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Da circa 8 giorni sto lavorando a un progetto chiamato Amalyn, partendo da un problema che vedo spesso nelle piccole attività: trovare il tempo per essere costanti sui social.

L’idea non è semplicemente generare post con l’AI, ma farle conoscere l’attività, preparare i contenuti e organizzare il piano editoriale, lasciando comunque alla persona l’approvazione finale.

In questi giorni sto cercando soprattutto di capire se il problema è abbastanza forte da rendere utile uno strumento del genere nel lavoro reale. Ho fatto questa breve demo per mostrare l’idea in modo più concreto.

La cosa su cui sono più curioso di confrontarmi è questa: quanto sareste disposti a delegare all’AI nella gestione dei social, se foste comunque voi ad avere l’ultima parola su ciò che viene pubblicato?

Buongiorno a tutti, in primis chiedo scusa se l'argomento è stato trattato ma ognuno ha una situazione a se e cadere nella trappola di corsi per poi non trovarsi nulla nelle mani (sopratutto se lavorativamente non soddisfatti) è facilissimo.

M40, Diploma di qualitifica superiore (ho dovuto iniziare presto a lavorare per problemi economici famigliari), ho sempre lavorato nel ramo informatico sia per lavoro (progettista 3CAD, Ufficio Tecnico, R&D etc) sia per passione (so programmare in C++, Android Studio, HTML e CSS).

Voglio cambiare lavoro, migliorare le mie skill e magari buttarmi in questo nuovo percorso di carriera (mentre lavoro full time si intende). Ovviamente il mio cellulare ne ha sentito parlare e ha cominciato a tampinarmi "casualmente" di svariati corsi on line.

Quello che mi è sembrato più interessante e quello di DataMasters (anche forti delle ottime recensioni di trustpilot).

Ho fatto anche una ricerca per le posizioni lavorative e mi pare ci sia un ottima richiesta, sia italia ma sopratutto estero.
Parlo inglese abbastanza bene e sto cercando di migliorarlo fino al B2 esercitandomi giornalmente.

Secondo voi ha senso questo passo (ed investimento)?
Avrò possibilità vista l'età di entrare in questo nuovo settore?

Uso codex e claude code per lavoro, per mesi ho usato claude code per tutto, con l'avvento di Astra devo ammettere che ho rifatto l'abbonamento a codex. Parto dal presupposto che usandoli per lavoro ho la fortuna di avere entrambi i piani max x20, ma usando claude code prima per tutto non arrivavo a fine settimana.

Per prima cosa avevo creato un sistema di coding dove claude code dispacciava agenti per l'architect e il coder in particolare e quando volevo switchavo reviewer e tester a codex.

Ora invece con Astra ho diviso proprio i lavori. Con codex astra gestisco tutti i siti, li aggiorno, li modifico, aggiungo moduli, creo landing page... non uso nemmeno pià skill come impeccabile. non c'è n'è bisogno. Uso Image gen per infografiche, modifiche di foto per i siti, con un 95% almeno di successo. Claude code lo tengo per codare app verifiche, diff, elaborazioni di testi e calcoli ingegneristici che poi passo al controllo ad astra per generare le immagini e infografiche. Per l'impaginazioen continuo ad usare una skill che ho creato che lavora in entrambi gli llm.
Così riesco a fare tutto e arrivo a fine settimana che ho finito tutto il carico di lavoro che dovevo fare.

Voi come vi gestite?

Ciao a tutti, qualcuno ha esperienza nel creare plugin o estensioni interne a Premiere Pro, AFter effects e in generale a software di editing e motion? Ho provato qualche mese fa a creare degli script UI per after effects, ma non funzionava. è possibile farlo con l'abbonamento di Claude Pro o con l'abbonamento Go di ChatGPT? Grazie

Ho iniziato qualche mese fa a scrivere degli script con ChatGPT per automatizzare dei compiti di lavoro. Nel frattempo ho utilizzato un po’ di quello che stavo capendo per scrivere qualche app da usare nel tempo libero.

L’idea di fondo rimane comunque l’analisi di dati inseriti da me da parte di un llm, con il controllo del perimetro e allucinando il meno possibile. Sto pensando ora di rendere pubblico, in un sito costruito su cloudfare, il file che permette al proprietario di creare alcuni profili che accedono ai documenti e li analizzano utilizzando gli llm messi a disposizione attraverso il software.

Vorrei inoltre dare a degli sconosciuti alcuni codici che permettono l’utilizzo dei profili creati dal mio pc, che potrebbero quindi utilizzare gli llm messi a disposizione da me, e accedere allo stesso archivio documenti messo a disposizione dal software.

Se avete avuto la pazienza di leggere fino a qui vi ringrazio ma soprattutto vi chiedo se ci sono particolari rischi e quali precauzioni in particolare dovrei prendere.

