Nicolas Martignole (Le Touilleur Express), co-scritto con **GLM-5.2** e **MiniMax-M3**, pubblica **« The Token Manifesto »**: un pastiche del **Manifeste Agile** (2001) trasposto all'era degli LLM, dove l'unità di valore non è più l'ora-ingegnere ma il **token**. Quattro valori: *short system prompts over clever system prompts*, *one clear example over three paragraphs of explanation*, *iterating in small steps over dumping the whole spec at once*, *outputting in a defined format over letting the model freestyle*. Dodici principi sovvertono uno per uno quelli dell'Agile — "simplicity, the art of maximizing the amount of work **not done by the model**," "self-organizing teams that spot repetition and document it once," "regular reflection **before the monthly bill arrives**." Sotto l'umorismo ("staring at a usage bar nervously") si cela una tesi seria: il vero vincolo economico dello sviluppo assistito dall'IA non è più la velocità ma il **token budget** e l'economia della **finestra di contesto**. Due battute finali chiudono il testo: **« You don't have a prompt problem. You have a context-window problem. »** e **« Everyone's a prompt engineer until they run out of monthly quota. »** Da notare, la strizzata d'occhio meta: un manifesto sulla frugalità dei token co-scritto *con* i modelli.
Breve nota di Simon Willison (weblog) che riporta due consigli ascoltati durante una *Fireside Chat* all'AIE con Cat Wu e Thariq Shihipar (team Claude Code): **lasciare che il modello (Fable, e in parte Opus) eserciti il proprio giudizio invece di dettargli delle regole** — illustrato con la decisione se scrivere o meno i test. Secondo consiglio, di Jesse Vincent: per **risparmiare i preziosi token di Fable** (in vista di un imminente aumento dei prezzi), chiedere a Fable di **delegare piccoli compiti a modelli meno potenti**, lasciandogli giudicare quale scegliere. Willison mostra il prompt esatto utilizzato (« *use your judgement to decide an appropriate lower power model and run that in a subagent* ») e il **file di memoria** che Claude Code ha scritto in risposta. Dominio: prompt engineering, agenti di codifica, economia dei token, orchestrazione multi-modello.
#Giudizio del modello#delega ai subagenti#model override
Saggio lungo di **Shubham Saboo** (X/Twitter) che sostiene una tesi sul ruolo del Product Manager nell'era degli agenti: la prossima competenza chiave **non è il prompt engineering** ma il **Loop Engineering** — progettare un *sistema che migliora a ogni esecuzione* anziché scrivere il prompt perfetto ogni volta. Un **loop** è un ciclo ripetuto: modificare ciò che modella il comportamento dell'agente → eseguirlo → valutare l'output → mantenere la modifica se la qualità aumenta, altrimenti annullarla → **capitalizzare l'apprendimento** in modo che la versione successiva parta avvantaggiata. Per un PM, il punto d'ingresso non è il codice ma gli **artefatti durevoli** che codificano il suo giudizio: skill di PRD-review, *summarizer* di chiamate con i clienti, griglia di valutazione, checklist di lancio, workflow di ricerca, `CLAUDE.md`, template di prompt, framework di prioritizzazione. Poiché vengono riutilizzati, questi artefatti **si accumulano in entrambe le direzioni** — e **degradano** silenziosamente (un CLAUDE.md che continua a crescere, una checklist ignorata…): il modello non è peggiorato, sono gli artefatti a essere degradati senza sorveglianza. Un loop ha **5 componenti**: trigger, azione, **prova**, memoria, **condizione di arresto** (la più critica). Gli **eval** diventano lavoro del PM (testare l'artefatto su esempi noti: 3 PRD buoni / 3 cattivi, 5 chiamate comprese, 2 lanci passati). La **memoria** risiede su **GitHub** (il repository diventa "memoria di prodotto": commit, diff, risultati degli eval, registro delle decisioni, rollback). Primo loop consigliato: un **loop settimanale di segnale di prodotto** (ogni venerdì). Il gusto/istinto resta centrale — ma ora richiede una **prova**. Cita Boris (creatore di Claude Code): "non scrive più prompt, scrive loop".
Guida ufficiale della FinOps Foundation all'IA: economia dei token, KPI, caching, ottimizzazione dei prompt, selezione dei modelli ed estensione delle 14 capacità del FinOps Framework ai servizi GenAI - FinOps Foundation
#FinOps Foundation#economia dei token#costo per token
FinOps Foundation — groupe de travail (Brent Eubanks/Wayfair, James Barney/MetLife, Eric Lam/Google, Adam Richter/AWS, Rahul Kalva/Wells Fargo, JJ Sharma/KPMG, Karl Hayberg/EY, et al.)
Studio Wharton (Generative AI Labs): i personas esperti non migliorano l'accuratezza fattuale degli LLM - benchmark GPQA Diamond e MMLU-Pro - SSRN
#prompting IA#personas#accuratezza LLM
Savir Basil · Ina Shapiro · Dan Shapiro · Ethan Mollick · Lilach Mollick · Lennart Meincke (Generative AI Labs, The Wharton School, University of Pennsylvania)