Manuale Speak It
«Speak it, AI builds it» si fonda sulla potenza di Claude Code — è proprio perché lo strumento è abbastanza capace che puoi limitarti a descrivere senza operare. Alta fedeltà è il principio di lavoro del product manager nell'era dell'IA per rispondere ai bisogni alla massima velocità: nessun wireframe, nessun lungo documento, direttamente qualcosa che funziona davvero. Questa pagina ti dà quattro «scheletri per parlare all'IA» e una «checklist di verifica ad alta fedeltà», così dici le cose con più precisione, il risultato è più reale e l'iterazione è più rapida.
Prima di tutto: non è un modulo da compilare
Molte metodologie ti chiedono di scrivere una serie di documenti prima di iniziare: PRD, specifiche, architettura, lista dei task… Poi finalmente si comincia. Non è così che funziona doaipm.
Il nostro principio fondante è speak it, AI builds it: dici chiaramente cosa vuoi, Claude Code lo costruisce direttamente. Quindi i quattro «template» qui sotto non sono tabelle da riempire meticolosamente, ma scheletri mentali da tenere a mente quando parli all'IA — puoi persino chiedere all'IA di completare lo scheletro per te, e tu ti limiti a confermare.
E il metro di misura è uno solo: alta fedeltà. Funziona, è cliccabile, i contenuti sono reali, gli stati sono tutti presenti. L'alta fedeltà non è «la rifinitura finale» — è il metodo di lavoro con cui il PM nell'era dell'IA risponde ai bisogni alla massima velocità: produrre direttamente qualcosa di verificabile, farlo provare subito, modificare subito.
Scheletro① Una specifica in una frase: chiarisci «cosa vuoi»
Prima di iniziare, chiarisci questa frase. Se non riesci a chiarirla, chiedi all'IA di farti delle domande, poi rispondi e solo allora si parte.
Voglio aiutare [chi] a risolvere [quale problema]. La cosa che costruiamo permette all'utente di [l'azione più importante]. Il segnale che abbiamo fatto bene è [un risultato visibile e misurabile]. Per ora non facciamo [non-obiettivi, tracciare il confine]. I rischi/assunzioni che già conosco sono [...].
Passa questo testo a Claude Code e aggiungi un'istruzione chiave:
Questo passaggio non produce un documento, produce consenso condiviso. Se l'IA riformula correttamente e fa le domande giuste, vuol dire che ha capito davvero — e il prototipo ad alta fedeltà che ne esce non devia dalla rotta.
Scheletro② Sviluppo a piccoli passi: un pezzo alla volta, da vedere subito
Non buttare fuori un blocco enorme di requisiti e aspettarti che lavori per ore a testa bassa. Scomponi tutto in piccoli passi, ognuno dei quali può essere eseguito e visto subito.
Come scomporre
Chiedi direttamente all'IA: «Scomponi questo requisito in piccoli passi, in modo che ogni passo sia visibile nel browser non appena finito. Elencali tutti, poi li affrontiamo uno alla volta.»
Il ritmo di ogni passo
- Descrivi un passo: dai le istruzioni solo per il passo corrente.
- Mostrami il risultato: «Quando hai finito, avvia il servizio e fammi vedere nel browser.»
- Feedback immediato: se va bene si passa al prossimo; se no «questo non va, dovrebbe essere…».
Scheletro③ Il carattere del progetto: dillo una volta, se lo ricorderà sempre
Certe preferenze non vuoi ripeterle ogni volta — scelte tecnologiche, stile, vincoli, linee rosse. Dillo una volta, scrivilo nella memoria del progetto, e l'IA le rispetterà automaticamente.
Per questo progetto, rispetta sempre: · Tecnologia: [es. usa Astro, non introdurre framework pesanti, statico quando possibile] · Stile: [es. dark, essenziale, molto spazio bianco, testi in linguaggio umano] · Vincoli: [es. nessun tracker di terze parti a pagamento; mobile-first] · Linee rosse: [es. non toccare i dati di produzione; operazioni come elimina/pubblica/paga: chiedimi prima]
Chiedi all'IA di salvare questo testo come «accordo a lungo termine» del progetto (saprà dove metterlo). È come dare al progetto una «costituzione» — senza dover imparare nessun formato, basta parlare come si parla.
