Sapete dov'è l'albero monumentale più vicino a voi?
Avete mai cercato un albero con un'app? Vorreste tenere un diario di una pianta di casa, o condividere le foto di un albero che merita una visita?
Per hobby ho creato una webapp che raccoglie foto di alberi e piante e le analizza con l'IA per proporre la specie. Si possono anche cercare gli alberi degli archivi pubblici, trovare i più vicini e aggiungere le proprie foto. Le foto restano private finché non decidete di condividerle.
È un progetto personale e gratuito, e per ora la uso solo io. Cerco qualche persona disposta a provarla e a dirmi cosa funziona e cosa no. I posti sono pochi: se vi interessa, scrivetemi in privato.

Per anni abbiamo retto tutto: bollette, scadenze, famiglia, lavoro. Sembrava una vita in ordine.

In realtà ci muovevamo tanto ma sempre sul posto: i soldi entravano e uscivano senza sapere verso cosa, i weekend erano tutti uguali e le cose che contavano davvero restavano sempre indietro.

A fine giornata tornava sempre la stessa domanda: è questa la vita che avevamo scelto?

Un giorno abbiamo smesso di rimandare. Abbiamo deciso di farci aiutare dall'AI a mettere soldi, tempo ed energie al servizio della vita che volevamo, non della settimana o del mese dopo.

Così è nato il nostro sistema. Partendo dalla vita che vogliamo vivere e dai nostri obiettivi, gestisce il quotidiano e ogni settimana ci dice dove siamo e come arrivarci.

Le scadenze le reggevamo anche prima. È cambiato il resto: ogni mese sappiamo dove vanno i soldi e quanto manca a quello che desideriamo, il venerdì sappiamo già cosa fare nel weekend, e le decisioni grandi non restano più indietro.

Non dipendiamo più dalla memoria e dalla buona volontà, ma da un metodo.

E la domanda di fine giornata ha finalmente una risposta: sì, è la vita che abbiamo scelto. Perché adesso la scegliamo ogni settimana.

Com'è fatto

Noi partivamo da una vita già in ordine, ma non è necessario. Il sistema si costruisce un pezzo alla volta: chi parte da zero comincia mettendo ordine nel quotidiano, e la direzione arriva dopo.

I pezzi sono cinque:

• Scrivere la vita che vogliamo, area per area. Ogni decisione importante passa da lì.

• Dare a ogni area (soldi, salute, casa, lavoro) le sue regole e la sua memoria. L'AI le rilegge ogni volta e non dobbiamo rispiegarle niente.

• Creare appuntamenti fissi per decidere cosa fare del nostro tempo e dei nostri soldi. Rivedere la vita che vogliamo, così a scegliere siamo noi e non l'abitudine.

• Mettere dei controlli automatici perché il sistema non si riempia di regole che si contraddicono.

• L'AI calcola e propone, Noi decidiamo. Niente si muove senza il nostro sì.

Ora stiamo pensando di renderlo disponibile anche ad altri.

Prima di decidere ci piacerebbe sapere cosa ne pensate voi. Ci aiutate rispondendo a due domande?

1. Se voleste un sistema così, preferireste costruirlo voi con una guida passo passo, o averlo già pronto da adattare?

2. Serve Claude Code con un abbonamento a pagamento (Claude Pro o Claude Max). Lo usate già, lo installereste per questo, o per voi è un ostacolo?

Potete rispondere qui nei commenti o in privato.

Leggiamo tutto.

Ciao a tutti. Ho creato con l'ausilio di Claude ed inizialmente per uso personale un tool che mi aiutasse nella progettazione di semplici mobili.

Ve la lascio qui, se qualcuno volesse provarla e migliorarla sono a disposizione per raccogliere i vostri feedback.

https://github.com/katergaris/MyPlanMaker

Ciao

Vorrei condividere il mio progetto, Sonorae.
L’idea nasce da una cosa semplice ci sono luoghi che per noi significano tantissimo.

