Context Engineering per Solopreneur
Il solopreneur che costruisce una SaaS con AI agent non conosce la disciplina del "cosa mettere nel context window, quando, come, a che costo". Questo mini-course — gratuito + gated — insegna i 5 capitoli fondamentali applicati a casi d'uso reali (PM, HR, legal, customer success).
Perché oggi, perché questo corso
- Disciplina nuova, gap didattico enorme. 36% delle startup 2026 sono solo-founded (Startup Genome 2025). Esplosione di framework AI agent (AutoGen, CrewAI, LangGraph) ma zero materiale didattico italiano end-to-end.
- Costo è il bottleneck invisibile. Il solopreneur medio spende €200+/mese in token perché non sa come routing, cache, batch. I 5 moduli di questo corso producono risparmio immediato 40-70%.
- Le basi non cambieranno. Framework specifici (LangGraph, CrewAI) cambieranno in 18 mesi. Le discipline (retrieve, augment, route, observe) no. Il corso è 80% disciplina, 20% tools.
I 5 moduli
- 01Inizia →
System prompting: cosa dire al modello (e cosa no) GRATIS
Fondamenti di system prompt: ruolo, tono, constraint, policy di rifiuto. Pattern "role + task + context + format + tone".
- 02Inizia →
RAG strategy: retrieve, augment, generate, evaluate GRATIS
Quando serve RAG (e quando no). Chunking strategies. Embedding model selection. Cross-encoder re-ranking. Evaluation loop.
- 03Sblocca →
Agent orchestration: quando serve un agent (quando no) 🔒 Newsletter
Architetture multi-agent, LangGraph/CrewAI/AutoGen. Planner / Executor / Reflector. Cost-awareness vs gadget.
- 04Sblocca →
Cost optimization: routing model + prompt caching 🔒 Newsletter
Routing Haiku/Sonnet/Opus. Prompt caching Anthropic (90% saving). Batch API. Streaming vs batch. Token budget.
- 05Sblocca →
Production monitoring: tracing, evals, feedback loop 🔒 Newsletter
Langfuse / Arize / Helicone / Phoenix. Trace spans, latency, cost per request, hallucination detection. Feedback → prompt iteration loop.
Template Builder (beta)
Prossimamente, un tool che genera context-pattern personalizzati per ruolo (PM, HR, legal, customer success) partendo dai tuoi requisiti. Per ora disponibile come starter set open-source su GitHub.
github.com/fedcal/context-engineering-patterns (coming soon) →Sblocca i moduli 3-5 + dataset GitHub 10 casi d'uso reali
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