Blog di Andrea Baccega

Opus vs r/AskElectronics: 1-0 per gli umani

Mon, 04 May 2026 00:00:00 GMT

Qualche anno fa ho iniziato eNSPanel, un PCB custom open-source per sostituire quello del Sonoff NSPanel. Ogni revisione diventava un po' migliore. Intorno alla sesta o settima revisione volevo sistemare la gestione termica e finalmente considerare il design concluso.

Poi è nato mio figlio e ho smesso di dormire. La scheda è rimasta in un cassetto per mesi.

Il chip che non voleva comportarsi bene

Quando ci sono tornato sopra, lo stesso regolatore era ancora bollente. Lo step-down ST1S10PHR assorbiva una corrente assurda e si scaldava come una stufa appena alimentavo la scheda. Rail di uscita piatto. Nessuna oscillazione, nessun soft recovery, solo calore.

Una giornata a prendere ordini da Opus

Quindi ho fatto quello che si fa nel 2026. Ho dato a Claude Opus lo schematico, il layout, ogni misura e il datasheet, e ho iniziato a debuggarlo con lui. Claude come debugger, io come manodopera.

Siamo andati avanti tutto il giorno.

Taglia questa pista. Sostituisci quei condensatori. Cambia il chip, potrebbe essere contraffatto. Fai un ponte qui. Solleva questo pin. Misura di nuovo il pin 3 verso massa. Ora il pin 7. Ora il pin 1. Prova una tensione di ingresso diversa. Aggiungi un pulldown. Rimuovi il pulldown. Sostituisci di nuovo il chip.

Ho fatto tutto. Ho le bruciature di flussante a dimostrarlo. A sera avevo otto campioni ST1S10PHR morti, una scheda che sembrava un campo di battaglia e lo stesso identico sintomo che avevo alle 9 del mattino.

Dieci minuti su Reddit

Finite le opzioni, ho buttato tutto in un post su r/AskElectronics: schematico, layout, ogni misura. Ho aggiunto il disclaimer ormai tradizionale: "Ho persino chiesto all'AI, ma non mi ha detto niente di utile."

La moderazione di Reddit ha trattenuto il post per un po'. Dieci minuti dopo la pubblicazione, avevo la risposta.

Un utente chiamato Ard-War, flair "Electron Herder", ha guardato lo schematico e ha fatto esattamente una domanda:

"Why is there 4μ7 across VIN and SW? I'm surprised it wasn't outright going in flames with that."

Un condensatore da 4.7 uF che avevo collegato direttamente tra VIN e il nodo di switching. A ogni ciclo, il chip stava di fatto cortocircuitando il proprio pin di switching verso il rail di ingresso. Il suo follow-up sembrava una frase che scrivi solo dopo anni passati vicino a questi componenti:

"microfarads with microohm ESR is really in smokes and fires category."

Una domanda. Nessun nuovo componente. Nessuna misura esotica. Una review dello schematico fatta da qualcuno che ha disegnato centinaia di buck converter e che non avrebbe mai messo un condensatore lì in primo luogo.

Ho rimosso il condensatore incriminato, corretto il layout, montato un chip nuovo e il rail si è acceso pulito. Ho risposto "Thanks IT works" e ho pubblicato lo schematico ridisegnato. Ard-War ha revisionato anche quello. Pronto per la produzione.

La competenza è il guardrail

La morale non è "gli LLM fanno schifo". Li uso ogni giorno e sui problemi testuali sono straordinari. Il punto è più circoscritto e, per me, importante.

Sull'hardware, Opus era perfettamente disposto a darmi per un giorno intero un piano sicuro, plausibile e completamente inutile. Non perché stesse mentendo, ma perché il failure mode era un errore di layout su un regolatore switching: un dominio in cui i priori sono molto specifici, i failure mode sono visivi e la risposta giusta di solito arriva da qualcuno che ha guardato cento layout di buck converter.

Se sei esperto di quello che stai chiedendo al modello, un LLM è un amplificatore. Tu lo guidi, lui accelera, e la tua conoscenza esistente gli impedisce di portarti giù da un dirupo.

Se non lo sei, e il dominio non perdona, puoi passare una giornata intera a eseguire una sequenza di mosse costose e irreversibili che non portano da nessuna parte, senza nemmeno renderti conto di essere fuori mappa.

Io non sono un EE. Sono un software engineer che salda. Quel gap non compare in nessun benchmark che abbia visto.

Ho perso un giorno e otto chip. Reddit mi è costato un post e un "Thanks IT works".

Per il tipo di problemi che risolvo di solito, il modello vince a mani basse. Per questo, il modello non ci è nemmeno andato vicino.

1-0.

Il testo è il nuovo binario

Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 GMT

Ad aprile 2026, Andrej Karpathy ha pubblicato un GitHub gist. Non codice. Non una libreria. Un documento markdown che descrive un pattern: una cartella di pagine wiki mantenute da un LLM, che si arricchisce sessione dopo sessione e batte RAG. Già in apertura ti dice esattamente che tipo di artefatto è:

"This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you."

Andrej Karpathy, LLM Wiki

In poche settimane: tutorial, fork v2, articoli "beyond RAG", decine di implementazioni open source. La gente sta eseguendo questo software. L'artefatto è prosa. Niente npm install, niente versione, niente test suite. Leggi il gist, istruisci il tuo agente, l'agente ti costruisce un wiki.

Lo sto usando anche io. Anche tu, probabilmente, se hai mai modificato un CLAUDE.md.

Quello è un binario.

La riformulazione

Il codice è quello che scrivi. Un binario è quello che spedisci: la cosa che gli utenti effettivamente eseguono. Il software, fino a poco tempo fa, veniva distribuito come artefatto compilato con contratti precisi: signature di funzione, exit code, semver, build riproducibili. Una classe sempre più ampia di software ora viene distribuita come testo destinato a essere interpretato dall'LLM di qualcun altro a runtime. Niente tipi. Niente versione bloccata (quale modello? quale context window? quale umore?). Niente test nel senso classico. Solo parole e fiducia.

