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https://polisim.dev

Medido hace 3 días

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Puntuación AI-Ready

Aceptable

de 100

Ahorro de tokens

Tokens HTML 12.028
Tokens Markdown 2276
Ahorro 81%

Desglose de la puntuación

Accesibilidad 88/100
Visibilidad para IA 45/100
Datos estructurados 93/100
HTML semántico 61/100
Eficiencia del contenido 84/100

Protocolos emergentes

0 de 6 detectados

Endpoints well-known que los AI agents buscan. Detectados significa que un agente puede descubrir y conectar con tu servicio automáticamente.

  • OAuth Protected Resource RFC 9728
    /.well-known/oauth-protected-resource
  • OAuth Discovery RFC 8414
    /.well-known/oauth-authorization-server
  • MCP Server Card SEP-1649 draft
    /.well-known/mcp/server-card.json
  • A2A Agent Card A2A v1.0
    /.well-known/agent-card.json
  • API Catalog RFC 9727
    /.well-known/api-catalog
  • Agent Skills index Discovery RFC v0.2.0 draft
    /.well-known/agent-skills/index.json

Esto no se queda quieto. La monitorización aún no existe: apúntate y te avisamos cuando esté.

¡Estás en la lista! Te avisaremos cuando se lance.

Lo que medimos No Markdown for Agents support detected

Tu sitio no soporta Markdown for Agents. Este estándar de Cloudflare permite a los agentes IA solicitar contenido en formato markdown, reduciendo el uso de tokens en ~80%.

Cómo implementarlo

Implementa uno o más: (1) Responder a Accept: text/markdown con contenido markdown. (2) Servir URLs .md (ej: /pagina.md). (3) Añadir etiquetas <link rel="alternate" type="text/markdown">. (4) Añadir cabeceras HTTP Link para descubrimiento markdown.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos Missing <article> and <main> elements

Tu página no usa elementos <article> o <main>. Estos contenedores semánticos ayudan a los AI agents a identificar el área de contenido principal e ignorar navegación, barras laterales y pies de página.

Cómo implementarlo

Añade un elemento <main> alrededor del contenido principal de tu página, y usa <article> para bloques de contenido independientes como entradas de blog o descripciones de productos.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos No sitemap found

No se encontró un sitemap. Un sitemap ayuda a los AI agents a descubrir todas las páginas de tu sitio.

Cómo implementarlo

Crea un /sitemap.xml con todas tus páginas públicas. La mayoría de los CMS pueden generarlo automáticamente.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos No llms.txt found

Tu sitio no tiene un archivo llms.txt. Este es el estándar emergente para ayudar a los AI agents a comprender la estructura de tu sitio.

Cómo implementarlo

Crea un archivo /llms.txt siguiendo la especificación de llmstxt.org. Incluye una descripción del sitio y enlaces a tus páginas principales.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)

No se encontraron directivas Content-Signal. Estas indican a los agentes IA cómo pueden usar tu contenido (indexación, entrada IA, datos de entrenamiento). La ubicación recomendada es robots.txt.

Cómo implementarlo

Añade Content-Signal a tu robots.txt: User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no. También puedes añadirlo como cabecera HTTP en respuestas markdown.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos 8 semantic elements, 74 divs (ratio: 10%)

Tu página depende en gran medida de elementos <div>. Los elementos semánticos como <section>, <nav>, <header>, <footer> y <aside> proporcionan una estructura significativa para los AI agents.

Cómo implementarlo

Reemplaza los contenedores <div> genéricos con los elementos semánticos apropiados. Usa <section> para grupos temáticos, <nav> para navegación, <header>/<footer> para cabeceras y pies de página o sección.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos 2/3 OG tags present

Faltan etiquetas Open Graph o están incompletas. Las etiquetas OG ayudan a los AI agents (y plataformas sociales) a comprender el título, la descripción y la imagen de tu página.

Cómo implementarlo

Añade las meta etiquetas og:title, og:description y og:image en el <head> de tu página.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle

Lo que medimos 17/239 elements with inline styles (7.1%)

Muchos elementos tienen atributos de estilo en línea. Estos añaden ruido para los AI agents al extraer contenido.

Cómo implementarlo

Mueve todos los estilos en línea a clases CSS en tu hoja de estilos. Usa frameworks de CSS utilitario como Tailwind si necesitas muchos estilos únicos.

