Micropython on Melabit

Effetto Dory

Mon, 09 Mar 2026 18:00:00 +0000

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.

Non sapendo come fare a scrivere un driver per una videocamera SPI collegata ad un Raspberry Pi Pico, ho chiesto aiuto a Gemini 3 Flash, lavorando interamente dentro Antigravity. Dopo parecchie ore di lavoro, l’agente è riuscito a scrivere un programma funzionante in Arduino. A questo punto ho fatto un errore fatale, chiedendogli ancora di più, ma senza prendere delle precauzioni.

Premessa

Il codice funzionante generato con tanta fatica da Gemini 3 Flash prevedeva che il Pico facesse da interfaccia fra il mio Mac Mini e la videocamera SPI.¹ Sul Mac, uno script in Python comandava la cattura di una immagine, mentre l’acquisizione vera e propria veniva eseguita dal Pico tramite un programma per Arduino (uno sketch, nel gergo della piattaforma), che è fondamentalmente codice C/C++ adattato all’uso con i microcontrollori.

Comandare tutto da computer va benissimo per le prime prove, ma è molto scomodo quando si prevede di usare un dispositivo di questo genere per delle attività sul campo.

Catture automatiche

Allora ho chiesto a Gemini di modificare il codice in modo da effettuare automaticamente la cattura dell’immagine ogni N minuti oppure premendo un pulsante, inviando poi l’immagine ad un computer tramite Wi-Fi.²

Prompt

[...] However, this means that I need to use a Pico for the capture and another computer, even a Raspberry Pi Zero for commanding the capture process. Would it be possible to do everything on the Pico, eg press a button and perform the capture or via a timed process (defined in the .ino file itself) every N minutes (but there should be a mechanism that sends the images to a computer connected by WiFi, avoiding to fill the pico storage space).

Gemini si mette subito al lavoro, sempre continuando ad usare Arduino. Dovrebbe essere un programma molto semplice da realizzare ma, per quanto Gemini ci provi, non funziona mai. Dopo molti tentativi infruttuosi mi scoccio e gli chiedo di ritornare all’ultima versione funzionante del programma.

Tornare sui propri passi

E qui Gemini sbatte contro un muro imprevisto perché, nonostante la mia guida e i miei continui suggerimenti, non c’è assolutamente verso di riuscirci.

Stupidamente non avevo pensato di tenere traccia delle varie versioni del codice man mano che veniva generato, e questa è solo ed esclusivamente colpa mia.

Ma d’altre parte, pur essendo ben consapevole che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) mentre lavorano hanno una memoria che sembra quella della pesciolina Dory, non avrei mai immaginato che questi sistemi ultrasofisticati non fossero neanche in grado di ricostruire a posteriori ciò che hanno fatto, pur avendo a disposizione decine e decine di file implementation_plan.md, task.md e walkthrough.md, che descrivono per filo e per segno tutti i passaggi precedenti (li ho contati, solo per questo progetto Antigravity ha generato più di 250 file diversi).

Tornare sui propri passi è una cosa che invece strumenti come git e i suoi predecessori, tutti privi di una qualunque forma di intelligenza che non sia quella dei suoi creatori, sono in grado di fare benissimo da più di cinquant’anni. Magari chi sviluppa questi agenti tanto intelligenti potrebbe farci un pensierino, no?

Epilogo

Alla fine, testardamente e basandomi sulle mie note,³ sono riuscito a far ripetere a Gemini tutto quello che aveva già fatto. Ci ha messo delle ore, ha ripetuto pari pari tutti gli errori della volta precedente, ma alla fine il codice ricostruito funziona di nuovo correttamente.

Già che c’ero, gli ho fatto rifare tutto anche per CircuitPython, e anche questo port ha richiesto molte altre ore di lavoro e di errori. E, prima di arrivarci, Gemini ha creato dei problemi talmente gravi che macOS ha dovuto disabilitare la comunicazione delle porte USB con il Pico, costringendomi a riavviare per un paio di volte il Mac.

Inutile dire che questa volta gli ho fatto tenere traccia di ogni passaggio con git e ho messo pure tutto il codice su GitHub, non si sa mai.

Uno dei prossimi passi sarà (spero) MicroPython, ma questa è ancora un’altra storia.

