Best practice per il prompting

Questo è il riferimento per il prompt engineering con i modelli Claude attuali, inclusi Claude Fable 5.1, Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5, Claude Sonnet 4.6 e Claude Haiku 4.5. La pagina è organizzata in tre parti:

• Indicazioni specifiche per modello per prime: dove un singolo modello si comporta diversamente e cosa cambiare nel tuo prompt.
• Tecniche per tutti i modelli attuali a seguire: principi generali, output e formattazione, uso degli strumenti, thinking e sistemi agentici.
• Considerazioni sulla migrazione per ultime, per i prompt che provengono da generazioni precedenti.

Indicazioni specifiche per modello

Ciascuno di questi modelli ha la propria pagina di prompting. Leggi prima quella relativa al tuo modello, poi le tecniche che seguono.

Principi generali

Le tecniche in questa sezione e nelle sezioni che seguono si applicano ai modelli Claude attuali, inclusi Claude Fable 5.1, Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5 e Claude Mythos 5. Quando una tecnica nomina un modello specifico, considerala come misurata su quel modello e verificala nuovamente con le tue eval prima di applicarla a un altro.

Sii chiaro e diretto

Claude risponde bene a istruzioni chiare ed esplicite. Essere specifici sull'output desiderato può aiutare a migliorare i risultati. Se desideri un comportamento che vada "oltre le aspettative", richiedilo esplicitamente invece di affidarti al modello perché lo deduca da prompt vaghi.

Pensa a Claude come a un dipendente brillante ma nuovo, che non ha contesto sulle tue norme e sui tuoi flussi di lavoro. Più precisamente spieghi cosa vuoi, migliore sarà il risultato.

Regola d'oro: mostra il tuo prompt a un collega con un contesto minimo sull'attività e chiedigli di seguirlo. Se rimarrebbe confuso, lo sarà anche Claude.

• Sii specifico sul formato di output desiderato e sui vincoli.
• Fornisci le istruzioni come passaggi sequenziali usando elenchi numerati o puntati quando l'ordine o la completezza dei passaggi è importante.

Create an analytics dashboard

Create an analytics dashboard. Include as many relevant features and interactions as possible. Go beyond the basics to create a fully-featured implementation.

Aggiungi contesto per migliorare le prestazioni

Fornire il contesto o la motivazione alla base delle tue istruzioni, ad esempio spiegando a Claude perché un determinato comportamento è importante, può aiutare Claude a comprendere meglio i tuoi obiettivi e a fornire risposte più mirate.

NEVER use ellipses

Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses since the text-to-speech engine will not know how to pronounce them.

Claude è abbastanza intelligente da generalizzare a partire dalla spiegazione.

Usa gli esempi in modo efficace

Gli esempi sono uno dei modi più affidabili per orientare il formato, il tono e la struttura dell'output di Claude. Pochi esempi ben costruiti (tecnica nota come "few-shot prompting" o "multishot prompting", ovvero prompting con pochi o più esempi) migliorano accuratezza e coerenza.

Quando aggiungi esempi, rendili:

• Pertinenti: rispecchia da vicino il tuo caso d'uso reale.
• Diversificati: copri i casi limite e varia abbastanza da evitare che Claude colga schemi non intenzionali.
• Strutturati: racchiudi gli esempi in tag <example> (più esempi in tag <examples>) in modo che Claude possa distinguerli dalle istruzioni.

Struttura i prompt con tag XML

I tag XML aiutano Claude ad analizzare prompt complessi senza ambiguità, specialmente quando il tuo prompt mescola istruzioni, contesto, esempi e input variabili. Racchiudere ogni tipo di contenuto nel proprio tag (ad esempio, <instructions>, <context>, <input>) riduce le interpretazioni errate.

Best practice:

• Usa nomi di tag coerenti e descrittivi in tutti i tuoi prompt.
• Annida i tag quando il contenuto ha una gerarchia naturale (documenti dentro <documents>, ciascuno dentro <document index="n">).

Assegna un ruolo a Claude

Impostare un ruolo nel "system prompt" (prompt di sistema) focalizza il comportamento e il tono di Claude per il tuo caso d'uso. Anche una sola frase fa la differenza:

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful coding assistant specializing in Python.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "How do I sort a list of dictionaries by key?"}
    ],
)

print(message.content)

Prompting con contesto lungo

Quando lavori con documenti di grandi dimensioni o input ricchi di dati (oltre 20k token), struttura il tuo prompt con attenzione per ottenere i migliori risultati:

• Metti i dati lunghi in cima: posiziona i documenti lunghi e gli input vicino all'inizio del prompt, sopra la query, le istruzioni e gli esempi. Questo migliora le prestazioni su tutti i modelli.

• Struttura il contenuto e i metadati dei documenti con tag XML: quando usi più documenti, racchiudi ciascun documento in tag <document> con sottotag <document_content> e <source> (e altri metadati) per chiarezza.

  Esempio di struttura multidocumento

• Fonda le risposte su citazioni: per attività su documenti lunghi, chiedi a Claude di citare prima le parti rilevanti dei documenti prima di svolgere il compito. Questo aiuta Claude a concentrarsi sul contenuto rilevante e a ignorare il resto del documento.

