L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui il software viene scritto, revisionato, distribuito e mantenuto. Dai assistenti di programmazione basati su AI all’automazione GitOps e ai flussi di lavoro DevOps, gli sviluppatori si affidano ora a strumenti potenziati dall’IA lungo l’intero ciclo di vita del software.
Crea workflow in Go con il Temporal SDK
Confronto delle strategie di chunking in RAG
Chunking è il parametro iperparametrico più sottovalutato nel Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG): determina in silenzio ciò che il tuo LLM “vede”, quanto diventa costosa l’ingestione, e quanto del contesto dell’LLM bruci per ogni risposta.
Mastery dell'estrazione del testo da PDF con Python
PDFMiner.six è una potente libreria Python per l’estrazione di testo, metadati e informazioni sul layout da documenti PDF. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Workflow di Stampa hub.
Riflessioni sui modelli LLM per Cognee autoospitati
Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede di bilanciare la qualità della costruzione del grafo, i tassi di allucinazione e i vincoli hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama ma le opzioni di dimensioni medio-piccole funzionano per le configurazioni più leggere.
Pattern DI in Python per codice pulito e testabile
Iniezione di dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile in applicazioni Python.
Padroneggia i pattern DI per un codice Go testabile
L’inserimento delle dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile nelle applicazioni Go.
Trasforma efficientemente i documenti LaTeX in Markdown
Conversione di documenti LaTeX in Markdown è diventata essenziale per i moderni flussi di lavoro di pubblicazione, integrando generatori di siti statici, piattaforme di documentazione e sistemi di controllo delle versioni mantenendo leggibilità e semplicità. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro di Stampa hub.
Codice riutilizzabile e sicuro dal punto di vista tipologico con i generics di Go
Generics in Go rappresentano una delle caratteristiche più significative aggiunte al linguaggio da Go 1.0. Introdotti in Go 1.18, i generics permettono di scrivere codice tipo-sicuro e riutilizzabile che funziona con diversi tipi senza sacrificare prestazioni o chiarezza del codice.
Python per convertire HTML in Markdown pulito e pronto per l'LLM
Conversione di HTML in Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro di sviluppo moderni, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.
Integra Ollama con Go: guida all'SDK, esempi e best practice per la produzione.
Questo documento fornisce un’overview completa degli SDK Go per Ollama disponibili e confronta i loro set di funzionalità.
Confronto di velocità, parametri e prestazioni di questi due modelli
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.
Non molto bello.
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.
Utilizzare pandoc, python o strumenti online per la conversione in MD
Conversione di documenti Word in Markdown è un compito molto comune per gli scrittori tecnici, gli sviluppatori e i creatori di contenuti che desiderano spostare i loro contenuti su piattaforme che utilizzano Markdown (come GitHub, GitLab, generatori di siti statici come Hugo). Questa guida fa parte del nostro Strumenti per la Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.
La mia libreria preferita è pdf-reports
Generazione di Report PDF con Python
Python, grazie alle sue estese librerie e moduli, offre strumenti potenti per la generazione di report PDF professionali. Questa guida esplora diversi metodi per creare documenti PDF utilizzando Python, coprendo librerie popolari come ReportLab, FPDF, Xhtml2pdf, WeasyPrint, Jinja2, pdf-reports e PdfKit. Fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.
LLM per estrarre testo da HTML...
Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto. Questa guida fa parte del nostro Strumenti per la Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.
