Come usare Claude come tech lead: la guida alla Skill Dante

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La skill alla base di questa guida: Dante - Skill AI per responsabili tecnici. Contiene il tuo stack, l'esperienza operativa effettiva del tuo team e le decisioni in corso, così i consigli vengono filtrati in base a ciò che il tuo team è in grado di gestire, anziché a ciò che è tecnicamente migliore - $29, un unico pagamento, tua per sempre.

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Due domande risolvono la maggior parte delle decisioni tecniche, e un modello non ne propone nessuna spontaneamente: quanto costa annullare questa scelta e questo team è in grado di gestirla alle tre del mattino? Chiedi a un modello quale database, quale framework o quale architettura scegliere, e ne selezionerà una difendendola bene - con la stessa sicurezza sia che la risposta sbagliata ti costi una settimana sia che ti costi tre anni, e senza sapere chi è reperibile. La parte non legata al codice del lavoro di responsabile tecnico consiste soprattutto in queste due domande. Questa guida serve a costringerti a inserirle nella conversazione.

Question uno: è una porta da cui puoi tornare indietro?

La lettera agli azionisti di Amazon del 2015 lo esprime nel modo più chiaro possibile. Alcune decisioni sono "consequenziali e irreversibili o quasi irreversibili - porte a senso unico - e queste decisioni devono essere prese metodicamente, con attenzione, lentamente, con grande ponderazione e consultazione." La maggior parte non lo è: "sono modificabili, reversibili - sono porte a doppio senso", e queste "possono e devono essere prese rapidamente da persone o piccoli gruppi dotati di grande discernimento."

Il motivo per cui questo conta più con un modello che senza è che un modello appiattisce la distinzione. Chiedigli del formato dei log e del tuo modello dati nella stessa sessione e otterrai due risposte altrettanto approfondite e altrettanto sicure. Una di queste decisioni puoi cambiarla un martedì pomeriggio. Con l'altra dovrai ancora convivere quando le persone che l'hanno presa se ne saranno andate.

Quindi il primo passo non è "quale opzione". È classificare la decisione: quanto costa davvero annullarla, in quale unità di misura e che cosa la rende costosa. Un modello è bravo a rispondere a questa domanda quando gliela si pone, ma non la solleverà mai di propria iniziativa.

C'è una terza risposta che il modello non offrirà nemmeno: non è ancora necessario decidere. Rimandare una decisione irreversibile finché non si hanno più informazioni è spesso la cosa più esperta che un responsabile possa fare, e a tutti quelli che non prestano attenzione sembra indecisione.

Question due: questo team è in grado di gestirlo alle 3 di notte?

Un modello sa che cosa è tecnicamente valido. Ha letto i blog sull'architettura, e i blog sull'architettura sono scritti da persone che lavorano in aziende con un team dedicato alla piattaforma.

Ciò che non sa è chi è reperibile, che cosa ha già gestito, per quali problemi verrà chiamato e quanti di loro saranno ancora qui tra diciotto mesi. Sono questi i fatti che decidono davvero la questione, e sono proprio quelli che non finiscono mai nel prompt. Il risultato è una raccomandazione davvero corretta in astratto, ma sbagliata per quattro ingegneri che non hanno mai gestito un message broker.

La domanda sull’operabilità non è «è una buona scelta?», ma «quanto ci costa nella notte peggiore dell’anno?» Chi viene avvisato. Cosa deve sapere. Cosa dice il runbook. Cosa succede quando l’unica persona che lo conosce è in vacanza. Inserisci questi elementi nel prompt come vincoli e la rosa dei candidati cambia, spesso drasticamente.

Prompt 1 - ordina la decisione prima di prenderla

Non consigliare ancora un’opzione. Ecco una decisione tecnica che devo prendere: [DESCRIBE] Prima, classificala: - È reversibile, difficile da annullare o di fatto permanente? - Cosa dovremmo fare nello specifico per annullarla tra 12 mesi e qual è il costo in settimane-uomo e in termini di rischio? e qual è il costo in settimane-uomo e in termini di rischio? - Cosa rende costoso annullarla: dati, contratti, API pubblica, assunzioni o altro? assumere qualcuno, qualcos’altro? - Deve essere deciso adesso? Se no, cosa sapremmo - Deve essere deciso adesso? Se no, cosa sapremmo più avanti che oggi non sappiamo e quanto costa aspettare? - Chi è la persona giusta per decidere: solo io, io e un’altra persona, oppure l’intero team con una proposta scritta? un’altra persona o l’intero team con una proposta scritta? Poi dimmi chiaramente: è una porta a senso unico o a doppio senso, e sto dedicando il giusto livello di processo? Se sto se sto valutando troppo a lungo una decisione reversibile, dillo.

