ChatGPT non doveva far parte del weekend. Il fondatore aveva un abbozzo di progetto, due giorni liberi e nessun budget per gli sviluppatori. Tuttavia, utilizzando ChatGPT come generatore di prompt e appoggiandosi ad alcuni trucchi software ben piazzati, ha consegnato un MVP in 48 ore e ha accolto 23 utenti beta paganti. Non è stata fortuna. Si trattava di precisione con i modelli linguistici, trattando l'intelligenza artificiale come un partner importante, non come una parola d'ordine.

Come ChatGPT ha conquistato la lavagna bianca

Il fondatore ci aveva già provato in passato: note adesive, lavagne Figma, sprint a metà. Tutti crollavano sotto lo stesso peso: nessuna specifica chiara. ChatGPT ha ribaltato la situazione. Scrivendo prompt strutturati, il fondatore ha ottenuto brief di prodotto, schizzi di API e persino tabelle di attività pronte per Notion.

Esempio di prompt:
Context: Fondatore di un'azienda SaaS in fase iniziale con un fine settimana per creare l'MVP.
Compito: Generare un backlog di funzionalità con chiare etichette di priorità.
Vincoli: ≤12 funzionalità, etichettate come devono/dovrebbero/potrebbero, escludere formulazioni vaghe.
Output: Tabella: Feature | Priority | Effort (ore) | Owner (se solo).

L'output è diventato il backlog di lavoro. Invece di passare da uno strumento all'altro, aveva una mappa concreta.

Prompt di ChatGPT che hanno accelerato la codifica

Una volta che le funzionalità erano state bloccate, l'ostacolo successivo era l'impalcatura del codice. ChatGPT ha generato file di partenza in pochi minuti. Niente boilerplate copiato, ma moduli chiari che il fondatore poteva inserire nel suo editor.

Esempio di prompt:
Contesto: Fondatore solo, Python + stack FastAPI.
Compito: Scaffold endpoint per l'iscrizione/il login degli utenti e CRUD per i "Progetti".
Vincoli: Solo FastAPI, SQLAlchemy; escludere librerie auth extra.
Output: Albero di cartelle con file Python, ciascuno con stub di funzioni e documentazione.

Questa struttura è stata più veloce dell'estrazione del boilerplate di GitHub. Si sono risparmiate due ore, solo tagliando il tempo del "da dove comincio?".

ChatGPT come Copy Desk per l'onboarding

Il prodotto non si venderebbe se gli utenti non riuscissero a capirlo. Il fondatore ha utilizzato nuovamente il Generatore di Prompt, questa volta per le e-mail e i tooltip di onboarding.

Esempio di prompt:
Contesto: SaaS per piccole agenzie, piano iniziale da 29 dollari al mese.
Compito: Scrivere una sequenza di e-mail di onboarding (3 messaggi).
Vincoli: Tono colloquiale, <120 parole ciascuno, niente "rivoluzionare" o cliché sull'AI.
Output: Tabella: Giorno | Oggetto | Corpo dell'e-mail.

Le e-mail sono state caricate nello strumento entro un'ora. Click-through del primo lotto: 46%.

Numeri che contano davvero

Prima di ChatGPT: sei settimane di tempo stimato per lo sviluppo, 5-10.000 dollari di costi per i freelance, niente di convalidato.
Dopo ChatGPT: 48 ore, <100 dollari di spese infrastrutturali, 23 utenti beta pagati 29 dollari ciascuno. $667 MRR da uno sprint di un weekend.

Vecchia e nuova tabella

Metrica

Vecchio approccio

Con il generatore di prompt di ChatGPT

Velocità

6 settimane

48 ore

Errori

Frequenti, poco chiari

Ridotti grazie a suggerimenti strutturati

Costo

5-10.000 dollari di budget per lo sviluppo

<$100 infra

Stress

Bloccatori costanti

Chiari passi successivi ogni ora

Convalida

Nessuno

23 utenti beta paganti

Chatronix: La scorciatoia multi-modello

A metà strada, il fondatore ha incontrato un altro muro: il confronto. Il backlog di ChatGPT era migliore di quello che Claude o Gemini avrebbero suggerito? Saltare le schede era complicato. È qui che entra in gioco Chatronix.

Ha caricato lo stesso prompt in Chatronix e in una sola chat ha visto i risultati di ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity AI e DeepSeek. Dieci prove libere sono state sufficienti per testare ogni ipotesi.

Le caratteristiche che si sovrapponevano tra i vari modelli sono state inserite direttamente nella build. Le caratteristiche anomale sono state parcheggiate. La modalità Turbo ha fuso sei risposte in una risposta perfetta, dimezzando i tempi di riscrittura.

L'aspetto più interessante: Biblioteca dei prompt. Invece di riscrivere, il fondatore salvava i prompt funzionanti, li etichettava come "MVP Build" e li rilanciava con un clic. I preferiti tenevano a portata di mano i prompt arretrati e le copie di onboarding.

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Prompt completo per il piano di lancio dell'MVP

Ecco l'esatto prompt che un prompt engineer professionista consegnerebbe a un fondatore impegnato in uno sprint di lancio nel fine settimana.

Contesto: Fondatore di una SaaS in solitaria, 48 ore per consegnare l'MVP ai primi utenti della beta.
Input/Artifacts: Riassunto dell'idea (2 frasi), target persona (1 frase), stack tecnologico (elenco).
Ruolo: Agire come senior product manager + tech lead.
Compito: Creare un piano di lancio di 48 ore con un backlog di funzionalità, milestone di codifica, script di test e punti di contatto con l'utente.
Vincoli: Limitare le funzionalità a ≤12; blocchi di tempo ≤6 ore; mantenere un linguaggio chiaro e focalizzato sul compito; escludere i cliché; ipotizzare l'assenza di un team esterno.
Stile/Voce: Strutturato, conciso, fattibile. Non ci sono sottigliezze.
Schema di output: Tabella con colonne - Blocco orario | Task | Deliverable | Tool/Framework | Criteri di accettazione.
Criteri di accettazione: Ogni deliverable deve essere testabile (ad esempio, "L'endpoint di iscrizione funziona in Postman", "L'email di onboarding viene visualizzata correttamente in Gmail").
Post-processo: Generare una lista di controllo per il fondatore per segnare i progressi; contrassegnare qualsiasi attività che supera le 6 ore.

Questo prompt non genera "idee" vaghe. Produce un piano minuto per minuto che i fondatori possono eseguire.

Perché funziona

Non si tratta di "magia dell'intelligenza artificiale". Si trattava di disciplina attraverso i suggerimenti. ChatGPT è diventato il co-fondatore, ma solo perché il fondatore lo ha chiesto come un professionista: contesto, vincoli, schema di output.

In due giorni, l'MVP è diventato operativo. Gli utenti a pagamento si sono aggiunti. La prova è arrivata. Per un fondatore, questo non è hype. È sopravvivenza.