Prova ora il tuo prompt con uno di questi assistenti IA per vedere i risultati reali:

Tieni traccia dei tuoi prompt e dei risultati ottenuti per poterli confrontare e migliorare.

Suggerimento:

Prova con un LLM

# Rapporto di Progetto: Digitalizzazione HR

## 1. Contesto
La nostra azienda ha 500 dipendenti su 3 sedi. Attualmente, la gestione HR è completamente manuale con file Excel sparsi.

## 2. Problemi identificati
- Tempo di elaborazione dei file: 15 giorni in media
- Tasso di errore nell'inserimento dati: 12%
- Difficoltà nel tracciare le candidature
- Nessuna visibilità sulle prestazioni

## 3. Soluzione proposta
Implementare un ATS (Applicant Tracking System) abbinato a uno strumento di gestione delle prestazioni.

## 4. Budget e tempistiche
Budget stimato: 50.000€
Periodo di implementazione: 6 mesi
ROI atteso: 30% di guadagno di produttività

Documento

Crea una catena di prompt per analizzare questo rapporto (3 pagine)

🔗 ARCHITETTO DI CATENE

**Riepilogo del rapporto:**
- Contesto: Azienda di 500 dipendenti, gestione HR attualmente manuale
- Problemi: Elaborazione lenta (15g), errori (12%), nessun tracciamento
- Soluzione: Implementazione di un ATS con gestione delle prestazioni
- Budget: 50.000€ in 6 mesi
- ROI atteso: 30% di produttività

PASSO

⚠️ Passo {index}: Contesto insufficiente. Fai riferimento ai risultati del passo precedente.

Suggerimenti:

SCOMPOSIZIONE COMPITO RIUSCITA. OUTPUT VERIFICABILI GENERATI.

SEQUENZA_COMPLETATA

CHAIN_ARCHITECT_V1.0

AVVIO SIMULAZIONE SEQUENZA DI CONCATENAMENTO. OBIETTIVO: SCOMPORRE COMPITO COMPLESSO IN PASSAGGI VERIFICABILI.

ESTRAI PUNTI CHIAVE DAL DOCUMENTO SORGENTE

RIASSUMI_DATI

GENERA_AZIONI

>> INIZIALIZZAZIONE_PROTOCOLLO_SEQUENZA

Vincoli

Attiva gli interruttori per vedere come i vincoli cambiano radicalmente la risposta del modello sullo stesso argomento (Torre Eiffel).

Laboratorio dei Vincoli

La riunione con il Sig. Dupont si terrà il 12 marzo a Lione per discutere del progetto Alpha.

Vedi come l'aggiunta di esempi (shots) migliora drasticamente la precisione e il formato delle risposte senza cambiare l'istruzione principale.

Estrai le entità (nome, data, luogo) dal seguente testo.

Il Costruttore Few-Shot

Osserva come il modello "indovina" la parola successiva. Regola la temperatura per vedere l'impatto sulle sue scelte.

Simulatore di Predizione (Token per Token)

Agisci come un correttore professionista. Correggi il seguente testo eliminando gli errori di ortografia e migliorando lo stile, mantenendo un tono professionale:

[TESTO]

Email di Correzione

Es: Riassumi il seguente testo in 3 punti chiave: [TESTO]

Titolo

Es: Riassuntore di Articoli

Inizia a costruire la tua libreria di prompt riutilizzabili.

Il Tuo Prompt-Book

Segui i tuoi progressi nel Modulo 1

Il Tuo Albero delle Competenze

ESPERTO BUG HUNTER

ESERCIZIO COMPLETATO

Due punti mancanti

Virgolette mancanti

Testo parassita

Virgola finale

CORREGGI I BUG

TROVA IL JSON VALIDO

SCOPRI GLI ERRORI JSON

Padroneggia i 4 errori JSON più comuni

BUG HUNTER

Estrattore forgiato!

