<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Federico Meini · Blog</title><description>Articoli tecnici su messaggistica real-time, WhatsApp Business Platform, Elixir, PostgreSQL, Elasticsearch, agenti AI ed eval.</description><link>https://fedme.dev/</link><language>it</language><item><title>Testare un agent di triage medico con LangWatch Scenario e pytest</title><link>https://fedme.dev/it/blog/testing-medical-triage-agents-with-langwatch-scenario/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/testing-medical-triage-agents-with-langwatch-scenario/</guid><description>Come testo un agent AI di triage medico con LangWatch Scenario: utente simulato, criteri per il judge, conversazioni libere o a copione, in pytest e in CI.</description><pubDate>Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai-agents</category><category>llm-evals</category><category>python</category><category>testing</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Costruire un receiver di webhook affidabile per la WhatsApp Cloud API su larga scala</title><link>https://fedme.dev/it/blog/whatsapp-cloud-api-webhooks-at-scale/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/whatsapp-cloud-api-webhooks-at-scale/</guid><description>Webhook della WhatsApp Cloud API su larga scala: verifica della firma sul body grezzo, risposta 200 immediata, deduplica, ordine per contatto e media.</description><pubDate>Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>whatsapp</category><category>webhooks</category><category>elixir</category><category>phoenix</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Backpressure in Elixir: inviare milioni di messaggi WhatsApp senza crollare</title><link>https://fedme.dev/it/blog/backpressure-bulk-whatsapp-sends-elixir/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/backpressure-bulk-whatsapp-sends-elixir/</guid><description>Progettare un motore di invio massivo WhatsApp in Elixir: pipeline Broadway guidate dalla domanda, token bucket per numero, retry con jitter e stati in batch.</description><pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>elixir</category><category>whatsapp</category><category>backpressure</category><category>broadway</category><category>oban</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Come partizionare una tabella PostgreSQL da 1 TB senza downtime: il metodo della default partition</title><link>https://fedme.dev/it/blog/partitioning-a-1tb-postgres-table-without-downtime/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/partitioning-a-1tb-postgres-table-without-downtime/</guid><description>Partiziona una tabella Postgres da 1 TB senza downtime: agganciala come DEFAULT partition, copia lo storico con job Oban e fai lo swap in una transazione breve.</description><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>postgresql</category><category>partitioning</category><category>performance</category><category>elixir</category><category>oban</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Il partitioning di PostgreSQL in pratica: chiavi di partizione, pruning, index e retention</title><link>https://fedme.dev/it/blog/postgresql-partitioning-in-practice/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/postgresql-partitioning-in-practice/</guid><description>Come si comporta davvero il partitioning di PostgreSQL: scelta della chiave, pruning verificato con EXPLAIN, index, vincoli, retention e le insidie di Ecto.</description><pubDate>Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>postgresql</category><category>partitioning</category><category>performance</category><category>elixir</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Far eseguire codice agli agenti AI in sicurezza in Elixir con tv-labs/lua</title><link>https://fedme.dev/it/blog/lua-sandbox-for-ai-agent-tools-in-elixir/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/lua-sandbox-for-ai-agent-tools-in-elixir/</guid><description>Come tv-labs/lua dà agli agenti AI un runtime Lua in sandbox dentro Elixir: funzioni sicure esposte, limiti di esecuzione e integrazione nel loop dell’agente.</description><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>elixir</category><category>ai-agents</category><category>lua</category><category>sandboxing</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Servire MedGemma 27B su Modal: FP8, sleep mode di vLLM e cold start da 21 secondi</title><link>https://fedme.dev/it/blog/serving-medgemma-27b-on-modal-vllm/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/serving-medgemma-27b-on-modal-vllm/</guid><description>Self-hosting di MedGemma 27B con vLLM su Modal: API compatibile OpenAI con scale-to-zero, quantizzazione FP8, GPU snapshot, cold start da 21 s e tool calling.</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llm</category><category>vllm</category><category>self-hosting</category><category>medgemma</category><category>ai-agents</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Progettare agenti AI che sanno quando passare la mano: ad altri agenti, alle regole, alle persone</title><link>https://fedme.dev/it/blog/agent-handover-architecture-whatsapp/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/agent-handover-architecture-whatsapp/</guid><description>Un’architettura pratica per agenti AI con handover sicuro: passaggi tra agenti, motore di regole deterministico per decisioni critiche, tool in sandbox ed eval.</description><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai-agents</category><category>multi-agent</category><category>guardrails</category><category>llm-evals</category><category>whatsapp</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>Eval con simulazioni: far interpretare l’utente a un LLM per testare il tuo chatbot prima degli utenti reali</title><link>https://fedme.dev/it/blog/simulation-evals-for-llm-chatbots/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/simulation-evals-for-llm-chatbots/</guid><description>Come costruire eval con simulazioni per chatbot LLM: utenti simulati con persona, rubriche LLM-as-judge, tassi di errore nei flussi critici e ciclo di feedback.</description><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai-agents</category><category>llm-evals</category><category>llm-as-judge</category><category>python</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item><item><title>CPUSim: il simulatore di CPU che ho costruito per Zanichelli</title><link>https://fedme.dev/it/blog/cpusim-a-cpu-simulator-for-zanichelli/</link><guid isPermaLink="true">https://fedme.dev/it/blog/cpusim-a-cpu-simulator-for-zanichelli/</guid><description>Oggi mi è tornato in mente CPUSim, il simulatore di CPU nel browser creato per Zanichelli nel 2020 per mostrare agli studenti come gira il codice macchina.</description><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>freelance</category><category>education</category><category>computer-architecture</category><category>typescript</category><author>federico.meini@gmail.com (Federico Meini)</author></item></channel></rss>