Il testo viene spedito. Il testo viene eseguito. Il testo è il binario.

Anche l'installazione è testo

Per decenni la sezione "installazione" di un README era una di due cose: un comando shell o un file di configurazione. npm install foo. curl … | bash. docker pull. Un'istruzione deterministica che l'umano (o la CI) esegue alla lettera.

Ora guarda l'installazione di awesome-agent-skills, una directory di skill per Claude, Codex e Copilot di aprile 2026:

"Claude Code: /skills add <github-url>. Claude.ai: paste the raw SKILL.md URL in a new conversation. […] That's it. No installation. No configuration. No coding required."

awesome-agent-skills

Rileggi. Il comando di installazione è una frase in inglese: "paste the raw SKILL.md URL in a new conversation". Non c'è uno script. Non c'è un pacchetto. C'è un file markdown a un URL, e un paragrafo che ti dice di passare l'URL al tuo agente, che poi legge il markdown e capisce il resto. L'istruzione di installazione è prosa; ciò a cui punta è prosa; ciò che la prosa configura è il comportamento dell'agente a runtime. È prosa fino in fondo.

Il gist di Karpathy ha la stessa forma: "copy paste this to your own LLM Agent" è il comando di installazione. Lo è ogni CLAUDE.md e ogni AGENTS.md, ormai uno standard della Linux Foundation adottato da oltre 60.000 progetti[^1]: configurazione di progetto distribuita come prosa, senza installer richiesto. GitHub ha addirittura rilasciato gh skill install[^2] ad aprile 2026, un comando CLI di prima classe per installare file markdown.

Non è una moda passeggera. È uno spostamento ingegneristico reale, con motivi precisi:

Modificabilità. Cambi un paragrafo, hai una v2.
Evoluzione del modello. La stessa prosa diventa più precisa man mano che l'agente migliora.
Personalizzazione a runtime. Non ti piace qualcosa del gist di Karpathy? Aggiungi una riga al tuo prompt. Esigenza specifica del tuo team? Diglielo all'agente. Ogni lettore della stessa prosa ottiene la propria build, modellata da quello che dice dopo. Nessun binario può farlo.

Il formato è markdown

Nota come tutto nella sezione precedente è markdown. Il gist di Karpathy, AGENTS.md, SKILL.md, il post che stai leggendo. Non è un caso: sta diventando il substrato.

A febbraio 2026, Cloudflare ha rilasciato Markdown for Agents:

"Markdown has quickly become the lingua franca for agents and AI systems as a whole."

Cloudflare, Introducing Markdown for Agents

Qualsiasi sito dietro Cloudflare ora può servire una versione markdown di sé stesso quando la richiesta include Accept: text/markdown. Claude Code e OpenCode inviano già quell'header. Misurazione di Cloudflare stessa: un post di blog costa 16.180 token in HTML, 3.150 in markdown. Una riduzione dell'80%. Il web sta iniziando a tradursi da solo.

Se il testo è il nuovo binario, markdown è il suo instruction set.

Quando l'app è il file

L'escalation continua. Se l'installazione è prosa e il formato è markdown, interi prodotti iniziano a collassare in un file markdown.

Nel 2015, "tieni traccia di quello che mangio oggi" richiedeva che qualcuno ti costruisse un'app: uno sviluppatore, una designer, un backend, un listing sull'App Store. Mesi di lavoro, migliaia di euro. Nel 2026 è una frase detta a un agente. Niente download, niente onboarding, niente app.

Karpathy descrive questa traiettoria come Software 3.0[^3]: codice (1.0) → pesi appresi (2.0) → prompt (3.0). Il lavoro one-shot non ha nemmeno bisogno di un artefatto: dici cosa vuoi e l'agente lo fa. Il lavoro ricorrente ottiene un file markdown così non devi rispiegarti ogni volta. Solo il resto vuole ancora codice. Si stanno già distribuendo "skill graphs": cartelle di markdown interconnessi che insegnano a un LLM come ragionare su un dominio, vendute non come SaaS ma come una cartella che possiedi. "Apps gave phones superpowers; skills give AI agents expertise."[^4]

Questo non sostituirà ogni app. Sostituirà la coda lunga il cui unico vero valore era codificare un workflow. La personalizzazione allunga la coda ancora di più: quando generare una versione su misura per un singolo utente costa poco, il mercato del SaaS one-size-fits-all si restringe[^5]. Quella coda è enorme.

Il paradosso individuato da Karpathy

Ecco l'ironia nascosta nel gist stesso di Karpathy. L'intera tesi dell'LLM Wiki è una critica al modo in cui i sistemi RAG di oggi gestiscono la conoscenza:

"the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. […] The knowledge is compiled once and then kept current, not re-derived on every query."

Andrej Karpathy, LLM Wiki

Ma "testo come binario" è strutturalmente identico a RAG. L'agente reinterpreta la stessa prosa ogni volta: ogni CLAUDE.md caricato in una nuova sessione, ogni SKILL.md fatto matchare con un prompt e letto nel contesto. La stessa critica che spinge Karpathy oltre RAG ci spingerà prima o poi oltre il testo-come-binario, per i carichi di lavoro in cui la ri-derivazione è troppo costosa: alta frequenza, basso margine, regolamentati, sottoposti ad audit.

È questa la vera forma dei prossimi anni. Siamo in una fase esuberante. Il testo-come-binario sta entrando in posti dai quali dovrà poi ritirarsi. Prova a fare debug di un agente che ha deciso di saltare un passaggio nel tuo workflow, o a fare audit di un rimborso emesso perché un CLAUDE.md diceva "sii utile". Allo stesso tempo il binario deterministico siede ancora in posti che dovrà cedere: ogni workflow simile all'80% a uno che già supporti, ma non esattamente.

