L'arsenale definitivo per creator e marketer.
Scegli la tua categoria, copia il prompt, ottieni il risultato.
Google Ads, Meta Ads e TikTok. Script che convertono traffico freddo in clienti.
Apri terminale ->Cold outreach, newsletter storytelling e sequenze di vendita automatiche.
Apri terminale ->Ottimizzazione semantica, ricerca keyword e scrittura articoli long-form.
Apri terminale ->Piani editoriali, caption per Instagram e post per l'autorità su LinkedIn.
Apri terminale ->Schede prodotto persuasive, gestione obiezioni e recupero carrelli.
Apri terminale ->Listing SEO, Backend Keywords e Contenuti A+. Prompts by Andrea Rampello.
Apri terminale ->Nel panorama dell'AI Generativa, la differenza tra un risultato mediocre e un asset aziendale risiede esclusivamente nella sintassi del comando. Prompt Facili non è una semplice raccolta di frasi: è un hub di ingegneria testuale progettato per i modelli Large Language Models (LLM) di nuova generazione.
Dimentica i tentativi a vuoto. I nostri framework sono ottimizzati per sfruttare le finestre di contesto estese di Claude 3.5 Sonnet, le capacità di ragionamento logico di OpenAI o1 / GPT-5 e la creatività parametrica di Midjourney v6.
Qui troverai architetture pronte all'uso per:
Assolutamente sì. A differenza dei vecchi prompt lineari, le nostre strutture utilizzano tecniche avanzate come il Few-Shot Prompting e il Tree of Thoughts. Questo li rende ideali per i modelli "Reasoning" (come la serie o1 e i futuri GPT-5.1) che richiedono passaggi logici intermedi per non degradare la qualità dell'output.
La sicurezza è nel codice. I nostri prompt includono vincoli negativi rigorosi e delimitatori semantici (come i tag XML per Claude o Markdown per GPT) che riducono drasticamente la probabilità che il modello inventi dati. Per task critici, consigliamo sempre di seguire la nostra guida sulla Retrieval Augmented Generation (RAG) simulata via prompt.
Sì. Le nostre stringhe sono pulite e pronte per essere inserite come "System Message" all'interno di chiamate API. Sono testate per funzionare con temperature variabili (da 0.2 per compiti analitici a 0.8 per task creativi), rendendole perfette per workflow automatizzati su n8n, Make o script Python custom.
Sì, e noi la gestiamo. Mentre ChatGPT preferisce strutture direttive in Markdown, modelli come Claude 3.5 Sonnet eccellono quando le istruzioni sono incapsulate in tag XML. Nella nostra libreria troverai indicazioni specifiche su quale sintassi utilizzare per massimizzare le performance del modello che hai scelto.