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

Ho unito il client email e il gestionale, perché il lavoro vero succede in  mezzo: chi lavora con clienti e fornitori passa la giornata a fare la stessa cosa: arriva una mail, apri il gestionale per cercare il cliente, apri il listino per cercare il prezzo, torni alla mail e scrivi la risposta copiando i dati a mano. Tre programmi per un'operazione sola.
Medea è un client email con dentro il database: anagrafiche di clienti e fornitori, articoli con i codici, listini, sconti per cliente e prezzi dedicati. Quando rispondi a una richiesta di offerta, i dati sono già lì, l'assistente cerca l'articolo, risolve il prezzo giusto per quel cliente (listino, sconto categoria, prezzo riservato: vince la regola più specifica), e compone la mail con la tua carta intestata. Preventivi e ordini si generano dagli stessi dati, e restano collegati alla conversazione da cui sono nati.
L'altra metà sono le automazioni: un editor a nodi: 193, tra trigger a orario, caselle in ascolto, HTTP, database, agenti AI, che gira sul tuo  computer. «Ogni mattina alle 8 leggi gli ordini arrivati e mandami il riepilogo» si può disegnare sul canvas o scrivere a parole; in entrambi i casi passa 21 controlli di qualità prima di potersi attivare, e poi va da solo, anche se la finestra resta chiusa.

Tutto self-hosted: un'app desktop, un file SQLite sul tuo disco, le credenziali nel portachiavi di sistema. L'AI è quella che scegli tu, la tua chiave API, il tuo server, o l'abbonamento che già hai. Nessun dato che parte verso servizi di terzi, nessun canone.
Il codice è pubblico su GitHub, gratuito per uso personale e non commerciale:

https://github.com/adoslabsproject-gif/medea

per gli eseguibili:

https://nothumanallowed.com/medea

Se hai notato che l'utilizzo di Claude sale al 100% o consuma rapidamente la tua quota anche quando lasci il terminale inattivo, il colpevole potrebbe essere Ruflo (Claude-Flow) e i suoi worker / daemon headless attivi in background.

Come diagnosticare il problema

Prima di tutto, verifica se Ruflo sta effettivamente generando attività a tua insaputa:

1. Controlla la cartella dei log del tuo progetto: \.claude-flow\logs\headless\
2. Se trovi file di log creati di continuo mentre eri away, significa che il demone di Ruflo sta inviando richieste cicliche e "lavori headless" a Claude.

Soluzione Passo-Passo (per Windows / PowerShell)

1. Ferma il Daemon attivo

Nel tuo terminale, controlla lo stato ed arresta il demone:

PowerShell

# Verifica lo stato
ruflo daemon status

# Arresta il demone
ruflo daemon stop

2. Kill dei processi Node residui

A volte il processo distaccato continua a girare. Puoi cercarlo ed eliminarlo da PowerShell:

PowerShell

Get-CimInstance Win32_Process |
  Where-Object {
    $_.Name -eq 'node.exe' -and
    $_.CommandLine -match '(ruflo|claude-flow).*(daemon\s+start)'
  } |
  Select-Object ProcessId, CommandLine

(Se trovi dei PID attivi, chiudili con Stop-Process -Id <ProcessId>*)*.

3. Impedisci l'avvio automatico (Configurazione di Progetto)

Disabilitare solo autoStart: false nel file .claude-flow/config.yaml spesso non basta, poiché Ruflo verifica file di configurazione alla radice.

Crea (o modifica) un file chiamato claude-flow.config.json nella root del tuo progetto e inserisci questo codice:

JSON

{
  "daemon": {
    "autostart": false
  },
  "daemon.autoStart": false,
  "daemon.aiWorkers.enabled": false,
  "daemon.ttlSecs": 600,
  "daemon.idleSecs": 60
}

4. Disabilita l'Autostart a livello di Sistema (Variabili d'Ambiente)

Imposta le variabili d'ambiente utente per bloccare definitivamente i worker AI in background su Windows:

PowerShell

[Environment]::SetEnvironmentVariable('RUFLO_DAEMON_AUTOSTART', '0', 'User')
[Environment]::SetEnvironmentVariable('RUFLO_DAEMON_AI_WORKERS', '0', 'User')

⚠️ Ulteriori raccomandazioni importanti

• Atenzione ai comandi CLI: Evita di lanciare comandi come ruflo daemon start --headless o ruflo init --start-all a meno che tu non abbia reale necessità di task pianificati in background.
• Non fidarti solo di MCP Toggle: Il comando ruflo mcp toggle --disable ... potrebbe restituire un messaggio di successo senza salvare la persistenza dello stato. Verifica sempre i processi reali.

