Software

Nelle ultime settimane ho scritto delle mie esperienze con Antigravity, o meglio con gli agenti (più o meno) intelligenti integrati in questo editor. I risultati sono stati contrastanti: a volte gli agenti si sono dimostrati molto efficaci, alleviando con precisione alcuni compiti complessi o ripetitivi, in altri casi non hanno combinato niente di buono facendo solo perdere una montagna di tempo.

Lo so che gli LLM hanno poca memoria, ma non avrei mai immaginato di doverne subire così in fretta le conseguenze. – Immagine generata da Google Gemini. Nota per il lettore. Questo articolo è un complemento di quello precedente, Antigravity: un driver scritto dall’IA e andrebbe letto dopo il primo. Ma ecco un breve riassunto per i più pigri.

Fra tutti i modelli di Raspberry Pi e di Arduino con cui al momento passo la giornata, il mio preferito è senza dubbio il Raspberry Pi Pico, un microcontrollore piccolo ma potente, in grado di essere programmato non solo in C/C++ tramite l’IDE di Arduino, ma anche in MicroPython e CircuitPython, due versioni diverse (e concorrenti) di Python specifiche per i microcontrollori.

Per quanto Antigravity sia efficace, scavando più in profondità ci si accorge che i sistemi ad agenti che agiscono al suo interno, per quanto servizievoli e capaci di rispondere in modo preciso a tante questioni complesse, non sono esenti dai soliti problemi di tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) con cui abbiamo a che fare da tre anni a questa parte.

Lo confesso, quando ho cominciato ad usare Antigravity avevo molte riserve, perché il nuovo editor rivoluzionario prodotto da Google mi sembrava solo uno dei tanti cloni di VS Code di Microsoft.1 Ma appena ho iniziato ad usare le funzioni agentiche di Google Antigravity ho dovuto ricredermi, perché c’è davvero del buono.

Il 2025 è stato un anno di svolta per questo piccolo blog. Abbandonare la comfort zone di Wordpress.com non è stato facile né tanto meno indolore, soprattutto quando ho scoperto che una volta messo online il sito in Jekyll era lento, troppo lento per essere usabile. Per fortuna Hugo ha salvato la situazione, anche se ci sono ancora tanti dettagli da sistemare, primo fra tutti l’aspetto grafico del sito.

Il video qui sopra è la presentazione ufficiale di Google Antigravity, una IDE (Integrated Development Environment) che non è solo una semplice IDE ma è “un nuovo modo di lavorare per questa prossima era dell’intelligenza agentica”. Che non ho ancora ben capito cosa significa, ma che suona tanto intelligente e al passo con i tempi.

Non ci sono solo le icone dei dischi. Appena ho visto quello che Tahoe aveva fatto alle icone di tante applicazioni installate sul mio Mac, ho deciso che dovevo fare qualcosa per ripristinare l’aspetto delle icone originali. Ci ho provato più volte, usando i tool di automazione di casa Apple, Automator e Comandi Rapidi ma niente, c’era sempre qualche funzione che mancava. O magari sono solo io che non sono capace di usarli.

Dopo meno di due mesi dalla distribuzione ufficiale, Tahoe sembra avviato a diventare un altra di quelle versioni di macOS da dimenticare, come Lion, Mavericks, Sierra, Catalina o Ventura. Del resto, tolto Liquid Glass, di cui parlerò fra un istante, cos’ha Tahoe di memorabile? C’è il filtro delle chiamate telefoniche, che però fa più parte di iOS che di macOS e che ha comunque molte limitazioni, e anche le funzioni di ricerca di Spotlight sono migliorate. Ma vale davvero la pena aggiornare un sistema operativo solo per questo?1

Imparare una lingua costa fatica: bisogna imparare i vocaboli, studiare la grammatica, ripetere all’infinito. E poi, appena se ne sa un po’, si deve iniziare a leggere, ascoltare, parlare con gli altri. Insomma, non è uno scherzo. In passato era ancora peggio. Si studiava su dei volumoni pieni zeppi di regole, fatti apposta per farti odiare la lingua. Il mio libro di inglese del liceo dedicava una quindicina di pagine solo all’uso dell’articolo determinativo “the”. Non ho mai letto una riga di quel libro.