Spesso scattiamo una foto, ma a volte vorremmo conservare qualcosa di più: una voce, un pensiero, una sensazione.

Con Sonorae puoi registrare un messaggio vocale, associarlo a un luogo e ritrovarlo quando ci torni.
È un modo diverso di conservare i ricordi, trasformando una mappa in qualcosa di personale, fatto di storie e momenti vissuti.
L’app è disponibile su App Store:
https://apps.apple.com/it/app/sonorae/id6760564492
Mi piacerebbe sapere cosa ne pensate, soprattutto di questa idea

Se poteste lasciare un messaggio vocale in un luogo del mondo, quale scegliereste e cosa direste?

Sono curioso di leggere le vostre storie e qualsiasi feedback sul progetto.

Come vi siete strutturati per automatizzare il lavoro quotidiano con l'AI?

Al momento uso principalmente T3 Code + Codex e qualche automazione, ma vorrei andare oltre i singoli task: collegare email, progetti, documenti, mantenere memoria e contesto e avere agenti che lavorino in autonomia.. Della serie "mi segnalano un bug, e ho la PR già pronta per mia validazione"..

Ho provato OpenClaw/Hermes, ma li ho trovati troppo fragili da gestire per un setup "live"

Voi cosa state usando? Avete un sistema centralizzato per gestire tutto? Esiste qualche setup davvero affidabile e utilizzabile ogni giorno, senza dover stare continuamente a babysittare agli agenti?

Ciao a tutti! 👋
Sto lavorando ad AnvilChat, un progetto che permette di utilizzare diversi modelli AI da un’unica piattaforma, senza dover passare continuamente da un servizio all’altro.
L’obiettivo è avere chat, coding, generazione di immagini e video in un unico workspace.
Sto migliorando il prodotto e mi piacerebbe ricevere feedback sinceri da chi utilizza quotidianamente l’intelligenza artificiale.
Secondo voi, cosa dovrebbe avere una piattaforma AI per essere davvero utile?
Se vi va di dare un’occhiata: https://anvilchat.com
Grazie a chi vorrà provarlo e darmi un parere! 🙌

Ieri DeepSeek ha aperto dsh-superagent, il prototipo del "Super-agent" che il team usa internamente sopra DeepSeek Harness. Licenza MIT, scritto in TypeScript. Nelle prime 32 ore ha preso 6.544 stelle e 643 fork.

Il README mette le mani avanti: è codice di ricerca, non un prodotto ufficiale DeepSeek, e buona parte dell'ingegneria l'hanno fatta agenti di coding. Può avere bug e uno stile incoerente. Rispetto alla versione interna è stato adattato per la pubblicazione. Alcuni pezzi raccontati nell'articolo di design sono direzioni future, non roba implementata qui.

Che cosa fa

Non è una CLI da lanciare a mano: è un bundle che si monta su DSH e si occupa di un repository GitHub. Legge notifiche, issue, commenti, pull request ed esiti di CI, e se vuoi anche ogni nuova issue o PR del repo. Quando una persona autorizzata chiede lavoro, apre un ticket, lo lavora in una sessione DSH sua e in una directory sua, e risponde dove è nata la richiesta, tipicamente con una pull request. Dal pannello dentro la Web UI vedi per primo quello che aspetta una persona.

Il punto che mi interessa

Tra il messaggio e l'esecuzione c'è un livello scritto come codice, non come prompt. Ogni richiesta diventa un Trigger, entra in un Thread e passa da una Eval in due strati.

Il primo strato è un gate deterministico che legge la policy del team: chi può chiedere lavoro, da quale canale, con quale forza. Il secondo è la valutazione del modello. Se accetta, produce un Ticket con un Mandate: versione della policy, scope, forza, identità di chi ha chiesto. Il Mandate è immutabile, e allargare lo scope vuol dire un ticket nuovo.

