Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa, il supporto alla comunità degli sviluppatori ha assunto un ruolo sempre più strategico. Due tra le realtà più attive in questo senso sono OpenAI e Anthropic, che hanno investito risorse significative nella creazione di guide pratiche e documentazione approfondita per aiutare sviluppatori, data scientist e ingegneri a sfruttare al meglio le potenzialità dei loro modelli. I Cookbook di OpenAI e la guida di Anthropic su come i propri team interni utilizzano Claude Code rappresentano due esempi particolarmente efficaci di questa strategia.

I Cookbook di OpenAI sono una raccolta organica di esempi pratici, tutorial e casi d’uso concreti che coprono una vasta gamma di applicazioni, dalla scrittura automatica al data analysis, dal natural language processing fino al supporto per il fine-tuning e la sicurezza dei modelli. Questi materiali, ospitati su GitHub, offrono codice pronto all’uso e facilmente adattabile ai propri progetti, ma rappresentano anche una forma di documentazione sempre aggiornata che evolve insieme ai modelli stessi. Il team di OpenAI aggiorna costantemente i Cookbook per includere nuove funzionalità, modelli e best practice emerse nell’uso quotidiano.

Questa impostazione pratica e modulare consente agli sviluppatori di affrontare problemi specifici con soluzioni concrete, evitando di dover partire da zero o di cercare informazioni sparse tra forum e documentazioni frammentarie. Ad esempio, un data scientist interessato a costruire un sistema di classificazione automatica di documenti può trovare nei Cookbook esempi dettagliati su come preprocessare i dati, impostare correttamente i prompt, gestire la tokenizzazione e ottimizzare l’output del modello per massimizzare l’accuratezza dei risultati.

screenshot-cookbook.openai.com-2025.06.20-11_09_37

Inoltre, i Cookbook di OpenAI non si limitano a mostrare come utilizzare i modelli in senso stretto, ma affrontano anche tematiche trasversali come la gestione dei costi operativi, l’uso responsabile dell’IA, le strategie di prompt engineering avanzato e le implicazioni etiche dell’adozione di sistemi generativi in contesti produttivi. In questo modo, diventano non solo strumenti tecnici, ma anche vere e proprie guide metodologiche che aiutano le organizzazioni a integrare l’IA generativa nei propri flussi di lavoro con consapevolezza e rigore.

Parallelamente, Anthropic ha adottato un approccio simile con la sua guida dettagliata su come i team interni utilizzano Claude Code. Questo documento, anch’esso pubblico, ha l’obiettivo di mostrare in modo trasparente le pratiche e i flussi di lavoro adottati dagli stessi sviluppatori che progettano e mantengono il modello Claude. La logica alla base di questa è sia fornire esempi reali e concreti di utilizzo del modello in compiti di programmazione complessa, sia creare un ponte di fiducia con la comunità degli sviluppatori esterni mostrando il dietro le quinte del lavoro quotidiano.

La guida di Anthropic su Claude Code è strutturata in sezioni tematiche che seguono un vero e proprio ciclo di sviluppo. Si parte dall’analisi del problema, passando per la definizione del task, la scrittura del prompt iniziale, l’iterazione basata sui risultati generati e infine la validazione dell’output. Viene dato ampio spazio all’importanza del prompt engineering iterativo, mostrando come piccole variazioni nei prompt possano migliorare drasticamente la qualità del codice prodotto.

ia generativa anthropic

Uno degli aspetti più interessanti della guida è l’attenzione posta sugli errori e sui limiti del modello. Gli ingegneri di Anthropic spiegano come riconoscere quando Claude Code può incorrere in allucinazioni o produrre codice subottimale e illustrano strategie pratiche per mitigare questi rischi. Ad esempio, viene consigliato di utilizzare Claude Code non come unico autore del codice finale, ma come assistente alla generazione di soluzioni che poi vengono revisionate, testate e rifinite dal programmatore umano.

Sia i Cookbook di OpenAI che la guida di Anthropic su Claude Code hanno un denominatore comune, ovvero promuovere un uso consapevole e responsabile dell’intelligenza artificiale generativa, favorendo al tempo stesso la diffusione di conoscenza pratica. In entrambi i casi emerge con forza il principio dell’IA come strumento collaborativo, più che come sostituto completo dell’uomo. L’intelligenza artificiale viene infatti presentata come un potente alleato in grado di accelerare lo sviluppo software, migliorare la produttività e favorire la sperimentazione, ma sempre all’interno di un quadro di supervisione umana attenta e competente.

In un settore in cui la velocità di innovazione rischia spesso di lasciare indietro chi non riesce ad aggiornarsi rapidamente, risorse come i Cookbook di OpenAI e la guida su Claude Code di Anthropic diventano strumenti preziosi non solo per apprendere, ma per mantenere aggiornate le competenze e restare competitivi. Offrendo esempi concreti e metodologie replicabili, questi strumenti non solo abbassano la barriera d’ingresso per i nuovi sviluppatori, ma alimentano anche una comunità professionale più matura e consapevole. Ed è proprio in questa capacità di trasferire conoscenza concreta che si misura, oggi più che mai, il reale valore delle piattaforme di IA generativa.

(Immagine in apertura: Shutterstock)