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Context engineering

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  Negli ultimi mesi, chi lavora con i modelli linguistici ha iniziato a notare uno spostamento sottile ma significativo: il problema non è più cosa scrivere nel prompt , ma cosa mettere nel contesto . È la differenza tra dare un'istruzione ben formulata e costruire l'intero ambiente informativo in cui un modello deve operare — memoria, strumenti, cronologia, vincoli, stato del sistema. Si parla ormai apertamente di context engineering come disciplina distinta dal prompt engineering, e la distinzione non è solo terminologica. 🔹 1. Il prompt come istruzione, il contesto come ambiente Un prompt ben scritto ottimizza una singola interazione. Il contesto, invece, è tutto ciò che il modello "vede" prima di rispondere: documenti recuperati, risultati di strumenti, conversazioni pregresse, regole di sistema, persino la cronologia di errori già commessi in quella sessione. Con l'adozione crescente di agenti che lavorano su compiti lunghi — scrivere codice, orchestrare...

Corso di Python: 4 – Funzioni

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4 – Funzioni Obiettivi Capire che cos’è una funzione e quando usarla. Creare funzioni con parametri e valori di ritorno. Usare funzioni anonime ( lambda ). Comprendere lo scope delle variabili (locale vs globale). Realizzare una funzione che calcoli il fattoriale (diverse implementazioni) con esempi eseguibili. 1. Che cos’è una funzione Una funzione è un blocco di codice riutilizzabile che esegue un compito specifico. Favorisce modularità, leggibilità e riuso. def saluta(): print("Ciao!") Chiamare la funzione: saluta() # output: Ciao! 2. Creazione di funzioni: sintassi di base def nome_funzione(param1, param2): """ Docstring: descrizione breve della funzione. """ risultato = param1 + param2 return risultato Esempio: def somma(a, b): return a + b print(somma(3, 5)) # 8 3. Parametri: tipi e comportamento Parametri posizionali def moltiplica(a, b): return a * b print(moltiplica(4...

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