AI Coding

Temporal è un motore di workflow open-source di livello enterprise che consente agli sviluppatori di creare applicazioni di workflow durevoli, scalabili e tolleranti ai guasti utilizzando linguaggi di programmazione familiari come Go.

L’ecosistema Python di questo mese è dominato da Claude Skills e dagli strumenti per agenti AI. Questa panoramica analizza i repository Python più in tendenza su GitHub.

L’ecosistema Rust sta esploso con progetti innovativi, in particolare negli strumenti per la codifica AI e nelle applicazioni per terminale. Questo riepilogo analizza i repository Rust più popolari su GitHub di questo mese.

L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.

L' NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) è ora disponibile in Australia nei principali rivenditori di PC con scorte locali. Se segui le prezzi e disponibilità globali del DGX Spark, sarà interessante sapere che i prezzi in Australia variano da 6.249 a 7.999 AUD a seconda della configurazione di archiviazione e del rivenditore.

L’ottimizzazione dei token è l’abilità fondamentale che distingue le applicazioni LLM economicamente efficienti dagli esperimenti che prosciugano il budget.

Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.

NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita dal 15 ottobre 2025, ed è rivolto agli sviluppatori CUDA che necessitano di lavori locali con LLM con uno stack NVIDIA AI integrato. Prezzo di listino USA $3.999; il prezzo al dettaglio nel Regno Unito/DE/JP è più alto a causa dell’IVA e dei canali di distribuzione. I prezzi pubblici AUD/KRW non sono ancora ampiamente pubblicati.

Questo documento fornisce un’overview completa degli SDK Go per Ollama disponibili e confronta i loro set di funzionalità.

Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b con un focus sul rispetto delle istruzioni e sui parametri di prestazione, specifiche e velocità.

In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso l’HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.

Ollama’s GPT-OSS models presentano frequenti problemi nel gestire l’output strutturato, specialmente quando vengono utilizzate con framework come LangChain, OpenAI SDK, vllm e altri.

Ecco un confronto tra il supporto per output strutturati (ottenimento di JSON affidabili) tra i principali provider di LLM, insieme a esempi Python minimi.

I Large Language Models (LLM) sono potenti, ma in produzione raramente vogliamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che puoi alimentare in un’applicazione. Questo è l’Output Strutturato degli LLM.

Ecco un vademecio aggiornato per GitHub Copilot, che copre scorciatoie essenziali, comandi, suggerimenti per l’uso e funzionalità contestuali per Visual Studio Code e Copilot Chat.

Ecco una descrizione del Model Context Protocol (MCP), note brevi su come implementare un server MCP in Go, inclusa la struttura dei messaggi e le specifiche del protocollo.