Articoli, guide pratiche e casi reali da 13 anni di esperienza nello sviluppo web
Bug risolti alle 2 di notte, architetture ripensate tre volte, migrazioni che sembravano semplici e non lo erano. E Copilot che non riesce a modificare un CSV e dà la colpa al terminale.
Questo blog è il posto dove racconto tutto questo: problemi reali, soluzioni concrete, nessun tutorial di fantasia.
Quando si lavora con un'architettura a microservizi, prima o poi ci si trova davanti a una domanda che sembra banale, ma che in realtà è uno dei problemi più importanti da risolvere: come fa un servizio a dimostrare a un altro servizio di essere davvero quello che dichiara di essere? Immaginiamo di avere un'applicazione composta da dieci microservizi.
Da programmatore, una delle cose che mi interessa maggiormente dell'intelligenza artificiale non è la capacità di generare codice in pochi secondi, ma la possibilità di utilizzarla per automatizzare attività concrete.
Usare l'intelligenza artificiale per scrivere codice è diventato parte del mio lavoro quotidiano. Non la uso soltanto per farmi spiegare una funzione o generare qualche riga di PHP: la uso per sviluppare, modificare progetti esistenti, fare refactoring, scrivere script e affrontare attività che coinvolgono più file.
Confesso: il titolo l'ho scelto io. Doveva essere abbastanza scandaloso da farti cliccare e abbastanza onesto da non farti sentire preso in giro alla fine. Se sei qui per la formula magica, ti risparmio dieci minuti: non c'è.
Disdire un abbonamento dovrebbe essere un clic. Con Adobe, a sentire Brandon Thomas, è diventato un problema da pagare più di una volta. Thomas è un ingegnere software con quindici anni di esperienza.
Quando si passa da un monolite ai microservizi, una delle prime cose da dimenticare è che il database non è più uno spazio comune dove collegare liberamente tutte le entità. In un monolite ragioniamo con tabelle, primary key, foreign key e JOIN.
Nel primo articolo abbiamo costruito due microservizi Spring Boot davvero indipendenti: user-service e content-service, ciascuno con il proprio database e senza entità, repository o codice condivisi.
Quando si parla di microservizi, spesso si finisce rapidamente a discutere di Kubernetes, service discovery, API gateway, Kafka, Docker Swarm e altre creature mitologiche che sembrano indispensabili anche quando l'obiettivo iniziale è semplicemente capire come separare due applicazioni.
Cerca su Google "integrare un chatbot in Laravel" e troverai centinaia di tutorial praticamente identici: una chiave API di OpenAI, due righe di cURL, una tabella messages nel database. Fine dell'articolo, fine del progetto.
Sto sviluppando da qualche mese un sistema di traduzione neurale italiano→russo, con un'architettura basata su OpenNMT-py e una pipeline separata per la gestione dei nomi propri (NER con spaCy più un livello di regole/dizionario per la transliterazione).
Il contesto di porusski.it prevede che, quando un utente richiede una traduzione, Cognitor identifichi l’intento (“voglio una traduzione”) ed estragga le entità rilevanti, come il testo da tradurre.
C'è un momento, lavorando con l'AI, in cui viene voglia di aprire il cofano invece di limitarsi a chiamare un'API. Cognitor nasce da questa voglia: un framework di Natural Language Understanding scritto in Python, pensato per capire davvero cosa succede tra il messaggio dell'utente e la risposta del bot, senza delegare tutto a un modello di linguaggio generalista.
Nello sviluppo di un'applicazione web, il backend e il frontend svolgono due ruoli distinti
Quando si sviluppa un'applicazione web, una delle prime decisioni da prendere riguarda la struttura del progetto
Django è un framework web completo e maturo per Python, progettato per sviluppare applicazioni complesse in tempi rapidi senza sacrificare struttura, scalabilità o sicurezza
Benvenuti in questo corso dedicato a Go, uno dei linguaggi di programmazione più apprezzati e influenti degli ultimi anni
Java è uno dei linguaggi di programmazione più influenti e utilizzati al mondo
Il C++ è un linguaggio di programmazione di alto livello e orientato agli oggetti che offre un potente mix di prestazioni, flessibilità e controllo sulla gestione delle risorse di sistema
Nel vasto panorama dell'intelligenza artificiale e del machine learning, scegliere il framework giusto è fondamentale per il successo di un progetto
Nel mondo dello sviluppo software, esistono molte tecnologie e framework che possono aiutare gli sviluppatori a creare applicazioni più efficienti e scalabili
Java Persistence API (JPA) è una specifica di Java per la persistenza dei dati che ha avuto origine nel contesto della piattaforma Java Enterprise Edition (Java EE)
