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show-me (Claude Code mod)

Thu, 22 Oct 2026 12:00:00 +0000

Mod per Claude Code che fa spiegare Claude con immagini dentro la conversazione: quando un'immagine dice la cosa prima di un paragrafo, Claude la compone in HTML o SVG, Chrome headless la rende in PNG in locale e il terminale la disegna inline con una didascalia. Una skill insegna otto forme con template (quote, compare, zoom, sequence, diagram, proposal overlay, contact sheet, chart) e regole fisse: un punto per immagine, un solo colore d'accento, e Claude rilegge ogni PNG prima di parlarne. Niente viene inviato fuori; i file restano nella cartella temporanea. Richiede Chrome/Chromium e un terminale con grafica (kitty, Ghostty, iTerm2 ≥ 3.5; tmux blocca le immagini); su desktop app e VS Code mostra diagrammi e grafici come SVG nativi. Usa la mod API di Claude Code, ancora in early access. Di Nicolò Pignatelli, MIT, ottobre 2026.

Agent Beacon (Asymptote Labs)

Wed, 21 Oct 2026 12:00:00 +0000

Livello di memoria condiviso fra harness di coding agent diversi (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Cline e altri 20+). Cattura la cronologia completa delle sessioni — prompt, risposte, tool, comandi, modifiche, approvazioni, attività MCP e token — in JSONL locale durevole, con replay esatto di ogni sessione. Da queste tracce estrae conoscenza riusabile (workflow, correzioni, pattern di debug, convenzioni di repo) che, dopo revisione, gli agenti successivi recuperano via MCP o Agent Skills: quello che un agente ha imparato non va reimparato da un altro. CLI in Go installabile via Homebrew, pacchetti Linux e MSI Windows, dashboard su beacon.sh. Attenzione alla privacy: il setup interattivo preseleziona Beacon Cloud (sessioni intere sui loro server); per dati sensibili usare solo la modalità Local. La conoscenza estratta automaticamente va rivista per non consolidare errori. MIT, progetto giovane (maggio 2026).

Harness² (Google Research)

Sun, 18 Oct 2026 12:00:00 +0000

Framework di ricerca di Google Research per il «recursive agent harnessing»: migliora non il modello (pesi fissi) ma l'harness che lo circonda, cioè otto componenti modificabili — system prompt, guardrail, memoria, guida ai tool, subagenti, skill, script e plugin. Due livelli di ricorsione: a livello di task, un passo Propose–Probe–Compose propone modifiche all'harness, le prova rieseguendo lo stesso task e compone una versione raffinata dal confronto dei comportamenti, senza bisogno della risposta corretta; a livello di harnessing, un «improvement harness» persistente accumula gli harness adottati e le lezioni supportate da evidenze per guidare i task successivi. Ricorsione parallela (più candidati in larghezza) o sequenziale (raffinamento in profondità), esecutori OpenCode o Codex. Su JobBench, LAB (legale) e WorkBuddy-Bench un solo passo migliora GLM-5 e Gemini 3.5 Flash fino a +11,5 punti. Utile soprattutto come metodo da copiare per far migliorare un proprio agente sui task reali. Limiti: è codice da paper orientato ai benchmark; costa k esecuzioni di prova per task; Linux, Python 3.12, uv e Vertex AI; gli esecutori girano con rete aperta e Codex senza sandbox, quindi non va usato su dati sensibili senza isolamento. Apache-2.0, pubblicato a ottobre 2026 (paper arXiv 2610.14224).

