Scopri come l'AI trasforma prompt vaghi in architetture pronte per la produzione: definire requisiti, far emergere assunzioni, mappare compromessi e validare i design.
Un “prompt vago” è il punto di partenza normale perché la maggior parte delle idee nasce come intento, non come specifica: “Costruisci un portale clienti”, “Aggiungi ricerca AI” o “Trasmetti eventi in tempo reale.” Le persone conoscono il risultato desiderato, ma non ancora i confini, i rischi o le scelte ingegneristiche che lo rendono fattibile.
“Da prompt a architettura” è il flusso che trasforma quell'intento in un piano coerente: cosa costruire, come si incastrano i pezzi, dove fluisce il dato e cosa deve essere vero perché funzioni in produzione.
Pronta per la produzione non vuol dire “ci sono dei diagrammi.” Significa che il progetto affronta esplicitamente:
L'AI è forte nell'accelerare il pensiero iniziale: generare architetture candidate, suggerire pattern comuni (code, cache, confini di servizio), far emergere requisiti non funzionali mancanti e stendere contratti di interfaccia o checklist.
L'AI può fuorviare quando appare sicura su dettagli che non può verificare: scegliere tecnologie senza contesto, sottostimare la complessità operativa o ignorare vincoli che solo la tua organizzazione conosce (compliance, piattaforme esistenti, competenze del team). Tratta gli output come proposte da sfidare, non come risposte da accettare.
Questo post propone un workflow pratico e ripetibile per passare da prompt → requisiti → assunzioni → opzioni → decisioni, con i compromessi che puoi tracciare.
Non sostituirà la competenza di dominio, il dimensionamento dettagliato o una revisione di sicurezza—e non pretenderà che esista un'unica architettura “corretta” per ogni prompt.
Un prompt vago normalmente mescola obiettivi (“costruire una dashboard”), soluzioni (“usa microservizi”) e opinioni (“rendilo veloce”). Prima di schizzare componenti, serve una dichiarazione di problema abbastanza specifica da poter essere testata e discussa.
Scrivi una o due frasi che nominino l'utente primario, il compito che deve svolgere e l'urgenza.
Esempio: “I manager del supporto clienti hanno bisogno di una vista unica dei ticket aperti e del rischio SLA per poter prioritizzare il lavoro quotidiano e ridurre gli SLA mancati questo trimestre.”
Se il prompt non identifica un utente reale, chiedilo. Se non indica perché è importante ora, non puoi poi gerarchizzare i compromessi.
Trasforma il “buono” in risultati misurabili. Prediligi una combinazione di segnali di prodotto e operativi.
Scegli un set ridotto (3–5). Troppe metriche creano confusione; troppo poche nascondono rischi.
Descrivi il “happy path” in linguaggio semplice, poi elenca i casi limite che influenzeranno l'architettura.
Esempio di happy path: utente effettua il login → cerca un cliente → vede lo stato corrente → aggiorna un campo → log di audit registrato.
Casi limite da far emergere presto: offline/connettività scarsa, permessi parziali, record duplicati, import in grande volume, timeout, retry e cosa succede quando una dipendenza è down.
Indica cosa non stai costruendo in questa versione: integrazioni non supportate, analytics avanzati, multi-regione, workflow personalizzati o tooling amministrativo completo. Confini chiari proteggono i tempi e rendono più semplici le conversazioni di “Fase 2”.
Una volta scritte queste quattro parti, il prompt diventa un contratto condiviso. L'AI può aiutare a rifinirlo, ma non dovrebbe inventarlo.
Un prompt vago spesso mescola obiettivi (“rendilo semplice”), feature (“invia notifiche”) e preferenze (“usa serverless”) in una sola frase. Questo passo li separa in una lista di requisiti su cui progettare.
Inizia estraendo comportamenti concreti e le parti coinvolte:
Un buon controllo: per ogni requisito puoi indicare uno schermo, un endpoint API o un job di background?
Questi modellano l'architettura più di quanto molti si aspettino. Traduci parole vaghe in obiettivi misurabili:
Annota i confini presto così non progetti un sistema ideale che nessuno può rilasciare:
Scrivi poche frasi “finito significa…” verificabili da chiunque, ad esempio:
Questi requisiti e vincoli diventano input per le architetture candidate che confronterai dopo.
Un prompt vago raramente fallisce perché la tecnologia è difficile—fallisce perché ognuno riempie i dettagli mancanti in modo diverso. Prima di proporre un'architettura, usa l'AI per far emergere quelle assunzioni silenziose e separa ciò che è vero da ciò che è ipotizzato.
Inizia annotando i “default” che la gente spesso presume:
Queste assunzioni orientano scelte come caching, code, storage, monitoring e costo.
Chiedi all'AI di creare tre liste brevi:
Questo evita che l'AI (o il team) tratti ipotesi come fatti.
