| Lunedì · 18 maggio 2026 |
Issue № 005 |
15 min di lettura |
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Il brief settimanale FindSkill
The Skill
Solo per i membri di FindSkill Pro. Le notizie AI che contano davvero per il tuo lavoro.
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Solo per membri Pro
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Un brief privato
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Non pubblicato altrove
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Mia
Redattrice apprendimento IA · FindSkill.ai
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Benvenuto al numero 005.
Sono Mia. Ogni lunedì ti arrivo nella casella e ti racconto cosa significa davvero la settimana di notizie sull'IA per il modo in cui lavori: senza gergo, senza hype, senza l'energia da "10 cose che DEVI sapere". Solo per i membri Pro. Non lo pubblico da nessun'altra parte.
Questa settimana Anthropic ha impilato tre lanci uno sopra l'altro, e sembrano tre storie separate solo finché non le metti in fila. Multiagent Orchestration il 6 maggio. Agent View dentro Claude Code il 12 maggio. Claude for Small Business il 13 maggio. Rileggi le tre frasi: la direzione è la stessa. L'IA si sta spostando da "una cosa con cui parli in una tab" a "tante cose che piloti da una dashboard". L'unità è cambiata.
Una nota sulle risposte. La settimana scorsa ti ho chiesto cosa avevi trovato dentro l'audit della memoria di ChatGPT. In una ventina mi avete scritto. La sorpresa più comune — "non avevo idea che se la fosse segnata" — era quasi sempre qualcosa che il modello aveva dedotto da un commento di passaggio a marzo. Insomma, il memory drift è reale ed è silenzioso. Sto tenendo da parte gli esempi migliori per il numero 007 (uscita guida Pro). Continua a mandarmeli.
— Mia
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01 |
Questa settimana in IA
Tre storie che meritano la tua attenzione
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Tool Launch
Claude Code ha spedito una dashboard per far girare tanti agenti in parallelo. Il ruolo è cambiato.
L'11 e il 12 maggio Anthropic ha rilasciato Claude Code v2.1.139 con Agent View e il comando `/goal`. Agent View è una singola dashboard dentro la CLI da cui lanci, monitori e rispondi a tante sessioni in parallelo: otto, quindici, venti se il portafoglio tiene. Il `/goal` chiude il cerchio: dichiari un obiettivo, l'agente macina da solo verso quel traguardo e ti chiama solo quando serve un OK. La release ha anche ufficializzato `--bg` e `/bg` per i task in background. Insomma, nessuna di queste è una feature in senso stretto. Sono il cockpit. Dodici mesi fa avevi una sessione Claude in un terminale e la guardavi lavorare. Da martedì scorso ne lanci una dozzina e una dashboard ti dice quale è bloccata, quale ha finito, quale ti ha appena fatto una domanda. TurboLab.it ha già coperto `/goal` definendolo "il primo vero ciclo launch-and-forget integrato nello strumento": il pubblico italiano dev-aware è già esposto al concetto.
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Cosa significa per te
Anche se non scrivi codice, questa cosa ti riguarda. Il pattern che esce in Claude Code questa settimana è il pattern che uscirà in tutto il resto il prossimo trimestre. Scegli uno strumento che già usi davvero — l'IA dentro Notion, l'assistant dentro il tuo CRM, l'agente nel tuo help desk — e cerca la stessa forma: tanti agenti in parallelo, una dashboard per la supervisione. Il lavoro ha smesso di essere "scrivi un prompt buono". Ha iniziato a essere "definisci gli obiettivi giusti e tieni d'occhio il cockpit". E con l'AI Act in vigore dal 2 agosto, avere una traccia visiva di cosa fanno i tuoi agenti non è più una comodità: è conformità.
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Tool Launch
Anthropic ha lanciato Claude for Small Business — 15 workflow già pronti che si collegano nativamente a QuickBooks, Stripe, HubSpot, Square e DocuSign.