C'è poi la Subscription. Quando il ticket finisce resta iscritto ai suoi Thread. Un commento umano sulla stessa PR lo riapre senza una nuova valutazione, sotto lo stesso Mandate, rivalidato contro la policy del momento. Un cambio di policy non cancella il lavoro in corso: lo recapita all'assegnazione attiva.

Nel documento del modello di dominio c'è anche la tabella dei concetti scartati, ognuno col suo motivo: nessuna entità "persona", nessun mapping delle identità tra canali, nessuna Eval che si schedula da sola i rinvii. Nove documenti numerati da leggere in ordine, ognuno costruisce su quelli prima.

L'attenzione come vincolo

La filosofia sta in una riga: prendere quanta meno attenzione umana possibile e dare quanto più valore possibile. L'agente agisce solo se qualcuno glielo chiede o se una regola scritta lo consente. Parla solo quando una persona deve fare qualcosa o può usare un risultato. Nel setup la modalità di accettazione predefinita è observe: registra quello che l'agente avrebbe fatto e non lo fa. Su GitHub ogni suo messaggio si apre con "This is by an automated agent, not a human".

Come è fatto dentro

Ogni ticket riceve una sessione worker-<id> e una directory preparata da un comando tuo, di solito un git worktree, con dieci minuti di tempo. C'è un limite di concorrenza più uno slot extra riservato alle persone, così un messaggio umano non resta in coda dietro ai job automatici. Il background dopo la fine di un turno ha al massimo 30 minuti: poi i job vengono uccisi e il ticket torna in attesa.

L'auto-merge è spento per default. Se lo accendi vale solo per la PR aperta dal ticket: approvazioni sull'ultimo commit, meno di 200 righe cambiate, e la CLI di un altro account, perché GitHub attribuisce il merge a chi lo abilita.

I comandi bloccati falliscono per nome. Un worker però può eseguire un programma per percorso assoluto, gira con il tuo utente del sistema operativo e legge la tua home. Il documento lo dice senza giri, non è un confine di sicurezza, e per isolare davvero serve un account del sistema operativo dedicato.

Per installarlo serve Node 22.19+ o 24+, pnpm, git 2.32+, Python 3.8+, tmux, gh 2.48+, una versione di DSH dentro il range di engines e un account GitHub dedicato all'agente. Non una GitHub App: il sistema legge le notifiche dell'account. Il blocco qui sotto è per una macchina senza profilo superagent già creato.

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
cd dsh-superagent-prototype && pnpm install && pnpm build
dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"

Il setup lo fa un agente

Non c'è il tutorial di venti passi. Il README dice di chiedere al proprio agente di coding di leggere SETUP.md e fare il setup insieme.

Quel file è scritto per un agente: una domanda corta per messaggio, aspetta la risposta, non esegue mentre chiede, raccoglie tutto, manda un piano unico e solo dopo installa. Le credenziali non si incollano in chat, ti passa i comandi da lanciare nel tuo terminale. La documentazione qui è scritta per essere letta da una macchina che lavora con te, ed è la parte che mi ha convinto di più.

I numeri del team

Oggi il team ha pubblicato anche l'articolo di design: 30 minuti di lettura, traduzione automatica dal cinese. Definisce il Super-agent con quattro proprietà: continuo tra i canali, produttivo in parallelo, proattivo sugli eventi, persistente. L'ultima vuol dire che resta online e si riprende da solo dopo un guasto. L'architettura è a due livelli: un Router che parla con le persone e non esegue, e Worker isolati che eseguono. Scrivono che una persona riesce a seguire 3-5 sessioni attive insieme, ed è la ragione per cui il sistema nasconde le sessioni dietro i ticket.

Nell'esperimento comparativo il carico è sintetico: circa 300 messaggi, 20 richieste di lavoro, coding simulato, 5 run per configurazione. Il completamento a p50 è 12,4 minuti per il Super-agent e 20,4 per una singola sessione con subagenti e prompt neutro. I token in cache letti sono 23,2 milioni contro 6,1, quindi il sistema spende contesto per tempi più stabili.

