Prompt singolo vs flusso di lavoro agent: come scegliere

Cosa stai decidendo tra\n\nUn prompt singolo è una grande istruzione che dai al modello, chiedendo l'output completo in una sola volta. Descrivi l'obiettivo, i vincoli e il formato e ti aspetti un risultato finito: un piano, del codice, un testo o la soluzione.\n\nUn flusso di lavoro (spesso chiamato agent workflow) divide lo stesso lavoro in passi più piccoli. Un passo pianifica, un altro scrive il codice, un altro lo verifica e un altro ristruttura o corregge i problemi. Il lavoro è ancora svolto dall'IA, ma è faseggiato in modo da poterlo revisionare e guidare durante il processo.\n\nLa decisione reale non è su quale IA sia “migliore”. È sul compromesso che vuoi tra velocità, affidabilità e controllo.\n\nUn prompt one-shot è di solito il più veloce. È adatto quando puoi giudicare il risultato rapidamente e il costo di qualche imprecisione è basso. Se manca qualcosa, rilanci con un prompt più chiaro.\n\nUn flusso a fasi è più lento per esecuzione, ma spesso vince quando gli errori sono costosi o difficili da notare. Spezzare il lavoro aiuta a intercettare lacune, confermare assunzioni e mantenere l'output coerente con le regole.\n\nUn modo semplice per confrontarli:\n\n- un unico grande prompt tende a essere il più rapido.\n- i passi faseggiati riducono errori silenziosi.\n- i checkpoint ti danno più opportunità di dirigere il lavoro.\n- i workflow sono più facili da riusare tra compiti e colleghi.\n\nQuesto è importante soprattutto per chi costruisce e per i team che rilasciano funzionalità. Se scrivi codice di produzione, modifichi un database o tocchi auth e pagamenti, la verifica extra di un workflow vale quasi sempre la pena.\n\nSe usi una piattaforma vibe-coding come Koder.ai (koder.ai), questa separazione diventa pratica: puoi prima pianificare, generare modifiche su React e Go, e poi eseguire una review o un refactor mirato prima di esportare o distribuire.\n\n## Quando funziona bene un prompt singolo\n\nUn prompt singolo è l'opzione più veloce quando il lavoro è piccolo, le regole sono chiare e puoi capire subito se l'output è corretto.\n\nBrilla quando vuoi un singolo risultato pulito, non un processo. Pensa a una “bozza solida con piccole modifiche”, dove gli errori sono economici.\n\nAdatti tipici: compiti di scrittura brevi (una email, una descrizione prodotto, un resoconto di riunione), piccole attività di generazione di idee (nomi, pochi casi di test per una funzione, domande FAQ) o trasformazioni di testo (riscrivere, riassumere, cambiare tono). Funziona anche per piccoli frammenti di codice che puoi valutare a occhio, come una regex o una funzione di utilità minuscola.\n\nUn prompt one-shot funziona anche quando puoi dare tutto il contesto fin dall'inizio: input, formato richiesto ed esempi. Il modello non deve indovinare.\n\nDove fallisce è prevedibile. Una grande istruzione può nascondere assunzioni: quali tipi sono permessi, cosa fare in caso di errori, cosa significa “sicuro”, cosa consideri “completo”. Può saltare i casi limite perché cerca di soddisfare tutto in una volta. E quando il risultato è sbagliato, è più difficile fare debug perché non sai quale parte dell'istruzione ha causato l'errore.\n\nProbabilmente stai sovraccaricando un singolo prompt se continui ad aggiungere clausole “anche” e “non dimenticare”, se l'output necessita di test accurati (non solo lettura), o se ti ritrovi a chiedere riscritture due o tre volte.\n\nCome esempio pratico, chiedere “una pagina di login in React” spesso va bene in un solo prompt. Chiedere “una pagina di login con validazione, rate limiting, accessibilità, test e piano di rollback” è un segnale che vuoi passaggi separati o ruoli distinti.\n\n## Quando è meglio un workflow\n\nUn workflow è di solito la scelta migliore quando non ti serve solo una risposta, ma lavoro di cui puoi fidarti. Se il compito ha molte parti in movimento, un one-shot può sfumare l'intento e nascondere errori fino alla fine.