Domande utili includono:
Metti le assunzioni per iscritto (“Assumere picco 2.000 richieste/min,” “Assumere presenza di PII”). Trattale come input provvisori da rivedere—idealmente collegando ogni assunzione a chi l'ha confermata e quando. Questo rende più facile spiegare, difendere e modificare i compromessi architetturali successivi.
Un prompt vago quasi mai implica un unico design “corretto”. Il modo più rapido per arrivare a un piano pronto per la produzione è abbozzare alcune opzioni valide, scegliere una predefinita e spiegare chiaramente cosa farebbe cambiare scelta.
Per la maggior parte dei prodotti in fase iniziale, parti con un solo backend deployabile (API + logica di business), un singolo database e un piccolo insieme di servizi gestiti (auth, email, object storage). Questo mantiene deployment, debugging e cambiamenti semplici.
Scegli questa opzione quando: il team è piccolo, i requisiti sono ancora in evoluzione e il traffico è incerto.
Stesso deployable unico, ma con moduli interni espliciti (billing, utenti, reporting) e un worker di background per task lenti (import, notifiche, chiamate AI). Aggiungi una coda e politiche di retry.
Scegli questa opzione quando: hai task di lunga durata, spike periodici o hai bisogno di confini di proprietà più chiari—senza dividere in servizi separati.
Separa alcuni componenti in servizi distinti quando c'è un driver forte: isolamento rigoroso (compliance), scalabilità indipendente di un punto caldo (es. processing media) o cicli di rilascio separati.
Scegli questa opzione quando: puoi indicare pattern di carico, confini organizzativi o vincoli di rischio che giustificano l'overhead operativo aggiunto.
Tra queste opzioni, evidenzia le differenze:
Un buon output assistito dall'AI è una piccola tabella decisionale: “Default = A, passare a B se abbiamo job in background, passare a C se X metrica/vincolo è vero.” Questo previene microservizi prematuri e mantiene l'architettura allineata a requisiti reali.
Gran parte dell'“architettura” è in realtà accordarsi su cosa siano i dati del sistema, dove vivono e chi può modificarli. Se lo modelli presto, i passi successivi (componenti, interfacce, scalabilità, sicurezza) saranno molto meno incerti.
Usa i sostantivi del prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, ecc. Per ogni oggetto cattura la proprietà:
Qui l'AI è utile: può proporre un modello di dominio iniziale dal prompt, che poi confermi cosa è reale o implicito.
Decidi se ogni oggetto è principalmente transazionale (OLTP)—molte piccole letture/scritture che devono essere consistenti—o analitico (aggregazioni, trend, report). Mescolare questi bisogni in un solo DB spesso crea tensioni.
Un pattern comune: DB OLTP per l'app e uno store analytics separato alimentato da eventi o export. L'importante è allineare lo storage a come i dati vengono usati, non a come “sembrano”.
Abbozza il percorso dei dati nel sistema:
Segnala rischi espliciti: PII da proteggere, record duplicati, fonti in conflitto (due sistemi che si dichiarano verità), e semantiche di cancellazione non chiare. Questi rischi definiscono i confini: cosa resta interno, cosa si può condividere e cosa necessita audit trail o controlli di accesso.
Una volta definiti confini e dati, convertili in una mappa concreta di componenti: cosa esiste, cosa possiede e come comunica. Qui l'AI è molto utile come “generatore di diagrammi in parole”—può proporre separazioni pulite e individuare interfacce mancanti.
Punta a un piccolo insieme di componenti con ownership chiara. Una buona prova: “Se questo si rompe, chi lo ripara e cosa cambia?” Per esempio:
Preferisci un canale di comunicazione predefinito e giustifica le eccezioni:
L'AI può mappare ogni caso d'uso all'interfaccia più semplice che soddisfa latenza e affidabilità.
Elenca servizi terzi e decidi cosa succede quando falliscono:
Scrivi una tabella compatta di integrazioni:
Questa mappa diventa la spina dorsale per i ticket di implementazione e le discussioni di revisione.
Un progetto può sembrare perfetto su una lavagna e comunque fallire il primo giorno in produzione. Prima di scrivere codice, rendi esplicito il “contratto di produzione”: cosa succede sotto carico, durante i guasti e sotto attacco—e come lo saprai.
Definisci come si comporta il sistema quando le dipendenze sono lente o down. Aggiungi timeout, retry con jitter e regole di circuit-breaker. Rendi le operazioni idempotenti (sicure da ripetere) usando request ID o idempotency key.
Se chiami API terze, considera rate limit e costruisci backpressure: code, concorrenza limitata e degradazione elegante (es. risposte “riprovare più tardi” invece di accumulo).