REA (Reverse Engineer Anything)

Wed, 14 Oct 2026 12:00:00 +0000

Server MCP + CLI che dà a un agente di coding (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI e altri) gli strumenti per fare reverse engineering di un'app senza averne il sorgente: «vedo una feature che mi piace, capisco come funziona fino al binario e la rifaccio nel mio progetto». Copre binari nativi (pseudocodice, assembly, simboli e riferimenti tramite Hopper, Ghidra o IDA già installati), app JavaScript/Electron (moduli, source map, IPC, ASAR), assembly .NET, APK Android (JADX, Apktool, adb), app Flutter, binari Go/Rust, WASM, bytecode EVM, database SQLite, firmware, siti web via Chrome, catture di rete (HAR, pcap) e comportamento dei processi. L'analisi gira in locale e ogni conclusione arriva con le prove e i limiti. Setup con `npx rea-agents setup`, che registra il server MCP e installa le istruzioni di workflow per l'agente scelto (con backup della configurazione). Showcase: ricostruzione in C di una funzione di DX-Ball verificata byte per byte, il bridge degli appunti di Notion seguito fino al processo main. Limiti: molte analisi richiedono tool esterni (Ghidra, JADX, tshark…) e alcune sono solo Linux; Node.js 22.19+; rilasci molto frequenti. Va usato su software che si ha diritto di analizzare. Licenza MIT, nato ad aprile 2026.

LLM Wiki v2 (CROW)

Sun, 11 Oct 2026 12:00:00 +0000

Implementazione del pattern "LLM wiki" di Karpathy: invece del RAG classico, un LLM organizza i documenti in un albero di cartelle con note Markdown (formato Open Knowledge Format di Google) che cresce da solo e si legge, modifica e versiona in git come normali file. Risponde alle domande citando le note usate. In modalità CROW (Classifier-Routed Organization) le decisioni di smistamento non le prende l'LLM ma un classificatore tipizzato (di default Jev di TypeSafe AI, via OpenRouter): in quale cartella va una fonte, se aggiorna una nota esistente o ne crea una nuova, quali note leggere per rispondere. L'LLM scrive solo riassunti, nomi di cartelle, note riscritte e risposte. Nel paper degli autori (Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.23260209; 525 documenti personali, soprattutto in italiano), CROW costa circa la metà dell'approccio in cui decide l'LLM. Il costo LLM per documento resta costante al crescere della wiki, e la nota giusta viene trovata nell'89% dei casi contro il 62%. Interfaccia web locale con mappa delle note, API HTTP (/ingest, /upload, /ask), Docker; qualsiasi provider (OpenRouter, OpenAI, Gemini, Ollama in locale); senza classificatore funziona in modalità classica. Limiti: valutazione su un solo corpus e un solo classificatore, che è un modello proprietario e recente; non compila pagine di entità o di sintesi e non fa manutenzione periodica. Progetto giovane (settembre 2026), licenza AGPL-3.0.

TrueCourse

Mon, 05 Oct 2026 12:00:00 +0000

Trasforma la documentazione che un team scrive già (PRD, ADR, README, siti di documentazione) in test end-to-end che girano davvero. Estrae dai documenti un corpus di "claim", ricava i flussi (flow) che un utente percorre nel prodotto, scrive un test per ogni flusso contro le interfacce reali e lo esegue: un test che fallisce significa che prodotto e documentazione non sono d'accordo, e indica la sezione in conflitto. Gira in locale sul login di Claude Code (Opus di default, modello configurabile con TRUECOURSE_MODEL), con Postgres e una dashboard web su localhost; espone un endpoint MCP /mcp per far leggere a Claude Code documenti, conflitti, flussi, run e copertura. Tramite GitHub App controlla le pull request (conflitti con la doc e test falliti) e riporta i risultati come check. Note: la vecchia CLI npm `truecourse` è deprecata e il progetto sta diventando un "IDE per Product Owner"; modello open-core, MIT tranne la cartella `ee/` (connessioni ai documenti, provider di repository aggiuntivi e workspace multipli richiedono un abbonamento in produzione); telemetria PostHog attiva di default (si disattiva con POSTHOG_DISABLED=1). Progetto giovane (TypeScript, marzo 2026); sito truecourse.dev, documentazione su docs.truecourse.dev.