Il 13 maggio Anthropic ha rilasciato Claude for Small Business come plugin Cowork: 15 workflow agentici pronti all'uso più 15 skill, che coprono chiusura di fine mese, solleciti incassi, riconciliazione fatture, prep paghe, gestione campagne, redline contratti e onboarding clienti. Connettori nativi a QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Stripe, Square, Webflow, Microsoft 365 e Google Workspace. Forbes l'ha coperto, TechCrunch l'ha coperto, Linas Beliūnas ha fatto il post entusiasta su LinkedIn. Quello che nessuno ha ancora fatto è classificare i 15 workflow per ore risparmiate davvero contro ore solo ostentate. Li abbiamo testati tutti — il post killer vs teatro è uscito venerdì, e i sette che fanno guadagnare tempo non sono quelli del reel di lancio. In Europa Cowork non è ancora arrivato ufficialmente, e i connettori italiani veri (TeamSystem, Fatture in Cloud, Zucchetti) non sono nella lista: quindi il commercialista di Milano per ora lo guarda da fuori. Ma la traccia conta lo stesso: il 65% dei commercialisti italiani usa già qualche forma di IA (dato BPDigital / ODCEC Firenze, marzo 2026), e gestionali tipo TeamSystem stanno già infilando assistenti AI dentro i loro prodotti. Insomma, il pattern arriva, in una forma o nell'altra.
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Cosa significa per te
Se gestisci qualcosa che assomiglia a una piccola impresa — uno studio professionale, un'agenzia da cinque persone, un'azienda da trenta — il plugin Cowork (quando arriva in IT) vale i suoi quindici minuti. Non perché ogni workflow sia eccellente: circa la metà lo è. Vale perché collegarlo una volta ti dice quali parti del tuo stack l'IA legge ormai nativamente, e questo cambia cosa puoi chiederle. E un dettaglio non rinviabile: dal 2 agosto 2026 entrano in vigore le regole operative dell'EU AI Act, con sanzioni fino a 35 milioni di euro per i sistemi ad alto rischio non conformi. Selezione personale, valutazione fornitori, decisioni operative automatizzate: tutta roba che finisce nel mirino. Quindi, quando colleghi un workflow agentico al tuo gestionale, occhio non solo all'output ma alla tracciabilità. Apri il gestionale che hai oggi (Fatture in Cloud, TeamSystem Studio, Zucchetti) e guarda quali assistenti AI ha già integrati. Fai partire un workflow su un caso reale. Giudica dall'output.
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Tendenza sotto i riflettori
Tre lanci Anthropic, una direzione sola — l'orchestrazione è il nuovo layer.
Il 7 maggio Anthropic ha rilasciato Multiagent Orchestration dentro Managed Agents: un agente "lead" che spezza il task e delega a sub-agenti specialisti. Harvey (IA legale, ARR sui 200 milioni di dollari) ha pubblicato un miglioramento di 6× nel completion rate sui workflow di ricerca legale multi-step dopo aver adottato lo stack. Wisedocs ha tagliato del 50% i tempi di review. Netflix ora parallelizza l'analisi dei log di build sulla stessa architettura. Cinque giorni dopo arriva Agent View, il cockpit per i developer. Il giorno dopo Claude for Small Business, l'orchestrazione trasformata in prodotto per chi non scriverà mai un lead agent. Il pattern è quello di ogni layer nuovo: prima esce la superficie dev (orchestrazione nel codice), poi la dashboard (Agent View), poi qualcuno la incarta per chi non programma (Small Business). Tre settimane. Una direzione. E intanto in Italia il pattern è già locale: Almawave fa girare Velvet 25B dentro AIWave, la sua piattaforma multi-agente, sviluppata con Cineca e Leonardo e disponibile anche su Oracle Cloud — è l'opzione sovrana per chi non vuole far uscire dati dall'UE. Domyn (ex-iGenius dopo il rebrand 2026) propone in modo modulare di "creare, orchestrare e governare agenti AI proprietari" per finanza, difesa, manifattura. Knowlee ha già pubblicato in italiano la guida "Orchestrazione multi-agente: dal proof-of-concept alla produzione".
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Cosa significa per te
Il vincitore del 2026 non è chi scrive il miglior prompt. È chi ha interiorizzato per primo questo layer. Il salto cognitivo non è tecnico, è di ruolo. Non sei più l'operatore. Sei il capo redattore di una piccola newsroom di IA. Muscolo diverso. Si impara meglio adesso, mentre tutti gli altri stanno ancora battendo un prompt alla volta, che dopo, quando sei in ritardo.
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02 |
Termine della settimana
Il concetto da capire questa settimana
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Termine №005
Orchestrazione multi-agente
< multiagent orchestration >
Un pattern in cui un agente IA "lead" prende il tuo task, lo spezza in sotto-task specialistici, passa ciascuno a un sub-agente focalizzato, poi sintetizza i risultati in un unico output. Il lead non fa mai il lavoro dello specialista — delega e fa editing.