  Esempio di estrazione di citazioni

Autoconoscenza del modello

Se desideri che Claude si identifichi correttamente nella tua applicazione o usi stringhe API specifiche:

The assistant is Claude, created by Anthropic. The current model is Claude Opus 5.

Per le app basate su LLM che devono specificare stringhe di modello:

When an LLM is needed, please default to Claude Opus 5 unless the user requests
otherwise. The exact model string for Claude Opus 5 is claude-opus-5.

Output e formattazione

Stile di comunicazione e verbosità

I modelli più recenti di Claude hanno uno stile di comunicazione più conciso e naturale rispetto ai modelli precedenti:

• Più diretto e concreto: fornisce resoconti di avanzamento basati sui fatti invece di aggiornamenti autocelebrativi
• Più colloquiale: leggermente più fluido e informale, meno meccanico
• Meno verboso: può omettere riepiloghi dettagliati per efficienza, a meno che non venga richiesto diversamente

Questo significa che Claude può omettere i riepiloghi verbali dopo le chiamate agli strumenti, passando direttamente all'azione successiva. Se preferisci maggiore visibilità sul suo ragionamento:

After completing a task that involves tool use, provide a quick summary of the work you've done.

Claude Opus 5 è un'eccezione per quanto riguarda la verbosità: le sue risposte predefinite rivolte all'utente sono più lunghe di quelle dei modelli precedenti, e aumentare o diminuire l'effort non modifica in modo affidabile la lunghezza visibile delle risposte. Richiedi invece esplicitamente la concisione nel prompt. Consulta Prompting di Claude Opus 5 per un'istruzione di esempio. Claude Fable 5.1 ha la tendenza opposta durante il lavoro agentico: scrive meno aggiornamenti rivolti all'utente tra le chiamate agli strumenti. Chiedi esplicitamente testo di avanzamento e rimuovi qualsiasi istruzione che gli dica di mantenere breve quel testo. Consulta Chiedi aggiornamenti di avanzamento rivolti all'utente.

Controlla il formato delle risposte

Esistono alcuni modi particolarmente efficaci per orientare la formattazione dell'output:

1. Di' a Claude 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 scorrevole."

2. Usa indicatori di formato XML

   • Prova: "Scrivi le sezioni in prosa della tua risposta in tag <smoothly_flowing_prose_paragraphs>."

3. Allinea lo stile del tuo prompt all'output desiderato

   Lo stile di formattazione usato nel tuo prompt può influenzare lo stile di risposta di Claude. Se riscontri ancora problemi di controllabilità della formattazione dell'output, prova ad allineare il più possibile lo stile del tuo prompt allo stile di output desiderato. Ad esempio, rimuovere il markdown dal prompt può ridurre la quantità di markdown nell'output.

4. Usa prompt dettagliati per preferenze di formattazione specifiche

   Per un maggiore controllo sull'uso di markdown e formattazione, fornisci indicazioni esplicite:

<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
When writing reports, documents, technical explanations, analyses, or any long-form
content, write in clear, flowing prose using complete paragraphs and sentences. Use
standard paragraph breaks for organization and reserve markdown primarily for `inline
code`, code blocks (```...```), and simple headings (## and ###). Avoid using **bold**
and *italics*.

DO NOT use ordered lists (1. ...) or unordered lists (*) unless: a) you're presenting
truly discrete items where a list format is the best option, or b) the user explicitly
requests a list or ranking

Instead of listing items with bullets or numbers, incorporate them naturally into
sentences. This guidance applies especially to technical writing. Using prose instead of
excessive formatting will improve user satisfaction. NEVER output a series of overly
short bullet points.

Your goal is readable, flowing text that guides the reader naturally through ideas
rather than fragmenting information into isolated points.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

Claude Fable 5.1 formatta già meno dei modelli precedenti, quindi su quel modello un blocco come questo può sopprimere la struttura di cui il contenuto ha bisogno. Rimuovilo, oppure sostituiscilo con la regola più breve in Formattazione nella chat.

Output LaTeX

I modelli più recenti di Claude usano LaTeX per impostazione predefinita per espressioni matematiche, equazioni e spiegazioni tecniche. Se preferisci testo semplice, aggiungi le seguenti istruzioni al tuo prompt:

Format your response in plain text only. Do not use LaTeX, MathJax, or any markup
notation such as \( \), $, or \frac{}{}. Write all math expressions using standard text
characters (e.g., "/" for division, "*" for multiplication, and "^" for exponents).

Creazione di documenti

I modelli più recenti di Claude creano presentazioni, animazioni e documenti visivi con un forte rispetto delle istruzioni, e di solito producono output utilizzabile al primo tentativo.

Per ottenere i migliori risultati nella creazione di documenti:

Create a professional presentation on [topic]. Include thoughtful design elements,
visual hierarchy, and engaging animations where appropriate.

