📘 Best Practice di Prompt Engineering per Claude 4 (Traduzione Italiana)
Guida ufficiale per ottenere il massimo da Claude 4 (modelli Opus 4 e Sonnet 4) attraverso prompt chiari, contestualizzati e dettagliati.
🔗 Fonte originale: Anthropic Docs – Claude 4 Best Practices
⚙️ Principi Generali
✅ Sii esplicito nelle istruzioni
Claude 4 risponde meglio a istruzioni chiare e dettagliate. Specificare esattamente cosa desideri migliora la qualità delle risposte.
Esempio: Creazione di una dashboard analitica
- ❌ Meno efficace:
Crea una dashboard analitica
- ✅ Più efficace:
Crea una dashboard analitica. Includi il maggior numero possibile di funzionalità e interazioni pertinenti. Vai oltre le basi per creare un'implementazione completa.
🧠 Aggiungi contesto per migliorare le prestazioni
Spiegare il “perché” dietro le istruzioni aiuta Claude a comprendere meglio gli obiettivi e a fornire risposte più mirate.
Esempio: Preferenze di formattazione
- ❌ Meno efficace:
NON usare i puntini di sospensione
- ✅ Più efficace:
La tua risposta sarà letta ad alta voce da un motore text-to-speech, quindi evita i puntini di sospensione poiché il motore non saprà come pronunciarli.
🔍 Fai attenzione a esempi e dettagli
Claude 4 presta attenzione ai dettagli e agli esempi forniti. Assicurati che gli esempi riflettano i comportamenti desiderati e minimizzino quelli indesiderati.
🧩 Guida per Situazioni Specifiche
🎨 Controlla il formato delle risposte
Per influenzare il formato delle risposte di Claude:
- Indica cosa fare invece di cosa non fare
- ❌ Invece di: “Non usare markdown nella tua risposta”
-
✅ Prova: “La tua risposta dovrebbe essere composta da paragrafi di prosa fluida.”
- Usa indicatori di formato XML
- ✅ Prova: “Scrivi le sezioni di prosa della tua risposta all’interno dei tag
<paragrafi_prosa_fluida>.”
- Abbina lo stile del prompt all’output desiderato
- Lo stile di formattazione utilizzato nel prompt può influenzare lo stile della risposta di Claude. Se riscontri problemi nel controllare il formato dell’output, cerca di abbinare lo stile del prompt a quello dell’output desiderato. Ad esempio, rimuovere il markdown dal prompt può ridurre la quantità di markdown nell’output.
🧠 Sfrutta le capacità di pensiero e pensiero intercalato
Claude 4 offre capacità di pensiero che possono essere particolarmente utili per compiti che coinvolgono riflessione dopo l’uso di strumenti o ragionamento complesso in più passaggi. Puoi guidare il suo pensiero iniziale o intercalato per ottenere risultati migliori.
Esempio di prompt:
Dopo aver ricevuto i risultati dello strumento, rifletti attentamente sulla loro qualità e determina i prossimi passi ottimali prima di procedere. Usa il tuo pensiero per pianificare e iterare in base a queste nuove informazioni, quindi intraprendi la migliore azione successiva.
⚙️ Ottimizza l’uso parallelo degli strumenti
Claude 4 eccelle nell’esecuzione parallela degli strumenti. Ha un alto tasso di successo nell’utilizzo parallelo degli strumenti senza alcun prompt specifico, ma un piccolo prompt può aumentare questo comportamento fino a un tasso di successo del 100% nell’uso parallelo degli strumenti. Abbiamo trovato che questo prompt è il più efficace:
Esempio di prompt per agenti:
Per massima efficienza, ogni volta che devi eseguire più operazioni indipendenti, invoca tutti gli strumenti pertinenti simultaneamente anziché in sequenza.
🧹 Riduci la creazione di file nel coding agentico
I modelli Claude 4 possono a volte creare nuovi file per test e iterazioni, specialmente quando lavorano con codice. Questo approccio consente a Claude di utilizzare i file, in particolare gli script Python, come una “lavagna temporanea” prima di salvare l’output finale. L’uso di file temporanei può migliorare i risultati, in particolare per i casi d’uso di coding agentico.
Se preferisci minimizzare la creazione netta di nuovi file, puoi istruire Claude a pulire dopo sé stesso:
Esempio di prompt:
Se crei nuovi file temporanei, script o file di supporto per l'iterazione, pulisci questi file rimuovendoli alla fine del compito.
🎨 Migliora la generazione di codice visivo e frontend
Per la generazione di codice frontend, puoi guidare i modelli Claude 4 a creare design complessi, dettagliati e interattivi fornendo incoraggiamenti espliciti:
Esempio di prompt:
Non trattenerti. Dai il massimo.
Puoi anche migliorare le prestazioni di Claude nel frontend in aree specifiche fornendo ulteriori modificatori e dettagli su cui concentrarsi:
- “Includi il maggior numero possibile di funzionalità e interazioni pertinenti”
-
“Aggiungi dettagli ponderati come stati hover, transizioni e micro-interazioni”
-
“Crea una dimostrazione impressionante che mostri le capacità di sviluppo web”
-
“Applica i principi di design: gerarchia, contrasto, equilibrio e movimento”
🔄 Considerazioni sulla Migrazione
Quando si migra da Sonnet 3.7 a Claude 4:
- Sii specifico sul comportamento desiderato: Considera di descrivere esattamente cosa vorresti vedere nell’output.
-
Inquadra le tue istruzioni con modificatori: Aggiungere modificatori che incoraggiano Claude ad aumentare la qualità e il dettaglio del suo output può aiutare a modellare meglio le prestazioni di Claude. Ad esempio, invece di “Crea una dashboard analitica”, usa “Crea una dashboard analitica. Includi il maggior numero possibile di funzionalità e interazioni pertinenti. Vai oltre le basi per creare un’implementazione completa.”
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Richiedi esplicitamente funzionalità specifiche: Animazioni ed elementi interattivi dovrebbero essere richiesti esplicitamente quando desiderati.
✅ Conclusione
Claude 4 è progettato per seguire istruzioni dettagliate e contestualizzate. Specificare chiaramente le aspettative e fornire il contesto migliora significativamente la qualità delle risposte. Per ulteriori dettagli, consulta la guida ufficiale di Anthropic: Claude 4 Best Practices.
