OpenAI ha pubblicato una guida aggiornata riguardo ai prompt, rivolgendola direttamente agli utenti finali, e non più solamente agli sviluppatori. La documentazione non entra nel dettaglio dei parametri tecnici del modello o degli schemi di prompting complessi, bensì si concentra su principi pratici, adatti a migliorare l’interazione con ChatGPT. L’obiettivo principale è fornire una struttura chiara, flessibile e intuitiva per formulare promp di alta qualità.
Principi fondamentali: quattro componenti chiave
Secondo OpenAI, un prompt efficace è costituito da quattro elementi opzionali: obiettivo ("Goal"), contesto ("Context"), formato di output ("Output Format") e limiti ("Boundaries"). Si sottolinea che l’utente non deve necessariamente includere tutti i componenti in ogni richiesta. Un promp breve e diretto spesso funziona già molto bene; solo quando l’approccio è più complesso può rendersi necessario coinvolgere tutti e quattro gli elementi.
La guida consiglia esplicitamente di focalizzarsi prima sull’obiettivo e non su una precisa sequenza di passaggi. Come sottolinea il documento: "Descrivi un processo solo se il processo stesso è importante. Altrimenti lascia a ChatGPT lo spazio per cercare, confrontare e adattare il proprio approccio". Specificare il pubblico di destinazione o il formato desiderato, ad esempio, può influenzare molto di più il risultato rispetto alle istruzioni dettagliate.
Limiti chiari per il controllo del sistema
Un aspetto cruciale nel documento è l’importanza di definire chiaramente i limiti. OpenAI afferma che spesso sono sufficienti una o due regole precise per prevenire azioni indesiderate. Alcuni esempi incluse nella guida sono:
- “Non modificare le date approvate né i numeri del budget”;
- “Prepara il messaggio come bozza. Non inviarlo”.
La guida avverte però di non tentare di controllare ogni singolo aspetto del processo. Inoltre, per quanto riguarda il contesto, si consiglia di allegare esclusivamente le fonti che influenzeranno l’esito finale della risposta. Si possono includere documenti in formato PDF, tabelle, immagini, informazioni ottenute tramite ricerca web, e riferirsi a progetti comuni per compiti complessi.
Inoltre, OpenAI presenta diverse integrazioni potenti: mediante i plug-in, gli utenti possono accedere a Google Drive, Gmail, Slack, GitHub e molto altro. Per le attività importanti si consiglia sempre di chiedere al modello un autocontrollo finale, ad esempio, verificando se a ogni passo successivo è assegnata una persona responsabile e se è indicata una data di scadenza.
Chat, Work e Followup: quando usare cosa?
La guida distingue tra “Chat” e “Work”, utili per scopi diversi. “Chat” si utilizza per risposte rapide, riformulazioni o idee iniziali; invece, “Work” serve per compiti più complessi, che richiedono l’uso di fonti diverse, modifiche estese o risultati completi come rapporti, presentazioni o documenti ufficiali. Sebbene le richieste “Work” consumino più crediti, il sistema considera che esse siano molto utili quando permettono di risparmiare tempo o supportare decisioni strategiche.
Per compiti ripetitivi, la guida suggerisce prima di perfezionare il promp durante una richiesta “normale” e poi automatizzarlo successivamente. In ogni caso, lo scambio con ChatGPT non è un processo lineare: i follow-up sono un elemento centrale del processo per migliorare progressivamente l’output. Qualsiasi preferenza abituale andrebbe salvata in “Impostazioni > Personalizzazione” come “Indicazioni personalizzate” ("Custom Instructions") mentre i dettagli specifici ad un compito devono restare nel promp originale.
Steering, Queuing e Sandbox in Codex
Per quanto riguarda i compiti di programmazione assistiti da Codex, OpenAI introduces new features per gestire in tempo reale i progetti in corso. La funzione "Steer" permette di aggiungere un messaggio ad un processo in esecuzione, alterando la sua direzione. La funzione "Queue", invece, fa sì che l’input venga inserito in una coda, da elaborare al passo successivo. I comandi rapidi sono supportati anche nell’interfaccia CLI, dove Enter e Tab vengono utilizzati per questi scopi.
Le operazioni di Codex vengono eseguite in un ambiente controllato chiamato "Sandbox", che limita l’accesso ai file e alla rete. Se un compito dovesse richiedere azioni al di fuori di questa zona protetta, Codex richiede un’autorizzazione esplicita. Per i progetti multi-step, sono disponibili i comandi slash "/plan" e "/goal": "/plan" richiede ad Codex di analizzare il codice e presentare una strategia; "/goal" assegna un obiettivo principale cui Codex deve rimanere fedele per diversi passaggi. Per la revisione, in locale è presente "/review", mentre su GitHub è possibile utilizzare "@codex review", con eventuali istruzioni specifiche come "review for security vulnerabilities".
ChatGPT Work: il passo successivo? Una “Super-App”?
La distinzione tra Chat e Work non è casuale: OpenAI ha recentemente lanciato ChatGPT Work come prodotto autonomo, costruito su tecnologia Codex e basato sul nuovo modello GPT-5.6. ChatGPT Work è pensato per lavorare ore su progetti complessi, interagire con applicazioni esterne, modificare file e produrre risultati completi in formati come Word, Excel, PowerPoint. Questa evoluzione sembra unificare sempre più ChatGPT e Codex verso una sorta di "app super-intelligente", spiegando anche perché i nuovi strumenti riguardino entrambi i sistemi all’interno della stessa struttura.