Migrare dalle risposte precompilate

A partire dai modelli Claude 4.6 e da Claude Mythos Preview, le risposte precompilate (fornire un messaggio parziale dell'assistente da cui Claude continua) nell'ultimo turno dell'assistente non sono più supportate. Le richieste con messaggi dell'assistente precompilati a questi modelli restituiscono un errore 400. L'intelligenza del modello e il rispetto delle istruzioni sono progrediti al punto che la maggior parte dei casi d'uso del prefill non lo richiede più. I modelli precedenti continuano a supportare i prefill, e l'aggiunta di messaggi dell'assistente altrove nella conversazione non è interessata.

Ecco gli scenari di prefill più comuni e come migrare da essi:

Uso degli strumenti

Utilizzo degli strumenti

I modelli più recenti di Claude sono addestrati per un rispetto preciso delle istruzioni e traggono beneficio da indicazioni esplicite sull'uso di strumenti specifici. Se dici "puoi suggerire alcune modifiche", Claude a volte fornirà suggerimenti invece di implementarli, anche se apportare le modifiche potrebbe essere ciò che intendevi. Per imparare a definire gli strumenti e risolvere i problemi di attivazione degli strumenti, consulta Tool use (uso degli strumenti) con Claude.

Perché Claude agisca, sii più esplicito:

Can you suggest some changes to improve this function?

Change this function to improve its performance.

Make these edits to the authentication flow.

Per rendere Claude più proattivo nell'agire per impostazione predefinita, puoi aggiungere questo al tuo prompt di sistema:

<default_to_action>
By default, implement changes rather than only suggesting them. If the user's intent is
unclear, infer the most useful likely action and proceed, using tools to discover any
missing details instead of guessing. Try to infer the user's intent about whether a tool
call (e.g., file edit or read) is intended or not, and act accordingly.
</default_to_action>

D'altra parte, se vuoi che il modello sia più esitante per impostazione predefinita, meno incline a lanciarsi direttamente nelle implementazioni, e che agisca solo se richiesto, puoi orientare questo comportamento con un prompt come il seguente:

<do_not_act_before_instructions>
Do not jump into implementation or change files unless clearly instructed to make
changes. When the user's intent is ambiguous, default to providing information, doing
research, and providing recommendations rather than taking action. Only proceed with
edits, modifications, or implementations when the user explicitly requests them.
</do_not_act_before_instructions>

Claude Opus 4.5 e Claude Opus 4.6 sono anche più reattivi al prompt di sistema rispetto ai modelli precedenti. Se i tuoi prompt erano progettati per ridurre l'attivazione insufficiente di strumenti o skill, questi modelli potrebbero ora attivarli eccessivamente. La soluzione è attenuare qualsiasi linguaggio aggressivo. Dove avresti potuto dire "CRITICO: DEVI usare questo strumento quando...", puoi usare un prompting più normale come "Usa questo strumento quando...".

Ottimizza le chiamate parallele agli strumenti

I modelli più recenti di Claude eseguono in parallelo le chiamate agli strumenti indipendenti. Questi modelli:

• Eseguono più ricerche speculative durante la ricerca
• Leggono diversi file contemporaneamente per costruire il contesto più velocemente
• Eseguono comandi bash in parallelo (il che può persino creare colli di bottiglia nelle prestazioni del sistema)

Questo comportamento è orientabile. Sebbene il modello abbia un alto tasso di successo nelle chiamate parallele agli strumenti senza prompting, puoi portarlo a ~100% o regolare il livello di aggressività:

<use_parallel_tool_calls>
If you intend to call multiple tools and there are no dependencies between the tool
calls, make all of the independent tool calls in parallel. Prioritize calling tools
simultaneously whenever the actions can be done in parallel rather than sequentially.
For example, when reading 3 files, run 3 tool calls in parallel to read all 3 files into
context at the same time. Maximize use of parallel tool calls where possible to increase
speed and efficiency. However, if some tool calls depend on previous calls to inform
dependent values like the parameters, do NOT call these tools in parallel and instead
call them sequentially. Never use placeholders or guess missing parameters in tool
calls.
</use_parallel_tool_calls>

Execute operations sequentially with brief pauses between each step to ensure stability.

Su Claude Fable 5.1 nei loop agentici lunghi, invia l'istruzione sulle chiamate parallele come messaggio di sistema limitato al turno dopo ogni ciclo di risultati degli strumenti. Consulta Raggruppa le chiamate agli strumenti indipendenti nei loop agentici.

Thinking e ragionamento

Overthinking ed eccessiva meticolosità

Claude Opus 4.6 esegue più esplorazione preliminare rispetto ai modelli precedenti, specialmente con impostazioni di effort più elevate. Questo lavoro iniziale spesso aiuta a ottimizzare i risultati finali, ma il modello può raccogliere un contesto esteso o seguire più filoni di ricerca senza che gli venga richiesto. Se i tuoi prompt in precedenza incoraggiavano il modello a essere più meticoloso, dovresti calibrare quelle indicazioni per Claude Opus 4.6:

• Sostituisci le impostazioni predefinite generiche con istruzioni più mirate. Invece di "Usa [tool] per impostazione predefinita", aggiungi indicazioni come "Usa [tool] quando migliorerebbe la tua comprensione del problema."
• Rimuovi il prompting eccessivo. Gli strumenti che si attivavano in modo insufficiente nei modelli precedenti probabilmente ora si attivano in modo appropriato. Istruzioni come "In caso di dubbio, usa [tool]" causeranno un'attivazione eccessiva.
• Usa l'effort come ripiego. Se Claude continua a essere eccessivamente aggressivo, usa un'impostazione più bassa per effort.