Apache Beam

Mon, 05 Oct 2026 12:00:00 +0000

Modello di programmazione unificato e open source (Apache 2.0) per pipeline di dati batch e streaming: si scrive la pipeline una volta e la si esegue su runner diversi, come Google Cloud Dataflow, Apache Flink, Apache Spark o il DirectRunner locale per sviluppo e test. SDK in Java, Python, Go e TypeScript, più Beam SQL e Beam YAML per pipeline dichiarative. I concetti chiave sono PCollection (dataset distribuiti, limitati o illimitati) e PTransform (trasformazioni componibili), con windowing e trigger per gestire tempo degli eventi e dati in ritardo. Il gancio verso l'AI è la trasformazione RunInference, che esegue modelli ML e LLM dentro la pipeline (PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, Hugging Face, Vertex AI): utile per pipeline di ingestion e generazione di embedding a servizio di un RAG. Pro: portabilità reale e nessun lock-in sul motore di esecuzione. Contro: curva di apprendimento ripida e strumento sovradimensionato per volumi piccoli.

TypeSafe AI — Jev

Thu, 17 Sep 2026 12:00:00 +0000

Modello di TypeSafe AI (San Francisco) per prendere decisioni dentro il software invece di generare testo: riceve uno stato non strutturato e restituisce un valore tipizzato con una probabilità calibrata. Gli autori lo presentano come una nuova classe di modelli, i System One Models, contrapposti ai modelli da conversazione. Non produce token in sequenza: un campionatore parallelo genera tutte le uscite in una sola query, e l'addestramento (che chiamano RLCD, Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) ottimizza perché la probabilità dichiarata corrisponda alla frequenza con cui la decisione risulta corretta. Casi d'uso naturali: classificazione, instradamento, scoring, guardrail sulle uscite di un LLM, map-reduce su grandi dataset — tutto ciò che è una scelta ripetuta ad alto volume dentro un insieme di risposte noto in anticipo. Dichiarano 70-500 ms end-to-end e 0,042 $ per milione di token in ingresso, con le uscite gratuite. Da leggere con attenzione il claim di 'zero allucinazioni': significa che non sbaglia il tipo del dato, non che la decisione sia corretta. Limiti dichiarati: niente immagini, schemi da definire in anticipo, cardinalità massima 255 per le scelte. Early access su lista d'attesa dal 16 settembre 2026, versione 0.01, benchmark solo del fornitore e pesi non pubblici.

QASkills

Mon, 07 Sep 2026 12:00:00 +0000

Directory curata di skill di testing per agenti di coding, mantenuta da The Testing Academy. Si installa una skill con un comando (`npx @qaskills/cli add playwright-e2e`) e l'agente acquisisce conoscenza specialistica su come scrivere e far girare test: end-to-end con Playwright, Selenium e Cypress, generazione automatica di test, bug hunting, performance, audit di accessibilità WCAG, ottimizzazione delle pipeline CI/CD. Compatibile con Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Cline, Zed e una trentina di altri agenti. CLI e skill sono open source (MIT, TypeScript, monorepo Turborepo); il sito qaskills.sh offre in più una dashboard a pagamento per pubblicare skill proprie. Nota: il sito dichiara oltre 450 skill, il README del repo ne conta una ventina — il catalogo è in crescita, verificare la copertura prima di contarci.

TimesFM

Tue, 01 Sep 2026 12:00:00 +0000

Modello fondazionale per la previsione di serie temporali di Google Research (paper ICML 2024): un transformer decoder-only preaddestrato che produce previsioni zero-shot, senza addestramento sui dati del caso d'uso. La 2.5 ha 200 milioni di parametri, contesto fino a 16.000 passi e orizzonte fino a 1.000 con quantili continui; la 3.0 aggiunge serie multivariate e covariate passate e future. Si installa con `pip install timesfm[torch]`, i checkpoint stanno su HuggingFace, ed è il motore dietro le previsioni di BigQuery ML, Google Sheets e Vertex Model Garden. Attenzione alla licenza: Apache-2.0 fino alla 2.5, mentre i pesi della 3.0 sono sotto licenza non commerciale e non utilizzabile in produzione.