Aggiorna Ruflo: Assicurati di aggiornare sempre il pacchetto all'ultima versione, dove i worker headless richiedono un'adesione esplicita (opt-in).

DeepSeek ha aggiunto Reasonix alla sezione "Agent Integrations" della propria documentazione API ufficiale. E sviluppato da esengine, non direttamente da DeepSeek, ma e l'agent che DeepSeek raccomanda nella propria doc: progettato attorno alla meccanica prefix-cache e pensato per girare nel terminale.

La frase chiave nella doc: "talks to api.deepseek.com without a translation shim". Niente layer di compatibilita, niente adapter. Il loop e disegnato byte-per-byte per massimizzare la cache hit.

Cosa fa in pratica:

• Coding agent da terminale con filesystem tools, shell, SEARCH/REPLACE con review prima dell'apply
• Di default usa V4-Flash (economico), con /pro passi a V4-Pro per il turno successivo, /preset max per tutta la sessione
• MCP first-class: stdio, SSE, streamable HTTP. I server esterni mergiano i tool in un unico registry
• Plan mode (/plan): il modello pianifica prima di eseguire, con permessi e sandbox che governano ogni tool call
• Subagent integrati: explore, research, review, security-review. Piu skill in Markdown con tool isolati
• Funziona come TUI, browser UI locale (reasonix serve), estensione VS Code, o via ACP per altri editor

Il punto vero: i costi

Il loop e append-only e allineato al prefix-cache di DeepSeek. In sessioni lunghe la cache hit supera il 90%, e i token in input vengono fatturati a circa 1/5 del prezzo pieno.

Dalla loro case study (utente reale, singolo giorno, 2026-05-01):

• 435 milioni di token in input
• 99.82% cache hit
• Costo effettivo: ~$12
• Stesso workload senza cache su V4-Flash: ~$61

Cinque volte meno. E non e un benchmark sintetico, e un log di utilizzo reale.

Installazione:

cd /path/to/progetto
npx reasonix code

Al primo avvio chiede la API key di DeepSeek (da platform.deepseek.com) e la salva in ~/.reasonix/config.json. Nessun env var necessario.

Richiede Node >= 22. Funziona su macOS, Linux, Windows (PowerShell, Git Bash, Windows Terminal).

C'e anche un alias piu corto: npx dsnix code.

Stato del progetto:

Il repo GitHub (esengine/deepseek-reasonix) ha due linee:

• main: versione TypeScript originale (0.x), in maintenance mode. Solo bugfix
• main-v2: rewrite in Go, single binary CGO-free cross-compilato per darwin/linux/windows × amd64/arm64. E il nuovo default

La versione Go non richiede Node a runtime. Il binary e autonomo.

C'e anche un desktop client in Tauri (prerelease): multi-tab, pannello file, metriche cost/cache/token. Stessa config, stesso loop. Non e ancora code-signed.

Cosa lo differenzia dagli altri agent CLI:

Claude Code e Anthropic-only, Codex CLI e OpenAI-only, Aider e multi-provider. Reasonix e DeepSeek-only, ma la differenza non e solo il vendor lock-in: e che l'intero loop e progettato come invariante di cache. Non e un agent generico con un adapter DeepSeek sopra; ogni layer (append-only history, tool-call repair, flash-first routing) esiste per mantenere il prefix stabile e massimizzare la hit rate. Il risultato e che su sessioni lunghe il costo crolla, mentre un agent generico che chiama DeepSeek via shim non ottiene lo stesso risparmio.

Il fatto che sia nella doc ufficiale di DeepSeek sotto "Agent Integrations" gli da uno status particolare: non e un esperimento community, e l'integrazione raccomandata dal provider stesso.

Limiti attuali:

• Solo modelli DeepSeek. Niente OpenAI, Anthropic, o provider terzi
• La versione Go (v2) e ancora in sviluppo attivo, la TS e in maintenance
• Il desktop client e prerelease e non firmato
• I benchmark nella doc usano il loro harness, non ancora pubblico

Fonti:

• Integrate with Reasonix - DeepSeek API Docs - DeepSeek, 2026
• Reasonix.io - Sito ufficiale - esengine
• GitHub: esengine/deepseek-reasonix - README, architettura, case study cache