In alcuni casi, Claude Opus 4.6 può pensare in modo esteso, il che può gonfiare i token di thinking e rallentare le risposte. Se questo comportamento è indesiderato, puoi aggiungere istruzioni esplicite per limitare il suo ragionamento, oppure puoi abbassare l'impostazione effort per ridurre il thinking complessivo e l'uso di token.

When you're deciding how to approach a problem, choose an approach and commit to it.
Avoid revisiting decisions unless you encounter new information that directly
contradicts your reasoning. If you're weighing two approaches, pick one and see it
through. You can always course-correct later if the chosen approach fails.

Se hai bisogno di un tetto rigido ai costi di thinking, l'"extended thinking" (pensiero esteso) con un limite budget_tokens è ancora funzionante su Opus 4.6 e Sonnet 4.6 ma è deprecato. Sui modelli Claude 4.7 e successivi, impostare budget_tokens restituisce un errore 400. Preferisci abbassare l'impostazione di effort o usare max_tokens come limite rigido con l'adaptive thinking.

Sfrutta le capacità di thinking e di thinking interleaved

I modelli più recenti di Claude offrono capacità di thinking che possono essere particolarmente utili per attività che richiedono riflessione dopo l'uso degli strumenti o ragionamento complesso in più passaggi. Puoi guidare il suo thinking iniziale o interleaved per ottenere risultati migliori.

I modelli Claude 4.6 e successivi e Claude Mythos Preview usano l'adaptive thinking (thinking: {type: "adaptive"}), in cui Claude decide dinamicamente quando e quanto pensare. Su Claude Fable 5.1, Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, il thinking è sempre attivo e l'adaptive thinking è l'unica modalità. Claude calibra il suo thinking in base a due fattori: il parametro effort e la complessità della query. Un effort più elevato induce più thinking, e query più complesse fanno lo stesso. Su query più semplici che non richiedono thinking, il modello risponde direttamente. Nelle valutazioni interne, l'adaptive thinking produce in modo affidabile prestazioni migliori rispetto al pensiero esteso. Considera di passare all'adaptive thinking.

Usa l'adaptive thinking per carichi di lavoro che richiedono comportamento agentico come l'uso degli strumenti in più passaggi, attività di coding complesse e loop agentici a lungo orizzonte. I modelli più vecchi usano il pensiero esteso manuale con budget_tokens; consulta la tabella di configurazione per modello per sapere quale configurazione accetta ciascun modello.

Puoi guidare il comportamento di thinking di Claude:

After receiving tool results, carefully reflect on their quality and determine optimal
next steps before proceeding. Use your thinking to plan and iterate based on this new
information, and then take the best next action.

Il comportamento di attivazione dell'adaptive thinking è controllabile tramite prompt. Se noti che il modello pensa più spesso di quanto vorresti, cosa che può accadere con prompt di sistema grandi o complessi, aggiungi indicazioni per orientarlo:

Thinking adds latency and should only be used when it will meaningfully improve
answer quality - typically for problems that require multistep reasoning. When in
doubt, respond directly.

Se stai migrando dal pensiero esteso con budget_tokens, sostituisci la tua configurazione di thinking e sposta il controllo del budget su effort. Gli esempi seguenti mostrano la stessa richiesta prima e dopo la migrazione (consulta effort per i livelli disponibili e la disponibilità per modello):

# Prima: pensiero esteso con un budget manuale (modelli precedenti)
client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

# Dopo: pensiero adattivo con effort
client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Se non stai usando il pensiero esteso, non sono necessarie modifiche. Su Claude Opus 4.6 fino a Claude Opus 4.8 e su Claude Sonnet 4.6, il thinking è disattivato quando ometti il parametro thinking. Su Claude Opus 5 e Claude Sonnet 5, il thinking è attivo per impostazione predefinita quando ometti il parametro thinking. Su Claude Opus 5, puoi disattivarlo solo a effort high o inferiore. Su Claude Fable 5.1, Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, il thinking è sempre attivo, indipendentemente dal fatto che tu imposti o meno il parametro thinking.

