01 / 08 AIESCU LLC · IA in produzione, realizzata o insegnata
IA in produzione, costruita per la tua attività.
Lavora direttamente con un ingegnere per realizzare sistemi RAG, agenti e pipeline documentali. Inizia con una settimana gratuita per definire il progetto, poi quattro settimane di sviluppo a prezzo fisso di 20.000 USD. Preferisci costruire da solo? Inizia dal workflow gratuito con skills.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/aiescu/agent-skills/main/install.sh | bash -s -- --agent claude-codeI 10 pacchetti SKILL.md con più stelle, ognuno installato dal suo repo originale. Funziona anche con copilot, opencode, windsurf, antigravity, kiro e amp.
02 / 08 Prove · sistemi dei clienti in produzione
Prove
- 99.9%
- disponibilità API sulla piattaforma di produzione di un cliente
- 10×
- riduzione dei costi infrastrutturali di un cliente
- 93%
- precisione del retrieval nell’IA documentale in produzione di un cliente (con gate CI)
- 15+
- anni di esperienza nel rilascio di software in produzione
- Stack RAG + agenti operativo in 4 settimane
- Eval CI controlla ogni PR
- Osservabilità dal primo giorno
- Brief aperto alla verifica
03 / 08 Chiavi in mano · sprint di 4 settimane · prezzo fisso
Costruiamo IA in produzione per i clienti. È la prova concreta di tutto ciò che insegniamo.
Lavora con noi sull'intero sistema o su un solo componente. Ogni componente viene consegnato con la skill versionata che i nostri agenti hanno caricato per costruirlo.
Chunking, hybrid retrieval (pgvector + OpenSearch), recall measured in CI — not assumed.
Federated + semantic search, reranking, MCP-compliant search surfaces.
Airflow / Temporal orchestration — idempotent, schema-versioned, resumable.
Tool-calling loops with guardrails, MCP tool servers, scoped and audit-logged write actions.
Golden sets and judge cassettes that gate every merge — regressions stop before production.
OCR, parsing, embedding, index sync — documents into queryable knowledge.
OTel traces, per-tenant token cost accounting, alerting that fires before customers notice.
Containerized, autoscaled, circuit-broken — operated under real traffic.
$20k fisso · per sprint di 4 settimane
Niente tariffe orarie, niente forchette. Conosci la cifra prima che inizi lo sviluppo. Per perimetri più ampi prepariamo un preventivo fisso su più sprint durante la call di scoping.
- Prima una settimana di scoping gratuita: discovery + spec, deliverable concordato in anticipo
- RAG, agenti, ingestion ed eval CI sui tuoi dati
- Gira nel tuo account AWS quando i dati sono regolamentati
- Codice, ADRs, spec e suite di eval sono tuoi. Nessun retainer
Scegli il servizio chiavi in mano se…
- Devi andare rapidamente in produzione senza assumere un team IA
- Preferisci possedere il sistema finito anziché costruirlo
- Hai già dati reali e un problema concreto da risolvere
Scegli il fai da te se…
- Sei un ingegnere e vuoi costruirlo in autonomia
- Vuoi competenze durature, non soltanto un prodotto finito
- Preferisci imparare al tuo ritmo con accesso a vita
04 / 08 Processo · dalla call di scoping al passaggio di consegne
Cinque settimane dalla prima call a un sistema tutto tuo.
Call di scoping
Porta un problema reale e un campione dei tuoi dati. Ti mostriamo un POC funzionante ed esci con una cifra fissa.
gratis · 30 min
Discovery + spec
Spec rigida, codice flessibile. Concordiamo il deliverable e scriviamo la spec di implementazione a blocchi e gli ADRs prima di costruire qualsiasi cosa.
gratis · settimana 1
Sprint di sviluppo
Pipeline, agenti ed eval CI sui tuoi dati. Ogni PR supera il gate di eval. Se qualcosa slitta, tagliamo il perimetro, non la qualità. Entrambe le parti possono fermarsi dopo la prima settimana di sprint pagando un fisso del 25% del compenso.
settimane 2–5 · $20k fisso
Passaggio di consegne
Codice, ADRs, spec, suite di eval e le skill rilevanti passano al tuo team, così continui a rilasciare anche dopo lo sprint.
nessun vincolo
05 / 08 Skill per agenti · fonte aiescu/agent-skills · 2026-09-04
Le 10 skill per agenti più popolari, a un'installazione di distanza.
I pacchetti SKILL.md con più stelle per Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor e oltre 70 altri agenti di coding. Niente è copiato: ogni skill si installa dal suo repository originale e mantiene autore e licenza.
| Rank | Pacchetto | Stelle | Skill | Di punta | Installa |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | obra/superpowersAn opinionated software-development methodology delivered as composable skills: brainstorm, plan, TDD, debug, review, ship. Session hooks make the agent actually use them. | 281.7k | 14 | brainstorming | npx skills@1 add obra/superpowers |
| 2 | mattpocock/skillsSmall, composable engineering skills straight from Matt's .agents directory. Explicitly against process-owning frameworks. | 249.4k | 37 | grill-with-docs | npx skills@1 add mattpocock/skills |
| 3 | multica-ai/andrej-karpathy-skillsA single skill distilled from Karpathy's observations on LLM coding pitfalls: think first, simplicity, surgical changes, goal-driven execution. | 210.1k | 1 | karpathy-guidelines | npx skills@1 add multica-ai/andrej-karpathy-skills |
| 4 | anthropics/skillsThe official reference collection, the Agent Skills spec, and the skill template. Home of skill-creator and mcp-builder. | 174.0k | 19 | skill-creator | npx skills@1 add anthropics/skills |
| 5 | nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skillDesign intelligence for building professional UI across platforms: 192 reasoning rules, 79 searchable styles, a design-system generator. | 124.9k | 7 | ui-ux-pro-max | npx skills@1 add nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill |
| 6 | JuliusBrussee/cavemanCuts about 65% of output tokens by making the agent talk like a caveman while keeping technical accuracy. Plus subagent presets and memory-file compression. | 103.4k | 20 | caveman | npx skills@1 add JuliusBrussee/caveman |
| 7 | addyosmani/agent-skillsProduction-grade engineering skills organized as a lifecycle: define, plan, build, verify, review, ship. Includes slash commands and agent personas. | 92.2k | 25 | spec-driven-development | npx skills@1 add addyosmani/agent-skills |
| 8 | Leonxlnx/taste-skillGives your AI good taste: stops generic frontend slop with brief inference, variance/motion/density dials, and a design-system map. | 84.3k | 13 | design-taste-frontend | npx skills@1 add Leonxlnx/taste-skill |
| 9 | ComposioHQ/awesome-claude-skillsA curated awesome-list of about 180 skills plus 800+ app-automation skills for Composio's MCP gateway. | 74.5k | 865 | connect-apps | solo link, vedi repo |
| 10 | ayghri/i-have-adhdTen output rules that stop the agent burying the answer: lead with the next action, number steps, cap lists at five, no preamble. | 27.1k | 1 | i-have-adhd | npx skills@1 add ayghri/i-have-adhd |
06 / 08 Fai da te · al tuo ritmo · accesso a vita
Leggi la mappa, poi allenati.
Tre passi per passare da lavoratore dell'IA a imprenditore dell'IA. Inizia dal libro. I due programmi sono l'allenamento, ed entrambi includono la libreria di 300+ skill.
The AI Entrepreneur
$39.99
prenotazione a prezzo di lancio · $99.99 di listino al lancio
Build with Claude Code
$297
prezzo fondatori, lista d'attesa aperta · $997 prezzo pieno
- Ship a working Claude-Code agent end-to-end
- File-edit, MCP tools, hooks, slash commands
- Lifetime access + the skills library
Become an AI Engineer
$499
prezzo fondatori, lista d'attesa aperta · $2997 prezzo pieno
- RAG, agents, evals, observability, prod-deploy, multi-agent
- Ship a full RAG + agent + eval-CI stack
- Lifetime access + updates + skills library
Per ingegneri che sanno programmare, founder-ingegneri e team tecnici di una sola persona. Non per «fammi un'app IA senza scrivere codice».