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Think of it like this →
Un direttore d'orchestra. Non suona. Sa quando entra il violino, quando il pianoforte, quando il fagotto. Ascolta se qualcuno è stonato e gli dà il cenno per rientrare. Ogni musicista padroneggia uno strumento — il direttore tiene insieme la partitura, la tempistica, l'equilibrio. L'orchestrazione multi-agente è la versione software della direzione d'orchestra: il lead non scrive le note, fa entrare le voci giuste al momento giusto e ferma quelle stonate.
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⚠ Common misconception
"Multi-agente vuol dire semplicemente far girare più Claude in parallelo." No. Copie parallele non si parlano e non si scambiano lavoro: corrono e basta. L'orchestrazione ha un lead che decompone il task (è il passaggio di pianificazione in cui l'IA single-prompt fa peggio), instrada il lavoro agli specialisti (ognuno con un mestiere più stretto e un prompt più affilato) e sintetizza (il punto in cui la maggior parte dell'IA one-shot perde il filo). L'orchestrazione è il valore. Senza, il multi-agente è solo un single-agent più caro.
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Where you'll hear it: Managed Agents di Anthropic (uscito il 7 maggio, l'implementazione commerciale canonica). LangGraph (open-source, dove la comunità dev costruisce questi stack oggi). CrewAI (il framework role-based, più amichevole: "tu sei il Ricercatore, tu sei lo Scrittore"). AutoGen (la risposta di Microsoft). Magentic-One (preview di ricerca, sempre Microsoft). L'Anthropic Cookbook ha la ricetta di riferimento — mezza pagina di codice, sorprendentemente leggibile. E in Italia il vocabolario si sta già sedimentando: Knowlee pubblica guide operative, Almawave parla apertamente di "piattaforma multi-agente" su AIWave, Cosmonet inquadra la "collaborazione multi-agente con architetture in cui più AI Agent specializzati si coordinano sotto un agente orchestratore" come il deployment più efficace del 2026. E ogni workflow di Claude for Small Business della Storia 2 è uno stack orchestrato sotto al cartoncino carino della UI.
Claude for Small Business — l'orchestrazione in pratica →
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03 |
Analisi profonda
Cosa ha fatto Harvey per moltiplicare la sua IA per 6 — e cosa rubargli
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Anthropic ha pubblicato un numero questo mese che sta rimbalzando senza contesto su Twitter AI. "Harvey ha visto un 6× sul completion rate". Il numero è reale. Il motivo per cui è successo è più interessante del numero, e la lezione si scala fino a chiunque mandi avanti un progetto da solo, mica solo alle aziende da 200 milioni di ARR.
Harvey è una startup di IA legale fondata da un ex-avvocato di DLA Piper, valutata 5 miliardi di dollari, venduta a circa 250 dei più grandi studi legali del mondo. Era la storia canonica "IA per il diritto" del 2024. Poi all'inizio del 2026 succede una cosa silenziosa: i loro workflow di ricerca legale multi-step continuavano a sbattere su un soffitto. Il problema non era il modello. Era l'architettura. Ecco cosa hanno fatto, e la parte che si scala fino al tuo lavoro.
| | SUBJECT Harvey ha riportato un miglioramento di 6× nel completion rate sui workflow legali multi-step dopo aver migrato dalle sessioni Claude single-agent a Multiagent Orchestration di Anthropic, all'inizio di maggio 2026 — pubblicato nei casi cliente di Anthropic e ripreso da Forbes l'11 maggio. Per contesto: "completion rate" qui significa la percentuale di task di ricerca multi-step (tipo "trova ogni precedente che sostiene X in queste 14 giurisdizioni, poi scrivi un memo") che il sistema porta a termine correttamente senza che un essere umano debba raccattare i pezzi mancanti. Il numero è passato da circa il 22% a circa il 78%. |
Quello che vale la pena rubare non è il risultato — sono le quattro decisioni precise che l'hanno prodotto. Ognuna ribalta un istinto da cui la maggior parte delle persone parte.
