Come usare Qwen 3.5: prompt per scrivere, programmare e fare ricerca
Come usare Qwen 3.5: prompt per scrivere, programmare e fare ricerca
Chiedere a Qwen 3.5 «scrivi un articolo» è facile. Capire se l'articolo contiene fatti controllabili, rispetta il taglio richiesto e si può davvero pubblicare richiede un passaggio in più. Lo stesso vale per una patch di codice o una sintesi di ricerca: un risultato fluido può nascondere un errore difficile da vedere.
I prompt qui sotto servono a rendere quel controllo più semplice. Per ogni attività definisci che cosa fornire, quale formato chiedere e come verificare la risposta. Sono schemi da adattare al tuo lavoro, non percentuali di successo garantite per ogni versione di Qwen.
Dove usare Qwen 3.5 e quale modello stai chiamando
«Qwen 3.5» indica una famiglia, mentre chat, API, modello con pesi aperti e agente da terminale sono modi diversi di lavorare. Prima di confrontare risultati o copiare un prompt, controlla il nome preciso del modello nell'interfaccia o nella chiamata API.
Il modello con pesi aperti da 397 miliardi di parametri totali e 17 miliardi attivi è descritto nella sua scheda tecnica. Quel numero non definisce automaticamente il contesto o il prezzo di ogni servizio che lo ospita. Anche qwen3.5-plus ha snapshot distinti, tra cui quelli di febbraio e aprile 2026: se un risultato deve essere riproducibile, registra la versione oltre al nome della famiglia.
Prompt per scrivere: prima la struttura, poi i fatti
Un brief vago lascia al modello troppe scelte invisibili: pubblico, lunghezza, fonti, tono e struttura. Invece di chiedere subito il testo finale, puoi separare la decisione editoriale dalla stesura. Il vantaggio non è una presunta immunità agli errori: hai un punto in cui correggere la direzione prima di generare altre pagine.
1. Chiedi una scaletta che si possa approvare
Devo scrivere un articolo di circa 1.500 parole sulla gestione di un team da remoto.
Lettori: responsabili di piccoli team che lavorano in modalità ibrida.
Obiettivo: aiutarli a decidere come documentare le decisioni e seguire il lavoro.
Per ora proponi solo una scaletta di 5 sezioni.
Per ogni sezione scrivi una frase su ciò che il lettore imparerà.
Segnala le affermazioni che richiederanno una fonte.
Non scrivere ancora l'articolo.
Leggi la scaletta come faresti con quella di un collega: ci sono sezioni ripetute? Una promessa che il testo non potrà mantenere? Un'affermazione che richiede dati non disponibili? Poi chiedi una sezione alla volta:
Scrivi solo la sezione 2 della scaletta approvata: [titolo e descrizione].
Massimo 250 parole. Usa un esempio concreto, ma non inventare aziende o dati.
Se serve un caso reale, indica quale fonte dovrei fornire prima di citarlo.
2. Aggiungi vincoli che rendano visibili i dubbi
Per un testo informativo, una breve lista di vincoli può evitare che un numero senza fonte passi inosservato:
Vincoli per questa bozza:
- massimo 300 parole;
- tono diretto, senza gergo superfluo;
- usa solo i fatti presenti nei materiali allegati;
- accanto a ogni dato quantitativo indica la fonte o scrivi [DA VERIFICARE];
- se i materiali non bastano, indica il punto mancante invece di completarlo per ipotesi.
Il segnaposto [DA VERIFICARE] non verifica nulla: serve a fermare la pubblicazione finché qualcuno non apre la fonte. Se un dato è importante, fornisci al modello il documento o un link consultabile e controlla comunque che la fonte sostenga proprio quella frase.
Prompt per programmare: piano, modifica e prova
Una richiesta come «riscrivi questa funzione» può produrre più cambiamenti del necessario. Per una correzione circoscritta conviene dare il codice esistente, il comportamento atteso e il test che decide se la modifica funziona. Nel caso di un agente da terminale, la modalità Plan di Qwen Code permette di esaminare il repository con operazioni di sola lettura prima di intervenire; è una funzione dello strumento, distinta dalle capacità del modello usato sotto.
1. Parti da una modifica leggibile
Questa è la funzione attuale:
[incolla la funzione]
Nuovo requisito: per un input vuoto deve restituire una lista vuota.
