




My Latest OS Project
Unmask the hidden before the world does.
Un framework AI per red teaming che automatizza le operazioni di offensive security, dalla reconnaissance all'exploitation al post-exploitation, senza intervento umano. Completamente containerizzato, concatena reconnaissance in sei fasi, agenti autonomi basati su LangGraph e mappatura della superficie di attacco con Neo4j in una pipeline di offensive security end-to-end.
TATA AI
Tata AI è un’app mobile per iOS e Android, ottimizzata per smartphone e tablet, pensata per i bambini. Inserendo 3 parole chiave e 3 immagini, l’intelligenza artificiale crea favole personalizzate complete di testo narrativo, illustrazioni fantasiose e una voce che racconta la storia. Stimola creatività e immaginazione, offrendo esperienze uniche e coinvolgenti per i piccoli lettori. Facile da usare e sicura, Tata AI accompagna i bambini nel mondo delle storie.React nativeIOS App developmentAndroid App developmentOpen AI APIPythonTypeScript
ARRAS HOME
Arras Home è un'app mobile per iOS e Android che rivoluziona la gestione dei dispositivi IoT e la videosorveglianza con intelligenza artificiale all'avanguardia. Integrata con Home Assistant, consente il controllo in tempo reale dei dispositivi smart tramite comandi vocali interattivi. Il machine learning avanzato ottimizza il consumo energetico e offre automazioni personalizzate per sicurezza ed efficienza. Facile da usare, Arras Home crea un ecosistema connesso e moderno.React NativeSviluppo App iOSSviluppo App AndroidDockerAWSTypeScriptLangChainTensorFlow & KerasPythonNode.jsHome AssistantDynamoDB
RERANKA MULTI-MARKETPLACE INSIGHTS
Reranka Multi-Marketplace Insights Hub è una potente dashboard di e-commerce che integra dati di vendita in tempo reale e tecnologia AI da piattaforme come Amazon, eBay e Zalando. Utilizzando processi ETL avanzati e un database NoSQL ad alta velocità, garantisce disponibilità immediata dei dati e analisi dettagliate delle performance. La piattaforma offre insights granulari per strategie di vendita precise e personalizzate, aiutando le aziende a ottimizzare le vendite.Node.jsReact.jsPythonExpress.jsTailwind CSSTypeScriptAWSTensorFlow & KerasAWS CodePipelineDynamoDB
AMAZON REAL-TIME BENCHMARK
Amazon RealTime Benchmark è un'applicazione web sofisticata progettata per monitorare in tempo reale la quota di mercato dei prodotti di un venditore su Amazon. Utilizza algoritmi avanzati e machine learning per fornire approfondimenti sulle performance di vendita, consentendo ai venditori di confrontare la loro quota di mercato con i concorrenti. Questo strumento permette un monitoraggio attivo ed un benchmarking competitivo.Node.jsReact.jsNext.jsPythonGraphQLTailwind CSSTypeScriptAWSRedis
mySANIBOT
mySANIBOT è un assistente per la salute basato su AI che utilizza il modello 4.0 mini di OpenAI per fornire consigli sul benessere. Offre consulenze esperte, indirizza verso risorse rilevanti e fornisce risposte personalizzate. Questo chatbot collega gli utenti a informazioni affidabili e a una guida professionale. Inoltre, registriamo e archiviamo le conversazioni, mostrandole in un'app React personalizzata per gli amministratori.PHPWordPressAWSReact.jsTailwind CSSNginx serverOpen AI API
AMAZON DISCOVERY
Amazon Discovery sblocca il potenziale del vasto marketplace di Amazon sfruttando l'SP API per raccogliere, confermare e analizzare i dati ASIN. Fornisce approfondimenti precisi sul mercato e stime dei ricavi, automatizza l'elaborazione dei dati per evidenziare tendenze e metriche chiave e offre una visione completa del mercato, aiutando le aziende a migliorare le loro strategie e rimanere competitive nell'e-commerce.Node.jsPythonReact.jsNext.jsTailwind CSSTypeScriptAWSNginx serverMongoDBTensorFlow & Keras
TELEGRAM ALERT SYSTEM
Il TELEGRAM ALERT SYSTEM è un software progettato per l'analisi quotidiana dei dati di vendita e del marketing online, identificando problemi critici o opportunità strategiche. Genera avvisi per vari settori aziendali, tra cui margini di vendita, logistica, problemi di stock, strategie di prezzo e marketing digitale. Gli avvisi vengono inviati tramite Telegram, con un processo dedicato per ogni operatore, garantendo azioni tempestive e mirate.Node.jsReact.jsExpress.jsTypeScriptAWSDynamoDB
BLOCKVISION | BLOCKCHAIN
