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.

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.

Google Ads AI Max è potente, ma richiede supervisione attiva: l’algoritmo può commettere errori, e il marketer deve saper rilevare e correggere i segnali sbagliati per massimizzare il ROI. In questa guida pratica vediamo step by step come attivare AI Max su una campagna esistente, come ottimizzare i parametri e come interpretare i dati per guidare l’algoritmo nella direzione giusta.

Il plugin GitHub Copilot per gli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e family) ha ricevuto una serie di aggiornamenti che vanno ben oltre il completamento automatico. Le nuove funzionalità entrano direttamente nel workflow di sviluppo quotidiano, dal momento in cui scrivi il codice fino al commit.

Google Ads AI Max è la funzionalità di Google Ads che ottimizza le campagne di ricerca andando oltre le keyword tradizionali: usa segnali contestuali, intento di ricerca e comportamento degli utenti per raggiungere audience più ampie con messaggi dinamici. In questo articolo esploriamo cos’è AI Max, come funziona il targeting intelligente e cosa cambia nel workflow del marketer — dalla configurazione alla revisione dei risultati.

Dal 1° giugno 2026, GitHub Copilot ha completato la transizione verso un nuovo modello di billing basato sugli GitHub AI Credits — una misura economica del consumo reale di token — in sostituzione del precedente sistema a Premium Request Units (PRU). Questo cambiamento ridefinisce come vengono conteggiati e fatturati gli utilizzi di Copilot per i piani Free, Pro e Business, con implicazioni concrete per sviluppatori e team. Per GitHub il cambiamento serve a rendere il servizio più sostenibile nell’era del coding agentic; per molti utenti, invece, il passaggio ha trasformato un abbonamento percepito come “quasi flat” in un servizio molto più simile a un’infrastruttura cloud a consumo.

L’Edge AI — ovvero l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale direttamente sul dispositivo, senza connessione a server cloud — sta diventando una realtà pratica per lo sviluppo mobile. Edge AI Gallery è la piattaforma di Google che cataloga e permette di testare modelli LLM leggeri per Android e iOS, progettati per l’inferenza on-device. In questo articolo esploriamo cosa offre e come cambia lo sviluppo di app AI-powered.

L’adozione massiva dei modelli di linguaggio (LLM) nel workflow dei developer sta producendo un effetto paradossale: invece di ridurre il carico di lavoro, in molti contesti lo sta aumentando. La velocità di generazione del codice cresce, ma cresce anche il tempo necessario per revisionarlo, testarlo e allinearlo ai requisiti. Questo articolo analizza il fenomeno e le sue implicazioni per il mercato del lavoro tech nel 2026.

I token sono l’unità fondamentale con cui i modelli di linguaggio (LLM) leggono, elaborano e generano testo. Comprendere cosa sono, come vengono creati attraverso il Byte Pair Encoding (BPE) e come influenzano la context window è essenziale per usare i modelli AI in modo efficiente — e per controllare i costi di inferenza, che oggi sono misurati direttamente in token.