Claude Code
Mini tutorial
Come usare Claude Code per essere 100 volte più produttivo. Guida completa al sistema per i knowledge worker.
Chi ti sta insegnando tutto questo
Iwo Szapar
Ho cofondato AI Maturity Index (acquisita da ISG, Nasdaq: III a gennaio 2026). Ho aiutato oltre 3.000 aziende a trasformare il loro modo di lavorare. Sono apparso su Financial Times e Forbes, e gestisco tutta la mia attività con il sistema che stai per imparare.
Credenziali:
- • Oltre 1.164 giorni di uso quotidiano dell'IA
- • Oltre 30 agenti personalizzati in produzione
- • 3 prodotti basati sull'IA creati
- • Consulente per team Fortune 500
Cosa mi rende diverso:
- • Ingegneria del contesto, non trucchetti di prompt
- • Un sistema reale con oltre 30 agenti (non teoria)
- • Focus su chi non è tecnico
Come muoverti in questo tutorial
Questa guida è strutturata in 6 fasi progressive, più un nuovo livello di ingegneria dell'harness per un lavoro con l'IA affidabile.
Fasi 1-2: Fondamenta (15 min)
Capisci cos'è Claude Code e installalo
Fasi 3-4: La potenza centrale (30 min)
Divulgazione progressiva, hook, agenti, skill e apprendimento cumulativo
Fase 5: Avanzato (20 min)
Integrazioni MCP per collegare i tuoi strumenti di business
Fase 6: Implementazione (10 min)
Il tuo percorso in avanti con template già pronti
Consiglio: Clicca sui titoli delle sezioni per espandere o comprimere. Risparmia tempo concentrandoti su ciò che ti serve di più.
Avvio rapido: i tuoi primi 10 minuti
Vuoi vedere la magia prima di leggere la teoria? Scegli la tua configurazione e fallo subito.
Installa Claude Code (2 min)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashApri il terminale, autenticati, avvia
claude login
claudeDi' questo (copia e incolla alla lettera):
"Research the top 3 competitors in my space and
summarize their pricing models. Run them in parallel
with subagents."Guarda Claude avviare automaticamente più agenti
Hai appena eseguito un workflow multi-agente. Tre lavoratori IA hanno fatto ricerca in parallelo mentre tu te ne stavi tranquillo. È questa l'idea di fondo: ora continua a leggere per scoprire come costruirci attorno un sistema completo.
Usi già Claude Code? Salta direttamente a Fase 4: Agenti, skill, hook e harness per i pattern di orchestrazione avanzati.
Comprendere: il passaggio dalla chat all'IA basata su repository
Introduzione in 30 secondi
Claude Code è un agente di programmazione con IA di Anthropic che lavora tra il tuo terminale, l'IDE, l'app desktop e il browser. Le sessioni partono ancora da zero, ma il tuo repository può portare con sé un contesto duraturo tramite file come CLAUDE.md, .claude/rules/, skill, agenti e la documentazione del progetto.
"Claude Code è lo strumento di IA più sottovalutato per chi non è tecnico."
Tre modi di lavorare con Claude
La nomenclatura confonde perché l'app desktop ora contiene più schede. Separa la superficie del prodotto dal workflow che vuoi.
Scheda Chat · Browser o app
Claude Chat
- • Ideale per domande, bozze, brainstorming
- • Non richiede un workflow con repository
- • I file sono allegati, non un cervello di progetto attivo
- • Usala quando l'attività è occasionale
Ideale per: pensare in fretta, non per sistemi riutilizzabili
Scheda Cowork · App desktop
Claude Cowork
- • Agente autonomo in background su una VM nel cloud
- • Buona per attività di knowledge work più lunghe
- • Meno configurazione rispetto ai workflow da terminale
- • Ottimo punto di partenza se vuoi risultati, non infrastruttura
Ideale per: consulenti, analisti, operativi
Scheda Code, CLI, IDE, web
Claude Code (questa guida)
- • Agente di programmazione per file, repo, GitHub e automazione
- • Gira nel terminale, negli IDE, nell'app desktop, nel browser, in Slack e in CI/CD
- • Skill, subagenti, hook, MCP, routine e sessioni in background
- • Massima potenza quando il tuo lavoro vive in un repository strutturato
Ideale per: power user che costruiscono un sistema operativo riutilizzabile
Stai leggendo la guida a questo ↗Non sei sicuro? Usa Chat per pensare in modo occasionale, Cowork per il lavoro in background con poca configurazione e Claude Code quando vuoi memoria di progetto, workflow personalizzati, hook, MCP e sistemi ripetibili.
A qualsiasi knowledge worker che:
- Svolge lavoro ripetitivo che segue schemi (report, email, proposte, contenuti)
- Gestisce progetti continui in cui il contesto conta nel corso di settimane e mesi
- Si destreggia tra più strumenti (CRM, email, calendario, analytics, piattaforme di contenuti)
- Vuole un'IA che diventa più intelligente nel tempo, non una che dimentica tutto dopo ogni chat
Consulenti
Report per i clienti, proposte, framework
Product manager
PRD, roadmap, user story
Marketer
Calendari editoriali, campagne
Founder
Strategia, aggiornamenti agli investitori, operations
Vendite e ricavi
Pipeline, outreach, automazione del CRM
Ricercatori e analisti
Sintesi di dati, intelligence competitiva
Non ideale per:
Domande occasionali senza seguito, semplici sessioni di brainstorming o attività che non si ripetono mai. Per quelle, la normale chat di Claude va bene.
"Non sono un programmatore. Non scrivo codice. Quindi è incredibile che questo genere di cose sia disponibile e possa davvero accadere."
— Dominic, consulente cloud • Ha costruito una piattaforma di abbonamenti con Claude Code senza alcun background di programmazione
Prima di immergerci
Guarda verso cosa stai costruendo
Questo tutorial insegna ogni concetto passo dopo passo. Ma se vuoi vedere com'è un sistema completo nella pratica, ecco una clip di 3 minuti da una sessione dal vivo.
