Due percorsi: AI per il lavoro quotidiano e coding agent per lo sviluppo. Ogni guida indica il metodo, i controlli e i limiti da conoscere.
Parti da prompt e privacy, poi passa a email, documenti e confronti. Non serve saper programmare.
Guida ai tre corsi gratuiti di OpenAI Academy: AI Foundations, Applied AI Foundations e Agents and Workflows, con durata, contenuti e percorso consigliato.
Esempi pratici per capire cosa chiedere a ChatGPT e agli strumenti AI: email, riassunti, spiegazioni, confronti, idee e controlli.
Una formula semplice per scrivere prompt efficaci con ChatGPT anche senza esperienza: obiettivo, contesto, formato e domande mancanti.
Checklist semplice per capire quali dati non incollare in ChatGPT: password, documenti personali, dati clienti, referti, contratti e informazioni sensibili.
Metodo e prompt per usare ChatGPT nella scrittura di email chiare, naturali e adatte al destinatario, senza tono artificiale.
Un documento sintetico completo e una soluzione di riferimento per verificare un riassunto AI: copertura, allegati, importi, scadenze e dati mancanti.
Metodo pratico per controllare risposte generate dall’AI: fonti, date, numeri, limiti, segnali di incertezza e verifiche da fare.
Due offerte da scaricare, calcolatore locale e controlli per confrontare preventivi con l’AI: costo totale, durata, condizioni mancanti e fonti.
Istruzioni di progetto, review, Git, integrazioni e sicurezza. Per chi lavora su un repository con un agente.
Come installare e usare feature-dev, commit-commands e code-review in Claude Code: comandi, requisiti e verifiche per arrivare alla pull request.
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.
Metodo pratico per provare GitHub Agentic Autofix su alert CodeQL: scope, limiti della validazione, test di regressione, review umana e rollout controllato.
Guida pratica alla sandbox locale di GitHub Copilot: policy effettiva, filesystem, rete, credenziali, bypass, MCP e pilot verificabile.
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.
Guida pratica ad Agent Merge di VS Code 1.136: feedback, CI, conflitti, Autopilot, merge automatico e rollout prudente con review umana.
Guida pratica alla public preview delle approvazioni di GitHub Copilot: differenza tra assessment e review, scope per file, ruleset, test e review umana.
Guida pratica ai task ChatGPT Work attivati da eventi GitHub: filtri sulle pull request, prompt read-only, permessi, test e revisione umana.
Agent Plugins 1.0 spiegato in pratica: differenze tra skill, MCP e plugin, portabilità reale, governance, confini di fiducia e controlli prima di installare.
Caso reale: configurare GitHub Projects MCP remoto in Codex, gestire il PAT su macOS e bloccare fallback invisibili verso strumenti diversi.
Guida pratica a Codex Security CLI: primo scan, report, finding, copertura, confronto tra scansioni, verifica delle correzioni e adozione prudente in CI.
Guida pratica all’Agent Data Injection per web agent e coding agent: confini di fiducia, read-only, minimo privilegio, segreti, approval gate, provenienza e audit log.
Prima di una modifica con Codex in ChatGPT, controlla repository, scope, worktree, permessi e credenziali. Poi verifica diff, test e criteri di accettazione.
Guida pratica per configurare Codex come agent provider in JetBrains tramite GitHub Copilot, distinguendo modello, MCP, skill, plugin, hook e permessi.
Metodo pratico per organizzare sessioni agentiche parallele in VS Code, separare analisi, codice, test e review, controllando conflitti, token e Autopilot.
Guida pratica per scrivere un AGENTS.md per Codex e coding agent: struttura, esempio completo, errori da evitare, comandi e checklist.
Esempio prima e dopo per trasformare una richiesta vaga in un task chiaro con obiettivo, scope, vincoli, acceptance criteria e verifica.
Guida pratica per creare .env.example senza pubblicare API key, token, password, connection string e altri segreti su GitHub.
Review del codice AI con un caso reale di DottorLone: un errore che superava la build, il controllo mirato e la checklist per diff, UI e sicurezza.
Tutorial Headroom per Codex e coding agent: installazione, wrapper, proxy, differenza con Caveman e metodo per misurare token e qualità.
Glossario semplice dei termini più usati con coding agent: scope, context window, sandbox, skill, MCP, worktree e continuous integration.
Versioni brevi da usare quando vuoi provare senza leggere tutto il metodo.
Devo fare questa cosa:
[obiettivo]
Contesto:
[informazioni utili]
Voglio una risposta semplice, pratica e divisa in punti.
Se manca qualcosa, fammi prima massimo 3 domande.Controlla criticamente questa risposta.
Separa fatti, opinioni e suggerimenti.
Dimmi cosa devo verificare, quali fonti controllare e cosa potresti aver sbagliato.Confronta queste offerte senza decidere al posto mio.
Crea una tabella con costi, vincoli, rischi, dati mancanti e domande da fare prima di scegliere.Non deve decidere al posto tuo.