La discussione è rumorosa perché l'equilibrio non è ancora arrivato. Entrambi gli approcci sono sopravvalutati e poco specificati al confine. È una condizione temporanea.

Dove cade la linea

Un'euristica:

Il testo vince quando la superficie è infinita e la correttezza è sfumata.
Il codice vince quando il contratto deve essere auditabile, il conto è reale, oppure la ri-derivazione è troppo costosa.

La maggior parte dei sistemi in produzione avrà bisogno di entrambi: testo ai bordi (interpretazione, dispatch), codice al centro (esecuzione, denaro, sicurezza). L'ingegneria interessante dei prossimi cinque anni non sta nello scegliere una parte. Sta nel trovare dove cade la linea per il tuo problema specifico.

Questo blog è un esempio concreto. Stai leggendo prosa: un file markdown in una cartella src/content/blog/, compilato in HTML da Astro al momento della build. Testo al bordo (la scrittura), codice deterministico al centro (la pipeline di build). Nessun LLM mediatore a runtime. La linea cade lì. Per il mio CLAUDE.md, cade in un altro posto. Per il gist di Karpathy, in un altro ancora.

Karpathy stesso lo ammette nella chiusura del gist:

"The document's only job is to communicate the pattern. Your LLM can figure out the rest."

Andrej Karpathy, LLM Wiki

Quella frase fa due cose insieme. È la confessione che l'artefatto ha dei limiti. Ed è una scommessa: che, per questo carico di lavoro, i limiti valgano la leva. Possono essere vere entrambe. È lì che la linea si stabilizzerà alla fine, non sul testo o sul codice, ma su quale dei due porta una leva che vale i suoi limiti, per il problema che hai davanti.

[^1]: AGENTS.md, originariamente reso popolare dal Codex CLI di OpenAI, è stato donato all'Agentic AI Foundation della Linux Foundation a dicembre 2025 come uno dei tre progetti fondativi (insieme al Model Context Protocol di Anthropic e a goose di Block). Adottato da oltre 60.000 progetti open source e framework per agenti.

[^2]: Changelog di gh skill install su GitHub, 16 aprile 2026.

[^3]: Andrej Karpathy, "Software 3.0", keynote alla YC AI Startup School, 2025. Trascrizione e discussione su Latent Space.

[^4]: Da "AI Skills Are the New Apps", OpenClaw, 2026.

[^5]: Gli ETF software sono scesi di circa il 30% all'inizio del 2026, con Salesforce, Adobe e ServiceNow in calo del 25-30% ciascuno. Gli analisti la chiamano "AI eating software". Vedi la copertura di Fortune del "SaaSpocalypse" e "Notes on AI Apps in 2026" di a16z.

Perché sono passato a una tastiera split (e perché dovresti farlo anche tu)

Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 GMT

Digito su tastiere tradizionali da oltre 25 anni. Migliaia di ore, milioni di battute, tutto su un layout progettato per rallentarti. Nel 2024 ho fatto il grande passo e ho costruito una tastiera split Temper. Ecco perché... e perché potresti volermi seguire.

Breve storia della QWERTY: lo standard accidentale

Partiamo da una domanda che la maggior parte di noi non si pone mai: perché i tasti sulla tua tastiera sono disposti così?

Il layout QWERTY fu brevettato nel 1878 da Christopher Latham Sholes[^2], l'inventore della prima macchina da scrivere di successo commerciale. La storia popolare vuole che il layout fosse progettato per evitare che le barre dei caratteri si incastrassero, posizionando le coppie di lettere più usate lontane tra loro. Che questa sia tutta la verità o una semplificazione, una cosa è certa: la QWERTY fu progettata per un vincolo meccanico che non esiste più da oltre un secolo.

Quando i computer hanno sostituito le macchine da scrivere, nessuno ha messo in discussione il layout della tastiera. Era già lo standard. Miliardi di persone hanno imparato a digitare sulla QWERTY, e l'effetto rete[^1] ha reso praticamente impossibile soppiantarla. Ci portiamo dietro il bagaglio dell'ingegneria degli anni 1870 da allora.

Layout alternativi come Dvorak (1936) e Colemak (2006) hanno cercato di ottimizzare il movimento delle dita e il comfort, ma l'adozione resta minima. Il vero problema, però, non è solo il layout... è la forma della tastiera stessa (e non solo)...

Il problema delle tastiere tradizionali

Guarda le tue mani adesso. Lasciale riposare naturalmente davanti a te.

Noti qualcosa? Le tue mani non sono parallele. Sono leggermente angolate verso l'esterno. Le tue dita non raggiungono tutte la stessa distanza. I pollici sono le dita più forti che hai, eppure su una tastiera tradizionale condividono un'unica barra spaziatrice sovradimensionata.

Una tastiera standard ti costringe in una posizione innaturale:

Deviazione ulnare: I polsi si piegano verso l'esterno per allineare le dita con le file parallele di tasti. Fallo per 8 ore al giorno e sei sulla corsia preferenziale per l'RSI[^3].
Pronazione: Gli avambracci ruotano verso l'interno in modo che i palmi guardino verso il basso, comprimendo i nervi e i tendini dei polsi.
Spreco dei pollici: Le tue due dita più abili sono relegate a premere un solo tasto ciascuna (barra spaziatrice e forse Alt).
Sovraccarico del mignolo: Modificatori come Shift, Ctrl e Invio sono tutti assegnati al dito più debole.

Non ho pensato molto a tutto questo finché la vita non mi ha costretto... letteralmente. Quando è nato il mio bambino, non dormiva se non era appoggiato sul mio petto o su quello della mamma. Qualsiasi genitore che ci è passato lo sa: sei inchiodato al divano o alla poltrona per ore, un braccio che culla un neonato addormentato, cercando disperatamente di non muoverti.