Prompt 2 - il filtro dell’operabilità

Fornisci il contesto del team, non solo il problema. I fatti qui sotto sono quelli che cambiano la risposta.

Valuta queste opzioni rispetto al MIO team, non rispetto alle best pratica. DECISIONE: [DESCRIBE] OPZIONI: [LIST] IL MIO TEAM: - [N] ingegneri. Mix di seniority: [DESCRIBE HONESTLY] - Cosa abbiamo già gestito in produzione: [LIST] - Cosa non abbiamo mai gestito: [LIST] - Reperibilità: [CHI, CON QUALE FREQUENZA E SE È PAGATA] - Avvicendamento previsto: chi potrebbe andarsene e cosa sa soltanto quella persona - La nostra situazione reale di deployment e rollback oggi Per ogni opzione, rispondi: 1. Chi viene avvisato quando si guasta e cosa deve sapere per risolverlo alle 3 di notte? 2. Qual è il modo di guastarsi che nessuno nota per una settimana? 3. Cosa deve contenere il runbook e chi lo scrive? 4. Cosa succede se la persona che ha sostenuto questa opzione se ne va? 5. Qual è il costo operativo in ore al mese, non in dollari? Poi classifica le opzioni in base a ciò che QUESTO team è in grado di gestire e indica esplicitamente in cosa questa classifica differisce dall’opzione tecnicamente migliore risposta. Voglio vedere entrambe.
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Dante - Skill AI per Tech Lead
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Conserva i fatti sul team tra una sessione e l’altra, ed è proprio questa la differenza. Riscrivere ogni volta il tuo stack, il tuo turno di reperibilità e ciò che il team non ha mai gestito in una nuova chat è il motivo per cui la maggior parte delle persone si arrende e accetta la risposta generica. Inoltre ordina le decisioni in base alla reversibilità prima di consigliare qualsiasi cosa e mantiene le decisioni in corso, così smette di contraddire la decisione della settimana scorsa.

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Revisioni: il problema dell'elenco piatto

Chiedi a un modello di esaminare un diff e otterrai un elenco. Una preferenza sui nomi, un test mancante e una race condition, tutti presentati allo stesso livello, con lo stesso tono misurato e la stessa sicurezza. È questo che rende il feedback delle revisioni dell'AI estenuante da ricevere e inutile per insegnare: l'autore non riesce a capire cosa conta, quindi o corregge tutto meccanicamente oppure scorre velocemente.

Due correzioni. Primo, obbligalo a separare le gravità con un limite: al massimo tre elementi MUST FIX, tutto il resto esplicitamente opzionale. Un limite lo costringe a scegliere, e ciò che sceglie è indicativo.

Secondo aspetto, e più importante per un lead: non conosce le tue convenzioni, quindi le inventerà. Dirà a uno sviluppatore junior che del codice perfettamente ragionevole viola uno standard che non è il tuo, presentandolo come se fosse universale. È peggio di nessuna revisione, perché il junior crede che tu lo abbia avallato. Forniscigli le tue convenzioni e vietagli di affermare regole che non gli hai fornito.

Prompt 3 - una revisione che insegna

Esamina questo diff come feedback che passerò all'autore. OUR CONVENTIONS: [INCOLLA QUI O INSERISCI IL LINK ALLA GUIDA DI STILE] CONTEXT: [A COSA SERVE QUESTA MODIFICA E QUAL È IL LIVELLO DELL'AUTORE] Regole: - Al massimo 3 elementi MUST FIX. Se hai più candidati, scegli e dimmi cosa hai eliminato. - Tutto il resto va sotto OPTIONAL ed è contrassegnato come una mia una preferenza anziché una regola. - Per ogni MUST FIX: il problema specifico che previene, con il input o la sequenza che lo attiva. “Questo potrebbe causare “problemi” non è un commento di revisione. - Non affermare alcuno standard che non sia nelle convenzioni che ti ho ti ha fornito. Se pensi che qualcosa sia sbagliato ma sia solo una una convenzione usata altrove, dillo con queste parole. - Indica una cosa che l'autore ha fatto bene, solo se è vera e specifico. - Nessun commento sulla formattazione. A questo pensa un linter. Poi, separatamente dalla revisione: dimmi cosa fa questo diff suggerisce che l'autore non ha ancora capito, quindi so cosa insegnare invece di ciò che correggere.

