> elenco delle note decisionali
Decisioni architetturali, note di implementazione MCP e qualche sfogo occasionale su cose che non dovrebbero essere così difficili.
Ultimo comunicato
Inizia da qui se vuoi l'aggiornamento tecnico più fresco prima di tuffarti nell'archivio.
Abbiamo spostato i nostri embedding del codice su voyage-4-large — attualmente in cima alla classifica pubblica RTEB per il retrieval di codice. La versione onesta: il compromesso che facciamo, cosa indicizziamo davvero, e perché paghiamo per embedding premium.
Archivio
Architettura, osservabilità, design della superficie MCP e i pattern sopravvissuti al contatto con la produzione.
Supportiamo la Code Intelligence per ~280 linguaggi. Nessun essere umano può controllarli a mano uno per uno. Così abbiamo costruito un loop di auto-miglioramento ricorsivo dei linguaggi — campionamento, LLM come giudice, correggi una cosa, rivalida — e lo facciamo girare con una flotta di agenti isolati finché l'estrazione non è davvero corretta, non solo verde.
Una query come 'dove è definito parseConfig' vuole una ricerca diversa da 'come funziona l'auth'. Maguyva classifica l'intento, pesa di conseguenza quattro modalità di retrieval, e fonde i risultati con una Reciprocal Rank Fusion pesata.
Abbiamo collegato Claude Code e Codex a un unico stack Grafana con OpenTelemetry e Alloy, poi abbiamo usato trace e log per trovare e correggere i problemi di comportamento degli agenti alla fonte.
I commit git diventano voci di changelog strutturate e record di decisioni architetturali, poi rientrano negli agenti AI come memoria istituzionale interrogabile.
Abbiamo esaminato 3.500 skill candidate e ne abbiamo adottate 466. Un loop sistematico di mining e ingestione per costruire su larga scala una libreria di skill per agenti AI coerente.
I sistemi ad agenti sono opachi per default. La progressive disclosure offre agli operatori viste CLI a livelli, dai controlli rapidi di stato fino agli interni completi degli agenti e alle tracce delle decisioni.
Gli agenti AI hanno allucinazioni con sicurezza. Le verità di base sono fatti versionati e delimitati che ancorano il comportamento degli agenti alla realtà. Ecco come le abbiamo costruite e come le facciamo rispettare.
Un orchestratore instrada il lavoro verso agenti AI specialisti, ciascuno con skill e memoria distinte. Come Orkestra coordina 46 agenti e 466 skill in produzione.
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