Raccolta di prompt per Kimi K3.1 Pro: 5 scenari da copiare e usare subito

Kimi K3.1 Pro è già disponibile su HiAPI; i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione. Qui sotto trovi 5 prompt realmente utilizzabili, che coprono diagnosi dei problemi, revisione del codice, confronto di soluzioni, analisi di documenti lunghi ed elaborazione dati. Ogni prompt può essere copiato direttamente: cliccando sul link viene compilato automaticamente.

1. Diagnosi di sistema: individuare la causa radice dai log di errore

Passa i log di errore al modello e fagli esaminare il percorso strato per strato, in modo che restituisca la causa radice e i passi di correzione, invece di un generico "controlla la connessione di rete".

Esempio di output di riferimento: il modello elenca il percorso di diagnosi (ad esempio configurazione del reverse proxy Nginx → stato di salute del servizio backend → pool di connessioni al database), per ogni strato indica i comandi di verifica, il risultato atteso e il comportamento anomalo, infine individua la causa radice (ad esempio "l'esaurimento del pool di connessioni PostgreSQL ha causato il timeout in coda delle nuove richieste") e propone un piano di correzione in due passi.

Sei un ingegnere esperto nella diagnosi dei problemi backend. Qui sotto trovi un estratto dei log di errore dell'ambiente di produzione. Procedi con la diagnosi secondo questi passi:

1. Interpreta riga per riga i momenti chiave e i codici di errore presenti nei log
2. Analizza strato per strato le possibili cause seguendo la catena di chiamata (ingresso → middleware → servizio → database)
3. Indica le cause radici più probabili (non più di 3)
4. Per ogni causa radice fornisci i comandi di verifica e i passi di correzione

Formato di output:
## Interpretazione dei log
## Diagnosi strato per strato
## Analisi della causa radice
## Passi di correzione

Log:
[incolla qui i tuoi log di errore]

Usa questo prompt per la diagnosi →

kimi-k3.1-pro, reasoning_effort: high. Riferimento: circa $0,03 (input circa 3000 token + output circa 2000 token).

Punti chiave: il prompt definisce la struttura di output e la catena di diagnosi, così il modello non salta passaggi e non propone suggerimenti inutili come "prova a riavviare". Per i problemi di diagnosi conviene impostare reasoning_effort su high o max: con low a volte salta gli strati intermedi e indovina direttamente la conclusione.

2. Revisione del codice: output JSON strutturato

Fai rivedere il codice al modello con output in JSON, così puoi inserirlo direttamente nel database per i controlli CI. La modalità json_schema di K3.1 Pro garantisce che campi, tipi e valori enum dell'output corrispondano esattamente alla tua definizione.

Esempio di output di riferimento: il modello restituisce un oggetto JSON che contiene un array issues (ogni voce con file, line, severity, category, description, suggestion), un oggetto summary (con il conteggio per ogni livello di gravità) e overall_score (0-100). I livelli di gravità sono classificati rigorosamente nelle quattro categorie critical / major / minor / style.

Devi revisionare il codice qui sotto. Restituisci il risultato della revisione rigorosamente secondo il JSON Schema, senza scrivere nulla al di fuori del JSON.

Dimensioni di revisione:
- Errori logici e casi limite
- Problemi di prestazioni (query N+1, cicli non necessari)
- Rischi di sicurezza (SQL injection, XSS, input non validati)
- Stile del codice e leggibilità

JSON Schema di output:
{
  "issues": [
    {
      "file": "string",
      "line": "number",
      "severity": "critical | major | minor | style",
      "category": "logic | performance | security | style",
      "description": "string",
      "suggestion": "string"
    }
  ],
  "summary": {
    "critical": "number",
    "major": "number",
    "minor": "number",
    "style": "number"
  },
  "overall_score": "number (0-100)"
}

Codice:
[incolla qui il tuo codice]

Usa questo prompt per la revisione del codice →

kimi-k3.1-pro, response_format: json_schema. Riferimento: circa $0,04 (input circa 4000 token + output circa 2500 token).