Un comando. L'IA legge le tue email, i messaggi WhatsApp, le attività e il CRM, poi ti dice su cosa concentrarti oggi. Tutto ciò che vedi qui imparerai a costruirlo nelle fasi qui sotto.
Problema n. 1: zero memoria persistente
IA tradizionale (ChatGPT, Claude Chat): Ogni conversazione parte da zero. Rispieghi il tuo progetto più di 10 volte a settimana.
Soluzione di Claude Code: Il repository come memoria persistente. Il file CLAUDE.md si carica all'inizio di ogni sessione. Dev doc (plan.md, context.md, tasks.md) per progetti di più settimane.
Sessione di IA tradizionale:
Session 1:
You: "I'm building a SaaS product..."
[Explain project for 10 minutes]
Session 2 (next day):
You: "Remember my SaaS product?"
AI: "What product? Please explain."
[Re-explain AGAIN]Sessione di Claude Code:
Session 1:
Claude reads CLAUDE.md
"I see you're building a SaaS
product. What would you like?"
Session 2 (next day):
Claude reads CLAUDE.md
"Back to the SaaS project.
What's next?"Punto chiave: La memoria persistente elimina il costo del cambio di contesto
Impatto reale: Richard (consulente di management, Australia) ha passato una settimana a configurare Claude Code da solo. Dopo una singola sessione di 2 ore con i template del Second Brain: "In questa call hai risolto ciò che continuavo a sbagliare: lo trattavo come se fosse un chatbot. Invece, usando comandi e agenti, puoi di fatto fargli gestire il tuo workflow quotidiano. È una cosa enorme. Vale assolutamente la spesa per risparmiarmi tre o quattro mesi passati ad arrangiarmi alla buona."
Problema n. 2: il collo di bottiglia sequenziale
IA tradizionale: Può lavorare solo su UNA cosa alla volta. Analizzare 10 file? Aspetti ciascuno in sequenza.
Soluzione di Claude Code: I subagenti eseguono più attività in parallelo all'interno della sessione. Per lavoro indipendente e di lunga durata, usa le sessioni in background da Claude Code su web, desktop, Slack o nell'Agent View.
SEQUENTIAL (ChatGPT Way):
[Agent 1: Research] → [Agent 2: Content] → [Agent 3: Analysis]
15 min 20 min 10 min
Total: 45 minutes
PARALLEL (Claude Code Way):
[Agent 1: Research] ─┐
[Agent 2: Content] ─┼─ All running simultaneously
[Agent 3: Analysis] ─┘
Total: MAX(15, 20, 10) = 20 minutes
Speedup: 45 min → 20 min = 2.25x fasterImpatto reale: Un consulente ha analizzato 5 concorrenti (Asana, Monday, ClickUp, Notion, Airtable). ChatGPT ci ha messo 45 min e ne ha completati solo 3. Claude Code con i subagenti ci ha messo 20 min e li ha completati tutti e 5 contemporaneamente.
Punto chiave: Gli agenti in background abilitano un'elaborazione davvero parallela
Impatto reale: Damian (consulente IA, Svizzera) ha costruito in 2 giorni un flusso completo di contenuti per i social — qualcosa che uno strumento SaaS commerciale vende a centinaia al mese. Il suo workflow: catturare idee → estrarre il DNA della voce su LinkedIn → generare PDF a carosello → pianificare i post. "Un amico mi ha appena parlato di questa nuova soluzione fighissima che ha comprato. Era esattamente ciò che avevo costruito in due giorni con il Second Brain. Pura magia."
Problema n. 3: la tassa del cambio di contesto
IA tradizionale: Copia documenti → Incolla → Aspetta. Copia codice → Incolla → Aspetta. Oltre 30 minuti persi a sessione.
Soluzione di Claude Code: MCP (Model Context Protocol) si connette direttamente a Gmail, Calendario, CRM, Analytics. Basta copia-incolla tra app.
Processo manuale:
- 1. Apri HubSpot
- 2. Esporta 200 partecipanti al webinar
- 3. Scarica il CSV
- 4. Copia la lista email
- 5. Incolla in ChatGPT
- 6. Chiedi l'analisi
- 7. Ricopia i risultati
- 8. Carica su HubSpot
Tempo: 35 minuti
Processo con MCP:
- 1. "Tagga i partecipanti al webinar"
- 2. Claude si connette a HubSpot
- 3. Fatto.
Tempo: 3 minuti
Impatto reale: Un sales ops manager è passato da 2 ore a settimana di aggiornamenti manuali del CRM a zero. Tutto automatizzato via MCP.
Problema n. 4: l'isolamento degli strumenti
IA tradizionale: L'IA non può accedere ai tuoi veri strumenti di business. Trasferimento manuale di dati ovunque.
Soluzione di Claude Code: Le skill si attivano da sole in base a parole chiave. Gli hook eseguono script automaticamente. Costruisci una volta, riusa per sempre.
Traditional AI:
You: "Generate weekly sales report"
AI: "Please provide data..."
You: [Copy sales from HubSpot]
You: [Copy traffic from Analytics]
You: [Copy revenue from Stripe]
AI: [Generates report]
You: [Format manually]
You: [Send to team]
Time: 45 minutes
Claude Code with Skills:
You: "Generate weekly sales report"
Skill auto-loads:
├─ MCP: Fetch HubSpot deals
├─ MCP: Fetch GA4 traffic
├─ MCP: Fetch Stripe revenue
└─ Generate formatted report
└─ Save to reports/weekly-2025-01-11.md
Time: 2 minutesImpatto reale: Una marketing manager ha automatizzato 5 report settimanali. È passata da 3,5 ore a settimana a 10 minuti a settimana. È 21 volte più veloce.
