Perche ci lavoriamo

L AI non cambia solo come cerchiamo informazioni o produciamo contenuti. Sta cambiando anche il modo in cui si analizza un repository, si testa un applicazione, si stima un perimetro software o si prepara un piano di implementazione. Queste skill nascono per dare piu metodo, piu verificabilita e piu responsabilita a quel lavoro.

Come le presentiamo

Non come prodotti chiusi, ma come artefatti di lavoro: bundle che condensano istruzioni, riferimenti, script e pratiche operative. Ogni skill qui sotto include un file ZIP scaricabile dal sito e, quando integra strumenti o metodi di altri, indica in modo esplicito i crediti dovuti.

Che cosa fa. E una skill pensata per audit di repository AI, LLM e agentici. Aiuta a ispezionare prompt, workflow, permessi, strumenti con capacita di scrittura, superfici sensibili, segreti e controlli di governance.

Perche e utile. Serve quando un progetto usa agenti o automazioni di coding e non basta chiedersi se funziona: bisogna capire anche se espone rischi, se rispetta i limiti operativi e se ha una struttura difendibile dal punto di vista della sicurezza.

Note e crediti. Il bundle include script Python e probe opzionali per verifiche di isolamento e sandbox. Dove l ambiente lo consente puo appoggiarsi anche a git e Docker per ottenere evidenze piu forti, ma il principio resta lo stesso: audit leggibile, evidenza prima della speculazione.

Che cosa fa. Organizza campagne di test e debug su web, desktop, mobile, API e sistemi ibridi. Non si limita a lanciare test automatici: mappa gli scenari, verifica i flussi reali, raccoglie errori runtime e aiuta a distinguere bug di prodotto, di ambiente o di documentazione.

Perche e utile. E una skill pensata per chi vuole controllare davvero il comportamento di un software, non solo la sua compilazione o il passaggio di una suite tecnica.

Note e crediti. La skill incorpora pratiche behavior-first e puo usare strumenti come Playwright per il test web e Camoufox come fallback nei casi piu ostici. I meriti dei tool sottostanti restano ai rispettivi progetti open source; la skill li orchestra dentro un metodo unico di campagna e triage.

Che cosa fa. Aiuta a costruire un pacchetto di sizing difendibile, unendo function point, linee di codice e artefatti intermedi che rendono leggibili confini, ipotesi e basi di stima.

Perche e utile. In molti progetti non basta un numero rapido. Serve un modo piu serio per ricostruire perimetro, funzioni, dati, interfacce e grandezza del software, specialmente quando bisogna motivare una stima o confrontare documentazione e codice reale.

Note e crediti. La skill valorizza tool open source come scc, cloc, tokei, gocloc, gh, git e jq, e usa COCOMO2 Simulator solo come supporto di scenario quando serve. Anche qui il valore non sta nel sostituire il giudizio analitico, ma nel mettere insieme evidenze verificabili e strumenti affidabili.

Che cosa fa. Aiuta a scrivere ExecPlan: piani di lavoro eseguibili, leggibili e verificabili, pensati per agenti di coding che devono portare avanti un cambiamento complesso senza perdere contesto, criteri di validazione o ordine operativo.

Perche e utile. Quando un lavoro cresce, un elenco di task non basta piu. Serve un documento che spieghi scopo, contesto, passi concreti, dipendenze, validazione e recupero. Questa skill serve proprio a produrre quel tipo di piano.

Note e crediti. La skill si basa sul file PLANS.md adottato in questo workspace e si ispira apertamente alle pratiche di pianificazione e implementazione che OpenAI descrive nel lavoro pubblico su Codex. Per chi vuole vedere il contesto generale, una fonte utile e How OpenAI uses Codex, che insiste sul valore di partire da un piano di implementazione prima di passare all esecuzione.