Dovevo continuare a lavorare sui miei progetti e una tastiera tradizionale era fuori discussione (vedi sopra). Ma con una tastiera split, potevo posizionare ciascuna metà ai miei lati, digitare con le mani in qualsiasi posizione il bambino permettesse, e comunque riuscire a lavorare durante quei lunghi pisolini. È questo che mi ha spinto a fare il cambio!

Perché proprio adesso?

Non c'è mai stato un momento migliore per investire nel proprio setup di digitazione. Con l'ascesa di strumenti AI come Claude, ChatGPT e Copilot, i prompt sono il nuovo codice. La qualità di ciò che scrivi determina direttamente la qualità di ciò che ottieni in risposta. Digitare bene, velocemente, con precisione e comodità, conta più che mai.

"Ma l'input vocale?" potresti chiederti. Strumenti come WisprFlow e altre soluzioni speech-to-text sono impressionanti, ma non funzionano ovunque. In un ufficio open space, in treno, durante le ore di silenzio del tuo bambino, in biblioteca, o quando stai discutendo di qualcosa di sensibile o proprietario, non puoi semplicemente parlare ad alta voce. La tastiera resta il dispositivo di input più affidabile, privato e universale.

E se dovrai fare affidamento su una tastiera per il prossimo futuro, ha senso usarne una che sia effettivamente progettata per le mani umane. A ~100 WPM, sei già più veloce del 97% di tutti i dattilografi — e una tastiera split può portarti lì (anche le tastiere non-split :))

Perché split?

Una tastiera split affronta questi problemi by design:

Immagine: Boardsource

Posizione naturale delle mani

Ciascuna metà della tastiera può essere posizionata e angolata indipendentemente, così i polsi restano dritti. Niente più deviazione ulnare. Puoi persino inclinare le metà verso l'alto (tenting) per ridurre la pronazione.

Cluster per i pollici

Invece di sprecare i pollici su una barra spaziatrice, le tastiere split offrono loro un cluster di tasti con azioni diverse. Le dita più forti che finalmente fanno il loro lavoro.

Sfalsamento colonnare

Le tastiere tradizionali hanno righe sfalsate orizzontalmente, un residuo della meccanica delle macchine da scrivere. Le tastiere split utilizzano tipicamente uno sfalsamento colonnare, dove i tasti sono allineati verticalmente e sfalsati per corrispondere alla lunghezza naturale di ciascun dito. La colonna dell'indice è leggermente più bassa, quella del mignolo più alta. Sembra strano per circa un giorno, poi sembra giusto.

Immagine: Keyboards Expert

Meno tasti, più livelli

La Temper ha significativamente meno tasti di una tastiera tradizionale. All'inizio sembra uno svantaggio, ma significa che le dita non lasciano mai la home row[^4]. Tutto è accessibile attraverso qualcosa chiamato livelli (layers)... Pensalo come tenere premuto Shift per ottenere le maiuscole, ma espanso per darti numeri, simboli, navigazione e tasti funzione, tutto a portata di dito.

Programmabilità

Ogni tasto fa esattamente quello che vuoi. Con firmware come ZMK, puoi definire comportamenti tap-hold (premi un tasto per una cosa, tienilo premuto per un'altra), combo, macro e livelli multipli. La tastiera si adatta a te, non il contrario.

Per la mia Temper, ho scelto Miryoku... un layout per tastiera ergonomico, minimale, ortogonale e universale, progettato per tastiere 3x5 colonne con 3 tasti pollice per mano (36 tasti totali). Miryoku ti offre un set ben pensato di livelli pronti all'uso: navigazione, emulazione mouse, numeri, simboli, tasti funzione e controlli multimediali. Non devi progettare il tuo layout da zero. È un ottimo punto di partenza, e puoi sempre personalizzarlo in seguito.

Ovviamente, essendo uno sviluppatore ho avuto bisogno di qualche modifica qua e là, quindi ho personalizzato il layout per le mie esigenze nel tempo. Se sei curioso puoi trovare il mio firmware qui.

La mia esperienza con Temper e Miryoku

La Temper è una tastiera split minimale e a profilo basso. Non è per tutti... bisogna saldare. Ma questo fa parte del fascino. Capisci ogni componente dello strumento che usi ogni giorno e ti dà la conoscenza per eventualmente ripararlo da solo.

Ecco come sono andate le mie prime settimane:

Giorno 1-3: Caos totale. La mia velocità di digitazione è crollata da ~100 WPM a circa 15 WPM. Continuavo a cercare tasti che non c'erano. Ogni scorciatoia memorizzata era rotta. Ho messo in discussione ogni decisione della mia vita che mi aveva portato a quel punto.

Giorno 4-7: Qualcosa ha iniziato a funzionare. Letteralmente i tasti, ma anche le connessioni neurali. Ho smesso di guardare la tastiera. Il layout colonnare ha iniziato ad avere senso. I pollici stavano imparando le loro nuove responsabilità.

Settimana 3: Ero tornato a ~80 WPM.

Fare il grande passo

Se stai considerando il cambio, ecco i miei consigli pratici:

1. Impegnati al 100%

L'errore più grande è tenere la vecchia tastiera a portata di mano "per sicurezza." Tornerai sempre a usarla quando le scadenze incombono, e non costruirai mai la memoria muscolare.

2. Inizia con un tutor di digitazione

Usa keybr.com per 15-20 minuti ogni mattina. Concentrati sulla precisione, non sulla velocità. La velocità arriva naturalmente una volta che i pattern sono consolidati. Io sono diventato così ossessionato dalla velocità che keybr è diventato un gioco per me.

4. Vai all in

Se vuoi anche cambiare layout (ad esempio passare da QWERTY a DVORAK), fallo contemporaneamente. Sarai estremamente frustrato all'inizio ma non dovrai reimparare dopo.