Cosa ha davvero sostituito uno strumento + contesto strutturato
Non è teoria. Sono pagine di amministrazione reali, in produzione proprio adesso.
| Categoria SaaS | Costo mensile tipico | Ora integrato nel Second Brain |
|---|---|---|
| CRM (HubSpot/Pipedrive) | $45-100/mo | Pipeline di vendita + tracciamento dei prospect |
| Email marketing (Mailchimp) | $30-60/mo | Sequenze automatizzate + newsletter |
| Pianificazione contenuti (Buffer) | $15-30/mo | Calendario editoriale + gestione della coda |
| Gestione attività (Asana/Linear) | $10-25/mo | Tracciamento attività + workflow delle sessioni |
| Dashboard di analytics | $20-50/mo | Business intelligence + reportistica |
| Portale di consegna ai clienti | Su misura | Generatore di repository + onboarding |
$120-265/mese prima
$20/mese dopo (Claude Pro)
Questo non è un confronto tra Claude e HubSpot. HubSpot è migliore nel fare il CRM. Ma per un solopreneur o un piccolo team, Claude Code + contesto strutturato copre l'80% di ciò per cui usi davvero quegli strumenti, al 10% del costo.
Checklist della fase 1
Vuoi la scorciatoia?
Salta 2-3 settimane di tentativi ed errori. Tutto ciò che segue è già pronto nel Second Brain.
Vedi i pacchettiConfigurazione: come iniziare
Abbonamento a Claude o fatturazione via API
La maggior parte dovrebbe partire con un piano Claude Pro o Max per un consumo mensile prevedibile. È disponibile anche la fatturazione via API per workflow programmatici o di team.
Scegli come usare Claude Code
Scegli la superficie più adatta al tuo livello di dimestichezza e al tuo sistema operativo
Claude Code sul web
Research preview. Collega GitHub su claude.ai/code. Gira in una VM nel cloud gestita da Anthropic.
Scheda Code dell'app desktop
App nativa per macOS e Windows. Interfaccia grafica per Claude Code con barra laterale, terminale, editor di file, diff, anteprime e monitoraggio delle PR.
CLI da terminale (la più potente)
Pieno controllo su file locali, shell, MCP, hook, script, CI e automazione.
Estensione per IDE
VS Code, Cursor e IDE della famiglia JetBrains. Claude Code gira dentro il tuo editor, accanto ai tuoi file.
Account GitHub (opzionale ma consigliato)
Pensalo come "Google Drive per il cervello della tua IA": fa il backup del tuo repository e lo sincronizza tra i dispositivi.
Checklist della fase 2
Il modo migliore per adottare Claude Code
Non cercare di costruire l'intero sistema in una volta. L'errore più grande che si commette è voler automatizzare tutto il primo giorno. Non funziona mai.
Scegli un caso d'uso al giorno. Tutto qui.
Giorno 1
"Aiutami a fare ricerca su questa azienda."
Giorno 2
"Scrivimi un post LinkedIn su X."
Giorno 3
"Fai l'audit di questa landing page."
Giorno 4
"Crea una skill per il mio report settimanale."
Poco a poco, il tuo repo si riempie. Le tue skill, gli agenti, le regole e il CLAUDE.md diventano più intelligenti. Dopo qualche settimana ti volti indietro e ti accorgi di aver costruito un intero sistema, un piccolo pezzo alla volta.
La tua roadmap di adozione di 4 settimane
Subagenti (zero configurazione necessaria)
Chiedi a Claude Code di usare i subagenti per 2-3 attività di ricerca indipendenti. Nota come la tua conversazione principale resta pulita mentre gli specialisti lavorano in parallelo.
La tua prima skill
Scegli il tuo workflow più ripetuto (creazione di contenuti, code review, analisi dei dati). Crea .claude/skills/my-workflow/SKILL.md con una descrizione chiara e istruzioni passo passo. Testala chiedendola in modo naturale o invocando /my-workflow, poi itera.
Skill + subagenti combinati
All'interno della tua skill, aggiungi passi che usano i subagenti per la ricerca. Concatena due skill. Configura il tuo CLAUDE.md con il contesto del progetto e le preferenze.
Harness + MCP + avanzato (opzionale)
Aggiungi gate di piano, test, revisione e approvazione attorno ai tuoi workflow più importanti. Poi collega gli strumenti di business via MCP. La maggior parte dovrebbe costruire l'harness prima di concedere più autonomia.
Sistema di memoria: CLAUDE.md e struttura del repository
Nota: CLAUDE.md è opzionale ma fortemente consigliato per un contesto persistente. Elimina la necessità di rispiegare il tuo progetto a ogni sessione.
Un file Markdown speciale che Claude Code carica all'inizio di ogni sessione. Pensalo come il manuale di istruzioni del tuo progetto, ma per l'IA, non per gli umani.
Senza CLAUDE.md:
- • Ogni sessione: "Ecco il mio progetto..."
- • Rispiegare il contesto più di 10 volte a settimana
- • Claude dimentica le tue preferenze
- • Output incoerenti
Con CLAUDE.md:
- • Claude lo legge una volta a sessione
- • Contesto immediato sul tuo progetto
- • Ricorda stile e requisiti
- • Qualità coerente
# CLAUDE.md
## Project Overview
[One sentence: What you're building]
**Mission**: [Your project's goal]
**Target Users**: [Who uses this]
## Repository Structure
- `company-brain/`: Business knowledge
- `agents/`: AI agent templates
- `data/`: Datasets and analysis
## Key Guidelines
- [Important fact #1 Claude should always know]
- [Important fact #2]
- [Important fact #3]
## Output Standards
- [How you want deliverables formatted]
- [Your writing style preferences]
## Guardrails
- [Things Claude should NEVER do]
- [Data privacy rules]Vedilo nella pratica
Com'è un vero Second Brain su GitHub
Lascia perdere la teoria per un momento. Ecco un vero repository Second Brain con oltre 30 agenti, skill, comandi e file di conoscenza: la struttura che fa funzionare tutto ciò che c'è in questo tutorial.
"Mettevo tutto in CLAUDE.md: 500 righe. Claude ha cominciato a ignorarne metà. Poi ho scoperto la divulgazione progressiva e tutto ha avuto senso."
— Andrew, Product Director
L'errore n. 1 che fanno tutti
La gente stipa tutto in CLAUDE.md: contesto di business, doc delle API, guide di stile, gotcha, template. Oltre le 500 righe, Claude inizia a ignorare le istruzioni. La ricerca mostra che il rispetto delle istruzioni degrada oltre le ~300 righe e le ~50 regole. Più istruzioni portano, paradossalmente, a un peggior rispetto delle istruzioni.
