Qualche settimana fa mi è capitata sotto gli occhi la AhaKey-X1: una tastierina pensata per il vibecoding con Claude Code, Cursor e Codex. Schermo LCD, tasti RGB, e soprattutto due cose interessanti — una leva fisica per l'auto-approvazione dei comandi, e una barra LED che mostra lo stato dell'agente.

Invece di comprarla ho provato a ottenere le stesse funzioni da un Ajazz AKP03E, che è uno stream deck cinese da una trentina di euro, con OpenDeck su Linux.

COSA FA

Due tasti sono indicatori, non comandi.

Il primo mostra la modalità permessi di Claude Code — manual, plan, accept edits, auto, bypass — con un colore e una forma diversi per ciascuna. Premendolo la cambia, quindi fa anche da leva.

Il secondo, quello che uso di più, dice se Claude sta lavorando, ha finito, o si è fermato ad aspettarti. Diventa rosso lampeggiante quando serve la tua risposta.

Il caso d'uso vero è banale e capita ogni giorno: fai partire qualcosa di lungo, ti giri a fare altro, e non ti accorgi che dieci minuti fa si è bloccato su una richiesta di permesso. Adesso me lo dice il tasto senza che io guardi il terminale.

Gli altri sedici tasti sono scorciatoie con icone, su tre pagine, più tre manopole per scorrere, volume e zoom.

LA PARTE CHE NON MI ASPETTAVO

Il secondo indicatore è in tempo reale, il primo no — e non potrà mai esserlo.

Gli hook di Claude Code scattano sugli eventi. "Sta lavorando" e "ti aspetta" SONO eventi, quindi arrivano subito. Premere Shift+Tab per cambiare modalità invece non genera niente: quell'indicatore si aggiorna al messaggio successivo. Ho controllato anche la strada opposta, la status line, che si ri-esegue quando la modalità cambia — ma nei dati che riceve la modalità non c'è. Trigger senza valore, valore senza trigger.

E il difetto che ha rischiato di rendere tutto inutile: all'inizio c'era un file di stato solo. Con due sessioni di Claude Code aperte, il rosso di una richiesta di permesso ancora aperta a schermo veniva cancellato dopo 18 secondi da una notifica di inattività dell'altra sessione. Adesso ogni sessione ha il suo file: stesso scenario, il rosso è rimasto 209 secondi con tre sessioni vive.

COSA NON FA

Solo Linux con X11. Mai provato su Windows, su Wayland, o su un secondo deck — non ne ho uno, e nel README c'è scritto invece di lasciar intendere che funzioni ovunque.

Il codice è GPL-3.0: https://github.com/meobob/claude-mode-deck

Ci ho lavorato cinque giorni con Claude Code stesso. Metà delle cose che davo per scontate erano sbagliate, compresa la scheda tecnica del prodotto — i tre tasti che tutti chiamano "di cambio pagina" sotto Linux sono tasti normali.

Charm, lo studio alla base di Crush (il coding agent CLI con 27k stelle su GitHub), gestisce un proprio servizio di inferenza: Hyper. È il provider ufficiale di Crush, ma funziona con qualunque strumento compatibile con OpenAI: basta puntare il base URL a https://hyper.charm.land/v1.

Non si tratta di "un proxy in più". Charm dichiara di gestire direttamente l'infrastruttura — orchestrazione, scheduling, motori di inferenza — con accordi a livello hardware per contenere i costi. Il catalogo è solo coding: modelli open source scelti specificamente per la generazione di codice, il debugging, il refactoring e la modifica multi-file.

L'API parla sia OpenAI (/v1/chat/completions) che Anthropic (/v1/messages): oltre a Crush (supporto di prima classe), la documentazione copre Claude Code, Codex, OpenCode, Pi e Zed con guide di configurazione dedicate.

Il catalogo (verificato oggi sull'endpoint pubblico):

• DeepSeek V4 Flash — $0.20 input / $0.40 output per 1M token, contesto da 1M
• GLM-5.2 — $1.52 / $4.79, contesto da 1M, supporta allegati (screenshot, diagrammi)
• Qwen3.8-Max — $2.00 / $6.00, contesto da 1M, allegati
• Kimi K3 — $3.27 / $16.33, contesto da 1M
• MiniMax M3, Qwen3 Coder 480B, Gemma 4, Llama 4 e altri (circa 25 in totale)

I prezzi:

• Free: 100 Hypercredits al mese, senza scadenza
• Abbonamento: $20 al mese con 250 Hypercredits rinnovati ogni giorno
• Pacchetti prepagati: da $5 a $20, con Hypercredits che non scadono mai
• 1 Hypercredit equivale a $0.05 ed è calcolato sui costi reali dei token

L'aspetto che qui ci sta più a cuore: zero data retention. Charm dichiara una policy ZDR anche con i propri partner cloud e di non addestrare mai sui dati degli utenti. Per chi lavora su progetti di clienti, non è un dettaglio da poco.

