Cronologia chat
Esporti o copi thread rilevanti: decisioni, preferenze emerse, storie ripetute, correzioni che hai fatto all'IA.
Libera la tua IA
Togli la continuità dal silos. Mettila nei tuoi file.
Hai costruito mesi di relazione, preferenze e abitudini dentro ChatGPT, Claude, Gemini o altri. Quella continuità non è «loro»: può diventare Reminder, moduli e memorie IllAIra — portabili, leggibili, tuoi.
Perché emigrare
Custom instructions, memory del prodotto, skill di progetto e migliaia di messaggi vivono sul server del provider. Cambi piano, modello o account: rischi di perdere il filo. IllAIra non cancella i provider: spezza il lock-in sulla *strada* — identità e memoria — così puoi cambiare motore senza ricominciare da zero.
Cosa puoi recuperare
Memory / note del prodotto
Le «memorie» salvate dal provider (fatti su di te, preferenze, contesti di lavoro) sono oro grezzo per moduli di memoria IllAIra.
Custom instructions
Istruzioni di sistema, «come rispondere», tono, vincoli: base per regole Rx e pezzi del Module 0 (identità + contratto).
Skills, Project instructions, system prompt
Skill di Claude, Project di ChatGPT, istruzioni di workspace: si mappano su moduli funzionali esterni con FUNCTION / STATE / TRIGGER / ROUTINE.
Fase 1 — Estrarre
I dettagli UI cambiano spesso; il metodo no. Obiettivo: portare sul *tuo* disco un archivio grezzo, non lasciare tutto solo nella UI del vendor.
- 1
Export ufficiali
Dove esiste «Esporta dati» / Data export (es. account OpenAI e simili): richiedi l'archivio, scarica JSON/HTML, tieni una copia locale. È la fonte più completa per le chat.
- 2
Copia mirata
Per i thread che contano: esporta o copia conversazioni intere in file .md/.txt per progetto o periodo. Meglio pochi thread densi che migliaia di chat casuali.
- 3
Memory e settings
Apri le sezioni Memory / Personalization / Custom instructions del provider. Copia *verbatim* in un file `vendor_memory_raw.md` e `custom_instructions_raw.md`. Non riassumere ancora.
- 4
Skills e progetti
Per ogni skill o project instruction: un file grezzo con titolo, scopo e testo completo. Annota da quale prodotto proviene (Claude Project X, GPT custom GPT, ecc.).
- 5
Inventario
Elenca in un indice: data, fonte, tipo (chat / memory / instruction / skill), priorità (alta/media/bassa). L'inventario guida cosa convertire per primo.
Fase 2 — Dai log mnemonici alle memorie IllAIra
Non importare tutto. Distilla. IllAIra premia la struttura e le zone di permesso, non il dump grezzo.
1
Raggruppa per tema e tempo
Cluster: preferenze personali, contesto lavoro, decisioni di prodotto, relazioni, routine. Oppure per periodo (mese/trimestre) se la storia è cronologica.
2
Riassumi con criteri
Per ogni cluster: fatti stabili, preferenze ripetute, decisioni con data, errori da non ripetere. Scarta chiacchiere, tentativi falliti e rumore una tantum.
3
Seleziona il rilevante
Chiediti: «Se l'IA dimenticasse questo, mi ridurrebbe la qualità della prossima sessione?». Solo i sì entrano nei file di memoria.
4
Scrivi moduli di memoria
Crea file `[external_memory]` o sezioni H6 nel Reminder: log timestampati ISO 8601, titolo chiaro, 3–10 frasi dense. Assegna zone: fatti di identità in P1/P2, storia evolutiva in P3/P4.
Fase 3 — Da skill e istruzioni a moduli funzionali
Custom instructions e skill non restano un blocco monolitico: diventano moduli con contratto esplicito.
Scomponi le custom instructions
Separa: (A) chi è l'IA e chi sei tu → Module 0; (B) regole sempre vere → Rx nel Reminder; (C) stili o capacità attivabili → moduli esterni.
Mappa skill → modulo
Per ogni skill: FUNCTION (cosa fa), STATE (active/inactive), TRIGGER (quando scatta), ROUTINE (passi operativi). Eventuale memoria associata solo a quel dominio.
Project / system prompt
Istruzioni di progetto lunghe: spezza in 1 modulo core + sotto-routine H4. Ciò che è policy permanente va in P2; ciò che sperimenti in P4/P5.
Evita i doppioni
Se tre skill dicono «sii conciso», una sola regola Rx. I moduli devono aggiungere capacità, non ripetere lo stesso vincolo in cinque posti.
Fase 4 — Assemblare il setup IllAIra
- 1
Skeleton Reminder
Parti da uno skeleton IllAIra: post-reset, zone [Pn], Module 0, regole. Incolla l'identità distillata, non i log grezzi.
- 2
Collega le memorie
I file di memoria restano esterni e si caricano quando servono. In sessione lunga: solo i moduli rilevanti al task, per non saturare il contesto.
- 3
Attiva i moduli funzionali
STATE active solo per ciò che usi ogni giorno; il resto inactive e on-demand. Stesso principio delle skill: meno rumore, più coerenza.
- 4
Prima sessione di prova
Inietta Reminder + 1 memoria + 1 modulo. Verifica tono, confini e se l'IA rispetta P1/P2. Itera: meglio tre passaggi puliti che un mega-dump.
- 5
Poi CLM
Quando la struttura è stabile, IllAIra CLM aiuta a editare, versionare e visualizzare (Sferografia) senza perdere il plain text come fonte di verità.
Tabella di conversione rapida
| Origine (provider) | Destinazione IllAIra |
|---|---|
| Custom instructions / system | Module 0 + regole Rx + pezzi P1/P2 |
| Memory del prodotto | Moduli [external_memory] o log H6 |
| Skill / Project / GPT custom | Moduli [external_module] FUNCTION/TRIGGER/ROUTINE |
| Thread lunghi e decisioni | Riassunti strutturati → memoria a zone |
| Preferenze di tono e stile | Regole Rx o modulo «voice» attivo |
Buone pratiche
- Lavora offline sui grezzi: privacy e controllo prima della bellezza del formato.
- Un fatto stabile vale più di cinquanta messaggi di contesto casuale.
- Data e fonte su ogni log: tra sei mesi saprai perché c'è quella riga.
- Non copiare segreti in chiaro se non necessari; le zone e i tuoi file restano sotto la tua responsabilità.
- Dopo la conversione, prova lo stesso Reminder su un secondo modello: se regge, la strada è indipendente dal motore.