Pégalo en un agente de código para que lo arregle
Tokens Markdown: 2276
Simulatore Elettorale · Message Optimizer · Italia 2027

## Comunicazione civica
*trasparente* su dati pubblici

PoliSim collega census data aperti (ISTAT, Eurostat), principi verificabili (statuti, carte dei valori) e AI con limitazioni dichiarate per aiutare organizzazioni civiche a comunicare in modo coerente e misurabile.

71MOsservazioni ISTAT 2021

139Collegi coperti · età, istruzione, occupazione, reddito

±4.3ppRMSE out-of-sample MRP

1.97×Lift lasciti · Modulo Propensione NGO

La coerenza tra principi dichiarati e messaggi reali è il fattore più predittivo della fiducia istituzionale nelle organizzazioni civiche.

PoliSim usa dati pubblici (ISTAT, Eligendo) e AI trasparente per aiutare enti civici, comuni e ONG a mantenere questa coerenza in modo verificabile. [Metodologia →](https://polisim.dev/metodologia.html)

---

Tre verticali · Una piattaforma

## Il messaggio giusto.
*Per il segmento giusto.*

Stessi dati, stessa metodologia. Profili calibrati sul tuo contesto.

ONG & advocacy

Comunicazione
d'impatto

Testa il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.

-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo
-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti
-   4 framings alternativi per tema
-   Risk score: probabilità rigetto per segmento

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)

Enti civici

Comunicazione
istituzionale

Testa i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.

-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni
-   Score coerenza valoriale dichiarata
-   Varianti ottimizzate per segmento
-   Dati ISTAT 2021 per territorio

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)

Partiti & consulenti politici

Intelligenza
elettorale

Simula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. Powered da MRP bayesiano — il gold standard della sondaggistica elettorale.

-   Swing model 147 collegi Camera + 74 Senato
-   Doppia maggioranza verificata
-   Override euristico — il tuo "naso politico" sul modello
-   Valutazione coerenza messaggio-territorio per collegio
-   Alert critico su messaggi incoerenti col bacino

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=pol)

---

🇪🇺

Infrastruttura Civica Europea

Dati pubblici ISTAT · Eligendo · ESS · TRIPOL. AI trasparente con limitazioni dichiarate. Open source Q3 2026.

CT

Civic Tech Field Guide

Listato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)

M

Meta Content Library · CASD/IDAN

Accesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.

---

Metodologia · Tre stadi

## Come funziona PoliSim

PoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?

01

Motore strutturale

Ridge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.

ISTAT · Eligendo · Ridge + RF

02

Simulazione Camera + Senato

Simula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.

147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza

03

Message Optimizer

Genera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.

Entman 1993 · ITANES · Claude Sonnet

---

Sviluppo · Roadmap pubblica

## Cosa c'è ora. Cosa arriva.

PoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.

✓ Live

Swing model + segmenti ITANES

Simulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. Message optimizer: definisci il messaggio da testare e ottieni analisi strategica con proiezione geografica.

PolitPro scraper · ITANES 2022 (N=4.696) · Claude Sonnet

✓ Live

MRP Dirichlet-Multinomial bayesiano

Architettura: Dirichlet-Multinomial multi-coalizione (PyMC). 252 osservazioni, 54 celle demografiche, r\_hat=1.000. Output: mediana + IC 90% + P(vittoria) per collegio. RMSE 4.3pp out-of-sample.

statsmodels MixedLM · Gelman & Little 1997 · Wang et al. IJF 2021

✓ Live

Step 1→Step 2 · Flusso multistep integrato

Dal simulatore nazionale al collegio uninominale in un click. Il profilo (partito, messaggio, bacino) viene trasferito automaticamente al tool MRP. Valutazione coerenza messaggio-territorio via Claude: score 0–1, rischio rigetto, impatto stimato in pp, alert critico se incoerente.

sessionStorage · api2.polisim.dev/api/valuta-coerenza · Claude Sonnet

◌ Pianificato

Shapefile collegi · Upload proprietari

Implementazione shapefile per swing model a livello di singolo collegio uninominale. Upload di dataset proprietari (sondaggi interni, exit poll) con anonimizzazione GDPR integrata.