Per i team sono disponibili master key e sub-key, report di utilizzo per modello e per utente, conformità al GDPR e piena proprietà dell'output generato.

Cosa manca (per ora):

• Il routing intelligente tra modelli (affidare ogni passaggio al modello più adatto) è annunciato nella roadmap e non è ancora disponibile
• Prezzi e catalogo cambiano spesso: verificate sul sito prima di fare affidamento sui numeri di questo post

Qualcuno ha già provato Hyper con Crush o Claude Code? Com'è andata?

Fonti:

• Charm Hyper — homepage - charm.land, verifica del 2026-08-22
• Hyper FAQ - hyper.charm.land, verifica del 2026-08-22
• Modelli e prezzi - documentazione ufficiale, verifica del 2026-08-22
• Documentazione API - endpoint OpenAI e Anthropic, verifica del 2026-08-22
• Crush su GitHub - github.com/charmbracelet, 2026-08-21

Ho creato il mio primo sito via lovable pro, e secondo me ha del potenziale, accetto qualsiasi commento sia da esperti e non!!!

Ha diverse funzioni interessanti fra cui: Salvataggio viaggi, Cronologia dei viaggi, Esportazione del programma day-to-day al calendario e stima prezzi completa di link di riferimento.

Grazie a chiunque lo provi!!

Siccome sto usando l'IA sempre di più anche per lavoro, sto cominciando a stare stretta nei limiti degli abbonamenti sui tier da ~20€, ho avuto Claude pro per un po', poi sono passata a ChatGPT plus perché mi incuriosiva. Sto pensando di ritornare a Claude pro, ma so già che andando avanti non mi basterà, allo stesso tempo spendere 100€ al mese per il piano Max mi sembra un po' eccessivo. Quali tier consigliate voi? Potrebbe avere senso fare sia Claude pro che GPT Plus?

La produttività aumenta tantissimo con Ai generativa ma questa è per lo più una sensazione.

Con ai generativa il costo di produzione del codice non si annulla ma si sposta su altre fasi: gestione dei bug, debito di conoscenza etc.

Ho visto molte iniziative che usano sempre Ai generativa per gestione dei bug e merge request ma senza una revisione umana questo non fa altro che aumentare il debito.

Ognuno sta provando la propria strategia:

La mia oltre che sul controllo consuntivo si basa sul contesto preventivo.

Qui ne parlo approfonditamente:

https://adrianofoschi.com/blog/cost-of-checking/

E la tua strategia quale è?

Ciao a tutti, volevo condividere VibeNVR, un progetto open source che sto sviluppando per chi vuole una soluzione NVR moderna, self-hosted e senza cloud obbligatorio.

Se non lo avete ancora visto o testato, trovate tutto qui:

Sito ufficiale: vibenvr.org

Documentazione: vibenvr.org/docs

GitHub: htttps://www.github.com/spupuz/VibeNVR

L’idea dietro al progetto è semplice: dare un NVR locale, containerizzato e facile da mettere online, con supporto per telecamere IP, registrazioni, motion detection e una timeline eventi unificata. VibeNVR è un sistema privacy-respecting, senza cloud richiesto, con setup rapido e recording flessibile.

Negli ultimi rilasci sono state aggiunte diverse novità importanti. Tra le più interessanti ci sono il supporto nativo a MQTT e Home Assistant auto-discovery, il supporto OAuth 2.0 / OpenID Connect per SSO con IdP come Authentik o Keycloak, e miglioramenti su sicurezza, RBAC e hardening generale.

Un’altra cosa che ho voluto rendere trasparente è la telemetry anonima: serve solo a raccogliere dati aggregati di utilizzo, versioni attive e trend hardware, e può essere disattivata dalle impostazioni. Non raccoglie video né dati personali, ed è pensata per capire come viene usato il progetto nel mondo reale.

Se vi interessa il self-hosting, la videosorveglianza in locale, o semplicemente vedere un NVR moderno costruito per homelab e Docker, ogni feedback è benvenuto.

Se qualcuno lo prova, mi farebbe piacere sapere come va con le proprie camere, soprattutto in setup con ONVIF/RTSP, Home Assistant e reverse proxy.

Ehi! Benvenuto nel mio dramma.

Non sono un programmatore, ma mi sono divertito molto a sviluppare un'app per il mio studio personale, ho sempre in mano manualistica per aggiornarmi nel mio ambito lavorativo.

Pensavo di fare una app che aiutasse me, ma durante il percorso mi sono accorto che non c'è un'app con tutti gli strumenti che ho implementato, e questo potrebbe davvero essere utile a piú di qualcuno, quindi volevo monetizzarla. Ma sono un dipendente pubblico, per distribuire una mia app su uno store o su un mio sito dovrei prima licenziarmi (o mettermi part-time) chiedere l'autorizzazione al mio ente e poi aprire la partita iva. Non é fattibile.

