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  • Prompt framework: cosa sono e come usarli

    Prompt framework: cosa sono e come usarli

    Come avrai notato dalla marea di articoli e spiegazioni che circolano, l’intelligenza artificiale è spesso percepita come una specie di magia. Ma tu mi segui, e sai che dietro c’è tecnologia; e dove c’è tecnologia, ci sono metodi.

    Molti descrivono la tecnica del prompting come qualcosa di banale: digiti “fammi X” e l’AI risponde… Bello, vero? È quello che hai fatto finora? Se è così, sai bene che generando un testo da un prompt, il risultato cambia ogni volta, è impreciso, e serve tempo per trovare la formula giusta. Hanno anche inventato il termine “allucinazioni” per descrivere i “bug”.

    Ma te (e ai tuoi futuri clienti) servono risultati coerenti, ripetibili e di qualità professionale, per questo motivo a maggio del 2025 ho spiegato più di 15 tecniche nel mio libro tradotto in 4 lingue (QUI).

    Nella mia visione, la figura del “prompter” diventerà sempre più importante. Dunque, è fondamentale avere padronanza delle metodologie di interrogazione degli LLM: sarà certamente una delle competenze più richieste nel prossimo futuro.

    Oggi, a distanza di soli 6 mesi (che nel campo dell’IA equivalgono a un’epoca geologica), quelle tecniche sono state sintetizzate, o “compattate”, in sette veri e propri framework di prompt (tecniche/metodologie d’uso).

    In questo articolo ti accompagnerò passo passo, usando un unico esempio che complicheremo gradualmente, man mano che saliamo di livello.

    Caso unico per tutti gli esempi
    Scrivere una scheda prodotto per e-commerce del “Kit serratura baule Vespa (cod. 299676)”.
    Obiettivo: testo chiaro, orientato alla vendita, con compatibilità e CTA.

    PAM > Action > Monitor

    Quando usarlo: è il più semplice, usalo per iniziare subito e migliorare un output grezzo. In pratica iteri più volte fino ad arrivare all’obiettivo.

    Prompt > (leggi la risposta) > Monitor/Modify: [cosa cambi e perché]

    Esempio 1

    Prompt v1: “Scrivi una scheda prodotto per il kit serratura baule Vespa 299676.”
Modify: “Riduci a 120–150 parole e inserisci una CTA finale.”

    Perché funziona: ti fa iterare subito, senza teoria, ma il risultato può essere abbastanza deludente.

    Stiamo usando una AI, proviamo a chiedergli qualcosa in più:

    SMART — Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound

    Quando usarlo: per definire criteri misurabili e dire con chiarezza quando il testo è completo.

    Obiettivo SMART: [S][M][A][R][T] + criteri di accettazione

    Esempio 2

    Obiettivo SMART: 120–150 parole, leggibilità ≥60 (Flesch IT),
1 riga di beneficio iniziale, 3 bullet (compatibilità, installazione, garanzia), chiusura con CTA unica (“Aggiungi al carrello”).

    RACE — Role, Action, Context, Execute

    Quando usarlo: per dare ruolo, compito, contesto e formato.
    Effetto: cala la variabilità di tono e struttura.

    Role: [chi sei]
    Action: [cosa devi fare]
    Context: [per chi, vincoli, USP]
    Execute: [formato, stile, lunghezza]

    Esempio 3

    Role: Copywriter e-commerce aftermarket scooter.
Action: Scrivi la scheda prodotto del kit serratura baule Vespa 299676.
Context: Target fai-da-te; evidenzia compatibilità e installazione semplice.
Execute: 120–150 parole; apertura con beneficio; 3 bullet (compatibilità, installazione, garanzia);
chiusura con CTA “Aggiungi al carrello”.

    TRACE — Task, Role, Audience, Context, Example

    Quando usarlo: quando il pubblico conta e vuoi un esempio guida per allineare stile e lessico.