\n\nÈ più utile quando il risultato deve essere corretto, coerente e facile da revisionare. Dividere il lavoro in ruoli riduce l'ambiguità su cosa significhi essere “fatto”, così puoi trovare i problemi presto invece di riscrivere tutto dopo.\n\n### Cosa guadagni separando i compiti\n\nOgni passo ha un obiettivo più piccolo, quindi l'IA può concentrarsi. Ottieni anche checkpoint facili da scorrere.\n\n- definire ambito, vincoli e criteri di accettazione.\n- implementare il set minimo di modifiche che soddisfa il piano.\n- verificare il comportamento rispetto ai criteri, inclusi casi limite e regressioni.\n- migliorare nomi e struttura senza cambiare il comportamento.\n\nUn esempio semplice: vuoi aggiungere “invita un collega” a un'app. La pianificazione forza le decisioni (chi può invitare, regole per le email, cosa succede se l'utente esiste già). La build lo implementa. I test verificano permessi e casi di errore. Il refactor rende il codice leggibile per la prossima modifica.\n\n### Il compromesso (e perché spesso conviene)\n\nUn workflow richiede più passaggi, ma di solito meno rifacimenti. SpendI un po' più di tempo all'inizio per chiarezza e controlli, e risparmi tempo che avresti speso inseguendo bug dopo.\n\nStrumenti che supportano pianificazione e checkpoint sicuri possono rendere il tutto più leggero. Per esempio, Koder.ai include una modalità di pianificazione e snapshot/rollback, che ti aiutano a revisionare i cambiamenti a tappe e recuperare rapidamente se qualcosa va storto.\n\n## Un semplice schema decisionale (complessità, rischio, verifica)\n\nNon cominciare dallo strumento. Parti dalla forma del compito. Questi fattori ti dicono di solito cosa funzionerà con meno dolore.\n\n### 1) Complessità e tasso di cambiamento\n\nLa complessità è quante parti in movimento ci sono: schermate, stati, integrazioni, casi limite e regole “se questo, allora quello”. Se i requisiti cambiano mentre lavori, la difficoltà sale perché gestisci anche le revisioni.\n\nUn prompt singolo funziona meglio quando il compito è ristretto e stabile. Un workflow ripaga quando serve prima pianificazione, poi implementazione, poi correzioni.\n\n### 2) Rischio e verifica\n\nIl rischio è cosa succede se il risultato è sbagliato: soldi, sicurezza, dati utenti, uptime e reputazione. La verifica è quanto è facile dimostrare che l'output è corretto.\n\nAlto rischio e verifica difficile sono il segnale più forte per dividere il lavoro in passi.\n\nSe puoi controllare l'output in pochi minuti (una breve email, uno slogan, una funzione helper), un prompt spesso basta. Se servono test, review o ragionamenti accurati, un flusso multi-step è più sicuro.\n\nUn modo rapido per decidere:\n\n- Quanti componenti o sistemi tocca questo lavoro?\n- Qual è l'impatto peggiore se è sbagliato?\n- Posso verificarlo in fretta o mi servono test e log?\n- Quanto spesso cambierò idea durante lo sviluppo?\n- Ho bisogno di velocità ora o di meno correzioni dopo?\n\nGenerare una semplice email di “reset password” è basso rischio e facile da verificare. Costruire una funzionalità di reset password è diverso: scadenza token, rate limit, logging di audit e casi limite contano.\n\n## Passo dopo passo: come scegliere per il prossimo compito\n\nComincia rendendo concreto cosa significa “fatto”, poi valuta quanta incertezza resta.\n\n### Un semplice metodo in 5 passi\n\n1) Scrivi l'obiettivo in una frase, poi descrivi cosa significa “fatto” (un file, una schermata UI, un test che passa).\n\n2) Elenca input e vincoli. Gli input sono ciò che hai già (note, documentazione API, dati di esempio). I vincoli sono ciò che non puoi cambiare (scadenza, stack, tono, regole di privacy). Aggiungi un paio di non-obiettivi così il modello non si disperde.\n\n3) Scegli l'approccio. Se è piccolo, a basso rischio e facile da verificare a occhio, prova un prompt. Se include più parti (modifiche dati, casi limite, test), dividilo in fasi.\n\n4) Esegui un primo passaggio piccolo. Chiedi la fetta minima utile, poi espandi. “Solo happy path” prima, poi validazione ed errori.