Negli ultimi giorni, Vibe Coding ha creato un piccolo strumento inutile, chiamato a caso slug2text, il cui indirizzo è questo: La funzionalità è molto semplice: può aiutarti a comprimere grandi quantità di testo in un Link senza perdita di dati. Basta salvare questo Link e, riaprendolo, il testo originale verrà automaticamente decompresso e ripristinato. Il tasso di compressione dipende dalla dimensione del testo e dalla sua ripetitività, ma ho testato e non ci sono problemi a inserire la lunghezza di un articolo. Tuttavia, a causa della lunghezza dell'url, non è possibile inserire troppi contenuti. In realtà, ho fatto questo principalmente per due curiosità: 1. Quale soluzione di compressione estrema può fornire GPT-5.2-Pro? 2. Qual è realmente la capacità di programmazione di GPT-5.2 nell'ambiente Codex? Conclusione: non posso valutare il tasso di compressione, ma secondo la sua stessa valutazione, sembra già molto buono. Non ho riscontrato problemi nell'implementazione del progetto, Codex ha compilato tutto al primo colpo.

Il flusso di talenti verso l'AI in Web3 è irreversibile. La finanza rimane finanza, credere in BTC/ETH significa "comprare", è una questione di asset. Ma l'imprenditoria è imprenditoria, bisogna sporcarsi le mani e trovare utenti. Anche se è uno scherzo, è giunto il momento di porre fine alla situazione in cui "ci sono più VC che fondatori, e più fondatori che utenti" in questo settore.

Non dire più semplicemente che il Coding Agent è solo un "involucro" di LLM. È come dire che TSMC è solo un "involucro" di ASML; se hai solo una macchina per litografia senza il processo, non potrai mai produrre chip con un buon rendimento. Se proietti questa logica nello sviluppo dell'AI, la divisione dei compiti è chiara. 🔹 LLM: corrisponde alla macchina per litografia di ASML (dispositivo centrale) LLM è il motore centrale per comprendere il linguaggio naturale e il codice. Proprio come la macchina per litografia EUV, è una capacità fondamentale indispensabile. Attualmente, i fornitori di modelli di alto livello a livello globale (OpenAI, Anthropic, ecc.) sono pochi e forniscono intelligenza di base e capacità di ragionamento generali. 🔹 Coding Agent: corrisponde alla fabbrica di wafer di TSMC (processo di produzione) Avere solo attrezzature di alto livello non significa che tu possa immediatamente produrre chip da 3nm. Allo stesso modo, lo sviluppo software reale non è affatto "generazione lineare di codice", ma è un ingegneria sistematica. Il principale ostacolo del Coding Agent risiede nella costruzione di un "processo avanzato" per gestire LLM: - Gestione del contesto: come la purificazione e la raffinazione delle materie prime (informazioni) - Pianificazione e ragionamento delle attività: corrisponde alla complessa logica di sequenza dei processi - Correzione automatica degli errori: ovvero il rilevamento e la riparazione in tempo reale del rendimento durante il processo di produzione Naturalmente, questo è solo la punta dell'iceberg visibile. Sotto la superficie, il sistema ingegneristico reale include centinaia e centinaia di tecniche di messa a punto e processi di trattamento speciali poco conosciuti. Ecco perché lo stesso modello (macchina per litografia), nelle mani di Cursor o Claude Code, si comporta in modo completamente diverso rispetto a un semplice script. Ecco perché inseguitori come il giapponese Rapidus, anche se acquistano la stessa macchina per litografia EUV, non possono replicare dall'oggi al domani il processo da 3nm di TSMC. Perché ciò comporta una grande quantità di conoscenze tacite e esperienze di ottimizzazione ingegneristica che non possono essere quantificate o standardizzate. 💡 Il Coding Agent non è affatto un semplice pacchetto API. È un sistema di produzione che include logiche di orchestrazione complesse e mira a "massimizzare il rendimento". In questo sistema, come personalizzare i processi in base alle caratteristiche del progetto e come massimizzare il potenziale del modello, sarà il principale campo di battaglia per la competizione differenziata nel futuro.