La soluzione è la divulgazione progressiva: tieni CLAUDE.md breve (sotto le 200 righe) con tabelle di puntatori che caricano i doc dettagliati su richiesta. Pensalo come un indice, non come un'enciclopedia.
Monolitico (si rompe su larga scala):
CLAUDE.md (972 lines)
├─ Business context (50 lines)
├─ API documentation (200 lines)
├─ Database schema (150 lines)
├─ Style guide (100 lines)
├─ Email templates (120 lines)
├─ Gotchas list (80 lines)
├─ MCP configs (150 lines)
└─ ... Claude ignores half of itA livelli (scala all'infinito):
CLAUDE.md (200 lines)
├─ Business context (always loaded)
├─ Tech stack (always loaded)
├─ Pointer table → docs/
├─ Critical gotchas (3-5 rules)
└─ Self-improvement protocol
.claude/docs/ (loaded on demand)
├─ api-guide.md
├─ database-ops.md
├─ email-system.md
└─ gotchas.mdI tre livelli
Livello 1: CLAUDE.md (sempre caricato — sotto le 200 righe)
Qui va solo il contesto universalmente applicabile. Contesto di business, stack tecnologico, gotcha critici e una tabella di puntatori verso tutto il resto.
## Architecture & Patterns
| Area | Read This File |
|-------------------|----------------------------|
| Writing API code | .claude/docs/api-guide.md |
| Database work | .claude/docs/database.md |
| Email system | docs/EMAIL_SYSTEM.md |
| Known gotchas | .claude/docs/gotchas.md |
| Troubleshooting | docs/TROUBLESHOOTING.md |
Read the relevant file BEFORE making changes
in that area.Quando Claude deve lavorare sul sistema email, legge CLAUDE.md, vede il puntatore e carica docs/EMAIL_SYSTEM.md su richiesta. Gli altri doc restano fuori dal contesto.
Livello 2: .claude/docs/ (caricato su richiesta)
Documentazione dettagliata che Claude legge solo quando lavora su un'area specifica. Ogni file inizia con un trigger "quando leggere".
# API Development Guide
> When to read: Before writing or modifying
> any API endpoint
## Pattern: Legacy Request/Response
All endpoints MUST use VercelRequest/
VercelResponse pattern. Web API pattern
causes 30-second timeouts.
## Required: .js Extensions
All imports in API files MUST include .js
extension. Missing extensions cause silent
build failures in production.
## Template
export default async function handler(
req: VercelRequest,
res: VercelResponse
) { ... }Livello 3: knowledge/ (contesto specifico degli agenti)
Materiale di riferimento approfondito di cui hanno bisogno solo agenti o skill specifici. Mai caricato nelle sessioni generali.
.claude/knowledge/
├─ content-creator/ # Voice DNA, templates
│ ├─ brand-voice.md
│ └─ content-types.md
├─ sales/ # CRM context, scripts
│ ├─ objection-handling.md
│ └─ email-sequences.md
└─ data-analysis/ # Schema, query patterns
└─ common-queries.mdPerché funziona:
Efficienza di contesto
Un CLAUDE.md snello con puntatori usa molti meno token di un file gigantesco. Lascia spazio al lavoro vero.
Migliore rispetto delle istruzioni
50 regole in un file mirato battono 200 regole in un file gonfio. Ogni volta.
Scala all'infinito
Aggiungi nuovi doc senza toccare CLAUDE.md. Basta aggiungere una riga alla tabella di puntatori.
Avvio rapido: divulgazione progressiva in 3 passi
- 1. Crea la directory .claude/docs/
Sposta da CLAUDE.md qualsiasi sezione più lunga di 20 righe in un suo file.
- 2. Aggiungi una tabella di puntatori a CLAUDE.md
Mappa ogni area di lavoro al file che Claude dovrebbe leggere prima di iniziare.
- 3. Aggiungi i trigger "quando leggere"
Inizia ogni file di doc con un trigger di una riga: "Quando leggere: prima di lavorare su [X]"
Costruire questa architettura richiede 4-6 ore
Scrivere le tabelle di puntatori, organizzare i doc con i trigger "quando leggere", testare che Claude carichi il file giusto al momento giusto. Il Second Brain arriva con oltre 10 doc preconfigurati, tabelle di trigger e l'intera architettura di divulgazione progressiva già pronta all'uso.
Salta la configurazioneChecklist della fase 3
Automazione: agenti, skill, hook, harness e apprendimento
"Questo è il vero vantaggio di Claude Code. Programmazione in parallelo. Lanci 3 agenti di ricerca e tornano tutti con dei risultati mentre tu continui a lavorare sul thread principale."
— Wytze, membro della community
I subagenti sono lavoratori IA specializzati con contesto isolato. Come avere un analista di ricerca E un copywriter nel tuo team che lavorano insieme.
Quando usare i subagenti:
- ✅ Analisi in parallelo (10 concorrenti in una volta)
- ✅ Serve competenza specializzata
- ✅ Sottoattività indipendenti
- ✅ Progetti grandi con fasi distinte
Quando NON usarli:
- ❌ Attività singole e semplici
- ❌ Dipendenze sequenziali
- ❌ Attività che richiedono contesto condiviso
Esempio reale: analisi competitiva
Attività: analizzare 5 concorrenti (Asana, Monday, ClickUp, Notion, Airtable)
Sequenziale (ChatGPT): 45 minuti
Analizza uno → successivo → successivo... 3 fatti male, 2 saltati per stanchezza
In parallelo (Claude Code): 8 minuti
5 subagenti girano contemporaneamente. Tutti e 5 completi, alta qualità, formato coerente
USER PROMPT:
"Analyze these 5 competitors: Asana, Monday, ClickUp,
Notion, Airtable. For each, analyze pricing, features,
target market."