BLOCKVISION è un'app web ottimizzata per smartphone che certifica l'intera catena di produzione utilizzando la tecnologia blockchain. Offre sia una versione proprietaria che una versione white-label personalizzabile. La pagina di ogni cliente presenta componenti, caratteri, colori e stili unici. L'app include funzionalità avanzate e animazioni per un'esperienza utente moderna.Node.jsReact.jsNext.jsTailwind CSSTypeScriptAWSGraphQLDynamoDBNginx server
CRONOMEGAWATT
Una piattaforma sofisticata per la gestione delle attività nei cantieri. Sfrutta algoritmi avanzati e AI, con una dashboard grafica in stile Gantt che consente una pianificazione meticolosa delle attività, la previsione delle date di completamento dei progetti e l'organizzazione di attività interdipendenti con ottimizzazione automatica per la massima efficienza. La piattaforma supporta la gestione multi-livello degli account ed è completamente scalabile.Node.jsReact.jsNext.jsNest.jsTailwind CSSTypeScriptAWSTensorFlow & KerasAWS CodePipelineMongoDB
VISIGEN
VisiGen è un sistema AI che genera immagini da prompt testuali utilizzando processi di diffusione avanzati. Questa tecnologia interpreta descrizioni testuali e crea contenuti visivi corrispondenti, sfruttando tecniche di deep learning per produrre immagini di alta qualità e realistiche. Ideale per applicazioni creative e di design, dimostra la sinergia tra elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale. VisiGen è integrato tramite API con Stability AI Stable Diffusion attraverso Amazon Bedrock.Node.jsReact.jsNext.jsBedrockStability AIAWSNginx server
AI SUPERAGENT + KNOWLEDGE BASE
Un progetto davvero innovativo che presenta un modello AI con tre funzionalità principali: LLM avanzato per query complesse, agente AI per interazioni con i sistemi e formazione personalizzabile tramite documenti di testo caricati. Utilizzando la tecnica RAG e integrato con AWS Bedrock, questo modello sfrutta Claude LLM di Anthropic. Costruito su un'architettura robusta, AI SuperAgent offre potenza ed efficienza senza pari.Node.jsReact.jsNext.jsPythonBedrockElasticsearchClaude LLM modelAWSNginx server
VVAULT: ECOMMERCE PLATFORM
VVault è un sito eCommerce dinamico e facile da usare che presenta una vasta gamma di prodotti in diverse categorie. La piattaforma integra AI avanzata per raccomandazioni personalizzate sui prodotti, promozioni mirate e un assistente AI, garantendo un'esperienza di shopping fluida e coinvolgente per gli utenti.PHPLaravelMySqlWordpressNginx serverAWS CodePipelineAWS
CARTELLO EDITABILE - SIGN MAKER
Cartello Editabile è un'applicazione web versatile che consente agli utenti di creare facilmente cartelli personalizzati per cantieri. La piattaforma offre un editor intuitivo per progettare segnaletica su misura, genera PDF ad alta risoluzione ottimizzati per la stampa e integra un modulo ActiveCampaign per l'invio di richieste agli amministratori.React.jsNext.jsTailwind CSSTypeScriptAWSNginx server
PANSCRIBE: BOOK REVIEW WEB APP
Panscribe è una piattaforma per lo scambio di recensioni letterarie, dotata di un pannello autore per l'analisi in tempo reale e il controllo delle interazioni con i lettori. Il programma lettore offre accesso gratuito ai libri in cambio di recensioni, integrandosi perfettamente con piattaforme come Amazon. Semplificando i tradizionali sistemi di valutazione, favorisce un ambiente di supporto per autori e lettori, con un sistema di autenticazione sicuro a più livelli per diversi privilegi di abbonamento.Node.jsReact.jsNext.jsTypeScriptTailwind CSSAWSNginx serverPostgreSQL
I MIEI PROGETTI OS
In questa sezione troverete i miei progetti open source che condivido con la community. Per ogni progetto ho creato un tutorial su YouTube per spiegare nel dettaglio le idee di base e le logiche di sviluppo, guidando gli sviluppatori nell'integrazione delle soluzioni che presento. I progetti sono sperimentali e di tipo MVP, ma vengono poi integrati su progetti reali in produzione utilizzando gli stessi concetti, ampliati e sviluppati per essere adatti all'enterprise. Sono fermamente convinto che se oggi abbiamo raggiunto traguardi incredibili nel mondo IT, è grazie all'open source, alla condivisione e alla community tra sviluppatori. Questo è il mio contributo a un mondo migliore basato sulla condivisione dei propri lavori.
