Writing / archivio pubblico, non blog
Cose costruite, cose imparate, cose che penso.
La codebase è una società: cosa insegna Luhmann a chi costruisce con gli agenti
Per Niklas Luhmann una società è fatta di comunicazioni. Applicato a una codebase dove lavorano tanti agenti, cambia come scrivo handoff, review e stop. Un'ipotesi, con le regole che ne ho tratto.
Non è mai stato multi-agent. È multi-context.
Lo stesso prompt porta a un'altra decisione quando cambia il posto in cui l'agente lavora. Come ho progettato i mercati di motive portando la domanda dalla repo al mio second brain.
Quando l'agente ripete un errore, cambia il codice prima del prompt
Il riflesso dopo un output sbagliato è una riga nuova nel CLAUDE.md. L'ordine che seguo è prima il codice, poi un check, le istruzioni per ultime. Esempi dai miei repo.
Nessuno legge più ogni riga. Metti la sicurezza nel sistema.
Quando il codice lo scrivono gli agenti, un umano che legge ogni diff è la safety net sbagliata. Come shippo a velocità agentica, dove sono d'accordo con Anthropic e dove sto con Theo.
Il bollettino vale per oggi: cosa insegna il fuoripista a chi mette AI in produzione
Un check dice qualcosa su un momento preciso, poi scade. Lezioni da un agente WhatsApp e dal nostro company brain su quando una prova smette di valere.
La keyword non basta più: cosa ho sbagliato misurando la visibilità negli assistenti AI
Con gli annunci in ChatGPT il brief diventa la situazione di chi compra, e annunci, risposte spontanee e risultati vanno misurati a parte. I miei errori con motive.
Possiedi l'harness, cambia il modello. Cosa devi possedere davvero
Possedere l'harness vuol dire possedere stato, autorità, regole e verifica, con i tool nativi sotto. Cosa ho imparato da DeepSWE, CVing e dal Company Brain di Yempik.
CONTEXT IS GOLD: un company brain che il prossimo agente può usare senza di te
Il contesto vale quando un altro agente può trovarlo, capire quando è vero, correggerlo e riusarlo. Le regole nate dal company brain di Yempik e dal mio second brain.
Il modello lo compra chiunque. Sapere quale lavoro togliere è raro.
Un modello frontier lo usa chiunque. Il vantaggio è sapere quale lavoro togliere, quale giudizio lasciare all'esperto e come provare il risultato. Casi da Lia e CVing.
Il modello intelligente è il collo di bottiglia. Spendilo sulle decisioni.
Orchestro Claude Code e subagent Codex ogni giorno. Una delega con dei buchi lascia l'architettura al worker: dove spendere il modello forte, e cosa mi è costato capirlo.
deploy to prod. make no mistakes. Gli errori che un deploy non vede
Il Company Brain di Yempik era in produzione e la ricerca tornava vuota. Cosa chiede davvero «make no mistakes»: percorsi interi, sessioni lunghe, approvazioni vere.