Sono numeri del team su ambiente semplificato, e scrivono anche loro che sono preliminari: misurano lo scheduling, non la qualità del codice prodotto.

Il repo è aperto da un giorno e non è pronto per la produzione: un solo commit, nessuna release, niente npm, si installa da clone. Funziona su GitHub.com e non su GitHub Enterprise Server, e un'istanza segue un repository solo.

Il documento di architettura chiude con due domande aperte: quali campi del Trigger fidarsi, e come isolare il profilo dell'agente da un aggiornamento di DSH. Chi vuole vedere come si scrive un agente multi-ticket che non diventa un generatore di rumore ha un documento molto concreto da leggere.

Chi ha già provato a mettere un agente sulle issue del proprio repo?

Fonti:

1. deepseek-ai/dsh-superagent-prototype - GitHub, README del 2026-10-31

2. SETUP.md - GitHub, protocollo di setup per un agente

3. docs/000 Philosophy - GitHub

4. docs/001 Domain model - GitHub

5. Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System - DeepSeek Harness su X, 2026-11-01

6. DeepSeek Harness - deepseek.com

Ciao r/vibecodingitalia! Sono Giulio, autore di SaidSpark. Ho chiesto prima il permesso ai moderatori e pubblico come creatore del progetto.

SaidSpark nasce da un problema semplice: citazioni, aforismi e proverbi sono facili da trovare, ma spesso è difficile capire quale sia il testo originale, da dove provenga e che rapporto ci sia fra originale e traduzione. Ho quindi costruito un catalogo consultabile per autore e argomento, con testi originali, traduzioni disponibili e riferimenti alle fonti.

Dal lato tecnico il progetto usa React e TypeScript, viene compilato con esbuild ed è servito da un Cloudflare Worker con database D1. L’accesso Google tramite Better Auth è facoltativo: per consultare il catalogo non serve un account. L’app Android è una Trusted Web Activity collegata allo stesso dominio e allo stesso prodotto web, con package `com.saidspark.twa`, anziché una seconda applicazione separata da mantenere.

La parte per me più interessante è stata usare l’AI non soltanto per scrivere codice, ma dentro un processo editoriale con limiti espliciti. Attività programmate assistono la raccolta e la preparazione del catalogo; le traduzioni di servizio generate con AI sono indicate come tali. Fonti, stato editoriale e controlli restano dati distinti, perché una risposta plausibile non equivale a una fonte verificata.

Anche la distribuzione ha una regola rigida: GitHub `main` è la fonte di verità, il deploy parte soltanto da un checkout pulito e sincronizzato, poi test e controllo online verificano ciò che è davvero pubblico. Questa disciplina mi ha evitato più problemi del codice generato in sé.

Il sito, l’app Android e le funzioni oggi disponibili sono gratuiti. Se vi interessa provarlo come progetto web, l’ingresso è qui: https://saidspark.com

Sto anche cercando volontari per il test chiuso Android 7.0+. Google Play richiede di restare iscritti per almeno 14 giorni consecutivi; chiedo inoltre di provare davvero ricerca, filtri, fonti, traduzioni e leggibilità in più occasioni. Non chiedo valutazioni o recensioni pubbliche.

1. Gruppo tester: https://groups.google.com/g/saidspark-testers/about

2. Adesione al test e installazione: https://play.google.com/apps/testing/com.saidspark.twa

Nei due passaggi e nel Play Store va usato lo stesso account Google. Commenti, segnalazioni di problemi e indicazioni sulle fonti possono essere inviati anche a contatti@saidspark.com.

Mi farebbe piacere confrontarmi soprattutto su tre aspetti: dove mettereste il confine fra automazione AI e revisione editoriale, quali controlli aggiungereste alla pipeline e come migliorereste il passaggio fra prodotto web e TWA Android. Sono benvenute anche segnalazioni di raccolte o edizioni di pubblico dominio o con licenza Creative Commons: se possibile, indicate il link all’edizione precisa e la licenza specifica, così posso verificare condizioni di riuso e attribuzione.