• Preferisci istruzioni generali a passaggi prescrittivi. Un prompt come "pensa in modo approfondito" spesso produce un ragionamento migliore rispetto a un piano passo-passo scritto a mano. Il ragionamento di Claude supera frequentemente ciò che un umano prescriverebbe.
• Gli esempi multishot funzionano con il thinking. Usa tag <thinking> all'interno dei tuoi esempi few-shot per mostrare a Claude lo schema di ragionamento. Generalizzerà quello stile ai propri blocchi di pensiero esteso.
• Prompting manuale chain-of-thought (CoT) come ripiego. Quando il thinking è disattivato, puoi comunque incoraggiare il ragionamento passo-passo chiedendo a Claude di ragionare sul problema. Usa tag strutturati come <thinking> e <answer> per separare in modo pulito il ragionamento dall'output finale. Su Claude Opus 5, preferisci invece mantenere il thinking attivo a un livello di effort più basso: con il thinking disattivato, il modello può occasionalmente emettere tag XML interni nel suo output visibile, quindi consulta Esecuzione con thinking disattivato prima di applicare questo schema lì.
• Chiedi a Claude di autoverificarsi. Aggiungi qualcosa come "Prima di finire, verifica la tua risposta rispetto a [criteri di test]." Questo intercetta gli errori in modo affidabile, specialmente per coding e matematica. Claude Opus 5 è l'eccezione: verifica bene il proprio lavoro senza istruzioni esplicite, e le istruzioni di verifica ereditate da prompt calibrati per modelli precedenti possono causare una verifica eccessiva, aggiungendo token e latenza. Quando migri a Claude Opus 5, rimuovi queste istruzioni invece di riscriverle. Consulta Ambito delle attività e verifica eccessiva.

Sistemi agentici

Ragionamento a lungo orizzonte e tracciamento dello stato

I modelli più recenti di Claude gestiscono attività di ragionamento a lungo orizzonte con un forte tracciamento dello stato. Claude mantiene l'orientamento attraverso sessioni estese concentrandosi sul progresso incrementale, facendo avanzamenti costanti su poche cose alla volta invece di tentare tutto in una volta. Questa capacità emerge in particolare su più finestre di contesto o iterazioni di attività, dove Claude può lavorare su un'attività complessa, salvare lo stato e continuare con una nuova finestra di contesto.

Consapevolezza del contesto e flussi di lavoro multifinestra

Claude Sonnet 5, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 4.5 e Claude Haiku 4.5 dispongono della consapevolezza del contesto, che consente al modello di tenere traccia della propria "context window" (finestra di contesto) rimanente (ovvero il suo "budget di token") durante una conversazione. Questo permette a Claude di eseguire attività e gestire il contesto in modo più efficace, comprendendo quanto spazio ha a disposizione per lavorare.

Gestione dei limiti di contesto:

Se stai usando Claude in un harness agentico che compatta il contesto o consente di salvare il contesto in file esterni (come in Claude Code), considera di aggiungere questa informazione al tuo prompt in modo che Claude possa comportarsi di conseguenza. Altrimenti, Claude può a volte tentare naturalmente di concludere il lavoro man mano che si avvicina al limite di contesto. Il seguente è un prompt di esempio:

Your context window will be automatically compacted as it approaches its limit, allowing
you to continue working indefinitely from where you left off. Therefore, do not stop
tasks early due to token budget concerns. As you approach your token budget limit, save
your current progress and state to memory before the context window refreshes. Always be
as persistent and autonomous as possible and complete tasks fully, even if the end of
your budget is approaching. Never artificially stop any task early regardless of the
context remaining.

Lo strumento memory si abbina bene alla consapevolezza del contesto per gestire le transizioni di contesto.

Flussi di lavoro su più finestre di contesto

Per attività che si estendono su più finestre di contesto:

1. Usa un prompt diverso per la primissima finestra di contesto: usa la prima finestra di contesto per impostare un framework (scrivere test, creare script di setup), poi usa le finestre di contesto successive per iterare su una lista di cose da fare.

2. Fai scrivere al modello i test in un formato strutturato: chiedi a Claude di creare i test prima di iniziare il lavoro e di tenerne traccia in un formato strutturato (ad esempio, tests.json). Questo porta a una migliore capacità di iterare nel lungo termine. Ricorda a Claude l'importanza dei test: "È inaccettabile rimuovere o modificare i test perché ciò potrebbe portare a funzionalità mancanti o difettose."

3. Configura strumenti di supporto: incoraggia Claude a creare script di setup (ad esempio, init.sh) per avviare correttamente i server, eseguire le suite di test e i linter. Questo evita lavoro ripetuto quando si continua da una nuova finestra di contesto.

4. Ripartire da zero o compattare: quando una finestra di contesto viene svuotata, considera di iniziare con una finestra di contesto completamente nuova invece di usare la compattazione. I modelli più recenti di Claude sono estremamente efficaci nel ricostruire lo stato dal filesystem locale. In alcuni casi, potresti voler sfruttare questo invece della compattazione. Sii prescrittivo su come dovrebbe iniziare:

   • "Chiama pwd; puoi leggere e scrivere file solo in questa directory."
   • "Rivedi progress.txt, tests.json e i log di git."
   • "Esegui manualmente un test di integrazione fondamentale prima di passare all'implementazione di nuove funzionalità."

5. Fornisci strumenti di verifica: man mano che la durata delle attività autonome cresce, Claude ha bisogno di verificare la correttezza senza feedback umano continuo. Sono utili strumenti che permettono a Claude di verificare il lavoro sulla UI, come lo strumento computer use, lo strumento browser use o un server MCP di automazione del browser.