Perché Arduino fa tanta fatica, pur se è una piattaforma di sviluppo per microcontroller molto più matura di MicroPython e CircuitPython? Perché, per il modello di videocamera che ho scelto, Arducam non supporta il Raspberry Pi Pico ma solo i Raspberry Pi classici (quelli con il sistema operativo, per intenderci, come il Rasperry Pi 4, 5 e lo Zero), nonché tutti i microcontroller Arduino e ESP286. ↩︎
Lo so che l’inglese non è un gran che, è più un flusso di pensieri che un discorso organico. Ma ci sono dettagli che mi vengono in mente mentre scrivo, e preferisco buttarli giù così alla bell’e meglio piuttosto che perdere il filo delle idee. ↩︎
Non ripeterò mai abbastanza quanto sia importante tenere delle note scritte di quello che si fa. All’inizio sembra solo una perdita di tempo, mentre invece è il modo migliore per evitare di perderlo in futuro. ↩︎

Antigravity: un driver scritto dall'IA

Wed, 04 Mar 2026 18:00:00 +0000

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.

A differenza degli altri modelli di Raspberry Pi, il Pico non dispone di una connessione dedicata alla videocamera, ma può utilizzare quelle con interfaccia SPI,¹ come ad esempio la Arducam Mini 5MP Plus.

In teoria non dovrebbe essere un lavoro difficile. Dopo aver dato una occhiata alla documentazione ufficiale, si tratta solo di collegare la videocamera al Pico, scaricare il driver e i programmi di test dal repository GitHub del produttore, copiarli sul Pico dopo aver installato la versione di Python supportata, e infine provare a scattare qualche foto.

Non avrei potuto sbagliarmi di più.

Ci vuole un driver

Gli unici due programmi di di test disponibili, uno per Arduino e l’altro per CircuitPython, prevedevano di utilizzare Windows per visualizzare il video prodotto dalla videocamera, una cosa insolita dato che la stragrande maggioranza di chi lavora con questi dispositivi usa Linux o macOS. CircuitPython, poi, è meno diffuso di MicroPython, e io avrei preferito usare quest’ultimo per compatibilità con gli altri componenti già collegati al Pico.

Con un po’ di pazienza, e avendo a disposizione un programma che insegna ad usare le funzioni principali per gestire il dispositivo, si può provare a tradurre il codice CircuitPython in MicroPython (e viceversa),² ma in questo caso non c’era nulla del genere a disposizione.

Altra guide trovate sul web sembravano promettenti, ma alla prova dei fatti non funzionavano. L’unica opzione rimasta era quella di bypassare i tool ufficiali e di scriversi da solo un driver per la videocamera.

Una parola!

Io so come scrivere il codice per risolvere una equazione differenziale o per analizzare dei dati di misura. Me la cavo anche con la programmazione di microcontrollori ed affini per catturare i dati dei sensori collegati. Ma qui si tratta di ben altro. Si tratta di studiare nei dettagli come funziona a basso livello la comunicazione fra il Pico e la videocamera. Un lavoro da ingegneri specializzati, che scrivono i driver che poi permettono a noi umani di eseguire operazioni complesso come scattare una foto con poche righe di codice Python.

E allora perché non mettere al lavoro uno degli agenti integrati in Antigravity per fargli fare quello che io non sono capace di fare?

Non sarei stato obbligato ad usare Antigravity, anche Claude Code, Google Gemini, Deepseek o uno degli altri mille LLM che abbiamo a disposizione avrebbe potuto tranquillamente lavorarci su. Ma, come ho già scritto, usare uno degli agenti integrati in Antigravity permette di lavorare direttamente nell’editor e di accedere al sistema operativo sottostante, una vantaggio enorme quando si deve provare e riprovare mille volte il codice prodotto.

L’IA al lavoro

Quando si leggono tanti articoli entusiastici sul vibe coding, ovvero sullo sviluppo del software eseguito dall’intelligenza artificiale senza nessun intervento o quasi da parte del programmatore umano, sembra tutto facile (tanto per citarne qualcuno, questo articolo che ha avuto milionate di letture oppure questo senza dimenticare il tweet che ha iniziato tutto).³ In sostanza, scrivi due-tre righe chiedendo all’LLM o all’agente di turno di fare questo o quello, te ne vai a pranzo o a fare una passeggiata e quando torni è tutto pronto.⁴

Proviamo per una volta a fare lo stesso con Gemini, dandogli solo le informazioni essenziali e verificando cosa riesce a fare davvero. In questo caso queste informazioni si riducono al link alla pagina web della videocamera e a una tabella che descrive come sono collegati i pin della videocamera al Pico (sono più di tre righe, lo so, ma io sono prolisso).

