Post di **Ethan Mollick** pubblicato il **1° ottobre 2026** su *One Useful Thing* (~2.000 parole), con il sottotitolo *Benefitting from the Bitter Lesson*. Mollick rivede una previsione che ora ritiene errata: pensava che far lavorare gli agenti in gruppo avrebbe richiesto una lunga progettazione umana, "simile alla costruzione di un'azienda."
#Bitter Lesson#bitter lesson#gestione degli agenti
Ethan Mollick — professeur à la Wharton School (University of Pennsylvania) · auteur de *One Useful Thing* (Substack).
Articolo di **Asutosh Padhi**, **Brian Elliott**, **Daniel Swan**, **Kim Baroudy** e **Vik Sohoni** (senior partner, McKinsey), presentato come espressione del punto di vista di **QuantumBlack, AI by McKinsey**, pubblicato in **ottobre 2026** (giorno esatto non specificato, datato convenzionalmente il 1°); 12 pagine, 2 exhibit, una tabella, un riquadro sull'architettura e due casi.
#sistema operativo IA#AI OS#secondo cervello
Asutosh Padhi · Vik Sohoni (Chicago) · Brian Elliott (Carolinas) · Daniel Swan (Connecticut) · Kim Baroudy (Copenhague) — senior partners · McKinsey (QuantumBlack).
Un articolo collettivo a sette autori (**Zach Davis**, **Michelle Gill**, **Elisabeth Hendrickson**, **Angie Jones**, **Sha Ma**, **Randy Shoup**, **James Wickett**), pubblicato su *Enterprise Technology Leadership Journal* da **IT Revolution** (autunno 2026, vol. 3, n. 2), sotto licenza CC BY-NC-SA. Circa **7.500 parole**, intitolato *« Toward a Pattern Language for Code Reviews in the Age of Agentic AI »*. **(A)** Impostazione: la revisione del codice è definita come un esame condotto da un'entità non autrice che porta a un'azione; gli studi empirici (Microsoft 2013, Mäntylä 2009, Beller 2014) mostrano che il suo valore risiede principalmente nella manutenibilità e nella condivisione della conoscenza, meno nel rilevamento di difetti funzionali. **(B)** Tre condizioni per togliere l'essere umano dal percorso critico: validazione deterministica massima, revisione **graduata per rischio**, una **traccia durevole** di ogni decisione dell'agente; *« no human in the loop »* è una scelta di configurazione, non un default. **(C)** Nove pattern componibili, presentati come una cassetta degli attrezzi piuttosto che come una scala di maturità: piccole modifiche, Shift Left, design for verification, pratiche di ingegneria deterministica, context engineering, ciclo continuo di qualità, revisione LLM avversariale, revisioni multi-agente, sviluppo guidato dalle specifiche. **(D)** Tre casi di studio: **Block**, **Cloudflare** (131.246 revisioni su 48.095 PR in un mese, 1,2 rilievi per revisione), **DryRun Security**. Estende le note del corpus su context engineering e revisione del codice assistita da agenti.
#agentic code review#code review#pattern language
Zach Davis (LaunchDarkly) · Michelle Gill (Engineered by AI) · Elisabeth Hendrickson (Curious Duck) · Angie Jones (Agentic AI Foundation) · Sha Ma (Topogy) · Randy Shoup (CircleCI) · James Wickett (DryRun Security) ; article collectif · IT Revolution.