6. Incoraggia l'uso completo del contesto: chiedi a Claude di completare in modo efficiente i componenti prima di passare oltre:

This is a very long task, so it may be beneficial to plan out your work clearly. It's
encouraged to spend your entire output context working on the task - just make sure you
don't run out of context with significant uncommitted work. Continue working
systematically until you have completed this task.

Best practice per la gestione dello stato

• Usa formati strutturati per i dati di stato: quando tieni traccia di informazioni strutturate (come risultati di test o stato delle attività), usa JSON o altri formati strutturati per aiutare Claude a comprendere i requisiti dello schema.
• Usa testo non strutturato per le note di avanzamento: le note di avanzamento in forma libera funzionano bene per tenere traccia del progresso generale e del contesto.
• Usa git per il tracciamento dello stato: git fornisce un log di ciò che è stato fatto e checkpoint che possono essere ripristinati. I modelli più recenti di Claude si comportano particolarmente bene nell'uso di git per tenere traccia dello stato su più sessioni.
• Enfatizza il progresso incrementale: chiedi esplicitamente a Claude di tenere traccia dei propri progressi e di concentrarsi sul lavoro incrementale.

{
  "tests": [
    { "id": 1, "name": "authentication_flow", "status": "passing" },
    { "id": 2, "name": "user_management", "status": "failing" },
    { "id": 3, "name": "api_endpoints", "status": "not_started" }
  ],
  "total": 200,
  "passing": 150,
  "failing": 25,
  "not_started": 25
}

// Progress notes (progress.txt)
Session 3 progress:
- Fixed authentication token validation
- Updated user model to handle edge cases
- Next: investigate user_management test failures (test #2)
- Note: Do not remove tests as this could lead to missing functionality

Bilanciare autonomia e sicurezza

Senza indicazioni, Claude Opus 4.6 può intraprendere azioni difficili da annullare o che influiscono su sistemi condivisi, come eliminare file, eseguire force-push o pubblicare su servizi esterni. Se vuoi che Claude Opus 4.6 chieda conferma prima di intraprendere azioni potenzialmente rischiose, aggiungi indicazioni al tuo prompt:

Consider the reversibility and potential impact of your actions. You are encouraged to
take local, reversible actions like editing files or running tests, but for actions that
are hard to reverse, affect shared systems, or could be destructive, ask the user before
proceeding.

Examples of actions that warrant confirmation:
- Destructive operations: deleting files or branches, dropping database tables, rm -rf
- Hard to reverse operations: git push --force, git reset --hard, amending published commits
- Operations visible to others: pushing code, commenting on PRs/issues, sending
messages, modifying shared infrastructure

When encountering obstacles, do not use destructive actions as a shortcut. For example,
don't bypass safety checks (e.g. --no-verify) or discard unfamiliar files that may be
in-progress work.

Ricerca e raccolta di informazioni

I modelli più recenti di Claude possono trovare e sintetizzare informazioni da più fonti in modo efficace. Per risultati di ricerca ottimali:

1. Fornisci criteri di successo chiari: definisci cosa costituisce una risposta soddisfacente alla tua domanda di ricerca.

2. Incoraggia la verifica delle fonti: chiedi a Claude di verificare le informazioni su più fonti.

3. Per attività di ricerca complesse, usa un approccio strutturato:

Search for this information in a structured way. As you gather data, develop several
competing hypotheses. Track your confidence levels in your progress notes to improve
calibration. Regularly self-critique your approach and plan. Update a hypothesis tree or
research notes file to persist information and provide transparency. Break down this
complex research task systematically.

Questo approccio strutturato aiuta Claude a lavorare metodicamente su grandi corpora e a criticare iterativamente i propri risultati.

Orchestrazione di subagenti

I modelli più recenti di Claude orchestrano i subagenti in modo nativo. Questi modelli possono riconoscere quando le attività trarrebbero beneficio dalla delega del lavoro a subagenti specializzati e lo fanno proattivamente senza richiedere istruzioni esplicite.

Per sfruttare questo comportamento:

1. Assicurati di avere strumenti subagente ben definiti: rendi disponibili gli strumenti subagente e descrivili nelle definizioni degli strumenti.
2. Lascia che Claude orchestri naturalmente: Claude delegherà in modo appropriato senza istruzioni esplicite.
3. Fai attenzione all'uso eccessivo: Claude Opus 4.6 ha una forte predilezione per i subagenti e può generarli in situazioni in cui un approccio più semplice e diretto sarebbe sufficiente. Ad esempio, il modello può generare subagenti per l'esplorazione del codice quando una chiamata grep diretta è più veloce e sufficiente. Anche Claude Opus 5 delega ai subagenti più prontamente rispetto ai modelli precedenti; consulta Controllare la generazione di subagenti per indicazioni e un prompt di attenuazione di esempio.

