Mistral AI presenta Timestral: l'intelligenza artificiale per le previsioni temporali Mistral AI ha presentato Timestral, una nuova famiglia di modelli AI specializzati nell'analisi e nella previsione delle serie temporali. Disponibile in quattro versioni (da 5 a 209 milioni di parametri), permette di prevedere trend, identificare anomalie e analizzare dati complessi con elevata efficienza, anche su CPU e senza necessità di GPU. Le possibili applicazioni spaziano dalla finanza alla manutenzione predittiva, fino al monitoraggio dei sistemi IT, alla gestione energetica e alla pianificazione delle risorse.

Beacon is an open-source memory layer for AI coding agents that learns from your work across Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, and 20+ other harnesses. It captures full session history, identifies useful workflows, corrections, and debugging patterns, and makes that knowledge reusable by future agents. Built for developers who want agent knowledge to compound across tools instead of disappearing when a session ends. Key Capabilities: Cross-harness history - sessions from Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Cline, and 20+ harnesses in one place Knowledge that compounds - workflows, corrections, debugging patterns, and repo conventions that survive beyond a single session Shared agent memory - reviewed knowledge future agents can retrieve through MCP or Agent Skills Exact session replay - prompts, responses, tools, commands, edits, approvals, MCP activity, and tokens in one trace Local-first portability - durable JSONL, explicit destinations, and no harness lock-in

Un articolo che ho trovato davvero interessante riguardo l'interazione con i modelli odierni

Apache Beam è un framework open source e un modello di programmazione unificato per la creazione di pipeline di elaborazione dati, sia in modalità batch che streaming. Risolve la complessità e la frammentazione dei sistemi di data engineering offrendo un approccio "scrivi una volta, esegui ovunque", compatibile con differenti motori di esecuzione (come Flink, Spark e Dataflow) e linguaggi (Java, Python, Go, SQL). L'utilità pratica consiste nell'eliminazione del vendor lock-in, nella semplificazione dell'architettura dati e nella gestione scalabile di carichi di lavoro enterprise.

OpenWolf è l'infrastruttura di memoria e governance dei token a livello locale che rende gli agenti IA di coding più intelligenti, economici e privi di amnesia tra una sessione e l'altra.

Addio Dockerfile da mantenere a mano! 🚀 Con Cloud Native Buildpacks trasformiamo il codice sorgente in immagini OCI sicure e pronte per il cloud in automatico. Meno boilerplate, più delivery.

GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. · GitHub

GitHub - awesome-selfhosted/awesome-selfhosted: A list of Free Software network services and web applications which can be hosted on your own servers · GitHub

È un multiplexer di terminale, stile tmux, progettato specificamente per gli agenti AI di coding. È davvero molto carino e interessante!Provatelo!

figranium/figranium: Stack blocks visually to build complex browser workflows and execute them via API

mvanhorn/last30days-skill: AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary

Se volete vincere a Mario kart, dovete conoscere la legge di Pareto

Da tenere d’occhio

Chi lo prova?

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PIXELRAG è un innovativo sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che elabora direttamente gli screenshot delle pagine web, superando la perdita di informazioni tipica dei parser HTML-testo. Operando interamente nello spazio dei pixel tramite modelli visivi, migliora significativamente l'accuratezza rispetto ai metodi tradizionali in numerosi benchmark di question answering. Inoltre, questo approccio incrementa l'efficienza permettendo di ridurre i costi dei token fino a tre volte attraverso la compressione delle immagini.

Segnalo questo spunto da CNBC: il CEO di Microsoft si espone sui troppi limiti impostati da Anthropic e sul futuro delle IA proprietarie in azienda. Che ne pensate? 🔗

Alternativa OSS agli agenti che prendono appunti durante le call

A molti di voi ho chiesto consigli su un terminale che rispondesse a determinate esigenze. Vi dico che ho trovato questo che mi sta piacendo molto a livello di organizzazione

Chi da uno sguardo a questo?

JCodesMore/ai-website-cloner-template: Clone any website with one command using AI coding agents

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DietrichGebert/ponytail: Makes your AI agent think like the laziest senior dev in the room. The best code is the code you never wrote.

Agente OSS per il penetration testing

IETF ha draftato un nuovo metodo HTTP: Query

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Un servizio utile a capire se usiamo librerie javascript inutili

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Un dev di Netflix ha open sourcato questo tool per risparmiare token

un altro fw per lo spec driven

AI e codice: fidarsi è bene, verificare è meglio. Un caso studio rapido su React che fa riflettere.