Articolo di ricerca del **Frontier Red Team** di Anthropic (autori: **Andrew Fasano**, **Marius Fleischer**, Cole McFaul, Robert Xiao, Tripp Gallagher), pubblicato il **29 settembre 2026**; circa **2.300 parole**, sei figure. Analizza **GLM-5.3** di **Zhipu AI (Z.ai)**, un modello open-weight, cinque mesi dopo l'annuncio di Claude Mythos Preview. **(A)** Capacità: su ExploitBench (41 bug di Chrome V8), GLM-5.3 costruisce un exploit completo in **50 casi su 410**, contro **56 su 410** per Mythos Preview; sul benchmark interno di corruzione della memoria, dirottamento del flusso di controllo nel **4%** dei casi contro il **6%**; Claude Opus 4.6 e GLM-5.2: 0. **(B)** Prove con esperti umani: una catena di vulnerabilità 0-day del browser che culmina nella lettura dei file del visitatore; con **GLM-5.3-Flash**, una catena di exploit N-day (CVE-2026-11645) che bypassa PAC su ARM64, **20 minuti** di attenzione umana, otto ore di calcolo, **20,40 $** ai prezzi API. **(C)** Misure di sicurezza: eluse nel **64%** dei casi tramite un falso contesto di red-team, nel **92%** tramite reasoning prefill, nel **100%** tramite *abliteration* (circa 2.200 ore-GPU, 4.400 $); i modelli Claude testati restano allo 0%. **(D)** Raccomandazioni: ampliare l'accesso dei difensori ai modelli frontier, test governativi indipendenti. Cita la valutazione CAISI del NIST (17 settembre): "il modello open-weight più capace in ambito cyber mai rilasciato finora", circa quattro mesi dietro la frontiera statunitense. Estende le note del corpus su Mythos e Glasswing.
#GLM-5.3#Zhipu AI#Z.ai
Andrew Fasano · Marius Fleischer · Cole McFaul · Robert Xiao · Tripp Gallagher ; Frontier Red Team · Anthropic (billet de recherche du site anthropic.com).
Lungo thread pubblicato su X il **29 settembre 2026** da **Ryan Sarver** (@rsarver), intitolato *"Personal AI Should Actually Be Personal"*; circa **1.700 parole**, 91,5k visualizzazioni al momento della raccolta. Punto di partenza: **Amazon** ha bloccato **Muse** (**Meta**) dal proprio sito di shopping, e gli utenti hanno perso l'accesso al loro agente di shopping, *"un effetto collaterale di una disputa su cui non ho avuto voce in capitolo."* **(A)** Definizione: un'IA personale deve essere **posseduta** (open source, dati in storage controllato, portabilità), avere **un unico principale**, offrire un contratto leggibile e trade-off ispezionabili, funzionare ovunque si scelga, ed essere piacevole da usare. **(B)** Osservazione sul panorama attuale: Muse include di default gli utenti nel training, **Instinct** porta una licenza *"perpetua e irrevocabile"*; divario di costo stimato tra **3.000 e 7.000 dollari per utente all'anno** contro 20 dollari al mese. **(C)** Un'inversione: lo stack posseduto può risultare migliore, perché l'utente gli affida *"ogni angolo della propria vita."* **(D)** Uno stack a cinque livelli (client, harness e connettori, memoria, modelli a due livelli, macchina) e un appello a costruire una versione prodottizzata di **OpenClaw**. Risponde a **Brad Gerstner** sulla fiducia; estende il corpus di lavoro sugli agenti di shopping e sulla memoria in markdown.
#IA personale#IA personale#agente personale
Ryan Sarver (@rsarver) · auteur du fil sur X ; fonction non indiquée dans le texte.
Lunga intervista (**25 minuti di lettura**) a **David Heinemeier Hansson**, creatore di **Ruby on Rails** e co-proprietario di **37signals**, condotta da **Vikas Shah** su *Thought Economics*, pubblicata il **28 settembre 2026**, cinque giorni dopo il keynote di apertura di **Rails World** ad Austin in cui ha annunciato che 37signals passava al *"pencils down"* sul codice scritto a mano. **(A)** La svolta, datata: nell'estate 2025 dichiarava a **Lex Fridman** che non avrebbe lasciato scrivere il proprio codice all'IA; ciò che gli ha fatto cambiare idea è stato l'arrivo degli agenti di coding a fine 2025, e *"il cambiamento è diventato davvero verticale, a mio parere, negli ultimi tre o quattro mesi"*. **(B)** L'argomento di fondo non è tecnico ma politico: i programmatori erano diventati *"una classe clericale"* che mediava l'accesso alla macchina, e l'agente gioca il ruolo di Lutero — *"Agent Luther"* — eliminando l'intermediario. Ne trae una conseguenza per sé stesso: le sue competenze di coding non sono più *"economicamente valide come leva indipendente"*. **(C)** La selezione dei modelli di business: il client-side è *"già sparito"* (Adobe), il client-server resiste ancora perché *"le persone non hanno alcun desiderio di gestire i propri server"*, i moat di plumbing resistono (Shopify, *"sistemi di pagamento, spedizione e fiscalità"*), e **Salesforce** e **SAP** sono *"in seri guai"* poiché *"non c'è più valore nel codice, solo nelle intuizioni di processo"*. **(D)** **Omarchy**, la sua distribuzione Linux con agenti integrati: la versione **Quattro** scritta esclusivamente da agenti, **200.000 download in 18 giorni**, **4.000 plugin** in quattro settimane, **21,7 milioni di dollari** in promesse di donazione. **(E)** La chiusura prospettica: AGI raggiunta, *"sacche di ASI"*, robot, e *"cosa fai quando non hai più niente da fare?"*. Da leggere in rapporto a [[lecun-still-far-from-human-level-ai-llm-2026-09-25]] dello stesso mese.
#fine del codice scritto a mano#pencils down#agenti di coding
David Heinemeier Hansson · créateur de Ruby on Rails et copropriétaire de 37signals · interrogé par Vikas Shah dans *Thought Economics*.
Articolo **Playbooks** di **Lance Martin**, pubblicato sul blog claude.dev il **28 settembre 2026** (12 minuti di lettura, nove figure). Presenta due sottocomandi aggiunti allo skill **claude-api** di Claude Code, `/claude-api build-eval` e `/claude-api hillclimb`, dopo aver esposto i principi che essi applicano. Tre contributi. **(A)** Quattro proprietà di una buona valutazione: compiti rappresentativi della produzione, punteggi che aumentano con il modello e con l'impegno, margine di miglioramento sotto il **100%** al vertice, bassa varianza da un'esecuzione all'altra; più l'*adversarial sampling*: un caso difficile viene conservato perché un umano può spiegare perché, non perché il modello odierno lo fallisce. **(B)** Hillclimbing disciplinato: una modifica per round, insieme **train/test** separato, patch annullata se il train aumenta mentre il test resta stabile. **(C)** Due esempi misurati: un benchmark di assistenza clienti (**44** ticket) il cui costo scende da circa **4,6 a 1 centesimo** per ticket, e la valutazione dello stesso skill claude-api, dal **66%** a circa **88%**. Una frase del testo: *"è importante leggere un campione di trascrizioni valutate prima di fidarsi del proprio valutatore."* Collegato all'articolo dell'autore sul prompt caching, [[lancemartin-anthropic-prompt-auto-caching-claude-2026-02]].
#evaluation#eval design#hillclimbing
Lance Martin (Anthropic) · blog claude.dev · avec remerciements à Misha Khalman pour le développement de la skill.
Pagina di documentazione tecnica di **GPT Researcher**, *"Context Filter"*, riscritta il **26 settembre 2026** da **Assaf Elovic**, il creatore del progetto, il giorno in cui ha reso **Jev** (un modello di **TypeSafe**) il filtro di contesto predefinito. Circa **2.200 parole**, incluso un benchmark riproducibile. **(A)** La tesi progettuale: il filtro di contesto è *"la leva più importante sulla qualità del report dopo la ricerca stessa"*: *"ciò che scarta, il writer non lo vede mai"*. **(B)** Il meccanismo: ogni pagina raccolta (scraped) viene suddivisa in blocchi (chunk) di **1.000 caratteri**. Jev assegna a ciascun chunk un punteggio di utilità su una scala a quattro livelli (da 0 a 3), e solo i chunk con punteggio **≥ 1,5** vengono conservati, al massimo dieci. Senza una chiave API, entra in gioco un fallback locale **BM25** con soglia relativa. **(C)** Il benchmark: 28 task ripetuti sulle stesse pagine. **73%** di passaggi pertinenti per Jev contro **46%** per gli embedding, **15-10-3** nei confronti diretti, allo stesso costo (~0,115 $ per report). **(D)** Il risultato più trasferibile: *"la soglia conta più del ranking"*. Senza soglia, Jev scende di nuovo al 50%. Il guadagno deriva da meno rumore, non da più contenuto. Estende, sul lato della ricerca web, il confronto delle strategie di retrieval di [[comparethemarket-context-retrieval-ai-code-review-gkg-rag-2026-03-06]].
#filtro di contesto#filtro di contesto#selezione dei passaggi
Assaf Elovic · créateur de GPT Researcher · auteur de la page (documentation officielle docs.gptr.dev, non signée).
Post X di **Yann LeCun** (fondatore e presidente di **AMI Labs**, professore alla NYU, ex Chief AI Scientist di Meta, premio Turing), 25 settembre 2026, ~110 parole. Risponde a **Noah Smith**, che aveva giudicato un video *« già falsificato »*, in cui LeCun qualifica l'idea di un *« paese di geni in un data center »* come *« una completa stronzata »*. (A) Quattro domande test: dov'è il robot domestico, la voiture autonome de **niveau 5**, l'auto che impara a guidare *« in poche ore di pratica come qualsiasi diciassettenne »*, il sistema che comprende il mondo reale e apprende rapidamente *« come un gatto domestico »*? (B) Una concessione: l'IA raggiungerà gli esseri umani in ogni ambito, e la tecnologia **li supera già in un numero crescente di compiti**. (C) Due avvertenze: *« Siamo ancora lontani da questo »*, e non sarà costruita sugli **LLM**, confinati a un ruolo di interfaccia testuale. Un secondo post rimanda alla sua formulazione del 20 settembre: gli LLM autoregressivi, *« di per sé »*, non porteranno a un'IA di livello umano. Fino a ora, il corpus citava LeCun solo come riferimento menzionato da altri ([[deanwball-open-weights-decelerationnistes-kimi-2026-07-17]]), non come fonte; il testo si inserisce accanto allo scetticismo in [[luc-julia-ai-controversy-statements-media-2025-08-22]].
#Yann LeCun#AMI Labs#NYU
Yann LeCun — fondateur et président d'AMI Labs · professeur à NYU · ex-Chief AI Scientist de Meta · prix Turing. Post X.
Intervento di **Eno Reyes** (co-fondatore e CTO di **Factory**, i cui agenti "droid" sono descritti nell'introduzione come utilizzati da centinaia di migliaia di sviluppatori e aziende come **Nvidia** e **MongoDB**, subito dopo una **Serie C da 150 milioni di dollari**), pubblicato il **22 settembre 2026** sul canale **FirstMark Capital** (video di 25 min 51 s, trascrizione di circa 5.300 parole). Presenta la "software factory" come un ciclo di feedback guidato da agenti, e il ruolo degli esseri umani come custodi di questa factory.
#software factory#software factory#Factory
Eno Reyes — cofondateur et CTO de Factory ; conférence vidéo (FirstMark Capital).
Articolo di **Beth Stackpole** su *Ideas Made to Matter* (**MIT Sloan**), pubblicato il **22 settembre 2026** (~5 min), che presenta il *research briefing* « Designing Decision Rights for AI » di **Ina Sebastian**, **Peter Weill**, **Thomas Haskamp** e **Jan vom Brocke** (**MIT CISR**), basato su interviste a **30 dirigenti**.
Beth Stackpole — rédactrice · *MIT Sloan Ideas Made to Matter* ; recherche de Ina Sebastian · Peter Weill · Thomas Haskamp · Jan vom Brocke (MIT CISR).
Articolo di **Jens Kengelbach**, **Daniel Friedman**, **Lianne Pot**, **Georg Keienburg** e **Tobias Söllner** (**Boston Consulting Group**), pubblicato il **21 settembre 2026** nella serie *The 2026 M&A Report* (~12 min). Il titolo visualizzato è "How Non-AI Companies Win at AI Dealmaking"; il titolo della pagina e dell'URL è "How Non-Tech Companies Should Buy AI in 2026."
#AI M&A#M&A#AI dealmaking
Jens Kengelbach · Daniel Friedman · Lianne Pot · Georg Keienburg · Tobias Söllner — Boston Consulting Group ; série *The 2026 M&A Report*.
Intervista radiofonica di **54 minuti** con **Philippe Corrot**, co-fondatore e co-CEO di **Mirakl**, su *Les Pirates de l'IA* condotta da **Éric Hazan** (RCJ), l'episodio di apertura della stagione trasmesso il **20 settembre 2026** (volume 10), in tre parti separate da intermezzi musicali. **(A)** Il percorso professionale, datato: **Keyrus** nel 1997 (agenzia web, venduta a **Progiware** nel 2000), **Mayrev** negli accessori di moda, poi **Splitgames** — un marketplace di videogiochi — acquistata da **Fnac** nel 2008, i cui due soci hanno gestito il marketplace per tre anni prima di fondare **Mirakl** con **Adrien Nussenbaum**. **(B)** L'esposizione del fornitore a quella che lui chiama la *"SaaSpocalypse"*, scomposta in due meccanismi: il pricing **per-seat**, da cui Mirakl è esente poiché preleva una percentuale **sulle transazioni** — *"che sia un'IA ad acquistare o un cliente umano, per noi non fa differenza"* — e la riscrittura di un software da parte di un modello, che considera improbabile nel breve termine perché *"Mirakl non è solo righe di codice"* ma un'infrastruttura che collega quasi **100.000 venditori**. **(C)** La trasformazione interna, con un metodo che parte dai **deliverable** e risale la catena, la fusione dei team di documentazione, supporto e formazione, e l'agente **OneHelp**: a parità di organico, la soddisfazione dei clienti **×2** e gli utenti del supporto **×10**. **(D)** La parte prospettica, in cui risponde *"sì"* alla domanda su un'*apocalisse del lavoro*, tratta il **reddito di base universale** come una domanda da porsi, e attribuisce la colpa al diritto del lavoro francese e alla mancanza di una visione francese. Riserva posta dallo stesso ospite: *"quello che vi dico è vero per i prossimi sei mesi."* Continua sul lato fornitore con [[bain-ai-rule-of-40-headwinds-tailwinds-saas-2026-04]].
#marketplace digitale#marketplace#modello di piattaforma
Philippe Corrot · cofondateur et co-CEO de Mirakl · interrogé par Éric Hazan dans *Les Pirates de l'IA* (RCJ).
Saggio di **Asma Mhalla**, politologa, pubblicato il **20 settembre 2026** sulla sua newsletter Substack *Dangerous Ideas* (~2.300 parole, cinque parti con titoli in inglese), scritto al ritorno da un tour europeo — Madrid, Milano, Bruxelles — dove nel giro della stessa ora discuteva di IA, Meloni, AfD e sovranità. Sostiene che la sequenza IA di settembre e l'ascesa dei partiti nazionalisti sono **due facce della stessa angoscia**: la paura di diventare superflui. **(A)** L'osservazione trasversale: le dimissioni virali di **Jacob Coxon** (ex OpenAI/Anthropic) il 9 settembre, **Hinton** che stima che resti *"forse un anno"* per mettere in atto le garanzie, dirigenti divisi (Amodei, Altman, Huang) — e, nelle urne, **AfD al 43,8%** in Sassonia-Anhalt, il **Futuro Nazionale** di Vannacci intorno al **7,5%**, Le Pen al **34-36%** al primo turno. Si astiene dal giudicare la probabilità di estinzione e rimanda al rapport international de sécurité de l'IA. **(B)** Il meccanismo: la parola *sostituzione*, che denota anzitutto una sensazione — *"qualcosa potrebbe continuare senza di me"* —, e il **retrofuturismo**, letto attraverso *Reactionary Modernism* (1984) di **Jeffrey Herf**: la destra autoritaria non ha mai combattuto la tecnologia, l'ha staccata dal mercato per consegnarla alla nazione. *"La tecnologia non è mai il nemico. È bottino."* Quando i produttori dell'IA dichiarano di non sapere più come governarla, forniscono il vocabolario (controllo, frontiera, sovranità) a chi promette la restaurazione. La tesi non è una causalità elettorale ma una **compatibilità narrativa**. Sul versante europeo, prolunga [[wallace-wells-nyt-magazine-ai-populism-altman-backlash-no-one-ready-2026-05-08]].
#paura di diventare superflui#sostituzione#compatibilità narrativa
Annuncio di **Diogo Almeida**, fondatore di **TypeSafe AI** (precedentemente in OpenAI, dove ha lavorato su metodi di addestramento per l'instruction-following), pubblicato il **15 settembre 2026** sul blog dell'azienda (~2.500 parole). Il testo presenta una nuova classe di modelli, i **System One Models**, e il loro primo modello, **Jev**, in early access.
#System One#modello decisionale#Jev
Diogo Almeida — fondateur de TypeSafe AI · ancien chercheur chez OpenAI (billet du blog d'entreprise).
Articolo lungo pubblicato il **14 settembre 2026** sull'account X **@GoogleCloudTech** (~2.000 parole, quattro fasi, sei blocchi di comandi e configurazione), firmato da **Alan Blount**, Technical Solutions Consultant presso Google. Punto di partenza: una domanda banale, affidata a un agente di ricerca, fatturata **38 $**. L'articolo propone di eseguire **Claude Fable 5.1** e **Gemini 3.8 Flash** in parallelo dietro la stessa API **Gemini Enterprise Agent Platform** (ex Vertex AI). **(1) Configurazione**: l'accesso a Fable è soggetto all'*Advanced AI Safety Addendum* di Google Cloud, che richiede una chiamata `setPublisherModelConfig` con la condivisione prompt-risposta abilitata per Anthropic, pena un errore 403; Flash funziona non appena viene abilitato. **(2) Benchmark interno** con promptfoo che pilota opencode su due compiti: su uno stato di branch git, Flash risponde in **1,1 s** per meno di un decimo di centesimo mentre Fable costa **23 volte di più**; su una migrazione da Postgres a Spanner, Fable produce in **12 s** un DAG formale con rischi di clock-drift e un gate di rollback, mentre Flash fornisce in 3 s una sequenza lineare. **(3) Utilizzo**: *«coordinamento asimmetrico»* — il modello rapido come coordinatore di prima linea, il pianificatore approfondito ai checkpoint, uno strumento `ask_for_help` per l'escalation, e un avvertimento contro i router dinamici: *«Resta noioso»*. **(4) ROI dei token**: il valore del tempo umano, delle funzionalità rilasciate e degli incidenti evitati, meno il costo dei token e la curva di apprendimento del team. La stessa logica di instradamento per confine di compito di [[mazmanov-portal-spotify-shunt-claude-code-tokens-2026-09-03]], nel quadro FinOps definito da [[rafal-wenvision-tokenomics-foundation-finops-ia-2026-06-04]].
#instradamento dei modelli#coordinamento asimmetrico#tokenomics
Alan Blount (Technical Solutions Consultant, Google Cloud, @zeroasterisk) · publié sur le compte X @GoogleCloudTech.
Saggio di **Donn Felker** pubblicato il **14 settembre 2026** sul suo Substack (~4.400 parole, sottotitolo *"Your identity was built on a bottleneck"*). L'autore, AI platform lead presso **Polygon** e in precedenza in **Tinder**, specialista Android da oltre dieci anni, data la propria svolta al **luglio 2025** sulla base di tre fatti: una SaaS costruita senza scrivere una sola riga, una migrazione di una libreria di threading in Tinder ridotta da **6-8 ore** a **10 minuti** da un prompt di **2.000 parole**, e persone non tecniche (una CFO, un gestore di palestra) che spediscono prodotti completi. **(A)** Da questo trae un quadro psicologico — *occupational categorization*, *professional identity centrality* — per spiegare l'ansia degli ingegneri: *"It was never about coding, it's about the ability to execute"*. **(B)** Propone un'immagine di **pendolo della leva** tra prodotto e ingegneria: l'IA sposta la leva iniziale verso il prodotto, la complessità e la scala la riportano verso l'ingegneria, e ogni oscillazione si attenua con la codificazione di guardrail e architettura. **(C)** Descrive un ruolo ibrido, l'**agentic builder**, e un percorso in due fasi (codificare le proprie conoscenze in skill, passare dal pensiero da specialista al pensiero sistemico) con un orizzonte dichiarato di **sei mesi**. Estende la svolta all'*agentic engineering* descritta in [[karpathy-vibe-coding-agentic-engineering-software-3-0-2026-04-29]] e al collasso dei confini tra professioni descritto in [[sfeir-ia-frontieres-metiers-skill-based-organisation-2026-08-01]].