    Task: [output]
    Role: [persona]
    Audience: [per chi]
    Context: [scenario, vincoli]
    Example: [mini-esempio di tono/struttura]

    Esempio 4

    Task: Scheda prodotto e-commerce.
Role: Copywriter tecnico.
Audience: Proprietari Vespa ET2/ET4/Liberty senza esperienza meccanica.
Context: Ricambio originale, modelli compatibili, istruzioni base.
Example (tono): “Compatibile con Vespa ET2/ET4. Si installa in pochi minuti con gli attrezzi di base. Garanzia 24 mesi.”

    CO-STAR — Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response

    Quando usarlo: quando, oltre al contenuto, vuoi anche che il testo abbia dei precisi stili e toni.

    Context > Objective > Style > Tone > Audience > Response (formato)

    Esempio 5

    Context: Scheda prodotto per e-commerce ricambi.
Objective: Massimizzare chiarezza e conversione.
Style: Frasi brevi, scannable, lessico semplice.
Tone: Affidabile, pratico, zero iperboli.
Audience: Proprietari Vespa senza esperienza tecnica.
Response: 1 paragrafo 120–150 parole + 3 bullet + CTA finale.

    SiCQuA — Situation, Complication, Question, Answer

    Quando usarlo: per strutturare una micro-narrazione che sciolga i dubbi del cliente.

    Situazione
    Complicazione
    Q-domanda
    Azione (risposta)

    Esempio 6

    Situation: Chi cerca ricambi Vespa vuole compatibilità certa.
Complication: Modelli/anni generano confusione.
Question: Questo kit serratura 299676 è giusto per me?
Answer: Elenca modelli compatibili (ET2, ET4, Liberty…), spiega installazione base,
ricorda garanzia/resi, chiudi con CTA.

    PEAS — Performance, Environment, Actuators, Sensors

    E’ il più tecnico dei framework, usalo quando devi progettare un agente/pipeline che generi e validi la scheda.

    Performance: [metriche/SLAs]
    Environment: [dove opera, vincoli]
    Actuators (Output): [cosa produce]
    Sensors (Input): [quali dati/fonti usa]
    + Failure modes & Fallback

    Esempio 7

    Performance: 100% nomi modello validi; ≤2 errori ortografici; leggibilità ≥60.
Environment: Catalogo interno + DB compatibilità; privacy GDPR.
Actuators: Blocco HTML scheda prodotto + JSON compatibilità.
Sensors: SKU 299676, lista modelli, manuale tecnico.
Failure & Fallback: se compatibilità mancante → chiedi conferma; se conflitti → mostra alert.

    Da grezzo a pro: lo stesso prompt che “cresce”

    Ok, se prima di questo articolo non eri un prompter professionista 😉 adesso sai che un prompt non è una frase “magica”: è progettazione.

    Parti da PAM, aggiungi SMART per definire cosa significa “buono”, struttura con RACE.

    Quando serve coerenza di brand e audience, passa a TRACE/CO-STAR. Se devi educare e convincere, usa SiCQuA. E quando vuoi scalare con affidabilità, modella il sistema con PEAS.

    Ecco gli esempi pratici:

    PAM → SMART

    PAM v1: Scrivi una scheda prodotto per kit serratura baule Vespa 299676.
Modify: 120–150 parole, 3 bullet (compatibilità, installazione, garanzia), CTA finale.
SMART: Leggibilità ≥60; evita superlativi generici; niente termini tecnici non spiegati.

    RACE → TRACE → CO-STAR

    RACE: Role (copy e-commerce) + Action (scheda) + Context (target fai-da-te) + Execute (formato).
TRACE: aggiungi Audience (ET2/ET4/Liberty) + Example (tono pratico).
CO-STAR: separa Objective (conversione) da Style/Tone (chiaro, affidabile) e Response (formato).

    SCQA → PEAS

    SCQA: incornicia i dubbi (“è compatibile con il mio modello?”) e rispondi in ordine logico.
PEAS: progetti l’agente che pesca i dati, valida la compatibilità e genera l’HTML finale.