Inkbox AI

Fri, 28 Aug 2026 12:00:00 +0000

Dà a un agente AI un'identità di contatto vera e propria: casella email dedicata, numero di telefono per chiamate e SMS, iMessage, endpoint web e canale agent-to-agent per farlo parlare con altri agenti. La memoria è condivisa tra i canali, così chi scrive via mail e poi telefona trova lo stesso contesto; gli amministratori decidono chi può raggiungerlo su ciascun canale. Plugin nativi per Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes e OpenClaw, più CLI e SDK. Backed by Y Combinator; piano gratuito e tier a pagamento.

Figranium

Fri, 28 Aug 2026 12:00:00 +0000

Alternativa open-source e self-hosted ad Apify: si costruisce visivamente un flusso di navigazione a blocchi (click, digitazione, attesa, JavaScript) e lo si pubblica come endpoint API, richiamabile via HTTP o CLI passando variabili dinamiche a runtime. Il motore Figranite esegue i workflow in modo deterministico simulando la fisica del movimento umano, con rotazione proxy, schedulazione a intervalli o cron, e raccolta di screenshot, registrazioni e cookie. Stack React/Vite + Express + Playwright, si installa con Docker Compose o `npx figranium`; interfaccia web su localhost:11345. Non è un MCP server, ma l'API REST lo rende agganciabile a un agente.

claude-obsidian

Fri, 28 Aug 2026 12:00:00 +0000

Plugin per Claude Code che costruisce una knowledge base Obsidian a partire da materiale sorgente, con quattro fasi: cattura della fonte con il suo contesto, ancoraggio di ogni affermazione alla prova, costruzione di pagine collegate e indici, interrogazione e manutenzione del vault. Include 15 skill coordinate — fra cui wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint, autoresearch e canvas — invocabili come /claude-obsidian:. Ogni operazione che modifica il vault produce un hash SHA-256 da approvare prima dell'applicazione. Local-first: il vault resta una normale cartella di Markdown, JSON e file sorgente, senza cache proprietarie né database cloud. Python 3.11+, MIT; come Agent Skills funziona anche con Cursor, Windsurf, Codex, OpenCode e Gemini.

last30days-skill

Thu, 27 Aug 2026 12:00:00 +0000

Skill per agenti AI che, dato un tema, ricostruisce cosa se n'è detto negli ultimi 30 giorni su Reddit, X, YouTube (trascrizioni intere), Hacker News, GitHub, arXiv, Techmeme, Polymarket e altre fonti, e ne produce una sintesi ragionata invece di un elenco di link. Pesa il coinvolgimento reale — voti su Reddit, capitale scommesso su Polymarket. Reddit, HN, GitHub e Polymarket funzionano senza chiavi; X, TikTok e Instagram richiedono cookie o servizi di scraping. Output in markdown, JSON o HTML. Gira su Claude Code, Codex, Cursor e 50+ host di Agent Skills. MIT, 59k+ stelle.

Zoetrope

Sat, 22 Aug 2026 12:00:00 +0000

Visualizzatore di sessioni Claude Code come grafo interattivo: legge i transcript JSONL e mostra un nodo per agente (main e subagent) con stato, tool in esecuzione, conteggio chiamate e token in output. Include una timeline scrubabile per riavvolgere la sessione — gli agenti "si de-finiscono" e il grafo si restringe — più `zoe inspect` per l'analisi headless. TUI in Rust (ratatui) con versione web via WebAssembly. Read-only e zero-network by design. MIT.

Firecrawl

Sat, 22 Aug 2026 12:00:00 +0000

"Context API" per il web pensata per gli agenti: scrape di qualsiasi pagina in markdown pulito (gestisce JS), crawl di interi siti, search con contenuto completo, extract strutturato via schema e interazione (click, form). Include un indice developer che cerca dentro issue, PR mergiate, README e docs — ottimo per capire perché una libreria si comporta in un certo modo. Server MCP ufficiale e skill pronte per Claude, SDK in 6 linguaggi, 1.000 crediti gratis al mese. 170k+ stelle.

