Vibe coding alla cieca: un gioco bellissimo da vedere e un codice che non scala
Ho lasciato che l'IA costruisse da sola un gioco nel browser: 21 ore, 613 M di token e 240 USD. È bellissimo da vedere. Il codice ha accumulato 20 anti-pattern.
Categoria:
IA
L'IA è cosciente? No: calcola probabilità
I media tornano continuamente alla stessa domanda: se l'IA prova qualcosa, se è cosciente, se ha paura. Qui spiego perché un LLM somiglia più a una previsione del tempo molto complessa che a una mente — e perché sembrare convincente non vuol dire pensare.
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Che cos'è davvero un LLM — e come misurarlo con Artificial Analysis
Usiamo un vocabolario cognitivo per descrivere questi sistemi, e questo crea aspettative che poi si infrangono in produzione. Qui ripasso i concetti di base — LLM, MCP, AGI —, cosa succede davvero dentro un transformer, perché il reasoning non è un nuovo modulo, e le metriche di Artificial Analysis che uso per misurare invece di discutere.
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AI SDLC: una raccolta di buone pratiche per sviluppare con l'IA
Gli AI dev tool sono ottimi per un PoC, ma andare in produzione è un'altra storia. Qui condivido il mio approccio all'AI SDLC e le buone pratiche che applico, basate sulla mia esperienza.
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Agentic Patterns e le molte facce del RAG
Un complemento scritto di zerogap.uk/agents — dove condivido le architetture RAG, gli agentic pattern di orchestrazione e come scegliere quello giusto per il tuo problema.
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Architettura di un agente — Infrastruttura in produzione
Un possibile design per un'infrastruttura di agente di livello produzione su AWS: ECS Fargate, CI/CD con GitLab e valutazione automatizzata, ingestione con Lambda, osservabilità self-hosted con Phoenix, un'unica istanza RDS con pgvector, DR multi-regione in pilot light e un ciclo di miglioramento continuo — con i costi mensili.
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HyperAgent — Cognition Engine: costruire un sistema di IA che pensa come un essere umano
L'HyperAgent Cognition Engine è un'architettura duale di hyper-agent in cui due pipeline cognitive complete — un Solver e un Critic — lavorano insieme, combinando pensiero laterale, ragionamento da esperti di dominio, verifica indipendente e raffinamento iterativo in un unico sistema coerente.
Costruire un sistema di IA sicuro
Una checklist pratica per mettere in sicurezza i sistemi di IA: scegliere tra LLM e logica deterministica (e quando usare MCP), proteggere gli input, sanificare gli output, isolare agenti e strumenti, usare in sicurezza i modelli locali e valutare e osservare in modo continuo.
Sito web completo in Python: frontend e backend con l'IA
Oggi puoi costruire siti moderni solo con Python, sia nel frontend sia nel backend, e integrare l'IA per esperienze avanzate. Ti mostro come farlo in modo sicuro, usando come esempio un generatore di storie per bambini.
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Come configurare un server MCP con Okta e un reverse proxy in Python
Come configurare un server MCP (Model Context Protocol) remoto via Streamable HTTP con autenticazione sicura tramite Okta e DPoP, protetto da un reverse proxy in Python.
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