Agentic Execution Lab: imparare Codex e Claude costruendo casi reali.
Il problema non è imparare un altro strumento. È cambiare il modo in cui il team delega lavoro, controlla output e decide quando un agente ha davvero finito. Qui scegliamo un processo vero, costruiamo un workflow utilizzabile e lasciamo un metodo replicabile.
Portami un caso reale[Caso reale]
Si lavora su un problema dell'azienda.
Report, analisi, contenuti, codice, automazioni, ricerca competitor, operations o e-commerce: niente esempi scolastici.
[Plan -> Build -> Review]
Codex, Claude e Cowork come colleghi operativi.
Il team impara a dare contesto, dividere il lavoro, far eseguire task lunghi, revisionare output e decidere quando intervenire.
[Mindset]
Alla fine resta un nuovo modo di lavorare.
Non solo strumenti: restano playbook, agent instructions, checklist di verifica, file di lavoro e criteri per delegare lavoro verificabile.
Scelta del caso
Selezioniamo un processo reale con output utile: un workflow, un report, una pagina, un'automazione o una pipeline.
Scomposizione del lavoro
Separiamo cosa deve fare l'umano, cosa può fare l'agente, dove serve verifica e quali standard definiscono un buon output.
Sessione operativa
Usiamo OpenAI Codex, Claude Code o Claude Cowork sul caso reale, con spiegazione del ragionamento mentre il lavoro avanza.
Review e correzione
Costruiamo la checklist di controllo qualità: errori tipici, limiti, criteri di stop, iterazioni e validazione finale.
Handoff replicabile
Il team riceve asset, prompt, istruzioni, workflow e criteri per ripetere il metodo su casi simili.
Scelta del caso
Selezioniamo un processo reale con output utile: un workflow, un report, una pagina, un'automazione o una pipeline.
Scomposizione del lavoro
Separiamo cosa deve fare l'umano, cosa può fare l'agente, dove serve verifica e quali standard definiscono un buon output.
Sessione operativa
Usiamo OpenAI Codex, Claude Code o Claude Cowork sul caso reale, con spiegazione del ragionamento mentre il lavoro avanza.
Review e correzione
Costruiamo la checklist di controllo qualità: errori tipici, limiti, criteri di stop, iterazioni e validazione finale.
Handoff replicabile
Il team riceve asset, prompt, istruzioni, workflow e criteri per ripetere il metodo su casi simili.
Team che non vogliono un corso AI generico
Vuoi imparare facendo, con casi che lasciano valore concreto all'azienda.
Founder e manager operativi
Vuoi capire come usare agenti AI per produrre lavoro reale, non solo bozze o idee.
Team tecnici, marketing e operations
Vuoi adottare Codex, Claude Code o Cowork con metodo, verifica e standard condivisi.
Vuoi capire da dove partire?
Raccontami contesto, sito e obiettivo. Ti rispondo con il primo passo sensato.