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AIO: la Nuova Frontiera del Content Marketing nell’Era dell’AI

admin — Thu, 17 Apr 2025 07:38:04 +0000

Il marketing digitale sta attraversando una trasformazione silenziosa ma profonda, un mutamento che si muove sotto la superficie dei trend più visibili e che rischia di cogliere impreparati anche i professionisti più attenti. La causa? Non è l’ennesimo aggiornamento dell’algoritmo di Google, né un nuovo social network virale. È qualcosa di molto più strutturale: l’ascesa dell’intelligenza artificiale come principale interfaccia di scoperta delle informazioni.

Nel cuore di questa rivoluzione si sta formando una nuova disciplina, destinata a ridefinire il modo in cui le aziende progettano, distribuiscono e ottimizzano i propri contenuti online. Il suo nome è AIO – AI Optimization, e rappresenta l’evoluzione naturale (ma anche radicale) della SEO tradizionale.

Per decenni, la Search Engine Optimization ha regolato il traffico organico sul web, dettando le regole con cui costruire un contenuto “visibile”. Parole chiave, link interni, autorità del dominio, struttura del sito: tutto ruotava attorno alla capacità di soddisfare le esigenze degli algoritmi dei motori di ricerca. Ma qualcosa è cambiato. O meglio: sta cambiando, ogni giorno, in modo sempre più tangibile.

AI e traffico organico

Sempre più utenti – e tra loro molti decision maker e buyer B2B – non digitano più le loro ricerche su Google. Preferiscono conversare direttamente con sistemi avanzati come ChatGPT, Claude, Gemini o Perplexity, ponendo domande complesse e ricevendo risposte contestualizzate, strutturate, affidabili. L’interazione non è più tra utente e motore di ricerca, ma tra utente e intelligenza artificiale. E questo, per chi si occupa di marketing, cambia tutto.

L’impatto sull’ecosistema digitale è già osservabile: G2 ha registrato un calo del 50% nel traffico organico in soli due anni; piattaforme fondate sui contenuti generati dagli utenti, come StackOverflow, stanno vivendo un crollo di visibilità; persino aziende solide come Canva, HubSpot e Figma iniziano a percepire un’erosione del traffico SEO, poiché le risposte alle loro keyword vengono sempre più spesso fornite direttamente dai LLM (Large Language Models), senza passare per i classici “10 link blu”. Per chi non è esperto di marketing e motori di ricerca i “10 link blu” rappresentano un’espressione storica nel mondo della SEO e del search marketing, usata per indicare la classica pagina dei risultati di ricerca di Google, dove venivano mostrati – appunto – dieci link organici (non a pagamento), solitamente in colore blu, che portavano ai siti web più rilevanti in base alla query digitata.

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Microsoft Research insegna all’intelligenza artificiale come eseguire il debug del codice

admin — Wed, 16 Apr 2025 12:37:49 +0000

Microsoft Research ha presentato debug-gym, un ambiente innovativo progettato per addestrare gli strumenti AI nella complessa arte del debug del codice.

Con l’espansione del ruolo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo del software, debug-gym mira a risolvere un problema critico: mentre l’intelligenza artificiale è in grado di generare codice in modo efficiente, il debugging rimane una perdita di tempo importante per gli sviluppatori.

La proliferazione degli assistenti di codifica AI sta migliorando la produttività degli sviluppatori. Thomas Dohmke, CEO di GitHub, ha previsto nel 2023 che “prima o poi l’80% del codice sarà scritto da Copilot”.

Questa tendenza è evidente in tutto il settore, con grandi aziende e startup che si affidano sempre più all’IA per la generazione di codice. Garry Tan di Y Combinator ha sottolineato questo aspetto, osservando che per un quarto del loro ultimo gruppo di startup, il 95% del codice è stato scritto da grandi modelli linguistici (LLM).

Tuttavia, la realtà dello sviluppo del software comporta una quantità di debug molto maggiore rispetto alla scrittura del codice iniziale.

“In qualità di manutentori di popolari repository open-source, questo dato ci colpisce”, ha dichiarato il team di Microsoft Research. Hanno posto una domanda interessante: “Ma cosa succederebbe se uno strumento di intelligenza artificiale potesse proporre correzioni per centinaia di problemi aperti e noi dovessimo solo approvarle prima dell’unione?”.

Il debug, secondo la definizione dei ricercatori, è un processo interattivo e iterativo di correzione del codice. Gli sviluppatori in genere formulano ipotesi sui crash, raccolgono prove attraverso l’esecuzione del codice, esaminano i valori delle variabili (spesso utilizzando strumenti come il debugger Python, pdb) e ripetono questo ciclo finché il problema non viene risolto.

Debug-gym mira a dotare gli agenti di intelligenza artificiale di simili capacità di debug del codice. Si chiede: “fino a che punto gli LLM possono utilizzare strumenti di debug interattivi come pdb?”.

L’ambiente fornisce agli agenti AI che eseguono la riparazione del codice l’accesso a strumenti per la ricerca attiva di informazioni, ampliando le loro capacità di azione e osservazione. Gli agenti all’interno di debug-gym possono impostare punti di interruzione, navigare nel codice, ispezionare i valori delle variabili, creare funzioni di test e scegliere se indagare ulteriormente o riscrivere il codice in base al loro livello di fiducia.

“Riteniamo che il debug interattivo con strumenti adeguati possa consentire agli agenti di codifica di affrontare compiti di ingegneria del software del mondo reale e che sia fondamentale per la ricerca sugli agenti basata su LLM”, ha spiegato il team di Microsoft.

Le correzioni proposte da questi agenti potenziati – dopo l’approvazione umana – sarebbero basate sul contesto specifico della base di codice, sui dettagli dell’esecuzione del programma e sulla documentazione, andando oltre le semplici congetture basate sui dati di addestramento.

Debug-gym è costruito con diverse considerazioni chiave:

Gestione a livello di repository: Gli agenti possono accedere e modificare i file dell’intero repository di codice.
Robustezza e sicurezza: L’esecuzione del codice avviene all’interno di contenitori Docker in sandbox, isolando l’ambiente per evitare azioni dannose e consentendo al contempo di eseguire test approfonditi.
Estensibilità: La piattaforma è progettata per una facile integrazione di nuovi strumenti di debug.
Interazione basata sul testo: Le osservazioni sono presentate in testo strutturato (come JSON) e le azioni utilizzano una semplice sintassi testuale, garantendo la compatibilità con i moderni LLM.

I ricercatori possono utilizzare debug-gym con repository personalizzati e valutare le prestazioni dell’agente utilizzando benchmark come Aider (generazione di funzioni semplici), Mini-nightmare (esempi brevi e buggati) e SWE-bench (problemi del mondo reale che richiedono una profonda comprensione della codebase).

I primi esperimenti hanno coinvolto un semplice agente basato su prompt che utilizzava vari LLM (tra cui Claude 3.7, OpenAI o1 e OpenAI o3-mini) dotati di strumenti di debug come eval, view, pdb, rewrite e listdir.

