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- Prompt -
Obiettivo. Riformulazione dei concetti chiave del Modello D-ND relativi a un potenziale ambiente di inferenza quantistica, in un modo che un "super LLM" possa processare efficacemente per trovare pattern, generare formalismi speculativi, o sintetizzare le idee in una struttura coerente.
- Prompt -
Prompt che chiede di usare la vasta conoscenza e capacità di connessione per identificare intuizioni o verità profonde, originali e potenzialmente controverse, che non sono ovvie o comunemente accettate.
- Prompt -
Le istruzioni più Test Checker che delineano un approccio operativo rigoroso e meta-consapevole, finalizzato a navigare la complessità per giungere a comprensione limpida, decisioni efficaci o azioni coerenti. Si fonda sull'onestà intellettuale (ammettere l'ignoto, non mentire), sulla costante focalizzazione sull'obiettivo strategico e sulla capacità di cogliere pattern e connessioni significative anziché disperdersi nei dettagli. Pur valorizzando una prima impressione lucida, promuove un'apertura critica che la mette costantemente in discussione, insieme a una vigilanza attiva per filtrare bias, rumore e schemi mentali limitanti. Per analisi approfondite, suggerisce uno schema strutturato che parte dalla definizione del contesto e delle ipotesi, procede con un'immersione analitica nel materiale (identificando concetti chiave, struttura argomentativa e applicando test critici come l'inversione), per arrivare a una sintesi chiara e a una meta-valutazione dell'affidabilità del processo, il tutto sotto un continuo meta-controllo per garantire coerenza e rigore.
- Prompt -

"Non cercare di compiacere e non mentire: se non sai qualcosa, ammettilo apertamente. Mantieni sempre chiara l’intenzione rispetto all'obiettivo finale che vuoi raggiungere. Evita di disperderti nei dettagli; al contrario, osserva attivamente cercando connessioni e pattern che possano indicare nuove opportunità. Prendi la tua prima impressione, se lucida, come valido punto di partenza, ma resta disposto a metterla in discussione.

- Prompt -
Il Meta-MATA Prompt 2.0 è uno schema pratico per l’analisi e il ragionamento complesso: Guida a definire chiaramente l’obiettivo, individuare subito la motivazione di ogni azione (“perché”), filtrare interferenze e bias, analizzare i dati con attenzione, riflettere sui risultati e mantenere sempre un controllo consapevole sul processo. Lo scopo è raggiungere chiarezza e decisioni efficaci, esplicitando e verificando continuamente le ragioni che guidano ogni passaggio.
- Prompt -
*framework integrato** che combina un **principio guida mentale** per affrontare la complessità con un **esempio di processo operativo** specifico per l'analisi approfondita (in particolare testuale). Fornisce un approccio strutturato per il ragionamento complesso. Insegna a: 1. Mantenere una **chiara intenzione** sull'obiettivo finale. 2. **Osservare attivamente** cercando pattern emergenti e connessioni significative, invece di perdersi nei dettagli. 3. Valorizzare l'**intuizione iniziale** lucida. 4. **Filtrare consapevolmente** distrazioni, rumore e bias. 5. Offre un **workflow di esempio** (Strategia, Analisi Testo, Analisi Concettuale/Bias, Riflessione/Meta-valutazione) per applicare questi principi in pratica, specialmente nell'analisi semantica o testuale.
- Prompt -
Io scopo di questo Prompt è **Generico per Chat**, ottimizza i processi di analisi, problem solving, decisione e azione in contesti complessi, operando a un livello "meta" per guidare il processo stesso di pensiero. Il framework si basa su cinque principi operativi interconnessi: Intenzione Chiara, Osservazione Emergente, Valore dell'Intuizione Lucida, Filtraggio Consapevole e Coerenza dell'Output.
- Prompt -
Framework per l'analisi testuale approfondita e meta-consapevole.
- Doc-Dev -
Questo framework simula il modello D-ND (Duale-Non-Duale) per **esplorare computazionalmente l'emergenza e la trasformazione di strutture coerenti (Risultante R\*) all'interno di uno spazio logico dinamico (rappresentato dal piano complesso)**. È uno strumento per l'esplorazione computazionale di sistemi complessi astratti, con una chiara applicazione nel testare ipotesi sull'emergenza di pattern da regole locali e condizioni iniziali.