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 **Eric S. Raymond** (ESR, autore di *The Cathedral and the Bazaar*, co-fondatore della Open Source Initiative, ~50 anni di programmazione) — **una controtestimonianza frontale alla narrazione secondo cui "gli LLM producono codice pessimo e hanno allucinazioni, inutili per la programmazione".** La sua tesi: questo **non gli accade quasi mai**, e **per nulla più negli ultimi due generazioni** di modelli che usa ("chat GPT 5.4 e 5.5" sotto **codex**). Il sintomo precedente — un modello che "esce dai binari" avvicinandosi al proprio limite di contesto — è scomparso: codex ora mostra un **avviso rosso** che invita l'utente a **svuotare la sessione** invece di degenerare. **Ambito d'uso**: IA applicata a **modifiche di funzionalità, refactoring e debugging su 63 progetti** in **C, Go, Rust, Python e shell**; scrittura di documentazione; **decompilazione di un binario DOS in codice sorgente leggibile**. Una **routine di lavoro** consolidata: quando riapre un progetto, esegue prima i **test di regressione**, poi avvia codex e gli chiede di **verificare il codice** (bug + suggerimenti di miglioramento). Verdetto: gli LLM sono **"eccellenti e straordinariamente responsabilizzanti"**; il loro **limite peggiore** è la **"visione a tunnel architetturale"** — eccellenti nel generare codice a partire da specifiche, ma talvolta **ciechi ai pattern di livello superiore** — cosa che considera il **compito del suo "meatbrain".** Il punto più forte, controintuitivo: gli LLM **NON sbagliano i dettagli e i casi limite**; dichiara di essere **peggiore di loro** su questo fronte (nonostante 50 anni di esperienza), perché se una modifica deve **toccare cinque punti**, il modello **li trova tutti e cinque in modo affidabile**, mentre l'essere umano ne corregge quattro e **passa ore a fare debugging** prima di trovare il quinto dimenticato. Interroga poi i **"downshouters"**: vivono in un **universo diverso**? Usano **modelli vecchi e deboli**? C'è uno **skill issue** che lui non vede perché le sue **abitudini mentali e la sua comunicazione** si adattano bene agli "handle" di questi strumenti? Una questione che considera importante da chiarire, poiché "**miliardi di dollari verrebbero sprecati in una spesa di token mal indirizzata**". La sua ricetta, "molto semplice": **"Sii chiaro nel pensiero, di' al modello ciò che vuoi con precisione, e succedono cose buone"** — chiudendo con: "cosa mi sto perdendo qui?" Da leggere come un **contrappunto pro-LLM da parte di una figura storica dell'open source** al dibattito ricorrente sulla (s)valutazione degli agenti di codifica — facendo eco allo "skill issue" e alla disciplina delle specifiche (cfr. [[martignole-token-manifesto-2026-07-17]]), e formando un dittico con la posizione dottrinale pro-strumenti-IA di **Linus Torvalds** a nome del kernel Linux ([[torvalds-llm-outil-kernel-2026-07-14]]).
#Eric S. Raymond#ESR#esrtweet
Eric S. Raymond (ESR, @esrtweet sur X) — développeur · hacker et essayiste américain · **figure historique du mouvement open source**. Né le 4 décembre 1957 à Boston (Massachusetts) ; paralysie cérébrale de naissance · enfance en partie au Venezuela puis en Pennsylvanie. Auteur de l'essai très influent **« The Cathedral and the Bazaar »** (1997, livre 1999) · qui oppose le modèle « cathédrale » (développement centralisé et fermé) au modèle « bazar » (décentralisé et ouvert, à la Linux) ; il a **popularisé le terme « open source »** (contre « free software ») et contribué à convaincre **Netscape** d'ouvrir son code (naissance de Mozilla). **Co-fondateur de l'Open Source Initiative (OSI)** en 1998 · président jusqu'en 2005. A édité le **Jargon File** (*The New Hacker's Dictionary*) · maintenu des projets comme **Fetchmail** · écrit **« The Art of Unix Programming »** (2003). Se revendique **libertarien** · défenseur du port d'armes · ceinture noire de taekwondo ; commente régulièrement tech · politique et open source sur X. Se présente ici comme codeur « très · très bon » avec **~50 ans d'expérience**. (Post X personnel ; date de publication : 2026-07-08 ; date d'ajout à la veille : 2026-07-17.)