CV da analizzare:
<<<
[Contenuto del CV qui]
>>>

Delimitatori

Sei un assistente HR esperto in analisi di CV.

Ruolo

Formato atteso:
{
  "nome": "(testo)",
  "email": "(testo)",
  "telefono": "(testo o null)",
  "competenze": ["(lista)"],
  "esperienze": [{ "posizione": "", "azienda": "", "date": "" }]
}

Schema JSON

Estrai le informazioni e fornisci SOLO JSON valido. NESSUN testo prima o dopo.

Istruzione stretta

Includi TUTTI i campi, anche se vuoti (null o []). Verifica la sintassi JSON prima di rispondere.

Verifica

Forgia il tuo estrattore di CV pezzo per pezzo

JSON estratto con successo!

Test pratico

CV FORGE

JSON

Lista strutturata

Report strutturato

Tabella

Trova il formato ideale per il tuo caso d'uso

FORMAT SELECTOR

Calcolatore ROI personalizzato

Finanza

Risorse Umane

Supporto clienti

Visualizza la trasformazione della tua produttività

IMPACT TIMELINE

La situazione di Alex

Perfetto!

Trasformare i dati in JSON

Esercizio completato!

Quiz di validazione

Trasforma il caos in struttura

OUTPUT TRANSFORM LAB

Regola ogni canale per creare il prompt perfetto

PROMPT MIXER

Auto-Consistenza: Voto democratico di molteplici percorsi di ragionamento

CONSENSUS_ENGINE

CoT vs ReAct: La differenza chiave

Prima ho bisogno di sapere il meteo attuale a Parigi. Userò lo strumento meteo.

{ 'city': 'Paris', 'temp': 14, 'condition': 'Pioggia leggera', 'precipitation': 80% }

Sta piovendo leggermente con 80% di precipitazioni. Dovrei consigliare un ombrello.

format_response(weather_data, recommendation)

A Parigi ci sono 14°C con pioggia leggera. Sì, porta l'ombrello! ☔

A differenza di CoT che "pensa" soltanto, ReAct permette al modello di <strong>agire</strong>:

Modulo 4: Agenti e Orchestrazione

Ragionamento + Azione: L'IA che può agire

ReAct_PREVIEW

Fare un passo indietro prima di risolvere: vista satellite → vista dettaglio

STEP_BACK_SIMULATOR

OpenAI raccomanda ufficialmente la scomposizione passo dopo passo. Queste tecniche sono ora standard negli agenti IA moderni (ChatGPT, Claude, Gemini).

Confronto Tecniche

Formalizzazione di CoT: mostrare il ragionamento migliora gli LLM su problemi complessi.

Wei et al. - Chain-of-Thought Prompting

Scoperta: 'Let's think step by step' attiva CoT senza esempi.

Kojima et al. - Zero-Shot Reasoners

Voto di maggioranza su più percorsi di ragionamento migliora +10-15%.

Wang et al. - Self-Consistency

Fare un passo indietro (identificare principi) prima di risolvere evita errori.

Zheng et al. - Step-Back Prompting

Chain-of-Thought

Self-Consistency

Step-Back

Cronologia della ricerca

Identificare la formula: Distanza = Velocità × Tempo

Scanner cerebrale: Modalità Impulsiva vs Modalità Riflessiva (CoT)

THINKING_LAB

Valutazione

Principio

Potatura (Pruning)

Albero del Pensiero: Esplora molteplici rami di ragionamento in parallelo

THOUGHT_TREE_EXPLORER

Riva sinistra: 🐺 Lupo, 🐐 Capra, 🥬 Cavolo

Un'azienda riceve 100 CV al giorno. Senza automazione, un HR impiega 5 minuti per CV. Con una pipeline LLM, si scende a 10 secondi.

Il secondo prompt prende il JSON e analizza l'idoneità per la posizione (Senior Dev). Verifica le competenze chiave.

Passaggio 2: Analisi

L'ultimo prompt decide se intervistare il candidato e redige l'email di risposta (invito o rifiuto).