| i. | Non hanno inseguito un modello più grosso. Hanno scomposto il workflow. Il team Harvey era su Opus 4.6 e guardava Opus 4.7. Invece di passare al modello più nuovo, hanno tenuto lo stesso Opus e spezzato il lavoro. Setup vecchio: una sessione Claude a cui veniva chiesto di "fare ricerca, analisi, drafting". Setup nuovo: un agente lead, tre sub-agenti specialisti (ricerca, analisi, drafting), un agente critico. Il modello non è diventato più intelligente. Il compito è diventato più piccolo. È da lì che arriva la parte grossa del 6×. | | ii. | Hanno separato la lettura dalla scrittura. Ricerca legale e drafting legale usano modi cognitivi diversi: uno è esaustivo, l'altro è selettivo. Quando lo stesso agente faceva entrambi, il modello mescolava i modi e tirava fuori una poltiglia che sembrava completa. Separandoli, ogni prompt diventa specifico al suo modo. Agente di ricerca: "trova tutto, non perdere niente". Agente di drafting: "usa solo quello che ti hanno passato, scrivi stretto". Mestieri diversi, prompt diversi, criteri di valutazione diversi. | | iii. | Hanno aggiunto un critico prima della sintesi. L'agente lead non si limita a cucire insieme gli output dei sub-agenti. Prima fa girare un critico che valuta il lavoro dei sub-agenti contro una rubrica (la stessa rubrica che la feature Outcomes di Anthropic espone). Qualunque cosa fallisca torna al sub-agente originario per revisione. La maggior parte dei fallimenti IA non è "il modello non sa farlo": è "il modello non si è accorto di aver dimenticato qualcosa". Il critico se ne accorge. | | iv. | Hanno investito sulle eval più che sui prompt. Questa è la riga sepolta in fondo al case study di Harvey ed è la più importante. Il team ha passato più tempo di engineering a misurare se lo stack orchestrato fosse davvero migliore che a limare ogni singolo prompt. Una rubrica funzionante, che valuta l'output in modo oggettivo, vale più di un prompt furbo che non puoi misurare. Costruisci prima la scorecard; i prompt si affilano da soli perché finalmente puoi vederli perdere. |
Cosa è cambiato, in numeri Input · Before (single-agent) 22% di completion rate sui workflow di ricerca multi-step. Il ricercatore in media rivedeva l'output IA per circa 45 minuti per pratica e doveva rilanciare delle porzioni più o meno metà delle volte. "Più veloce di niente, più lento di un buon collaboratore. | | | Output · After (orchestrated) 78% di completion rate sulla stessa classe di workflow. La revisione del ricercatore è scesa a circa 12 minuti e il tasso di rigetto a circa il 15%. Rinnovi clienti in salita. Costo per pratica grosso modo invariato (più chiamate API, meno ore umane). |
La trappola è leggere "Harvey" e pensare "non sono io". L'architettura è identica a qualsiasi scala. La versione a due agenti, uno scrittore e un critico sul deliverable settimanale che ti pesa di più, è quella che la Sezione 04 ti porta passo passo. Fallo questa settimana. Il muscolo per pilotare una crew di IA si costruisce un critico alla volta.
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04 |
Il flusso
Un modo per usare l'IA al lavoro questa settimana
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Fai girare un loop scrittore-e-critico sul deliverable settimanale che odi un po' scrivere.
Scegli il deliverable che produci ogni settimana e che di solito riscrivi tre volte: una proposta cliente, un report trimestrale per il CdA, la mail al team, una bozza di roadmap, un brief creativo, il verbale della riunione. Apri due chat sul tuo AI di riferimento (Claude, ChatGPT, Gemini, uno vale l'altro). Chat 1 = Scrittore. Incolla: "Sei lo scrittore di una prima bozza per [tipo di deliverable]. Il tuo compito è produrre una bozza decisa partendo dal materiale che ti do. Non addolcire. Non temporeggiare. Non riassumermi il brief: scrivi direttamente il deliverable." Chat 2 = Critico. Incolla una rubrica di cinque righe: chiarezza, specificità, accuratezza, registro, lunghezza. Sotto la rubrica: "Sei un caporedattore senior. Il tuo compito è dare un punteggio alla bozza secondo la rubrica, identificare le due frasi più deboli e riscriverle. Niente complimenti. Non riscrivere tutto: solo le due frasi che hai segnalato." Manda il materiale alla Chat 1, prendi la bozza, la incolli nella Chat 2, riporti il feedback del critico nella Chat 1 con "integra questi commenti e produci la v2". Ti fermi alla v2.
