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AGENTS.md, CLAUDE.md e regole di Cursor: un file di contesto che l'agente legge davvero
Il file di contesto in root non è un romanzo sul progetto. È un contratto breve: comandi, vincoli, never-do. Cosa tiene in Cursor, Claude Code e nella convenzione AGENTS.md.
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API OpenAI-compatible in locale: puntare i tuoi tool su Ollama o vLLM senza riscrivere il client
Cambi base_url e il client resta uguale. Le cose che invece si rompono puntando i tuoi tool su Ollama, LM Studio, llama.cpp o vLLM: nomi dei modelli, tool calling, streaming e due default silenziosi.
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AI Gateway di Cloudflare in pratica: log, cache e tetto di spesa per le chiamate LLM
Prima di aggiungere un altro modello, metti un gateway davanti. Come configurare AI Gateway di Cloudflare per log senza prompt, cache che serve davvero e un tetto di spesa che risponde 429, con i limiti scritti nella documentazione.
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Ollama 0.40: i modelli si aggiornano da soli e per un po’ occupano il doppio su disco
Con Ollama 0.40.2 i modelli scaricati prima venivano convertiti al primo avvio e la copia vecchia restava come backup; dalla 0.40.3 la conversione è sospesa. Cosa cambia sul disco, cosa succede se torni indietro e cosa conviene fare.
AILLMOpen sourceToolLeggi articolo
Dipendenze inventate dall'AI: cos'è lo slopsquatting e i controlli prima di npm install
Un modello che scrive codice a volte importa pacchetti che non esistono, e qualcuno può registrarli. Cosa ha misurato lo studio USENIX 2025, perché la ripetibilità è il vero rischio e i controlli da fare con npm e pip prima di installare.
AIBest PracticesJavaScriptPythonSicurezzaVibe CodedLeggi articolo
Claude Code vs Cursor vs Copilot in un progetto vero: il criterio è il controllo, non l'autocomplete
Il codice lo scrivono bene tutti e tre. La differenza è dove vive il confine: nei permessi e negli hook di Claude Code, nelle Run Modes e nella sandbox di Cursor, nel flusso di pull request di Copilot. Confronto sui vincoli, dalla documentazione ufficiale, senza benchmark inventati.
AIBest PracticesLLMSicurezzaToolVibe CodedLeggi articolo
Guida AI locale 3: modelli, quantizzazione e VRAM — quanto modello ti serve davvero
Prima di scaricare un modello fai il conto: pesi + KV cache + margine. Un 8B in Q4_K_M sta intorno ai 4,6 GiB, ma a 32k di contesto la cache ne aggiunge 4. Q4 o Q8 si decide da cosa sbaglia il modello sul tuo compito, non dalla dimensione del file. Terza puntata della Guida AI locale.
AIBest PracticesLLMOpen sourcePerformanceLeggi articolo
Mac con Apple Silicon o GPU NVIDIA per LLM locali: la domanda è la memoria, non i TFLOPS
Non i TFLOPS: quanto modello e contesto entrano. Unified memory sul Mac, VRAM dedicata su NVIDIA, runtime e quando scegliere cosa — solo da fonti ufficiali.
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