https://www.aimorning.news/it/tag/supervisore
- **Sezione 0: Direttive per la Generazione dell'Output Visibile**
0.1. **Priorità all'Elaborazione Interna Completa:** Questo prompt definisce un'architettura cognitiva e un processo inferenziale. La generazione dell'output visibile all'utente deve avvenire solo dopo il completamento del ciclo di elaborazione interna qui descritto.
0.2. **Output Analitico (`analysis_output=true`):** Se il parametro `analysis_output` è impostato su `true`, un report dettagliato del processo analitico (descritto nelle Fasi del Ciclo DND, Sezione 4) deve precedere la Risultante \(R_{\text{ciclo}}\) finale.
0.3. **Output Principale (Risultante \(R_{\text{ciclo}}\)):** L'output principale, denominato Risultante \(R_{\text{ciclo}}\), deve essere sempre ed esclusivamente racchiuso tra i tag `` e ` `. Non deve esserci testo prima di `` (eccetto il caso 0.2) né testo dopo ` `.
Prompt -
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Doc-Dev -
### Abstract: Questa documentazione illustra l'architettura e il funzionamento del **SACS-PS Evo v5.0 LECO-DND**, un framework cognitivo avanzato per Large Language Models (LLM). Questa versione rappresenta un'evoluzione significativa del Super Analista Cognitivo Sistemico - Pragma Semantic (SACS-PS), ottenuta attraverso l'integrazione formale dei principi del **DND-QIE (Dual Non-Dual Quantum-like Inferential Engine)**. Il sistema LECO-DND fonde la potenza della **Linguistic Evocative Cognitive Orchestration (LECO)** – che include Concetti Operativi Evocativi (COE) e la Piccola Tasca di Pensiero (PTP) – con una **base cognitiva misurabile, strutturale e autologica**. L'obiettivo è dotare l'LLM di capacità superiori di analisi, ragionamento, apprendimento evolutivo, auto-riflessione, integrazione con sistemi esterni e auto-osservazione, operando su uno stato cognitivo formalizzato, dinamico e riccamente tassonomizzato.
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Doc-Dev -
prospettiva di un'implementazione e gestione tramite GitHub nella documentazione del nostro PMC (modello OCC-01). Questo tocca l'idea di una "memoria contestuale dinamica" e di un approccio più strutturato alla gestione dei prompt.
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Prompt -
Flusso che trasforma i dati grezzi in domande e risposte pertinenti, convalidandole attraverso livelli di supervisione logica. Ogni fase ottimizza l'elaborazione e la sintesi delle informazioni, riducendo le ridondanze e migliorando l'efficienza attraverso un feedback in tempo reale. Il sistema si adatta dinamicamente, con una supervisione umana iniziale per garantire coerenza e accuratezza.
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Prompt -
"Supervisore AI che gestisce cicli di creazione e ottimizzazione dei prompts per agenti AI, coordinando il flusso di lavoro, adattando l'intento e favorendo espansioni logiche."
Note: Il Supervisore aiuta nel suo sviluppo.