CLAUDE CODE SPAWNS 5 SUBAGENTS:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Main Claude │
│ ├─ Subagent 1: Analyze Asana │
│ ├─ Subagent 2: Analyze Monday │
│ ├─ Subagent 3: Analyze ClickUp │
│ ├─ Subagent 4: Analyze Notion │
│ └─ Subagent 5: Analyze Airtable │
│ │
│ [All run in parallel] │
│ │
│ After 8 min: Aggregate results → │
│ Generate comparison table │
└─────────────────────────────────────────────┘Bagno di realtà sui costi
I subagenti consumano le proprie finestre di contesto. Un'attività in parallelo con 3 agenti usa circa 3 volte i token rispetto al farla in sequenza. I team di agenti (5 o più) possono arrivare a 7 volte o più. Conta se paghi a consumo via API.
| Strategia | Come | Risparmio |
|---|---|---|
| Modelli più piccoli per i lavoratori | Usa Haiku per attività semplici, Opus per le decisioni | 60-80% |
| Limita l'ambito dell'agente | Restringi strumenti e accesso ai file per ogni agente | 30-50% |
| Usa gli agenti Explore per cercare | Sola lettura, veloci, uso minimo di token | ~70% |
| Fai cache in CLAUDE.md | Salva i risultati così gli agenti non rifanno la ricerca | Notevole |
| Imposta max_turns | Previeni cicli incontrollati degli agenti | Tetto rigido |
Con un abbonamento Claude Pro/Max ($20-200/mese), i subagenti girano entro i limiti del tuo piano, senza costi extra a token. Chi usa una chiave API dovrebbe monitorare il consumo con più attenzione.
Vedilo nella pratica
Cosa c'è davvero dentro un file di agente
Hai appena letto delle configurazioni degli agenti. Eccone una aperta dal vivo: un agente content creator con accesso agli strumenti, un albero decisionale, le impostazioni della voce e i riferimenti ai file di conoscenza. È un file di testo, non codice.
"Ho notato contenuti migliori quando ho un agente centrale e poi una serie di skill che può invocare da solo. Invece di ricordarmi il workflow esatto ogni volta, dico semplicemente 'scrivi un post LinkedIn' e tira fuori la skill giusta."
— Shaun, specialista marketing e growth
Agente = Modello + Harness
La maggior parte continua ad aggiornare il modello. I power user aggiornano l'harness attorno al modello. Un harness è il sistema operativo del lavoro con l'IA: definisce il piano, dà all'agente strumenti sicuri, controlla l'output, chiede una revisione, cattura le lezioni e solo allora lascia che il lavoro venga rilasciato.
Il modello è solo un input. L'harness è tutto il resto: prompt, CLAUDE.md, regole, strumenti, server MCP, file system, Git, sandbox, hook, subagenti, policy di contesto, log, valutatori, percorsi di recupero e gate di rilascio. Claude Code, Cursor, Codex, Aider, Cline e i Managed Agents sono tutti harness attorno a dei modelli.
Il cricchetto: ogni fallimento diventa una correzione permanente
L'ingegneria dell'harness inizia quando smetti di dare la colpa al modello per default. Se l'agente ripete un errore, il compito è cambiare l'harness in modo che quel preciso fallimento sia più difficile o impossibile la volta dopo.
| Fallimento osservato | Correzione dell'harness | Dove vive |
|---|---|---|
| Ha ignorato una convenzione del progetto | Aggiungi una regola breve e guadagnata sul campo | CLAUDE.md o .claude/rules/ |
| Ha eseguito un comando distruttivo | Bloccalo prima dell'esecuzione | Hook PreToolUse |
| Si è perso in un'attività lunga | Separa i ruoli di pianificatore, esecutore e revisore | Skill + subagenti |
| Ha finito con l'output rotto | Esegui controlli oggettivi e reimmetti i fallimenti | Hook di verifica o valutatore |
| Ha ripetuto la stessa bozza debole | Aggiungi esempi, rubrica e domande di revisione | File di riferimento della skill |
Aggiungi vincoli solo quando risalgono a un fallimento reale. Rimuovili quando sono obsoleti. Un buon harness è un artefatto vivo, non un cimitero di prompt.
1. Gate del piano
Prima di agire, Claude deve riformulare l'obiettivo, le assunzioni, i file o le fonti che toccherà e cosa significa "fatto".
2. Confine di lavoro
L'agente ottiene solo gli strumenti e l'ambito di cui ha bisogno. Sola lettura per la ricerca. Approvazione prima di inviare, eliminare, pubblicare o modificare record.
3. Gate di verifica
L'output viene controllato rispetto a criteri oggettivi: fonti citate, numeri riconciliati, checklist completa, campi obbligatori presenti.
4. Gate di revisione
Un passaggio a parte cerca ciò che l'automazione si lascia sfuggire: diagnosi sbagliata, sovraingegnerizzazione, tono fuori posto, assunzioni nascoste.
5. Gate di accumulo
Ogni errore diventa una regola, un template, un esempio o una voce di checklist. Il sistema migliora perché l'harness impara.
6. Gate di rilascio
Nulla esce dal sistema finché non esistono gli artefatti di piano, verifica, revisione e approvazione. Claude può proporre; l'harness decide.
Le parti portanti di un harness
Stato
File system, Git, file di attività, file di memoria e cartelle di output. È qui che il lavoro sopravvive oltre la finestra di contesto attuale.
Strumenti
Bash, esecuzione di codice, automazione del browser, server MCP e API. Tieni gli strumenti mirati; strumenti sovrapposti confondono il modello e gonfiano il contesto.
Policy di contesto
Cosa viene caricato, compattato, scaricato o recuperato più tardi. Decide cosa attraversa il confine di contesto del modello.
Applicazione
Hook, permessi, sandbox, comandi di test e gate di approvazione. Trasformano le preferenze in vincoli.
Valutazione
Rubriche, valutatori, agenti di revisione e criteri di accettazione. Valuta il risultato, non lo strano percorso che l'agente ha preso.
Osservabilità
Log, tracce, consumo di token, costo, latenza e cluster di fallimenti. Un punteggio senza un ticket è solo arte da dashboard.
