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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: 6 – Stringhe e Gestione File

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6 – Stringhe e Gestione File Metodi delle stringhe: split() : divide una stringa in una lista di parole. join() : unisce gli elementi di una lista in una stringa. replace() : sostituisce una parte della stringa con un’altra. # Esempio stringhe frase = "Ciao a tutti" parole = frase.split() print(parole) # ['Ciao', 'a', 'tutti'] nuova = "-".join(parole) print(nuova) # "Ciao-a-tutti" print(frase.replace("tutti", "mondo")) # "Ciao a mondo" Lettura e scrittura di file: Con open() e il costrutto with è possibile leggere e scrivere file facilmente. # Scrittura su file with open("prova.txt", "w") as f: f.write("Ciao Python!") # Lettura da file with open("prova.txt", "r") as f: contenuto = f.read() print(contenuto) CSV e JSON: csv : per gestire tabelle di dati. json : per scambiare dati strut...

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