Cosa impari in questo corso avanzato

In questo corso impari a personalizzare i modelli linguistici come ChatGPT, Claude e Gemini attraverso la costruzione ragionata di tre elementi fondamentali: il system prompt (o istruzioni), il contesto (documenti, materiali, esempi), e i prompt attivatori, cioè gli input concreti che userai per ottenere output coerenti e ripetibili.

Partiamo dalla differenza tra l’uso dei prompt nel corso base e l’approccio architetturale che serve quando il volume di istruzioni e contesto cresce: impari a riconoscere quando il semplice prompt non è più sufficiente e quando invece conviene passare a un GPT personalizzato, un progetto (su Claude o ChatGPT), o un Gem (su Gemini). Approfondiamo le caratteristiche e i limiti di ciascuno strumento, le impostazioni utili (come la disattivazione della ricerca web per evitare allucinazioni), e impari a scegliere quale usare in base al tuo obiettivo.

Ti mostro come si costruisce un system prompt efficace: quali sono le sue parti, quali istruzioni vanno ripetute, dove inserirle per farle rispettare, e come evitare ambiguità. Ti insegno anche a scriverlo usando direttamente l’intelligenza artificiale, partendo da appunti sparsi.

Vediamo come si struttura il contesto: che tipo di materiali inserire, come organizzarli (per esempio in file separati per tono di voce, target, strategia, storia del brand), cosa evitare, quali formati usare e come dare istruzioni interne ai file stessi per migliorare l’interpretazione del modello.

Impari a distinguere con precisione cosa va nel system prompt e cosa nel contesto, anche partendo da un “mega prompt” già esistente. Lavoriamo sul riuso dei materiali già scritti (prompt, esempi, output) per costruire un archivio efficiente.

Ti mostro come si testa un modello personalizzato e come si iterano le istruzioni per migliorare la qualità delle risposte: cosa fare quando una risposta è ambigua, come forzare il modello a chiedere chiarimenti, e come gestire output incoerenti o fuori target. Insegno il mio metodo pratico per iterare e correggere il system prompt in base al comportamento osservato.

Analizziamo anche le differenze operative tra GPT, Progetti e Gem: come gestiscono la memoria (quando c’è), come si comportano nel tempo, che vantaggi danno per la gestione dei clienti, e in quali casi è meglio usare uno strumento invece dell’altro. Parliamo dei limiti concreti di contesto, numero di file allegabili, supporto dei formati, assenza di multimodalità.

Infine, ti mostro come si lavora con flussi complessi e ripetitivi, usando la catena di prompt come metodo di iterazione guidata. Impari a decidere quanto contesto serve, come mantenerlo coerente e leggibile per il modello, e come non farti travolgere da materiale inutile.

Il corso è pratico, basato su casi d’uso reali che ho testato e utilizzato, e ti fornisce una struttura replicabile per qualsiasi compito scritto ricorrente che vuoi automatizzare in modo personalizzato.

F.A.Q.

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