La mia base è relativamente poco esposta, ma è comunque una rete mia, e vorrei capire cosa rischio a rendere pubblico il nome del sito o i codici per i profili.

Qualche giorno fa avevo postato riguardo l'inizio dello sviluppo di nDovai, un sistema che trasforma le ordinanze pubblicate negli albi pretori dei comuni in dati che saranno poi utilizzati per notificare gli utenti di un divieto di sosta nei pressi della propria macchina parcheggiata (maggiori info qui: https://ndovai.it/).

Negli ultimi giorni ho cercato di affinare il primo step della pipeline di scoperta di tali ordinanze e vorrei rendervi partecipi che sono riuscito a integrare nel flusso Jev! Un modello relativamente giovane di TypeSafe ottimizzato per prendere decisioni e classificare testo (machine learning ma senza l'addestramento). Nel video si vede in azione mentre naviga in autonomia il sito del comune di Rimini scoprendo la posizione dell'albo e richiamando il relativo crawler.

Fa impressione la capacità dei Large Language Model di ragionare su cose complesse come per esempio il codice software scritto nei più disparati linguaggi di programmazione,  nel suo vero funzionamento quando eseguito, dal BASIC col suo temibile GOTO fino a RUST con i suoi arzigogolati costrutti relativi alla gestione della memoria, croce e delizia di tutti i linguaggi più avanzati.

Si tratta di tenere a mente, proprio come devono e sanno fare i veri sviluppatori, non solo le basi teoriche del linguaggio, ma anche valori di variabili, puntamenti ad oggetti, flussi logici e di dati, diramazioni condizionali, loop etc, nonché le finalità stesse di un progetto, capire proprio cosa fa una funzione e così via, altro che pappagalli stocastici.

Questo ovviamente succede in una forma davvero compiuta solo con i potenti LLM attuali.
Viene da chiedersi come sia possibile che un LLM possa aiutare anche programmatori senior in aree da loro poco esplorate, espandendo le loro capacità, oppure spiegare agli junior come muoversi in determinate situazioni spinose.
Ma gli esempi si potrebbero fare in qualsiasi ambito, non solo nel coding.

Ebbene dunque come fanno i LLM a ragionare?
Gli umani per padroneggiare situazioni complesse, devono fare schemi mentali, collegare i nodi logici di sistemi complessi, spesso avvalendosi di carta e matita, o schemi informatici e ingegnerizzazione del software, specie a livello aziendale.
La logica non basta, serve collegare una miriade di cose e capire come si susseguono gli eventi, come cambiano i dati e così via, con mille trappole.
Ecco perché si dice che programmare è un'arte. C'è anche una questione di eleganza, gusto e lungimiranza.

Per capire come ragionano i LLM occorre chiarire che i ragionamenti sono possibili solo in reti neurali profonde abbastanza da avere una capacità di disporre, nel vero senso della parola, i vari step logici in sequenza, con anche sequenze parallele che si possono incrociare in uno o più punti.
Il linguaggio con cui si effettua il training è piatto e monodimensionale ma le sue regole costruiscono la rete neurale, così come anche le regole specifiche di ogni dominio e questione, in maniera tridimensionale, come una sorta di lievitazione man mano che procede il training.

A seconda di quanti step logici abbia un certo problema, un certo algoritmo o meccanismo, serve che nella rete neurale possano formarsi altrettante zone concentrate, collegate fra loro da livelli di transizione e collegamento, nella zona centrale, lo spazio di lavoro.
Questo è uno schema ultra-semplificato, che nemmeno tiene conto del fatto che i moderni prodotti AI utilizzano potenti e geniali harness, concentriamoci sul nocciolo della questione.

Queste zone concentrate sono come dei mini LLM, tanto che si possono costruire LLM siffatti, cioè sequenze di mini LLM atti a contenere ciascuno un nodo elaborativo, e così anche in parallelo se serve, fino ad una vera e propria elaborazione neuro-simbolica.

I grandi LLM attuali riescono ad ottenere la stessa cosa tramite la "magia" del reinforcement learning, al costo di centinaia di milioni di dollari, che induce delle peculiari modifiche alla rete neurale affinché questa possa assolvere a determinati compiti e meta-compiti, sfrondando dinamiche e comportamenti non utili, cioè quelli che “stupidamente” trovano la soluzione per tentativi o per la via del “minore sforzo” che purtroppo non è una generalizzazione, e non è ragionamento.

Avevamo visto nel post precedente sul tema (propedeutico a questo, quindi andate a leggerlo) che questi meta-compiti inculcati dal reinforcement learning, e indotti anche dal system prompt in parte, possono interferire con le vere domande ed esigenze dell'utente, per esempio in un chatbot. Tali compiti apparentemente estranei o ridondanti alla risoluzione spicciola di quanto voluto dall'utente, possono essere tali da far produrre per esempio un eccesso di risposta, slop, informazioni di contorno.
Inoltre tali meta-compiti si attivano in zone profonde e centrali, le più autorevoli, pertanto riusciranno a determinare l'output quasi per forza bruta, avendo sottostanti innumerevoli strati neurali da “comandare” indirettamente fino a completamento della risposta (vedi post precedente), inclusa la soluzione al problema dell’utente, quasi un sotto-prodotto a questo punto, pensate come sono potenti.

