Custom Instructions, Agents e Skills sono tre meccanismi distinti di GitHub Copilot per personalizzare e specializzare il comportamento dell’AI. Usarli nel modo sbagliato — o peggio, confonderli tra loro — produce risultati mediocri. In questa guida vediamo cosa fa ciascuno, quando usarlo e come combinarli per costruire un workflow AI professionale e coerente.

Costruire dei sistemi distribuiti veramente resilienti può essere una bella sfida. A volte un servizio inizia ad essere lento o a restituire errori. Senza protezioni, chi lo chiama continua a provarci per ogni richiesta in arrivo, causando connessioni che si accumulano, timeout e risorse esaurite. Il servizio a monte stava già male ma ora si sta affossando anche chi lo chiama causando quello che in gergo tecnico si chiama cascading failure.

Nei primi articoli di questa mini-serie abbiamo parlato di provisioning sicuro e onboarding dei dispositivi IoT. Abbiamo visto come identificare un device, come portarlo online in sicurezza, come assegnargli permessi specifici e come costruire una comunicazione affidabile con il cloud e gli altri sistemi coinvolti.

I Prompt Files di GitHub Copilot sono template di prompt salvabili, selezionabili direttamente dalla chat e condivisibili con tutto il team tramite repository. Trasformano i prompt ricorrenti — “Spiega questo codice”, “Genera la documentazione”, “Scrivi i test” — in istruzioni standardizzate e parametrizzabili, garantendo coerenza tra developer con livelli di esperienza diversi e riducendo il rumore delle richieste ad-hoc all’AI.

riddle è un’applicazione che trasforma un tablet reMarkable in un diario magico: scrivi con la penna, il testo svanisce nell’inchiostro elettronico, e una risposta in bella calligrafia appare sulla pagina - generata da un LLM che ha letto la tua scrittura. Il progetto nasce per il reMarkable Paper Pro, ma con un porting mirato funziona anche sul reMarkable 2.

I Custom Agents di GitHub Copilot permettono di creare assistenti AI specializzati, configurati per uno stack tecnologico specifico — Terraform, pipeline CI/CD, security review — e riutilizzabili da tutto il team. A differenza del Copilot generico, un agente personalizzato ha contesto, istruzioni e tools definiti in modo esplicito, producendo risposte più accurate e pertinenti per i task ricorrenti del tuo dominio.

Nel primo articolo abbiamo visto come provisioning e onboarding rappresentino le fondamenta di una piattaforma IoT sicura: ora parliamo di come gestire le comunicazioni tra dispositivi, cloud e infrastrutture locali.

Google Ads AI Max è potente, ma richiede supervisione attiva: l’algoritmo può commettere errori, e il marketer deve saper rilevare e correggere i segnali sbagliati per massimizzare il ROI. In questa guida pratica vediamo step by step come attivare AI Max su una campagna esistente, come ottimizzare i parametri e come interpretare i dati per guidare l’algoritmo nella direzione giusta.

Ti è mai capitato di vedere il tuo disco di sistema principale occupato per 2/3 da Podman su Windows, senza riuscire a capire cosa stesse occupando tutto quello spazio? E magari, anche dopo aver rimosso immagini e container, lo spazio non si liberava?