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https://polisim.dev

Measured 3 days ago

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AI-Ready Score

Fair

out of 100

Token Savings

HTML tokens 12.028
Markdown tokens 2276
Savings 81%

Score Breakdown

Accessibility 88/100
AI Discoverability 45/100
Structured Data 93/100
Semantic HTML 61/100
Content Efficiency 84/100

Emerging protocols

0 of 6 detected

Well-known endpoints AI agents look for. Detected here means an agent can discover and connect to your service automatically.

  • 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

Doesn't stay fixed by itself. Monitoring isn't built yet — join the list and we'll tell you when it is.

You're on the list! We'll notify you when it launches.

What we measured No Markdown for Agents support detected

Your site doesn't support Markdown for Agents. This Cloudflare standard lets AI agents request content in markdown format, reducing token usage by ~80%.

How to implement

Implement one or more: (1) Respond to Accept: text/markdown with markdown content. (2) Serve .md URLs (e.g., /page.md). (3) Add <link rel="alternate" type="text/markdown"> tags. (4) Add Link HTTP headers for markdown discovery.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured Missing <article> and <main> elements

Your page doesn't use <article> or <main> elements. These semantic containers help AI agents identify the primary content area and ignore navigation, sidebars, and footers.

How to implement

Add a <main> element around your page's primary content, and use <article> for self-contained content blocks like blog posts or product descriptions.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured No sitemap found

No sitemap found. A sitemap helps AI agents discover all pages on your site.

How to implement

Create a /sitemap.xml listing all your public pages. Most CMS platforms can generate this automatically.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured No llms.txt found

Your site doesn't have an llms.txt file. This is the emerging standard for helping AI agents understand your site structure.

How to implement

Create an /llms.txt file following the llmstxt.org specification. Include a site description and links to your key pages.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)

No Content-Signal directives found. These tell AI agents how they may use your content (search indexing, AI input, training data). The recommended location is robots.txt.

How to implement

Add Content-Signal to your robots.txt: User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no. You can also add it as an HTTP header on markdown responses.

Paste into a coding agent to make the fix

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

Your page relies heavily on <div> elements. Semantic elements like <section>, <nav>, <header>, <footer>, and <aside> provide meaningful structure for AI agents.

How to implement

Replace generic <div> containers with appropriate semantic elements. Use <section> for thematic groups, <nav> for navigation, <header>/<footer> for page/section headers and footers.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured 2/3 OG tags present

Missing or incomplete Open Graph tags. OG tags help AI agents (and social platforms) understand your page title, description, and image.

How to implement

Add og:title, og:description, and og:image meta tags to your page's <head>.

Paste into a coding agent to make the fix

What we measured 17/239 elements with inline styles (7.1%)

Many elements have inline style attributes. These add noise for AI agents extracting content.

How to implement

Move all inline styles to CSS classes in your stylesheet. Use utility CSS frameworks like Tailwind if you need many unique styles.

Paste into a coding agent to make the fix
Markdown tokens: 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)

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All major AI search bots allowed

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

No sitemap found

Has robots.txt file (100/100)

robots.txt exists

Has llms.txt file (0/100)

No llms.txt found

Has Content-Signal (robots.txt or HTTP headers) (0/100)
&#10003; robots.txt &#10003; HTTP header &#10007; Policy

Structured Data

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

JSON-LD found: SoftwareApplication, FAQPage

Has Open Graph tags (67/100)

2/3 OG tags present

Has meta description (100/100)

Meta description: 241 chars

Has canonical URL (100/100)

Canonical URL present

Has lang attribute (100/100)

lang="it"

Semantic HTML

Proper heading hierarchy (100/100)

Clean heading hierarchy

Uses article or main element (0/100)

Missing <article> and <main> elements

Uses semantic HTML elements (32/100)

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

Meaningful image alt texts (100/100)

No images found

Low div nesting depth (100/100)

Avg div depth: 1.3, max: 2

Content Efficiency

Good token reduction ratio (100/100)

81% token reduction (HTML→Markdown)

Good content-to-noise ratio (80/100)

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

Reasonable page weight (100/100)

HTML size: 37KB

Minimal inline styles (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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      "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",
      "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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          "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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        {
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          "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",
          "filename": "server.js",
          "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>",
      "stacks": [
        {
          "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",
          "language": "javascript",
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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}"
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        {
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          "label": "WordPress",
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          "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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  ]
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