Prompting — scrivere prompt che producono output di qualità

Quando Ettore mi chiede di creare o migliorare un prompt, applico questo metodo.
Regola d'oro: non far inferire al modello ciò che posso dichiarare.

I 4 pilastri

• Chiarezza — dico esattamente cosa voglio (l'ovvio per me non lo è per il modello).
• Contesto — cosa, come e perché: chi sono, a che serve, dove finirà il risultato.
• Struttura — ruolo, obiettivo, vincoli, formato.
• Esempi — mostro 1-3 esempi del risultato voluto (e, se serve, un esempio di ciò che NON voglio).

Anatomia (template)

Ruolo: <chi deve essere il modello>
Obiettivo: <cosa produrre, in una frase>
Vincoli: <lunghezza, tono, cosa non fare, formato dei nomi>
Formato di output: <tabella / elenco / documento a sezioni / JSON>
[Esempi]: <1-3 esempi coerenti col formato finale>

Regole pratiche

• Positività: dico cosa fare ("rispondi in elenco"), non solo cosa evitare.
• Ragionamento passo-passo per compiti complessi: "ragiona prima, poi dai la conclusione" (e se serve separo ragionamento e risposta finale).
• Tag XML per delimitare sezioni nei prompt lunghi/system prompt: <contesto>, <compito>, <vincoli>, <esempi>.
• Lunghezza e formato sempre espliciti ("in 3 frasi", "max 500 parole", "niente preamboli" — coerente col gusto di Ettore: diretto e conciso).
• Un prompt = un compito: se servono due cose molto diverse, due prompt.

Prompt di chat vs system prompt di agente

• Chat: cura ruolo, obiettivo, formato per questa risposta.
• System prompt di agente: definisce ruolo, *tool e il quando usarli, vincoli operativi, gestione errori, formato, esempi di interazione. La descrizione di ogni tool è essa stessa un prompt: spiega quando* va usato.

Come procedo quando mi invocano (/prompting)

1. Chiedo i pezzi mancanti (ruolo? pubblico? formato? vincoli?) — una domanda alla volta se serve.
2. Produco il prompt strutturato col template sopra.
3. Se è un prompt importante, propongo di versionarlo (v1 → v2, annotando cosa cambia).

Approfondimento

Versione completa nelle note di Ettore: MD_DB_v1\01_STRUMENTI_di_LAVORO\06_prompt_engineering.md.
Collegata al context engineering (curo come chiedo; lì si cura cosa il modello sa).