Punti chiave: devi passare response_format: {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} per bloccare il formato di output. Ripetere lo Schema anche nel prompt è una doppia garanzia: anche se json_schema non funziona, il modello rispetta comunque il formato. Usa valori enum per severity invece di descrizioni in linguaggio naturale, così i sistemi a valle possono fare direttamente il branching.

3. Confronto di soluzioni tecniche: tabella di valutazione multidimensionale

Quando non riesci a decidere tra due soluzioni tecniche, fai dare al modello un punteggio su più dimensioni e calcolare il totale: è più equo che lasciare che un collega decida a naso.

Esempio di output di riferimento: il modello genera una tabella di confronto con dimensioni come prestazioni, manutenibilità, maturità dell'ecosistema, costi di apprendimento, compatibilità con il team, per un totale di 5-6 voci; per ciascuna assegna un punteggio da 1 a 10 e una motivazione in una frase, infine calcola il punteggio totale ponderato e fornisce una raccomandazione.

Devo scegliere tra due soluzioni tecniche: soluzione A e soluzione B. Confrontale una per una sulle seguenti 6 dimensioni, assegna un punteggio a ogni dimensione (1-10), scrivi una motivazione in una frase, poi calcola il totale ponderato e fornisci una raccomandazione.

Dimensioni di confronto e pesi:
- Prestazioni (peso 25%)
- Manutenibilità (peso 20%)
- Maturità dell'ecosistema (peso 20%)
- Costi di apprendimento (peso 15%)
- Compatibilità con lo stack tecnologico esistente del team (peso 15%)
- Attività della community (peso 5%)

Formato di output:
| Dimensione | Punteggio soluzione A | Punteggio soluzione B | Motivazione |
|---|---|---|---|
| Prestazioni | | | |
| ... | | | |
| **Totale ponderato** | | | |

Ultimo paragrafo: motivazione della raccomandazione (non più di 3 frasi)

Soluzione A: [descrivi la soluzione A, ad esempio stack tecnologico, architettura, dipendenze chiave]
Soluzione B: [descrivi la soluzione B, ad esempio stack tecnologico, architettura, dipendenze chiave]
Contesto: [opzionale: dimensione del team, stack tecnologico esistente, scenario di business]

Usa questo prompt per confrontare le soluzioni →

kimi-k3.1-pro, reasoning_effort: high. Riferimento: circa $0,04 (input circa 3000 token + output circa 3000 token).

Punti chiave: adatta i pesi alla tua situazione reale. Se il team ha già una preferenza, scrivi i pesi direttamente nel prompt: il modello li rifletterà nel calcolo. Non limitarti a indicare il nome delle soluzioni: descrivi chiaramente le scelte tecnologiche chiave, le dipendenze e la situazione del team di ciascuna soluzione, così il modello può dare punteggi motivati.

4. Analisi di documenti lunghi: estrarre informazioni chiave da un intero manuale

Passa decine di pagine di documentazione tecnica, verbali di riunione o feedback degli utenti e fai estrarre al modello i punti che ti interessano davvero. Il contesto da 1M token di K3.1 Pro basta per inghiottire un intero manuale.

Esempio di output di riferimento: il modello riassume prima l'argomento e la struttura del documento, poi risponde punto per punto a ciascuna domanda chiave e infine elenca i casi limite e le contraddizioni facili da trascurare.

Qui sotto c'è un documento tecnico completo. Estrai le informazioni chiave secondo questa struttura:

1. Panoramica dell'argomento e della struttura del documento (un paragrafo)
2. Rispondi alle seguenti domande specifiche:
   - [domanda 1]
   - [domanda 2]
   - [domanda 3]
3. Elenca una per una tutte le condizioni limitanti e le ipotesi preliminari menzionate nel documento
4. Casi limite facili da trascurare (almeno 3)
5. Punti contraddittori o poco chiari nel documento (se presenti)

Documento:
[incolla qui il testo completo del documento]

Usa questo prompt per analizzare il documento →

kimi-k3.1-pro, reasoning_effort: max, max_tokens: 8000. Riferimento: circa $0,07 (input circa 15000 token + output circa 3000 token). Per i documenti lunghi i token di input si calcolano sulla lunghezza effettiva del documento; qui si stima in modo prudente circa 10.000 caratteri cinesi.