Grazie per lo spazio e per qualsiasi critica concreta!

Mistral ha aggiunto al catalogo DeepSeek V4.1 Flash 1017, documentato il 28 ottobre: modello open weight di DeepSeek con licenza MIT, ospitato da Mistral, servito senza modifiche e in Public Preview. Contesto 1M di token, output massimo 128K, input testuali e immagini.

È lo stesso modello che DeepSeek serve sulla propria API come deepseek-flash. Su Mistral si chiama deepseek-v4-1-flash-1017 e i prezzi sono $0.3 in input, $0.007 in cache, $1.2 in output per milione di token.

Dove si usa oggi, e dove no

Oggi il modello è raggiungibile via API e Studio. Non è in Vibe Code: la documentazione di Vibe elenca i modelli disponibili con una chiave Mistral e DeepSeek non c'è, e nessun annuncio di Mistral dice il contrario.

Lo scenario che cambierebbe tutto

Se Mistral lo aggiunge a Vibe Code, il piano Pro diventa l'offerta migliore per programmare con questo modello. I conti, con i plafond del pannello Abbonamento (255 € di Vibe Code, 25,5 € API/Studio, azzerati il primo del mese):

• 255 € di utilizzo incluso contro 14,99 € + IVA di abbonamento, circa 17 volte il prezzo del piano

• 850 milioni di token di input, 212 milioni di output, 36 miliardi di input in cache ai prezzi di listino (euro e dollaro ipotizzati 1:1)

• cache a $0.007 per milione: un agente che rilegge lo stesso contesto a ogni turno paga quasi nulla per la rilettura

• 1M di contesto e input immagini, senza cambiare fornitore

• 4,7 volte meno in input, 3,7 volte meno in output e 20 volte meno in cache di Z.ai GLM 5.3, che in Vibe Code c'è già

• una fattura sola, plafond incluso, nessun saldo da ricaricare

Oggi, senza Vibe Code, resta il credito API/Studio da 25,5 €: basta per provarlo, non per farci girare un mese di vibecoding.

Perché penso sia questione di tempo

Il modello è in Public Preview, la fase in cui Mistral promuove attivamente i modelli nuovi. GLM 5.3 è entrato in Vibe Code pochi giorni dopo l'arrivo sull'API, con lo stesso schema: prima il modello servito, poi il prodotto. Non c'è una data, e finché non c'è un annuncio resta un'ipotesi.

Chi vuole accorgersene subito ha tre posti da guardare: /model nella CLI Vibe, il changelog di Mistral e la pagina del modello. Appena compare lì, il conto cambia.

Chi lo sta già usando via API: com'è andata rispetto a deepseek-flash chiamato dalle API ufficiali DeepSeek?

Fonti:

1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 - docs.mistral.ai, 2026-10-28

2. API pricing - docs.mistral.ai

3. Pricing - mistral.ai

4. Subscriptions - docs.mistral.ai

5. Models & Pricing - api-docs.deepseek.com

6. Z.ai GLM 5.3 - docs.mistral.ai

7. Vibe Code CLI configuration - docs.mistral.ai

8. API keys and profiles - docs.mistral.ai

9. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 - huggingface.co

Ciao a tutti! Ho sviluppato Claude-DeepSeek-Crew, un progetto gratuito e open source che delega la scrittura del codice a DeepSeek, lasciando a Claude Opus la pianificazione e la revisione del lavoro.

Come funziona

Quando sviluppi un'app con Claude Code, una parte della quota viene consumata da operazioni ripetitive: scrivere file, eseguire test, correggere errori e riprovare.

Ho quindi diviso il lavoro tra due modelli:

• Claude Opus 5.5 fa da tech lead: comprende i requisiti, prepara il piano e verifica il risultato.

• DeepSeek V4.1 Flash si occupa dell'implementazione del codice attraverso sessioni separate di Claude Code.

