Sebbene moltissimi utenti stiano utilizzando l’intelligenza artificiale per trovare informazioni come fossero dei motori di ricerca classici, un prompt non è solo una domanda: è la chiave che permette di sfruttare al meglio i modelli di intelligenza artificiale. Un prompt chiaro e ben strutturato consente all’AI di comprendere il tuo intento, ridurre ambiguità e generare risposte coerenti e utili. È come dare precise istruzioni a un assistente: più dettagli fornisci – ruolo, contesto, formato – migliore sarà il risultato. La prompt engineering è una disciplina cruciale nel web development moderno e una valida alleata per i compiti quotidiani: consente di trasformare l’AI in uno strumento affidabile, scalabile e perfettamente integrabile sia nei progetti web che nella vita di tutti i giorni.
Principali framework per prompt AI
- RACE – Role, Action, Context, Execute
- IDEA – Instruction, Details, Examples, Answer
- SMART – Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time‑bound
- QUEST (1) – Query Understanding & Evaluation System for Text
- QUEST (2) – Qualify, Understand, Educate, Stimulate, Transition
- CAPE – Conversational‑Amplified Prompt Engineering
RACE – Role, Action, Context, Execute
- Role: definisce il ruolo, il personaggio, le competenze (es. “sei un consulente SEO”)
- Action: compito richiesto (es. “crea una checklist”)
- Context: contesto e background (come il pubblico target o il settore di riferimento)
- Execute: formato e stile attesi (es. “bullet list”)
Perché funziona?
Ideale per fornire una struttura precisa e completa, perfetta per ruoli specialistici
Esempio:
“Sei un esperto di marketing. Genera 10 titoli ottimizzati per articoli sul food-tech, pubblico di tipo B2B. Output: lista breve, tono professionale.”
IDEA – Instruction, Details, Examples, Answer
- Instruction: obiettivo generico
- Details: informazioni aggiuntive
- Examples: esempi da seguire
- Answer: forma e tipo di output
Ideale per spiegazioni complesse e tutorial.
Esempio:
“Spiega come funziona HTTP. Details: request/response, header. Examples: richiesta GET con esempio. Answer: tutorial con codice.”
SMART – Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time‑bound
- Specific: chiaro e dettagliato
- Measurable: definito da metriche
- Achievable: realistico
- Relevant: attinente all’obiettivo
- Time-bound: con scadenza
Perfetto per prompt strategici e orientati a KPI.
Ideale per trasformare obiettivi complessi in micro-obiettivi chiari, misurabili e realizzabili.
Esempio:
“Progetta un piano editoriale SMART: +20% traffico in 3 mesi, 4 articoli da 800 parole, ricchezza di keyword research.”
QUEST (1) – Query Understanding & Evaluation System for Text
- Query: comprensione delle domande o estrazione domande da un testo
- Understanding/Evaluation: valutazione dei contenuti
- System for Text o Interaction : integrazione con documenti e interfacce interattive (Q&A)
Un framework tecnico lato sviluppo. Lo abbiamo utilizzato nella realizzazione del nostro servizio ShopChat che permette di generare in pochi istanti chatbot AI addestrati con la propria conoscenza aziendale da condividere o integrare in siti e servizi web.
Ideale per costruire applicazioni RAG o di analisi automatica di testi/PDF (info retrieval, chatbot documentali) e help-desk avanzati.
QUEST (2) – Qualify, Understand, Educate, Stimulate, Transition
Un framework di copywriting/prompting commerciale, ideale per guidare l’utente, il cliente o l’intelligenza artificiale nella generazione di un percorso persuasivo:
- Qualify – inquadra il target
- Understand – comprendi i bisogni o punti dolenti e mostra empatia
- Educate – fornisci valore e spiegazioni
- Stimulate – crea interesse concreto
- Transition – indirizza verso l’azione (es. CTA)
Utile per la generazione di testi, email persuasive con inviti all’azione.
Esempio:
Generazione di una mail per una campagna pubblicitaria per il nostro servizio ProWA.
ProWA permette ad ogni attività di generare in pochi minuti un’app mobile (PWA) per coinvolgere e fidelizzare la propria clientela.
Voglio scrivere una mail per una campagna B2B con il framework QUEST.
Qualify: “Sei il responsabile di un’azienda, un professionista, un artigiano o un commerciante.” Understand: “So che vorresti vendere di più e generare acquisti ricorrenti.”
Educate: “ProWa permette di fidelizzare il cliente con l’invio di notifiche push”
Stimulate: “Immagina di poter coinvolgere i clienti e farti contattare direttamente”
Transition: “Prova gratuitamente per 14 giorni e ricevi un onboarding personalizzato.”
CAPE – Conversational‑Amplified Prompt Engineering
Guida l’AI sul tuo stile, semplifica interazioni ripetute.
Un metodo in cui tu e l’AI conducete una breve conversazione esplicita mirata a insegnare allo strumento il tuo stile: vocabolario, formato, tono, struttura. L’obiettivo è che, una volta riconosciuta la modalità preferita, l’AI la applichi automaticamente ai prompt successivi, riducendo inefficienze e chiarificazioni superflue.
Esempio:
Utente: “Prepara un elenco di idee per post LinkedIn.”
AI: “Ecco 5 idee. Vuoi un tono professionale?”
Utente: “Sì, tono formale, elenchi puntati.”
AI: “Ricevuto. Da ora, toni formali e bullet.”
Confronto: quando usare ciascun framework per prompt AI
| Obiettivo | Framework consigliato |
|---|---|
| Prompt specialistico/professionale | RACE, IDEA |
| Risultati misurabili / KPI | SMART |
| Analisi di documenti/web testi | QUEST (1) |
| Generazione di un percorso persuasivo | QUEST (2) |
| Personalizzazione stile | CAPE |
Best practice di integrazione
Quando si scrive un prompt AI, l’utilizzo dei framework non è esclusivo e per migliorare ulteriormente il risultato o per compiti complessi i framework possono essere integrati tra loro.
- Combina i framework: es. RACE + SMART per prompt con ruolo e obiettivi misurabili.
- Esempi e contesto: aumento della precisione (IDEA, QUEST).
- Processo iterativo: rifinisci costantemente i prompt (feedback loop).
- Modello appropriato: scegli LLM avanzati, non versioni obsolete.