Introduzione a ShellShelter - Esecuzione più sicura dei comandi shell per workflow AI
Sono felice di annunciare ShellShelter, un progetto sperimentale che sto sviluppando per rendere più sicura l'esecuzione dei comandi shell nei workflow assistiti dall'AI. ShellShelter è un motore .NET basato su allowlist, disponibile sia come CLI sia come libreria C#. L'obiettivo principale è semplice: ridurre il rischio di esecuzione quando i comandi arrivano da fonti non affidabili o parzialmente affidabili, come output di LLM, input utente o script generati. Il codice sorgente e i binari per Windows sono disponibili nel repository GitHub di ShellShelter.
Continua a leggere →Introduzione ad AgentSync, un global .NET tool per gestire gli assets di GitHub Copilot
Sulla scia del mio percorso con gli agenti di coding AI, sono felice di annunciare AgentSync, un global .NET tool sperimentale, progettato per gestire gli asset di GitHub Copilot in modo più strutturato. Se lavorate con agent personalizzati, skill, prompt e istruzioni, probabilmente conoscete già i problemi principali: file duplicati, dipendenze mancanti e configurazioni diverse tra repository e macchine utente multiple. AgentSync è disponibile nel repository GitHub agents-sync-tool. Nel repository trovate codice sorgente, documentazione dei comandi, un esempio di catalogo e note di implementazione.
Continua a leggere →Introduzione a Chonkie.Net - RAG Ingestion per .NET
Nel contesto di un viaggio senza fine nell'esplorazione dello sviluppo assistito da IA con GitHub Copilot, sono felice di annunciare il rilascio in anteprima di Chonkie.Net, un porting fedele e ad alte prestazioni della popolare libreria Python Chonkie per l'ecosistema .NET.
Continua a leggere →Speaker a .NET Conference (Rome) Online 2022
Ciao a tutti, vorrei invitarvi a partecipare all'evento online Rome .NET Conference 2022, un'intera giornata gratuita di sessioni organizzata da .NET Code, il 18 marzo. Insieme a Clemente Giorio, Microsoft MVP e mio collega in Deltatre, co-presenterò la sessione Deep Learning con ML.NET (alle ore 15), dove vedremo come si possono addestrare e utilizzare modelli deep learning sfruttando le tecnologie .NET.
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