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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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Apri il caso e verifica i numeri →Il riassunto ha saltato l’allegato?
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Prova sul documento completo →Le guide più recenti
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 ]
Sandbox Copilot: verifica il confine, non l’etichetta
Guida pratica alla sandbox locale di GitHub Copilot: policy effettiva, filesystem, rete, credenziali, bypass, MCP e pilot verificabile.
Leggi la guida →LOCAL SANDBOX_ workspace -> read/write internet -> on by default git + gh -> on by default bypass -> può allargare [ policy > promessa ]
Agents API: prima progetta il confine, poi delega
Guida pratica alla public beta di OpenAI Agents API: differenze da Agents SDK e Responses API, sandbox, rete, chiavi, MCP, subagent, log e pilot controllato.
Leggi la guida →AGENTS API_ harness -> gestito sandbox -> delimitata rete -> disabilitata log -> verificati [ cloud != autorizzato ]
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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 →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.