Un framework AI per red teaming che automatizza le operazioni di offensive security, dalla reconnaissance all'exploitation al post-exploitation, senza intervento umano. Completamente containerizzato, concatena reconnaissance in sei fasi, agenti autonomi basati su LangGraph e mappatura della superficie di attacco con Neo4j in una pipeline di offensive security end-to-end.
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Un sistema production-grade di rilevamento cyber attack in tempo reale deployato su AWS con automazione. Include rilevamento anomalie basato su autoencoder, classificatore SGD incrementale per streaming data, dual training pipeline (batch & streaming), infrastruttura AWS CloudFormation, CI/CD, Blue/Green deployment e simulazione di attacchi DoS, exploits, backdoor e altro.
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Il futuro della ricerca documentale è qui! Vision RAG unisce elaborazione di testo e immagini in un unico potente workflow RAG. Include strategie di dual embedding (OpenAI + Cohere), PostgreSQL con pgvector per ricerca semantica, deployment Docker-first, layer di ingestion unificato con supporto OCR, e risposte multimodali che combinano testo e immagini usando GPT o Gemini.
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Demistifica gli LLM! Un deep dive visuale nei Transformers: self-attention, embeddings, positional encoding, multi-head attention e feed-forward networks spiegati intuitivamente. Poi costruisci un modello di generazione testo da zero in Keras tokenizzazione, preparazione dataset, training con metriche reali e analisi degli output. Nessuna black box, solo codice reale e matematica chiara.
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Combina vector embeddings e graph databases per retrieval intelligente! Include integrazione Neo4j, multi-vector embeddings e algoritmi di traversal avanzati: Context-to-Cypher, K-hop BFS, Depth-Limited DFS, Uniform Cost Search, A* Heuristic, Beam Search tutti con filtraggio predicati LLM opzionale. Include estrazione entità con LangChain e tecniche di visualizzazione.
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Un benchmark completo dei principali framework per agenti AI (LangChain, OpenAI Agent SDK, CrewAI, LlamaIndex, AutoGen, Semantic Kernel) rispetto a Python puro. Copre orchestrazione multi-agente, gestione dello stato, integrazione tool, interoperabilità MCP, pipeline di esecuzione codice e guardrails. Ogni framework valutato su astrazione, leggibilità, complessità setup e flessibilità.
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Perché scegliere tra RAG e Text-to-SQL quando puoi avere entrambi? Questo sistema combina SQL Tradizionale per precisione, Vector Embeddings per comprensione semantica e Fuzzy Matching per tolleranza agli errori di battitura. Include supporto multilingue, query auto-correttive e protezione contro SQL injection.
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Un modello di forecasting serie temporali basato su Transformer per predire segnali stock-price usando TensorFlow e Keras. Include multi-head self-attention, stack Transformer blocks con connessioni residue, sliding-window datasets, positional encodings, monitoraggio TensorBoard, e visualizzazione per catturare dipendenze a lungo raggio in serie finanziarie.
