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Prompt Files in GitHub Copilot: come standardizzare il contesto AI nei tuoi progetti

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.

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Porting di app su reMarkable 2: guida al cross-compile per architettura ARMv7

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.

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Custom Agents in GitHub Copilot: specializza il tuo assistente AI

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.

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Kubernetes Control Plane: architettura, componenti e come funziona

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.

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Come usare terraform import: guida per importare risorse cloud esistenti in IaC

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.

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Come eseguire Ollama su OpenShift: deploy di LLM in ambienti Kubernetes sicuri

Ollama su OpenShift permette di eseguire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) direttamente in un ambiente Kubernetes enterprise, senza dipendenze da API cloud esterne. Questo approccio è particolarmente rilevante in contesti dove privacy dei dati, conformità normativa e controllo sull’infrastruttura sono requisiti stringenti — come ambienti bancari, sanitari o della pubblica amministrazione. Ollama, una piattaforma che consente di eseguire LLM localmente, offre una soluzione interessante per affrontare queste sfide. In questo articolo, esploreremo come implementare Ollama su OpenShift, una piattaforma di containerizzazione basata su Kubernetes, per sfruttare i vantaggi dei LLM in un ambiente sicuro e controllato, insieme a OpenWeb UI, per una gestione semplificata dei modelli.

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