Come si scrive un buon prompt (e come usare la libreria)

Un buon prompt ha cinque ingredienti: il ruolo che l'AI deve assumere, il contesto (i tuoi dati), l'obiettivo preciso, i vincoli (tono, lunghezza, cosa evitare) e il formato dell'output. Più sei specifico su questi cinque punti, migliore è il risultato. La libreria prompt-pmi-italia ti dà prompt già costruiti così: a te basta inserire i tuoi dati nelle variabili {{}}.

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L'anatomia di un prompt fatto bene

Confronta questi due prompt per lo stesso compito.

Scrivi un post Instagram per il mio bar.

Sei un social media manager esperto di attività locali. Il bar "Centrale" è a Bologna, frequentato da studenti e lavoratori della zona, tono amichevole. Scrivi una caption per Instagram che annunci il nuovo aperitivo del giovedì a 8€. Massimo 60 parole, un hook nella prima riga, una call-to-action chiara e 5 hashtag localizzati. Solo la caption, niente spiegazioni.

Il secondo non è "più lungo" a caso: contiene cinque ingredienti precisi.

1. Ruolo

Dire all'AI chi deve essere ("sei un social media manager esperto di attività locali") orienta il tono e le competenze che userà. È la prima riga di quasi tutti i prompt della libreria.

2. Contesto

Sono i tuoi dati: settore, zona, pubblico, prodotto, cosa è successo. È il pezzo che quasi sempre manca — ed è esattamente il motivo per cui tante persone si convincono che "l'AI non funziona". L'AI non legge nel pensiero: se non le dai il contesto, riempie i buchi con genericità.

3. Obiettivo

Una sola cosa, detta chiaramente: "scrivi una risposta alla recensione", "trasforma queste caratteristiche in benefici". Un obiettivo per prompt. Se ne servono due, sono due prompt.

4. Vincoli

Tono, lunghezza, cosa includere e cosa evitare. Importante: i vincoli funzionano meglio espressi in positivo. "Scrivi in massimo 150 parole" rende più di "non essere prolisso".

5. Formato dell'output

Come vuoi la risposta: "solo la caption, senza commenti", "una tabella a due colonne", "tre varianti separate da una riga". Senza questo vincolo l'AI tende a produrre muri di testo che poi devi ripulire a mano.

Una scorciatoia mentale: se il risultato è deludente, quasi sempre manca contesto o formato. Aggiungi quelli prima di tutto il resto.

Perché i tag XML (e perché non devi preoccupartene)

I prompt della libreria racchiudono le sezioni in tag come <contesto>, <obiettivo>, <vincoli> e <formato_output>. Servono a separare in modo netto le diverse parti del prompt: i modelli — Claude in particolare — li seguono con più precisione. La buona notizia è che non devi scriverli tu: sono già nel prompt che copi. Funzionano anche su ChatGPT e Gemini, che li interpretano senza problemi.

Se vuoi approfondire la teoria dietro a tutto questo, leggi la nostra guida completa Come scrivere prompt efficaci.

Le variabili {{}}: il cuore della libreria

Ogni prompt della libreria contiene variabili scritte tra doppie graffe, in MAIUSCOLO:

Recensione negativa ricevuta su Google: "{{TESTO_RECENSIONE}}".
Cosa è successo realmente: {{COSA_E_SUCCESSO}}.
Firma come: {{FIRMA}}.

Sono dei "segnaposto": ti dicono esattamente dove inserire i tuoi dati. Prima di copiare il prompt, ogni file ha una sezione "Cosa preparare prima" che elenca le variabili da riempire. È lì che si gioca il 90% della qualità del risultato: più i tuoi dati sono concreti, più la risposta sarà utile.

La doppia graffa è una convenzione (di Anthropic) scelta perché è inconfondibile: difficilmente la confondi con il testo normale.

I 3 passi per usare un prompt della libreria

1. Scegli il prompt giusto nella categoria che ti serve, su GitHub.
2. Copia il blocco "▶ Prompt" e incollalo nel tuo assistente (Claude, ChatGPT, Gemini o Copilot).
3. Sostituisci ogni variabile {{}} con i tuoi dati reali — usando la lista "Cosa preparare prima" come checklist — e invia.

Se il primo risultato non è perfetto, non ricominciare da capo: chiedi una modifica ("rendilo più breve", "tono più formale", "aggiungi una scadenza"). L'AI mantiene il contesto della conversazione e affina.

Un esempio completo, dall'inizio alla fine

Immagina di aver ricevuto una recensione a 2 stelle. Apri il prompt Risposta a recensione negativa, prepari i dati:

• {{TESTO_RECENSIONE}} → "Servizio lentissimo sabato sera, mai più."
• {{NOME_AZIENDA}} → "Trattoria da Luigi"
• {{COSA_E_SUCCESSO}} → "Sabato eravamo in due in cucina per un'assenza, abbiamo accumulato ritardo."
• {{SOLUZIONE}} → "Invitarlo a tornare, offrendo il caffè"
• {{FIRMA}} → "Luigi, titolare"

Incolli, sostituisci, invii. In dieci secondi hai una risposta pubblica calma e professionale, già nel tono giusto per chi la leggerà dopo. Questo è il punto: la libreria non ti fa diventare un esperto di prompt — ti dà il risultato senza dover diventarlo.

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Apri il repository su GitHub, scegli un prompt per un problema che hai davvero questa settimana e provalo. Se la libreria ti aiuta, lascia una ⭐: aiuta altre PMI a trovarla.