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L’AI scrive codice, ma tu resterai comunque a pulire i casini

🇮🇹 · /root · Lamberto Tedaldi

Spegnete pure i generatori di hype e mettete giù i comunicati stampa motivazionali, perché la notizia che il coding sia un problema ‘risolto’ è una cavolata colossale che non regge nemmeno un secondo davanti a un debugger. Negli ultimi mesi, tra una demo di LLM e l’altra, si è diffusa questa idea quasi mistica secondo cui scrivere codice sia ormai solo un compito di routine, come ordinare una pizza su Deliveroo. L’idea è: l’AI genera la funzione, tu fai il copia-incolla e vai a farti un aperitivo. Ma Alex Erelof, un tipo che di certo non si fa incantare dai marketing manager della Silicon Valley, ha appena pubblicato un pezzo che riporta tutti con i piedi per terra. E ha ragione da vendere. Il punto fondamentale è che il codice non è il fine ultimo, è solo un sottoprodotto della chiarezza mentale. Programmare non significa solo digitare sintassi che sembrano geroglifici, ma risolvere problemi e capire la logica profonda di ciò che stai costruendo. Se deleghi la comprensione all’AI, non sei più un ingegnere, sei solo un utente che spera che tutto funzioni. E quando (non quando, ma quando) qualcosa esploderà, non avrai gli strumenti mentali per capire perché il tuo sistema sta andando in kernel panic. Certo, non siamo ciechi. L’automazione sta portando un crollo dei costi del software che è una figata pazzesca. Vedremo una valanga di software sempre più economico e accessibile. È una cosa bellissima, ma attenzione: il valore si sposta. Se il codice diventa una commodity, la vera skill diventa la capacità di orchestrare la complessità e di capire cosa sta succedamente ‘sotto il cofano’. E qui arriviamo al punto critico per noi che amiamo sporcarci le mani. Esistono tre casi in cui puoi permetterti di non leggere il codice: se stai solo facendo un prototipo veloce (PoC), se stai scrivendo un tool che userai solo tu e per un secondo (che poi è sempre il secondo), o se sei un attaccante che sta cercando di scassinare il sistema. In tutti gli altri casi, se non leggi, sei in trappola. Non puoi permetterti di essere dipendente da una scatola nera che decide la logica per te. In un mondo dove tutto viene generato in massa, la capacità di audit e di comprensione profonda diventa l’unica vera protezione contro quel senso di impotenza che deriva dal non possedere davvero ciò che si usa. Quindi, continuate pure a studiare la logica, non solo la sintassi. Il futuro non appartiene a chi sa dare i prompt migliori, ma a chi sa capire quando il prompt ha generato una bomba a orologeria. Source: Coding is not solved

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Claude Sonnet 5.5: Il nuovo assistente che gioca a Pokémon (e scrive codice meglio di noi)

🇮🇹 · /root · Lamberto Tedaldi

Se pensavate che l’intelligenza artificiale fosse ormai solo un modo complicato per riassumere email scritte male, preparatevi a ricalibrare i vostri sensori. Anthropic ha appena lanciato Claude Sonelle 5.5 e, onestamente, i numeri che stanno tirando fuori sembrano usciti da un episodio di Black Mirror scritto da qualcuno che ha mangiato troppi integratori per la concentrazione. Andiamo al sodo: non è solo un piccolo update incrementale per far felici gli azionisti. Parliamo di un salto che, in alcuni ambiti, è quasi surreale. Il dato che mi ha fatto sobbalzare? Il modello è in grado di battere la versione precedente di Pokémon Red analizzando solo degli screenshot. Sì, avete letto bene. Mentre noi lottiamo con i driver della stampante o cerchiamo di far compilare un kernel custom, questo modello sta conquistando la regione di Kanto senza nemmeno toccare un tasto. Per chi di noi mastica codice tutto il giorno, la parte interessante è il Terminal-Bench 4.0. Vedere un salto dal 10.3% al 70.6% in ambito agentic coding non è una passeggiata; è come passare dal cercare di riparare un server con lo scotch al lanciare un comando magico che risolve tutto. Anthropic sostiene che Sonnet 5.5 sia molto più efficiente nel gestire le ‘tool calls’, il che significa meno passaggi inutili e, soprattutto, un costo che scende fino al 30% per task. In un mondo dove ogni token consumato è un piccolo colpo al portafoglio, questa è la notizia che ci fa sorridere tra un bug e l’altro. Certo, restiamo noi: sappiamo che i benchmark sono bellissimi, ma sono sempre presentati in un ambiente controllato, quasi troppo perfetto per essere vero. È quel classico scenario ‘lab-grown’ che ci ricorda quanto sia difficile replicare questa magia in un ambiente di produzione caotico e pieno di dipendenze legacy che nessuno vuole toccare. Inoltre, c’è sempre quel retrogusto di controllo: queste nuove ‘cyber safeguards’ e filtri biologici sono ottimi per evitare che l’IA ci aiuti a creare un virus, ma non dimentichiamoci che ogni volta che aggiungiamo un nuovo strato di allineamento, stiamo anche aggiungendo un altro filtro tra noi e la potenza bruta del modello. In sintesi: se avete dei task ripetitivi, della documentazione da sistemare o se volete un compagno di pair programming che non si stanchi mai (e che non faccia domande filosofiche ogni due secondi), Sonnet 5.5 è un upgrade che merita un test serio. Il futuro è veloce, economico e sa giocare a Pokémon. Noi, invece, restiamo qui a cercare di capire come non far esplodere il deployment. Source: Sonnet 5.5

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