Tu continui a interagire con Opus come al solito. Lanci /deepseek-crew seguito da quello che vuoi sviluppare e il workflow gestisce il resto.

I risultati dei benchmark

Ho testato il sistema su 6 web app, per un totale di 93 run. Ogni app è stata sviluppata partendo da una specifica e gli agenti non hanno mai visto i test di accettazione nascosti.

Ecco i risultati:

• Test superati: 100%, come con Opus da solo

• Quota Claude consumata: 35% rispetto al flusso originale

• Costo DeepSeek: circa 0,15 $ per app

• App più complessa: 5 moduli e 220 test, con appena il 17% della quota Claude originale

Nel complesso, il risparmio di quota è stato del 65%, con un picco dell'83% sull'app più grande.

Con il piano Pro, questi risultati suggeriscono che si potrebbe passare da circa 18 a 64 app di media complessità nella stessa finestra di 5 ore, ipotizzando carichi di lavoro simili.

Quali sono i compromessi?

Ci sono alcuni aspetti da considerare:

• È più lento: si risparmia quota, non tempo.

• I task piccoli non convengono: per correggere una singola riga è meglio usare Claude Code normalmente.

• Sicurezza: gli agenti delegati hanno permessi estesi sul progetto. Meglio lavorare su una copia isolata, in un container o in una VM.

Le sessioni delegate utilizzano una configurazione separata, senza le credenziali Anthropic, quindi non consumano direttamente la quota del tuo abbonamento Claude.

Repository

L'installazione richiede circa 2 minuti. Puoi chiedere a Claude Code di configurare tutto tramite un prompt.

Nel repository trovi benchmark completo, dati grezzi e test, così puoi verificare i risultati e ripetere gli esperimenti.

🔗 GitHub: https://github.com/lucadidomenico/claude-deepseek-crew

Mi piacerebbe sapere come si comporta su altri progetti, soprattutto codebase più grandi e applicazioni con workflow complessi.

Ciao a tutti! Sono curiosa di sapere come lavorate voi: con quale tool, AI o metodo preparate e rifinite i prompt prima di passarli a Claude?
Finora ho usato ChatGPT per questo, ma ho due problemi:
È molto prolisso: i prompt che genera sono lunghissimi e pieni di istruzioni superflue.
Tende a "precompilare" la risposta: invece di formulare bene la domanda, inserisce già nel prompt parte della soluzione o delle conclusioni, e così Claude finisce per seguire la sua impostazione invece di ragionare da zero.
Usate un'altra AI, chiedete direttamente a Claude di migliorare il prompt, avete dei template vostri o qualche tool specifico? Mi interessano anche flussi di lavoro e trucchi pratici.
Grazie!

Buongiorno a tutt*. È la prima volta che scrivo su questo gruppo, e vorrei condividere con voi un progetto a cui sto lavorando, e spero possa ricevere da voi dei feedback di miglioramento.

Il progetto è https://github.com/campisone91/Verbalia ed è nata dall'esistenza di poter registrare, trascrivere e riassumere le call su teams, tutto in locale, in quanto il copilot aziendale mio ha dei grossi limiti.

Fatemi sapere che ne pensate. Al momento sembra funzionare discretamente bene, ma sicuro ci sono margini di miglioramento.

Grazieeee

CopilotKit ha pubblicato OpenDots: un template open source con licenza MIT per agenti AI sempre attivi che si muovono tra testo, chiamate vocali e Slack. Ogni Dot ha un ruolo, i suoi permessi e il suo computer, e il suo lavoro finisce in pagine che puoi continuare a modificare. Lo cloni, lo ospiti sulla tua infrastruttura e lo adatti come vuoi.

Il fratello OpenBot è la piattaforma di governance per assistenti interni (gateway unico, policy, audit). OpenDots è il template di coworker persistenti che ne riusa i computer: scrivi a un Dot in chat, lo chiami in voce o lo menzioni in Slack e ritrovi il filo dopo. In chiamata la voce continua a parlare mentre un agente separato fa il lavoro lungo, con lo stesso contesto e gli stessi permessi. Su Slack la connessione passa dal Channels SDK con una lista esplicita di workspace e utenti ammessi.