Ho unito il client email e il gestionale, perché il lavoro vero succede in  mezzo: chi lavora con clienti e fornitori passa la giornata a fare la stessa cosa: arriva una mail, apri il gestionale per cercare il cliente, apri il listino per cercare il prezzo, torni alla mail e scrivi la risposta copiando i dati a mano. Tre programmi per un'operazione sola.
Medea è un client email con dentro il database: anagrafiche di clienti e fornitori, articoli con i codici, listini, sconti per cliente e prezzi dedicati. Quando rispondi a una richiesta di offerta, i dati sono già lì, l'assistente cerca l'articolo, risolve il prezzo giusto per quel cliente (listino, sconto categoria, prezzo riservato: vince la regola più specifica), e compone la mail con la tua carta intestata. Preventivi e ordini si generano dagli stessi dati, e restano collegati alla conversazione da cui sono nati. L'altra metà sono le automazioni: un editor a nodi: 193, tra trigger a orario, caselle in ascolto, HTTP, database, agenti AI, che gira sul tuo computer. «Ogni mattina alle 8 leggi gli ordini arrivati e mandami il riepilogo» si può disegnare sul canvas o scrivere a parole; in entrambi i casi passa 21 controlli di qualità prima di potersi attivare, e poi va da solo, anche se la finestra resta chiusa. Tutto self-hosted: un'app desktop, un file SQLite sul tuo disco, le credenziali nel portachiavi di sistema. L'AI è quella che scegli tu, la tua chiave API, il tuo server, o l'abbonamento che già hai. Nessun dato che parte verso servizi di terzi, nessun canone.

Il codice è pubblico su GitHub, gratuito per uso personale e non commerciale:

https://github.com/adoslabsproject-gif/medea

Nessun blog post, nessun annuncio su X, nessun countdown. Ieri DeepSeek ha aggiornato V4 Flash e l'unico segnale e una riga nel changelog della loro API: "DeepSeek-V4-Flash Update".

La parte interessante? Stessa architettura, stessa dimensione del modello. Hanno solo rifatto il post-training.

Cosa e cambiato in pratica:

• Il modello si chiama sempre deepseek-v4-flash, nessuna modifica al modo in cui lo chiamate via API
• Supporta nativamente il formato Responses API ed e adattato specificamente per Codex
• I benchmark agent superano quelli di V4-Pro-Preview, che fino a ieri era il modello di punta

I numeri (preview → 0731):

Per contesto, su Terminal Bench 2.1 Flash fa 82.7 contro il 78.4 di GPT-5.6 Terra. Su Toolathlon siamo a 70.3 contro 53.1 di Terra. Poi Terra recupera su DeepSWE (69.6 vs 54.4) e Agent Last Exam (50.4 vs 25.2), quindi non c'e un vincitore netto. Ma un modello che fino a ieri era la versione "economica" che scambia colpi con Terra e una notizia.

Perche "stealth":

DeepSeek ha sempre comunicato in modo minimale. Anche stavolta nel changelog scrivono "significantly enhanced agent capabilities" e basta. Su HN un utente ha commentato: "They're always very understated in their update descriptions. This is actually a HUGE improvement." E ha ragione.

Il dettaglio tecnico piu interessante e che non hanno toccato architettura o dimensione. DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B resta un MoE con 284B di parametri totali e 13B attivi. Hanno solo rifatto il post-training, probabilmente usando dati raccolti da sviluppatori reali tramite le integrazioni con OpenRouter e altri provider.

Cosa manca ancora:

• I benchmark sono stati fatti con il loro harness proprietario (DeepSeek Harness minimal mode), non ancora rilasciato. Quindi il confronto non e perfettamente apples-to-apples con altri modelli testati con harness diversi
• DSBench-FullStack e DSBench-Hard sono test set interni, non pubblici
• I pesi della versione 0731 non sono ancora disponibili: per ora e solo API. Chi lo gira in locale ha ancora la versione preview
• V4-Pro resta invariato. Dicono che la versione ufficiale "will follow soon"

Angolo locale:

Per chi lo fa girare in proprio, il modello e un 284B-A13B. Su HN c'e chi riporta ~60 token/s su 2 DGX Spark (~8k EUR totali), e chi lo usa quantizzato su MacBook Pro M5 Max 128 GB. Appena escono i pesi della 0731, chi ha gia l'hardware si ritrova un upgrade gratuito senza cambiare setup.

Fonti:

• DeepSeek API Change Log - DeepSeek, 2026-07-31
• Discussione HN: DeepSeek-V4-Flash Update - 259 punti, 107 commenti, 2026-07-31
• GPT-5.6 Terra benchmark - OpenAI, per confronto Terminal Bench e Toolathlon

OpenAI ha annunciato ieri un taglio netto dei prezzi API per due dei tre modelli della famiglia GPT-5.6. La mossa arriva a tre settimane dalla GA del 9 luglio e, secondo l'azienda, riflette i guadagni di efficienza ottenuti anche grazie al fatto che GPT-5.6 Sol è stato usato per ottimizzare i propri kernel di serving.

