Prompt Engineering non significa solo “scrivere bene le domande”, ma progettare l’interazione con un modello generativo come si progetterebbe un’API: in modo chiaro, riusabile e orientato al risultato.

In questo talk vedremo come usare una serie di Prompt Design Patterns (Persona, Audience, Template, Recipe, ecc.) per ottenere risposte più pertinenti, strutturate e prevedibili da un LLM come ChatGPT o Gemini. Ogni pattern sarà accompagnato da esempi pratici e comparazioni tra prompt efficaci e inefficaci, per mostrare chiaramente il prima e dopo.

Il talk è pensato per sviluppatori, maker e chiunque utilizzi modelli generativi per scrivere codice, generare contenuti o automatizzare processi: un approccio tecnico ma accessibile, per trasformare il prompting da arte a tecnica.

Scopri come strutturare prompt efficaci usando veri e propri design pattern. Un approccio pratico al Prompt Engineering pensato per sviluppatori, maker e professionisti che vogliono andare oltre il "prova e riprova".