🤖 AI: Per come la vedo io
Riflessioni, esperimenti e architettura dell’Intelligenza Artificiale Moderna.
::: tip L’obiettivo di questa sezione non è solo catalogare tool, ma analizzare l’impatto dei modelli linguistici e generativi nel flusso di lavoro quotidiano e nello sviluppo software. :::
🧠 Filosofia e Visione
- Il Ruolo dell’Umano nel Loop
- Etica e Proprietà Intellettuale
- Perché l’Open Source vincerà (o no)
- Roadmap AI Mastery 2026: Percorso Certificato
🛠️ Stack Tecnologico & Tooling
Analisi tecnica dei modelli e degli strumenti che utilizzo.
Modelli che uso di più
Large Language Models (LLM)
- Prompt Engineering Avanzato
- Collaboratore di prompt - una gemma di Gemini
- Local LLM: Eseguire modelli in locale con Ollama/LM Studio
- Sviluppo Software Assistito da IA in Ambiente Locale e Sicuro
- Codespeak: Spec-Driven AI Development
- AI-Assisted Development: Critical Pitfalls & Mitigation: Monito sulla qualità del codice.
- AI Code Review Checklist: Protocollo di Validazione: Fidati del suggerimento, ma verifica l’implementazione.
- Casi Studio: AI Anti-Patterns vs. Human Architect Fixes: Esempi reali di codice generato da LLM (vulnerabile o inefficiente) e la loro versione corretta dopo la Human Review.
- Static Analysis & Automated Linting: La revisione manuale è costosa; automatizza tutto ciò che è deterministico.
Integrazioni Software
- Copilot e assistenti alla codifica
- Automazione Workflow via API
- Hugging Face: Il GitHub dell’Intelligenza Artificiale
🧪 Laboratorio di Sperimentazione
Note di test e risultati di esperimenti diretti.
Created by: [Luca Vallongo]