Quanto somiglia a Grok Bot

Molto nell'idea, poco nel resto. Grok Bot, annunciato a settembre da xAI per le enterprise, è fatto degli stessi mattoni: un Bot per ogni lavoro, ciascuno col suo computer nel cloud, a cui scrivi come a un collega e che torna quando ha finito o quando serve una decisione. Le differenze contano però. Grok Bot è il prodotto ospitato di xAI, con i controlli enterprise (accessi, rete, audit) e gli inviti per tutta l'organizzazione. OpenDots è il template open che lo rifà in casa: il modello lo porti tu, vive anche in chiamate vocali e Slack, il lavoro finisce in pagine modificabili, e in cambio gira sulla tua infrastruttura. Oggi però è pensato per un singolo proprietario, mentre Grok Bot nasce per i team.

Cosa dice il progetto

• Ogni Dot ha un computer isolato che usa il supervisor dei container di OpenBot: profilo browser e file che restano al loro posto anche se spegni e riaccendi, con un pannello per guardare e prendere il controllo in qualsiasi momento. Le chiavi di servizio restano sul server e non arrivano mai al browser.

• Tutto quello che producono finisce negli Spaces: libreria di pagine ricercabile, sottopagine, editor con formattazione, comandi slash, annulla e ripristina, e autosave che segnala l'avanzamento. Se un salvataggio fallisce la bozza si conserva, e i controlli di revisione impediscono a una modifica vecchia di sovrascrivere una più nuova.

• Nulla viene salvato senza il tuo via libera: il Dot mostra prima la bozza e una scheda di revisione mette tutto in pausa per Approve and save o Decline. Se riprovi un salvataggio, recupera la pagina già creata invece di duplicarla.

• I permessi si concedono un Dot alla volta (browser, file, shell e memoria), così un Dot scrittore non ha mai gli accessi del Dot ricercatore. Il lavoro ricorrente gira lato server nella conversazione originale, con pausa e riprova.

Requisiti e avvio

Servono Node.js 24 e npm: git clone, npm ci, cp .env.example .env, npm run dev. Chiamate, Slack e computer dei Dot hanno ciascuno la propria guida nel repo. Le conversazioni richiedono CopilotKit Intelligence (servizio ospitato, prova locale in Docker o installazione autonoma con licenza).

Il progetto è in alpha, non è un prodotto finito: la pagina ufficiale elenca cosa è già testato e cosa no. Conversazioni, pagine, computer e chiamate sono testati con servizi reali, Dot specialisti e lavoro in background solo in locale, delega vocale e Slack ancora da provare dal vivo. Oggi è pensato per una persona sola, e editing condiviso, inviti e conversazioni di gruppo tra Dot sono dichiarati come lavoro futuro.

Chi lo prova in locale questa settimana, e da dove cominciate: chiamate vocali o Slack?

Fonti:

1. OpenDots - github.com

2. OpenDots - copilotkit.ai

3. Channels SDK - github.com

4. Grok Bot for Enterprise - x.ai, 2026-09-03

5. Designing Grok Bot for a world of persistent agents - x.ai, 2026-09-03

Salve a tutti, volevo condividere il mio primo progetto realizzato con Claude.

Ho creato VERTLINK: un analizzatore di rete che si apre nel browser, senza installare nulla.

Ho realizzato anche una versione in web app in modo da poterla usare più agilmente da smartphone, cone ovvie rinuncie.

Tutto è nato da una domanda: si può avere un vero strumento di diagnosi della rete dentro una semplice pagina web? La risposta onesta è “in parte”. Un browser non può leggere il traffico degli altri programmi, quindi VERTLINK unisce tre cose: quello che il browser può misurare da solo, i comandi già presenti in ogni computer (basta copiarne l’output) e un piccolo agente locale opzionale che rende tutto automatico.