\n\n5) Aggiungi controlli prima di fidarti. Definisci i criteri di accettazione, poi richiedi prove: test, input/uscite di esempio o un breve piano di test manuale.\n\nEsempio: “Aggiungi un toggle impostazioni” a una web app. Se è solo testo e layout, un prompt spesso basta. Se richiede cambi al database, aggiornamenti API e stato UI, un workflow a fasi è più sicuro.\n\nSe lavori in Koder.ai, questo si mappa bene: concorda l'ambito in modalità planning, implementa in piccoli passi (React, Go, PostgreSQL), poi verifica. Snapshot e rollback ti aiutano a sperimentare senza perdere il lavoro.\n\nUna buona abitudine per evitare cattivi passaggi: prima di accettare l'output finale, richiedi una breve checklist come “Cosa è cambiato?”, “Come lo testo?” e “Cosa potrebbe rompersi?”.\n\n## Come sono i ruoli nella pratica\n\nUn approccio multi-ruolo non è burocrazia. Separa tipi di pensiero che spesso vengono mescolati.\n\nUn set pratico di ruoli:\n\n- trasforma una richiesta vaga in criteri di accettazione, segnala casi limite e definisce cosa non è in scope.\n- applica la modifica minima che fa progredire la feature, mantenendo la diff facile da revisionare.\n- cerca di rompere la feature, coprendo happy path e alcuni casi di errore.\n- pulisce nomi e struttura, rimuove duplicazioni e standardizza la gestione errori.\n- confronta il risultato coi criteri e segnala gap o assunzioni rischiose.\n\nEsempio: “Gli utenti possono aggiornare la foto del profilo.” Il Planner conferma i tipi di file permessi, limiti di dimensione, dove viene mostrata e cosa succede se l'upload fallisce. Il Coder implementa upload e salva l'URL. Il Tester verifica file troppo grandi, formati non validi e problemi di rete. Il Refactorer estrae logica ripetuta e rende i messaggi di errore coerenti.\n\n## Esempio realistico: una piccola funzionalità dall'inizio alla fine\n\nImmagina di dover creare un form di prenotazione che raccoglie nome, email, data e note. Dopo l'invio, l'utente vede un messaggio di conferma. Una pagina admin mostra la lista delle prenotazioni.\n\n### Il tentativo one-shot\n\nUn singolo prompt spesso produce velocemente il happy path: un componente form, un endpoint POST e una tabella admin. Sembra fatto finché qualcuno non lo usa davvero.\n\nQuello che di solito manca è la roba noiosa che rende la feature reale: validazione (email errate, data mancante, data passata), stati di errore (timeout, errori server, doppio invio), stati vuoti (nessuna prenotazione), sicurezza di base (chi può vedere la lista admin) e dettagli dei dati (fuso orario, formato data, trim degli input).\n\nPuoi correggere queste cose con prompt di follow-up, ma spesso finisci a reagire ai problemi invece di prevenirli.\n\n### Il tentativo a fasi\n\nOra dividi il lavoro in ruoli: plan, build, test, refactor.\n\nIl piano fissa regole dei campi, accesso admin, casi limite e una definizione chiara di fatto. La build implementa il form React e l'endpoint Go con PostgreSQL. I test provano input errati e verificano la lista admin quando la tabella è vuota. Il refactor pulisce nomi e rimuove duplicazioni.\n\nPoi il prodotto chiede: “Aggiungi un dropdown per il tipo di servizio e invia una email di conferma.” In un flusso one-shot potresti aggiungere il campo e dimenticare di aggiornare DB, lista admin e validazione. In un flusso a fasi aggiorni prima il piano, poi ogni passo tocca le parti di sua competenza, così la modifica arriva pulita.\n\n## Errori comuni e trappole\n\nIl fallimento più comune è voler mettere tutto in un'unica istruzione: pianificare la feature, scrivere il codice, testarlo, sistemarlo e poi spiegarlo. Il modello spesso svolge bene alcune parti e abbozza il resto, e te ne accorgi solo quando lo esegui.\n\nUn'altra trappola è una definizione vaga di “fatto”. Se l'obiettivo è “miglioralo”, puoi finire in revisioni infinite dove ogni modifica genera nuovo lavoro. Criteri di accettazione chiari trasformano feedback vaghi in controlli semplici.\n\nErrori che causano più rifacimenti: