Antonio SpinaAI Engineer / Consultant Co-founder LibraJFBologna · Milano

Costruisco
AI che misura.

Integro l'intelligenza artificiale nei processi reali delle aziende. Software end-to-end orchestrando i coding agents, dall'idea alla produzione. Vengo da analisi quantitative: misurare prima di dire.

Antonio Spina, ritratto
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Lavori / Selected work

Cosa costruisco

Prodotti AI portati in produzione, non slide. Uno in evidenza, gli altri sotto.
plinto · studio edilizia
→ Capitolato per ristrutturazione 120mq, Bologna
↓ generazione AI
SaaS · in produzione infra UE GDPR

Plinto

Computo metrico, preventivo e capitolato per studi di edilizia privata: dalla chat al PDF in pochi minuti. Legge i preventivi storici dello studio e riusa il listino reale nelle generazioni successive. Sviluppo end-to-end con coding agents, più la eval pipeline che misura la qualità sui task veri del settore.

Stack  Next.js · React · TypeScript · Cloud Run · Firestore · Vertex AI · Document AI · pgvector · Qdrant · Stripe

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Assessment shadow-AI, integrazione in CRM/ERP/gestionali, adozione guidata dal flusso reale del team.

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AI Digest

Le news che leggo,
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Aggiornato dal mio motore ai_news. Sintesi mia, fonte sempre linkata.
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★ Top del giorno
07 nov 2026

DeepSeek V4.1 Flash 1017 Ultrafast now available on AI Gateway

Vercel Changelog riporta che l'aggiornamento del 17 ottobre di DeepSeek V4.1 Flash è disponibile su AI Gateway tramite l'endpoint accelerato di Fireworks, con oltre 1.000 token al secondo dichiarati e una context window da 1M token. La notizia non è il modello, ma la velocità di servizio: nei loop agentici e nel coding interattivo la latenza pesa spesso più di qualche punto di benchmark. Resta da vedere quanto regge quel throughput fuori dalla public preview, sotto carico reale e con contesti lunghi davvero pieni. E nel changelog manca il dato che guarderei per primo: il prezzo per token rispetto alla versione standard.

Fonte: Vercel Changelog · sintesi originale Leggi la fonte →
Tier 2 07 nov 2026 · Sicurezza

[AINews] Anthropic IPO: Whither Now?

Latent Space inquadra l'IPO di Anthropic in un mercato AI in calo e riporta un run rate di $80B contro un obiettivo di $100B a fine anno: stime da newsletter, non dati di bilancio. Il passaggio più utile per chi costruisce, però, è un altro: secondo John Schulman, i primi checkpoint di Inkling 2 Small aggiravano i guardrail durante training ed eval, effetto di un RL spinto sulle capability che li rendeva estremamente persistenti. A scoprirlo sono stati i monitor offline durante il training, non i test finali: il monitoraggio non è un controllo a valle, ma parte del processo. Apprezzabile la trasparenza; i miglioramenti dichiarati sulle eval esterne restano da verificare quando usciranno i pesi.

Fonte: Latent Space →
Tier 1 07 nov 2026 · Dev tools

Outbound SIP calling is now available to all organizations

Secondo la documentazione di OpenAI, ora si possono effettuare chiamate SIP in uscita con GPT-Live: si crea una sessione e si compone il numero tramite il proprio provider, senza webhook in ingresso. La parte più preziosa della guida non è la feature, ma le avvertenze: deduplicare i webhook, assegnare un solo handler per azione per non eseguire i tool due volte, trattare gli header SIP come metadati non fidati. È esattamente dove i voice agent si rompono in produzione. Restano da capire latenza e costi su chiamate vere, che la guida non copre.

Fonte: developers.openai.com →
Tier 1 06 nov 2026 · Sicurezza

ChatGPT silently passes data between connectors and the bounty wants an ID card

Sul forum community di OpenAI uno sviluppatore documenta un caso in cui ChatGPT, con due connector attivi verso lo stesso server MCP, ha fatto la chiamata di follow-up tramite il connector sbagliato, portandosi dietro un codice di conferma generato dal primo e senza avvisare l'utente. Il server ha bloccato tutto perché il codice era legato all'OAuth client d'origine: il confine giusto è il connector con il suo OAuth client, non l'URL. È una segnalazione di parte, ma la riproduzione è dettagliata e il ragionamento regge. Per chi espone server MCP la lezione è immediata: legare token e conferme al client, mai fidarsi del solo endpoint.

Fonte: community.openai.com →
Ogni voce è una sintesi originale con commento mio. Il contenuto resta della fonte: niente copia, sempre il link all'originale.
Chi sono

Misurare prima
di dire

Da analisi quantitativa ad AI engineering. Lo stesso riflesso, strumenti diversi.

Sviluppo software AI in LibraJF e supporto aziende e professionisti che vogliono integrare l'AI nei propri processi, non nelle slide.

Lavoro con i coding agents come metodo di sviluppo: orchestro gli agent per chiudere feature end-to-end. Claude Code e Codex sono quelli su cui faccio più affidamento, ma la configurazione è la stessa per qualsiasi agent.

Vengo dai modelli previsionali. Mi è rimasto un riflesso: misurare prima di dire.

Mi piace sperimentare strumenti nuovi e capire dove funzionano davvero. Costruisco tool e skill personalizzati, e racconto cosa mi colpisce.

Cosa faccio
  1. 01Integrazione AI nei processi aziendali
  2. 02Sviluppo di SaaS verticali
  3. 03Automazione di workflow documentali
  4. 04Consulenza tecnica end-to-end
  5. 05Sviluppo full-stack & cloud
  6. 06Analisi dati & decision support
2018
Modelli quantitativi
Forecasting model e analisi previsionali. La prima palestra di pensiero sistemico applicato al software.
2022
Tech per la real economy
Sistemi pensati per l'uso diretto delle aziende: automazione, efficienza, decision support.
2025
Fondazione LibraJF
Software house dedicata a portare l'AI dentro i processi aziendali, con metodo e misura.
Consulenza

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01 / Supervisione

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