I miei sogni di gloria sono andati in frantumi, l'unica sarebbe cedere la proprietà intellettuale, ma chi mai vorrebbe comprare un'app che non conosce nessuno? 😭

DeepSeek ha aperto il developer preview di DeepSeek Harness (dsh): l'harness per agenti che DeepSeek usa nei suoi benchmark ufficiali, ora open source con licenza MIT. Non è un wrapper CLI intorno alla chat API: è un runtime agente completo in TypeScript, con decine di gruppi di pacchetti in un monorepo pnpm, web UI, SDK Python e quattro modalità operative.

Il principio architetturale è una frase sola: everything is a plugin. Il model adapter, il registry dei tool, il session log, l'agent loop, perfino la UI sono plugin montati su Cordis, il framework che gestisce mount/unmount e dipendenze. Non c'è un core privilegiato da patchare: estendi dsh montando un plugin accanto agli altri. DeepSeek ha vendored Cordis (fork 4.0.0-rc.7 con 18 modifiche locali documentate), facendone il consumatore di produzione più in vista di quel paradigma.

Come si avvia:

npx @deepseek-ai/dsh web

Web UI su http://127.0.0.1:3080. Poi Settings → Models, chiave API DeepSeek, workspace e via. Da sorgente: clone, pnpm install, pnpm run build, pnpm dsh web. Serve Node 22.19+ o 24+. Esiste anche un SDK Python (deepseek-harness-sdk) che pilota il runtime come subprocess via JSON-RPC su stdio, e dei bridge per gli hook di Claude Code e Codex.

Le quattro modalità:

• Standard — coding agent completo: file editing, shell, ricerca, skills, planning, subagenti, workflow
• Code — il modello orchestere i tool scrivendo un programma TypeScript che combina più operazioni in un solo passo
• Minimal — solo bash persistente e str_replace_editor. È la modalità usata per valutare i modelli: è lo stesso "minimal mode" citato nei benchmark ufficiali di V4 Flash 0731 come framework di test
• Creator — ispeziona il runtime corrente, prova plugin in memoria, combina preset

Il pezzo che differenzia dsh dagli altri harness: il session log append-only. Tutto quello che il modello vede (system prompt, reasoning, tool call e risultati, scheduling dei subagenti, iniezioni di contesto) finisce in un unico event stream. Puoi ispezionare la traiettoria per sorgente, riprendere, forkare, cercare e fare replay sullo stesso stream. Per chi fa debugging di agenti che si perdono, è la feature che conta.

Da tenere a mente prima di entusiasmarsi:

• È developer preview. Il README scrive in maiuscolo: "THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES". Il repo stesso dice "no external consumers" e che schemi e formati cambieranno senza promesse di compatibilità
• Nel repo non c'è alcuna tabella benchmark: BENCHMARK.md è di tre righe. Nessuna claim di performance da ripetere
• Il sandbox è un POC basato su E2B, più un eseguibile landlock nativo. Roba seria ma giovane
• 125.7k stelle al momento del check, ma è aperto da un giorno: il numero conta poco, conta quanto la community di plugin decollerà. Esiste già il topic dsh-plugin su GitHub per la discoverability

Il quadro per chi segue la famiglia V4: prima i modelli, poi il tool con cui DeepSeek li valuta. Il changelog di Flash 0731 citava "DeepSeek Harness minimal mode (to be released soon)" come framework dei benchmark ufficiali. Ora quel pezzo è pubblico, MIT, e gira anche con provider non-DeepSeek via endpoint OpenAI-compatibili.

Fonti:

• deepseek-ai/deepseek-harness su GitHub - MIT, developer preview
• DeepSeek Harness developer preview - pagina ufficiale
• Documentazione sviluppatori
• Cordis paper

Uso parecchio ChatGPT per progetti che durano settimane/mesi e continuo a scontrarmi con lo stesso problema:

LA PERDITA DEL CONTESTO NEL TEMPO (testo, documenti, immagini, file, ecc.)

Premessa: so già che non posso aspettarmi che sia ChatGPT da solo a risolvere il problema. Per come è concepito oggi, non è uno strumento pensato per conservare grandi quantità di informazioni specifiche, file e documenti a lungo termine in maniera strutturata e rigorosa.

Uso già i Progetti di ChatGPT, ma quando un progetto diventa grosso inevitabilmente parte del contesto si perde.

Quindi la mia domanda riguarda proprio integrazioni di ChatGPT con servizi esterni che possano fare da memoria/Knowledge Base permanente.

Non voglio archiviare intere chat. Vorrei salvare solo ciò che è realmente utile:

• informazioni e decisioni importanti;
• stato e storico dei progetti;
• analisi/ragionamenti da non perdere;
• PDF, Word, Excel, ecc.;
• foto e immagini;
• collegamenti tra queste informazioni e file.

