Github sta rivoluzionando il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con l’intelligenza artificiale nel coding. Con l’arrivo di agent hq, la piattaforma va oltre copilot, trasformandosi in un vero e proprio centro di comando per la programmazione assistita. Ora gli sviluppatori possono sperimentare con una gamma di ai agent di terze parti come openai codex, anthropic claude, google jules, xai e cognition devin direttamente all’interno di github. L’idea è chiara: non esiste più un singolo pilota automatico, ma un controllo missione completo dove lo sviluppatore decide quale rotta seguire tra più proposte generate dagli agent.
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Microsoft fa saltare il banco e sposta GitHub dentro il suo team CoreAI, cancellando di fatto la figura del CEO di GitHub dopo l’uscita di Thomas Dohmke. Un cambio epocale, più profondo di quel che sembra, perché da azienda indipendente dentro l’impero di Redmond, GitHub diventa ora un pezzo di Microsoft tout court. Dopo quasi quattro anni da CEO, Dohmke lascia per tornare a fare quello che gli piace davvero: fondare startup. Niente di male, certo, ma il tempismo è perfetto per un reboot della governance e, soprattutto, della strategia.
Non ci sarà un nuovo CEO, né una nuova squadra a dirigere GitHub in modo separato. Il messaggio è chiaro: l’era dell’autonomia di GitHub è finita. Ora il motore pulsante sarà CoreAI, la nuova macchina da guerra di Microsoft dedicata all’intelligenza artificiale, guidata dall’ex top manager di Meta, Jay Parikh. L’obiettivo è ambizioso e un po’ spaventoso: trasformare Microsoft in una “agent factory”, un’officina di intelligenze artificiali capaci di rivoluzionare il modo in cui il software viene creato, gestito e potenziato. Il futuro è sempre meno codice scritto a mano e sempre più codice generato da macchine intelligenti. Se vi sembra fantascienza, ricordate che Bill Gates pensava a Microsoft come a un esercito di sviluppatori software; Parikh vuole ora un esercito di agenti AI.
GitHub ha aperto in anteprima pubblica Spark, il suo nuovo strumento per creare app di intelligenza artificiale semplicemente descrivendo l’idea. Basato sul modello Claude Sonnet 4 di Anthropic, Spark permette di costruire e distribuire app full-stack AI senza scrivere una riga di codice. Per ora è disponibile solo per gli abbonati Copilot Pro Plus. Vuoi che ti prepari anche un approfondimento SEO-ready su come Spark potrebbe rivoluzionare lo sviluppo low-code nel mercato enterprise?
Microsoft Build developer conference
C’era una volta l’IDE. Poi arrivò GitHub Copilot. Ora arriva l’agente autonomo di Copilot che fa tutto da solo, mentre tu ti chiedi se ha ancora senso la tua laurea in ingegneria informatica.
Sì, Microsoft ha appena tolto il velo all’ultima incarnazione dell’AI developer agent durante la Build 2025. Non si limita più a suggerire codice tra un commento e l’altro: prende in carico task veri, accende una virtual machine, clona il repository, capisce il contesto, legge l’intera codebase, scrive il codice, lo testa, lo salva, documenta tutto, ti notifica… e risponde pure ai commenti che gli lasci. E tu? Tu guardi.
Il venerdì di Pasqua è quel momento magico della settimana in cui i CTO con sindrome da burnout e i founder che fingono di non controllare Slack si concedono il lusso di fare finta di rilassarsi. In realtà, quello che facciamo è scavare dentro GitHub come archeologi del codice, alla disperata ricerca del prossimo tool open source che ci faccia risparmiare soldi, tempo e neuroni. E guarda caso, oggi ti porto esattamente questo: una manciata di risorse gratuite su Generative AI che non solo non costano nulla, ma che possono trasformare il tuo weekend in un piccolo laboratorio personale di automazione, modelli e sperimentazione nerd.
Non serve piangere per l’ennesima subscription a 99$/mese. Il bello della GenAI è che la community sta già costruendo tutto — gratis — mentre i soliti noti cercano di vendertelo impacchettato come “enterprise-ready”. Andiamo dritti al punto, senza romanticherie.
Con dichiarazioni audaci di leader tecnologici, come Matt Garman di AWS e Emad Mostaque di Stability AI, che prevedono la scomparsa del lavoro di programmazione in pochi anni, la comunità tech ha iniziato a porsi interrogativi esistenziali. Tuttavia, l’ultimo rapporto di GitHub fornisce una visione profondamente diversa. Nonostante l’espansione dell’Intelligenza Artificiale (IA) in ogni settore, sembra che il suo effetto sugli sviluppatori sia molto meno minaccioso di quanto predetto.
l nuovo repository GitHub “o1-engineer“ ha recentemente guadagnato attenzione come uno strumento CLI innovativo per sviluppatori. Ecco un riepilogo delle sue caratteristiche principali e funzionalità:
Deep Live Cam è un innovativo strumento di deepfake che consente di trasformare foto statiche in flussi video in diretta, utilizzando il volto di una persona per “animare” un’immagine o un video target.
Questo software open source, distribuito sotto licenza GNU GPLv3, è stato sviluppato per supportare artisti e creativi in vari settori, come l’animazione, il design e la moda, permettendo loro di visualizzare e modificare istantaneamente i loro progetti.
Visita: https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Agenti
- AutoCodeRover: AutoCodeRover è un ingegnere software autonomo che risolve problemi su GitHub in meno di dieci minuti ciascuno, superando gli sviluppatori che impiegano in media 2,77 giorni. Utilizza LLM e strumenti di debug per identificare in modo efficiente le posizioni delle patch, risolvendo circa il 22% dei 300 problemi reali testati con un costo minimo di LLM (~$0,5). Lo strumento impiega una ricerca del codice consapevole della struttura del programma e migliora i tassi di riparazione con suite di test tramite localizzazione di errori statistici, avanzando significativamente le pratiche di ingegneria del software AI.
Modelli di linguaggio
- Anthropic Cookbook: Anthropic Cookbook ti aiuta a integrare Claude nei tuoi progetti con frammenti di Python, richiedendo una chiave API Anthropic. Guida a migliorare Claude con strumenti esterni, recupero di dati per l’accuratezza, citazione di fonti, impiego di Haiku come sub-agente, gestione di embedding con Voyage AI, elaborazione di immagini, Diffusione Stabile per la generazione di immagini, analisi di PDF, automazione di valutazioni, abilitazione della modalità JSON e creazione di filtri di moderazione dei contenuti.
Visione
- Open-Sora-Plan: Questo progetto mira a riprodurre Sora (modello T2V di Open AI), permettendoti di generare contenuti video di alta qualità controllati dal testo, in particolare paesaggi. Puoi addestrare modelli per migliorare risoluzione e durata, impegnarti in esperimenti di text2video e affinare le condizioni del modello. Supporta l’addestramento su chip AI, incluso Huawei Ascend 910, con piani per una futura espansione a hardware domestico.
GPU/CPU
- ipex-llm: ipex-llm è una libreria PyTorch per l’esecuzione di LLM su CPU e GPU Intel (ad es. PC locale con iGPU, GPU discreta come Arc, Flex e Max) con latenza molto bassa. L’implementazione supporta attualmente più di 50 modelli ed è basata su lavori precedenti come vLLM, llama.cpp, qlora, ecc. Può essere utilizzata per inferenza a basso bit o per il fine-tuning, e offre un’integrazione senza soluzione di continuità con altri framework come LangChain, Llama-Index o Hugging Face transformers.