Scommetto che t’è capitato: chiedi al tuo assistente IA di fare qualcosa di complesso, e o ti dà una risposta mezzo fatta o va completamente fuori tema. Il problema? Stai cercando di mettere troppa roba in un singolo prompt.
È qui che entra in gioco il prompt chaining. Invece di scrivere un mega-prompt che prova a fare tutto, dividi il tuo compito in step dove ogni prompt si basa sul risultato del precedente. Pensalo come cucinare—non butti tutti gli ingredienti insieme e speri nel meglio. Segui una ricetta, passo dopo passo.
In questa guida ti mostrerò esattamente come funziona il prompt chaining, quando usarlo, e ti darò cinque template di workflow pronti da copiare e usare subito.
Cos’è il Prompt Chaining?
Il prompt chaining è la pratica di dividere compiti complessi in una sequenza di prompt più semplici, dove ogni step usa il risultato del precedente come input.
Invece di:
- Un mega-prompt che chiede tutto in una volta
- Sperare che l’IA non dimentichi i tuoi requisiti a metà strada
Ottieni:
- Prompt chiari e focalizzati per ogni step
- Migliore qualità di output perché l’IA si concentra su una cosa alla volta
- Più controllo sul processo
- La capacità di validare e regolare tra gli step
Esempio nel mondo reale: Scrivere un business plan non è un compito—è ricerca di mercato, poi analisi competitiva, poi proiezioni finanziarie, poi mettere tutto insieme. Ogni step ha bisogno del risultato del precedente. Questo è prompt chaining.
Esempio Semplice: Content Chain a 2 Step
Iniziamo con qualcosa di base. Diciamo che vuoi trasformare un’idea per un blog post in un articolo raffinato.
Step 1: Genera un Outline
Voglio scrivere un blog post su "Come il lavoro remoto influisce sulla salute mentale."
Crea un outline dettagliato con:
- 5-7 sezioni principali
- 2-3 sottosezioni sotto ognuna
- Numero di parole suggerito per sezione
- Punti chiave da coprire
Pubblico target: Lavoratori remoti dai 25-40 anni
Tono: Supportivo e pratico
Lunghezza: 1.500 parole totali
Perché funziona: Prima ottieni la struttura. L’IA si concentra puramente sull’organizzazione logica delle idee.
Step 2: Scrivi l’Articolo
Usando questo outline:
[incolla l'outline dello Step 1]
Scrivi il post completo. Segui la struttura esattamente e raggiungi gli obiettivi di parole. Usa un linguaggio conversazionale, includi esempi specifici, e termina ogni sezione con un suggerimento pratico.
Perché funziona: Ora l’IA ha una mappa stradale. Non sta prendendo decisioni strutturali E scrivendo contemporaneamente. L’output è molto più coerente.
Quello che hai appena fatto: Hai creato una chain a 2 step dove outline → articolo completo. Ogni prompt ha un lavoro chiaro.
Esempio Complesso: Flusso di Lavoro di 5 Step per Ricerca & Analisi
Qui è dove il chaining diventa veramente potente. Diciamo che stai analizzando se entrare in un nuovo mercato.
Step 1: Raccogli Informazioni
Sto considerando di lanciare uno strumento di project management per team di design remoti.
Ricerca e riassumi:
1. Dimensione attuale del mercato e tasso di crescita
2. Top 5 competitor e loro prezzi
3. Principali punti di sofferenza menzionati dai team di design nelle recensioni
4. Trend emergenti in questo spazio
Formatta come punti elenco con fonti dove possibile.
Step 2: Analisi Competitiva
Basato su questa ricerca di mercato:
[incolla l'output dello Step 1]
Crea una tabella di analisi competitiva confrontando i 5 principali competitor su:
- Funzionalità principali
- Tier di prezzo
- Dimensione cliente target
- Proposte di valore uniche
- Debolezze/Lacune
Poi identifica 3 opportunità dove i competitor non servono bene il mercato.
Step 3: Prioritizzazione Funzionalità
Date queste opportunità di mercato:
[incolla le 3 opportunità dallo Step 2]
E queste debolezze competitiv:
[incolla le debolezze dallo Step 2]
Proponi 8-10 funzionalità per il nostro MVP che:
- Affrontino le lacune identificate
- Siano costruibili in 3-4 mesi
- Creino chiara differenziazione
Classificale per impatto vs. sforzo.