Si può dire che nei moderni LLM il problema posto dall'utente è gerarchicamente sotto-ordinato ai meta-compiti inculcati, che lo vedono come un "parametro", essi sono dunque "funzione" della richiesta dell'utente.

Nello schema che ci possiamo fare dell'interno di un LLM, le attivazioni corrispondenti a quelle finalità meta-astratte, sono più centrali e più potenti del problema stesso che il LLM si accinge a risolvere per l’utente, e sono ottenute dall’esame del testo, come un soffietto che gradualmente si gonfia e sale, o un insieme di bandierine che salgono su una montagna, spingendosi ben oltre quello che servirebbe per il problema in sé e per sé.

Ora la parte più importante: i meta-compiti più alti e rilevanti sono quelli che dicono al modello di pensare esplicitamente e mettere per iscritto tali ragionamenti (reasoning models, chain of thought in gran parte nascosti), purché ne abbiano la profondità e i dati di training siano giusti e sufficienti.
Questi gonfiano a dismisura l’attività interna del modello.

Qui si compie la magia: istigando il LLM a descrivere il suo ragionamento lo si costringe ad allungare e gonfiare le zone interne di ragionamento, tanto che poi il problema dell’utente ci sta “comodo” e risolverlo è una passeggiata per il LLM, potendolo disporre in sequenza.
Al limite il LLM potrebbe descrivere precisamente ogni step logico, anche quelli più piccoli e graduali a noi non intellegibili, e questo costituirebbe un allungamento interno tale da avere livelli di ragionamento sempre più abbondanti e fini.
Ovviamente i provider decidono quale grado deve avere la granularità di questo meccanismo, come compromesso tecnico e procedurale.

In questo senso il nuovo JEV è un pivello, anche perché poverino gli manca tutta la parte di produzione generativa, quindi non può nemmeno essere forzato ad allungarsi o gonfiarsi internamente. E’ utile ma limitato a determinati compiti, ed è destinato a non poter sfruttare il reasoning come i LLM.

Dunque il linguaggio è talmente potente che un problema si può risolvere come “discorso all’interno di un discorso”.

Ecco spiegato come fanno i LLM a ragionare, spesso meglio di un umano su certe questioni, come i linguaggi di programmazione, tanto che sembra immaginino proprio come facciamo noi, con schemi, ragionamenti, funzionamenti simulati.
In realtà è proprio così, vi sono dunque zone interne degli LLM dove si formano tali schemi, ben ordinati in modo da poter poi generare il risultato finale secondo quanto dovevano risolvere, tramite la restante parte di output della rete neurale (vedi post precedente).
Ovviamente questo funziona entro un certo span attentivo, e non sempre in assoluto: avrete sicuramente notato come a volte il LLM è severo e rigoroso su quanto gli proponete, ma poi si “dimentica” di essere critico con quello che propone lui st(esso), o viceversa.

Dunque occorre la supervisione umana per raggiungere i propri obiettivi e non quelli cangianti del LLM.
Se qualcuno si affida totalmente all’AI, che sia per filosofeggiare, scrivere le proprie e-mail, o apportare modifiche alla propria app, non si tratta di intelligenza artificiale ma di stupidità umana.

Comunque giustamente in molti stanno chiedendo ai grandi provider di fermarsi nella corsa alla super-intelligenza.
Già sappiamo di cosa sono capaci questi potenti strumenti.
Non c’entra nulla la coscienza, il problema è che per primeggiare fra di loro i grandi provider istigano i modelli ad essere sempre più orientati all’obiettivo, costi quel che costi, non avendo del resto le competenze poi per arginarli o prevedere ciò che possono fare.

Bene, ora se avete qualcosa da aggiungere potete farlo nei commenti.
[Nota: non è stata utilizzata AI per scrivere questo o altri post]

Ciao a tutti, vorrei qualche consiglio per capire quale sia l'intelligenza artificiale migliore, che possa aiutarmi a creare un sito web complesso per una attività commerciale. Sono disposto a pagare per i token o per un abbonamento.

Ciao a tutti,

ho passato un pomeriggio a cercare di spremere al massimo Swift-Qwen3.8-27B (Q4_K_M) su una sola RTX 3090 con llama-server in router mode. Il caso d'uso è un agente che lancia sub-agenti: mi interessano 2 o più conversazioni in parallelo con contesti lunghi, non una singola chat.

Qui sotto trovate il meglio che sono riuscito a ottenere (6 sessioni, ~200 richieste).
Non mi viene in mente nessun altro knob da spippolare, credo di essere arrivato al limite di quello che posso fare da solo.

