Custom Instructions, Agents e Skills sono tre meccanismi distinti di GitHub Copilot per personalizzare e specializzare il comportamento dell’AI. Usarli nel modo sbagliato — o peggio, confonderli tra loro — produce risultati mediocri. In questa guida vediamo cosa fa ciascuno, quando usarlo e come combinarli per costruire un workflow AI professionale e coerente.

I Prompt Files di GitHub Copilot sono template di prompt salvabili, selezionabili direttamente dalla chat e condivisibili con tutto il team tramite repository. Trasformano i prompt ricorrenti — “Spiega questo codice”, “Genera la documentazione”, “Scrivi i test” — in istruzioni standardizzate e parametrizzabili, garantendo coerenza tra developer con livelli di esperienza diversi e riducendo il rumore delle richieste ad-hoc all’AI.

riddle è un’applicazione che trasforma un tablet reMarkable in un diario magico: scrivi con la penna, il testo svanisce nell’inchiostro elettronico, e una risposta in bella calligrafia appare sulla pagina - generata da un LLM che ha letto la tua scrittura. Il progetto nasce per il reMarkable Paper Pro, ma con un porting mirato funziona anche sul reMarkable 2.

I Custom Agents di GitHub Copilot permettono di creare assistenti AI specializzati, configurati per uno stack tecnologico specifico — Terraform, pipeline CI/CD, security review — e riutilizzabili da tutto il team. A differenza del Copilot generico, un agente personalizzato ha contesto, istruzioni e tools definiti in modo esplicito, producendo risposte più accurate e pertinenti per i task ricorrenti del tuo dominio.

Ti è mai capitato di vedere il tuo disco di sistema principale occupato per 2/3 da Podman su Windows, senza riuscire a capire cosa stesse occupando tutto quello spazio? E magari, anche dopo aver rimosso immagini e container, lo spazio non si liberava?

Il plugin GitHub Copilot per gli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e family) ha ricevuto una serie di aggiornamenti che vanno ben oltre il completamento automatico. Le nuove funzionalità entrano direttamente nel workflow di sviluppo quotidiano, dal momento in cui scrivi il codice fino al commit.

Il Control Plane è il cervello di un cluster Kubernetes: l’insieme di componenti che prendono decisioni globali sul cluster — scheduling dei pod, rilevamento e risposta ai guasti — e che espongono le API attraverso cui utenti e tool interagiscono con il sistema. Capire come API server, etcd, kube-scheduler e kube-controller-manager collaborano è fondamentale per operare Kubernetes in modo consapevole.

terraform import è il comando che permette di portare risorse cloud già esistenti — create manualmente o con altri tool — sotto la gestione di Terraform, senza doverle distruggere e ricreare. A partire da Terraform 1.5, il nuovo blocco import in HCL rende questo processo più dichiarativo e ripetibile rispetto all’approccio imperativo precedente. In questa guida vediamo come usarlo in entrambi i modi.

Quando si parla di sicurezza dei container, il problema spesso nasce prima ancora del Dockerfile: nasce dalla base image. Più pacchetti porti dentro, più ampia diventa la superficie d’attacco.