Build in public · aggiornato mensilmente

Esperimenti AI con dati reali.
Costi, performance, risultati.

Testo modelli AI, misuro quanto costano e come funzionano, e pubblico tutto. Ogni articolo ha numeri veri da progetti reali in .NET.

1 esperimento pubblicato

Developer dal 2017. Explorer per natura.

Mi chiamo Domenico, faccio il backend developer da quasi dieci anni. C#, .NET, SQL Server: le cose che funzionano in silenzio. A un certo punto ho iniziato a chiedermi: cosa succede se collego un LLM a un'applicazione vera?

Così ho iniziato a costruire prototipi, misurare costi e performance, e documentare tutto. Questo sito è il mio laboratorio pubblico: ogni esperimento che faccio finisce qui, con i numeri reali e le conclusioni oneste.

Il mio stack

C#/.NET, SQL Server, PostgreSQL, Azure. Backend solido, architetture pulite.

AI che sto esplorando

Claude API, OpenAI, pattern RAG, Semantic Kernel. LLM applicati a problemi concreti.

Per chi scrivo

Developer curiosi sull'AI. Chi vuole capire cosa funziona davvero, prima di investirci.

Dove sono

Marche, Italia. Lavoro da remoto.

Cosa sto sperimentando

RAG e documenti

Quanto è accurato un chatbot su documenti interni? Ho un prototipo e sto misurando qualità e costi reali.

Costi e confronto modelli

Haiku vs Sonnet vs Opus: quando vale la pena pagare di più? Benchmark con dati veri dal mio playground.

LLM + .NET in produzione

Come si integra un modello AI in un'app C# esistente? Semantic Kernel, Claude API, pattern che funzionano.

Automazione con AI

Workflow che combinano LLM e API. L'obiettivo: ore → minuti. Sto documentando cosa regge e cosa no.

Quello che sto imparando

Vai al blog →

Dal codice al problema reale

Vedi tutti i progetti →

Stai esplorando le stesse cose?

Se stai integrando AI nel tuo stack, hai domande su costi e modelli, o vuoi semplicemente discuterne, scrivimi.