Prompt & Pattern

Nel 2026, il prompt engineering manuale è ufficialmente obsoleto, sostituito dal Context Engineering sistemico e dall’ottimizzazione programmatica dei prompt tramite framework come DSPy. Per anni abbiamo trattato i modelli linguistici come entità da persuadere con formule magiche e istruzioni testuali complesse. Oggi, la maturazione tecnologica ha trasformato questa pratica artigianale in una disciplina ingegneristica rigorosa…

Il Model Context Protocol (MCP) non è un semplice wrapper per API, ma l’infrastruttura standard che trasforma i LLM da motori di chat isolati ad agenti operativi integrati nei dati aziendali, a patto di affrontarne i severi rischi di sicurezza legati all’esecuzione di codice e alla supply chain. Fino a ieri, connettere un modello linguistico…

Sostituire il classico prompt “one-shot” con pattern di Reflection iterativi basati su cicli chiusi di auto-critica permette di innalzare l’accuratezza del codice generato fino al 91% (pass@1 su benchmark HumanEval), eliminando la necessità di una costante supervisione umana. L’interazione uomo-macchina basata su singole chat sincrone ha raggiunto il suo limite strutturale nello sviluppo di flussi…

Hai letto le guide base. Conosci il few-shot, il chain-of-thought, il role prompting. Eppure i tuoi output sono ancora mediocri la metà delle volte. Il problema non è l’AI — è che stai ancora giocando al livello 1. Perché il prompt engineering base non basta più Nel 2026 i modelli hanno finestre di contesto da…

Il 90% delle persone usa l’AI come userebbe un motore di ricerca degli anni ’90 — parole chiave buttate lì e speranza. Poi si lamentano che i risultati fanno schifo. Il problema non è l’AI. Perché il 90% dei prompt non funziona (e cosa manca) Facciamo un esperimento mentale. Immagina di assumere un consulente brillante…