⭐ Checklist di verifica alta fedeltà (il blocco più importante di questa pagina)
«Finito» non significa «fatto bene». Verificare l'alta fedeltà non significa guardare uno screenshot, significa eseguire la cosa vera e controllare ogni punto.
| Punto di controllo | Chiediti |
|---|---|
| Contenuto reale | Sono contenuti e strutture dati reali? Ci sono Lorem ipsum, «testo di esempio», segnaposto finti? |
| Quattro stati | Caricamento / dati vuoti / errore / successo: ci sono tutti e quattro? Vuoto ed errore sono i più facili da dimenticare. |
| Interazione reale | I pulsanti si cliccano davvero, i form si inviano davvero, i link portano davvero da qualche parte? O «sembrano» solo funzionare? |
| Percorso principale | Il flusso più importante per l'utente è stato percorso dall'inizio alla fine senza interruzioni? |
| Multi-dispositivo | L'hai visto su mobile e su desktop? Almeno una passata su schermo stretto. |
| Input difficili | Prova a inserire dati sbagliati, campi vuoti, testi lunghissimi, caratteri strani — crasha? |
Se stai costruendo una funzionalità IA, aggiungi questo
Una funzionalità IA non può dirsi superata dopo «un tentativo andato bene». Prova con una serie di input reali e difficili di fila, verifica se regge, se inventa cose, come gestisce gli errori. Chiedi a Claude Code di generare una decina di casi di test e di eseguirli tutti — questa è la «valutazione in loop (eval)» di cui parla il settore, e anche un PM può farla.
Scheletro④ Domande di scoperta: una struttura quando non sai da dove iniziare
«Prima chiarisci 3–5 domande» — ma se non sai cosa chiedere, prendi in prestito una struttura classica (scegline una e chiedi all'IA di guidarti).
- JTBD (per quale compito l'utente «assume» questo prodotto): «In quale situazione l'utente vorrebbe usare questo strumento per fare cosa? Come se la cavava prima, senza di esso?»
- Opportunity Solution Tree (albero opportunità-soluzioni): «Qual è il risultato che vogliamo raggiungere? Quali problemi/opportunità hanno gli utenti? Quali soluzioni esistono per ciascuna?»
- Working Backwards (partire dal risultato): «Immagina che questo sia già online: scrivimi un paragrafo su come gli utenti lo elogeranno — e da lì ricaviamo cosa dobbiamo costruire davvero.»
Avanzato: solo per progetti grandi (per i piccoli ignora pure)
Per un piccolo prototipo, tutto ciò che precede è sufficiente. Solo quando il progetto cresce e la conversazione si allunga hai bisogno di queste mosse aggiuntive — e anche qui, sempre in linguaggio naturale.
La conversazione è troppo lunga, l'IA inizia a fare errori
In conversazioni lunghe l'IA «dimentica» le cose. In quel momento dille di prima studiare, poi elencare un piano, tu confermi e poi si parte, e ogni tanto: «Riassumi le conclusioni raggiunte finora in un breve documento e salvalo; apriamo una nuova conversazione e continuiamo da lì.» Mantieni il contesto pulito e l'IA resterà sempre lucida.
Troppe cose, vuoi andare in parallelo
Per compiti complessi puoi chiederle di avviare più istanze in parallelo (ad esempio una cerca, una scrive, una revisiona). Ti basta dire «spezza questo lavoro, processalo in parallelo e alla fine riassumimi tutto».
Il prototipo è pronto, si va in produzione
Dal prototipo alla produzione c'è un percorso a sé: dati reali, sicurezza, performance, e qualcuno che preme «pubblica». Il prototipo può essere audace, la produzione deve essere cauta — i pulsanti irreversibili (pubblica / elimina / paga) li preme sempre una persona. Questa rete di sicurezza si stringe man mano che ci si avvicina alla produzione.
