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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: 5 – Strutture Dati

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5 – Strutture Dati e Operazioni Fondamentali Obiettivi Comprendere e utilizzare le principali strutture dati in Python: liste, tuple, set e dizionari. Applicare i metodi più utili per manipolare queste strutture. Saper iterare in modo avanzato su liste e dizionari. Sviluppare un mini-progetto pratico: una rubrica di contatti. Contenuti 1️⃣ Liste Creazione di liste: numeri = [1, 2, 3, 4] Accesso agli elementi: numeri[0] → primo elemento Slicing: numeri[1:3] → elementi dal secondo al terzo Metodi principali: append(x) → aggiunge un elemento alla lista remove(x) → rimuove la prima occorrenza di un elemento sort() → ordina la lista reverse() → inverte l’ordine degli elementi 2️⃣ Tuple Tuple immutabili: coordinate = (10, 20) Accesso agli elementi simile alle liste Utilizzo in funzioni per restituire più valori 3️⃣ Set Collezione non ordinata di elementi unici: frutta = {"mela", "banana", "arancia...

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