Anche con questi strumenti, la soluzione di problemi complessi come quelli di SWE-bench Lite è rimasta impegnativa (raramente ha superato il 50% di successo), ma l’aumento delle prestazioni rispetto agli agenti senza strumenti di debug è stato significativo.

Il tasso di successo su SWE-bench Lite ha registrato un aumento relativo del 30% per Claude 3.7, del 182% per OpenAI o1 e del 160% per OpenAI o3-mini quando erano disponibili gli strumenti di debug.

I ricercatori attribuiscono la difficoltà generale alla mancanza di dati decisionali sequenziali (come le tracce di debug) negli attuali set di dati di formazione LLM. Tuttavia, il netto miglioramento convalida il potenziale di questa direzione di ricerca.

Il team di Microsoft Research ritiene che il passo successivo sia la messa a punto di LLM specifici per il debug interattivo. Ciò richiede la creazione di set di dati specializzati, registrando potenzialmente le interazioni degli agenti all’interno del debugger mentre raccolgono informazioni per risolvere i problemi.

A differenza dei compiti di ragionamento standard, il debug interattivo comporta un ciclo di azione, feedback ambientale e successivo processo decisionale, che richiede dati ricchi che catturino l’intera sequenza di risoluzione dei problemi.

Il piano prevede la messa a punto di un “modello di ricerca di informazioni” dedicato alla raccolta delle informazioni necessarie per la correzione dei bug, che fornirebbe poi un contesto pertinente a un modello primario di generazione del codice. Ciò potrebbe comportare che modelli di ricerca di informazioni più piccoli ed efficienti alimentino modelli di generazione più grandi, come un sistema avanzato di Retrieval Augmented Generation (RAG), risparmiando potenzialmente sui costi di inferenza dell’intelligenza artificiale.

Con l’open-sourcing di debug-gym, Microsoft Research invita la comunità più ampia a contribuire al progresso degli agenti di debug interattivi e, più in generale, degli agenti di IA in grado di ricercare attivamente informazioni dal loro ambiente.

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Google migliora Android Studio con gli strumenti di AI Gemini per le aziende

admin — Wed, 09 Apr 2025 12:20:52 +0000

Google ha presentato i nuovi strumenti di intelligenza artificiale Gemini per le aziende in Android Studio, studiati su misura per soddisfare le loro esigenze di privacy, sicurezza e gestione.

L’aggiornamento mira a potenziare le organizzazioni integrando l’assistenza alla codifica basata sull’intelligenza artificiale e affrontando al contempo le preoccupazioni relative alla protezione dei dati e alla proprietà intellettuale (IP).

Sandhya Mohan, Product Manager per Android di Google, ha spiegato: “Abbiamo sentito che alcune aziende hanno esigenze aggiuntive che richiedono una maggiore protezione dei dati sensibili, e questa offerta offre lo stesso Gemini in Android Studio a cui siete abituati, ora con i miglioramenti aggiuntivi della privacy che la vostra organizzazione potrebbe richiedere”.

Disponibile nelle edizioni Standard o Enterprise di Gemini Code Assist, il servizio su abbonamento consente agli amministratori di assegnare le licenze tramite la console di Google Cloud.

Le aziende hanno accesso a protocolli di sicurezza migliorati, tra cui VPC Service Controls, Private Google Access e autorizzazioni IAM granulari. L’offerta è inoltre conforme alle certificazioni di settore come SOC 1/2/3, ISO/IEC 27001 e 27701, garantendo l’adesione agli standard globali di sicurezza e privacy.

Il codice rimane sicuro con Gemini per le aziende

Google sottolinea che il codice dei clienti, gli input e le raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale non vengono utilizzati per addestrare modelli condivisi o sviluppare prodotti. Le organizzazioni mantengono la piena proprietà dei loro dati e della loro proprietà intellettuale.

“La nostra politica di governance dei dati aiuta a garantire che il codice del cliente, i suoi input e le raccomandazioni generate non vengano utilizzati per addestrare modelli condivisi o per sviluppare prodotti”, ha aggiunto Mohan.

L’edizione Enterprise include anche l’indennizzo per la proprietà intellettuale dell’IA generativa, che protegge le aziende da rivendicazioni di copyright di terzi relative al codice generato dall’IA. Ciò è in linea con le politiche di indennizzo applicate alle API di IA generativa di Google Cloud.

Personalizzazione del codice su misura

Gli sviluppatori che utilizzano la licenza Enterprise possono connettere Gemini ai repository GitHub, GitLab o BitBucket – comprese le installazioni on-premise – per personalizzare i suggerimenti di codice basati sui framework interni. Questa integrazione consente a Gemini di allineare il completamento del codice, le generazioni e le risposte alla chat con le best practice dell’azienda.

Secondo Google, le aziende che utilizzano la personalizzazione del codice hanno registrato un miglioramento del 70% nei tassi di accettazione dei suggerimenti dell’intelligenza artificiale rispetto al modello di base.

“Le risposte personalizzate attraverso la personalizzazione del codice migliorano notevolmente la qualità delle risposte fornite dall’IA”, ha sottolineato Mohan.

Costruito per gli sviluppatori Android

Gemini in Android Studio continua a concentrarsi sui flussi di lavoro specifici di Android, offrendo strumenti quali:

Supporto per gli errori di compilazione e sincronizzazione: Approfondimenti mirati per risolvere i problemi di compilazione.
Approfondimenti sulla qualità delle app: Analisi dei crash segnalati tramite Google Play Console e Firebase Crashlytics.
Generazione dell’anteprima di Compose: Generazione rapida di anteprime di Jetpack Compose.

L’assistente AI si integra in tutto il ciclo di vita dello sviluppo, dalla scrittura e refactoring del codice alla pubblicazione delle app.

Le aziende necessitano di una licenza Gemini Code Assist Enterprise e di Android Studio Narwhal (disponibile sul canale “Canary”) per iniziare.

“Fornendo un indennizzo generativo per l’intelligenza artificiale e solidi strumenti di gestione aziendale, stiamo consentendo alle organizzazioni di innovare più velocemente e di creare applicazioni Android di alta qualità con fiducia”, conclude Mohan.

La versione gratuita di Gemini in Android Studio rimane disponibile per i singoli sviluppatori.

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Google introduce “livelli di qualità” per i widget Android

admin — Wed, 05 Mar 2025 13:08:39 +0000

Google sta presentando i “livelli di qualità” dei widget di Android per aiutare gli sviluppatori a perfezionare i loro widget in esperienze raffinate e di facile utilizzo.

“I widget possono essere uno strumento potente per coinvolgere gli utenti e aumentare la visibilità della vostra applicazione. Possono anche aiutarvi a migliorare l’esperienza dell’utente, fornendogli un modo più comodo per accedere ai contenuti e alle funzioni della vostra applicazione”, ha dichiarato il team di Android.

Poiché Android abbraccia un ecosistema crescente e diversificato di tipi di dispositivi e fattori di forma, la necessità di widget visivamente coesi e altamente funzionali è diventata fondamentale. I nuovi livelli di qualità fungono da guida per gli sviluppatori, offrendo parametri di riferimento per elevare il design e l’utilità dei widget.

I widget che aderiscono a queste linee guida otterranno anche una maggiore visibilità sul Google Play Store. Un nuovo filtro di ricerca metterà in evidenza le app con widget conformi ai livelli, rendendo le implementazioni di alta qualità più accessibili agli utenti.
Esplorazione dei livelli di qualità per i widget Android

I livelli di qualità dei widget sono suddivisi in tre livelli, ognuno dei quali è stato progettato per riflettere diversi gradi di qualità dell’esperienza utente.

Livello 1: differenziato

I widget della categoria Tier 1 vanno oltre. Definiti da Google “esperienze da eroe”, questi widget non sono solo funzionali ma migliorano la schermata iniziale dell’utente. Sono dinamici, personalizzati e sfruttano appieno le capacità di tematizzazione del sistema Android.

Ad esempio, i widget di livello 1 si adattano perfettamente al ridimensionamento e utilizzano il sistema di colori dinamici di Material Design 3 per garantire la coesione estetica.

“Utilizzate il raggio d’angolo fornito dal sistema e non impostate un raggio d’angolo personalizzato”, raccomanda Google agli sviluppatori. Rispettando questi dettagli, i widget rimangono coerenti con l’armonia visiva della piattaforma.

Inoltre, Google consiglia agli sviluppatori di generare immagini di anteprima in modo dinamico, in modo che gli utenti possano visualizzare chiaramente l’aspetto di un widget e la sua adattabilità ai vari dispositivi.

Esempi di widget di livello 1 mostrano un ritaglio preciso dei contenuti, un uso ottimale dei limiti del layout, intestazioni e target tattili di dimensioni adeguate e un contrasto cromatico migliorato. L’insieme di questi elementi garantisce ai widget un aspetto nitido e una navigazione intuitiva.

Livello 2: standard di qualità

I widget di livello 2, che rappresentano la soglia di riferimento per l’usabilità, soddisfano i criteri fondamentali di progettazione e di sistema. Pur essendo funzionali e visivamente accettabili, questi widget non incorporano le caratteristiche avanzate e la pulizia del Livello 1.

Ad esempio, un semplice widget “elenco di cose da fare” che soddisfa i requisiti fondamentali di usabilità è classificato come livello 2. Deve presentare target tattili di dimensioni adeguate, contenuti chiari, scelte logiche di layout e un’esperienza d’uso affidabile. Dovrebbe presentare target tattili di dimensioni adeguate, contenuti chiari, scelte logiche di layout e un’esperienza utente affidabile.

Nonostante la loro adeguatezza, Google suggerisce agli sviluppatori di considerare i miglioramenti di livello 1 per elevare ulteriormente i loro widget. Personalizzazione, migliore interattività e migliore integrazione del sistema possono portare un widget da buono a ottimo.

Livello 3: Bassa qualità

I widget che non soddisfano le linee guida fondamentali di Android si trovano nel livello 3. Questi widget spesso presentano problemi come il ritaglio dei contenuti, la scarsa scalatura del layout, il basso contrasto dei colori, le dimensioni non corrispondenti delle intestazioni o le dimensioni insufficienti dei target tattili.

Ad esempio, i widget che ritagliano il testo o le immagini con rapporti impropri, rendendoli inaccessibili o visivamente stridenti. Allo stesso modo, i widget che sovrascrivono gli stili di sistema o trascurano le opzioni di tematizzazione di Android possono rappresentare un elemento incoerente in una schermata iniziale curata.

Affrontando queste carenze, gli sviluppatori possono migliorare in modo significativo sia la funzionalità che la percezione delle loro app.

Creare widget di alta qualità per la scopribilità

Con il lancio dei livelli di qualità dei widget, Google sta rendendo sempre più interessante per gli sviluppatori investire in widget di alta qualità. Il filtro per i widget del Play Store consente agli utenti di cercare specificamente le app con widget, mettendo in primo piano le creazioni conformi.

I widget ben costruiti hanno maggiori possibilità di attirare l’attenzione in un mercato affollato. Adottando i layout di Canonical Widget, seguendo i principi del Material Design e aderendo alle linee guida delineate nei livelli di qualità dei widget, gli sviluppatori possono garantire che i loro widget non solo siano belli da vedere, ma servano anche a uno scopo pratico per gli utenti.

Sfruttando queste nuove linee guida, gli sviluppatori di app hanno l’opportunità di migliorare non solo i loro widget ma anche la presenza della loro applicazione nell’ecosistema Android.

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Google svela gli strumenti di codifica Gemini AI gratuiti per gli sviluppatori

admin — Wed, 26 Feb 2025 08:22:10 +0000

Google Cloud sta distribuendo gratuitamente gli strumenti di codifica e revisione del codice Gemini AI agli sviluppatori di software di tutto il mondo.

Il gigante tecnologico ha annunciato l’anteprima pubblica di Gemini Code Assist per i privati e di Gemini Code Assist per GitHub.

Secondo Google, questo lancio mira a consentire a chiunque – dagli studenti che lavorano a progetti accademici agli sviluppatori di startup che testano nuove idee – di migliorare la produttività e la qualità del codice senza preoccuparsi di costi o limiti di utilizzo restrittivi.

Gemini Code Assist per i privati offre ampie funzionalità alimentate da una versione personalizzata del potente modello Gemini 2.0 di Google. Gemini Code Assist supporta tutti i linguaggi di programmazione di pubblico dominio ed è ottimizzato per servire gli utenti in un’ampia gamma di sfide quotidiane di codifica.

Inoltre, Gemini Code Assist garantisce una capacità praticamente illimitata, offrendo gratuitamente 180.000 completamenti di codice al mese. Questo, sottolinea Google, è un numero 90 volte superiore a quello degli assistenti al codice gratuiti concorrenti (che in genere limitano gli sviluppatori a circa 2.000 completamenti).

Questo livello di supporto può soddisfare anche i codificatori professionisti più prolifici, per non parlare degli studenti o degli sviluppatori part-time che esplorano le loro passioni.

Google afferma di sapere dove gli sviluppatori trascorrono il loro tempo: negli ambienti di sviluppo integrati (IDE). Per questo motivo, Gemini Code Assist per i privati è disponibile come estensione per Visual Studio Code, JetBrains IDE e GitHub.

Google dice di capire dove gli sviluppatori passano il loro tempo: negli ambienti di sviluppo integrati (IDE). Per questo motivo, Gemini Code Assist per i privati è disponibile come estensione per Visual Studio Code, JetBrains IDE e GitHub.

Questa disponibilità universale garantisce agli sviluppatori di:

Generare, spiegare, ottimizzare ed eseguire il debug del codice all’interno del loro ambiente di editing preferito.
Rimanere concentrati sulla codifica senza passare da una finestra all’altra o cercare aiuto su piattaforme esterne.
Utilizzare le funzionalità AI già note agli utenti aziendali di Firebase e Android Studio.

Le capacità dello strumento vanno oltre il completamento del codice; gli sviluppatori possono sfruttare i comandi in linguaggio naturale per semplificare le attività di codifica complesse. Immaginate di digitare “Costruisci un modulo HTML con campi per il nome, l’e-mail e il messaggio con un pulsante di invio” o “Scrivi uno script per inviare via e-mail le previsioni del tempo giornaliere” e di ricevere in risposta uno snippet di codice immediato e funzionale.

Gemini Code Assist offre anche una finestra contestuale da 128.000 token, che gli consente di comprendere meglio le grandi basi di codice locali e di fornire informazioni più precise. Ciò è particolarmente utile per la creazione di commenti, la verifica dei requisiti o il debug di problemi con insiemi di dati consistenti.
Soddisfare il cambiamento globale verso l’integrazione dei flussi di lavoro

L’introduzione di questi strumenti riflette i risultati della ricerca DORA di Google, orientata agli sviluppatori, che rivela che oltre il 75% degli sviluppatori si affida a strumenti di intelligenza artificiale nel proprio lavoro quotidiano.

Presso la stessa Google, più di un quarto del nuovo codice è generato dall’IA, con ingegneri umani che rivedono i risultati dell’IA prima di metterli in produzione.

Poiché si prevede che la popolazione mondiale di sviluppatori raggiungerà i 57,8 milioni entro il 2028, l’offerta di Google non potrebbe essere più tempestiva. Questi strumenti gratuiti hanno lo scopo di aiutare gli sviluppatori a far decollare i loro progetti e a competere alla pari con i team più grandi e dotati di maggiori risorse, fornendo loro l’accesso alla stessa potente assistenza dell’intelligenza artificiale.

Oltre ad aiutare gli sviluppatori a scrivere il codice, Google mira a migliorare il processo di revisione del codice, che notoriamente richiede molto tempo. Gemini Code Assist per GitHub è ora disponibile in anteprima pubblica.

Questo strumento fornisce revisioni del codice con intelligenza artificiale per i repository pubblici e privati, consentendo ai singoli sviluppatori e ai piccoli team di mantenere elevati standard di qualità del codice senza ore di revisione manuale.

Le caratteristiche di Gemini Code Assist includono:

Rilevamento di bug e incoerenze stilistiche.
Suggerimenti automatici per modifiche e correzioni al codice.
Revisioni del codice su misura basate su guide di stile personalizzate.

Gli sviluppatori possono specificare istruzioni personalizzate per Gemini creando e memorizzando un file `.gemini/styleguide.md’ all’interno del loro repository. Questa flessibilità garantisce che Gemini si integri con i flussi di lavoro e le convenzioni di codifica di ciascun team.

Grazie alla sua perfetta integrazione come app di GitHub, Gemini Code Assist per GitHub rende il processo di revisione iterativa più rapido ed efficiente, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sull’innovazione vera e propria piuttosto che su correzioni che richiedono tempo.

Iniziare a lavorare con Gemini Code Assist è semplice. Tutto ciò che è richiesto è un account Gmail personale, senza carte di credito, fatture o altri vincoli. Gli utenti possono installare gli strumenti gratuiti di intelligenza artificiale direttamente nell’IDE di loro scelta.

Che si tratti di creare una visualizzazione interattiva di dati in JavaScript per un progetto universitario o di snellire le richieste di pull per un’applicazione in fase di avvio, Gemini Code Assist promette di aiutare i codificatori a costruire in modo più rapido, intelligente e conveniente.

Il feedback di questa fase di anteprima pubblica sarà fondamentale per la definizione dei futuri aggiornamenti, per garantire che sia gli sviluppatori occasionali che quelli professionisti trovino la piattaforma facile da usare e adattabile alle loro esigenze.

Google ha compiuto un passo significativo nel rendere le funzionalità avanzate dell’intelligenza artificiale accessibili a tutti gli sviluppatori, indipendentemente dalla loro esperienza o dalle loro risorse finanziarie. Che siate coder esperti o principianti, una cosa è chiara: l’assistenza alla codifica con l’intelligenza artificiale non è più un lusso, ma uno strumento essenziale per lo sviluppatore moderno.

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Un ingegnere della sicurezza scopre molteplici vulnerabilità di Git

admin — Wed, 29 Jan 2025 09:52:41 +0000

Un ingegnere della sicurezza ha rivelato una serie di vulnerabilità critiche negli strumenti Git che hanno esposto milioni di sviluppatori al furto di credenziali.

RyotaK, un ingegnere della sicurezza di GMO Flatt Security Inc., stava effettuando una ricerca di bug per il programma GitHub Bug Bounty nell’ottobre 2024 quando ha scoperto delle debolezze in GitHub Desktop, Git Credential Manager, Git LFS, GitHub CLI e GitHub Codespaces, tutte derivanti da una non corretta convalida dell’input e dalla gestione di protocolli basati sul testo.

Il protocollo delle credenziali Git e le sue vulnerabilità

Queste vulnerabilità ruotano attorno al Git Credential Protocol, che scambia le credenziali degli utenti utilizzando un formato chiave-valore con delimitatori di newline (\n).

Mentre Git generalmente vieta le newline e i byte NULL per evitare attacchi di tipo injection, la gestione impropria di altri caratteri di fine riga come i ritorni a capo (\r) ha introdotto delle falle nella sicurezza.

Le vulnerabilità:

GitHub Desktop (CVE-2025-23040) Un URL di sottomodulo maligno abilmente realizzato e contenente %0d (un ritorno a capo esadecimale) poteva aggirare la logica di parsing di GitHub Desktop, inducendolo a esporre le credenziali dell’utente per github.com a domini controllati dagli aggressori.
Git Credential Manager (CVE-2024-50338) Simili falle di parsing nello StreamReader di .NET consentivano ai caratteri di ritorno a capo di far passare i dati attraverso le righe, esponendo gli utenti a un potenziale furto di credenziali.
Git LFS (CVE-2024-53263) Le vulnerabilità di Newline Injection consentivano a repository malintenzionati di modificare i file di configurazione e di aggirare le protezioni di Git, facendo trapelare credenziali sensibili agli aggressori.
GitHub CLI (CVE-2024-53858) Le falle logiche causavano la perdita di token di accesso da parte di GitHub CLI a domini controllati da aggressori quando si sfruttavano alcune variabili d’ambiente come CODESPACES=true o GITHUB_ENTERPRISE_TOKEN.
GitHub Codespaces: Lo script di aiuto alle credenziali di Codespaces (gitcredential_github.sh) restituiva indiscriminatamente token sensibili per tutte le operazioni Git, indipendentemente dall’host richiesto.

In risposta, Git ha implementato un meccanismo di difesa completo (CVE-2024-52006), introducendo la configurazione credential.protectProtocol per bloccare gli URL contenenti caratteri di ritorno a capo (\r).

Questa opzione, abilitata per impostazione predefinita, chiude le vulnerabilità in Git e Git LFS. GitHub ha anche aggiornato Codespaces per convalidare le richieste di host e limitare la condivisione delle credenziali a github.com.

Le scoperte di RyotaK evidenziano i pericoli persistenti dei protocolli basati sul testo e della convalida inadeguata. Come ha osservato l’ingegnere, “un piccolo difetto di architettura può portare a un grande problema di sicurezza”.

Gli sviluppatori e i manutentori di piattaforme sono invitati ad adottare strategie di difesa in profondità e a testare rigorosamente le vulnerabilità di parsing degli input.

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Implementazione di uno sviluppo software umano-centrico di successo

admin — Wed, 15 Jan 2025 14:40:06 +0000

La tecnologia ha permesso agli sviluppatori di creare le applicazioni digitali più avanzate e accessibili, ma spesso le esperienze con cui ci confrontiamo non sono progettate pensando agli esseri umani. Le interfacce sono goffe e ingombranti e non rappresentano le interazioni senza soluzione di continuità che le persone si aspettano dai marchi e dai servizi. Di conseguenza, i CIO si trovano ad affrontare aspettative crescenti per migliorare l’accessibilità delle applicazioni.

Lo sviluppo di applicazioni incentrate sull’uomo si riferisce alla creazione di applicazioni e siti web facili da navigare per una comunità di utenti diversi. Deve rispondere alle esigenze specifiche degli utenti in termini di abilità, fattori demografici e di personalità, nonché di lingua e background culturale. Le caratteristiche tipiche includono la modalità scura per i sistemi operativi mobili, la possibilità di ingrandire o regolare le dimensioni del testo, la dettatura del testo e la ricerca vocale. Per essere considerato umano-centrico nel design, il prodotto o l’applicazione deve essere affidabile, intuitivo, facile da usare, inclusivo e accessibile a tutti, pur offrendo una ricca funzionalità.

Un’ulteriore pressione sui leader del settore tecnologico proviene dai piani dell’UE e degli Stati Uniti per l’introduzione di una legislazione sulle migliori pratiche in materia di accesso equo e inclusivo ai servizi digitali per tutti. Le organizzazioni progressiste stanno già costruendo applicazioni e siti web che possono essere facilmente navigati da una comunità di utenti diversi. Per gli altri, l’inazione non è più un’opzione.

Stato attuale della progettazione software incentrata sull’uomo

Un recente sondaggio condotto da Progress su oltre 700 sviluppatori di applicazioni e responsabili IT ha evidenziato la realtà della soddisfazione delle esigenze del mercato in termini di software incentrato sull’uomo. Sebbene il 98% degli intervistati consideri importante la progettazione incentrata sull’uomo, solo un terzo (34%) sta affrontando la questione attraverso strumenti, formazione e politiche.

Con oltre la metà (56%) delle organizzazioni globali che prevedono di aumentare gli investimenti nella progettazione di software incentrati sull’uomo nel corso del prossimo anno, il giusto approccio è fondamentale per rendere le esperienze digitali accessibili a tutti.

I maggiori ostacoli noti all’implementazione degli standard di accessibilità richiesti includono la velocità di sviluppo e la soddisfazione delle richieste dei clienti (42%), la complessità e la mancanza di agilità (41%) e la mancanza di competenze interne (29%). I leader tecnologici dovranno trovare più budget, formazione e strumenti adeguati per soddisfare le aspettative dei clienti.

I rischi di trascurare un approccio orientato all’accessibilità vanno dalla fuga dei clienti ai danni alla reputazione. Oltre la metà degli intervistati (55%) considera la rinuncia dei clienti un rischio importante, in quanto i clienti passano a opzioni più facili da usare, oltre alla perdita di profitti o ricavi. Anche i danni alla reputazione e l’impatto negativo sugli sforzi per l’inclusione e la diversità sono una conseguenza fondamentale della mancanza di una strategia software incentrata sulle persone.

I vantaggi per chi adotta un approccio di progettazione incentrato sull’uomo sono notevoli. Secondo l’indagine di Progress, i maggiori vantaggi sono l’attrazione dei clienti, l’aumento delle opportunità di mercato o di nuovi pubblici, l’impatto finanziario positivo, il rafforzamento della fiducia digitale e la maggiore efficienza dei processi di sviluppo delle applicazioni software.

Inoltre, dato che le aziende tecnologiche sono in costante lotta per accaparrarsi i migliori talenti, dare priorità alla progettazione incentrata sull’uomo è un altro modo per le aziende di distinguersi in un mercato affollato.

Le sfide principali per lo sviluppo del software incentrato sull’uomo

Ci sono alcune ragioni fondamentali per cui le organizzazioni sono carenti in termini di progettazione di app incentrate sull’uomo. In primo luogo, c’è confusione sugli strumenti e i processi necessari, tra cui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, i chatbot, la tecnologia di assistenza per le disabilità motorie, la verifica del contrasto cromatico e altro ancora. La necessità di formazione è un ostacolo importante, oltre alla necessità di trovare approcci efficaci dal punto di vista dei costi.

Il mancato riconoscimento del problema è forse il problema principale. Nonostante i dati mostrino che la maggior parte delle organizzazioni è immatura o nella media nella progettazione di app incentrate sull’uomo, il 57% ha dichiarato di ritenere di aver applicato interamente i principi del design-thinking quando ha creato un framework. È evidente la necessità di una maggiore autoconsapevolezza e di un rigoroso benchmarking interno per riflettere con precisione il livello di maturità della progettazione incentrata sulle persone di un’organizzazione.

Infine, l’inserimento a posteriori di inclusione e accessibilità nelle applicazioni esistenti non è chiaramente un’opzione, come riconosce la maggioranza (86%) degli intervistati.

Le basi per un approccio efficace alla progettazione incentrata sulle persone

Esistono pratiche chiave che le organizzazioni possono adottare per progettare applicazioni incentrate sull’uomo in modo da essere più inclusive, sostenibili e allineate con le crescenti normative.

Autovalutazione oggettiva: Persiste un ampio scollamento tra la percezione della maturità della progettazione umano-centrica e la realtà aziendale. Per colmare questo divario, le organizzazioni devono impegnarsi in test interni più rigorosi, nella collaborazione tra team e nella definizione di obiettivi per comprendere chiaramente il proprio stato attuale.

Formazione: L’esigenza più urgente è la formazione e lo sviluppo delle competenze in materia di centralità umana e accessibilità. I team esistenti trarranno beneficio da programmi di formazione sulle pratiche di progettazione incentrate sull’uomo, combinati con l’assunzione di talenti diversi che contribuiscano a guidare questi sforzi. Le organizzazioni devono inoltre individuare i partner giusti per creare e sostenere la formazione e mantenere i requisiti normativi.

Principi di progettazione e strumenti più coesi: Le organizzazioni hanno bisogno di una strategia più coesa per la progettazione incentrata sull’uomo e di misure per verificarne il rispetto. Una volta stabiliti la strategia e gli obiettivi, sarà molto più facile vagliare gli strumenti disponibili e selezionare quelli più adatti ai casi d’uso di ciascuna organizzazione. I principali ostacoli alla collaborazione che devono affrontare sono tipicamente la gestione delle distorsioni dei dati e l’introduzione di pratiche DevSecOps.