5. Sii paziente con te stesso

La tua produttività calerà temporaneamente. Pianificalo. Non iniziare durante uno sprint critico di un progetto. Ma sappi che il calo è temporaneo, e quello che c'è dall'altra parte ne vale la pena.

6. Unisciti alla community

Le community delle tastiere meccaniche e tastiere ergonomiche sono incredibilmente accoglienti. Subreddit come r/ErgoMechKeyboards, server Discord e forum sono pieni di persone che hanno attraversato esattamente quello che stai vivendo.

Vantaggi inaspettati

Oltre all'ergonomia e all'esperienza di digitazione, ci sono alcuni vantaggi sorprendentemente pratici di una tastiera split di cui nessuno parla:

Il caffè va nel mezzo. Con le due metà della tastiera distanziate, c'è uno spazio naturale proprio al centro della scrivania per il caffè o il tè. Può sembrare banale, ma pensa a quante volte hai rovesciato una tazza raggiungendo qualcosa oltre una tastiera tradizionale. Con un layout split, la tua bevanda sta al sicuro tra le due metà, ben lontana dalla traiettoria del braccio. Non ho più rovesciato un drink sulla scrivania da quando ho fatto il cambio (beh, non dovrei, ma ho certe abilità che riesco a combinare guai comunque).
Compatibile con i bambini. Come ho detto, una tastiera split ti permette di digitare in posizioni che sarebbero impossibili con una tastiera standard. Ogni metà può andare ovunque si trovino le tue mani — sui braccioli, ai lati di un bambino che dorme, sul divano.
Spazio sulla scrivania. Un mouse, un blocco note, un tablet. C'è improvvisamente spazio per cose al centro del tuo spazio di lavoro che una tastiera a larghezza piena occupava.
Ergonomia portatile. Puoi portare le due metà della tastiera split in posti diversi e configurarle ergonomicamente ovunque tu vada. Essendo piccole, si trasportano facilmente senza occupare troppo spazio nella borsa.

E qualche contro

Beh, niente è perfetto. A parte la curva di apprendimento, semplicemente non puoi più tornare indietro dopo aver usato una tastiera split. Questo significa che quando ti chiedono aiuto un collega o un amico sul loro computer, sarai svantaggiato e sentirai stress :).

Ma abbi pazienza... dopo un po' ti ci abituerai e sarai in grado di passare dall'una all'altra con un po' di pratica.

Ne vale la pena?

Sarò onesto: il cambio è doloroso. Non si può addolcire la prima settimana. Ma se passi molte ore a digitare ogni giorno, investire nel modo in cui interagisci con il tuo computer è uno dei miglioramenti a più alto impatto che puoi fare.

Ora sono più veloce di quando usavo una tastiera standard. La mia digitazione è più intenzionale. E c'è qualcosa di profondamente soddisfacente nell'usare uno strumento progettato attorno all'anatomia umana piuttosto che attorno a vincoli meccanici di 150 anni fa.

La tastiera QWERTY ci ha servito bene. Ma siamo nel 2026, e possiamo fare di meglio.

[^2]: Brevetto U.S. N. 207,559 — "Improvement in Type-Writing Machines," concesso a Christopher Latham Sholes il 27 agosto 1878. Questo brevetto contiene la prima apparizione documentata del layout QWERTY. Puoi visionarlo su Google Patents.

[^3]: La Lesione da Sforzo Ripetitivo (RSI, Repetitive Strain Injury) è un termine generico per dolore e danni causati da movimenti ripetitivi e posture scorrette prolungate. La ricerca mostra che l'uso della tastiera con movimenti rapidi e ripetitivi e carico statico — come mantenere polsi e spalle nella stessa posizione per lunghi periodi — è un fattore contribuente significativo. Una revisione sistematica sulla prevenzione dell'RSI agli arti superiori ha trovato che le attrezzature ergonomiche, in particolare le tastiere adattate, erano tra le strategie di intervento più studiate. Vedi anche lo studio sulla patomeccanica dell'RSI da tastiera di Pascarelli & Quilter per un'analisi dettagliata dei meccanismi coinvolti.

[^4]: La home row è la fila centrale di tasti delle lettere sulla tastiera — la fila dove le dita riposano naturalmente. Su una tastiera QWERTY, sono A-S-D-F per la mano sinistra e J-K-L-; per la mano destra. I dattilografi sono addestrati a riportare sempre le dita su questa fila tra una battuta e l'altra. Su una tastiera split ben progettata, quasi ogni tasto necessario è raggiungibile senza spostare le dita da questa posizione.

[^1]: L'effetto rete è un fenomeno per cui un prodotto o una tecnologia diventa più prezioso man mano che più persone lo usano. Nel caso della QWERTY, più persone imparavano a digitare su di essa, più macchine da scrivere e poi computer venivano prodotti con quel layout, il che a sua volta significava che più persone imparavano la QWERTY — creando un ciclo auto-rinforzante che ha reso il passaggio a un layout migliore economicamente e socialmente impraticabile.

L'AI ha (quasi) risolto i problemi di sonno del mio bambino

Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 GMT

Erano le 3 del mattino. Di nuovo. Il mio bambino urlava, io ero a pezzi, e da qualche parte tra la quarta ninna nanna e la quinta corsa nella sua stanza, ho pensato: "Ci deve essere un modo migliore."

Spoiler: c'era. Dopo aver provato vari metodi tradizionali senza molto successo, ho deciso di rivolgermi all'AI per aiuto.

TL;DR: Ho combinato Frigate (videosorveglianza con AI), un modello CNN personalizzato e Babybuddy per tracciare automaticamente i pattern di sonno del mio bambino. Il modello rileva non solo se è a letto, ma anche se è sdraiato o seduto—il tutto in ~15ms con oltre il 99% di accuratezza.

Il problema

Nostro figlio aveva difficoltà a dormire tutta la notte. Si svegliava più volte, piangeva e faticava a riaddormentarsi. Questo stava mettendo a dura prova tutta la famiglia, poiché eravamo tutti esausti per le continue interruzioni.

