Glossario
Definizioni in parole semplici, senza dare per scontata alcuna conoscenza pregressa. Sfoglialo, oppure cerca un termine che hai incontrato altrove.
Agente
Un'IA configurata per compiere azioni in un ciclo: legge un obiettivo, chiama strumenti, osserva i risultati e ripete finché non ha finito. Claude Code è un agente per la tua codebase.
Anthropic
L'azienda che crea Claude.
API (Application Programming Interface)
Un modo per far comunicare il tuo software con Claude in modo programmatico, anziché scrivere in una finestra di chat. Vedi La tua prima chiamata API.
Artefatto
Un output vivo ed eseguibile (un'app, un grafico o un documento) che Claude visualizza in un pannello laterale su claude.ai, separato dalla chat.
Chain-of-thought (CoT)
Chiedere al modello di ragionare passo dopo passo prima di rispondere, il che migliora l'accuratezza sui problemi difficili.
Claude
La famiglia di modelli IA (e di app) realizzata da Anthropic. "Claude" può indicare l'app di chat, i modelli o il marchio, a seconda del contesto.
Claude Code
Lo strumento agentico da riga di comando/IDE di Anthropic, capace di leggere e modificare la tua codebase, eseguire comandi e usare strumenti. Vedi Che cos'è Claude Code.
CLAUDE.md
Un file di testo semplice in cui dai a Claude Code istruzioni persistenti sul tuo progetto: la sua personalizzazione a più alto impatto.
Finestra di contesto
La quantità massima di testo (misurata in token) che un modello può considerare in una sola volta — il tuo prompt più la sua risposta. Superala e i contenuti più vecchi vengono scartati.
Embedding
Una lista di numeri che rappresenta il significato di un brano di testo, così il software può trovare cose simili per significato (non solo per corrispondenza di parole chiave). Alla base della ricerca semantica e del RAG.
Eval (valutazione)
Un test ripetibile della qualità dell'output dell'IA, così puoi capire se una modifica ha migliorato o peggiorato le cose.
Few-shot
Includere alcuni esempi svolti nel prompt per mostrare al modello lo schema che desideri.
Fine-tuning
Addestrare ulteriormente un modello sui tuoi esempi per specializzarlo. Di solito è l'ultima risorsa — prima prova prompting e RAG.
Allucinazione
Quando un modello afferma qualcosa di falso ma con sicurezza. L'abilità fondamentale è la verifica. Vedi Allucinazioni.
Hook
In Claude Code, un comando che si esegue automaticamente a un evento del ciclo di vita (es. dopo ogni modifica di un file) per imporre formattazione, controlli o sicurezza.
Inferenza
L'atto di eseguire un modello per ottenere un output (a differenza del suo addestramento).
LLM (Large Language Model)
Il tipo di IA dietro Claude: addestrata a predire il prossimo blocco di testo, cosa che si rivela sufficiente per scrivere, programmare, riassumere e ragionare. Vedi Cos'è un LLM?.
MCP (Model Context Protocol)
Uno standard aperto per collegare l'IA a strumenti e dati esterni (database, GitHub, browser). Un "server MCP" espone uno strumento; Claude può chiamarlo. Vedi MCP.
Multimodale
Un modello che gestisce più del solo testo — ad esempio immagini e PDF come input.
Prompt
Ciò che invii al modello: le tue istruzioni, la domanda e qualsiasi contesto.
Prompt caching
Riutilizzare la parte iniziale invariata di un prompt tra una chiamata e l'altra per ridurre costo e latenza. Vedi Prompt Caching.
Prompt injection
Un attacco in cui istruzioni malevole nascoste nel contenuto che l'IA legge (una pagina web, un documento) cercano di dirottarla. Vedi Prompt Injection.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Recuperare frammenti rilevanti dai tuoi dati e aggiungerli al prompt, così il modello risponde basandosi su di essi. Vedi RAG.
Reasoning / extended thinking
Una modalità in cui il modello dedica risorse di calcolo extra a "pensare" prima di rispondere, per i compiti più difficili.
Skill
Una capacità impacchettata (istruzioni + script opzionali) che Claude carica su richiesta quando è rilevante. Vedi Skill.
Subagente
Un'istanza separata di Claude con il proprio contesto e i propri strumenti, usata per delegare parte di un compito (es. la ricerca) così che la sessione principale resti concentrata.
System prompt
Le istruzioni di alto livello che definiscono il ruolo e le regole del modello per un'intera conversazione — la tua leva di orientamento più potente.
Temperatura
Un'impostazione (su alcuni modelli) che controlla la casualità: bassa = focalizzata e ripetibile, alta = varia e creativa.
Token
L'unità che i modelli leggono e contano — circa ¾ di una parola in inglese. Prezzi e limiti di contesto sono misurati in token. Vedi Token e contesto.
Tool use / function calling
Permettere al modello di chiamare funzioni che definisci tu (ricerca, calcolatrice, la tua API) e di usarne i risultati. Vedi Tool Use.
Guardrail
Regole e limiti che mantengono il comportamento di un'IA sicuro e in linea con l'obiettivo — es. regole di permesso, "esegui i test prima di concludere", o approvazione umana per le azioni rischiose. Vedi Mettere in sicurezza gli agenti.
Latenza
Quanto tempo aspetti per una risposta. I modelli più grandi sono di solito più lenti; lo streaming migliora la latenza percepita mostrando l'output man mano che viene generato.
Output strutturato
Ottenere risultati in una forma rigida e leggibile dalle macchine (es. JSON conforme a uno schema) anziché testo libero — così altri software possono farci affidamento. Vedi Output strutturato.
Context engineering
Decidere deliberatamente cosa entra nella finestra di contesto del modello — istruzioni, esempi, dati recuperati — per ottenere il risultato migliore. La disciplina dietro prompting, RAG e memoria.
Manca un termine? Aggiungilo — le voci di glossario sono un primo contributo perfetto.