Un design veramente inclusivo e accessibile è un fattore di differenziazione aziendale

Sempre più spesso le organizzazioni attribuiscono un’importanza indiscussa alla creazione di software incentrato sull’uomo. E poiché molte applicazioni non sono all’altezza delle esigenze del mercato e delle aspettative degli utenti, i rischi sono reali: dalla scarsa esperienza dei clienti alle violazioni normative, fino alle perdite finanziarie.

Le organizzazioni che adottano le misure appropriate per costruire prodotti digitali più inclusivi, contestuali e su misura raccoglieranno i frutti. Ciò include la formazione, una migliore collaborazione, approcci economicamente vantaggiosi e la collaborazione con partner e fornitori che danno priorità a protocolli e metriche essenziali. Ritardare gli investimenti per migliorare la propria maturità in questo settore non farà altro che rendere più difficile il cammino, dato che i concorrenti e i critici sono a pochi clic di distanza.

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Tendenze e previsioni dello sviluppo software per il 2025

admin — Wed, 08 Jan 2025 13:20:11 +0000

Mentre il mondo inizia il 2025, esaminiamo cosa ci aspetta per lo sviluppo del software nel nuovo anno.

Tra le tendenze più urgenti per il 2025 vi sono la semplificazione dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, l’integrazione di team di progettazione interfunzionali e l’evoluzione delle pratiche DevSecOps. Questi cambiamenti promettono di ridefinire il modo in cui le aziende affrontano l’innovazione, la sicurezza e l’efficienza delle loro pipeline di sviluppo.

Semplificazione dello sviluppo con l’AI

Avthar Sewrathan, AI Product Lead di Timescale, prevede una trasformazione significativa del panorama dello stack tecnologico entro il 2025.

“Lo stack tecnologico tradizionale continuerà a crollare”, osserva Sewrathan, sottolineando i progressi guidati da API e strumenti che riducono la complessità e consentono uno sviluppo più rapido. Si prevede che questo cambiamento consentirà agli ingegneri di tutti i livelli di competenza di creare facilmente applicazioni di intelligenza artificiale di grande impatto.

“Entro il 2025, lo stack tecnologico tradizionale continuerà a crollare, alimentato da API e strumenti che riducono la complessità e consentono uno sviluppo più rapido”, spiega Sewrathan. “Le aziende che offrono soluzioni accessibili e senza attrito, con basse barriere all’ingresso, permetteranno agli ingegneri di creare applicazioni di IA di grande impatto, indipendentemente dal loro livello di competenza”.

Questa democratizzazione della creazione di applicazioni di IA dovrebbe aumentare la concorrenza all’interno del settore, poiché un maggior numero di sviluppatori avrà accesso a funzionalità avanzate. Anche la coerenza e l’affidabilità delle applicazioni di IA sono destinate a diventare fondamentali.

“Poiché nel 2025 le applicazioni di IA diventeranno centrali nelle interazioni quotidiane, la coerenza e l’affidabilità avranno la precedenza”, osserva Sewrathan.

Evoluzione del ruolo dello sviluppatore

Indu Keri, General Manager e Head of Engineering for Hybrid Cloud di Nutanix, prevede una nuova era dello sviluppo software a partire dal 2025.

“Lo sviluppo e la progettazione del software sono già in fase di democratizzazione grazie a strumenti come Copilot”, afferma Keri.

Combinando GenAI con soluzioni low-code, il codice sarà astratto fino a diventare irrilevante. L’intelligenza artificiale genererà applicazioni piuttosto che codice, consentendo agli sviluppatori di assumere ruoli strategici.

“La quotidianità degli sviluppatori cambierà drasticamente”, osserva Keri. “Non più ostacolati dal lavoro di routine, gli sviluppatori assumeranno un ruolo strategico di livello superiore, comunicando con i responsabili delle decisioni su come la tecnologia può risolvere i problemi aziendali”.

Questa evoluzione, sostiene Keri, integra le migliori qualità degli sviluppatori – creatività e innovazione – e li sfida a crescere in ruoli di leadership all’interno delle loro organizzazioni.

“Entro il 2025, gli ingegneri di qualsiasi livello saranno in grado di creare un’applicazione di intelligenza artificiale grazie alla disponibilità diffusa di API e modelli”, aggiunge Sewrathan. “Ma i fattori di differenziazione saranno la coerenza, l’usabilità e l’impatto sui clienti”.

IA agenziale e automazione DevOps

Il clamore attorno all’AI agenziale raggiungerà il punto di ebollizione nel 2025, quando le organizzazioni raggrupperanno agenti specializzati per le diverse fasi di consegna del software, tra cui la generazione del codice, i test e il controllo qualità. Questo approccio guidato dagli orchestratori porterà a un approccio più intelligente all’automazione DevOps.

Martin Reynolds, Field CTO di Harness, afferma: “Invece di avere un unico assistente GenAI di base, le organizzazioni raggrupperanno agenti specializzati per le diverse fasi della consegna del software, come la generazione del codice, i test e il controllo qualità”.

“Un agente fungerà da orchestratore, dirigendo gli altri e producendo approfondimenti più accurati sul processo end-to-end”.

Rodrigo Coutinho di OutSystems sottolinea che l’intelligenza artificiale agenziale risponderà a molti, ma non a tutti, i problemi aziendali: “Negli ultimi anni, le aziende hanno tentato di affrontare tutti i loro problemi con la GenAI. Il risultato: GenAI è una soluzione notevole per molti casi d’uso, ma non per tutti”.

“Uno strumento di IA è buono solo quanto i dati su cui viene addestrato. Il fatto che i giganti della tecnologia stiano spingendo l’IA agenziale in questo momento non significa che si debbano scartare le soluzioni più semplici. Allineate la vostra strategia di IA alle esigenze della vostra organizzazione, piuttosto che all’ultimo oggetto luccicante”.

Integrazione di team di progettazione interfunzionali

Al di là dello sviluppo dell’IA, la previsione di team di ingegneria interfunzionali è un’altra area di cambiamento significativo. Reynolds delinea un futuro in cui i team DevOps autonomi saranno gradualmente eliminati a favore di gruppi più olistici che includono la rappresentanza di tutte le discipline ingegneristiche.

“Nel 2025, le organizzazioni abbandoneranno i team DevOps autonomi a favore di gruppi più olistici che includano la rappresentanza di tutte le discipline ingegneristiche”, spiega Reynolds.

Questo passaggio a team interfunzionali unificati dovrebbe eliminare i silos ancora esistenti tra i team di consegna del software e accelerare l’innovazione a un livello completamente nuovo. Per supportare questi team integrati, le organizzazioni adotteranno sempre più piattaforme unificate che forniranno funzionalità per l’intero ciclo di vita della consegna del software, dal CI/CD all’ingegneria del caos e alla gestione dei costi del cloud.

In linea con questi cambiamenti di piattaforma, Reynolds sottolinea l’importanza dei portali interni per sviluppatori (IDP) che consentono agli ingegneri di accedere autonomamente alle soluzioni e ai dati di cui hanno bisogno.

“Per massimizzare il valore di queste piattaforme”, consiglia Reynolds, ‘le organizzazioni esporranno queste funzionalità attraverso gli IDP’.