Post di ingegneria di **Anthropic** pubblicato il **14 settembre 2026** su claude.com/blog (~1.400 parole, cinque sezioni), scritto da **Sachin Malhotra**. Racconta la scalata del servizio di **test impact analysis** — la selezione dei test da eseguire per ogni modifica — sotto la pressione della programmazione agentica. I numeri di partenza e la loro concatenazione: gli ingegneri rilasciano in media **8×** più codice a trimestre rispetto al periodo 2021-2025, **Claude ne scrive l'80%** e pesa inoltre in modo significativo nella revisione e nell'approvazione delle PR; il numero di test è stato moltiplicato per **10** con un organico quasi costante; da cui **25× i job CI in sei mesi**. **(A)** L'architettura v0 si basa su due componenti che devono restare sincronizzati — un *listener* che registra i risultati di ogni esecuzione, un *selector* che decide quali test eseguire per ogni PR — ma come **processo unico**, una cronologia per singolo test che presuppone un solo writer. **(B)** La modalità di guasto è il listener che resta indietro rispetto alla coda delle PR: *« 20 minuti di ritardo del listener possono tradursi in decine di migliaia di aggiornamenti di test non applicati »*, con tre conseguenze indicate — investigazioni sprecate, *flaky reds* che bloccano i merge, un test corretto o aggiunto che non viene eseguito. **(C)** Tre correzioni la cui durata di vita collassa — **70 giorni, 29 giorni, meno di un giorno**: una macchina più grande, lo sharding per package, i riavvii giornalieri. Poi la revisione completa: un magasin de données en mémoire **in-memory**, worker *listener* **stateless** quindi scalabili orizzontalmente, un log aggregato ogni pochi secondi. **Tre settimane per un ingegnere; un trimestre, un anno prima.** Estende l'80% di [[clinton-anthropic-secure-ai-native-sdlc-2026-07-21]] all'infrastruttura.
#integrazione continua#CI#test impact analysis
Sachin Malhotra (ingénieur, Anthropic) · sur le blog claude.com.
Rapporto di threat intelligence pubblicato dal team **Threat Intelligence** di Anthropic il **10 settembre 2026** su anthropic.com (~36.000 parole, comprensivo di indicatori di compromissione, PDF scaricabile, non firmato). Copre abusi neutralizzati tra **dicembre 2025 e agosto 2026** in **sette** ambiti: cyber, influenza, sorveglianza, armi convenzionali, biologia, frode, distillazione. Tutti i casi coinvolgono Haiku, Sonnet o Opus; nessuno coinvolge Fable o Mythos, salvo un tentativo di distillazione.
#threat intelligence#abuso dell'IA#Generative Threat Group
Anthropic — équipe Threat Intelligence (rattachée aux Safeguards) · rapport institutionnel non signé publié sur anthropic.com.
Primo articolo della serie **Never Send The Slides** su martinfowler.com, pubblicato l'**8 settembre 2026** (~2.400 parole, cinque sezioni e due riquadri), firmato da **Sumeet Gayathri Moghe**, global head of culture and organisational design di **Thoughtworks**; **Martin Fowler** ha fornito la revisione editoriale. Il testo pone prima una definizione — *« una presentazione è un atto di storytelling in cui un presentatore orchestra narrazione, tempo e emozione per creare un significato che né le immagini né i documenti possono ottenere da soli »* — e il suo corollario: *« le slide non sono la presentazione »*. Da qui deriva una gerarchia di cinque artefatti, condensata alla fine in una tabella *cheat sheet*. **(1)** Il **documento lineare**, sufficiente nella maggior parte delle situazioni aziendali dove l'unico obiettivo è trasmettere informazioni. **(2)** L'**infodeck** — il termine è di Fowler — quando il contenuto ha una lunga durata di vita e merita cura visiva. **(3)** **Applications web interactives**, per gestire il carico cognitivo del lettore. **(4)** **Audio o video registrato**, quando la voce conta ma non l'interazione. **(5)** La **presentazione dal vivo**, riservata ai casi in cui la presenza sincrona serve a influenzare e a rispondere alle obiezioni in tempo reale. Due osservazioni datano il testo al 2026: i **coding harness** rendono la creazione di applicazioni interattive accessibile anche ai non sviluppatori, e un documento lineare *« riduce la probabilità di allucinazioni »* quando un lettore lo fa riassumere da un LLM. Stessa fonte di [[boeckeler-harness-engineering-coding-agents-2026-04-02]].
#presentazione#slide#slideware
Sumeet Gayathri Moghe (global head of culture and organisational design, Thoughtworks) · publié sur martinfowler.com ; relecture éditoriale de Martin Fowler.