AI-powered code review CLI tool

Hackers duped Meta AI support chatbot to steal celebrity Instagram accounts - Ars Technica

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OpenUsage - AI Limits Tracker for Cursor, Claude Code, Codex and more

Per chi apprezza NotebookLM, qui c'è una variante open

Ciaooo! Vi consiglio un tool che mi torna sempre molto utile quando vado ad occuparmi della UI sia per creare delle palette gradevoli, sia per questioni di accessibilità Questo tool di Adobe: https://color.adobe.com/create/color-contrast-analyzer vi aiuta a capire se state usando il giusto livello di contrasto per varie tipologie d'uso, inoltre aiuta ad analizzare le palette per tipi diversi di daltonismo (e vi suggerisce anche come aggiustare) ma in generale già https://color.adobe.com/ è molto utile se siete indecisi su una palette di colori da creare, vi aiuta a farne una applicando i vari concetti di teoria del colore :D

Ecco un breve riassunto dell'articolo "Understanding Spec-Driven-Development: Kiro, spec-kit, and Tessl" di Birgitta Böckeler: analizza il concetto di Spec-Driven Development e recensisce tre strumenti (Kiro, spec-kit, Tessl), evidenziandone luci e ombre rispetto al vecchio Model-Driven Development.

Hola! Vorrei condividere con voi una piccola skill che sto utilizzando quotidianamente per gli sviluppi. Niente di complesso o troppo articolato, poche semplici regole che stanno migliorando di molto l'output generato dall'agente coder. Si basano sulle guideline individuate da Karphaty.

Lettura super consigliata per oggi: The Map of System Topologies. Una guida visiva e concisa sui vari modi di strutturare i sistemi. Buona lettura! 🚀

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L'articolo "Structured-Prompt-Driven Development" (SPDD) pubblicato sul sito di Martin Fowler descrive un nuovo approccio metodologico allo sviluppo software nell'era dell'intelligenza artificiale generativa. In sintesi L'articolo sostiene che per scalare l'uso dell'IA a livello aziendale non basta scrivere prompt migliori, ma serve un processo disciplinato. Lo SPDD trasforma l'uso dell'IA da un atto creativo individuale a un processo ingegneristico riproducibile, dove il valore dello sviluppatore si sposta dalla scrittura manuale della sintassi alla progettazione rigorosa dell'intento.

OpenAI ha rilasciato un modello per l oscuramento delle informazioni personali nel testo, che gira in locale. Prima di dare dei documenti a un modello cloud, potrebbe essere utile. Soprattutto per chi lavora con dai sensibili

Sul discorso harness development, come linter nel mondo JS/TS consiglio vivamente Biome ma sopratutto Ultracite

Corso accelerato su un po’ di cose da sapere sul system design

Un monito contro l'eccessivo entusiasmo per l'automazione: l'intelligenza artificiale è un potente acceleratore, ma senza un occhio critico umano, rischia di produrre sistemi software fragili e impossibili da gestire nel prossimo futuro.

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Raccomando la lettura di questo articolo. Lo reputo davvero molto interessante e valido. Spiega il concetto dell' Harness Engineering e di come il concetto di software sia "cambiato".

Claude Code Essentials

Vi segnalo anche questo repo, che è utile per trovare codice scritto male o con antipattern tipici dell'AI in progetti JS/TS Creato da qualche giorno quindi sperimentale

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Rilancio con queste appena trovate

Nuova sezione di Patterns.dev con skill pronte all'uso per potenziare le capacità e il contesto del proprio Code Buddy:

Da provare: -> Framework open-source progettato per semplificare l'integrazione di intelligenze artificiali generative (LLM come OpenAI, Google Gemini, ecc.) direttamente all'interno di applicazioni web sviluppate con Angular e React. In sintesi, funge da "ponte" tra i modelli di linguaggio e l'interfaccia utente del tuo sito, permettendo di creare quelle che vengono chiamate Generative User Interfaces (GenUI). Cosa fa concretamente? A differenza delle semplici librerie che effettuano solo chiamate API a ChatGPT, Hashbrown gestisce la complessità dell'interazione AI nel frontend: Gestione dello Stato: Mantiene sincronizzata la conversazione con l'intelligenza artificiale e lo stato dell'applicazione (es. variabili, caricamenti, cronologia). Tool Calling (Function Calling): Permette all'IA di "chiamare" funzioni scritte nel tuo codice Angular o React. Se l'IA decide che deve "aggiungere un prodotto al carrello", può eseguire direttamente la funzione del tuo sito. Generazione di UI Dinamica: Consente all'IA di scegliere e renderizzare componenti dell'interfaccia in base al contesto (es. mostrare un grafico se l'utente chiede un'analisi dati, o un form se deve inserire informazioni). Esecuzione di Codice nel Browser: Può far generare all'IA del codice (es. TypeScript/JS) ed eseguirlo in modo sicuro sul client per manipolare dati in tempo reale. Streaming: Gestisce nativamente le risposte "a comparsa" (streaming) tipiche dei chatbot moderni.

segnalo non l'ho mai usato ma pare stia diventando il miglior modo per estrarre testo da pdf per RAG

Un "Proxy" che dice di far risparmiare dal 60 al 90% dei token mandati all'AI su common dev commands

abbiamo (quasi) tutti accesso a un llm in locale a quanto pare sui mac

Molto interessante

Quello che succede in Claude Code

Interessante lettura per chi usa AI nel coding quotidiano: Encoding Team Standards. L'articolo spiega come codificare la nostra "conoscenza tacita" (standard, pattern, sicurezza) in prompt condivisi e versionati. L'obiettivo? Far sì che l'IA produca codice che sembri scritto da noi, riducendo le frizioni nelle Pull Request. 🛠️

con Claude Code e simili e con un opportuna configurazione, si sono trovate vulnerabilita' vecchie di 23 anni nel kernel di Linux e non solo. Speriamo che in breve tempo vengano creati Agenti e workflow lato difensivo/Blue-Team perche' altrimenti vedremo un attacco informatico dietro l'altro.

Attenzione ad Axios

Nuovo learning path?

Developer’s Guide to AI Agent Protocols

Feature interessante nell'ultima versione di vs-code per il debug del frontend. Hanno integrato anche la possibilità di mandare direttamente lo screenshot del componente html selezionato o i log della console del browser alla chat con l'ai

Pare sia la Guida Galattica degli agentic pattern

Un approccio alla creazione di documentazione tecnica

ll buon caro Matteo Collina inoltre ha creato un set di skill AI utili a chi lavora nel mondo node e una di queste è proprio una skill di documentazione basata su questo framework

Per chi non le conoscesse, ecco le Google Style Guides. Sono un ottimo punto di riferimento quando abbiamo dubbi su naming convention, formattazione o best practices nei vari linguaggi. Vale la pena tenerle tra i preferiti!

Segnalo questo articolo interessante di MIT Technology Review sulla nuova avventura di Yann LeCun: AMI Labs. Un focus importante su come l'AI stia evolvendo verso sistemi capaci di comprendere il mondo fisico. Lettura consigliata!

SonarSource ha rilasciato una classifica basata sulla "personalità" del codice dei vari LLM. Considera bug, vulnerabilità e leggibilità. Se state decidendo quale assistente AI usare per il refactoring o lo sviluppo, i dati qui sono molto interessanti!

Articolo molto denso (e necessario) di Birgitta Böckeler su martinfowler.com. Analizza i diversi modelli di interazione tra umani e AI: dai task delegati alla supervisione costante. Fondamentale per chiunque stia iniziando a integrare agenti nei propri processi.

Non chiedete mai all’AI di pulire la cache

Nuovo standard per la chiamata dei tool tramite LLM

Il papà di Kafka abbandona Kafka:

Condivido un interessante articolo dal blog di engineering di Spotify riguardante i loro test con il framework Hanko. Spotify ha sviluppato dei workflow che consentono di passare dallo sviluppo del codice in Slack a versioni di test pronte per l'uso.

Condivido questa libreria dei componenti UI già pronti costruiti sopra Radix UI e Tailwind, ma Open Code, pensata per essere sfruttata con le AI, dato che al interno c'è il codice di tutti i componenti (che possono essere importanti a uno a uno in base alle necessità) che l'AI può leggere facilmente.

LLM eseguiti in locale tramite WebGPU. Ci sono anche i modelli Coder di Qwen

Date una occhiata!

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Ho trovato un browser open source interessante basato su Firefox, lo consiglio particolarmente a chi piace(va) Arc 👀

Lettura da pochi minuti, molto consigliata!