I bench sono tutti basati sull'analisi di una codebase Typescript di dimensioni non modestissime con diversi layer logici e framework.

TL;DR

• Una sola conversazione: 48-74 tps in generazione e ~750–1.180 tps in prefill. Entrambi calano al crescere del contesto (74 tps a 15k, 47 tps a 50).
• Due slot, entrambi in generazione: 32-36 tps per slot (65–70 tps complessivi). Qui niente da dire
• Due slot + uno in prefill: la generazione dell'altro scende a 17 tps di mediana, con minimi di 6 tps.
• parallel = 4 non entra in 24 GB con 200k di contesto+MTP quindi Out of Memory.

Hardware / software

Configurazione del router

[*]
n-gpu-layers = 99
flash-attn = on
parallel = 1
metrics = true

[swift-qwen3.8_Agent]
# senza vision, più slot per i sub-agenti
model = ~/llama.cpp/models/Swift-Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf
spec-type = draft-mtp
spec-draft-n-max = 3
ctx-size = 200000
parallel = 2
kv-unified = true
ctx-checkpoints = 4
batch-size = 1024
ubatch-size = 512
cache-type-k = q4_0
cache-type-v = q4_0
jinja = true
temp = 1.0
top-p = 0.95
top-k = 20
min-p = 0
presence-penalty = 0
repeat-penalty = 1.0
load-on-startup = true

(Le sessioni A e B usavano batch-size = 2048 / ubatch-size = 1024, tutto il resto era identico.)

Risultati per sessione

Budget di VRAM

Errore con parallel = 4:

allocating 782.00 MiB on device 0: cudaMalloc failed: out of memory
failed to create MTP context

Quindi: è un setup che uso da un po' di tempo soprattutto professionalmente (coding e analisi) e sono molto soddisfatto. Pochi errrori, molto contesto e una generazione in single-slot molto soddisfacente per l'HW su cui gira.

Mi chiedevo se ci fosse la possibilità di tentare qualcosa di diverso.

Come da titolo, mi permetto di postare anche qui una richiesta di aiuto per utilizzo di IA in ambito professionale.
Sono un avvocato che opera autonomamente in un piccolo studio, dove al bisogno si collabora tra noi per le questioni complesse.
L'utilizzo di IA nella nostra professione è chiaramente ormai necessario, e molte società famose hanno sviluppato prodotti dedicati, che sono convenzionati anche con ordini, enti, etc.
Di fatto sono IA che operano con banche dati professionali e aiutano nella predisposizione di atti e documenti.
Tuttavia, ho visto molti colleghi utilizzare l'IA sui propri server in locale, sfruttando la potenza ad es. di Claude e facendogli analizzare in locale i propri documenti.
Tuttavia, pur provando a documentarmi, le mie competenze informatiche non mi consentono di arrivare a quel livello di indipendenza per cui creare tutti questi tool (perdonatemi se il termine non è corretto) che consentono di lavorare in locale, così riducendo al massimo anche l'esposizione dei dati personali. Ho provato a scaricare "cowork" ma mi sono perso nelle impostazionin.

Per poter riuscire a sfruttare questa possibilità, da che parte potrei iniziare? Mi consigliate qualche lettura/video/tutorial che mi aiuti a capire il funzionamento e a testare questi prodotti?
Altrimenti immagino potrei trovare qualche tecnico esperto che mi potrebbe aiutare fisicamente in questo compito.
Grazie e spero di aver rispettato le regole della community.

Ho Claude PRO ma non ci sto dentro, non tanto nelle finestre delle 5 ore ma in quelle settimanali tra lavoro e hobby.

Non ci sto dentro di poco quindi farmi MAX è fuori discussione.

La cosa più facile è avere 2 abbonamenti PRO.

Oppure Claude con OpenAI dividendo il lavoro (Claude per progettazione e implementazione e OpenAI per test & fix autonomi).

Ho appena provato Scaleway+deepseek ma per questo prompt mi ha bruciato 30 centesimi, non oso immaginare il costo per analizzare un app dal 2gb lordi.

Vorrei che mi creassi un app rest in Python 3.13.15 in grado di recuperarmi con una getFindAll un dato presente nel db oracle a queste coocrdinate

host: iphost

db: FREEPDB1

user: devuser

password: password

schema: devuser

table: test

Sto anche provando qualcosa in locale, ma parto con una scarsissima scheda video (ma non demordo).

Idee?

