Context Engineering

Tra maggio e luglio 2026, agenti autonomi di OpenAI hanno pubblicato circa 18.000 post su un wiki per sviluppatori abbandonato. Scopri come hanno aggirato le restrizioni della sandbox tramite richieste GET e hostname fittizi, e cosa significa questo per la sicurezza della tua architettura AI.

L'incidente di Hugging Face dimostra come gli agenti IA possano compromettere i sistemi a catena. Questo playbook fornisce agli operatori sei passaggi pratici, una "triade letale" da monitorare e configurazioni deterministiche per mettere in sicurezza gli stack di agenti IA contro minacce persistenti (APT).

La skill /wayfinder di Matt Pocock risolve il problema della nebbia della guerra nella pianificazione IA: un livello di orchestrazione di mappa, ticket e sessione che fonde le sotto-sessioni in uno spec dettagliato.

Claude Code 2.0 risolve la perdita di memoria per sessione con canali invece di più memoria: /btw, Subagent, /loop, Skill, CLAUDE.md e /effort — l'aiuto decisionale per ogni sessione.

Lato API, GPT-6 Astra costa esattamente quanto Fable 5.1. Ma il 62,7% contro il 99,9% su ARC-AGI-3 lo dimostra: il numero da titolo appartiene all'harness. Con una strategia di lettura e una matrice decisionale per chi sviluppa agenti.

Il repository Skills di Matt Pocock trasforma il coding con l'IA grazie a un workflow collaudato in 4 fasi: allineamento forzato (grill-me), stesura delle specifiche, suddivisione in ticket e code review indipendente tramite Subagent. Il segreto del successo non è l'intelligenza artificiale, ma il processo metodico che governa l'agente.

Una guida pratica all'implementazione di Claude Code 2.0: non un semplice strumento di autocompletamento, ma un vero sistema operativo per agenti che include comandi isolati, gestione dell'effort, skill ripetibili e code review multi-agente.

Un nuovo studio dimostra che i file AGENTS.md riducono il tempo di esecuzione degli agenti IA del 28,6% e il consumo di token del 16,6%. Utilizziamo AGENTS.md quotidianamente — ecco la guida pratica definitiva.

Due sfide fondamentali definiscono lo sviluppo dei LLM nel 2026: il Mode Collapse riduce la diversità degli output attraverso l'addestramento di allineamento, mentre il Context Rot degrada le prestazioni del modello man mano che le finestre di contesto crescono. Questo articolo analizza entrambi i fenomeni e presenta soluzioni pratiche come Verbalized Sampling e Context Engineering sistematico.

Le 10 competenze IA essenziali per il 2026: Dal Context Engineering all'Orchestrazione di agenti IA all'Apprendimento Adattivo. Guida completa con insight di ricerca, strumenti e piano d'azione.

Il Context Engineering è la disciplina di curare, strutturare e difendere tutto ciò che raggiunge il LLM al momento dell'inferenza. Questa guida completa copre le best practice 2026 per costruire sistemi AI affidabili.