Prove, non promesse

Cosa ho costruito (e per chi)

Qui non ci sono clienti, testimonianze o loghi: l’attività è nuova e non invento nulla. Ci sono i lavori che ho costruito per me e per persone vicine, che uso ogni giorno, con numeri veri e con i limiti scritti. Sono la prova più onesta che ho oggi.

Risposta breve

Sette lavori in uso: un report che arriva da solo ogni mattina, un sito che si controlla da solo prima di pubblicare, analytics via API, modelli AI in locale, agenti su un modello economico, un controllo automatico sulla PEC, un sito con automatismi per un’attività artigiana. Nessuno è un cliente pagante, e lo dico.

Per me (questo sito)

Un report che arriva da solo ogni mattina

Cosa fa. Ogni mattina ricevo un’email con i numeri del giorno prima: ricerche su Google (Search Console), visite reali (analytics senza cookie), eventuali contatti. Se qualcuno scrive, la mail parte subito.

Come è fatto. Uno script Python che interroga le API con un account di servizio (nessuna password salvata), gira su GitHub Actions in tre finestre al giorno e, se il server di posta rifiuta l’invio, ritenta da un runner diverso fino a quattro volte. Un marcatore evita i doppioni. Il testo del report viene salvato anche nel riepilogo del job, così non si perde mai.

Numeri veri. In produzione da luglio 2026. Tre finestre al giorno, fino a quattro tentativi su macchine diverse, zero password nel codice.

Limiti. Il primo mese ha avuto due guasti veri (un controllo orario sbagliato e i rifiuti del server di posta): li ho corretti e documentati. Le automazioni si rompono; il valore sta nel farle ripartire da sole.

Il flusso simile che costruisco in aula: il report settimanale automatico →
Per me

Questo sito: si costruisce e si controlla da solo

Cosa fa. Oltre cento pagine generate da file di testo; prima di andare online, due controlli automatici fermano la pubblicazione se i prezzi scritti nelle pagine non coincidono con quelli nei dati letti dai motori di ricerca, o se compare un numero di telefono sbagliato.

Come è fatto. Sito statico (Astro) su Cloudflare Pages, pubblicazione con un comando, controlli in fase di build, sitemap e file per i motori generativi creati in automatico, analytics senza cookie e senza banner.

Numeri veri. Punteggi Lighthouse su mobile il 30/09/2026: prestazioni 98-100, accessibilità 93-98, SEO 100. Pubblicazione completa in meno di un minuto.

Limiti. Tecnicamente è a posto; commercialmente, nei primi tre mesi, non ha portato clienti. È il motivo per cui oggi parlo di formazione e di persone, non di SEO.

Perché misuro tutto con un criterio scritto prima →
Per me

Search Console e analytics senza aprire il browser

Cosa fa. Due script leggono i dati di Google Search Console e di Umami (analytics) e li stampano in pochi secondi: impressioni, clic, query, pagine, visitatori organici. Servono al report e alle analisi.

Come è fatto. Firma di un token con la chiave dell’account di servizio, chiamate alle API ufficiali, nessuna password. Per Umami uso il link di condivisione in sola lettura.

Numeri veri. Novanta giorni di dati in circa quattro secondi. È il tipo di «cruscotto automatico» che propongo alle aziende sui loro dati.

Limiti. Google nasconde le ricerche sotto una soglia di volume: i numeri piccoli vanno letti con prudenza, e lo dico anche ai clienti.

Il servizio corrispondente: cruscotto automatico dai tuoi dati →
Per me

Modelli AI che girano sul mio computer

Cosa fa. Uso ogni giorno modelli open in locale, sul Mac, per lavorare su documenti che non voglio mandare a un servizio esterno: riassunti, ricerche nel testo, bozze.

Come è fatto. Ollama e strumenti simili, con modelli scelti in base alla memoria disponibile; un assistente sui documenti che cita il paragrafo da cui prende la risposta.

Numeri veri. Zero costi a consumo. Qualità inferiore ai modelli cloud sui compiti difficili: lo misuro caso per caso e lo dico prima.