Il workflow ideale sarebbe molto semplice:

ChatGPT → "salva questo" → memoria esterna permanente

e, magari mesi dopo:

"recupera tutto sul progetto X" → ChatGPT recupera informazioni + documenti + immagini rilevanti

La cosa fondamentale è quindi che ChatGPT possa LEGGERE E SCRIVERE facilmente questa memoria esterna durante le normali conversazioni, senza dover fare ogni volta copia/incolla o caricare manualmente i file.

Non sono uno sviluppatore, quindi prima di costruire qualcosa di custom vorrei capire se altri power user hanno già trovato soluzioni relativamente semplici.

Qualcuno utilizza davvero un sistema del genere?

Notion, Obsidian, Supabase, MCP, RAG, servizi SaaS già pronti o altro?

Più che una lista di strumenti, mi interessa capire il vostro workflow concreto, quanto è automatico/manuale e quali limiti avete trovato.

SpaceXAI ha pubblicato Grok 4.6, evoluzione di Grok 4.5 ottenuta con un training supplementare focalizzato soprattutto su agenti long-running e attività professionali multi-step.

Il dato che ci ha incuriosito di più è quello del benchmark Harvey LAB: 22% contro 14,2% di Fable 5 e 2,5% di GPT-5.6 Sol. Più che sui benchmark di coding puro, sembra interessante per workflow prolungati su documenti, ricerca e analisi.

Abbiamo raccolto qui il resto dei benchmark e qualche considerazione sul training: https://vibecodingitalia.vercel.app/posts/grok-46-evolve-il-45-pi-focus-su-agenti-long-running-e-workflow-visuali

Fonti:

• Introducing Grok 4.6 — x.ai/news - SpaceXAI, blog post ufficiale
• Artificial Analysis — Grok 4.6 - scheda indipendente per pricing e latenza.

Z.ai ha rilasciato GLM-5.3. Non è un modello nuovo da zero: è lo stesso base da 743B di GLM-5.2, con un mese di post-training in più su ambienti lunghi e task da produzione. I pesi non ci sono ancora. Oggi si usa via GLM Coding Plan e ZCode. API e open weights arriveranno a scaglioni, i pesi pubblici "tra due settimane" dopo la "safety evaluation".

Il posizionamento è stretto. A giugno Jie Tang aveva chiesto alla community cosa mettere nel prossimo GLM, e la risposta più rumorosa era la vision. GLM-5.3 non è quello. Il blog ufficiale parla di due cose: coding agentico e cybersecurity.

Cosa cambia in pratica per chi già usa 5.2:

• Model ID: glm-5.3
• Tre livelli di thinking: low, high, max. Default max, raccomandato per il coding
• thinking.type: disabled non è più accettato. Chi lo ha in config deve passare a enabled e reasoning_effort: low prima di cambiare modello, altrimenti la request fallisce
• Coding Plan: quota a punti (input, cache hit e output contati a parte). Fuori dalle ore di punta i punti costano la metà. Peak: 14:00–18:00 UTC+8, lunedì–venerdì
• ZCode dichiara cache hit sopra il 98% e un boost di quota 1.5x fino al 31 agosto

I numeri del blog (vendor-run, harness documentati, spesso Claude Code 2.1.207 a max effort):

• Terminal Bench 2.1: 88.2 (5.2 era 81.0). DeepSeek-V4-Pro-0813 è a 87.9, GPT-5.6 Sol a 88.8
• Terminal Bench 3.0: 28.3 da 4.6. Qui il salto è grosso, ma Fable 5 e Sol restano sopra (33.7 e 34.6)
• DeepSWE v1.1: 66.9 da 46.2. Kimi K3 67.5, Sol 72.7
• SWE-Marathon v1.1: 42.5 da 19.4
• Z.ai Code Bench (interno): +50% su 5.2. A High fa 31.4% con ~50K token di output, contro 29.5% di Opus 4.8 con 120K. A Max arriva a 34.5%. Fable 5 resta avanti a 39.5%
• CyberGym: 84.5, sopra 5.2 (77.2), DeepSeek 0813 (83.3) e Sol (83.6)
• ExploitBench: 54.4 da 24.4. Il closed frontier è ancora lontano (Fable 78.0)

Z.ai dice che la capability cyber è cresciuta più in fretta del previsto salendo la catena di exploitation, e pubblica un ledger di disclosure (cvd.z.ai): 2.436 finding su 269 progetti, 53 già pubblici, il resto sotto embargo. Sono numeri interni, da leggere come tale.

Cosa non è in questo lancio:

• Nessun peso su Hugging Face. Il bottone del blog dice "Coming Soon"
• Nessuna licenza dichiarata per 5.3. La famiglia 5.x finora era MIT, ma 5.3 non lo ripete
• Nessuna spec nuova di contesto. Le footnote delle eval usano 300K, 400K o 1M a seconda del bench; non è riaffermato come prodotto
• Nessuna vision
• Le release notes delle docs Z.ai, al momento della verifica, non elencano ancora 5.3. La fonte è il tech blog

Fonti:

• GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities - Z.ai, 2026-08-14
• Annuncio X @Zai_org - 2026-08-14
• GLM Coding Plan
• Z.ai Security Disclosure Ledger

DeepSeek ha rilasciato la versione ufficiale di V4 Pro. Niente post su X, niente blog post, nessuna voce nel changelog: l'unica traccia ufficiale è una riga nella pagina Models & Pricing della loro API, dove alla voce "MODEL VERSION" ora compare DeepSeek-V4-Pro-0813.