Prima individua eventuali chiamanti o test che si aspettano un'eccezione.
Poi proponi solo le righe da cambiare in formato unified diff.
Non modificare altre parti del file e segnala le assunzioni.
Se il codice contiene questo ramo:
- if not data:
- raise ValueError("Input cannot be empty")
+ if not data:
+ return []
il diff è facile da leggere, ma non è automaticamente corretto: qualche chiamante potrebbe dipendere dall'eccezione. È il motivo per cui il prompt chiede di cercare prima gli usi della funzione.
2. Chiedi un test che distingua vecchio e nuovo comportamento
Ora scrivi un test pytest per il requisito sull'input vuoto.
Spiega quale risultato deve dare sul codice attuale e su quello modificato.
Indica il comando per eseguirlo e gli altri test che potrebbero essere toccati.
Non dire che i test sono passati se non li hai eseguiti.
Un test scritto dal modello resta una proposta: può controllare la cosa sbagliata. Eseguilo, guarda il risultato prima e dopo la patch e verifica che gli altri casi non siano peggiorati. Se usi una semplice chat senza accesso al repository, sarai tu a dover eseguire quei comandi.
Prompt per fare ricerca: domande, fonti, lacune
La finestra da un milione di token di qwen3.5-plus permette di inviare molto materiale, ma capienza e affidabilità sono due cose diverse. Con documenti lunghi, conviene chiedere dove si trova ogni risposta e quali domande restano aperte.
Primo passaggio — definisci le domande:
Tema: [domanda di ricerca].
Prima di rispondere, elenca le 5 sotto-domande necessarie.
Per ciascuna indica che tipo di documento potrebbe dare una risposta.
Non scrivere ancora la sintesi.
Secondo passaggio — lavora sulle fonti disponibili:
Ecco tre documenti: [A], [B], [C].
Rispondi alle 5 sotto-domande usando soltanto questi documenti.
Per ogni affermazione indica documento e passaggio pertinente.
Se i documenti non rispondono, scrivi "Non coperto dalle fonti".
Se due fonti divergono, descrivi il disaccordo senza scegliere a caso.
Terzo passaggio — rendi esplicite le lacune:
Quali sotto-domande restano senza risposta affidabile?
Quale fonte aggiuntiva servirebbe per ciascuna?
Separa i fatti documentati dalle inferenze che hai fatto.
Questo schema è utile anche quando Qwen ha una funzione di ricerca web: l'accesso dipende dal servizio e dalla regione, e un link nella risposta non garantisce che la pagina dica ciò che il modello sostiene. Apri i passaggi citati, soprattutto prima di usare dati, date o raccomandazioni che costano tempo o denaro.
Come migliorare i prompt senza cambiare tutto insieme
Se la seconda risposta è migliore della prima, devi sapere che cosa hai cambiato. Tieni una traccia breve del prompt, del modello e del problema osservato. Questa è una scheda di esempio, non il resoconto di una prova svolta per questo articolo:
Attività: sintesi di tre documenti
Modello e versione: [scrivi il nome mostrato dall'interfaccia o dall'API]
Tentativo 1: [prompt]
Problema osservato: una data senza fonte
Tentativo 2: stesso prompt + richiesta di citare documento e passaggio
Controllo: la data ora è attribuita? La fonte la conferma davvero?
Modifica una variabile per volta: prima il formato richiesto, poi le fonti fornite, poi la lunghezza. Valuta il risultato su cinque aspetti adatti al tuo compito: correttezza, completezza, formato, punti non verificati e facilità di revisione. Un voto inventato dal modello su se stesso non sostituisce il controllo del testo, del codice o dei documenti.
Da quale prompt conviene iniziare?
Se scrivi, parti dalla scaletta e individua le frasi che richiedono prove. Se programmi, definisci il comportamento atteso e verifica la patch nel repository. Se fai ricerca, obbliga la risposta a tornare ai documenti e a mostrare ciò che manca. In tutti e tre i casi, il prompt migliore è quello che ti lascia un risultato controllabile, non quello che suona più sicuro di sé.
Macaron si presenta come un'IA personale che può tenere conto del contesto tra interazioni. Se il tuo problema è riprendere un'attività senza ricostruire ogni volta le premesse, puoi provare Macaron su un compito circoscritto e vedere se il passaggio successivo parte davvero dalle informazioni che hai fornito. La verifica resta tua.
