è suddividerlo per gerarchia di directory.
- I sub-agenti dovrebbero essere "Specializzati + Permessi Limitati"
Assegna "1 funzione = 1 ruolo specializzato" ai sub-agenti e dai loro solo gli strumenti minimi necessari.
Insidia: I sub-agenti ereditano per impostazione predefinita tutti i permessi degli strumenti del genitore. Poiché iniziano con permessi completi, può portare a incidenti se non li limiti esplicitamente. Inoltre, i sub-agenti consumano più token poiché eseguono più modelli e strumenti. Poiché la parallelizzazione = aumento dei costi è strutturalmente inevitabile, restringi il campo ai compiti che vale la pena eseguire.
- "Non esagerare" è la risposta giusta per MCP
Ho introdotto MCP nel Capitolo 8, ma esagerare è vietato. Più MCP aggiungi, più il contesto di ogni messaggio si gonfia, comprimendo il limite di utilizzo. Disattiva gli MCP che non usi. Questo è basilare.
Insidia: MCP-izzare tutto e collegarne 10 o 20. Oltre a comprimere il contesto, aumentano anche i rischi per la sicurezza. È sicuro restringere il campo a 3-5 che usi veramente ogni giorno.
- Impacchetta il lavoro ripetitivo come "Skills"
Per i flussi di lavoro che usi ripetutamente, non copiare e incollare il prompt ogni volta; impacchettalo come una Skill. Sia Claude Code che Codex hanno meccanismi per riassumere il lavoro ripetitivo in file di definizione e chiamarli in modo coerente.
Insidia: Operare copiando e incollando i prompt ogni volta senza Skill-izzare. La varianza si accumula e il carico mentale continua ad aumentare. Qualsiasi flusso di lavoro con 2-3 esempi di utilizzo concreti è pronto per essere Skill-izzato. Scriverli presupponendo di usare la stessa Skill sia in Claude Code che in Codex garantisce che non ci siano costi anche se cambi strumento.
L'essenza dell'automazione è la differenza tra "scaricare tutto" sull'AI o "sistematizzarlo." Inserisci Plan Mode, organizza i file di configurazione, limita i permessi, minimizza MCP e Skill-izza le ripetizioni. Configura questi cinque meccanismi prima di eseguire. Questo da solo determina se l'automazione diventa un'"accelerazione" o una "fuga."
Capitolo 10: È Obsoleto — Abitudini di Prompt da Smettere
Il capitolo finale riguarda la sottrazione, non l'addizione. Tratterò tre abitudini che sono state a lungo considerate "corrette" in Italia ma che vengono riconsiderate nelle ultime ricerche e specifiche.
- Attaccare "Sei un esperto in..." a tutto
I prompt che danno una persona sono un classico punto fermo. Tuttavia, ricerche recenti sottolineano che "non sono onnipotenti." Mentre le persone esperte sono efficaci per compiti di sicurezza e moderazione, i rapporti suggeriscono che tendono ad abbassare effettivamente la precisione nel riconoscimento fattuale e nel ragionamento.
In altre parole, una persona non è un "modello universale" ma una "tecnica mirata da usare scegliendo l'applicazione." Va bene attaccarla al giudizio di sicurezza, al giudizio etico o alla moderazione. Ma per l'accertamento dei fatti, l'analisi, la generazione di codice o i compiti di ragionamento, non attaccarla inutilmente. Solo essendo consapevoli di questa distinzione, la precisione sale di un livello.
- Attaccare meccanicamente "Pensa passo dopo passo"
"Pensa passo dopo passo" e "Pensiamo passo dopo passo" sono stati a lungo trattati come i prompt più forti. Tuttavia, i modelli recenti si stanno evolvendo verso il modello stesso che giudica quando e quanto pensare. La necessità tecnica di scrivere "pensa" ogni volta sta svanendo.
L'operazione futura dovrebbe concentrarsi sull'articolare lo scopo del compito, i vincoli e il formato previsto piuttosto che attaccare meccanicamente istruzioni di pensiero. E per compiti complessi che richiedono ragionamento, attiva la funzione di pensiero del modello stesso e lascia il giudizio all'AI. Questo è più compatibile con la nuova generazione di modelli.
- Scrivere prompt a mano e mettere a punto per intuizione
Questo potrebbe essere il punto più grande. Molte persone in Italia scrivono prompt a mano come "opere d'arte" e li mettono a punto per scelta di parole e intuizione. Nel frattempo, i professionisti globali trattano i prompt come "codice." Progettano, controllano le versioni, testano e ottimizzano mentre valutano con criteri di valutazione (eval).
Perché è così diverso? La ragione è semplice. L'intuizione scritta a mano non può rilevare il "10% dei casi in cui un prompt che funziona per il 90% degli input fallisce catastroficamente." Pertanto, creano prima una scheda di valutazione per "cosa conta come risposta corretta" e misurano il prompt rispetto ad essa.
Il primo passo verso il "pensiero eval" che puoi fare oggi:
(1) Esegui lo stesso prompt 5 volte e osserva la varianza nell'output. (2) Scrivi 3 condizioni comuni ai buoni output (questo è un semplice eval). (3) Crea più versioni del prompt a livello di parola e confrontale finché non soddisfano quelle 3 condizioni.
A proposito, anche con parole che significano la stessa cosa, l'output cambia. La reazione dell'AI è sottilmente diversa tra "Calcola" e "Calcola." L'intuizione scritta a mano non può controllare questa differenza a livello di parola. Ecco perché c'è valore nel passare il tuo cervello a "misurare e migliorare."
Ho introdotto molte tecniche da aggiungere nei Capitoli da 1 a 9. Ma coloro che crescono decidono anche cosa "smettere."
Conclusione — I Prompt Sono Diventati "Progetti per il Pensiero"
Finora, ho introdotto circa 40 tecniche e know-how in un turbine. Infine, riassumerò ciò che volevo trasmettere in questo articolo in una cosa.
I prompt non sono più "istruzioni." Sono "progetti per il pensiero."
Nel Capitolo 1, abbiamo passato il modo di pensare stesso. Nel Capitolo 2, abbiamo lavorato a ritroso dall'uscita. Nel Capitolo 3, abbiamo operato l'AI come una legione. Nei Capitoli da 4 a 6, abbiamo progettato l'esterno del prompt = contesto, struttura interna e harness. Nel Capitolo 7, abbiamo usato trucchi segreti; nel Capitolo 8, abbiamo dato all'AI mani e piedi con MCP; nel Capitolo 9, abbiamo impostato meccanismi di automazione; e nel Capitolo 10, abbiamo abbandonato le vecchie abitudini.
Ciò che hanno tutti in comune è che scrivono "come farlo pensare e muovere," non "cosa produrre." Comandi vs. Progetti. Quella differenza determina se l'AI rimane "solo uno strumento conveniente" o si trasforma in un "partner auto-funzionante."
Le tecniche introdotte qui non richiedono né talento né conoscenza dell'inglese. Tutto ciò di cui hai bisogno è provare a scrivere una riga del tuo prompt da oggi con una struttura leggermente diversa. Copia e incolla uno schema che ha attirato la tua attenzione e provalo. Questo sarà il tuo primo passo.
Grazie per aver letto fino alla fine. Spero che questo articolo serva da catalizzatore per elevare il tuo rapporto con l'AI di un livello.
Consulta qui sull'AI 👇