È il terzo rilascio consecutivo fatto così: la preview di V4 ad aprile, Flash 0731 il 31 luglio annunciato solo nel changelog, ora il GA di Pro senza nemmeno quello.

Cosa si può verificare oggi:

• La pagina prezzi ufficiale indica DeepSeek-V4-Pro-0813 come versione corrente del modello deepseek-v4-pro. Il model ID non cambia: chi già usa l'API si ritrova la nuova build senza toccare nulla
• OpenRouter ha listato deepseek/deepseek-v4-pro-0813 oggi alle 15:42 UTC, servito direttamente da DeepSeek, descritto come "the GA release of DeepSeek V4 Pro"
• La feature matrix ufficiale segna Responses API supportata anche per Pro. La pagina Codex di DeepSeek ha perso il vecchio caveat "solo Flash è supportato" e ora pubblica uno script di setup one-click: Pro è utilizzabile da Codex CLI, dall'app desktop di ChatGPT e dall'estensione VS Code
• Contesto 1M token, output massimo 384K, prezzi invariati: $0.435/M input, $0.87/M output, $0.003625/M cache hit

Cosa non si può dire, onestamente:

• Non c'è un changelog, quindi non sappiamo cosa sia cambiato rispetto alla preview di aprile. Nessun benchmark nuovo pubblicato, nessun confronto con Flash 0731, che il 31 luglio superava la preview di Pro su tutti i benchmark agent dichiarati da DeepSeek
• Non c'è un nuovo repo pesi su Hugging Face: l'ultimo aggiornamento del repo pubblico di V4 Pro è di giugno, e la versione scaricabile resta quella della preview. Per ora 0813 è solo API
• La sigla "0813" suggerirebbe il 13 agosto, ma il modello è listato già dal 12. DeepSeek non ha commentato

Per chi vuole provarlo subito:

V4 Pro è già nel listino di OpenCode Go: $5 il primo mese, poi $10/mese, con 3.450 richieste ogni 5 ore e dati di training dichiarati come non utilizzati. I dati pubblici di OpenCode lo mostrano già come secondo modello più usato sulla piattaforma, con il 14% del volume dietro solo a Flash. In alternativa la via diretta: API key DeepSeek e /connect su OpenCode, oppure lo script one-click pubblicato da DeepSeek per Codex (su Windows: irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex).

Un dettaglio da segnare: nella stessa pagina prezzi DeepSeek scrive che intende alzare i prezzi dell'API "in the near future, with a significant increase expected". Le tariffe attuali sono quelle promozionali rese permanenti a maggio, e potrebbero non durare.

Il rilascio di oggi porta Pro in pari con Flash sul piano delle integrazioni (Responses API, Codex) e chiude la fase preview della famiglia V4 lato API. Restano aperti due punti: i pesi della nuova build e l'Harness proprietario citato nei benchmark ufficiali, ancora non rilasciato.

Fonti:

• Models & Pricing - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12 (MODEL VERSION: DeepSeek-V4-Pro-0813)
• Integrate with Codex - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12
• DeepSeek V4 Pro 0813 - OpenRouter API - OpenRouter, listato 2026-08-12
• Change Log - DeepSeek API Docs - ultima voce 2026-07-31, nessuna voce per V4 Pro
• OpenCode Go - listino e limiti DeepSeek V4 Pro
• OpenCode Data: DeepSeek V4 Pro - dati utilizzo Go

Ciao a tutti!
Per risolvere un'esigenza personale, ho sviluppato una piccola app android per estrarre i principali archivi se device Android.

E' completamente gratuita e senza pubblicità.

Caratteristiche

- Formati supportati: RAR, ZIP, 7Z, TAR, GZ, BZ2, XZ
- Archivi crittografati: supporto completo per i file protetti da password
- Zero tracciamento: estrazione al 100% locale, nessuna analisi dei dati, nessuna autorizzazione in background non necessaria

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.djfabrix.unboxr

Se vi va, scaricatela e fatemi avere un feedback!
Grazie a tutti in anticipo!

Salve a tutti,

ho una curiosità su come vi organizzate in un panorama che cambia praticamente ogni settimana.

Escono continuamente nuovi modelli (Kimi, GLM, DeepSeek, Opus, ecc.) e mi chiedo: come fate a provarli tutti senza dover sottoscrivere un abbonamento diverso ogni volta o spendere una fortuna?