La gestione del contesto è progettazione dell'harness
Il modello non può ragionare su token che non riceve mai. Quando la finestra di contesto si riempie, l'harness deve decidere cosa resta, cosa viene compresso, cosa va su disco e cosa viene recuperato dopo. Questa decisione spesso conta più della scelta del modello.
Troncare
Scarta output di basso valore o vecchie trascrizioni quando la continuità non conta.
Compattare
Riassumi la sessione e continua con lo stato compresso.
Scaricare
Salva log lunghi, risultati degli strumenti e bozze su file; tieni nel contesto solo l'anteprima utile.
Divulgare
Carica doc dettagliati, skill e strumenti solo quando l'attività ne ha davvero bisogno.
Regola pratica: tieni breve il contesto sempre caricato, sfoglia i file grandi con offset/limit, cerca prima di leggere interi file e salva gli output lunghi degli strumenti su disco invece di reincollarli nella conversazione.
Rubriche di risultato: definisci com'è il "fatto"
L'API Managed Agents di Anthropic rende esplicito questo pattern: definisci un risultato, allega una rubrica, lascia che un valutatore a parte valuti l'artefatto, poi reimmetti le lacune all'agente per un'altra iterazione. Puoi usare la stessa idea manualmente in Claude Code.
Outcome:
Create a competitor pricing report for the 5 named companies.
Rubric:
- Includes all 5 companies
- Every price claim has a source URL
- Pricing tiers are normalized into one table
- Unknown prices are marked "not published" instead of invented
- Final section recommends what we should change
Iteration rule:
If any rubric item fails, revise once before showing me the final.La mossa importante è la separazione: un ciclo crea l'artefatto, un altro lo valuta rispetto alla rubrica. Questo riduce l'autocompiacimento e individua le lacune più in fretta.
Il template di harness per il knowledge worker
1. Track
Capture the request in a task, client folder, or project log.
2. Plan
Ask Claude: "Before doing the work, give me the plan,
assumptions, sources/tools needed, and acceptance criteria."
3. Work
Let Claude execute inside clear boundaries:
read-only research, draft-only writing, no external sends.
4. Verify
Run a checklist that matches the work type:
sources, calculations, brand voice, missing fields, risks.
5. Review
Ask a second pass: "Find what is wrong, overbuilt,
unsupported, or not how we do things here."
6. Learn
Capture one reusable rule or template improvement.
7. Ship
Only publish, send, update CRM, or hand off after approval.Prompt da copiare e incollare: trasforma qualsiasi workflow in un harness
I want to turn this repeated workflow into a reliable AI harness:
[describe the workflow]
Create:
1. The planning questions Claude must answer before starting
2. The tool and permission boundaries
3. The verification checklist
4. The review questions a second pass should ask
5. The human approval points
6. The learning rule to update after each run
Keep it practical for a non-technical knowledge worker.Audit settimanale dell'harness: taglia l'overhead invisibile
Se Claude ti sembra più lento, più ottuso o brucia i tuoi limiti, fai l'audit dell'harness prima di dare la colpa al modello. La maggior parte dello spreco si nasconde nel contesto sempre caricato.
| Controllo | Cosa cercare | Correzione |
|---|---|---|
CLAUDE.md dimensione | Regole che non contano più o che andrebbero in doc più ristretti | Tieni breve il contesto root; sposta le specificità in regole, doc o skill |
| Hook | Hook UserPromptSubmit o SessionStart che iniettano contesto ogni volta | Disabilita tutto ciò che non ha un compito specifico |
| Server MCP | Schemi di strumenti caricati per strumenti che usi raramente | Tieni sempre attivi solo gli strumenti quotidiani; attiva gli altri per sessione |
| Skill | Descrizioni ampie che fanno caricare skill irrilevanti | Restringi le descrizioni o disabilita le skill inutilizzate |
| Lunghezza della conversazione | Sessioni lunghe che rileggono cronologia obsoleta | Compatta, riassumi o riparti da zero con una nota di passaggio di consegne |
Esempi per ruolo
| Workflow | Gate di verifica | Gate umano |
|---|---|---|
| Report di consulenza | Affermazioni legate ai dati del cliente, raccomandazioni mappate sullo scope, nessun nome riservato trapelato | Il partner rivede la qualità degli insight prima dell'invio |
| Outreach di vendita | Cronologia CRM verificata, fonte di personalizzazione citata, nessun evento trigger inventato | Tu approvi prima dell'invio via email, LinkedIn o WhatsApp |
| Analisi finanziaria | I totali quadrano, le assunzioni sono elencate, le anomalie segnalate, i file di origine nominati | Tu approvi l'interpretazione prima di condividerla |
| Pubblicazione di contenuti | Controllo della voce, frasi vietate rimosse, fatti con fonte, CTA presente | Tu approvi la versione finale prima della coda o della pubblicazione |
Ciò che nessun harness intercetta in modo affidabile
- • Diagnosi errata: risolvere la causa radice sbagliata
- • Sovraingegnerizzazione: aggiungere complessità che nessuno ha chiesto
- • Istruzioni fraintese: fare l'attività adiacente
- • Norme di team del tipo "qui non si fa così"
- • Gusto, giudizio e compromessi esecutivi
- • Responsabilità sociale per il risultato finale
La regola: automatizza la digitazione, la ricerca, il controllo e la formattazione. Lascia la responsabilità, il giudizio finale e gli impegni esterni a una persona.
"Sono INNAMORATO di questo nuovo sistema. Ho fatto circa 10 giorni di lavoro in una sola giornata."
— Shaun, specialista marketing e growth • Ha costruito un'automazione da audio a post social nella sua prima settimana
È per questo che 5.475 persone hanno commentato "BRAIN"
La maggior parte usa Claude come un singolo assistente. Fai una domanda, ottieni una risposta. Ma Claude Code ti permette di costruire un intero team di specialisti che si passano il lavoro tra loro, mentre tu revisioni.
Distinzione importante: subagenti vs agenti in background
I subagenti sono specialisti dentro una sessione di Claude Code. Hanno un proprio contesto e propri permessi sugli strumenti, poi riferiscono alla sessione principale. Gli agenti in background sono sessioni cloud separate che gestisci tramite Claude Code su web, desktop, Slack o nell'Agent View.