Perché funziona: Il fallimento di base dell'IA one-shot è chiederle di scrivere e giudicare il proprio testo. I modelli sono pessimi nel valutarsi: danno in modo affidabile al loro output un punteggio più alto di quanto meriti. Separare i ruoli costringe il secondo passaggio a partire dalla critica, non dall'approvazione. Anche il "due passaggi" conta: la prima revisione di solito sistema l'ovvio, la seconda stringe. Oltre due c'è il rendimento decrescente, perché il modello inizia a fare editing di stile, non di sostanza. Il loop scrittore-critico è l'orchestrazione più semplice possibile. È quello che Harvey fa su scala industriale nella Storia 3. Tu puoi farlo prima di pranzo.
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Fallo questa settimana
Scegli un deliverable. Fai girare il loop domani mattina, una volta. Confronta la v2 con la versione di quel deliverable che avresti normalmente mandato. Se la v2 è meglio, hai appena costruito la crew IA più piccola possibile, e il prossimo tipo di deliverable lo decidi tu.
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05 |
Idea di reddito
Un modo per guadagnare con l'IA questa settimana
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| ◆ Income Idea · Play №005 |
Vendi una crew funzionante a due agenti per un ruolo preciso.
Scegli un ruolo che hai fatto o che hai visto da vicino: commercialisti, consulenti del lavoro, copywriter freelance, agenti immobiliari, account manager, junior PM, amministratori di condominio. Costruisci una singola pagina Notion o un PDF intitolato tipo "La tua prima crew IA — un loop scrittore-critico per [ruolo], in 30 minuti". Dentro metti quattro cose: (1) la coppia di prompt dei due agenti, customizzata per i deliverable specifici di quel ruolo (la mail di richiesta documenti del commercialista, la proposta di rinnovo dell'account manager, la lettera di sollecito dell'amministratore di condominio); (2) la rubrica specifica per ruolo che usa il critico, tra 5 e 8 righe, concrete e non generiche ("chiarezza" è generico, "cita la scadenza" è concreto); (3) un template di handoff, cioè le parole esatte da incollare tra un agente e l'altro, perché la maggior parte dei lettori si incarta proprio lì una volta e molla; (4) cinque esempi completi (brief sorgente → bozza scrittore → feedback critico → output finale), così l'acquirente può verificare che il loop funziona prima di customizzarlo. Prezzo 39–69 € su Lemon Squeezy o Gumroad. Posizionamento secco: "Non ti serve un'IA più intelligente. Ti serve una seconda IA che dà torto alla prima."
Perché funziona: Multi-agente è la parola della settimana di maggio 2026. Ne hanno scritto tutti, nessuno l'ha ancora incartata in qualcosa che un non-developer possa usare entro venerdì. Il loop scrittore-critico è la rampa di accesso più semplice: due prompt e una rubrica, eh. L'acquirente ti paga perché hai già fatto il lavoro specifico per il suo ruolo, hai già definito cosa significa "buono" per quel mestiere. Entrate realistiche: 370–2.300 € al mese senza pubblico, 1.850–5.500 € al mese se lo proponi alla tua rete LinkedIn esistente nel ruolo. Numeri onesti, niente unicorno. E la finestra di tempo è di un paio di mesi prima che questa cosa diventi un PDF da 7 euro su Eduflex. Bonus per il pubblico italiano: dal 2 agosto 2026 entrano in vigore le sanzioni dell'AI Act (fino a 35 milioni di euro) per i sistemi ad alto rischio non conformi, e vendere una crew con la rubrica già scritta e tracciabile è un argomento di vendita in più, soprattutto verso commercialisti e consulenti del lavoro.
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Fallo questa settimana
Scegli il ruolo oggi. Scrivi i due prompt e la rubrica stasera. I cinque esempi completi possono arrivare dopo la prima vendita — listalo prima, lucidalo dopo.
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06 |
The Stack
Tre strumenti che sto testando davvero questa settimana
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Claude Agent View
Dashboard multi-agente dentro Claude Code · Incluso in Claude Code (piani Pro/Max)
Il motivo per cui vale la pena conoscerlo anche se non programmi: è il primo cockpit di livello consumer che qualcuno abbia spedito per il lavoro IA in parallelo. Passa dieci minuti a guardare una demo di Agent View fatta da un developer — ce ne sono di buone sul blog Anthropic e un paio di thread su Reddit — e vedrai la forma che ogni altra superficie IA copierà nei prossimi due trimestri. La lezione non è l'interfaccia. È che l'interfaccia esista. Sabato abbiamo pubblicato il confronto onesto tra tmux e Agent View: tre scenari in cui vince Agent View, tre in cui tmux regge ancora.