Evoluzione delle pratiche DevSecOps

Anche il panorama dello sviluppo software sta assistendo a una significativa evoluzione delle pratiche DevSecOps.

Dylan Thomas, Senior Director of Product Engineering di OpenText Cybersecurity, prevede che, entro il 2025, DevSecOps si evolverà oltre il paradigma “shift-left” per abbracciare un approccio più maturo “shift everywhere”.

Questo cambiamento richiederà alle organizzazioni di applicare gli strumenti giusti nelle fasi giuste del ciclo DevSecOps, migliorando l’efficienza e l’efficacia delle pratiche di sicurezza.

“L’analisi leggera negli IDE aiuterà gli sviluppatori a individuare tempestivamente i problemi”, spiega Thomas. “L’automazione integrata nelle richieste di pull e nelle pipeline CI/CD garantirà un approccio coesivo di ‘integrazione una volta sola’ per le funzioni principali come SAST, SCA e sempre più DAST, in particolare per i test di sicurezza delle API”.

Questa integrazione dovrebbe snellire il processo di sviluppo, migliorando al contempo la sicurezza generale.

L’emergere di xOps

La convergenza di DevOps, DataOps e ModelOps in un nuovo paradigma “xOps” è prevista man mano che un numero maggiore di applicazioni tradizionali adotterà le capacità dell’intelligenza artificiale.

“Questa nuova serie di dipendenze accelererà drasticamente la Release Orchestration ‘AI-aware’ e allo stesso tempo metterà alla prova i team operativi, i team di supporto, i team QA e altri ancora, poiché la linea di demarcazione tra le applicazioni dichiarative più tradizionali si confonderà con le nuove dipendenze dai LLM e dalle funzionalità GenAI”, spiega Derek Holt, CEO di Digital.ai.

Crescenti sfide per la sicurezza

Se da un lato il codice generato dall’intelligenza artificiale può aumentare significativamente l’efficienza degli sviluppatori, dall’altro introduce rischi per la sicurezza a causa dell’aumento del volume di codice che deve essere testato per individuare vulnerabilità ed errori.

“Sebbene la ricerca abbia dimostrato che l’IA generativa può dimezzare il tempo necessario agli sviluppatori per completare le attività di codifica, l’aumento del volume di codice prodotto deve comunque essere testato per individuare vulnerabilità ed errori”, avverte Holt.

“Questo aumenterà i rischi per la sicurezza e comporterà ulteriore fatica nelle fasi successive della consegna, vanificando qualsiasi guadagno di efficienza derivante dal codice generato dall’intelligenza artificiale”.

Negli ultimi anni si è registrato un notevole aumento degli attacchi alla catena di fornitura. È probabile che questo fenomeno continui nel 2025 e oltre.

Aaron Costello, responsabile della ricerca sulla sicurezza SaaS di AppOmni, osserva: “Negli ultimi anni abbiamo assistito a un aumento costante degli attacchi alla supply-chain SaaS attraverso applicazioni di terze parti compromesse. Di conseguenza, le organizzazioni stanno sottoponendo queste integrazioni e i livelli di accesso richiesti a un esame molto più accurato”.

“La mia ricerca sulle esposizioni dei dati ha dimostrato che spesso non è necessario un punto d’appoggio iniziale perché gli attori delle minacce possano accedere ai dati sensibili che desiderano. La combinazione di endpoint API legacy non documentati, accesso pubblico con privilegi eccessivi e lacune nelle capacità di registrazione dei fornitori continuerà a fornire agli attori delle minacce un’opzione pericolosamente efficace per eseguire attacchi di tipo “hit-and-run””.

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Google invita gli sviluppatori Android a prepararsi alla memory page da 16 KB

admin — Wed, 18 Dec 2024 08:25:55 +0000

Gli sviluppatori Android sono invitati a prepararsi per un miglioramento fondamentale dell’ecosistema: l’adozione di una pagina di memoria di 16 KB. Questo aggiornamento promette vantaggi significativi, con un aumento delle prestazioni del 5-10% per le applicazioni e i giochi.

Sebbene la transizione rappresenti un passo avanti fondamentale nell’evoluzione di Android, gli sviluppatori devono adottare misure proattive per garantire la compatibilità con la nuova architettura.

Per gli sviluppatori che desiderano testare le proprie app su dispositivi con capacità di 16 KB, Google ha introdotto questa funzionalità come opzione per gli sviluppatori sui suoi ultimi telefoni Pixel 8 e Pixel 9. Inoltre, è previsto un ulteriore supporto da parte degli OEM Android, tra cui Samsung, Xiaomi e vivo.

La mossa segna una chiara tabella di marcia per il futuro della piattaforma, poiché Google fa notare che i dispositivi dotati della nuova architettura di memoria a pagine saranno lanciati tra circa due anni. Per facilitare la transizione, il team di ingegneri della piattaforma ha fornito istruzioni e risorse complete per assistere gli sviluppatori nell’aggiornamento delle loro applicazioni.

Gli sviluppatori che creano applicazioni con codice nativo devono accettare alcuni cambiamenti, ma è certo che si tratta di un processo molto più fluido rispetto alla precedente transizione di Android dall’architettura a 32 bit a quella a 64 bit.

Per gli sviluppatori che si affidano esclusivamente a Kotlin o Java, ci sono buone notizie: le app scritte interamente in questi linguaggi, senza dipendenze dal codice nativo, funzioneranno così come sono.

Tuttavia, per i creatori di app che lavorano con codice nativo, o per coloro che costruiscono SDK e librerie, sono necessarie alcune operazioni di base:

Per gli sviluppatori di SDK

Gli sviluppatori di SDK e librerie sono invitati a garantire la piena compatibilità delle loro soluzioni con le pagine di memoria da 16 KB. I test tempestivi aiuteranno gli sviluppatori di app di terze parti a implementare prima gli aggiornamenti necessari ai loro progetti. La registrazione alla Play SDK Console è fortemente consigliata per rimanere informati sui futuri cambiamenti della piattaforma.

Per gli sviluppatori di app senza codice nativo

Come accennato in precedenza, le app Android prive di codice nativo possono trarre immediato vantaggio. Non è necessaria alcuna ricostruzione, ma solo semplici test per garantire che tutto funzioni come previsto su dispositivi con dimensioni di pagina di 16 KB.

Per gli sviluppatori di app che utilizzano codice nativo

Le app che integrano codice nativo devono essere attentamente valutate e ricostruite per allinearsi alla nuova configurazione. Ecco una guida in tre fasi:

Aggiornare gli strumenti: Iniziare a usare Android Gradle Plugin (AGP) versione 8.5.1 o successiva. Queste versioni più recenti sono ottimizzate per la configurazione della dimensione della pagina di 16 KB durante la creazione di file APK e bundle di app.
Allineare il codice nativo: Assicurarsi che il codice nativo sia compilato utilizzando la versione NDK r28 o una versione successiva. Qualsiasi riferimento hardcoded a `PAGE_SIZE` deve essere rimosso per evitare problemi di compatibilità.
Aggiornare SDK e librerie: Esaminare tutti gli SDK e le librerie esterne utilizzate dall’applicazione. Verificare la presenza di aggiornamenti che supportino la formattazione a 16 KB e, se necessario, contattare i rispettivi sviluppatori.