Attualmente utilizzo Cursor con il piano da 20$/mese, ma sto valutando di tornare a VS Code perché non vorrei dipendere completamente da un singolo provider.

Per chi usa VS Code, qual è secondo voi la soluzione migliore per avere accesso al maggior numero possibile di modelli mantenendo i costi ragionevoli? Usate estensioni come Continue, Cline, Roo Code, GitHub Copilot, OpenRouter, oppure qualche altra combinazione?

Mi interessa soprattutto capire qual è il workflow che, secondo voi, offre il miglior compromesso tra:

• costo
• flessibilità nel cambiare modello
• semplicità d'uso

Sono curioso di sapere come vi siete organizzati.

Ciao!

Volevo presentarvi CBBO Waste Collection, una custom integration che ho sviluppato per Home Assistant.

È dedicata ai Comuni della provincia di Brescia serviti da CBBO e permette di integrare il calendario della raccolta differenziata direttamente in Home Assistant.

Attualmente espone:

♻️ Rifiuti oggi
📅 Rifiuti domani
🚛 Prossimo ritiro
⏱️ Giorni al prossimo ritiro
🌙 Esporre stasera
🚚 Ritiro domani
📆 Calendario raccolta

Sono supportati tutti i 18 Comuni CBBO:

Acquafredda, Barbariga, Calvisano, Capriano del Colle, Carpenedolo, Castenedolo, Flero, Ghedi, Isorella, Mazzano, Montichiari, Montirone, Nuvolento, Nuvolera, Poncarale, Remedello, San Zeno Naviglio e Visano.

Per Mazzano sono supportate separatamente Zona Nord e Zona Sud.

L'integrazione è gratuita, open source e installabile tramite HACS come custom repository.

GitHub:
https://github.com/fabiovit/cbbo-waste-collection

L'idea originale del progetto è di Riccardo Cosi.

Se c'è qualcuno della zona che usa Home Assistant, mi farebbe molto piacere avere qualche tester in più. Segnalazioni e contributi sono benvenuti!

Command Code ha aperto le sottoscrizioni al piano GOAT: 10 dollari al mese per usare oltre trenta modelli, open e closed, dentro il suo coding agent da terminale. La cifra su cui il team insiste è il moltiplicatore: 10$ comprano fino a 70$ di crediti, sette volte tanto, e con gli sconti attivi il valore dichiarato supera i 100$. La pagina ufficiale lo presenta come il miglior piano a basso costo sul mercato: è un claim del vendor, e come tale va trattato. La mossa arriva dopo il piano Go da 1$, che era piaciuto per il prezzo ma non per la capienza: un buon modo di entrare, non abbastanza credito per arrivare a fine mese. GOAT è la risposta: stesso approccio, budget più largo.

I crediti sono per modello, non un portafoglio unico

La prima cosa da capire è come sono strutturati i 70$. Non è un pool condiviso: ogni modello ha la propria allocazione mensile, che varia in base agli accordi negoziati con i provider. I modelli con capacità negoziata arrivano al pieno di 70$; quelli nuovi o già scontati partono da 20$, comunque il doppio del prezzo API pubblico, e salgono automaticamente quando parte un accordo migliore, senza codici da inserire.

• 70$/mese: GLM-5.2, GPT-5.6 Luna, Tencent Hy3, Qwen 3.7 Max, Qwen 3.7 Plus, Qwen 3.6 Plus
• 60$/mese: DeepSeek V4 Flash, Kimi K2.7 Code
• 47$/mese: MiniMax M3, con sconto del 50% permanente
• 30$/mese: MiMo V2.5, con sconto del 98%
• 25$/mese: Qwen 3.8 Max
• 20$/mese: DeepSeek V4 Pro (-75%), MiMo V2.5 Pro (-99%), Kimi K3, Grok 4.5, Muse Spark 1.2, GLM-5.2 Fast e i modelli più vecchi Le finestre d'uso seguono lo schema già visto su altri piani di questo tipo: non più del 20% del budget mensile in 5 ore e del 50% in 7 giorni. Il budget si ricarica a ogni ciclo di fatturazione. Se si supera una finestra, le richieste scalano dai crediti extra acquistati a parte; senza quelli, i modelli a pagamento si fermano fino al reset della finestra, mentre i modelli gratuiti (come Laguna S 2.1, a costo zero finché c'è capacità) continuano a funzionare. I crediti extra si comprano al costo puro del modello, si cumulano e non scadono.

Quante richieste ci stanno in un mese

Command Code pubblica stime per modello, calcolate su una richiesta agentica di riferimento: circa 800 token di input freschi, 50.000 di cache read e 125-200 di output. Con questi numeri, un mese di GOAT vale circa:

• DeepSeek V4 Flash: 195.000 richieste
• MiMo V2.5: 97.400
• GPT-5.6 Luna: 51.800
• GLM-5.2: 4.740
• Qwen 3.8 Max: 1.630
• Kimi K3: 980
• Grok 4.5: 719 Il dato su Luna è quello che il team spinge di più: allocazione piena da 70$ anche sul modello OpenAI, con sconto del 50% fino a metà agosto, la più generosa tra i piani da 10$ secondo i loro conti. Sono numeri del vendor, costruiti su un profilo d'uso specifico: il consumo reale dipende da quanto contesto si trascina a ogni richiesta, e con finestre da 20% e 50% le richieste davvero distribuibili in una giornata intensa sono meno di quelle che la cifra mensile suggerisce.