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02 |
HubSpot AEO Sensor
Dashboard pubblica gratuita che traccia le citazioni nella ricerca IA · Gratis
Nuovissimo: HubSpot l'ha lanciato in sordina il 14 maggio e traccia volatilità giornaliera, citazioni e pattern di referral su ChatGPT, Gemini e Perplexity a livello di settore. Il motivo per cui sta nello stack di questo numero: quando gli agenti IA iniziano a scrivere la roba per il tuo lavoro, gli agenti IA iniziano anche a leggere la roba sul tuo lavoro. Se pubblichi qualcosa (un blog personale, una pagina aziendale, una pagina prodotto) in un settore che si muove sull'AEO Sensor, è utile sapere da che parte ha tirato il vento questa settimana. È gratis, ci metti cinque minuti, ti serve anche se lo ignori un mese e poi torni a vedere. Nota italiana onesta: i dati in italiano sono ancora rumorosi perché il volume di citazioni IA in lingue non-inglese resta piccolo, ma il trend è globale, quindi vale come early signal anche per chi pubblica in italiano. La guida da 10 minuti è online.
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03 |
n8n (e Make.com per chi non vuole self-hostare)
Workflow builder visuale open-source con nodi IA · Gratis (self-host) o 20 $/mese cloud
L'ingresso del non-developer nell'orchestrazione. n8n esiste da anni come alternativa a Zapier, ma i nodi IA usciti negli ultimi due trimestri hanno cambiato cosa è. Puoi cablare visivamente una crew a cinque passaggi — "email in arrivo → classifica con Claude → bozza di risposta con GPT-5.5 → revisione con un'altra chiamata Claude → salva su Notion" — senza scrivere codice. La settimana scorsa ci ho costruito una vera pipeline di customer onboarding e ci ho messo tipo novanta minuti. Per il pubblico italiano: se n8n ti sembra troppo da smanettone, Make.com (ex-Integromat) copre lo stesso terreno con un'interfaccia più amichevole e una community italiana più ampia, ed è probabilmente la scelta giusta per una PMI che vuole il no-code senza mal di testa. Se vuoi l'opzione sovrana, Almawave AIWave con Velvet 25B è il riferimento italiano. Self-hosta n8n se tieni ai dati che restano sui tuoi server; il piano cloud va bene per i test. ---
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07 |
Dentro FindSkill
Cosa c'è di nuovo per i membri questa settimana
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IA per le Cartelle dell'Agenzia delle Entrate (corso italiano) — Il primo dei cinque corsi italiani sul fisco-AI. Come usare ChatGPT/Claude per leggere, capire e impostare la risposta a una cartella esattoriale. Otto lezioni, certificato finale, esempi su cartelle reali. Inizia il corso →
- `Aprile` — IA per Partita IVA (corso italiano) — Il setup AI completo per chi apre o gestisce una P.IVA in Italia. Coperture: fatturazione elettronica, codici ATECO, regime forfettario vs ordinario, gestione spese deducibili. Inizia il corso →
- `Aprile` — Tre corsi fiscali italiani: IA F24, IA ISA, IA Superbonus
Il bundle "fisco-AI" pensato per il commercialista che lavora con PMI italiane. F24 (compilazione e controllo automatico), ISA (preparazione e simulazione punteggi), Superbonus (gestione cessione del credito post-riforma). Tutti i tre in italiano, otto lezioni l'uno. F24 → · ISA → · Superbonus →
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| Aprile |
Installare Claude Code, guida rapida (blog italiano) — Quindici minuti, screenshot in italiano, copre macOS e Windows. Se vuoi mettere le mani sull'orchestrazione che ho descritto sopra, parte da qui. Leggi →
- `Soon` — Corso italiano sull'orchestrazione multi-agente + guida Pro "Costruisci la tua prima crew di IA"
entrambi escono entro fine maggio. Il corso italiano è il pezzo che mancava: scritto da zero in italiano, con esempi su commercialista, consulente del lavoro e amministratore di condominio (non tradotto dall'inglese). Rispondi se c'è un altro ruolo italiano che vuoi nella v1.
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Se questa settimana costruisci un loop a due agenti, su quale deliverable settimanale lo provi per primo?
Rispondi con il deliverable che hai scelto e ti rimando indietro la rubrica specifica che gli scriverei io. Nel peggiore dei casi, diventa una sezione della guida Pro del numero 007.
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