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Discreto

su 100

Risparmio di token

Token HTML 12.028
Token Markdown 2276
Risparmio 81%

Dettaglio del punteggio

Accessibilità 88/100
Scopribilità IA 45/100
Dati Strutturati 93/100
HTML Semantico 61/100
Efficienza dei contenuti 84/100

Protocolli emergenti

0 di 6 rilevati

Endpoint well-known cercati dagli agenti IA. Rilevato significa che un agente può scoprire e connettersi automaticamente al tuo servizio.

  • 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

Non resta fermo da solo. Il monitoraggio non esiste ancora: iscriviti e ti avvisiamo quando c'è.

Sei nella lista! Ti avviseremo quando sarà disponibile.

Cosa abbiamo misurato No Markdown for Agents support detected

Il tuo sito non supporta Markdown for Agents. Questo standard Cloudflare permette agli agenti IA di richiedere contenuti in formato markdown, riducendo l'uso dei token di ~80%.

Come implementare

Implementa uno o più: (1) Rispondere a Accept: text/markdown con contenuto markdown. (2) Servire URL .md (es: /pagina.md). (3) Aggiungere tag <link rel="alternate" type="text/markdown">. (4) Aggiungere header HTTP Link per la scoperta markdown.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato Missing <article> and <main> elements

La tua pagina non utilizza elementi <article> o <main>. Questi contenitori semantici aiutano gli agenti IA a identificare l'area del contenuto principale e ignorare navigazione, barre laterali e piè di pagina.

Come implementare

Aggiungi un elemento <main> attorno al contenuto principale della tua pagina e usa <article> per blocchi di contenuto autonomi come post del blog o descrizioni di prodotti.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato No sitemap found

Nessuna sitemap trovata. Una sitemap aiuta gli agenti IA a scoprire tutte le pagine del tuo sito.

Come implementare

Crea un /sitemap.xml che elenchi tutte le tue pagine pubbliche. La maggior parte delle piattaforme CMS può generarla automaticamente.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato No llms.txt found

Il tuo sito non ha un file llms.txt. Questo è lo standard emergente per aiutare gli agenti IA a comprendere la struttura del tuo sito.

Come implementare

Crea un file /llms.txt seguendo la specifica llmstxt.org. Includi una descrizione del sito e link alle tue pagine principali.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)

Nessuna direttiva Content-Signal trovata. Queste indicano agli agenti IA come possono usare i tuoi contenuti (indicizzazione, input IA, dati di addestramento). La posizione consigliata è robots.txt.

Come implementare

Aggiungi Content-Signal al tuo robots.txt: User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no. Puoi anche aggiungerlo come header HTTP nelle risposte markdown.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

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

La tua pagina si basa molto sugli elementi <div>. Elementi semantici come <section>, <nav>, <header>, <footer> e <aside> forniscono una struttura significativa per gli agenti IA.

Come implementare

Sostituisci i contenitori <div> generici con elementi semantici appropriati. Usa <section> per gruppi tematici, <nav> per la navigazione, <header>/<footer> per intestazioni e piè di pagina.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato 2/3 OG tags present

Tag Open Graph mancanti o incompleti. I tag OG aiutano gli agenti IA (e le piattaforme social) a comprendere titolo, descrizione e immagine della tua pagina.

Come implementare

Aggiungi i meta tag og:title, og:description e og:image nel <head> della tua pagina.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione

Cosa abbiamo misurato 17/239 elements with inline styles (7.1%)

Molti elementi hanno attributi di stile inline. Questi aggiungono rumore per gli agenti IA che estraggono contenuti.

Come implementare

Sposta tutti gli stili inline in classi CSS nel tuo foglio di stile. Usa framework CSS utility come Tailwind se hai bisogno di molti stili unici.

Incollalo in un agente di codice per applicare la correzione
Token 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

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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)

Il llms.txt completo richiede un'analisi dell'intero dominio (prossimamente)

Carica questo file come https://polisim.dev/llms.txt nella radice del tuo dominio. Agenti IA come ChatGPT, Claude e Perplexity controllano questo file per comprendere la struttura del tuo sito.

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All major AI search bots allowed

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

No sitemap found

Ha file robots.txt (100/100)

robots.txt exists

Ha file llms.txt (0/100)

No llms.txt found

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

Dati Strutturati

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

JSON-LD found: SoftwareApplication, FAQPage

Ha tag Open Graph (67/100)

2/3 OG tags present

Ha meta descrizione (100/100)

Meta description: 241 chars

Ha URL canonico (100/100)

Canonical URL present

Ha attributo lang (100/100)

lang="it"

HTML Semantico

Gerarchia di intestazioni corretta (100/100)

Clean heading hierarchy

Utilizza elemento article o main (0/100)

Missing <article> and <main> elements

Utilizza elementi HTML semantici (32/100)

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

Testi alt delle immagini significativi (100/100)

No images found

Bassa profondità di annidamento div (100/100)

Avg div depth: 1.3, max: 2

Efficienza dei contenuti

Buon rapporto di riduzione token (100/100)

81% token reduction (HTML→Markdown)

Buon rapporto contenuto-rumore (80/100)

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

Peso della pagina ragionevole (100/100)

HTML size: 37KB

Stili inline minimi (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. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.\n\n147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza\n\n03\n\nMessage Optimizer\n\nGenera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.\n\nEntman 1993 · ITANES · Claude Sonnet\n\n---\n\nSviluppo · Roadmap pubblica\n\n## Cosa c'è ora. Cosa arriva.\n\nPoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.\n\n✓ Live\n\nSwing model + segmenti ITANES\n\nSimulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. 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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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      "title": "Create /llms.txt",
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      "code": "# 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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          "code": "<?php\n// Quick Open Graph tags without a plugin (skip if Yoast / Rank Math is active)\nadd_action('wp_head', function () {\n    if (!is_singular()) return;\n    $post = get_queried_object();\n    $title = get_the_title($post);\n    $desc  = get_the_excerpt($post) ?: wp_trim_words(strip_tags($post->post_content), 30);\n    $image = get_the_post_thumbnail_url($post, 'large') ?: 'https://yoursite.com/og-image.jpg';\n    $url   = get_permalink($post);\n    printf('<meta property=\"og:title\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_attr($title));\n    printf('<meta property=\"og:description\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_attr($desc));\n    printf('<meta property=\"og:image\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_url($image));\n    printf('<meta property=\"og:url\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_url($url));\n    echo '<meta property=\"og:type\" content=\"article\">' . \"\\n\";\n}, 5);"
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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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      "code": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<urlset xmlns=\"http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9\">\n  <url>\n    <loc>https://polisim.dev</loc>\n    <lastmod>2026-07-18</lastmod>\n  </url>\n</urlset>",
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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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    {
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      "title": "Add Content-Signal directives",
      "description": "Content-Signal tells AI agents how they may use your content. The canonical location is robots.txt, but you can also expose it as an HTTP header from any stack.",
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      "code": "User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no",
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          "label": "robots.txt",
          "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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        {
          "id": "wordpress",
          "label": "WordPress",
          "language": "php",
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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",
          "language": "typescript",
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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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        {
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          "label": "Cloudflare Workers",
          "language": "javascript",
          "filename": "worker.js",
          "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",
          "language": "javascript",
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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\">",
      "filename": "<head>",
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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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