Parliamone insieme

Mi capita spesso che qualcuno mi scriva per ragionare su una scelta tecnica. Questa pagina spiega su cosa posso essere utile e come funziona di solito — così sai cosa aspettarti prima di scrivermi.

Su cosa posso essere utile

Architetture .NET

Minimal API, separazione dei layer, MongoDB, gRPC, streaming. Dove conviene semplificare e dove invece serve struttura.

AI in produzione

RAG, hybrid search, MCP, function calling, orchestrazione di agenti: scelta del modello, costi, guardrail e fallback.

Vibe coding e agent workflow

Come impostare hook, skill, quality gate e review multi-modello senza che l'assistente diventi un generatore di debito tecnico.

Percorsi da sviluppatore

Cosa studiare, cosa lasciare perdere, come si evolve un profilo full-stack dopo vent'anni di mestiere.

Come funziona di solito

Mi scrivi il contesto

Due righe su cosa stai costruendo, dove sei bloccato e quali vincoli hai. Più è concreto, meglio è.

Ne parliamo

Via email o in call, a seconda di quanto è articolato. Guardiamo il problema vero, non la versione semplificata.

Ti rimane qualcosa di concreto

Analizziamo assieme e implementiamo usando le tecnologie più adeguate al problema — zero fuffa, esci con qualcosa che funziona.

Il mio punto di forza

Non devo vendere nulla, ed è esattamente questo il mio punto di forza — mi scrivi per discutere e scambiare idee, non ho niente da venderti.

Scrivimi

Rispondo personalmente. Due righe di contesto bastano per capire se ha senso confrontarsi.

Progetti che ho costruito

Flusso OCR: terminale con i documenti in ingresso, motore di estrazione LLM e record creato nel CRM

OCR AI per documenti aziendali

Pipeline che legge fatture, contratti e ordini da PDF e scansioni: layout analysis + LLM per estrarre i campi, regole di business per validarli e push nel CRM o nei gestionali via API tipizzate.

.NET · OpenAI · Anthropic · Ollama · MongoDB

Illustrazione astratta: un agente al centro collegato a pannelli di knowledge base, dati, task e dashboard

Assistant agent sui dati aziendali

Assistente conversazionale privato: risponde sulla knowledge base interna con RAG e citazioni delle fonti, esegue tool via MCP su CRM ed ERP e genera report e grafici on demand.

.NET · Next.js · MCP · OpenAI · Anthropic · Ollama · Qdrant · MongoDB

Schema su lavagna: anagrafiche, email, documenti e ordini convergono in un agente RAG che aggiorna la scheda cliente

Agente AI integrato nel CRM

Agente con RAG su sorgenti diverse — anagrafiche, email, documenti, ERP — che unifica i dati nel contesto della scheda cliente: risposte puntuali e record aggiornati direttamente via API.

.NET · MCP · OpenAI · Anthropic · Ollama · Postgres · Qdrant