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Controlla il risultato.
Email, documenti o codice: parti da un compito concreto. Qui trovi esempi da aprire, procedure da adattare e controlli per capire se la risposta ti serve davvero.
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Quale offerta costa meno?
Due preventivi completi, costi iniziali e un calcolatore per confrontare periodi diversi.
Apri il caso e verifica i numeri →Il riassunto ha saltato l’allegato?
Un documento sintetico e il riscontro atteso per controllare omissioni e dettagli inventati.
Prova sul documento completo →Le guide più recenti
3 plugin per Claude Code, dal codice alla PR
Come installare e usare feature-dev, commit-commands e code-review in Claude Code: comandi, requisiti e verifiche per arrivare alla pull request.
Leggi la guida →CLAUDE CODE / PLUGINS_ feature-dev -> sviluppa test + diff -> verifica commit-commands -> apri PR code-review -> esamina [ il merge resta una decisione ]
Se il guardrail è nel diff, può sparire
Metodo pratico per impedire che un coding agent rimuova monitoraggio, alert o test durante un refactor: invarianti, file protetti, verifiche indipendenti e gate di deploy.
Leggi la guida →AGENT REFACTOR_ feature -> cambia monitor -> invariato alert -> attivo test esterno -> passa [ summary != prova ]
Agentic Autofix: l’alert chiuso non basta
Metodo pratico per provare GitHub Agentic Autofix su alert CodeQL: scope, limiti della validazione, test di regressione, review umana e rollout controllato.
Leggi la guida →AGENTIC AUTOFIX_ alert -> patch CodeQL -> non ricompare test -> comportamento umano -> decisione [ draft PR != prova finale ]
Scegli una risorsa per il tuo lavoro
Risorse pratiche per usare ChatGPT, coding agent e strumenti AI senza perdere controllo su privacy, qualità e decisioni.
Template copiabili
Prompt pronti per feature, bugfix, refactor, build fallite e descrizioni PR.
Apri template →Guide pratiche
Come dare contesto ai coding agent, usare skill, log e review finale.
Leggi guide →Coding basics
Naming, API key, env, gitignore, commit e dipendenze spiegati per AI builders.
Studia le basi →Research
Operatori Google e query lecite per trovare fonti tecniche e PDF pubblici.
Apri research →Lavori con un coding agent? Parti da come scrivere AGENTS.md, controlla repository, permessi e test con Codex e, se il contesto cresce, leggi come provare Headroom con Codex.
Best practice per chi costruisce con AI
- Le API key non vanno mai nel frontend.
- .env e local settings non devono finire su Git.
- I dati esterni non diventano fidati perché li legge un agente.
- Un prompt serio include vincoli e acceptance criteria.
- Ogni output AI va verificato con build, test o review.