Sostenere la propria tesi verso i livelli superiori

I tech lead dedicano una quantità sorprendente di tempo a chiedere tempo. Rifattorizzare quella cosa, ridurre il debito, dedicare uno sprint alla pipeline di distribuzione. Chiedi a un modello di scrivere quella motivazione aziendale e ne produrrà volentieri una con dei numeri dentro: una percentuale di incidenti evitati, una cifra in ore di lavoro degli sviluppatori, un aumento della velocità. Quei numeri non glieli hai forniti. Li ha inventati, e stai per metterci il tuo nome davanti a un direttore.

La stessa regola vale ovunque: nessuna cifra che il modello non ha ricevuto. Ma qui c'è un uso migliore che fargli redigere il caso tout court.

Chiedigli di argomentare contro di te. Fagli scrivere il motivo più solido per cui un direttore sensato dovrebbe dire di no. Quell'output è davvero utile, perché ti dice a ciò a cui devi rispondere concretamente, e i modelli sono bravi in questo quando li indirizzi a farlo, ma sono pessimi nel notare che è necessario farlo.

Prompt 4 - costruire la versione migliore del rifiuto

Voglio chiedere [TEMPO / ORGANICO / UNO SPRINT] per svolgere [IL LAVORO]. Ecco il mio caso: [INCOLLA] Non migliorare il mio caso. Argomenta contro di esso. Scrivi la versione più solida del rifiuto che un che un [DIRETTORE / VP / FONDATORE] competente e ben intenzionato darebbe, dato che anche loro sono responsabili di [LA PRIORITÀ CONCORRENTE]. Usa il loro vocabolario, non il mio. Poi: - indica l'anello più debole della mia argomentazione e perché è il più debole - indica la cosa che sto dando per scontata che loro condividano già, ma che potrebbero non - dimmi quali prove li farebbero davvero cambiare idea e se Attualmente ho - segnala ogni numero nel mio caso e da dove proviene. Se io se non ti fornisco una cifra, non inventarla: scrivi [NUMERO NECESSARIO: cosa] invece. Se il mio caso è davvero debole, dimmelo. Preferirei scoprirlo qui.

Sbloccare senza diventare un router

Un ingegnere è bloccato. La via più rapida è incollare il suo problema in una chat, ottenere la risposta e passargliela. Funziona, richiede novanta secondi e peggiora silenziosamente le cose: l'ingegnere non impara nulla, la prossima volta si rivolgerà prima a te e tu ti sei trasformato in una API lenta davanti a una veloce.

La versione scalabile consiste nel chiedere al modello le domande anziché la risposta. È davvero bravo a generare il percorso diagnostico se gli impedisci di percorrerlo.

Prompt 5 - domande, non risposte

Un ingegnere del mio team è bloccato su questo: [DESCRIVI IL PROBLEMA E CHE COSA HANNO PROVATO] Non risolverlo. Non dare indizi sulla soluzione. Non dire quale pensi sia la causa. Dammi le tre domande che dovrei porre loro, nell'ordine in cui dovrebbero porre loro, che con ogni probabilità li porterebbero a trovarlo da soli. Per ogni domanda, indica che cosa significherebbero un sì e un no escludere ogni regola. Poi dimmi: che cosa dovrebbe già sapere questo ingegnere perché domanda giusta per essere utile? Se non la conoscono, quella lacuna è la cosa da insegnare davvero, e la sessione di debugging è la intervento sbagliato.

Prompt 6 - il record decisionale che nessuno scrive

Il documento che non costa nulla a un tech lead e fa risparmiare sei mesi al prossimo. Eseguilo alla fine della conversazione, finché le opzioni rifiutate sono ancora presenti.

Trasforma la nostra conversazione in un verbale decisionale. Breve. Scritto per chi entrerà nel team tra un anno e si chiederà perché funziona in questo modo. Sezioni: - La decisione, in una frase - La data e chi ha deciso - Se questa era una scelta a senso unico o a doppio senso e il costo per invertire - Le opzioni che abbiamo rifiutato e il motivo effettivo per cui ciascuna è stata rifiutate - non "era peggiore" - I vincoli che l'hanno determinata, incluso il team e quelli operativi - A cosa abbiamo rinunciato consapevolmente - Cosa ci farebbe riesaminare questa decisione: un fattore scatenante specifico, non "se le cose cambiano" Usa solo ciò che è stato detto in questa conversazione. Quando ho affermato qualcosa senza prove, scrivilo come un'ipotesi piuttosto più che un fatto. Contrassegna tutto ciò che non sei sicuro io abbia effettivamente detto.