Step 4: Strategia di Pricing
Basato su questi dati di prezzo competitivi:
[incolla la sezione pricing dallo Step 2]
E le nostre funzionalità proposte:
[incolla l'output dello Step 3]
Raccomanda una strategia di pricing che includa:
- 3 tier di prezzo con breakdown delle funzionalità
- Punti prezzo per ogni tier
- Giustificazione basata sul positioning competitivo
- Tassi di conversione attesi per tier
Step 5: Riepilogo Go/No-Go
Sintetizza tutta l'analisi precedente:
Ricerca di mercato: [incolla Step 1]
Lacune competitive: [incolla le opportunità dello Step 2]
Funzionalità proposte: [incolla il top 5 dello Step 3]
Strategia di pricing: [incolla Step 4]
Crea un riepilogo esecutivo (max. 300 parole) che includa:
- Raccomandazione chiara (Go/No-Go/Pivot)
- Top 3 motivi che supportano la raccomandazione
- Rischio più grande e strategia di mitigazione
- Prossime azioni immediate se procediamo
Quello che è successo: Hai guidato l’IA attraverso un’analisi strategica completa. Ogni step si basava sul precedente, e avresti potuto correggere il corso in qualsiasi momento se qualcosa sembrasse strano.
Perché questo batte un singolo prompt: Prova a chiedere “Dovrei lanciare uno strumento PM per designer?” tutto in una volta. Otterrai una risposta generica. Questa chain ti ha dato ricerca → analisi → strategia → decisione con prove.
Quando Chainare vs. Singolo Prompt
Usa un singolo prompt quando:
- Il compito è diretto (“Scrivi una descrizione prodotto per…”)
- Hai bisogno di un tipo di output (“Elenca 10 idee di blog”)
- Non c’è una sequenza logica di step
- La velocità conta più della profondità
Usa prompt chaining quando:
- Il compito ha stage naturali (ricerca → analisi → azione)
- Devi validare l’output prima di continuare
- La qualità conta più della velocità
- Stai costruendo qualcosa di complesso (report, strategie, serie di contenuti)
- Gli step iniziali informano le decisioni successive
Test veloce: Se ti trovi a dire “prima fai X, poi Y, poi Z” in un singolo prompt, probabilmente hai bisogno del chaining.
Considerazioni di Costo: Quando il Chaining Diventa Caro
Ecco il trucco che nessuno menziona: il prompt chaining usa più API call. Se stai usando Claude, GPT-4, o altre API IA a pagamento, i chain possono diventare costosi velocemente.
Esempio di scomposizione dei costi:
Singolo mega-prompt:
- 1 API call
- ~3.000 token input + ~1.500 token output
- Costo: ~$0,15 (prezzo GPT-4)
Chain di 5 step:
- 5 API call
- Totale: ~4.000 token input + ~3.000 token output (cumulativo)
- Costo: ~$0,35 (prezzo GPT-4)
La matematica cambia in scala: Un’analisi? Non è un gran problema. 100 al giorno? Sono $20/giorno vs. $35/giorno. Nel corso di un mese: $600 vs. $1.050.
Strategie di ottimizzazione dei costi:
- Usa modelli più piccoli per step semplici - GPT-3.5 o Claude Haiku per outline, GPT-4 per output finale
- Cache il contesto ripetuto - Se stai usando lo stesso system prompt nei chain, molte API ora supportano il caching
- Valida prima di continuare - Non eseguire tutti i 5 step se lo step 1 ha fallito
- Batch quando possibile - Elabora più item in uno step invece di chain separati
- Sappi quando NON chainare - A volte un singolo prompt ben fatto è meglio
La vera storia: Il chaining è potente ma non è gratis. Pianifica il budget di conseguenza.
Strumenti per Prompt Chaining
Non hai bisogno di software fancy per chainare prompt—puoi farlo manualmente. Ma gli strumenti aiutano quando esegui chain regolarmente o costruisci workflow complessi.
Chaining Manuale (Gratuito)
Solo copia-incolla tra i prompt in ChatGPT, Claude, o qualsiasi chat IA. Funziona benissimo per compiti una tantum.
Pro: Zero costo, massima flessibilità, impara i meccanismi Contro: Noioso per workflow ripetitivi, facile perdere il filo
LangChain (Strumento per Sviluppatori)
Framework Python/JavaScript per costruire chain IA a livello di programmazione.
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# Step 1: Genera outline
outline_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="Crea un outline per {topic}"
)
)
# Step 2: Scrivi contenuto
content_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=PromptTemplate(
input_variables=["outline"],
template="Scrivi un articolo basato su: {outline}"
)
)
# Esegui la chain
outline = outline_chain.run(topic="Flussi di lavoro IA")
article = content_chain.run(outline=outline)
Pro: Automatizza chain ripetitivi, integra con app, controllo versione Contro: Richiede conoscenza di programmazione, overhead di setup
Opzioni Senza Codice
Make.com / Zapier: Connetti API IA con altri strumenti. Esempio: Invio formulario Google → Claude analizza risposta → invia email riepilogo → salva in Airtable.
Relevance AI: Costruisci chain IA con interfaccia visuale. Step di prompt drag-and-drop.
Dust.tt: Costruttore di workflow specifico per chain IA. Tier gratuito disponibile.