Prompt

I have a Rasperry Pi Pico 2W connected to a Arducam 5MP Plus OV5642 Mini Module Camera Shield (https://www.arducam.com/arducam-5mp-plus-spi-cam-arduino-ov5642.html). I have connected the camera to the Pico using the standard layout found in the documentation:

Camera	CS	MOSI	MISO	SCK	GND	VCC	SDA	SCL
Pico	GP5	GP3	GP4	GP2	GND	3V3	GP8	GP9

Please write a basic Micropython code to test that everything is right and that the camera can take photos

Gemini ci lavora su furiosamente, tira fuori codice MicroPython che non funziona, si ingegna a correggerlo in base ai miei suggerimenti e finisce sempre per fare nuovi errori (dico sempre Gemini per semplicità, ma sono passato anche a Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6 e Claude Sonnet 4.6 via via che finivano i token).

A un certo punto, non sapendo più che pesci prendere, Gemini ipotizza anche che ci sia un problema hardware, come un collegamento sbagliato o una videocamera difettosa (ma interrogando i singoli pin della videocamera è facile verificare che tutto funziona correttamente).

Dopo ore ed ore di lavoro e dato che con MicroPython non riesce a combinare niente di buono, gli chiedo di passare ad Arduino, che è una piattaforma software più matura. Ci vogliono altre ore di lavoro ma alla fine, testardamente, ce la fa, e quella qui sotto è la prima immagine in assoluto scattata con il codice Arduino generato da Gemini (l’immagine originale era al contrario e io mi sono limitato a ruotarla di 180°).

Va detto che subito dopo faccio un errore gravissimo che mi, anzi ci, costringe a rifare tutto da capo. Ma questo è argomento di un’altra storia.

Epilogo

Una volta generato un programma funzionante in Arduino, chiedo a Gemini di rifare tutto per CircuitPython. Anche questo port richiede parecchie ore di lavoro, inframmezzate da un paio di riavvi forzati del Mac che, dopo qualche bug di troppo, è stato obbligato a disabilitare la comunicazione fra le porte USB e il Pico.

In teoria dovrei ripetere il ciclo per la terza volta con MicroPython. Ma l’idea di perdere chissà quanto altro tempo a guardare Gemini che lavora mi fa venire i brividi e lascio perdere, almeno per ora.

Conclusioni

Non so cosa usano quelli che scrivono gli infiniti articoli che proclamano che chiunque, anche se non sa un tubo di programmazione, può farsi scrivere dall’IA in poco tempo un programma perfettamente funzionante.

Anche se di programmazione ne so qualcosa, a me è successo solo per gli esperimenti più semplici descritti nei due articoli precedenti. E men che meno è successo in questo caso. Va detto, però, che sono in buona compagnia.

– Immagine generata da Google Gemini.

È vero, seguendo alla lettera i dettami del vibe coding, qui non ho scritto nemmeno una riga di codice e ho fatto eseguire a Gemini perfino i comandi di Terminale che potrei scrivere ad occhi chiusi. Ma è altrettanto vero che se non avessi dialogato di continuo con l’agente, se non lo avessi guidato passo passo, se non avessi corretto i suoi tanti tanti errori, a volte davvero banali, Gemini non sarebbe andato da nessuna parte.

E ci sono volute molte ore di lavoro ininterrotto, fin troppe ore secondo me, per ottenere qualcosa di utilizzabile.

Altro che programmazione rapida ed intuitiva. Altro che codice basato sulle buone vibrazioni stile anni ‘60. Altro che programmazione for dummies!⁵

Se non ti rimbocchi le maniche e non ti dai da fare in prima persona con il codice, anche quello prodotto da un agente più o meno intelligente, non vai da nessuna parte. Sarebbe bello essere smentito.

L’interfaccia SPI (Serial Peripheral Interface) è una interfaccia di comunicazione seriale, molto utilizzata per collegare un microcontrollore (master) ad uno o più dispositivi periferici (slave) in modo veloce ed affidabile. ↩︎
Mentre scrivevo l’articolo ho trovato questo video, che spiega come mescolare nello stesso script codice MicroPython e CircuitPython. Se funzionasse anche in casi più complicati di accendere e spegnere un LED sarebbe davvero una svolta. ↩︎
Sarà un caso che sono sempre post lunghissimi ma senza mai uno straccio di prova, un prompt, qualche brano di codice, dei link a supporto delle tante affermazioni non verificate e non verificabili? ↩︎
Mai nessuno, da vero nerd, dice che va a fare un po’ di sesso. ↩︎
Dal titolo di una famosa serie di guide introduttive agli argomenti più svariati, che spaziavano da come usare il DOS a come giocare a scacchi. ↩︎