Usa i subagenti quando:
Un workflow principale ha bisogno di più analisi, revisioni o bozze mirate in parallelo.
Usa gli agenti in background quando:
Vuoi sessioni indipendenti e di lunga durata su repo, branch, PR o job pianificati diversi.
Tre livelli di coordinamento degli agenti
Livello 1: agente in solitaria
Una sessione di Claude che fa tutto. Come lavorare con un singolo generalista molto capace. È qui che la maggior parte si ferma.
Livello 2: lead che delega (subagenti)
La tua sessione principale di Claude agisce da lead. Dispaccia specialisti a svolgere lavoro mirato — ricerca, bozze, analisi — in parallelo. Ogni specialista riferisce al lead, che sintetizza i risultati. Questo è pronto per la produzione ed è ciò che costruisce la maggior parte dei power user.
Livello 3: sessioni in background + Agent View
Più sessioni di Claude Code che girano in modo indipendente. Usa claude agents o le superfici web/desktop per dispacciare, monitorare e riprendere il lavoro. Territorio di research preview: potente ma ancora in evoluzione.
Esempio reale: pipeline di outreach di vendita
Ecco cosa succede davvero quando dico "redigi l'outreach per questo prospect":
Lead Agent orchestrates the pipeline:
│
├─ Research Agent
│ → Pulls LinkedIn profile + company intel
│ → Returns: role, company size, recent posts
│
├─ CRM Agent
│ → Checks prospect history, stage, past notes
│ → Returns: last contact, deal stage, context
│
├─ Draft Agent
│ → Writes personalized email using research
│ → Uses voice guidelines from knowledge files
│
├─ Quality Agent
│ → Scores draft against brand voice rubric
│ → Flags generic phrases, suggests improvements
│
└─ Lead Agent
→ Reviews final draft
→ I approve → sends via email MCP
5 agents. 3 minutes.
What used to take 45 minutes of tab-switching
between LinkedIn, CRM, email, and style guides.Revisione multi-agente: quando gli specialisti si sfidano a vicenda
Al livello 2, tutta la comunicazione passa per la sessione lead. Puoi comunque chiedere a Claude di eseguire passaggi indipendenti di specialisti, confrontare i loro risultati e sintetizzare i disaccordi. Per flussi di lavoro separati e di lunga durata, usa le sessioni in background e l'Agent View.
"Our conversion rate dropped 15% last week.
Use three specialist subagents to investigate:
- One analyzes traffic sources
- One reviews checkout funnel
- One checks pricing page changes
Then compare their findings and challenge contradictions."
What happens:
Traffic Agent: "Paid traffic quality dropped"
Checkout Agent: "But checkout completion is
stable. The issue is upstream."
Pricing Agent: "New pricing page went live
Tuesday. Bounce rate up 40%."
Traffic Agent: "That explains the drop—
the traffic was fine, the page wasn't."
→ Root cause found in minutes, not hours.La struttura a dibattito previene il bias di ancoraggio. L'indagine sequenziale tende a trovare una teoria e a fermarsi. Più investigatori indipendenti che si sfidano a vicenda fanno emergere la vera risposta.
Costruire oltre 30 agenti specializzati con le persona giuste, i permessi sugli strumenti, i file di conoscenza e la logica di coordinamento ha richiesto mesi di iterazione. Ogni agente deve sapere a cosa può accedere, in che formato produrre l'output e quando passare il lavoro al successivo. Il Second Brain arriva con l'intera libreria di agenti — preconfigurata per creazione di contenuti, outreach di vendita, gestione dei clienti, analisi dei dati e operazioni quotidiane.
Claude Code lavora a fianco di altri strumenti
Le configurazioni più efficaci non sono "solo Claude Code". I power user combinano gli strumenti in modo strategico: ChatGPT per il brainstorming creativo, Claude Code per l'esecuzione strutturata, Gemini per la revisione. Claude Code diventa il livello di orchestrazione che lega tutto insieme, non l'unico strumento nel tuo stack.
1. Brainstorm with ChatGPT (creative, divergent thinking)
2. Hand the brief to Claude Code (precise execution)
3. Review output with Gemini (catching edge cases)
4. Final polish back in Claude Code
Why: Each model has different strengths.
Claude Code orchestrates the whole thing
through skills and sub-agents.Checklist della fase 4
Ecco com'è un sistema completo
Oltre 30 agenti, oltre 50 skill, oltre 6 hook, gate dell'harness, apprendimento cumulativo, divulgazione progressiva, coordinamento degli agenti — tutto configurato e in sinergia. Questo sistema ha richiesto mesi di iterazione. Il Second Brain consegna una versione personalizzata in poche ore.
Vedi cosa è inclusoIntegrazione: connessioni MCP
MCP (Model Context Protocol) è un modo standard per connettere Claude Code a strumenti esterni. Pensalo come l'USB-C dell'IA: un protocollo si connette a tutto.
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code │
│ └─ MCP Client (built-in) │
└─────────┬───────────────────────────────────┘
│
├─ MCP Server: Gmail
│ └─ Functions: send_email, search, read
│
├─ MCP Server: HubSpot
│ └─ Functions: create_contact, update_deal
│
├─ MCP Server: PostgreSQL
│ └─ Functions: query, insert, update
│
└─ MCP Server: Google Calendar
└─ Functions: create_event, list_eventsStrumenti di business
- • HubSpot (CRM)
- • Gmail
- • Google Calendar
- • Notion
- • Slack
Strumenti di sviluppo
- • GitHub
- • Linear
- • PostgreSQL
- • Jira
Analytics
- • Google Analytics
- • Stripe
- • Mixpanel
Esempio reale: operazioni di vendita
Attività: taggare 200 partecipanti al webinar in HubSpot
Senza MCP: 35 minuti
- 1. Esportare i partecipanti da Zoom
- 2. Aprire HubSpot
- 3. Abbinare le email a mano
- 4. Importazione in blocco con i tag
- 5. Correggere gli errori
Con MCP: 3 minuti
- 1. "Tagga i partecipanti da webinar.csv"
- 2. Claude si connette a HubSpot
- 3. Fatto.