Il 20-30% dei bambini piccoli soffre di disturbi del sonno.[^1] Nei paesi occidentali come Stati Uniti, Canada e Australia, circa il 25% dei genitori riferisce che i propri neonati o bambini hanno problemi di sonno[^2].

Un sondaggio su oltre 1.300 genitori ha rilevato che i genitori perdono circa più di 1.000 ore di sonno solo nel primo anno[^3]. Sono più di un mese di notti insonni!

[^1]: Montgomery P, Dunne D. (2007). "Sleep disorders in children". BMJ Clinical Evidence. 2007:2304. PMC2943792 [^2]: Mindell JA, Sadeh A, Wiegand B, How TH, Goh DYT. (2010). "Cross-cultural differences in infant and toddler sleep". Sleep Medicine. 11(3):274-80. DOI:10.1016/j.sleep.2009.04.012 [^3]: Snuz Sleep Survey (2022). Survey of 1,300+ UK parents found 70% lose an average of 3 hours' sleep per night in their baby's first year (~1,095 hours annually). Source

La soluzione canonica

Abbiamo letto libri, consultato pediatri e provato vari metodi di sleep training. Mentre alcuni di questi approcci hanno fornito un sollievo temporaneo, i problemi di fondo persistevano.

Come ultima risorsa abbiamo deciso di provare quella che alla fine si è rilevata essere una grande "truffa"... I consulenti del sonno. Abbiamo assunto non 1 ma 2 consulenti del sonno che ci hanno fornito un piano strutturato per aiutare il nostro bambino a sviluppare migliori abitudini di sonno. Il consulente pubblicizzava i suoi metodi come "personalizzati per le esigenze del tuo bambino" e "basati sulle ultime ricerche nello sviluppo infantile", mentre in realtà abbiamo speso circa 1000€ per ricevere consigli generici molto noti che avremmo potuto trovare online (o già letto nei libri).

Quindi eravamo tornati al punto di partenza, frustrati e disperati per una soluzione.

Se non puoi misurarlo, non puoi migliorarlo

Prima che nostro figlio nascesse, avevo già installato Babybuddy, un'applicazione web open source per il tracciamento dei neonati, per monitorare poppate, cambi di pannolino, sonno e altre attività.

L'immagine sopra mostra i pattern di sonno del nostro bambino nell'arco di alcune settimane. Potevamo vedere i frequenti risvegli e la durata totale del sonno.

Strumenti come questo ci hanno permesso di raccogliere dati sui pattern di sonno del nostro bambino, che potevamo poi analizzare per identificare potenziali problemi.

Sfortunatamente, quando sei un genitore privato del sonno, non hai il tempo né l'energia per analizzare i dati né per aggiornarli regolarmente.

Entra in scena l'AI

Durante una notte particolarmente difficile, mi sono imbattuto in un articolo che discuteva l'uso dell'AI nella sanità e nella genitorialità. Questo ha fatto scattare un'idea: e se potessimo sfruttare l'AI per tracciare automaticamente i pattern di sonno del nostro bambino e poi eventualmente fornire raccomandazioni personalizzate?

Dopotutto, l'AI è stata utilizzata con successo in vari ambiti per analizzare dati complessi e fornire insight.

Chiunque abbia familiarità con la community del self-hosting sa che Frigate è la soluzione open source di riferimento per la videosorveglianza locale con AI. Utilizza modelli TensorFlow Lite per eseguire il rilevamento di oggetti in tempo reale su flussi video da telecamere IP.

Avevo già una telecamera IP installata nella stanza del bambino per il monitoraggio, già collegata a Frigate. Così ho deciso di esplorare se potevo usare le capacità AI di Frigate per monitorare i pattern di sonno del mio bambino.

Cosa offre Frigate?

Beh, Frigate non è pensato per il tracciamento del sonno, quindi ho dovuto essere creativo. Frigate ha delle API che permettono di accedere agli oggetti rilevati e agli eventi. Ho configurato Frigate per monitorare il flusso video dalla stanza del bambino e l'ho configurato correttamente per registrare fino a 24 ore di filmati.

Questo mi ha dato accesso ai dati di training grezzi (i frame della telecamera) che avrei potuto usare in seguito. Frigate fornisce anche informazioni sul movimento nella stanza, che potevo usare per dedurre i pattern di sonno come sonno profondo e leggero.

Cosa voglio io (e la mamma)

Che nostro figlio dorma tutta la notte!!

Vorrei avere:

Pattern di sonno popolati automaticamente in babybuddy
Più insight sulla qualità del sonno (es: numero di risvegli, tempo totale di sonno, efficienza del sonno, ecc.)
Raccomandazioni per migliorare il sonno basate sui dati raccolti

Il piano

Quindi l'idea era:

Usare i sistemi homelab attuali come Frigate, BabyBuddy, Home Assistant
Costruire più modelli AI per analizzare il flusso video dalla stanza del bambino
Inserire automaticamente i dati in babybuddy
Fornire insight giornalieri azionabili basati sui dati raccolti
Mantenere tutto solo in locale per preservare la privacy

Implementazione

Ho fatto scrivere a Claude uno script per scaricare le immagini delle ultime 24 ore a intervalli di 5 secondi per avere dei dati di training per il modello CNN che mi avrebbe aiutato a costruire. Per raffinare i dati ho sempre usato Claude per eseguire compiti noiosi come scaricare i filmati, estrarre i frame, etichettarli, ecc.

YoLOv8 + Transfer Learning

Abbiamo usato YOLOv8 come architettura base per il modello CNN. È un modello di rilevamento oggetti all'avanguardia che è sia veloce che accurato, rendendolo adatto per applicazioni in tempo reale con basso tempo di inferenza come questa.