Passaggio 3: Decisione

Il primo prompt estrae i dati grezzi dal CV e li trasforma in formato JSON strutturato. Questo è più facile da elaborare per i passaggi successivi.

Passaggio 1: Estrazione

Una pipeline è una catena di prompt in cui **l'output di un passaggio diventa l'input del successivo**. È come una catena di montaggio: ogni stazione svolge UN compito specializzato.

Cos'è una Pipeline?

Elaborazione Candidature HR

🚦 Routing Intelligente: Indirizza le richieste sulla strada giusta

ROUTING_SWITCH

Calcolo

Consiglio

Domanda Fattuale

Reclamo

🔄 Elaborazione parallela + Sintesi globale

MAP_REDUCE_ENGINE

Alex deve analizzare 500 recensioni clienti per produrre un report di sintesi. L'LLM non può elaborare tutto in una volta. Come fare?

IL PROBLEMA

LA SOLUZIONE: Map-Reduce

Ogni recensione è stata elaborata indipendentemente con lo stesso prompt. Possiamo parallelizzare queste chiamate per andare 5 volte più veloci! Ora dobbiamo sintetizzare queste 5 analisi.

INSIGHT:

FASE MAP: Analisi individuale

Consolidare le {count} analisi in un report

FASE REDUCE: Sintesi globale

Prodotto di qualità, consegna rapida. L'unico difetto: l'imballaggio era un po' danneggiato.

Deluso dal servizio clienti. Impossibile contattare qualcuno per 3 giorni per un problema con l'ordine.

Eccellente! Esattamente quello che cercavo. Lo consiglio vivamente. Prezzo molto competitivo.

Corretto ma niente di più. Il prodotto corrisponde alla descrizione ma la qualità potrebbe essere migliore.

Molto delusa. Prodotto arrivato rotto e nessuna risposta dall'assistenza. Non lo consiglio affatto.

200 recensioni × 0.1s/recensione + 5s sintesi = 25 secondi

200 recensioni × 3 min/recensione = 10 ore di lavoro manuale

10 ore → 25 secondi (×1440 più veloce)

ROI CALCOLATO

Sintesi

Riepilogo Pattern Map-Reduce

Inizia sempre con il pattern più semplice che risponde alle tue esigenze. Aggiungi complessità solo se veramente necessario!

REGOLA D'ORO:

Panoramica

Confronto dei Pattern

🔍 Trova il pattern adatto al tuo caso d'uso

COMPLEXITY_ADVISOR

L'Albero delle Decisioni

Alex esita tra diverse architetture per il suo progetto. Prompt semplice? Pipeline? Map-Reduce? Agenti? Come scegliere?

Elaborazione parallela di N elementi con lo stesso prompt.

Elaborazione Batch

MAP ogni elemento, poi REDUCE in sintesi globale.

Map-Reduce

Buffer di alcuni secondi poi elaborazione raggruppata.

Micro-Batch

Grafo di dipendenze con esecuzione condizionale.

Orchestrazione DAG

Catena di passaggi dove ogni prompt arricchisce il contesto del successivo.

Pipeline Sequenziale

Coda d'attesa con worker che consumano i task.

Queue Workers

Classificazione iniziale poi reindirizzamento al trattamento adatto.

Routing Intelligente

Una singola chiamata API con un prompt ben strutturato è sufficiente.

Prompt Diretto

Elaborazione token per token con risposta progressiva.

Streaming Events

✓ VANTAGGI

✗ SVANTAGGI

🗺️ Il tuo progresso e i prossimi passi

JOURNEY_MAP

Pattern Map-Reduce

Scelta del Pattern

Il Modulo 5 (Agenti) è la continuazione logica. Ora padroneggi i pattern che permettono di costruire agenti sofisticati!

Modulo 4 — Orchestrare i prompt: Chaining e Routing

Target_Objectives.jsonREAD_ONLY

Directory_Structure

Capabilities_Matrix