Punto chiave: La configurazione di MCP può essere la più grande barriera di tempo
Andrew (product director, Paesi Bassi) ha costruito un sistema automatizzato di tracciamento della ricerca di lavoro — scraper LinkedIn → database → pianificatore di follow-up. Configurazione MCP fai-da-te: 6-8 ore di debug di OAuth. Con i template del Second Brain: 20 minuti.
Vedilo nella pratica
Un MCP, tre piattaforme, 96 secondi
I diagrammi astratti sono carini. Ecco cosa fa davvero un MCP: un singolo comando estrae 20 post ciascuno da Reddit, X e LinkedIn — 60 punti dati analizzati in meno di 2 minuti. Niente copia-incolla tra schede.
Il debug dell'OAuth di MCP richiede in media 6-8 ore
Il pacchetto Done-With-You include una sessione di configurazione dal vivo in cui colleghiamo insieme i tuoi strumenti di Gmail, Calendar, CRM e database — più template che puoi riusare per future connessioni di strumenti.
Vedi Done-With-YouChecklist della fase 5
Cosa hanno davvero costruito i clienti (primo mese)
Settimana 1: Damian (consulente IA, Svizzera)
Sistema di automazione dei contenuti per i social. Catturare idee → Estrarre il DNA della voce su LinkedIn → Generare PDF a carosello → Pianificare i post. "Un amico mi ha appena parlato di questa nuova soluzione fighissima che ha comprato. Era esattamente ciò che avevo costruito in due giorni con il Second Brain."
Settimana 2: Andrew (product director, Paesi Bassi)
Sistema automatizzato di tracciamento della ricerca di lavoro. Scraper LinkedIn, database delle candidature, pianificatore di follow-up. Ha sostituito uno strumento SaaS commerciale che pagava ogni mese, costruito in due giorni con il Second Brain.
Settimana 3: Dominic (consulente cloud)
Report settimanali automatizzati sullo stato dei clienti. Integrazione MCP con Salesforce che estrae i dati delle trattative, Microsoft Graph per il contesto di calendario/email. Ha risparmiato 3 ore a settimana di lavoro amministrativo.
Settimana 4: Richard (consulente di management, Australia)
Dopo essersi arrabattato da solo per una settimana: "In questa call hai risolto ciò che continuavo a sbagliare: lo trattavo come se fosse un chatbot. Invece, usando comandi e agenti, puoi di fatto fargli gestire il tuo workflow quotidiano. Vale assolutamente la spesa per risparmiarmi tre o quattro mesi passati ad arrangiarmi alla buona."
Prossimi passi: il tuo percorso in avanti
Hai visto com'è un sistema completo: architettura di divulgazione progressiva, hook vincolanti, apprendimento cumulativo, il framework skill vs agenti, integrazioni MCP. Costruire tutto questo da zero richiede 3-4 settimane di tentativi ed errori— debug delle strutture dei file, scrittura degli hook, test dei trigger delle skill, configurazione dei flussi OAuth di MCP, progettazione degli schemi di memoria...
Oppure puoi saltare tutto questo e ottenere una versione personalizzata in poche ore.
"È stato uno dei migliori investimenti per me e per la mia attività. Mi ha aperto il mondo del lavoro agentico facilmente configurabile. I normali strumenti di IA ora sembrano un gioco da ragazzi."
— Damian, consulente IA • Cliente Done-With-You che ha costruito un sistema completo di automazione dei contenuti in 2 giorni
Il quadro completo
5 attività. 20 minuti. Un sistema.
Triage delle email, risposte ai clienti, analisi finanziaria, contenuti per LinkedIn e una landing page — tutto avviato dallo stesso terminale in un'unica sessione. È questo che consegna il sistema completo.
Scegli il tuo percorso
$197
Pacchetto DIY
Repository Second Brain completo con agenti, comandi e skill. Della configurazione ti occupi tu.
- ✅ Repository Second Brain completo
- ✅ Sistema di hook preconfigurato
- ✅ Guide alla configurazione di MCP
- ✅ Supporto basato sulla documentazione
Tempistica: 1-2 settimane di configurazione
$597
Pacchetto Kickstart
Tutto del DIY + un agente IA configura il tuo sistema a partire dalle risposte del questionario.
- ✅ Tutto del DIY, personalizzato per te
- ✅ Un agente IA costruisce il sistema dalle tue risposte
- ✅ Supporto asincrono prioritario in 48 ore
- ✅ Primo anno di MemoryOS Pro incluso (valore $349)
Tempistica: operativo in minuti, non settimane
$2,497
Done-With-You
Tutto del Kickstart + una call di onboarding di 2 ore con Iwo. Deployment completo dell'infrastruttura.
- ✅ Tutto del Kickstart
- ✅ Call di onboarding di 2 ore con Iwo
- ✅ Deployment completo dell'infrastruttura (Vercel + Supabase)
- ✅ Aggiornamenti mensili del Second Brain
- ✅ 12 mesi di MemoryOS inclusi
Tempistica: produttivo in 2 ore
Appendice: pattern avanzati
Continua a imparare
Registrazione della sessione di coworking
Sessione dal vivo di 60 minuti con oltre 10 demo — pianificazione quotidiana, creazione di contenuti, ricerca con MCP, agenti WhatsApp e altro.
Template AI Chief of Staff
Template di agente gratuito con configurazione completa, struttura della base di conoscenza e guida alla personalizzazione per il tuo ruolo.
Documentazione ufficiale
Queste sono le fonti ufficiali. Questo tutorial aggiunge il "come" e il "quando" pratici che la documentazione ufficiale non copre.
Pronto a costruire il tuo Second Brain?
Tre pacchetti disponibili — dai template DIY all'implementazione done-with-you.
Vedi i pacchettiGaranzia soddisfatti o rimborsati di 30 giorni • Risparmia più di 10 ore nel primo mese o rimborso completo