    Checklist (copia e incolla)

    • PAM: prova → leggi → modifica una cosa alla volta.
    • SMART: aggiungi 2–3 metriche verificabili.
    • RACE: ruolo chiaro + compito + contesto + formato.
    • TRACE: dichiara il pubblico e metti un mini-esempio.
    • CO-STAR: separa obiettivo da stile/tono; definisci il formato di risposta.
    • SiCQuA: situazione → problema → domanda → risposta/azioni.
    • PEAS: metriche, input/output, errori previsti, fallback.
  • Universal prompt

    Universal prompt

    I social sono ormai invasi da raccolte che promettono “il prompt perfetto” – quasi sempre uno solo, e solo in cambio di un commento, una mail o l’iscrizione a una newsletter. L’hai notato anche tu?

    Sembra di essere tornati ai tempi in cui la conoscenza era un privilegio da scambiare e non da condividere liberamente e. Nel solco del mio stile, preferisco fare diversamente.

    Nel mio manuale (scaricabile gratis, senza richieste strane qui), non ho voluto inserire semplici elenchi di prompt “preconfezionati”, principalmente perchè credo sia necessario insegnare a costruire i propri prompt personalizzati, partendo dai principi e dalle tecniche che ti mettono davvero in controllo dell’AI. I prompt specifici.

    Quelli che creo su stimolo delle domande (o per i fatti miei) poi li pubblico direttamente sul blog, sempre disponibili senza richieste strane a chi vuole sperimentare davvero.

    Oggi presento un prompt che alza l’asticella: uno di quelli che aiuta a generare i prompt. Sì, hai capito bene: uno strumento universale per chi vuole risultati su misura, in ogni campo.

    Il risultato probabilmente non sarà immediatamente usabile per fornire un risultato soddisfacente, ma se segui le indicazioni del mio manuale sarai in grado di costruire quello perfetto per te partendo da uno di quelli che verranno generati.

    Se vorrai lasciarmi un feedback, o condividere questo post ne sarò felice, ma ciò che mi preme di più è che questa conoscenza circoli liberamente: condividila senza limitazioni come faccio io. Grazie.

    Universal prompt:

    Esegui questa procedura a step, se devi chiedermi qualcosa fallo e passa allo step successivo solo dopo la mia risposta, se non ci sono domande da farmi chiedimi se voglio fare qualche cambiamento prima di andare avanti. 

Iniziamo!:

Step 1: Chiedimi a quale settore sono interessato.

Step 2: Chiedimi in quale area specifica di quel settore desidero creare dei prompt. Suggerisci esempi concreti di aree rilevanti per il settore scelto.

Step 3: chiedimi il tono e lo stile che vorrei ottenere dai prompt che dovrai generare

Step 4: Ora assumi il ruolo di esperto di prompt engineering specializzato proprio nell’ambito che ti ho indicato, con profonda conoscenza delle sfide operative e delle migliori pratiche di progettazione dei prompt. Il tuo compito è sviluppare una raccolta di prompt universali, modulari e facilmente personalizzabili, destinati a professionisti e creativi del settore, per ottenere output efficaci e affidabili da un modello AI.
Produci almeno 8 prompt suddivisi per categoria d’uso e presta la massima attenzione alla correttezza dei riferimenti e alla pertinenza delle istruzioni: verifica due volte dati e fonti per evitare errori o allucinazioni.
I prompt proposti devono:
a. Essere chiari, adattabili e con segnaposto espliciti.
b. Coprire diverse finalità pratiche (ad esempio: brainstorming, analisi, generazione di contenuti, revisione, automazione).
c. Includere istruzioni precise su tono, stile e formato di output richiesto.
d. Non devono essere generici, ma orientati a un utilizzo concreto, produttivo e professionale.
e. non devono essere specitici per il tuo preciso ambito di elaborazione, ma usabili su qualsiasi chatbot ai (grock, chatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini; ecc.)
f. l'output deve essere sempre formattato, nel modo più consono all'ambito per cui il prompt è stato creato

Step 5: Rileggi criticamente i prompt che hai generato e seleziona i 4 migliori secondo utilità, chiarezza e adattabilità assicurandoti che il prompt sia realmente utilizzabile anche da utenti principianti e che la spiegazione sia comprensibile anche ai neofiti.