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Un server Model Context Protocol costruito da zero usando FastAPI, WebSockets e async/await in Python per comprendere le logiche di basso livello dell'MCP. Include operazione dual-mode (HTTP REST e WebSocket), capacità server (tools, prompts, resources), autenticazione API-key, e un client agent che converte linguaggio naturale in query SQL.
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SurfAi è un agente AI per l'automazione nella navigazione web, interpreta le istruzioni in linguaggio naturale e automatizza le interazioni web utilizzando Playwright. Combina le capacità LLM con l'automazione del browser per l'esecuzione di compiti complessi. Per esempio, può prenotare voli, acquistare articoli online o effettuare il login e creare post automatici su LinkedIn.
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Un'implementazione LLM basata su Transformer con Key-Value (KV) Caching e Causal Masking per generazione testo production-grade. Questo progetto dimostra architettura GPT-style in Python/Keras/TensorFlow con decoding efficiente O(n), aggiornamenti cache dinamici, maschere di attenzione causali, e benchmark delle prestazioni che mostrano speedup drammatico rispetto a implementazioni vanilla.
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Cosa succede se aggiungi RAG per ingestion/retrieval come tools ad AutoCodeAgent? Diventa AutoCodeAgent 2.0! Un sistema intelligente in grado di automatizzare l'ingestione e il recupero nel database per migliorare le prestazioni dell'agente e utilizzarli come strumenti per sottotask nella risoluzione di compiti complessi.
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Fine-tuning del modello Gemma 3 1B-IT per ragionamento matematico usando LoRA (Low-Rank Adaptation) e GRPO (Generative Response Policy Optimization). Ottimizzazioni Unsloth per quantizzazione 4-bit, funzioni reward per accuratezza e formattazione, strutturazione chain-of-thought con tag XML, e training su hardware consumer-grade. Walkthrough per preparazione dataset e deployment del modello.
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AutoCodeAgent è un sistema avanzato basato su AI che automaticamente scompone compiti complessi in sottocompiti gestibili, genera ed esegue codice Python per ciascuno, e raffina il processo iterativamente. Sfruttando tecniche AI all'avanguardia, orchestra l'uso di vari tools e librerie per risolvere i problemi in modo efficiente ed efficace.
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Un workflow per adattare modelli linguistici compatti a selezionare strumenti software. Include generazione dati sintetici per 10,000 coppie query-tool, estensione tokenizer con control tokens, configurazione TRL SFTTrainer, training quantizzato 4-bit su hardware consumer, e valutazione continua. Usa SmolLM2-135M da Hugging Face.
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Un sistema intelligente progettato per orchestrare e gestire un'agent chain per risolvere task complessi, scomposti in subtask più semplici e gestibili. Interactive Multiagent garantisce un'esecuzione efficiente ed efficace dei compiti attraverso agenti specializzati. È una sorta di chain of thought in cui gli agenti interagiscono tra loro e con l'utente per risolvere il compito.
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Il Generatore di Blog AI è un sistema Dockerizzato che sfrutta LangChain, GPT-4 di OpenAI e le API di Hugging Face per creare articoli di blog coinvolgenti su argomenti di tendenza. Il flusso di lavoro include l'analisi automatizzata delle tendenze, l'estrazione di notizie dal web, la generazione di articoli dettagliati e la creazione di immagini personalizzate.
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Gli Agenti AI più sofisticati hanno workflow gestiti da macchine a stati. Sebbene esistano molte librerie open-source (ad esempio, LangGraph), PyTransitions si distingue grazie alle sue ampie funzionalità e robuste estensioni come HierarchicalMachine, GraphMachine e AsyncMachine, rendendolo una scelta eccellente.
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Questa Webapp sfrutta l'AI Generativa, includendo un AI superagent per la web search, l'elaborazione dei dati e le interazioni con LLM. Comprende l'utilizzo e la gestione di un knowledge base, storage su AWS S3 e integrazione di Socket.io. Costruita su Amazon Bedrock con AWS Lambda e OpenSearch, l'app offre soluzioni intelligenti, scalabili e ad alte prestazioni.