CAMERA\_CollegiUNINOMINALI\_2020.shp · GDPR Art. 4.5

◌ Pianificato

LightRAG · Memoria istituzionale persistente

Memoria istituzionale dell'organizzazione: documenti, statuti, campagne passate indicizzati con LightRAG. Il modello impara dal corpus valoriale dell'utente invece di ragionare solo sul prompt.

LightRAG · vettorizzazione documenti · contesto persistente

◌ Pianificato

Social listening · Calibrazione segmenti

Integrazione ascolto social per calibrare i pesi dei segmenti in tempo reale. Segnali da X/Twitter, Telegram pubblici e Reddit per misurare sentiment per tema e territorio.

Apify · sentiment analysis · calibrazione bayesiana

◌ Pianificato

A/B testing messaggi · Polling aggregator

Test ante-campagna su varianti di messaggio con scoring comparativo. Integrazione aggregatore sondaggi pubblici per confronto diretto con output MRP e calibrazione del prior bayesiano.

scoring comparativo · ISTAT 2023 update · Brevo email

---

Trasparenza metodologica · Limitazioni dichiarate

## Cosa PoliSim non fa (ancora)

Tre limitazioni dichiarate al lancio. La trasparenza sui limiti del modello è una scelta progettuale, non una debolezza.

⚠ LLM layer non validato

Il layer di ottimizzazione dei messaggi usa Claude Sonnet. Il modello non è stato validato empiricamente su outcome reali di campagna. I punteggi sono calibrati su esperti, non su A/B test di campo.

⚠ Swing model macro-area

Il modello di swing attuale opera a livello di macro-area (regioni/province), non a livello di singolo collegio uninominale. Lo shapefile a livello di collegio è in sviluppo (→ MRP).

⚠ Pesi calibrati da esperti

I pesi dei profili psicografici sono calibrati su dati ITANES 2022 ma non verificati su campagne reali 2024-2026. L'integrazione di social listening è pianificata per la versione 2.0.

Caso studio live · Q-Italia

## PoliSim è il motore di Q-Italia — laboratorio di civic tech in tempo reale

Q-Italia (qitalia.org) usa PoliSim come strumento di analisi e comunicazione. Ogni post pubblicato su X è ottimizzato con il message optimizer e approvato da un operatore umano. Un caso studio verificabile, non simulato.

[Vedi il caso studio →](https://qitalia.org/)

14Principi costitutivi

100%Human-in-the-loop

LiveDistillatore attivo

OpenDati pubblici
PoliSim — Simulatore Elettorale e Message Optimizer per l'Italia

Simulatore Elettorale · Message Optimizer · Italia 2027

# Comunicazione civica
*trasparente* su dati pubblici

PoliSim collega census data aperti (ISTAT, Eurostat), principi verificabili (statuti, carte dei valori) e AI con limitazioni dichiarate per aiutare organizzazioni civiche a comunicare in modo coerente e misurabile.

71MOsservazioni ISTAT 2021

139Collegi coperti · età, istruzione, occupazione, reddito

±4.3ppRMSE out-of-sample MRP

1.97×Lift lasciti · Modulo Propensione NGO

La coerenza tra principi dichiarati e messaggi reali è il fattore più predittivo della fiducia istituzionale nelle organizzazioni civiche.

PoliSim usa dati pubblici (ISTAT, Eligendo) e AI trasparente per aiutare enti civici, comuni e ONG a mantenere questa coerenza in modo verificabile. [Metodologia →](https://polisim.dev/metodologia.html)

---

Tre verticali · Una piattaforma

## Il messaggio giusto.
*Per il segmento giusto.*

Stessi dati, stessa metodologia. Profili calibrati sul tuo contesto.

ONG & advocacy

Comunicazione
d'impatto

Testa il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.

-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo
-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti
-   4 framings alternativi per tema
-   Risk score: probabilità rigetto per segmento

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)

Enti civici

Comunicazione
istituzionale

Testa i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.

-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni
-   Score coerenza valoriale dichiarata
-   Varianti ottimizzate per segmento
-   Dati ISTAT 2021 per territorio

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)

Partiti & consulenti politici

Intelligenza
elettorale

Simula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. Powered da MRP bayesiano — il gold standard della sondaggistica elettorale.