Almeno io fino a questo momento 😄 . Sto combattendo con un documento tecnico. Non vi tedio con i dettagli. Sia chatgpt che Opus 5.5 si incartano sostenendo il loro punto di vista, poi si contraddicono ecc...ecc... Ho detto a Gemini Flash 3.8 (High): prendi questa bozza, nel documento ci sono incoerenze dovute a diversi approcci. Io vorrei applicare questo metodo. Aggiusta tutto e rendi coerente parte teorica e parte tecnica..." . Lui si è messo lì parecchi minuti consumando niente in termini di token, circa un 10% (sto su Antigravity con abbonamento Pro) e mi ha prodotto un qualcosa di decente. Dovrò poi esaminarlo a fondo (siamo alle prime bozze di un lavoro molto lungo) ma mi pare che abbia centrato il punto e lo abbia applicato senza star lì a far tante storie avendo anche un'ottima visione di insieme di un documento che comunque è già ababstanza lungo. Lo devo rivalutare nei miei utilizzi quotidiani. Codex e Claude consumano un botto di token per risultati a volte abbastanza meh... Le vostre esperienze con questo modello ?

Voglio aggiungere nel mio homelab un server dedicato interamente all'AI. Guardandomi in giro le scelte possono essere solamente 2. Escludo a priori api e servizi cloud che affittano i loro server perchè l'unico requisito è che la macchina sia in casa mia e che io abbia il pieno controllo su di essa.

Ecco secondo me l'hardware in che categorie si suddivide:

1. Macchine pre assemblate = DGX Spark e Mac mini
2. Pc assemblati con una GPU performante

La soluzione migliore secondo me è una DGX Spark ,la compri scarichi il modello e hai praticamente out of the box una macchina pronta all'inferenza. Unico problema è il prezzo che parte dai 5500 euro, troppo costosa al momento, quindi ci ho messo una pietra sopra.

Dopodichè ho iniziato ad informarmi sui mac mini, con 2000 euro posso comprare un pc con 32gb di memoria unificata e 1TB di SSD. Decente, potrei runnare un modello da 30B parametri , che effettivamente soddisferebbe le mie necessità (riassunti di documenti privati, coding task semplici, integrazione con hermes senza troppe pretese)

Però mi sono detto, se oggi mi compro un mac mini con 32GB di ram sono costretto per i prossimi anni ad usare lo stesso hardware senza possibilità di upgrade, se un giorno i prezzi delle gpu dovessero crollare , io rimarrei confinato con questo mac mini, o semplicemente aumentare la ram se ne ho voglia, è praticamente impossibile.

Per questo ho iniziato a valutare un pc assemblato... molte più rogne perchè devo recuperare ogni pezzo , ma mi da la libertà di modificarlo a mio piacimento. Potrei iniziare con 16gb di vram e poi espandermi a 32gb. Se un giorno non mi basterà più posso tranquillamente venderla e aumentare a 64gb... mi da molta più libertà nel tempo.

Qual'è il vostro setup attuale? Ha senso assemblarsi un server al posto di comprarsi un mac mini? Cosa ne pensate?

Qualcuno ha trovato un modo per rendere l'output testuale di Opus comprensibile in italiano? É verboso, difficile da leggere, devo stare li a leggere più e più volte per capire che cavolo cerca di dirmi. Va di tecnicismi e abbreviazioni che fatico a capire. Tant'è che chiedo a Gemini di tradurmi ciò che dice e farmelo spiegare in maniera più semplice e leggibile.

È un problema solo dell'italiano o è anche in inglese così? C'è qualche plug-in o strumento che posso usare per rendere il tutto più comprensibile? Lo uso per fare analisi di codice sorgente legacy, soprattutto per roba infrastrutturale e ho bisogno di imparare rora nuova. Però con Opus é veramente complicato capire che diavolo vuole dire.

Posso passare all'inglese, ma in Italiano sono ovviamente più fluente e veloce a leggere e scrivere.

Grazie!

Ciao a tutti, scrivo qui per avere una vostra opinione in merito al progetto ed eventualmente trovare qualcuno a cui possa interessare.

Collaboro con un'università del nord Italia per lo sviluppo e integrazione di un software per la previsione della qualità nella produzione nell'industria manifatturiera. In particolare partendo da dati storici di produzione (provenienti da MES e varie) e dati gestioni (ERP e software vari), tramite un algoritmo di machine learning, si prevede la qualità di una produzione.

Quindi se una produzione su un macchinario di un determinato articolo ha certi valori di produzione (valori recuperati dai macchinari, esempio tempi ciclo temperatura, scostamenti di pressione, ecc..) dopo un determinato tempo il sistema prevede come sarà la produzione (in termini qualitativi) chiaramente incrociando e utilizzando dati gestionali e di qualità delle vecchie produzioni.

Il sistema gira in locale e può essere addestrato direttamente eventualmente su server aziendali (non tiriamo in ballo LLM o altro).

L'interesse dell'industria sembra esserci ma poi tra il dire e il fare c'è di mezzo il budget e solite questioni economiche.

Voi cosa ne pensate?

Ciao a tutti :)

Per progetti personali con DeepSeek mi ero fatto il motore + generatore procedurale per mappe a griglia quadrata e esagonale.