Graft

Tue, 18 Aug 2026 12:00:00 +0000

Strato di contesto open source per codebase grandi, pensato per gli agenti di coding (Claude Code, Cursor, Codex, Kiro e qualunque agente che legga file). Analisi strutturale deterministica con tree-sitter su oltre 20 linguaggi, più sintesi concettuale via LLM, persistita come cartella di markdown collegati dentro il repo; server MCP e CLI integrati. Analisi d'impatto prima di una modifica (dipendenze e conseguenze), esecuzione interamente locale senza embedding vettoriali, sincronizzazione automatica in background. Si installa con `npm install -g @nanonets/graft` e `graft init`; dichiara fino al 32% di costo in meno per task rispetto a un agente senza grafo. MIT. Nato in Nanonets, dal settembre 2026 il repo vive nell'org trailhq (i vecchi URL NanoNets/Graft e NanoNets/context-graph-engine reindirizzano lì) con sito vetrina su trailhq.com/graft; ultima release npm 0.16.0 del 31/8/2026.

Beautiful UI

Tue, 11 Aug 2026 12:00:00 +0000

Catalogo di 19 primitivi UI copy-paste pensati per le interfacce AI-native: stati thinking/loading/streaming, chat, approval card per le azioni degli agenti, prompt bar, tool chips, diff review, context card. Design minimale con gerarchia tipografica curata — un riferimento per chi costruisce frontend di app agentiche. Realizzato dallo studio di product design Turbo.

exo

Sat, 08 Aug 2026 12:00:00 +0000

Framework open source che unisce i dispositivi di tutti i giorni (Mac, laptop, in prospettiva Linux/GPU) in un cluster AI per far girare LLM troppo grandi per una singola macchina. Partiziona il modello automaticamente tra i nodi (pipeline e tensor parallelism, fino a 3.2x di speedup su 4 dispositivi), con scoperta automatica dei device sulla rete e supporto RDMA over Thunderbolt. Backend MLX; 46k+ stelle, Apache 2.0.

Polygres

Mon, 03 Aug 2026 12:00:00 +0000

PostgreSQL all-in-one pensato come memoria di lavoro per agenti AI: unifica dati relazionali, grafo e ricerca vettoriale in una singola query ibrida. pgGraph fa traversamenti multi-hop usando le foreign key come grafo, pgContext fonde ~10 metodi di ricerca (HNSW denso, sparse, full-text, filtri) in un unico risultato ordinato. Elimina la sincronizzazione tra vector store e database primario. Di Evokoa, disponibile come istanza gestita o SDK open source.

Bento

Thu, 23 Jul 2026 12:00:00 +0000

Suite di produttività locale per presentazioni animate: crea slide con animazioni, video, grafici live e design web-grade in un singolo file HTML autonomo, senza account né cloud. Include viewer, editor e player integrati nello stesso file. Supporta editing AI-nativo, transizioni morph e collaborazione real-time con crittografia E2E.

Taste Skill

Tue, 14 Jul 2026 12:00:00 +0000

Agent skill "anti-slop" per frontend che dà buon gusto agli agenti di coding (Claude Code, Codex, Cursor): legge il brief, deduce la direzione di design giusta (Design Read) e applica regole contestuali di typography, layout, motion e palette invece dell'estetica template di default. Include varianti (minimalist, brutalist, redesign) e skill di image-generation per reference board. È la skill che ha ridisegnato questo stesso sito.

PromptOps

Tue, 14 Jul 2026 12:00:00 +0000

App desktop macOS (di Shellonback, azienda italiana) per orchestrare agenti di coding CLI: multi-agente con sub-agent paralleli, 10+ provider AI (Claude, Codex, Gemini, Copilot), libreria prompt condivisa e versionata, gestione Git integrata, database explorer, controllo vocale, audit trail delle sessioni e monitoring Docker. Tratta i prompt come asset versionati, non messaggi usa-e-getta.