-   Swing model 147 collegi Camera + 74 Senato
-   Doppia maggioranza verificata
-   Override euristico — il tuo "naso politico" sul modello
-   Valutazione coerenza messaggio-territorio per collegio
-   Alert critico su messaggi incoerenti col bacino

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=pol)

Base dati comune · ISTAT Censimento Permanente 2021 · Eligendo OpenData · ITANES 2022\*

\* ITANES (Italian National Election Studies) — panel elettorale italiano, consorzio universitario. N=4.696 rispondenti, 326 variabili. DOI: 10.13130/RD\_UNIMI/JV77WR

---

🇪🇺

Infrastruttura Civica Europea

Dati pubblici ISTAT · Eligendo · ESS · TRIPOL. AI trasparente con limitazioni dichiarate. Open source Q3 2026.

CT

Civic Tech Field Guide

Listato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)

M

Meta Content Library · CASD/IDAN

Accesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.

---

Metodologia · Tre stadi

## Come funziona PoliSim

PoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?

01

Motore strutturale

Ridge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.

ISTAT · Eligendo · Ridge + RF

02

Simulazione Camera + Senato

Simula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.

147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza

03

Message Optimizer

Genera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.

Entman 1993 · ITANES · Claude Sonnet

---

Sviluppo · Roadmap pubblica

## Cosa c'è ora. Cosa arriva.

PoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.

✓ Live

Swing model + segmenti ITANES

Simulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. Message optimizer: definisci il messaggio da testare e ottieni analisi strategica con proiezione geografica.

PolitPro scraper · ITANES 2022 (N=4.696) · Claude Sonnet

✓ Live

MRP Dirichlet-Multinomial bayesiano

Architettura: Dirichlet-Multinomial multi-coalizione (PyMC). 252 osservazioni, 54 celle demografiche, r\_hat=1.000. Output: mediana + IC 90% + P(vittoria) per collegio. RMSE 4.3pp out-of-sample.

statsmodels MixedLM · Gelman & Little 1997 · Wang et al. IJF 2021

✓ Live

Step 1→Step 2 · Flusso multistep integrato

Dal simulatore nazionale al collegio uninominale in un click. Il profilo (partito, messaggio, bacino) viene trasferito automaticamente al tool MRP. Valutazione coerenza messaggio-territorio via Claude: score 0–1, rischio rigetto, impatto stimato in pp, alert critico se incoerente.

sessionStorage · api2.polisim.dev/api/valuta-coerenza · Claude Sonnet

◌ Pianificato

Shapefile collegi · Upload proprietari

Implementazione shapefile per swing model a livello di singolo collegio uninominale. Upload di dataset proprietari (sondaggi interni, exit poll) con anonimizzazione GDPR integrata.

CAMERA\_CollegiUNINOMINALI\_2020.shp · GDPR Art. 4.5

◌ Pianificato

LightRAG · Memoria istituzionale persistente

Memoria istituzionale dell'organizzazione: documenti, statuti, campagne passate indicizzati con LightRAG. Il modello impara dal corpus valoriale dell'utente invece di ragionare solo sul prompt.

LightRAG · vettorizzazione documenti · contesto persistente

◌ Pianificato

Social listening · Calibrazione segmenti

Integrazione ascolto social per calibrare i pesi dei segmenti in tempo reale. Segnali da X/Twitter, Telegram pubblici e Reddit per misurare sentiment per tema e territorio.

Apify · sentiment analysis · calibrazione bayesiana

◌ Pianificato

A/B testing messaggi · Polling aggregator

Test ante-campagna su varianti di messaggio con scoring comparativo. Integrazione aggregatore sondaggi pubblici per confronto diretto con output MRP e calibrazione del prior bayesiano.

scoring comparativo · ISTAT 2023 update · Brevo email

---

Trasparenza metodologica · Limitazioni dichiarate

## Cosa PoliSim non fa (ancora)

Tre limitazioni dichiarate al lancio. La trasparenza sui limiti del modello è una scelta progettuale, non una debolezza.

⚠ LLM layer non validato

Il layer di ottimizzazione dei messaggi usa Claude Sonnet. Il modello non è stato validato empiricamente su outcome reali di campagna. I punteggi sono calibrati su esperti, non su A/B test di campo.

⚠ Swing model macro-area

Il modello di swing attuale opera a livello di macro-area (regioni/province), non a livello di singolo collegio uninominale. Lo shapefile a livello di collegio è in sviluppo (→ MRP).