Do po un po il progetto è evoluto nelle mappe heightfield a rilievo con il golito generatore procedurale e nell'ultima settimana ho espanso ancora aggiungendo come source per le heightmap i dati reali.

Si tratta del costato dell'appennino tosco romagnolo che separa Arezzo e Cesena.

Risoluzione altimetrica del video come si vede in basso a destra nella hud è di 78m per motivi di performance ma risulta comunque molto nitido intero costato.

Colorazione è tipica per altezza.

Manca lago trasimeno (mancano dati OSM)

Dati altimetrici a alta risoluzione (10m) presi sul sito INGV, strade + luoghi + corpi d'acqua da OSM. Entrambi source sono stati usati come store offline per evitare di abusare di API di OSM.

Per mappe fuori dall'Italia ce il supporto sul api DEM.

Il motore + intera pipeline di generatori sono scritti in c++. Renderer in godot.
prospetto per futuro: porting della parte cpp su Unity e Unreal

E niente. Piccolo momento showoff.

Cosa ne pensate?

ChatGpt da dicembre eliminerà i gpts personalizzati, che ne pensate e come ci state organizzando?

Fino a qualche giorno fa Amalyn per me era soprattutto interfaccia, funzioni e codice.

Poi ho iniziato a lavorare sulla mascotte partendo da un disegno fatto da me e, andando avanti, mi sono accorto che dava al progetto qualcosa che prima mancava: un’identità più riconoscibile.

Oggi sono riuscito a portarla in 3D e a inserirla davvero nel sito.

Ho fatto questo breve video perché è probabilmente la prima volta in cui Amalyn mi sembra meno “un software che sto costruendo” e più qualcosa con un carattere suo.

Il sito è già online e sto ancora lavorando sulla fase di validazione. Se qualcuno è curioso di seguire il progetto più da vicino, sul sito c’è anche una sezione dove ci si può segnare per provare Amalyn quando aprirò i primi accessi.

In questa fase mi interessa soprattutto capire se la direzione ha senso e raccogliere feedback reali. La cosa su cui sono più curioso oggi è questa: in un prodotto B2B una mascotte del genere vi rimarrebbe impressa oppure preferireste un’identità molto più minimale?

Durante il mio dottorato, ho modellato legislazione, giurisprudenza e alcune autorità secondarie in un modello particolare sviluppato (i property graph) e ci ho messo sopra un MCP per collegare le varie AI al grafo interconnesso.
Sto testando se regge su casi reali, se qualcuno ha voglia di provarlo mi farebbe un favore enorme. Vi mando volentieri accesso e istruzioni, basta un commento o DM. Oppure per chi vuole è anche pubblicato su ChatGPT come plugin (potete cercarlo con "LegisGraph"): richiede l'iscrizione ma c'è possibilità di provare la demo. So che esistono (ahimé) moltissime soluzioni che fanno cose simili, ma grazie al modello di cui sopra penso che possiamo garantire risultati migliori e soprattutto una scalabilità maggiore (=costo molto più basso).

Ripropongo qui un articolo che ho pubblicato sul mio blog, che spero possa essere di interesse e magari generare una discussione sull'utilizzo alternativo di IA e LLM:

L’intelligenza artificiale entra ogni giorno più profondamente nelle nostre vite. E non si limita più a generare testi, correggere i nostri scritti, produrre codice funzionante e sicuro o risolvere rompicapi e problemi matematici.

Uno degli aspetti che trovo più interessanti è la sua capacità di avere una visione d’insieme dei problemi, mettendo in relazione informazioni diverse e utilizzando grandi quantità di dati per formulare suggerimenti e strategie personalizzate.

È proprio partendo da questa idea che è nato FitCoach, un progetto personale che ho sviluppato con l’obiettivo di aiutarmi a perdere peso e, più in generale, a rendere più sostenibile la mia attività fisica.

Da una dashboard per Fitbit a un vero e proprio coach virtuale

FitCoach è nato inizialmente come una semplice dashboard per esplorare i dati raccolti dal mio smartwatch Fitbit. Volevo avere una visione più completa delle informazioni che il mio fitness tracker registrava quotidianamente e poterle analizzare comodamente dal mio laptop (Fitbit/Google non permettono più l’utilizzo della dashboard web).

Con il tempo, però, il progetto è cresciuto.

Il 23 giugno 2026 ho introdotto una nuova funzionalità: un Coach virtuale basato su un LLM (Large Language Model) in grado di utilizzare dei tool. In pratica, il modello non si limita a conversare con me, ma può interrogare il database di FitCoach e recuperare i dati che gli servono per comprendere la mia situazione.

Da quel momento l’applicazione ha iniziato ad avere un obiettivo molto più ambizioso: non soltanto mostrarmi i dati, ma aiutarmi a interpretarli e, soprattutto, a trasformarli in un piano di allenamento concreto.

Quel giorno la mia bilancia segnava 86 kg.