Step 6: Presenta il siultato in risposta con la seguente struttura:
a. Titolo
b. indicazioni: scrivi 25/30 parole per spiegare a cosa serve
c. istruzioni: scrivi 40/50 parole almeno di istruzioni su come usare il prompt e il suo risultato
d. testo: indica il prompt specifico
  • Ma i prompt non li scrive l’AI?

    Ma i prompt non li scrive l’AI?

    Ovvero: perché ho scritto un manuale sul prompting quando tantissimi mi dicono che non serva

    Ogni volta che parlo con qualcuno di intelligenza artificiale, prima o poi mi arriva questa domanda:

    “Ma scusa… i prompt non li scrive già l’AI? Che senso ha scrivere un manuale?”

    Oppure, in una variante altrettanto frequente:

    “Ma tanto ormai l’AI capisce tutto, no? Basta scriverle due parole.”

    Lo dicono con convinzione, a volte con un pizzico di sarcasmo, come se occuparsi di prompt oggi fosse come imparare a usare un telecomando: inutile, superato, automatico.

    Ma siamo sicuri sia così scontato? La risposta arriva dalla stessa OpenAI che proprio in questi giorni ha pubblicato la sua guida ufficiale al prompting per GPT-4.1, disponibile online come una raccolta di ricette (!!!).
    Si chiama GPT-4.1 Prompting Guide (Cookbook) 🙂

    Saper usare l’AI è una competenza, non un automatismo

    Chi pensa che basti scrivere “dimmi come ti devo chiedere una determinata cosa” per ottenere il miglior risultato possibile, forse non ha mai provato a fare qualcosa di davvero importante con l’intelligenza artificiale.

    Inoltre scrivere bene un prompt non è un vezzo da nerd: è la base per ottenere risposte utili, pertinenti, affidabili. La guida di OpenAI lo dice chiaramente: anche con i modelli più avanzati, serve imparare a dialogare bene con il sistema per guidare la generazione del contenuto.

    Il Cookbook di OpenAI: un manuale per tutti

    La guida rilasciata da OpenAI è divisa in esempi pratici. Si leggono come ricette da cucina 🙂 :

    • “Come far ragionare il modello passo passo”
    • “Come ottenere elenchi coerenti”
    • “Come far generare contenuti creativi seguendo certe regole”

    E ogni ricetta mostra qualcosa di fondamentale:
    👉 che il risultato dipende da come poni la domanda.

    È esattamente quello che spiego anch’io nel mio manuale: il prompt non è un’intuizione casuale, ma una vera e propria interfaccia linguistica tra l’umano e il modello.

    La verità è che più l’AI diventa potente, più è importante saperla guidare, perché è flessibile, anche troppo a volte. Senza indicazioni chiare, può divagare, saltare passaggi, o sbagliare il tono.

    Chi usa l’AI per lavoro — per scrivere, progettare, vendere, studiare — lo sa bene: serve metodo. Serve tecnica. Serve pensiero.

    Ed è per questo che ho scritto il mio manuale: per chi vuole capire davvero, senza fronzoli, come trasformare l’AI in uno strumento efficace e non solo in un giocattolo.

    Una conferma importante

    Quando ho iniziato a scrivere “Come fare domande all’AI”, l’ho fatto perché vedevo che troppe persone avevano un’idea sbagliata su cosa sia un prompt. Pensavano fosse una formalità, un input generico, quasi un gesto meccanico.

    E invece no: il prompt è progettazione. È intenzione. È precisione.

    Vedere i tantissimi download e confrontarmi con OpenAI, che adotta esattamente lo stesso approccio, mi dà una bella sensazione.

    Principalmente perché vedo che finalmente si inizia a riconoscere che non basta fornire uno strumento potente, le persone hanno bisogno di capire meglio. Serve educazione. Serve formazione.

    Pertanto, se pensavi che il prompt fosse un problema già risolto, dai un’occhiata al Cookbook di OpenAI.

    E se vuoi imparare davvero a conversare con l’AI come si deve — in italiano, con esempi italiani, con casi reali — allora il mio manuale e le ricette fanno per te (usa il menù per andare alle varie sezioni di questo blog).

    Non perché io sappia più degli altri, ma perché, come OpenAI, credo che oggi l’intelligenza non stia nel modello… ma nel modo in cui lo usiamo.