Punti chiave: sostituisci le domande 2 e 3 con ciò che vuoi davvero sapere dal documento, non lasciare i segnaposto [domanda 1] del modello. Quando il documento è molto lungo imposta reasoning_effort su max: con low nei contesti lunghi è facile perdere informazioni. Se analizzi ripetutamente lo stesso documento lungo, dalla seconda volta la lettura dalla cache costa solo $0,2156/M token (1/10 del prezzo di input).

5. Analisi dei dati: generare un report di insight dai dati grezzi

Fornisci dati CSV o JSON e fai calcolare automaticamente statistiche, individuare tendenze e trovare anomalie, con un output pronto da incollare nel report settimanale.

Esempio di output di riferimento: il modello fa prima una panoramica dei dati (righe, campi, intervallo temporale), poi restituisce le statistiche degli indicatori chiave, la descrizione delle tendenze, l'annotazione dei punti dati anomali e infine 2-3 suggerimenti azionabili.

Sei un analista dati. Qui sotto c'è un set di dati grezzi. Completa la seguente analisi e produci un report:

1. Panoramica dei dati: numero di righe, elenco dei campi, intervallo temporale, completezza dei dati (percentuale di valori mancanti)
2. Statistiche degli indicatori chiave: scegli automaticamente le statistiche adeguate in base al tipo di campo
   - Campi numerici: media, mediana, valore massimo, valore minimo, deviazione standard
   - Campi categorici: Top 5 categorie e relativa percentuale
3. Analisi delle tendenze: se esiste un campo temporale, aggrega gli indicatori principali per settimana/mese e descrivi la tendenza
4. Rilevamento anomalie: segnala i punti dati che si discostano dalla media di oltre 2 deviazioni standard
5. Conclusioni e suggerimenti: 2-3 suggerimenti azionabili

Formato di output: report Markdown, titoli per sezione, numeri chiave in grassetto.

Dati:
[incolla qui i tuoi dati CSV o JSON]

Usa questo prompt per analizzare i dati →

kimi-k3.1-pro, reasoning_effort: high. Riferimento: circa $0,03 (input circa 2000 token + output circa 2000 token). Con grandi volumi di dati i token di input aumentano di conseguenza.

Punti chiave: non inserire informazioni sensibili nei dati (ID utente reali, numeri di telefono, chiavi). Se le righe sono molte, le prime 200 bastano perché il modello individui tendenze e anomalie: K3.1 Pro non ha bisogno di tutti i dati per fornire conclusioni statistiche accurate.

Come scrivere i prompt in generale

K3.1 Pro è un modello di reasoning: nel prompt non serve un prefisso universale tipo "sei un professionista di XX". Tre punti chiave:

1. Dai la struttura, non il ragionamento: definisci il formato di output e le dimensioni che devono essere coperte, e lascia che il modello ragioni su come riempirle; funziona meglio che spiegare i passaggi passo per passo.
2. Fai domande specifiche: "analizza questi log" è meno efficace di "individua in queste 500 righe di log la prima anomalia comparsa, il suo chiamante a monte e quali configurazioni vanno modificate per la correzione".
3. Scegli reasoning_effort in base allo scenario: usa high o max per diagnosi e documenti lunghi, low per domande semplici e conversioni di formato; i costi possono variare di diversi ordini di grandezza.

Apri la pagina del modello Kimi K3.1 Pro, scegli uno scenario, copia il prompt e inizia a generare.

Serie di articoli su Kimi K3.1 Pro

• Pagina del modello
• Come si usa l'API? La prima chiamata in 5 minuti
• Confronto dei prezzi
• Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5