Joule Zero Point

Il problema: un assistente che parla di dati tuoi non può ricordarseli

Un gioco di carte vive di dettagli esatti: costo, statistiche, effetto, interazioni fra carte. Un assistente che risponde a queste domande andando a memoria produce risposte plausibili e sbagliate, che in un gioco competitivo valgono meno di nessuna risposta. E c'è un secondo problema, meno visibile: un progetto nato come esame, ma pubblicato online con registrazione, ha utenti veri, quindi obblighi veri.

• Domande su dati precisi: un valore ricordato male è una risposta sbagliata detta con sicurezza
• Il catalogo cambia: le risposte devono seguire il database, non una descrizione congelata nel prompt
• Un progetto dimostrativo con utenti registrati tratta comunque dati personali reali
• Autenticazione, recupero password e verifica dell'indirizzo email da costruire, non da simulare
• Un gioco da tavolo digitale deve poter uscire dal browser: mazzi da stampare e da usare al tavolo
• Serve un'interfaccia che regga sul telefono, dove si gioca davvero, non solo su desktop

La soluzione: l'assistente interroga il database, non la propria memoria

Il Terminale Zero Point riceve la domanda e, quando serve un dato, chiama uno strumento di ricerca sul database delle carte con i filtri che ha estratto dalla domanda: tipo, costo, statistiche, ordinamento. Sintetizza poi la risposta sui risultati veri, in streaming, restando dentro il personaggio. Se una carta non esiste, non la inventa: non la trova.

• Tool calling su MongoDB con filtri strutturati (tipo, costo, statistiche, ordinamento, limite), non ricerca a memoria
• Risposte in streaming con Claude Haiku 4.5, un solo giro di strumento per turno: cercare e poi rispondere, non ciclare
• Errori distinti per classe tipizzata dell'SDK invece che per testo, così il giocatore legge un messaggio diverso per saturazione, autenticazione e rete
• Identità completa: JWT, verifica dell'indirizzo email, gestione dell'alias, recupero password
• Difese applicate e non dichiarate: helmet, sanitizzazione delle query, protezione dall'inquinamento dei parametri, rate limiting, validazione degli input
• Export dei mazzi in PDF e in kit per il tavolo generati nel browser, senza passare dal server
• PWA con nginx che serve le pagine e inoltra le API: stessa origine, header di cache corretti
• Cancellazione dell'account su richiesta che rimuove davvero tutto, conversazioni comprese, e ritira i voti dai mazzi altrui
• Cancellazione automatica degli account inattivi da 24 mesi, con il lavoro periodico registrato nel codice e non nel crontab dell'host
• 73 test automatici sul backend, dai servizi alle rotte protette

Competenze dimostrate

• Prodotto full-stack completo dal login al deploy: Vue 3 PWA, Node.js + Express 5, MongoDB
• Tool calling su dati proprietari strutturati, con la scelta di far interrogare il database invece di descriverlo nel prompt
• Streaming di risposte AI verso il browser e gestione degli errori per classe, non per messaggio
• Sicurezza applicativa come impostazione predefinita: header, sanitizzazione, rate limiting, validazione
• Autenticazione JWT con verifica dell'indirizzo email e recupero password realmente funzionanti
• Generazione di PDF e archivi lato client, per non far dipendere dal server una funzione che non ne ha bisogno
• Deploy su infrastruttura propria con nginx come reverse proxy e pagine e API sulla stessa origine
• Conservazione dei dati trattata come parte del prodotto: retention applicata, cancellazione completa, informativa allineata al codice

Come questo approccio può aiutare un team

Il punto riutilizzabile è la scelta di far interrogare al modello un database strutturato invece di riassumerglielo nel prompt. Quando i dati hanno campi e valori precisi, un catalogo prodotti, un listino, uno scadenzario, una ricerca per filtri dà risposte verificabili e resta corretta quando i dati cambiano, mentre un contesto incollato nel prompt invecchia il giorno dopo. È l'approccio complementare al recupero semantico su documenti: quello serve quando l'informazione è in un testo, questo quando è in una tabella.

• Assistente su catalogo prodotti con filtri reali su prezzo, disponibilità e caratteristiche
• Interrogazione in linguaggio naturale di un listino o di un tariffario che cambia spesso
• Supporto interno su dati gestionali: ordini, scadenze, stato delle pratiche
• Consultazione di regolamenti e configurazioni tecniche dove il valore esatto conta
• Assistente per community di prodotto, che risponde citando i dati ufficiali e non il sentito dire