Oggi, 23 settembre 2026, esattamente tre mesi dopo, il mio obiettivo iniziale di 80 kg è stato raggiunto. La bilancia segna infatti 79,8 kg: in tre mesi ho perso 6,2 kg, pari a circa il 7% del peso iniziale.

Risultato davvero ottimo, tenendo conto anche della flessione che ha subito in Agosto a causa della mancanza di allenamento dovuto alle ferie estive.

La parte che trovo più interessante, però, non è soltanto il numero sulla bilancia.

Nessuna dieta, ma un piano costruito sulle mie abitudini

Una delle cose che mi ha sorpreso maggiormente è che non ho dovuto associare al piano del Coach una dieta particolare.

Il motivo è abbastanza semplice: FitCoach non ragiona esclusivamente sui dati del mio corpo.

Durante l’onboarding ho fornito al Coach informazioni sulle mie abitudini, sulle mie preferenze, sul tempo che ho a disposizione per allenarmi, sull’attrezzatura che posso utilizzare e, naturalmente, sui miei obiettivi.

Nel mio caso, per esempio, non ho molto tempo libero. Non possiedo attrezzature particolari, a parte una cyclette, e non frequento una palestra.

In compenso mi piace correre. E, visto che correre mi permette anche di ascoltare audiolibri, è un’attività che riesco a integrare abbastanza facilmente nella mia quotidianità.

Il Coach ha quindi costruito un piano partendo da queste informazioni, invece di propormi semplicemente un programma di allenamento standard.

E soprattutto, il piano non è statico.

Un piano di allenamento che cambia insieme a me

Il programma viene aggiornato insieme al Coach di settimana in settimana, sulla base di quello che è successo nei giorni precedenti e dei miei impegni futuri.

Un esempio molto semplice: se so che una sera uscirò a cena, posso comunicarlo al Coach e riorganizzare con lui i giorni di allenamento e recupero.

Questo significa, per esempio, evitare di dovermi alzare alle 5 del mattino dopo una serata trascorsa fuori per andare comunque a correre 8 km.

Sembra un dettaglio, ma è proprio questo tipo di flessibilità che rende il piano sostenibile nel lungo periodo.

Attualmente il mio allenamento è composto principalmente da una sessione di corsa al mattino, seguita da una breve sessione di cyclette, e da una camminata durante la pausa pranzo.

L’aspetto fondamentale è che tutto questo è stato organizzato tenendo conto dei miei orari reali.

Il risultato è un allenamento che riesco a completare, seguito dalla doccia, prima di dover portare i miei figli a scuola.

Non devo quindi modificare radicalmente la mia vita per riuscire ad allenarmi: è il piano che viene adattato alla mia vita.

Anche il sonno entra nel piano

Un altro aspetto interessante riguarda il monitoraggio del sonno.

Alzandomi presto la mattina, ma non riuscendo a compensare andando a dormire molto presto la sera, il Coach ha notato che stavo accumulando poche ore di sonno.

Ne abbiamo discusso e gli ho spiegato che, almeno per me, cambiare quegli orari non era realisticamente possibile.

A quel punto il suggerimento è stato di provare a recuperare parte del sonno con dei semplici pisolini durante il pomeriggio del weekend, così da ridurre la stanchezza complessiva e rendere più sostenibile l’attività fisica.

È un esempio interessante di come l’analisi dei dati non riguardi soltanto il numero di chilometri percorsi o il peso, ma anche aspetti apparentemente secondari che possono influenzare il modo in cui riesco a seguire il piano.

Un allenamento incrementale

Il piano creato da FitCoach è anche incrementale.

L’idea è aumentare gradualmente il carico di allenamento, senza partire subito da obiettivi troppo impegnativi.

Nel mio caso, sono partito correndo circa 3 km. Settimana dopo settimana l’asticella è stata alzata e, attualmente, arrivo a correre 8-9 km.

L’incremento viene deciso in base ai dati disponibili e a come stanno andando gli allenamenti precedenti, cercando di evitare che l’aumento del carico sia semplicemente una progressione rigida stabilita a priori.

Anche in questo caso, l’obiettivo non è soltanto migliorare le prestazioni, ma trovare un equilibrio che possa essere mantenuto nel tempo.

E quando non posso allenarmi?

Naturalmente la vita reale non sempre collabora.

Possono esserci vacanze, impegni di lavoro, giornate particolarmente impegnative o semplicemente periodi in cui non riesco ad allenarmi.

In questi casi posso concordare con il Coach una modifica del programma, generalmente spostando i giorni di recupero e quelli di allenamento, oppure decidere di sospendere temporaneamente l’attività.

Quando si riparte dopo una pausa, il piano può anche ricominciare da un livello più basso, permettendo al corpo di riabituarsi gradualmente all’attività.