Abbiamo usato una tecnica chiamata transfer learning[^transfer-learning], dove abbiamo preso un modello YOLOv8 pre-addestrato e lo abbiamo affinato sul nostro dataset specifico di immagini del sonno del bambino. Questo approccio riduce significativamente la quantità di dati e il tempo di training richiesto per ottenere buone prestazioni.

Erano necessari due classificatori principali:

Classificatore di presenza:

empty - nessun bambino a letto
baby_alone - bambino solo a letto
baby_with_adult - bambino con adulto a letto (probabilmente la mamma che cerca di calmarlo per farlo riaddormentare)

Classificatore di postura (solo quando baby_alone):

lying_down
sitting_up

Ho poi proceduto a etichettare alcuni dei frame mantenendo le classi il più bilanciate possibile.[^classimbalance]

[^classimbalance]: Buda M, Maki A, Mazurowski MA. (2018). "A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks". Neural Networks. 106:249-259. DOI:10.1016/j.neunet.2018.07.011 [^transfer-learning]: Ribani R, Marengoni M. (2019). "A Survey of Transfer Learning for Convolutional Neural Networks". 32nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images Tutorials. pp. 47-57. DOI:10.1109/SIBGRAPI-T.2019.00010

Una sfida è stata l'angolazione della telecamera: è montata quasi verticalmente sopra il letto. Mentre questo rendeva banale il rilevamento della presenza, distinguere tra sitting_up e lying_down si è rivelato sorprendentemente complicato—dall'alto, un bambino seduto non sembra così diverso da uno sdraiato. Questo ha richiesto di raccogliere molti più campioni di training per il classificatore di postura di quanto mi aspettassi inizialmente.

Dopo solo un paio di iterazioni di training, il modello raggiungeva già un'accuratezza >99% sul set di validazione.

Collegare i punti

Con il classificatore che funzionava in modo affidabile, ho fatto costruire a Claude una semplice interfaccia web così potevo monitorare le previsioni dal mio telefono durante i momenti critici, come l'ora della nanna. Questo mi permetteva di validare l'accuratezza del modello in tempo reale.

Il passo successivo era collegare tutto alle API di BabyBuddy, registrando automaticamente i dati del sonno senza alcun input manuale.

Forniti gli endpoint API necessari e i dettagli di autenticazione, Claude ha generato il codice per inviare i dati del sonno a BabyBuddy basandosi sulle previsioni del modello.

Combattere il feature creep

Una volta che il sistema base funzionava, il mio cervello ha iniziato a fare quello che fanno i cervelli degli ingegneri:

"Dovrei usare il profilo audio della telecamera per rilevare il pianto..."

"Aspetta, perché non uso i dati di movimento di Frigate per rilevare l'irrequietezza?"

"Oh wow, potrei anche aggiungere un sensore in Home Assistant per tracciare la temperatura della stanza e correlarla con la qualità del sonno!"

Ho dovuto fermarmi. Il semplice classificatore stava già risolvendo il problema. Ogni funzionalità aggiuntiva significava più complessità, più cose che potevano rompersi e più tempo speso a smanettare invece di dormire.

A volte abbastanza buono è davvero abbastanza buono.

Risultati

Niente più registrazione manuale

Il sistema ora funziona 24/7, registrando silenziosamente ogni evento di sonno su BabyBuddy con precisione al minuto. Non controllo nemmeno più la dashboard ogni mattina. Quando ne abbiamo bisogno, chiediamo semplicemente a Claude di riassumere la notte usando le API di BabyBuddy, e otteniamo un quadro chiaro di come sono andate le cose.

Prima di questo, io e mia moglie spesso non eravamo d'accordo su quante volte il nostro bambino si fosse svegliato: erano tre volte o quattro? Quel pianto delle 2 di notte è durato cinque minuti o venti? Questi ricordi sfocati portavano a dati inaffidabili, il che rendeva impossibile individuare pattern o prendere decisioni informate su pisolini e ora della nanna.

Insight nascosti

Il sistema ha anche risposto a domande che prima non potevamo nemmeno porci:

Era sveglio ma in silenzio, sperando di passare inosservato?
Quanto tempo è stato seduto prima di iniziare a piangere?

Sono cose che i genitori semplicemente non possono sapere senza un monitoraggio continuo. A quanto pare, a volte stava sveglio per 10-15 minuti prima di emettere un suono—un'informazione che ha cambiato completamente il modo in cui pensavamo ai suoi pattern di sonno.

La verità scomoda

I dati hanno rivelato qualcosa di importante: noi eravamo parte del problema.

Le visualizzazioni ci hanno mostrato pattern che non avevamo notato... come le nostre decisioni a volte peggioravano le cose, non le miglioravano. Il nostro bambino ancora non dorme tutta la notte ogni volta (sigh), ma il miglioramento nelle ultime settimane è stato innegabile. Stiamo facendo aggiustamenti basati sui dati invece di tirare a indovinare, e sta funzionando.

Ovviamente l'AI da sola non ha risolto i problemi di sonno del nostro bambino—l'abbiamo fatto noi. Ma avere dati accurati ha reso molto più facile identificare cosa funzionava e cosa no.

Conclusione

Questo progetto è iniziato come un esperimento da privato del sonno e si è trasformato in qualcosa di genuinamente utile. Combinando strumenti pronti all'uso come Frigate e BabyBuddy con un modello addestrato su misura e Claude come mio assistente di coding, ho costruito un sistema di tracciamento del sonno completamente automatizzato in pochi giorni prompt.

Lo consiglierei? Se ti trovi a tuo agio con il self-hosting e hai già una telecamera configurata, assolutamente. L'investimento di tempo si è ripagato entro la prima settimana senza dover registrare nulla manualmente.