⚠ Pesi calibrati da esperti

I pesi dei profili psicografici sono calibrati su dati ITANES 2022 ma non verificati su campagne reali 2024-2026. L'integrazione di social listening è pianificata per la versione 2.0.

Caso studio live · Q-Italia

## PoliSim è il motore di Q-Italia — laboratorio di civic tech in tempo reale

Q-Italia (qitalia.org) usa PoliSim come strumento di analisi e comunicazione. Ogni post pubblicato su X è ottimizzato con il message optimizer e approvato da un operatore umano. Un caso studio verificabile, non simulato.

[Vedi il caso studio →](https://qitalia.org/)

14Principi costitutivi

100%Human-in-the-loop

LiveDistillatore attivo

OpenDati pubblici

Sube este archivo como /index.md en tu servidor para que los AI agents puedan acceder a una versión limpia de tu página. También puedes configurar la negociación de contenido Accept: text/markdown para servirlo automáticamente.

llms.txt generado para esta página individual

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# polisim.dev

> PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro live. Step1→Step2: testa il messaggio e poi verifica l'impatto per collegio con IC 90% bayesiani. RMSE 4.3pp out-of-sample.

## Main
- [PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici](https://polisim.dev): PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro l…
- [POLISIM](https://polisim.dev/)
- [Metodologia](https://polisim.dev/metodologia.html)
- [Validazione](https://polisim.dev/validazione.html)
- [Fonti](https://polisim.dev/fonti.html)
- [Per chi](https://polisim.dev/per-chi.html)
- [Message Optimizer](https://polisim.dev/optimizer.html?tipo=ong)
- [Segmentatore Database](https://polisim.dev/segmentatore.html)
- [Modulo Propensione NGO](https://polisim.dev/propensione.html)

El llms.txt completo requiere un análisis de todo el dominio (próximamente)

Sube este archivo a https://polisim.dev/llms.txt en la raíz de tu dominio. Los AI agents como ChatGPT, Claude y Perplexity consultan este archivo para comprender la estructura de tu sitio.

Accesibilidad

Contenido disponible sin JavaScript (100/100)

Content available without JavaScript

El contenido aparece temprano en el HTML (50/100)

Main content starts at 53% of HTML

Tamaño de página razonable (100/100)

Page size: 37KB

Visibilidad para IA

robots.txt permite bots de IA (100/100)

All major AI search bots allowed

Soporte de Markdown for Agents (0/100)
&#10007; Accept: text/markdown &#10007; .md URL &#10007; <link> tag &#10007; Link header
Tiene sitemap.xml (0/100)

No sitemap found

Tiene archivo robots.txt (100/100)

robots.txt exists

Tiene archivo llms.txt (0/100)

No llms.txt found

Tiene Content-Signal (robots.txt o cabeceras HTTP) (0/100)
&#10003; robots.txt &#10003; HTTP header &#10007; Policy

Datos estructurados

Tiene Schema.org / JSON-LD (100/100)

JSON-LD found: SoftwareApplication, FAQPage

Tiene etiquetas Open Graph (67/100)

2/3 OG tags present

Tiene meta description (100/100)

Meta description: 241 chars

Tiene URL canónica (100/100)

Canonical URL present

Tiene atributo lang (100/100)

lang="it"

HTML semántico

Jerarquía de encabezados correcta (100/100)

Clean heading hierarchy

Usa elementos article o main (0/100)

Missing <article> and <main> elements

Usa elementos HTML semánticos (32/100)

8 semantic elements, 74 divs (ratio: 10%)

Textos alternativos descriptivos en imágenes (100/100)

No images found

Poca profundidad de anidamiento de divs (100/100)

Avg div depth: 1.3, max: 2

Eficiencia del contenido

Buen ratio de reducción de tokens (100/100)

81% token reduction (HTML→Markdown)

Buen ratio de contenido frente a ruido (80/100)

Content ratio: 21.3% (8163 content chars / 38257 HTML bytes)

Peso de página razonable (100/100)

HTML size: 37KB

Estilos en línea mínimos (0/100)

17/239 elements with inline styles (7.1%)