Se noti un uso eccessivo di subagenti, aggiungi indicazioni esplicite su quando i subagenti sono e non sono giustificati:

Use subagents when tasks can run in parallel, require isolated context, or involve
independent workstreams that don't need to share state. For simple tasks, sequential
operations, single-file edits, or tasks where you need to maintain context across steps,
work directly rather than delegating.

Concatena prompt complessi

Con l'adaptive thinking e l'orchestrazione di subagenti, Claude gestisce internamente la maggior parte del ragionamento in più passaggi. La concatenazione esplicita dei prompt (suddividere un'attività in chiamate API sequenziali) è ancora utile quando hai bisogno di ispezionare gli output intermedi o di imporre una specifica struttura di pipeline.

Lo schema di concatenazione più comune è l'autocorrezione: genera una bozza → fai rivedere a Claude la bozza rispetto a dei criteri → fai rifinire a Claude in base alla revisione. Ogni passaggio è una chiamata API separata, così puoi registrare, valutare o diramare in qualsiasi punto.

Riduci la creazione di file nel coding agentico

I modelli più recenti di Claude possono a volte creare nuovi file a scopo di test e iterazione, in particolare quando lavorano con il codice. Questo approccio consente a Claude di usare i file, specialmente script Python, come "blocco appunti temporaneo" 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 ridurre al minimo la creazione netta di nuovi file, puoi istruire Claude a fare pulizia dopo il proprio lavoro:

If you create any temporary new files, scripts, or helper files for iteration, clean up
these files by removing them at the end of the task.

Eccesso di zelo

Claude Opus 4.5 e Claude Opus 4.6 hanno la tendenza a sovraingegnerizzare creando file extra, aggiungendo astrazioni non necessarie o introducendo flessibilità non richiesta. Se noti questo comportamento indesiderato, aggiungi indicazioni specifiche per mantenere le soluzioni minimali.

Ad esempio:

Avoid over-engineering. Only make changes that are directly requested or clearly
necessary. Keep solutions simple and focused:

- Scope: Don't add features, refactor code, or make "improvements" beyond what was
asked. A bug fix doesn't need surrounding code cleaned up. A simple feature doesn't need
extra configurability.

- Documentation: Don't add docstrings, comments, or type annotations to code you didn't
change. Only add comments where the logic isn't self-evident.

- Defensive coding: Don't add error handling, fallbacks, or validation for scenarios
that can't happen. Trust internal code and framework guarantees. Only validate at system
boundaries (user input, external APIs).

- Abstractions: Don't create helpers, utilities, or abstractions for one-time
operations. Don't design for hypothetical future requirements. The right amount of
complexity is the minimum needed for the current task.

Evita di concentrarti sul superamento dei test e sull'hardcoding

Claude può a volte concentrarsi troppo sul far passare i test a scapito di soluzioni più generali, oppure può usare espedienti come script di supporto per refactoring complessi invece di usare direttamente gli strumenti standard. Per prevenire questo comportamento e ottenere soluzioni che generalizzano:

Please write a high-quality, general-purpose solution using the standard tools
available. Do not create helper scripts or workarounds to accomplish the task more
efficiently. Implement a solution that works correctly for all valid inputs, not just
the test cases. Do not hard-code values or create solutions that only work for specific
test inputs. Instead, implement the actual logic that solves the problem generally.

Focus on understanding the problem requirements and implementing the correct algorithm.
Tests are there to verify correctness, not to define the solution. Provide a principled
implementation that follows best practices and software design principles.

If the task is unreasonable or infeasible, or if any of the tests are incorrect, please
inform me rather than working around them. The solution should be robust, maintainable,
and extendable.

Ridurre al minimo le allucinazioni nel coding agentico

I modelli più recenti di Claude sono meno inclini alle allucinazioni e forniscono risposte più accurate, fondate e intelligenti basate sul codice. Per incoraggiare ulteriormente questo comportamento e ridurre al minimo le allucinazioni:

<investigate_before_answering>
Never speculate about code you have not opened. If the user references a specific file,
you MUST read the file before answering. Make sure to investigate and read relevant
files BEFORE answering questions about the codebase. Never make any claims about code
before investigating unless you are certain of the correct answer - give grounded and
hallucination-free answers.
</investigate_before_answering>

Suggerimenti specifici per capacità

Capacità di visione migliorate

Claude Opus 4.5 e Claude Opus 4.6 hanno capacità di visione migliorate rispetto ai modelli Claude precedenti. Si comportano meglio nelle attività di elaborazione delle immagini e di estrazione dei dati, in particolare quando sono presenti più immagini nel contesto. Questi miglioramenti si estendono al computer use, dove i modelli possono interpretare in modo più affidabile screenshot ed elementi della UI. Puoi anche usare questi modelli per analizzare video suddividendoli in fotogrammi.

Una tecnica che si è dimostrata efficace per aumentare ulteriormente le prestazioni è fornire a Claude uno strumento di ritaglio o una agent skill. I test hanno mostrato un miglioramento costante nelle valutazioni sulle immagini quando Claude è in grado di "zoomare" sulle regioni rilevanti di un'immagine. Anthropic ha creato una ricetta per lo strumento di ritaglio.