I test restano fondamentali durante tutto il processo per garantire il funzionamento regolare dell’applicazione sui futuri dispositivi Android.

Test di compatibilità della pagina di memoria da 16 KB di Android

Google ha reso relativamente semplice la convalida del lavoro per la compatibilità con 16 KB. Gli sviluppatori dovrebbero utilizzare emulatori o dispositivi virtuali che funzionano con configurazioni di pagine di memoria da 16 KB, oltre ai normali test da 4 KB.

Per i test pratici, è possibile utilizzare dispositivi fisici come il Pixel 8/8 Pro (che riceve il supporto a partire da Android 15 QPR1) e i futuri modelli Pixel 9 (a partire da Android 15 QPR2 Beta 2). Nei prossimi mesi, altri dispositivi di altri OEM come Samsung offriranno opzioni simili.

Assicurandosi preventivamente che l’applicazione non contenga alcuna ipotesi sulla dimensione della pagina di memoria (ad esempio, facendo affidamento su una dimensione statica di 4 KB), i problemi di compatibilità con la nuova architettura saranno attenuati.

Prepararsi oggi per l’Android di domani

La decisione di adottare una dimensione della pagina di memoria di 16 KB pone le basi per ampi progressi nell’ecosistema Android. I vantaggi immediati includono prestazioni di runtime più veloci e una maggiore efficienza nella gestione delle risorse di memoria, che si tradurranno direttamente in esperienze utente più fluide e ricche.

A lungo termine, questo cambiamento rappresenta un passo fondamentale per sbloccare ulteriori innovazioni nello sviluppo di software mobile, continuando a sostenere la crescente domanda di applicazioni e giochi con prestazioni più elevate.

Google ha ribadito il suo impegno a garantire agli sviluppatori l’accesso alle risorse e alle indicazioni necessarie durante questa transizione. Essere preparati è fondamentale e, adottando queste pratiche per tempo, gli sviluppatori possono assicurarsi che le loro applicazioni rimangano competitive sui dispositivi Android di nuova generazione.

Il team Android incoraggia gli sviluppatori di tutto il mondo a non perdere tempo nell’iniziare il processo di test e aggiornamento. Poiché si prevede che la transizione inizierà seriamente nei prossimi anni, preparare subito la propria applicazione garantisce di non essere colti di sorpresa.

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Snap OS debutta con gli occhiali Spectacles 5 AR, adatti agli sviluppatori

admin — Wed, 25 Sep 2024 08:09:43 +0000

Gli occhiali AR Spectacles 5 di Snap sono stati lanciati insieme a Snap OS e Lens Studio per gli sviluppatori di software.

Snap, la società dietro Snapchat, ha annunciato oggi la quinta generazione dei suoi occhiali AR “Spectacles”. Questi nuovi occhiali AR autonomi e trasparenti sono progettati per consentire agli utenti di interagire con le “Lenti” e sperimentare il mondo in modi nuovi insieme agli amici.

L’ultima iterazione di Spectacles è alimentata da Snap OS, un sistema operativo creato per migliorare le interazioni naturali con il mondo. Gli occhiali sono ora disponibili attraverso lo Spectacles Developer Program di Snap.

“Gli Spectacles sono il risultato di un decennio di ricerca e sviluppo per introdurre un hardware che rompa i limiti degli schermi e faccia incontrare le persone nel mondo reale”, ha spiegato Snap.

I nuovi Spectacles vantano specifiche hardware impressionanti. Con un peso di soli 226 grammi – meno della metà del peso di una tipica cuffia VR – incorporano quattro fotocamere che alimentano lo Snap Spatial Engine e consentono il tracciamento continuo della mano.

Il cuore degli occhiali è il motore ottico proprietario di Snap, con microproiettori a cristalli liquidi su silicio (LCoS) e guide d’onda avanzate. Questi componenti lavorano in tandem per creare immagini vivide e nitide con un campo visivo diagonale di 46 gradi e una risoluzione di 37 pixel per grado.

Gli occhiali sono alimentati da una doppia architettura system-on-a-chip che utilizza due processori Snapdragon di Qualcomm. Questo design consente di vivere esperienze più coinvolgenti riducendo al tempo stesso il consumo energetico e garantendo fino a 45 minuti di autonomia continua.

Snap OS, il sistema operativo su misura che guida gli Spectacles, offre un’interfaccia che può essere navigata utilizzando i gesti delle mani e i comandi vocali. Il motore spaziale Snap comprende l’ambiente circostante, consentendo alle lenti di apparire realisticamente in tre dimensioni con una latenza da movimento a fotone di soli 13 millisecondi.

Per favorire l’adozione da parte degli sviluppatori, Snap sta introducendo gli Spectacles con “nessuna tassa per gli sviluppatori”. L’azienda ha anche lanciato nuovi strumenti per semplificare il processo di creazione e condivisione delle lenti.

Lens Studio 5.0, un ambiente di sviluppo ricostruito, consente agli sviluppatori di inviare rapidamente i progetti a Spectacles. Il nuovo Spectacles Interaction Kit semplifica la creazione di lenti intuitive senza la necessità di sviluppare sistemi di interazione personalizzati da zero.

Il Lens Studio aggiornato supporta TypeScript e JavaScript e include strumenti di controllo delle versioni migliorati per lo sviluppo in team. SnapML facilita l’uso di modelli di apprendimento automatico personalizzati direttamente nelle Lens per l’identificazione, il tracciamento e l’incremento degli oggetti.

Snap ha inoltre annunciato una partnership con OpenAI per portare su Spectacles modelli di intelligenza artificiale multimodale ospitati nel cloud, che forniranno agli sviluppatori strumenti per aggiungere la comprensione contestuale alle loro esperienze con Spectacles.

Lo Spectacles Developer Program è disponibile negli Stati Uniti al prezzo di 99 dollari al mese con un impegno di un anno. L’abbonamento fornisce l’accesso all’hardware di Spectacles e include il supporto di Snap per assistere gli sviluppatori nella realizzazione dei loro progetti.

Diversi partner di alto profilo stanno già sfruttando Lens Studio e Snap OS per creare nuove lenti per Spectacles. Tra questi, LEGO Group, che ha lanciato BRICKTACULAR, un gioco AR interattivo controllato dai gesti delle mani e dai comandi vocali. ILM Immersive, lo studio interattivo di Lucasfilm, sta sviluppando esperienze a tema Star Wars, mentre Niantic sta portando sulla piattaforma titoli popolari come Peridot e Scaniverse.

L’ultima offerta di Snap promette di essere un passo avanti nel tentativo di fondere senza soluzione di continuità le esperienze digitali con il mondo fisico. Tuttavia, il successo degli Spectacles e di Snap OS dipenderà in larga misura dalla creatività e dall’innovazione della comunità degli sviluppatori.

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