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Il sistema adotta tecniche anti-rilevazione avanzate: undetected_chromedriver per browser stealth, rotazione di proxy e user-agent, simulazione di interazioni umane, spoofing di proprietà navigator e override di metodi JavaScript per evitare fingertips. Opera in headless mode con pyvirtualdisplay, crea profili temporanei, ed effettua update di librerie contro tecniche anti-bot.
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Project repository 2
Un progetto basico che traduce domande in linguaggio naturale in query SQL utilizzando Open AI e LangChain, esegue le query su un database SQLite e fornisce risposte dettagliate. Offre integrazione con il database, prompt personalizzabili e un'interfaccia a riga di comando interattiva per interrogazioni in tempo reale.
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Un tutorial per addestrare un Multi-Layer Perceptron (MLP) a riconoscere cifre scritte a mano da MNIST usando Keras. Include preprocessing dati, Keras Functional API con BatchNormalization e Dropout, callback TensorBoard per monitoraggio, visualizzazione Visualkeras, metriche (confusion matrix, precision, recall, F1-score), e salvataggio/caricamento modello. Include predizioni su campioni e report dei risultati.
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Alcuni Clienti
Sono un AI Platform Architect & Full-Stack Lead con oltre 15 anni di esperienza nella realizzazione di sistemi software production-grade. La mia expertise principale risiede all'intersezione tra software engineering e intelligenza artificiale, progettando applicazioni scalabili e robuste che integrano capacità AI per ambienti enterprise reali.
Certificazioni: Sono multi-certificato AWS per expertise cloud e certificato IBM per AI engineering, portando credenziali comprovate in ogni progetto.
AI & Machine Learning: Progetto e deploy soluzioni ML end-to-end che coprono supervised, unsupervised e reinforcement learning. La mia esperienza nel deep learning include CNN, RNN, LSTM e architetture Transformer, con competenze pratiche in model training, validation, hyperparameter tuning, transfer learning e fine-tuning per il deployment in produzione.
Specializzazioni AI: Sviluppo sistemi NLP sofisticati (text processing, sentiment analysis, chatbot, language models, fine-tuning di LLM), soluzioni di Computer Vision (image classification, object detection, segmentation, image generation), architetture RAG ibride con vector e graph database (Pinecone, Weaviate, Chroma, Neo4j), e sistemi AI Agent utilizzando LangChain/LangGraph per workflow multi-agente autonomi e intelligenti.
Cloud & DevOps: Sono specializzato nel deployment di AI su scala con AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, EC2, S3, RDS). Implemento pratiche DevOps robuste includendo containerizzazione (Docker, Kubernetes), pipeline CI/CD automatizzate, model serving in produzione, monitoring, e experiment tracking con MLflow e Weights & Biases. Garantisco scalabilità, sicurezza e affidabilità nelle soluzioni cloud-native.
Full-Stack Development: Ho padronanza in Python, PHP, JavaScript, Node.js, SQL, TypeScript, TensorFlow e Keras. Oltre all'AI, costruisco applicazioni veloci e manutenibili usando framework moderni come React, Next.js, Django, Flask e Express.js. Progetto API scalabili e integro funzionalità AI in sistemi di produzione con pratiche di software engineering appropriate.
Tools & Framework: Il mio toolkit include Hugging Face Transformers, LangChain/LangGraph per applicazioni AI, vector database per sistemi RAG e piattaforme ML complete per training e deployment. Enfatizzo architettura pulita, version control, testing e codice manutenibile in tutti i progetti.
Sono appassionato nel risolvere problemi complessi con soluzioni AI-driven che funzionano realmente in produzione. Esplorando costantemente tecnologie all'avanguardia, mi concentro sulla delivery di sistemi enterprise-grade sicuri, scalabili e costruiti per il successo a lungo termine.
Offro i miei servizi come AI Platform Architect & Full-Stack Lead per collaborare con aziende di tutte le dimensioni. Sia come partner full-time che su base progettuale come freelancer (con Partita IVA), sono impegnato a fornire soluzioni robuste e production-ready.
Se sei interessato a una collaborazione o desideri maggiori informazioni, non esitare a contattarmi. Sono qui per aiutarti a costruire sistemi intelligenti e scalabili che generano valore reale per il business.
Stacks e Frameworks