Limiti. Serve un computer con abbastanza memoria; per i documenti lunghi i modelli piccoli sbagliano più spesso. Non è per tutti, ed è esattamente il tipo di valutazione onesta che faccio per uno studio.

Il servizio corrispondente: AI locale in azienda →
Per me

Agenti che eseguono compiti ripetitivi su un modello a basso costo

Cosa fa. Due agenti con compiti definiti (rispondere in chat su argomenti precisi, eseguire procedure ripetitive) che girano su un modello economico invece che su quelli più cari, perché per quei compiti bastano.

Come è fatto. Configurazione di un gateway open source con un solo modello (DeepSeek), regole scritte, costi tenuti sotto controllo.

Numeri veri. Costo per chiamata irrilevante rispetto ai modelli di punta; la scelta del modello è la prima decisione economica di ogni automazione.

Limiti. Un modello economico sbaglia di più sui compiti aperti: per questo li uso su procedure chiuse, con controllo.

Il servizio corrispondente: assistente interno per procedure e manuali →
Per una persona vicina

Un controllo automatico sulla posta certificata

Cosa fa. Un guasto ricorrente della PEC configurata nel programma di posta (si riceve ma non si invia) veniva scoperto sempre troppo tardi. Ora un controllo periodico verifica la configurazione e avvisa quando qualcosa si è rotto.

Come è fatto. Script che legge lo stato dell’account e segnala il problema specifico, con la procedura di ripristino già scritta.

Numeri veri. Il guasto si ripresentava dopo ogni aggiornamento; oggi viene visto in minuti, non in settimane.

Limiti. Non risolve il guasto da solo: dice cosa è successo e cosa fare. È spesso la soluzione giusta, più economica di un’automazione completa.

Come gestisco l’assistenza: a chiamata, senza canone →
Per un amico (non un cliente pagante)

Un sito e i suoi automatismi per un’attività artigiana di Verona

Cosa fa. Sito statico per un’attività di pronto intervento, con pagine per servizio, notifica automatica ai motori di ricerca a ogni pubblicazione, report periodico dei dati di ricerca e delle visite.

Come è fatto. Stessa base tecnica di questo sito, adattata a un mestiere fatto di telefonate urgenti: numero in evidenza, pagine brevi, controlli in fase di pubblicazione.

Numeri veri. Pubblicato e in uso; i dati di ricerca vengono letti con gli stessi script di cui sopra.

Limiti. È un lavoro fatto per un amico: non lo presento come cliente e non ne pubblico i numeri commerciali. Lo cito perché mostra che so consegnare un sito completo con i suoi automatismi.

Cosa costruisco per artigiani e installatori →
Il primo caso con un cliente lo pubblicherò qui, con il suo consenso: settore, problema, criterio di successo scritto prima, risultato misurato dopo. Se vuoi essere tu, il pilota a prezzo fisso ha una garanzia scritta sul saldo.

Domande su queste prove

Perché non ci sono clienti?

Perché l’attività è partita nel 2026 e non pubblico nulla che non sia vero. Quando avrò il primo caso con un cliente, lo pubblicherò con il suo consenso, con i numeri prima e dopo, oppure in forma anonima se preferisce. Nel frattempo questa pagina mostra cosa so costruire e come ragiono.

Questi lavori sono verificabili?

Sì. Il report, gli script e i controlli del sito stanno in repository che posso mostrarti in videochiamata; i punteggi Lighthouse si rifanno in un minuto su qualunque pagina del sito. Chiedimelo.

Cosa c’entrano con la mia azienda?

Sono gli stessi mattoni: dati che arrivano da soli in un report, documenti letti da un modello, controlli automatici prima di un passaggio importante, modelli in locale quando i dati sono riservati. In aula li ricostruiamo sul tuo processo.

Vuoi vedere uno di questi lavori dal vivo?

In videochiamata ti mostro il report, gli script e i controlli. Poi parliamo del tuo processo.

Rispondo io, di persona. Se ci sono dati sensibili, puoi anonimizzarli: per capire il problema bastano.