Boris Cherny, responsabile di Anthropic e sviluppatore di Claude Code, ha illustrato un approccio all’utilizzo dei modelli Claude basato su istruzioni formulate in linguaggio naturale, senza ricorrere necessariamente a prompt lunghi, rigidamente strutturati o costruiti attraverso tecniche particolari. In un intervento pubblicato sulla piattaforma X il 6 ottobre 2026, Cherny ha spiegato che il modo più efficace per interagire con Claude, nella maggior parte delle attività, consiste nel rivolgersi al modello come si farebbe con un collega di lavoro, descrivendo ciò che si desidera ottenere e lasciando al sistema un margine di autonomia nella scelta delle operazioni necessarie. L’indicazione nasce dall’esperienza diretta con Claude Code e con le capacità dei modelli più recenti di Anthropic, che secondo lo sviluppatore rendono meno indispensabile predisporre istruzioni estremamente dettagliate per ogni singolo passaggio. Il suggerimento non equivale a rinunciare alla precisione, ma a concentrare la richiesta sulle informazioni che permettono al modello di individuare correttamente il compito, stabilire quanto approfondirlo e riconoscere quando il risultato raggiunge il livello atteso.
Cherny ha individuato tre informazioni essenziali da comunicare al modello: il risultato che si intende realizzare, la quantità di impegno o di elaborazione che si desidera dedicare all’attività e il modo in cui sarà possibile verificare che il lavoro sia stato svolto correttamente. La prima indicazione definisce l’obiettivo concreto, evitando che il modello debba dedurre autonomamente quale prodotto finale sia richiesto. La seconda permette di distinguere attività rapide da elaborazioni più approfondite, per le quali possono essere giustificati un maggiore utilizzo dei token e una ricerca più estesa di soluzioni. La terza stabilisce invece le condizioni di validazione, offrendo al sistema un riferimento per controllare la qualità del risultato prima di considerare concluso il compito. Nell’impostazione proposta da Cherny, queste informazioni possono essere espresse attraverso frasi ordinarie, senza trasformare ogni richiesta in una procedura dettagliata. Il modello riceve dunque un obiettivo operativo, un’indicazione sulle risorse da impiegare e un criterio di controllo, mentre la definizione dei passaggi intermedi viene affidata alle sue capacità di ragionamento ed esecuzione.
Per mostrare concretamente questo approccio, Cherny ha condiviso un esempio relativo alla creazione di un contenuto visivo a partire da un episodio di un podcast. La richiesta comprendeva l’indicazione di utilizzare molti token, così da non limitare eccessivamente l’elaborazione, e fissava un riferimento qualitativo particolarmente elevato: ottenere una visualizzazione dei dati superiore, sul piano dell’efficacia visiva, a quelle pubblicate da testate come The New Yorker e The New York Times. All’interno della stessa conversazione era presente anche un suggerimento formulato in maniera volutamente informale, con il quale Cherny proponeva di valutare l’aggiunta di elementi ad acquerello. Proprio quest’ultima espressione ha suscitato un confronto tra gli utenti, perché alcuni hanno osservato che si trattava di una frase simile a quella che un collega potrebbe pronunciare durante una revisione creativa, mentre altri hanno sostenuto che sarebbe stato preferibile chiarire se l’effetto pittorico fosse effettivamente richiesto oppure soltanto proposto come possibilità. In risposta alle osservazioni, Cherny ha richiamato le capacità estetiche di Claude Opus 5.5 e ha mostrato un risultato grafico realizzato dal modello che utilizzava tonalità beige e arancioni in una composizione ispirata alla tecnica dell’acquerello. L’esempio mette in evidenza un impiego del modello nel quale le indicazioni creative vengono interpretate all’interno dell’obiettivo generale, senza dover necessariamente specificare in anticipo ogni dettaglio della composizione.
Un ulteriore chiarimento ha riguardato le impostazioni del livello di ragionamento dei modelli Anthropic. Interrogato sulla configurazione predefinita utilizzata per l’impegno computazionale, Cherny ha precisato che la scelta dipende dal modello e che, nel caso di Claude Opus 5.5, utilizza l’impostazione medium, corrispondente a un livello intermedio. Si tratta di un dettaglio distinto dal suggerimento di utilizzare molti token per un compito specifico: il primo riguarda la configurazione dell’intensità del ragionamento, mentre il secondo comunica al modello la disponibilità a svolgere un’elaborazione più ampia per raggiungere il risultato richiesto. La discussione ha coinvolto anche gli aspetti operativi di Claude Code, con un utente che ha segnalato un consumo elevato delle risorse disponibili durante le sessioni di lavoro particolarmente lunghe, attribuendolo alle operazioni di caching e rilettura del contesto. Cherny ha risposto che il problema descritto non corrispondeva alle segnalazioni ricevute abitualmente da altri utilizzatori e ha chiesto di eseguire il comando di controllo dell’utilizzo, condividendone integralmente il risultato per esaminare il comportamento della sessione. Il confronto ha quindi affrontato tanto la formulazione delle richieste quanto il controllo delle risorse consumate durante l’utilizzo concreto degli strumenti di sviluppo basati su Claude.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)