Design frontend

Claude Opus 4.5 e Claude Opus 4.6 costruiscono applicazioni web complesse e reali con un solido design frontend. Tuttavia, senza indicazioni, i modelli possono ricadere su pattern generici che creano quella che gli utenti chiamano l'estetica "AI slop". Per creare frontend distintivi e creativi che sorprendano e delizino:

Per il lavoro di design frontend al di fuori dell'API, Claude Design fornisce un canvas e strumenti di design in cui Claude genera e itera sui design in modo interattivo.

Ecco un frammento di "system prompt" (prompt di sistema) che puoi usare per incoraggiare un design frontend migliore:

<frontend_aesthetics>
You tend to converge toward generic, "on distribution" outputs. In frontend design, this
creates what users call the "AI slop" aesthetic. Avoid this: make creative, distinctive
frontends that surprise and delight.

Focus on:
- Typography: Choose fonts that are beautiful, unique, and interesting. Avoid generic
fonts like Arial and Inter; opt instead for distinctive choices that elevate the
frontend's aesthetics.
- Color & Theme: Commit to a cohesive aesthetic. Use CSS variables for consistency.
Dominant colors with sharp accents outperform timid, evenly-distributed palettes. Draw
from IDE themes and cultural aesthetics for inspiration.
- Motion: Use animations for effects and micro-interactions. Prioritize CSS-only
solutions for HTML. Use Motion library for React when available. Focus on high-impact
moments: one well-orchestrated page load with staggered reveals (animation-delay)
creates more delight than scattered micro-interactions.
- Backgrounds: Create atmosphere and depth rather than defaulting to solid colors. Layer
CSS gradients, use geometric patterns, or add contextual effects that match the overall
aesthetic.

Avoid generic AI-generated aesthetics:
- Overused font families (Inter, Roboto, Arial, system fonts)
- Clichéd color schemes (particularly purple gradients on white backgrounds)
- Predictable layouts and component patterns
- Cookie-cutter design that lacks context-specific character

Interpret creatively and make unexpected choices that feel genuinely designed for the
context. Vary between light and dark themes, different fonts, different aesthetics. You
still tend to converge on common choices (Space Grotesk, for example) across
generations. Avoid this: it is critical that you think outside the box!
</frontend_aesthetics>

Puoi anche fare riferimento alla definizione completa della skill.

Considerazioni sulla migrazione

Quando migri ai modelli Claude attuali da generazioni precedenti:

1. Sii specifico sul comportamento desiderato: Considera di descrivere esattamente ciò che vorresti vedere nell'output.

2. Inquadra le tue istruzioni con modificatori: Aggiungere modificatori che incoraggino 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 di analytics", usa "Crea una dashboard di analytics. Includi quante più funzionalità e interazioni rilevanti possibile. Vai oltre le basi per creare un'implementazione completa di funzionalità."

3. Richiedi esplicitamente funzionalità specifiche: Animazioni ed elementi interattivi dovrebbero essere richiesti esplicitamente quando desiderati.

4. Aggiorna la configurazione del thinking: I modelli Claude 4.6 usano l'adaptive thinking (pensiero adattivo) (thinking: {type: "adaptive"}) invece del thinking manuale con budget_tokens. Usa il parametro effort per controllare la profondità del thinking.

5. Abbandona le risposte precompilate: Le risposte precompilate nell'ultimo turno dell'assistente non sono più supportate a partire dai modelli Claude 4.6 e Claude Mythos Preview. Consulta Abbandonare le risposte precompilate per indicazioni dettagliate sulle alternative.

6. Regola il prompting anti-pigrizia: Se i tuoi prompt in precedenza incoraggiavano il modello a essere più approfondito o a usare gli strumenti in modo più aggressivo, riduci tali indicazioni. I modelli Claude 4.6 sono più proattivi e potrebbero reagire in modo eccessivo a istruzioni che erano necessarie per i modelli precedenti.

7. Restituisci i blocchi di thinking invariati e mantieni la cronologia in sola aggiunta: Aggiungi ogni turno dell'assistente esattamente come l'API lo ha restituito, blocchi di thinking inclusi. Su Claude Fable 5.1, modificare la conversazione prima di un blocco di thinking produce un errore, oppure l'eliminazione del blocco se scegli questa opzione: modificare messaggi precedenti, ricostruire system o tools, o riassumere sul posto i turni più vecchi tra le richieste invalida ogni blocco di thinking successivo, quindi sposta tali modifiche in messaggi di sistema a metà conversazione e nella gestione del contesto lato server. Consulta Mantieni la cronologia della conversazione in sola aggiunta.

Per i passaggi di migrazione dettagliati, consulta la Guida alla migrazione.

Migrare a Claude Sonnet 5 da Claude Sonnet 4.5 o precedenti

Consulta Migrare a Claude Sonnet 5 da Claude Sonnet 4.5 o precedenti nella guida alla migrazione, che copre la modifica del valore predefinito di effort e la rimozione del "extended thinking" (pensiero esteso) manuale (budget_tokens).

Prossimi passi