OpenWiki

Sun, 12 Jul 2026 12:00:00 +0000

CLI di LangChain che scrive e mantiene wiki per agenti AI: in modalità code genera e aggiorna la documentazione del repo (openwiki/), con workflow CI che aprono PR di aggiornamento automatiche; in modalità personal costruisce un "personal brain" locale ingerendo repo, Gmail, Notion, web search e X via connettori integrati.

CodeFlow

Fri, 10 Jul 2026 12:00:00 +0000

Mappa interattiva dell'architettura di un repo, 100% nel browser: incolli un URL GitHub (o dragghi una cartella locale, offline) e ottieni grafo delle dipendenze, blast radius ("cosa si rompe se tocco questo file"), analisi impatto PR, health score A-F, scanner di secrets e code ownership. Repo privati via PAT che resta in memoria del browser; single-file HTML self-hostabile.

cmux

Fri, 10 Jul 2026 12:00:00 +0000

Terminale macOS nativo (Swift + AppKit su motore Ghostty, niente Electron) pensato per orchestrare agenti AI da terminale (Claude Code, Codex, OpenCode): tab verticali con branch git, porte e anelli di notifica quando un agente chiede attenzione, split panel, browser integrato scriptabile, API CLI/Unix socket per l'automazione e companion app iOS sincronizzata.

AI Website Cloner Template

Thu, 09 Jul 2026 12:00:00 +0000

Template Next.js 16 + shadcn/ui con skill /clone-website per agenti di coding (Claude Code e altri): dato un URL, ricostruisce la pagina come codice React pixel-perfect. Pipeline multi-agente: ricognizione via browser, estrazione CSS esatta (getComputedStyle) in spec per componente, builder paralleli in git worktree, QA con visual diff. Solo frontend (dati mock, niente backend/auth).

OfficeCLI

Wed, 08 Jul 2026 12:00:00 +0000

Suite Office pensata per gli agenti AI: CLI a binario singolo (niente Office installato) per leggere, creare e modificare file Word, Excel e PowerPoint. Approccio a livelli (lettura → DOM edit → XML raw), output JSON, resident mode per sessioni lunghe, skill dedicate per Claude Code e altri agenti.

SibillaOS

Mon, 06 Jul 2026 12:00:00 +0000

Distribuzione Linux con LLM integrato: al primo avvio rileva l'hardware, sceglie vLLM o Ollama, scarica un modello adatto alle risorse disponibili e espone un'API OpenAI-compatible. Inferenza locale self-hosted pronta all'uso, basata su Ubuntu/Debian.

Meetily

Fri, 03 Jul 2026 12:00:00 +0000

Assistente AI per riunioni privacy-first, 100% locale e self-hosted: trascrizione live (Parakeet/Whisper, fino a 4x più veloce), diarizzazione degli speaker e sintesi via Ollama. Note-taker open-source per macOS e Windows, senza cloud.

PentesterFlow Agent

Mon, 29 Jun 2026 12:00:00 +0000

Agente AI di offensive security che opera da terminale: automazione di penetration testing, security audit e bug bounty tramite un approccio agentico, eseguendo ricognizione e test di sicurezza in autonomia.

TokenSave

Fri, 26 Jun 2026 12:00:00 +0000

Server MCP di code intelligence per agenti di coding AI: oltre 40 tool e 30+ linguaggi, con knowledge graph semantici pre-indicizzati per una comprensione istantanea del codice. Riduce token e numero di tool call, funziona 100% in locale e si integra con 9 agenti.

Latitude

Fri, 26 Jun 2026 12:00:00 +0000

Piattaforma open-source di osservabilità e monitoring per applicazioni LLM e agenti AI: tracing degli errori, logging dei prompt, valutazioni e metriche in produzione. Self-hostable (MIT) con cloud gestito opzionale e SDK TypeScript/Python.