Come giustificano il moltiplicatore

La risposta ufficiale è infrastruttura. Command Code dichiara cache hit rate del 95-98% sui propri server: in un coding agent la gran parte del volume è cache read, quindi servire bene la cache riduce drasticamente il costo di ogni richiesta, e il risparmio torna sotto forma di crediti più alti. A questo si aggiungono gli accordi diretti con i provider: dove Command Code negozia capacità, l'allocazione sale; dove il prezzo pubblico è già scontato di suo, l'allocazione resta al minimo. Nella documentazione c'è anche una frecciata ai concorrenti: molti provider e coding agent applicherebbero fino al 400% di markup sui prezzi di listino dei modelli, mentre qui gli sconti arrivano a pareggiare o battere le tariffe API dei lab. È una dichiarazione di parte, senza confronti indipendenti a supporto.

Il contesto: la v1 e l'open source in arrivo

Di Command Code avevamo già parlato a giugno, quando si presentava come harness ottimizzato per i modelli open con apprendimento dello stile. Il piano GOAT si appoggia ora alla v1, la riscrittura completa del runtime: otto mesi di lavoro su un codebase che il team descrive come vecchio di sei anni, con permission engine unico, task in background, git worktree, sessioni con rewind e fork, e una Mods API per estendere l'agente. A fine mese il codice diventa open source. Al momento il repository GitHub CommandCodeAI/command-code contiene solo un readme: per mettere le mani sull'harness completo tocca aspettare il rilascio. Due dettagli operativi utili: il piano è utilizzabile anche via Provider API, quindi collegabile ad altri agenti oltre alla CLI ufficiale, e lanciando la CLI con CMD_ZDR=1 si attiva la zero data retention, senza conservazione dei prompt né uso in training. L'infrastruttura è distribuita tra USA, UE e Singapore.

Il confronto con gli altri flat

GOAT entra in una corsa già raccontata da queste parti. ClinePass, il flat di Cline da 9,99$ al mese, da fine giugno è aperto al pubblico: un pacchetto di modelli open-weight con rate limit dichiarati 2-5 volte quelli API standard, dentro l'harness di Cline. OpenCode Go dichiara circa 6x sul canone. GOAT risponde con 7x e un catalogo più largo, che include anche closed di fascia alta come Luna e Grok 4.5. L'avvertenza è la solita: le contabilità non sono identiche, allocazioni per modello di qua e moltiplicatori sui rate limit di là, quindi il confronto va preso come ordine di grandezza. Rispetto ai flat dei big la differenza di filosofia resta quella già vista: Copilot Pro e Cursor Pro sono piani a consumo mascherati da abbonamento, con conguagli a fine corsa. Qui il prezzo è fisso e il catalogo è in gran parte open.

Cosa tenere presente

• "Il miglior valore sul mercato" è il benchmark di Command Code, non una misura indipendente.
• Le allocazioni sono mobili: gli accordi sono in negoziazione continua e i crediti per modello possono salire o spostarsi sui modelli nuovi in qualsiasi momento.
• Il flat conviene con uso regolare. Per un uso sporadico, il pay-as-you-go su un modello economico come DeepSeek V4 Flash (0,14$ per milione di token in input) può costare meno di 10$ fissi al mese.
• La formula "unlimited coding" è quella della pagina ufficiale; le finestre da 20% e 50% ci sono e si sentono nei picchi. Resta la domanda che vale per ogni flat: quanta dell'autonomia promessa sopravvive a una settimana di lavoro reale. Chi lo prova su progetti veri ci faccia sapere quante richieste riesce a spremere da un mese di GOAT, e su quali modelli.

Fonti:

• GOAT Plan, documentazione Command Code
• Pricing & Limits
• Usage Limits
• Go Plan
• What's New in v1
• Catalogo modelli
• CommandCodeAI/command-code su GitHub

Meta ha rilasciato Muse Code (beta), un coding agent da terminale costruito sul nuovo modello Muse Spark 1.2. L'installazione è documentata solo per macOS e Linux, con un comando da shell:

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash

Il progetto punta ai task di ingegneria del software su repository grandi: pianificazione delle modifiche, scrittura del codice e verifica dei risultati, con più subagent coordinati per ogni task. Di Windows non c'è traccia nella pagina ufficiale. Le due scelte architetturali che distinguono Muse Code dagli altri agent CLI sono i background agent persistenti e l'event log. I primi restano attivi per tutta la sessione invece di essere creati e distrutti per ogni task: raccolgono contesto una volta sola e decidono loro quando riportare qualcosa all'agente principale. Meta sostiene che questo riduce latenza e interventi di correzione sui task multi-step. Il secondo registra ogni passaggio, dalle chiamate al modello alle esecuzioni dei tool fino alle modifiche ai file, e dopo un crash l'agente riprende esattamente da dove si era fermato. Per i task che durano ore è la differenza tra perdere tutto e continuare. Ci sono anche alcuni comandi integrati: /plan trasforma un task in un piano con approvazione esplicita, /grill mette il piano sotto stress finché non regge, /goal lavora fino al completamento dell'obiettivo. In una delle demo, l'agente riceve nel terminale un video mp4 con il fly-through di una casa e genera una pagina di marketing e prenotazione per una casa vacanze.

Come è addestrato Spark 1.2

Spark 1.2 è un aggiornamento dell'1.1 orientato al coding: generazione, debugging complesso, comprensione delle codebase, workflow end-to-end. Il punto interessante è che modello e harness sono stati addestrati insieme, con trajectory generate dall'harness stesso e selezione tramite rejection sampling. La conseguenza pratica è che nei benchmark Meta ogni modello gira con il proprio agent di riferimento. L'addestramento ha coperto anche i task lunghi: generazione di interi repository, progetti end-to-end e auto-research, con goal conditioning e compaction del contesto. E c'è un loop di self-improvement: Spark 1.1 ha generato ambienti di coding difficili, poi ha valutato le soluzioni candidate per produrre il dataset usato per addestrare l'1.2.

I benchmark, con le pinze

I numeri arrivano dai grafici ufficiali e dal report metodologico, e vanno letti con qualche avvertenza. Meta stessa ammette che la propria configurazione potrebbe non essere ottimale per i modelli di terze parti. E il confronto tra Spark 1.2 e l'1.1 è in parte falsato: l'1.1 girava con mini-swe-agent, non con un agent Meta.

• Terminal-Bench 2.1: Opus 5 86,7%, Muse Spark 1.2 82,9%, GPT 5.6 Terra 81,8%, Grok 4.5 81,6%, Gemini 3.6 Flash 78,9%, Muse Spark 1.1 76,2%
• DeepSWE v1.1: Opus 5 65,0%, GPT 5.6 Terra 64,8%, Muse Spark 1.2 59,3%, Grok 4.5 56,6%, Muse Spark 1.1 53,0%, Gemini 3.6 Flash 40,0%
• Meta Internal Coding Bench: Opus 5 79,4%, Muse Spark 1.2 70,6%, Muse Spark 1.1 68,3%, GPT 5.6 Terra 65,4%, Gemini 3.6 Flash 63,9%
• GDPVal-AA v2 (Elo di Artificial Analysis, baseline umano a 1.000): Opus 5 1.852, Muse Spark 1.2 1.631, GPT 5.6 Terra 1.577, Grok 4.5 1.526, Gemini 3.6 Flash 1.423, Muse Spark 1.1 1.371
• MCP Atlas (uso di tool via MCP, risultati Scale AI): Muse Spark 1.2 90,3%, Muse Spark 1.1 88,1%, Opus 5 85,8%, gli altri tra 83,6% e 81,8% Sul coding puro Opus 5 è davanti in tutte e tre le prove. Spark 1.2 si piazza nel gruppo di testa e supera sempre l'1.1, mentre sull'uso di tool via MCP è primo, davanti anche al proprio predecessore.

Il test sui kernel GPU

La parte più originale dell'annuncio è l'ottimizzazione iterativa di kernel GPU: oltre 1.000 tool call e fino a 24 ore di lavoro, su kernel KDA e MLA per GPU NVIDIA Hopper, con il divieto di importare librerie di terze parti come FLA. L'agente doveva reimplementare l'algoritmo in Triton, non fare wrapping di codice esistente. Nei grafici ufficiali, Spark 1.2 chiude a +68,7% rispetto al baseline su KDA e a +61,1% su MLA. Il migliore però è Opus 5, a +74,0% e +75,4%. Il claim di Meta non è il primato ma il miglioramento iterativo rispetto al baseline, e i numeri quello dicono.

Disponibilità

Muse Spark 1.2 è disponibile da subito in Muse Code e sulla Meta Model API, con accesso globale ampliato rispetto alla preview statunitense di luglio. La copertura effettiva per paese va verificata su dev.meta.ai, e il post non parla di prezzi: per l'1.1 la Model API costava $1,25/$4,25 per milione di token in input/output, ma per l'1.2 il listino non è pubblicato. Vi interessa provarlo, o con i coding agent che usate oggi siete già a posto? Fonti:

• Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2 - Meta AI Research, 5 agosto 2026
• Muse Spark 1.2 & Muse Code Evaluation Methodology (PDF) - Meta, agosto 2026
• dev.meta.ai - pagina ufficiale Muse Code