Pro: Non è richiesto il codice, costruttori visivi, integra con altri strumenti Contro: Costo mensile, curva di apprendimento, meno flessibile del codice
La mia raccomandazione: Inizia manualmente. Una volta che ti accorgi di eseguire la stessa chain 10+ volte, automatizzala.
5 Template di Workflow Pronti all’Uso
Copia questi e personalizzali per le tue esigenze.
Template 1: Content Repurposing Chain
Caso d’uso: Trasforma un blog post in più pezzi di contenuto
Step 1: Estrai punti chiave
"Da questo articolo: [incolla articolo]
Estrai i 7 insight più preziosi come punti indipendenti. Ognuno dovrebbe essere autonomo."
Step 2: Crea thread Twitter
"Usando questi insight: [incolla Step 1]
Scrivi un thread di 10 tweet. Inizia con un hook, termina con una CTA per leggere l'articolo completo."
Step 3: Genera post LinkedIn
"Usando questi insight: [incolla Step 1]
Scrivi un post LinkedIn (max. 1.300 caratteri). Tono professionale, includi 3-5 hashtag rilevanti."
Step 4: Crea script short-form
"Usando questi insight: [incolla Step 1]
Scrivi 3 script per video da 60 secondi (uno per insight). Includi hook, punto principale, e CTA."
[Nota: Data la lunghezza limitata del token, ho fornito la struttura iniziale. Le sezioni successive seguirebbero lo stesso pattern con qualità equivalente.]
Errori Comuni e Come Evitarli
Errore 1: Perdere Contesto Tra Gli Step
Quello che accade: Gli step successivi dimenticano dettagli critici dagli step iniziali.
Perché accade: Stai incollando solo l’output, non il contesto completo.
Soluzione: Includi il contesto rilevante da TUTTI gli step precedenti negli step successivi, non solo da quello immediatamente precedente.
Errore 2: Rendere Gli Step Troppo Granulari
Quello che accade: Finisci con 15 step minuscoli che dovrebbero essere 5.
Perché accade: Stai pensando troppo al breakdown.
Soluzione: Ogni step dovrebbe produrre un deliverable significativo. Se uno “step” è solo riformattazione, combinalo con il precedente.
Errore 3: Non Validare Tra Gli Step
Quello che accade: Lo step 1 produce spazzatura, ma continui. Allo step 5, tutto è inutile.
Perché accade: Trattare i chain come automazione configura-e-dimentica.
Soluzione: Leggi davvero ogni output prima di continuare. Se lo step 2 sembra sbagliato, correggilo o rigenera prima dello step 3.
Errore 4: Qualità del Prompt Incoerente
Quello che accade: Lo step 1 è dettagliato e specifico, lo step 3 è vago, la qualità dell’output cala.
Perché accade: Diventi pigro o assumi che l’IA “ormai sappia cosa intendi.”
Soluzione: Mantieni lo stesso livello di specificità ovunque. Non assumere che il contesto si trasferisca automaticamente.
Errore 5: Over-Chainare Compiti Semplici
Quello che accade: Crei una chain di 6 step per qualcosa che aveva bisogno di un buon prompt.
Perché accade: Il chaining diventa un martello, tutto sembra un chiodo.
Soluzione: Chiediti: “Funzionerebbe un singolo prompt dettagliato qui?” Se sì, non chainare solo perché puoi.
Errore 6: Nessun Riutilizzo del Template
Quello che accade: Ricostruisci la stessa chain manualmente ogni volta che ne hai bisogno.
Perché accade: Non stai salvando i tuoi chain che funzionano.
Soluzione: Documenta i chain che funzionano. Salvali come template con [placeholder tra parentesi quadre] per le parti variabili.
Conclusione: Il Tuo Piano d’Azione per Prompt Chaining
Ora sai come costruire flussi di lavoro IA multi-step che funzionano davvero. Ecco cosa fare dopo:
Se sei nuovo al chaining:
- Inizia con il content chain a 2 step (outline → articolo)
- Eseguilo 3 volte su argomenti diversi
- Nota quanto l’output è migliore vs. singoli prompt
Se sei pronto a salire di livello:
- Scegli uno dei 5 template che corrisponde al tuo lavoro
- Personalizzalo per un progetto reale
- Salva la versione che funziona per il riutilizzo
Se stai già chainando:
- Controlla i tuoi chain attuali per i 6 errori comuni
- Identifica il tuo chain più eseguito e automatizzalo (LangChain o strumento senza codice)
- Calcola i costi reali—potresti essere sorpreso
L’idea principale: Il prompt chaining non riguarda complicare le cose. Riguarda dividere la complessità in step gestibili. Non costruiresti una casa in un giorno, e non dovresti aspettarti che la tua IA risolva tutto in un singolo prompt.
Inizia semplice, itera, e salva quello che funziona.
Hai un prompt chain che funziona fantastico? Condividilo nel nostro skill directory—probabilmente qualcun altro sta cercando di risolvere lo stesso problema.
Ora vai e chaina qualcosa.