07 / 08 I nostri principi · LLM in produzione
10 leggi per portare l’IA in produzione senza bruciare budget
Ciò che abbiamo imparato sviluppando con gli LLMs. Ogni progetto e ogni corso segue questi principi.
- 01
Specifiche rigide, codice flessibile.
Una pagina di specifiche solide vale una settimana di codice da buttare. Se le specifiche sono sbagliate, gli LLMs accelerano nella direzione sbagliata.
- 02
Evals prima della chiamata al modello.
Scrivi prima l’eval che fallisce. Senza una soglia da superare non hai un prodotto, ma un prototipo perpetuo.
- 03
Gli strumenti battono i prompt.
Uno strumento di 20 righe con uno schema rigoroso batte un prompt di sistema da 2.000 token. Il modello recupera da una chiamata errata allo strumento, non da un’istruzione vaga.
- 04
Cache aggressiva, routing spietato.
Cache dei prompt, degli embedding, delle risposte. Il modello economico instrada; quello costoso produce. L’80% della fattura nasce dal modello sbagliato sulla chiamata sbagliata.
- 05
Monolite per gli LLMs, microservizi per gli umani.
Gli LLMs leggono un monolite più velocemente di una rete di 12 servizi. Se separi troppo presto, perdi il loro punto di forza: tenere presente l’intero sistema.
- 06
Cura il contesto, non rifinire il prompt.
Il modello vale quanto ciò che trova nella sua finestra. Elimina ogni token che non sia un fatto, un esempio o un vincolo.
- 07
Prove, non dichiarazioni.
Ogni «funziona» deve corrispondere a un test eseguito, una riga di eval o una riga del log git. Le sensazioni non vanno in produzione.
- 08
Revisione del sottoagente = 2 fasi.
Ricercatore + verificatore avversariale. Un agente può sbagliare con sicurezza; due agenti in disaccordo fanno emergere la verità.
- 09
Modalità manager: 5 → 1.
Un operatore che orchestra 5 agenti in parallelo consegna ciò che prima richiedeva un team. Corsie di lavoro, asincronia, passaggi documentati.
- 10
Giocatore-allenatore.
Rilascia codice e revisiona agenti nello stesso giorno. La competenza sta nel capire se oggi serve scrivere codice in prima persona o orchestrare.
08 / 08 Domande frequenti
Ce lo chiedono quasi a ogni call.
How much does it cost?
A flat $20k per 4-week build sprint; the scoping call and the scoping week before it are free. No hourly billing, no range — you know the number before the build starts. Larger scopes get a fixed multi-sprint quote on the free scoping call.
What if you miss the 4-week timeline?
That's what the scoping week is for. We agree the deliverable up front, and if something slips we cut scope, not quality. You ship something that works.
Is my data safe? Can it stay in my cloud?
Yes. For regulated or proprietary data we run embeddings and inference inside your own AWS account (Bedrock / OpenSearch). Write actions are scoped, confirmed, and audit-logged.
Do I own the code?
Completely. You get the code, ADRs, a chunked implementation spec, and eval CI — transferred to you. No lock-in, no mandatory retainer.
Is this cohort-based?
No. It's self-paced with lifetime access. Start and finish whenever.
Can I see proof before I commit?
Yes. There are live demos, the numbers above, and a working POC I walk you through on the call. The full brief with NDA-gated receipts is available too.
Porta un problema reale e un campione dei tuoi dati.
Una sola call di scoping. Esci con un prezzo fisso e un piano di quattro settimane, oppure con il programma che ti permette di arrivarci da solo.