Headroom

Sat, 20 Jun 2026 12:00:00 +0000

Compressore di contesto per agenti AI che riduce i token di input del 60-95% (JSON, codice, RAG, log) prima che raggiungano l'LLM, senza perdere informazioni critiche. Tre modalità d'uso: libreria Python/TS inline, proxy trasparente senza modifiche al codice, MCP server. Include CodeCompressor AST-aware per Python/JS/Go/Rust, compressione reversibile con cache locale e supporto OpenAI/Anthropic/Gemini.

Eve by Vercel

Thu, 18 Jun 2026 12:00:00 +0000

Framework open source di Vercel (Apache-2.0) per agenti backend durevoli, presentato allo Ship di Londra il 17 giugno 2026. L'approccio è filesystem-first: un agente è una cartella di file, non un programma. Dentro ci sono `agent.ts` (modello e runtime), `instructions.md` (il prompt permanente), `tools/` (funzioni tipizzate richiamabili dal modello, con schema Zod), `skills/` (procedure in markdown caricate su richiesta), `channels/` (HTTP, Slack, Discord, Teams) e `schedules/` (job ricorrenti con cron); il framework legge la cartella, valida un manifesto e la esegue. Porta in dotazione ciò che di solito si riscrive a mano: esecuzione durevole con checkpoint a ogni passo (il lavoro riprende dopo crash o riavvio), sandbox su VM on-demand, approvazione umana con gate nel mezzo del flusso, sottoagenti e valutazioni. Gli agenti si fermano quando aspettano e ripartono al messaggio successivo. Stack Node/TypeScript con pnpm; si distribuisce su Vercel o come servizio Node self-hosted. Integrazioni pronte con Slack, GitHub, Linear, Notion, Datadog, Neon e Upstash. Da tenere presente: è dichiarato in beta e soggetto ai termini beta di Vercel, con API e comportamenti che possono cambiare prima della versione stabile, e la documentazione resta vaga su dove viva davvero lo stato della durable execution, che è la domanda centrale per un framework che vende proprio quella. A settembre 2026: 5,3k stelle su GitHub, pacchetto npm `eve`, sito del progetto su eve.dev.

Promptfoo Guardrails

Sat, 06 Jun 2026 12:00:00 +0000

Layer di protezione runtime di Promptfoo contro jailbreak, prompt injection e attacchi adversarial sugli LLM in produzione. Si integra con minime modifiche di codice (cloud o on-prem) e si autoaddestra continuamente sui findings del modulo red-team della stessa piattaforma, alzando l'efficacia nel tempo. Pensato come complemento runtime alle attivita' di eval+red-team di Promptfoo.

Promptfoo

Sat, 06 Jun 2026 12:00:00 +0000

Piattaforma open-source per LLM evaluation, red-teaming e security testing di applicazioni AI. Definisci test in YAML, simula attacchi (prompt injection, jailbreak, data leak), integri in CI/CD e fai code scanning su agenti e RAG pipeline. Usata da 156 Fortune 500 con tier enterprise per compliance (FINRA, finance, healthcare, telco).

Graphify

Sat, 06 Jun 2026 12:00:00 +0000

Skill open-source (MIT, YC S26) per AI coding assistant che con un solo comando `/graphify .` trasforma qualsiasi cartella (codice, SQL, docs, PDF, immagini, video, MCP config, Terraform) in un knowledge graph navigabile. Usa tree-sitter per l'AST locale + LLM per le entita' nei docs + Leiden community detection (stile Microsoft GraphRAG). Output: HTML interattivo, report markdown con god-node e surprising connections, JSON queryable, server MCP opzionale. Supporta 20+ assistant (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, ecc.) e include PR triage, callflow Mermaid auto-rigenerati a ogni commit, hook git.

Open Notebook

Fri, 29 May 2026 12:00:00 +0000

Alternativa open-source e self-hostable a Google NotebookLM per la ricerca AI-assistita: ingestione di fonti eterogenee (PDF, web, audio, video), chat contestuale, note strutturate e generazione di podcast. Privacy-first, supporta modelli locali e cloud.

Skills.sh