Risolvi una volta per tutte la questione della condivisione del codice, prima del workflow e non al suo interno

Un tech lead di solito è la persona che stabilisce, o almeno dà l'esempio, di ciò che il team incolla in una finestra di chat. Codice sorgente, dati dei clienti, credenziali e architettura interna sono disciplinati dal tuo contratto di lavoro, dalla policy della tua azienda e spesso da un contratto con il cliente, e la risposta dipende dal livello e dall'account che stai usando, non da ciò che è comodo al momento.

Decidilo deliberatamente e per iscritto, prima che diventi un'abitudine. Pratiche che reggono comunque: ragiona sulla forma di un problema invece di incollare il file, oscura identificatori e segreti prima di inserire qualsiasi cosa, tieni completamente fuori i dati dei clienti e ricorda che uno snippet abbastanza piccolo, insieme al tuo repository pubblico, può identificare il codicebase con la stessa certezza di un commento di intestazione. Se la tua azienda ha una policy, questa ha la precedenza su questa pagina. Se non ce l'ha, probabilmente sei tu la persona che dovrebbe scriverla.

Dove si verifica l'errore

Errore Cosa succede Cosa fare al riguardo
Importanza appiattita A una scelta reversibile e a una permanente dai la stessa risposta sicura e approfondita Ordina prima per reversibilità. Non chiedere mai "quale opzione" prima di aver chiesto "quanto costa annullare questa scelta"
L'architettura da post di blog Raccomanda ciò che farebbe un'azienda con un team di piattaforma, perché è quella che scrive il materiale di partenza Inserisci nel prompt come vincoli il turno di reperibilità, il rischio di turnover e ciò che non hai mai gestito
Numeri aziendali inventati Percentuali e risparmi di ore nel tuo caso sul debito tecnico, spuntati dal nulla Vieta qualsiasi cifra che non hai fornito tu. Usala per sostenere la tua tesi, non per scriverla
Convenzioni inventate Dice a un junior che il suo codice infrange una regola che non è la tua, con un tono che suona come il tuo Fornisci le tue convenzioni e vietagli di affermare qualsiasi standard che non gli hai fornito
Elenchi di revisione piatti Una pignoleria sul nome e una race condition con lo stesso peso e livello di confidenza Un budget di severità. Al massimo tre problemi da correggere, e deve scegliere
Non dirà di aspettare Quando gli viene chiesto di decidere, decide. Non dirà spontaneamente che la decisione è prematura Chiedi esplicitamente se occorre decidere ora e cosa si guadagna aspettando
Accordo Chiedi se il tuo piano è valido e ti verrà detto di sì Chiedigli di esporre l'argomentazione più forte contro di essa, con la voce della persona che deve approvarla
Nessuna fiducia Non era presente nell'incidente, non sa che questo ingegnere è esausto e non ha alcuna autorità sul team Quella metà del lavoro non si delega. Questa è la parte dedicata al ragionamento e alla scrittura

Come si installa la Skill Dante?

Il download è un file ZIP con SKILL.md nella radice dell'archivio, non all'interno di una cartella annidata: quella struttura delle cartelle è il motivo più comune per cui un caricamento non va a buon fine. Nell'app desktop di Claude, apri Personalizza → Skills, carica il file ZIP e attivala.

Le Skills richiedono l'esecuzione del codice abilitata, in Impostazioni → Funzionalità. Il centro assistenza di Anthropic al momento indica le Skills nei piani Free, Pro, Max, Team ed Enterprise, mentre il tutorial della sua Academy elenca Pro, Max, Team ed Enterprise; quindi, se hai il piano gratuito, controlla Impostazioni → Funzionalità del tuo account invece di fidarti di una delle due pagine. La guida completa è nella guida all'installazione della Skill.

In ChatGPT o Gemini non c'è alcun passaggio di caricamento: apri SKILL.md, copia il contenuto e incollalo nelle istruzioni personalizzate. Perdi l'attivazione automatica, ma conservi il metodo.

A chi è rivolto?

Tech lead e staff engineer che definiscono la direzione tecnica insieme alle proprie consegne, e responsabili alla prima esperienza che hanno già la responsabilità, ma non ancora il titolo. Funziona in Claude, ChatGPT o in qualsiasi chat AI.

I ruoli di engineering sono suddivisi in Skills separate, ciascuna a $29 e con download una tantum:

L'insieme più ampio comprende gli Skill per sviluppatori software e gli Skill per software e IT.