A quanto pare, il miglior strumento per genitori è uno che funziona mentre sei troppo stanco per pensare.

eNSPanel: Un Pannello Touch Smart Home Migliore

Sun, 04 Jan 2026 00:00:00 GMT

Il Sonoff NSPanel è un pannello touch per smart home dal prezzo accessibile che include un display capacitivo, due pulsanti fisici, un buzzer, due relè e connettività WiFi/Bluetooth. È un dispositivo interessante per il suo prezzo, ma il firmware e l'hardware di serie hanno limitazioni significative. Per questo ho creato eNSPanel — un PCB sostitutivo custom che risolve questi problemi aggiungendo nuove potenti funzionalità.

Ed ecco il PCB custom eNSPanel che sostituisce l'hardware originale:

Perché Sostituire il PCB Originale?

L'hardware originale del NSPanel presenta diverse sfide:

Memoria limitata — Il modulo ESP32 di serie non ha memoria sufficiente per funzionalità avanzate di ESPHome, rendendo problematici gli upload TFT
Nessun rilevamento presenza — Non è possibile attivare automazioni basate sull'occupazione della stanza
Nessuna capacità vocale — Nessun microfono per l'integrazione con assistenti vocali
Nessuna estensibilità — Il design chiuso impedisce l'aggiunta di sensori o moduli custom

Cosa Offre eNSPanel

Il PCB custom mantiene la piena compatibilità con la custodia originale del NSPanel introducendo upgrade sostanziali:

Modulo ESP32-S3 Potenziato

Il cuore dell'upgrade è il modulo ESP32-S3-WROOM-1-N16R8. Questo fornisce:

16MB flash e 8MB PSRAM
Memoria sufficiente per il riconoscimento wake word on-device
Maggiore potenza di elaborazione per automazioni complesse
Piena compatibilità con ESPHome senza vincoli di memoria

Sensore di Presenza LD2410

La scheda integra un sensore radar mmWave LD2410 per il vero rilevamento di presenza. A differenza dei sensori PIR che rilevano solo il movimento, il radar mmWave può rilevare occupanti stazionari — perfetto per attivare automazioni quando qualcuno è seduto immobile in una stanza.

Microfono Integrato

Con la PSRAM dell'ESP32-S3, l'eNSPanel supporta il riconoscimento wake word on-device. Dì "Hey Jarvis" (o configura la tua wake word preferita) e attiva l'assistente vocale senza dipendenze dal cloud. Questo permette un controllo vocale distribuito in tutta la casa.

Sistema Modulare a Schede Figlia

Forse la decisione progettuale più interessante è l'architettura madre-figlia. Il PCB principale espone 6 pin GPIO più alimentazione 5V e 3.3V attraverso un connettore a 10 pin. Questo permette di creare schede di espansione custom:

Aggiungere un coordinatore ZigBee
Includere uno speaker per feedback audio
Integrare sensori aggiuntivi
Collegare qualsiasi periferica richiesta dal tuo progetto

I vincoli della scheda figlia sono ben definiti: max 34.6×51.4mm, spessore max 1.6mm, con clearance specifiche documentate per la compatibilità con la custodia.

Filosofia di Design

Tutte le funzionalità avanzate sono opzionali. Non ti serve il rilevamento presenza? Salta l'LD2410. Non vuoi il controllo vocale? Ometti il microfono. Il PCB base mantiene tutte le funzionalità originali del NSPanel — display, buzzer, termistore, pulsanti e relè — così puoi iniziare semplice ed espandere dopo.

Le dimensioni del PCB (sotto 100×100mm) sono state scelte intenzionalmente per qualificarsi per gli sconti di produzione presso la maggior parte dei produttori di PCB, mantenendo i costi ragionevoli.

Come Iniziare

La repository del progetto include:

File Gerber — Pronti da caricare su JLCPCB, PCBWay o il tuo produttore preferito
Modelli 3D — Per visualizzare la costruzione e verificare la compatibilità con la custodia
Configurazioni ESPHome — File YAML modulari per ogni componente (display, buzzer, sensore presenza, microfono, ecc.)
File display Nextion — HMI custom per l'interfaccia touch
Documentazione completa — Dall'ordine dei PCB alla saldatura e flash del firmware

Dettagli Tecnici

La configurazione ESPHome è divisa in moduli logici:

# Configurazione core
packages:
  core: !include esphome/core.yaml
  buzzer: !include esphome/buzzer.yaml
  nextion: !include esphome/nextion.yaml
  ld2410: !include esphome/ld2410.yaml      # Opzionale
  microphone: !include esphome/microphone.yaml  # Opzionale

Per la funzionalità di assistente vocale, la configurazione sfrutta il componente micro_wake_word di ESPHome:

micro_wake_word:
  model: hey_jarvis
  on_wake_word_detected:
    - voice_assistant.start:

Quando la wake word viene rilevata, il sistema riproduce un tono di conferma e avvia la pipeline dell'assistente vocale — tutto elaborato localmente sull'ESP32-S3.

Per Chi È Questo Progetto?

L'eNSPanel è ideale se:

Usi Home Assistant con ESPHome
Vuoi il rilevamento presenza a livello di stanza
Desideri il controllo vocale locale senza dipendenze dal cloud
Hai bisogno di una piattaforma che puoi estendere e personalizzare
Ti piacciono i progetti hardware e non hai paura della saldatura SMD

Se sei a tuo agio nell'ordinare PCB custom e fare saldature a montaggio superficiale (o usare un forno reflow), questo progetto trasforma un dispositivo commerciale economico in un potente punto di controllo smart home.

Conclusione

Il Sonoff NSPanel offre eccellente hardware a basso prezzo, ma il suo software e le opzioni di espansione sono limitate. Il progetto eNSPanel libera quell'hardware, aggiungendo rilevamento presenza, capacità vocali ed estensibilità infinita attraverso il sistema di schede figlia — il tutto mantenendo la compatibilità con la custodia originale.

Dai un'occhiata alla repository GitHub e alla documentazione per iniziare con la tua build.