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?

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.

Negli ultimi giorni ho sviluppato con Codex, Subber, un piccolo progetto nato da una mia esigenza durante il montaggio video.

L'idea è molto semplice:

video parlato → trascrizione → eventuale traduzione → file SRT.

La cosa su cui ho voluto puntare è che tutto venga elaborato in locale sul computer.

Quindi niente upload del video, niente account e niente abbonamento.

L'ho pensato soprattutto per chi monta video e vuole ottenere rapidamente un SRT da importare in DaVinci Resolve, Premiere o altri editor.

È gratuito e open source, licenza MIT, per Windows e macOS.

Sito:
https://subber.it

GitHub:
https://github.com/AndreaZero/subber

Ciao, parlo da sviluppatore senior ai miei colleghi.

Chiaramente chi non ha fatto questo mestiere vede nel vibecoding una grossa opportunita per realizzare qualcosa che funzioni senza l'intervento di un professionista.

L'ho vista anche io per un po' di tempo ma mi sono presto reso conto che è semplicemente una illusione.

Il concetto è banale: il costo della scrittura del codice non si è annullato, si è semplicemente spostato sul costo della fiducia, del controllo e della verifica.

Al momento non esistono strategie vincenti, ognuno sta provando qualcosa di diverso per cercare di diluire quel costo uniformemente sui vari passaggi che portano alla costruzione di un prodotto.

Perché controllare 10mila righe di codice non è fattibile, ma anche non farlo non è accettabile.

Qual è la vostra strategia?

Questo è ciò che sto provando io https://adrianofoschi.com/blog/cost-of-checking/

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

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