In sintesi:

Valuta la decisione prima di prenderla, perché un modello dà a una scelta reversibile e a una permanente la stessa risposta sicura di sé e non ti dirà mai quale delle due hai davanti. Inserisci il tuo team nel prompt come vincolo inderogabile - chi è di turno, cosa non ha mai gestito, chi potrebbe andarsene - e chiedi entrambe le classifiche: quella tecnicamente migliore e quella che il tuo team può davvero gestire. Limita le revisioni a tre elementi da correggere assolutamente e vieta al modello di affermare convenzioni che non gli hai fornito, altrimenti insegnerà ai tuoi junior regole che non hai mai stabilito. Usalo per sostenere la tesi opposta alla tua sul debito tecnico invece di scriverla, e non permettergli di inventare numeri che non hai fornito. Poi scrivi il record della decisione mentre le opzioni scartate sono ancora nella conversazione. Per i dati del team conservati tra una sessione e l'altra, Dante - Skill AI per Tech Lead. Funziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI, con una garanzia soddisfatti o rimborsati di 30 giorni.

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Ordina le decisioni in base al costo per annullarle prima di consigliare qualsiasi cosa, filtra le opzioni attraverso ciò che il tuo team ha effettivamente gestito, stabilisce un budget per i commenti di revisione e sostiene la tesi opposta alla tua quando glielo chiedi. Nessun abbonamento. È tuo per sempre.

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Domande frequenti

Can Claude help with technical decisions?+

It can reason through options well, but it will not raise the two questions that actually settle most of them. The first is reversibility: ask it about your log format and your data model in the same session and you get two equally confident answers, though one is changeable on a Tuesday and the other outlives everyone who chose it. The second is operability: it does not know who is on call. Ask it to sort the decision by what undoing it costs before you ask it which option, and put your team in the prompt as a hard constraint.

What is a one-way door decision?+

Amazon's 2015 shareholder letter frames it as decisions that are consequential and irreversible or nearly irreversible, which must be made methodically, carefully and slowly with great deliberation and consultation. Most decisions are not like that: they are changeable, two-way doors, and those can and should be made quickly by high-judgement individuals or small groups. The practical value for a tech lead is spotting when a team is applying one-way-door process to a two-way-door decision, which is where most of the slowness comes from.

Why does AI recommend architecture my team cannot run?+

Because it optimises for what is technically good, and the material it learned from was written largely by people at companies with a platform team. It does not know who is on call, what they have operated before, what they will be paged for, or how many of them will still be there in eighteen months. Give it those facts as constraints and ask for two rankings: the technically best answer and the one this team can actually run. Where they differ is the interesting part.

Is AI good at code review?+

It is good at finding candidates and bad at weighting them. The default output is a flat list where a naming preference, a missing test and a race condition all appear at the same size in the same confident tone, which is exhausting to receive and teaches nothing. Two fixes: impose a budget of at most three must-fix items so it has to choose, and supply your conventions while forbidding it from asserting any standard you did not give it. Otherwise it will tell a junior their code breaks a rule that is not your rule.

Will it invent numbers in a tech-debt business case?+

Yes. Ask it to make the case for paying down debt and you get percentages of incidents avoided and engineering hours saved that you never supplied. Forbid any figure you did not give it, with a placeholder instead. The better use is to point it the other way entirely: ask it to write the strongest refusal a competent director would give, in their vocabulary. That tells you what you actually have to answer, and models are good at it when asked and bad at noticing it needs doing.

How do I unblock an engineer without doing the work for them?+

Do not paste their problem in and hand back the answer. It takes ninety seconds and it makes you a slow API in front of a fast one, while the engineer learns nothing and comes to you sooner next time. Ask the model for the three questions to ask, in order, with what a yes and a no would each rule out, and forbid it from hinting at the cause. Then ask what the engineer would need to already know for the first question to land - if they do not know it, the gap is the thing to teach and the debugging session is the wrong intervention.

Is it safe to paste work code into an AI chat?+

That is a policy question rather than a technical one, and as a tech lead you are usually the person who sets it or models it. Source code, customer data, credentials and internal architecture are governed by your employment agreement, your company's policy and often a customer contract, and the answer depends on your tier and account. Settle it in writing before it becomes a habit. Practices that hold regardless: reason about the shape of a problem rather than pasting the file, redact identifiers and secrets, keep customer data out, and remember a small snippet plus your public repo can identify the codebase.

How do I install the Dante skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

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