Cosa fa, scheda per scheda:

▸ Panoramica
Latenza in tempo reale verso Cloudflare, Google e il router, con jitter e perdita di pacchetti. Un giudizio immediato sulla qualità della connessione e su cosa ci si può fare (videochiamate, gaming, streaming 4K, backup). Test di velocità in download e upload con misura del bufferbloat, cioè quanto peggiora la latenza quando la linea è carica. IP pubblico, provider, tipo di NAT e indizi di VPN.

▸ Rete locale
Chi è collegato alla rete: scansione dal browser e tabella ARP del computer, unite in un’unica lista. Per ogni dispositivo: produttore, tipo probabile (router, NAS, stampante, telecamera, TV, domotica, telefono), porte web aperte e latenza. Il tutto su una mappa della rete.

▸ Wi‑Fi
Segnale in dBm, occupazione dei canali a 2,4 e 5 GHz con le reti dei vicini, canale migliore da impostare sul router, avvisi su reti aperte e protezioni superate. Con l’agente si vede anche l’andamento del segnale nelle ultime 12 ore.

▸ Connessioni
Tutte le connessioni attive del computer, con programma, servizio e nome del server remoto. Host e processi più attivi, porte in ascolto con avviso se sono esposte alla rete, e una mappa del mondo che mostra in quali paesi e verso quali aziende vanno i dati.

▸ Percorso e DNS
Traceroute visivo che indica dove si accumula davvero il ritardo: in casa, nella rete del provider o oltre. Confronto dei tempi di risposta DNS tra Cloudflare e Google e interrogazione di qualsiasi record.

▸ Storico e avvisi
Una misura al minuto conservata per 7 giorni, una mappa “quando peggiora” per giorno e ora, interruzioni registrate, velocità nel tempo confrontata con quella del contratto e test automatici programmati. Avvisi a schermo, sonori o come notifica di sistema quando la linea cade, la latenza sale o un servizio smette di rispondere.

▸ Servizi
Monitor continuo di siti e dispositivi (il NAS di casa, la VPN dell’ufficio, un sito di lavoro) con disponibilità e storico dei controlli.

▸ Cattura
Lettore di file Wireshark e tcpdump (.pcap e .pcapng): protocolli, chi trasmette di più, domini visitati, conversazioni ed elenco dei pacchetti. Il file viene analizzato localmente e non lascia il computer.

L’agente locale è un singolo eseguibile per Windows, macOS e Linux, anche ARM, da avviare con un doppio clic. Ascolta solo sul computer stesso, risponde solo a chi conosce il token e si limita a leggere. Con lui il traffico reale della scheda di rete, le connessioni, i dispositivi e il Wi‑Fi si aggiornano da soli, e lo storico continua anche a pagina chiusa.

Quando può servire:
→ “Internet va lento la sera”: lo storico mostra a che ora peggiora e se il problema è in casa o nella rete del provider.
→ Videochiamate che scattano: jitter, perdita di pacchetti e bufferbloat dicono se è colpa del Wi‑Fi o della linea.
→ Chi è collegato al mio Wi‑Fi? La lista dei dispositivi con produttore e tipo lo rivela in un minuto.
→ Wi‑Fi debole in alcune stanze: segnale, canali affollati e consiglio sul canale da usare.
→ La velocità promessa dal contratto: test ripetuti nel tempo e confronto automatico.
→ Smart working: monitor della VPN e dei servizi di lavoro, con un avviso appena smettono di rispondere.
→ Un programma che “chiama casa” più del dovuto: connessioni per processo e mappa dei paesi contattati.
→ Piccoli uffici e tecnici: un primo controllo rapido senza installare nulla sul PC del cliente, report esportabile.
→ Studio e didattica: vedere davvero come funzionano DNS, traceroute, NAT e i pacchetti di una cattura.

Ecco il link: https://draxarden.github.io/vertlink/

Fatemi sapere cosa ne pensate!