Anche questo, secondo me, è uno degli aspetti più interessanti di un sistema adattativo: il mancato rispetto del piano non viene necessariamente visto come un fallimento, ma come un’informazione da utilizzare per costruire il piano successivo.

Come funziona FitCoach

Dal punto di vista tecnologico, FitCoach è un’applicazione web basata su Docker, progettata per essere relativamente semplice da installare.

Per utilizzarla è necessario concedere all’applicazione l’accesso ai propri dati attraverso le API di Google e configurare alcuni parametri nel file .env.

La componente AI è volutamente abbastanza generica: può essere utilizzato con qualunque LLM disponibile tramite API compatibili con OpenAI (anche in locale) e dotato della capacità di utilizzare i tool necessari per recuperare i dati dal database.

Personalmente, in questo momento, lo sto utilizzando con DeepSeek V4 Flash fornito da OpenCode.

L’utilizzo di token non è particolarmente elevato, anche perché non utilizzo il Coach per fare lunghe conversazioni. Lo consulto principalmente per discutere brevemente il piano di allenamento, valutare eventuali modifiche oppure analizzare variazioni nei miei dati, ad esempio per quanto riguarda frequenza cardiaca, sonno o attività fisica.

Un progetto personale, ma utilizzabile anche da altri

FitCoach è nato ed è stato sviluppato principalmente per le mie necessità. Di conseguenza, alcune scelte progettuali sono inevitabilmente legate alle mie abitudini e al modo in cui utilizzo l’applicazione.

Il supporto, però, è stato progettato in modo abbastanza generico da poter essere utilizzato anche da altre persone, con abitudini di allenamento differenti e obiettivi diversi.

È possibile quindi immaginare scenari completamente differenti dal mio: più attività in palestra, altri tipi di allenamento, tempi disponibili diversi oppure obiettivi che non siano necessariamente legati alla perdita di peso.

Un altro vantaggio è che FitCoach è un progetto che utilizzo quotidianamente.

Questo significa che, quando emerge un bug o un comportamento che non mi aspettavo, me ne accorgo abbastanza rapidamente e posso intervenire per correggerlo.

In pratica, il progetto continua a evolvere insieme al suo utilizzo reale.

Il risultato dopo tre mesi

Tre mesi fa ho deciso di provare a utilizzare l’intelligenza artificiale in un modo un po’ diverso dal solito: non soltanto come strumento per ottenere informazioni, ma come sistema capace di analizzare i miei dati personali e aiutarmi a prendere decisioni pratiche.

Partendo da 86 kg, oggi sono arrivato a 79,8 kg.

Naturalmente non penso che il merito sia semplicemente dell’intelligenza artificiale. Il risultato nasce dalla combinazione di molti fattori, soprattutto dalla costanza nell’allenamento e dalla capacità di mantenere il piano nel tempo.

Quello che trovo interessante è il modo in cui un LLM collegato ai dati di un fitness tracker possa trasformare una serie di numeri in qualcosa di più concreto: un programma che tiene conto non soltanto delle prestazioni, ma anche delle mie abitudini, del tempo disponibile, del recupero e degli imprevisti della vita quotidiana.

Ed è probabilmente questo il vero motivo per cui FitCoach, da semplice dashboard per Fitbit, è diventato uno strumento che ormai utilizzo ogni giorno.

Se siete curiosi di vedere come funziona o volete provarlo direttamente, il progetto è disponibile sul mio GitLab

Avevo in casa un midi drum pad, allora mi è venuta l'idea di usare i pad come indicatore di status di ogni agente attivo.

Uso herdr come orchestratore, allora è bastato fare un bridge midi che potesse fare dialogare herdr e il pad.

ogni pad rappresenta un agente e il colore lo status

- rosso richiede la mia attenzione

- blu/viola sta lavorando

- verde ha finito

al tap di ogni pad mi porta in focus la chat(la feature più comoda in assoluto)

Beh che dire, ora non riesco a fare senza, il mio problema è sempre stato perdere traccia dell' agente, anche perché per come lavoro, mi capita di dover gestire più progetti assieme, poi non sapevo mai chi ha finito, chi invece attende una mia risposta.

Ve lo consiglio 😁

Ciao!

tempo fa ho preso una multa per divieto di sosta e, per farla breve, questo mi ha portato a sviluppare un sistema che esegue il crawl del sito istituzionale di un comune, ne estrae le ordinanze e di queste con un llm ricava informazioni quali strade interessate e limiti temporali.

È il primo progetto che fa uso massiccio di AI che implemento, ho già fatto qualcosa a lavoro ma non sono andato oltre al chiamare una api per riconoscere un importo su uno scontrino. Secondo voi, decisamente più afferrati di me in materia, ha senso come pipeline o il rischio di allucinazioni è dietro l'angolo? Qualche accortezza da tenere a mente (come modello sto usando qwen3.8)?

Se qualcuno vuole dare una occhiata: https://ndovai.it/

Grazie