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Profili calibrati sul tuo contesto.\n\nONG & advocacy\n\nComunicazione\nd'impatto\n\nTesta il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.\n\n-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo\n-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti\n-   4 framings alternativi per tema\n-   Risk score: probabilità rigetto per segmento\n\n[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)\n\nEnti civici\n\nComunicazione\nistituzionale\n\nTesta i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. 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Open source Q3 2026.\n\nCT\n\nCivic Tech Field Guide\n\nListato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)\n\nM\n\nMeta Content Library · CASD/IDAN\n\nAccesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.\n\n---\n\nMetodologia · Tre stadi\n\n## Come funziona PoliSim\n\nPoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?\n\n01\n\nMotore strutturale\n\nRidge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.\n\nISTAT · Eligendo · Ridge + RF\n\n02\n\nSimulazione Camera + Senato\n\nSimula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. 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Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.\n\n-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni\n-   Score coerenza valoriale dichiarata\n-   Varianti ottimizzate per segmento\n-   Dati ISTAT 2021 per territorio\n\n[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)\n\nPartiti & consulenti politici\n\nIntelligenza\nelettorale\n\nSimula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. 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  "llmsTxtPreview": "# polisim.dev\n\n> PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro live. Step1→Step2: testa il messaggio e poi verifica l'impatto per collegio con IC 90% bayesiani. RMSE 4.3pp out-of-sample.\n\n## Main\n- [PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici](https://polisim.dev): PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro l…\n- [POLISIM](https://polisim.dev/)\n- [Metodologia](https://polisim.dev/metodologia.html)\n- [Validazione](https://polisim.dev/validazione.html)\n- [Fonti](https://polisim.dev/fonti.html)\n- [Per chi](https://polisim.dev/per-chi.html)\n- [Message Optimizer](https://polisim.dev/optimizer.html?tipo=ong)\n- [Segmentatore Database](https://polisim.dev/segmentatore.html)\n- [Modulo Propensione NGO](https://polisim.dev/propensione.html)\n\n",
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          "label": "WordPress",
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          "label": "Next.js",
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          "code": "// Next.js App Router — Metadata API\nimport type { Metadata } from 'next';\n\nexport const metadata: Metadata = {\n  title: \"PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici\",\n  description: \"Infrastruttura civic tech open-source per partiti, ONG e istituzioni pilota. Dati reali ITANES 2022 · N=4.696 rispondenti · 147 collegi Camera.\",\n  openGraph: {\n    title: \"PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici\",\n    description: \"Infrastruttura civic tech open-source per partiti, ONG e istituzioni pilota. Dati reali ITANES 2022 · N=4.696 rispondenti · 147 collegi Camera.\",\n    url: \"https://polisim.dev\",\n    images: [\"https://yoursite.com/og-image.jpg\"],\n    type: 'website',\n  },\n};"
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      "title": "Create /sitemap.xml",
      "description": "A sitemap helps AI agents discover all your pages. Most CMS platforms generate one automatically.",
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      "title": "Wrap content in <main> and <article>",
      "description": "Semantic HTML landmarks help AI agents identify the main content of your page.",
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      "title": "Add Content-Signal directives",
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          "language": "txt",
          "filename": "/robots.txt",
          "code": "User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no"
        },
        {
          "id": "nginx",
          "label": "Nginx",
          "language": "nginx",
          "filename": "server block",
          "code": "# Inside your server { } block:\nadd_header Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\" always;"
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          "label": "Apache",
          "language": "apache",
          "filename": ".htaccess",
          "code": "# In .htaccess (or VirtualHost):\nHeader set Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\""
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          "label": "WordPress",
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          "code": "<?php\n// In your theme's functions.php or a small mu-plugin\nadd_action('send_headers', function () {\n    header('Content-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n});\n\n// Optional: also append the directive to the dynamic robots.txt\nadd_filter('robots_txt', function ($output) {\n    return $output . \"\\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\\n\";\n}, 10, 1);"
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        {
          "id": "nextjs",