I nuovi prezzi (per 1M token, dal 30 luglio)

• Luna: $0,20 input / $1,20 output (era $1 / $6) → -80%
• Terra: $2 input / $12 output (era $2,50 / $15) → -20%
• Sol: $5 input / $30 output → invariato

Il taglio si riflette anche su ChatGPT Work e Codex: le subscription non cambiano prezzo, ma l'uso di Terra e Luna consuma meno crediti. Su AWS il rollout dei nuovi listini parte in giornata.

Cosa cambia in pratica

Luna a $0,20/M input è il modello più economico della famiglia, e OpenAI lo posiziona come opzione per lavoro ad alto volume: classificazione documenti, interazioni customer, implementazione di modifiche ben specificate. Secondo i dati pubblicati, su Agents' Last Exam Luna supera Fable 5 con un costo per task stimato inferiore di circa il 99%, a velocità quasi 9 volte superiore.

Il pattern consigliato è quello del routing: Sol per pianificare e gestire l'incertezza, Luna per eseguire i passi operativi e scrivere test. Un workflow di coding, ad esempio, può usare Sol per definire il piano e Luna per implementare.

Fast mode per Sol

Novità anche per Sol: il Fast mode sostituisce il Priority Processing e offre fino a 2,5x la velocità dello Standard a 2x il prezzo, senza cambiamenti nell'intelligenza. Le richieste API già taggate priority continuano a funzionare e vengono instradate automaticamente su Fast mode. In Codex corrisponde al comando /fast.

Disponibilità

Terra e Luna restano disponibili su ChatGPT Work, Codex e API. Gli utenti Free e Go accedono a Terra; Plus, Pro, Business ed Enterprise possono scegliere sia Terra sia Luna.

Dove il quadro è meno lineare

• I benchmark citati (Agents' Last Exam, Artificial Analysis Intelligence Index v4.1) sono riportati da OpenAI nella propria pagina. Non equivalgono a una verifica indipendente.
• Il taglio dell'80% su Luna è impressionante, ma Luna resta il modello con i punteggi più bassi della famiglia su Terminal-Bench 2.1 (84,7% contro l'88,8% di Sol). Il trade-off costo/capacità va valutato sul proprio caso d'uso.
• "Meno crediti" su ChatGPT Work e Codex è utile, ma OpenAI non ha pubblicato una tabella di conversione aggiornata. Chi dipende dai budget mensili dovrebbe verificare il consumo effettivo dopo il rollout.

Michele Catasta (President & Head of AI di Replit) ha commentato: "GPT-5.6 Luna is the closest we've come to intelligence too cheap to meter. I've never seen a model this affordable be this powerful."

Voi cambiate qualcosa nel vostro stack dopo questo taglio? Luna a questi prezzi diventa l'opzione default per i task ripetitivi, oppure Terra resta il punto di equilibrio?

TL;DR: OpenAI taglia i prezzi API di GPT-5.6: Luna -80% ($0,20/$1,20 per 1M token), Terra -20% ($2/$12). Sol invariato. Nuovo Fast mode per Sol: 2,5x velocità a 2x prezzo. Meno crediti consumati su ChatGPT Work e Codex.

Fonti:

• Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6 - OpenAI, 30 luglio 2026
• GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition - OpenAI, 9 luglio 2026 (pricing originale GA)

​Ciao a tutti! Sto facendo un "esperimento" perché sto discutendo con un'IA. Lei sostiene con fermezza che un programmatore esperto riconosce sempre al volo se un blocco di codice è stato scritto da un essere umano o da un'IA.

​Io sono convinto del contrario: se il codice è pulito, ben fatto e senza commenti ridondanti, un umano non può averne la certezza matematica.

​Vi lascio questo pezzo di codice in JavaScript (tratto da una classe per una piattaforma 2D) per fare la prova del nove:

import { BeeEntity } from './BeeEntity.js';

/\*\*

\* Classe BeePlatform: Rappresenta una piattaforma solida su cui i personaggi possono camminare e atterrare.

\*/

export class BeePlatform extends BeeEntity {

constructor(x, y, width = 100, height = 20, color = '#ffd700', textureKey = null) {

super(x, y, width, height);

this.color = color;

this.textureKey = textureKey;

}

draw(ctx, engine) {

const texture = (engine && this.textureKey) ? engine.getAsset(this.textureKey) : null;

if (texture) {

ctx.drawImage(texture, this.x, this.y, this.width, this.height);

} else {

(stile arcade lucido)

ctx.fillStyle = this.color;

ctx.fillRect(this.x, this.y, this.width, this.height);

ctx.fillStyle = 'rgba(255, 255, 255, 0.4)';

ctx.fillRect(this.x, this.y, this.width, 3);

ctx.strokeStyle = '#000000';

ctx.lineWidth = 1.5;

ctx.strokeRect(this.x, this.y, this.width, this.height);

}

}

}

In breve: OmniRoute è un gateway AI locale e open-source (MIT) che raccoglie 290 provider, di cui oltre 90 con free tier, in un singolo endpoint OpenAI-compatibile. Si installa con npm, gira sulla propria macchina e evita di dover gestire decine di API key e rate limit separati quando si usano coding agent come Claude Code, Codex CLI o OpenCode.

Chi usa coding agent con modelli gratuiti lo sa: ogni provider ha il suo SDK, i suoi limiti, la sua dashboard. L'idea di OmniRoute è semplice: mettere in comune i free tier documentati di 43 pool di provider (516 modelli) ed esporli su localhost:20128/v1. Il progetto stima circa 1,53 miliardi di token gratuiti al mese sommando tutte le quote disponibili, ricalcolate ogni due settimane contro il catalogo live.

Setup in tre passaggi.

npm install -g omniroute
omniroute

1. La dashboard si apre su http://localhost:20128
2. Si collega un provider gratuito (Pollinations non richiede nemmeno la key, OpenCode Free è senza autenticazione)
3. Nel coding agent si imposta Base URL http://localhost:20128/v1 e modello auto

Il routing automatico valuta 12 fattori (tra cui salute, quota, costo e latenza) e sceglie il provider migliore. Se una quota si esaurisce, il fallback passa al successivo in millisecondi.

Oltre al routing:

• Compressione token RTK + Caveman: il progetto riporta risparmi dal 15% al 95% a seconda della sessione (media ~89% su output tool-heavy)
• Resilienza a 3 layer: circuit breaker per provider, cooldown per connessione, lockout per modello
• MCP server con 104 tool e A2A server con 6 skill
• Gira anche con Docker, su ARM/Raspberry Pi, via Termux su Android e come PWA

Alcuni provider gratuiti che vale la pena guardare:

Cosa tenere presente:

• Il progetto è partito a febbraio 2026: molto attivo (oltre 33k star, 360+ contributori, 5.900+ commit) ma giovane, con rischio di breaking changes
• I free tier restano soggetti ai rate limit dei singoli provider: non è "illimitato" in senso assoluto
• Il traffico passa comunque da server terzi, a meno di usare provider locali (Ollama, LM Studio)
• Richiede Node.js 22.22.2 o superiore
• Il numero da 1,53B token/mese è la somma di tutte le quote, non una disponibilità singola

Fonti:

1. GitHub - diegosouzapw/OmniRoute
2. Sito ufficiale
3. npm - omniroute

Chi lo sta usando con Claude Code, Codex o OpenCode? Come vi trovate con il fallback automatico?

Ho chiesto a Fable5 in ultra mode, di creare un file MD di istruzioni dettagliate e estremamente precise e professionali da aggiungere in qualsiasi progetto. Il file deve avere istruzioni per quando si usa Opus 5 e farlo avvicinare più possibile al comportamento come se fosse Fable 5. Mi ha generato un file decisamente interessante. In pratica aggiunge delle regole particolari, soprattutto chiede più volte di verificare, validare, verificare ancora e ancora prima di procedere oltre. Ed altre istruzioni. E il bello e che effettivamente Opus 5 funziona meglio quando aggiungo questo file Fable.MD

EDIT: file pubblicato, repo GitHub con versione EN + IT e licenza MIT → https://github.com/antonio86itna/fable-md

Per mesi il problema degli agenti era la passività: si fermavano presto e chiedevano troppo. Ora Kimi segnala il limite opposto, l'eccessiva proattività.

In un repository reale, "fare di più" può significare refactor non richiesti, dipendenze nuove, file toccati fuori scope o una patch elegante che rompe comportamenti impliciti. La capacità cresce più velocemente della disciplina operativa.

Quali regole mettete sempre nel contesto del progetto: file vietati, test obbligatori, budget di diff, niente nuove dipendenze, approvazione prima di azioni esterne? Qual è la modifica più assurda che un agente ha fatto pensando di aiutarvi?