Specifica autenticazione (come gli utenti provano la propria identità) e autorizzazione (cosa possono accedere). Scrivi gli scenari di minaccia principali: token rubati, abuso di endpoint pubblici, injection tramite input o escalation di privilegi.
Definisci anche come gestire i segreti: dove risiedono, chi li legge, frequenza di rotazione e tracce di audit.
Imposta target di capacità e latenza (anche approssimativi). Poi scegli tattiche: caching (cosa, dove, TTL), batching per chiamate chatty, lavoro asincrono tramite code per task lunghi e limiti per proteggere risorse condivise.
Decidi su log strutturati, metriche chiave (latenza, tasso di errore, profondità code), tracciamento distribuito e alert di base. Collega ogni alert a un'azione: chi risponde, cosa controllare e cosa significhi la “safe mode”.
Tratta queste scelte come elementi di architettura di prima classe—modellano il sistema quanto endpoint e database.
L'architettura non è una singola “migliore” risposta—è un insieme di scelte sotto vincoli. L'AI è utile qui perché elenca opzioni rapidamente, ma serve comunque un registro chiaro del perché hai scelto una strada, cosa hai sacrificato e cosa farebbe cambiare idea.
| Opzione | Costo | Velocità di rilascio | Semplicità | Scalabilità | Note / Quando rivedere |
|---|---|---|---|---|---|
| Servizi gestiti (DB, code, auth) | Medio–Alto | Alto | Alto | Alto | Rivedere se i limiti vendor bloccano i requisiti |
| Componenti self-hosted | Basso–Medio | Basso–Medio | Basso | Medio–Alto | Rivedere se l'onere ops supera la capacità del team |
| Monolite prima | Basso | Alto | Alto | Medio | Dividere quando frequenza di deploy o dimensione team lo richiedono |
| Microservizi precoci | Medio–Alto | Basso | Basso | Alto | Solo se serve scala/ownership indipendente ora |
Scrivi i “fallimenti accettabili” (es., email occasionalmente ritardate) vs le aree che non devono fallire (es., pagamenti, perdita dati). Metti salvaguardie dove i fallimenti costano caro: backup, idempotenza, rate limit e rollback chiari.
Alcuni design aumentano il carico on-call e la difficoltà di debug (più parti mobili, più retry, log distribuiti). Preferisci scelte che corrispondono alla realtà del supporto: meno servizi, migliore osservabilità e modalità di guasto prevedibili.
Rendi espliciti i criteri di scelta: compliance, personalizzazione, latenza e staffing. Se scegli self-hosted per costo, annota il prezzo nascosto: patching, upgrade, capacity planning e risposta agli incidenti.
Le architetture migliori non “accadono”—sono il frutto di molte piccole scelte. Se queste vivono solo in chat o nella memoria di qualcuno, i team ripetono dibattiti, rilasciano in modo incoerente e faticano quando i requisiti cambiano.
Crea un'Architecture Decision Record (ADR) per ogni scelta chiave (DB, pattern di messaging, modello auth, approccio al deploy). Mantienilo breve e coerente:
L'AI è utile qui: può riassumere opzioni, estrarre tradeoff dalle discussioni e bozzare ADR che poi modifichi per accuratezza.
Le assunzioni cambiano: traffico che cresce più velocemente, compliance più rigorosa o API esterne meno affidabili. Per ogni assunzione importante, aggiungi una exit ramp:
Questo trasforma i cambiamenti futuri in mosse pianificate, non in incendi da spegnere.
Collega milestone verificabili alle scelte rischiose: spike, benchmark, piccoli prototipi o test di carico. Registra i risultati attesi e i criteri di successo.
Infine, versiona le ADR mentre i requisiti evolvono. Non sovrascrivere la storia—appendi aggiornamenti così puoi tracciare cosa è cambiato, quando e perché. Se serve una struttura leggera, usa un template interno come /blog/adr-template.
Un'architettura bozza non è “finita” quando il diagramma è pulito. È finita quando le persone che la costruiranno, la metteranno in sicurezza, la gestiranno e la pagheranno concordano che funziona—e quando hai evidenze a supporto delle parti rischiose.
Usa una checklist corta per portare in superfice le questioni importanti presto:
Rendi l'output concreto: “Cosa faremo?” e “Chi ne è responsabile?” invece di intenzioni generiche.
Invece di una singola stima di throughput, produci range di carico e costo che rispecchino l'incertezza:
Chiedi all'AI di mostrare i calcoli e le assunzioni, poi verifica rispetto agli analytics attuali o a sistemi comparabili.
Elenca dipendenze critiche (provider LLM, vector DB, code, servizio auth). Per ciascuna cattura:
Rendi esplicite le revisioni:
Quando rimangono disaccordi, registrali come decisioni da prendere con owner e scadenze—poi vai avanti con chiarezza.