          "label": "Next.js",
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          "code": "// middleware.ts (Next.js 13+ App Router or Pages Router)\nimport { NextResponse } from 'next/server';\nexport function middleware() {\n  const res = NextResponse.next();\n  res.headers.set(\n    'Content-Signal',\n    'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no'\n  );\n  return res;\n}\nexport const config = { matcher: '/:path*' };"
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          "label": "Cloudflare Workers",
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          "code": "// Cloudflare Worker that proxies your origin and adds the header\nexport default {\n  async fetch(request, env, ctx) {\n    const res = await fetch(request);\n    const newRes = new Response(res.body, res);\n    newRes.headers.set(\n      'Content-Signal',\n      'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no'\n    );\n    return newRes;\n  },\n};"
        },
        {
          "id": "express",
          "label": "Express / Fastify",
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          "code": "// Express\napp.use((req, res, next) => {\n  res.setHeader('Content-Signal', 'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n  next();\n});\n\n// Fastify\nfastify.addHook('onSend', (request, reply, payload, done) => {\n  reply.header('Content-Signal', 'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n  done();\n});"
        }
      ]
    },
    {
      "id": "add_markdown_negotiation",
      "title": "Support Markdown for Agents",
      "description": "Let AI agents request a clean Markdown version of any page via content negotiation, .md alternate URLs, link tags or Link headers.",
      "language": "html",
      "code": "<!-- Mechanism 3: link tag advertising the .md alternate -->\n<link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">",
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        {
          "id": "html",
          "label": "HTML <head>",
          "language": "html",
          "filename": "<head>",
          "code": "<!-- Mechanism 3: link tag advertising the .md alternate -->\n<link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">"
        },
        {
          "id": "express",
          "label": "Express",
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          "code": "// Mechanisms 1 + 4: content negotiation + Link header\napp.get('/page', (req, res) => {\n  res.setHeader('Vary', 'Accept');\n  res.setHeader('Link', '</page.md>; rel=\"alternate\"; type=\"text/markdown\"');\n  if ((req.headers.accept || '').includes('text/markdown')) {\n    res.type('text/markdown; charset=utf-8');\n    return res.send(renderMarkdown('page'));\n  }\n  res.render('page');\n});"
        },
        {
          "id": "fastify",
          "label": "Fastify",
          "language": "javascript",
          "filename": "server.js",
          "code": "// Mechanisms 1 + 4: content negotiation + Link header\nfastify.get('/page', async (req, reply) => {\n  reply.header('Vary', 'Accept');\n  reply.header('Link', '</page.md>; rel=\"alternate\"; type=\"text/markdown\"');\n  if ((req.headers.accept || '').includes('text/markdown')) {\n    return reply.type('text/markdown; charset=utf-8').send(renderMarkdown('page'));\n  }\n  return reply.view('/page.ejs');\n});"
        },
        {
          "id": "nextjs",
          "label": "Next.js",
          "language": "typescript",
          "filename": "app/page/route.ts",
          "code": "// Next.js App Router — Route Handler returning Markdown\nimport { NextRequest } from 'next/server';\nimport { renderMarkdown } from '@/lib/md';\nexport async function GET(req: NextRequest) {\n  const accept = req.headers.get('accept') || '';\n  if (accept.includes('text/markdown')) {\n    return new Response(await renderMarkdown('page'), {\n      headers: {\n        'Content-Type': 'text/markdown; charset=utf-8',\n        'Vary': 'Accept',\n      },\n    });\n  }\n  // Fall through to the page component\n  return new Response(null, { status: 404 });\n}"
        },
        {
          "id": "wordpress",
          "label": "WordPress",
          "language": "php",
          "filename": "functions.php",
          "code": "<?php\n// Mechanism 1: respond to Accept: text/markdown on the same URL\nadd_action('template_redirect', function () {\n    if (!is_singular()) return;\n    $accept = $_SERVER['HTTP_ACCEPT'] ?? '';\n    if (strpos($accept, 'text/markdown') === false) return;\n    header('Content-Type: text/markdown; charset=utf-8');\n    header('Vary: Accept');\n    $post = get_queried_object();\n    echo \"# \" . get_the_title($post) . \"\\n\\n\";\n    echo wp_strip_all_tags(apply_filters('the_content', $post->post_content));\n    exit;\n});"
        },
        {
          "id": "static",
          "label": "Hugo / Jekyll / Astro",
          "language": "txt",
          "filename": "static/page.md",
          "code": "# Mechanism 2: serve .md alongside .html\n# Hugo: place page.md in /static/ — built unchanged\n# Jekyll: drop page.md in /assets/ — copied as-is\n# Astro: src/pages/page.md.ts that exports a GET returning markdown\n\n# Then advertise with mechanism 3 in <head>:\n#   <link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">"
        }
      ]
    }
  ]
}

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