L'AI può essere un valido partner di design se la tratti come un architetto junior: capace di generare opzioni rapidamente, ma che ha bisogno di contesto chiaro, controlli e direzione.
Inizia dando all'AI una “scatola” in cui lavorare: obiettivo di business, utenti, scala, budget, scadenze e qualsiasi non negoziabile (stack, compliance, hosting, latenza, residenza dati). Poi chiedile di elencare assunzioni e domande aperte prima di proporre soluzioni.
Una regola semplice: se un vincolo conta, dichiaralo esplicitamente—non aspettarti che il modello lo inferisca.
Se l'obiettivo è passare da “piano architetturale” a “sistema funzionante” senza perdere decisioni nel passaggio, uno strumento di workflow conta. Piattaforme come Koder.ai possono essere utili perché la stessa chat che aiuta a chiarire requisiti può portare quei vincoli in implementazione: modalità planning, iterazioni ripetibili e possibilità di esportare codice quando sei pronto a possedere la pipeline.
Questo non elimina la necessità di review architetturali—anzi richiede più attenzione alla documentazione di assunzioni e requisiti non funzionali—perché puoi passare rapidamente da proposta a app funzionante.
Usa template brevi che producono output strutturato:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
(Nota: il blocco di codice qui va mantenuto così com'è: non tradurre il contenuto del code fence.)
Chiedi una prima bozza e poi subito una critica:
Questo evita che il modello si incastri su una singola direzione troppo presto.
L'AI può apparire sicura pur sbagliando. Problemi comuni includono:
Se vuoi, puoi catturare gli output come ADR leggeri e conservarli nel repo (vedi /blog/architecture-decision-records).
Prompt vago: “Costruisci un sistema che avvisi i clienti quando una consegna sarà in ritardo.”
L'AI aiuta a tradurre in bisogni concreti:
Due domande iniziali spesso ribaltano il design:
Annotandole eviti di costruire rapidamente la cosa sbagliata.
AI propone architetture candidate:
Opzione 1: API sincrona: webhook corriere → servizio scoring ritardi → servizio notifiche
Opzione 2: Basata su code: webhook → enqueue evento → worker valuta ritardi → notifiche
Decisione sui compromessi: scegli basata su code se l'affidabilità dei corrieri e i picchi di traffico sono rischi; scegli sincrona se il volume è basso e gli SLA dei corrieri sono elevati.
Deliverable per renderlo costruibile:
"Prompt to architecture" è il flusso che trasforma un'intenzione ("costruire un portale clienti") in un piano realizzabile: requisiti, assunzioni, opzioni candidate, decisioni esplicite e una visione end-to-end di componenti e flussi di dati.
Considera l'output dell'AI come una proposta da testare e modificare, non come una risposta definitiva.
Essere pronti per la produzione significa che il progetto affronta esplicitamente:
I diagrammi aiutano, ma non sono la definizione di "production-ready".
Scrivi 1–2 frasi che specifichino:
Se il prompt non nomina un utente reale o un'urgenza, chiedili: senza di questi non puoi valutare i compromessi.
Scegli 3–5 metriche misurabili che combinino risultati di prodotto e operativi, per esempio:
Evita la "sprawl" delle metriche: troppe rendono le priorità confuse; poche nascondono i rischi.
Elenca presto i default nascosti (traffico, qualità dei dati, tolleranza ai ritardi degli utenti, copertura on-call), poi suddividi in:
Documenta le assunzioni esplicitamente (con chi/le quando confermate) così possono essere messe in discussione e riviste.
Inizia con più opzioni valide e scegli un default con condizioni chiare per il cambio, ad esempio:
L'obiettivo è avere compromessi tracciabili, non una singola "soluzione corretta".
Nomina gli oggetti principali del dominio (sostantivi come User, Order, Ticket, Event) e per ciascuno definisci:
Per ogni dipendenza (pagamenti, messaging, LLM, API interne) definisci il comportamento in caso di errore:
Dai per scontati i rate limit e progetta backpressure in modo che gli spike non causino cascata di outage.
Usa le Architecture Decision Records (ADR) per catturare:
Aggiungi “exit ramp” legate a trigger (es., "se superiamo X RPS, aggiungere repliche di sola lettura"). Conserva le ADR ricercabili e versionate; un template leggero può stare a /blog/adr-template.
Dai all'AI un ambito ristretto: obiettivo, utenti, scala, vincoli (budget, scadenze, compliance, stack) e chiedile di:
Poi esegui loop di “critica e affinamento” (cosa è fragile, cosa manca, cosa semplificare). Presta attenzione a dettagli apparentemente sicuri che l'AI non può verificare e richiedi incertezze esplicite quando necessario.
Allinea lo storage ai modelli d'accesso (OLTP vs analytics) e abbozza il flusso dati end-to-end (ingestione → validazione/enrichment → retention/eliminazione).