Guardatevi intorno: i feed sono pieni di gente che annuncia come l’ultimo modello di LLM renderà obsoleta la figura del developer in sei mesi. Il clima che si respira è quello di un funerale tecnologico, dove l’unico obiettivo rimasto è la massimizzazione dell’output economico e la riduzione dei costi di produzione del software. Ma se tutto questo è vero, perché stiamo ancora qui a sbatterci la testa su implementazioni inefficienti di algoritmi di sorting o a cercare di capire come far funzionare un modulo Linux su quel vecchio hardware che abbiamo recuperato in cantina?

Recentemente è uscito un pezzo che mi ha colpito dritto allo stomaco (e non per i motivi sbagliati). L’autore, Chris Kiehl, ha lanciato un sasso in un mare di disperazione, ricordandoci una verità che stiamo dimenticando sotto il peso del profitto: è ancora okay godersi la programmazione. E non parlo di quello che fate tra le nove e le diciotto, pagati per consegnare ticket su Jira che non hanno alcuna anima.

Parlo di quella roba che fate nel weekend. Quella che non ha una giustificazione economica. Scrivere un clone di Breakout con una collision detection che fa schifo solo perché volete capire come funziona la fisica in 2D. Studiare i sistemi di tipi dipendenti o perdervi nei meandri delle ‘recursion schemes’ senza avere la minima idea di come applicarle a un prodotto commerciale.

C’è questa strana pressione sociale, quasi un senso di colpa, che ci suggerisce che se una cosa può essere generata con un prompt, allora non ha valore. Ma la verità è che il valore non è nel risultato finale, nel file .exe o nel microservizio che gira in cloud, ma nel processo mentale. È l’esplorazione. È il piacere di capire come un monoidi possa rendere il codice più elegante, anche se l’unica persona che ne beneficerà sarà il vostro cervello durante una notte di insonnia.

Certo, nel mondo del lavoro le regole cambiano. Non possiamo permetterci di passare tre giorni a riflettere sull’astrazione di un modulo se la deadline è domani. E non importa se le aziende cercano solo ‘assemblatori di API’ piuttosto che ingegneri. Ma la programmazione come hobby, come craft, come arte, è un territorio libero da logiche di mercato.

Quindi, la prossima volta che passate ore a debuggare un problema che un’IA avrebbe risolto in tre secondi, ricordatevi: non state perdendo tempo. State coltivando la vostra curiosità. E la curiosità è l’unica cosa che l’automazione non potrà mai sostituire, perché l’automazione non prova soddisfazione quando finalmente tutto compila senza errori. E noi sì.

Source: It's still ok to enjoy programming

Dimenticate la magia nera dei transformer o l’illusione che un prompt ben scritto possa risolvere la complessità computazionale. Se volete davvero capire cosa sta succedendo sotto il cofano della tecnologia che stiamo usando, c’è un solo percorso che non ammette scorciatoie: la matematica.

Ho appena finito di guardare l’ultimo video di 3blue1brown e, onestamente, mi ha lasciato quel tipo di euforia che si prova solo quando finalmente capisci come funziona un kernel senza dover leggere mille pagine di documentazione legacy. Il messaggio di Grant Sanderson è chiaro: non è mai stato un momento così fertile per immergersi nella matematica.

Perché proprio ora? Perché siamo nell’era dell’hype selvaggio. Mentre tutti corrono a inseguire l’ultimo modello di LLM rilasciato da qualche big tech di San Francisco (che tra l’altro, per noi che viviamo in Italia, spesso sono solo scatole nere che usano i nostri dati per addestrarsi senza chiedere troppo), la vera rivoluzione sta avvenendo nel capire i pattern, la geometria e l’algebra lineare che reggono tutto questo castello di carte digitale.

Spesso tendiamo a vedere la matematica come quel mostro informe che ci ha tormentato durante le superiori, una serie di formule astratte da sputare su un foglio per far felice il professore. Ma la realtà è molto più vicina al debugging: è l’arte di scomporre problemi complessi in elementi elementari e verificabili. Se sai come funzionano le matrici, non sei solo uno che sa fare i conti, sei uno che capisce la struttura stessa dello spazio in cui i dati si muovono.

Certo, c’è chi dirà che ‘tanto ci pensa l’AI’. Ma lasciatelo dire: fidarsi ciecamente di un output probabilistico senza capire la logica sottostante è il modo più veloce per creare un debito tecnico che non potremo mai ripagare. Studiare matematica oggi significa acquisire gli strumenti per non essere semplici utenti di strumenti altrui, ma i creatori di quelli nuovi.

Quindi, se avete un po’ di tempo libero tra una sessione di coding e un commit su GitHub, fatevi questo regalo. Non serve diventare un premio Fields, ma imparare a ‘vedere’ la matematica vi darà un vantaggio competitivo che nessun tool di automazione potrà mai rubarvi. Mettetevi comodi, prendete un caffè (nero, niente zucchero, siamo qui per lavorare) e lasciatevi ispirare da questo video. Ne vale la pena, promesso.

Source: There's never been a better time to go into math (by: 3blue1brown)

Esistono due tipi di gamer: quelli che passano la vita a farmare XP per sbloccare una skin color arcobaleno e quelli che sanno che il vero gameplay puro risiede nella capacità di non far esplodere una griglia di pixel. Se appartieni alla seconda categoria, preparate i monitor perché il futuro è finalmente arrivato.

Mentre l’industria del gaming mainstream si impegna a trasformare ogni singolo frame in un’opportunità di microtransazione o a riempire i titoli di meccaniche di ‘retention’ che sembrano scritte da un algoritmo di marketing di Wall Street, qualcuno ha deciso di fare sul serio con l’unica cosa che conta davvero. Parliamo di ‘Triple-A Minesweeper’.

Sì, avete letto bene. Non è un gioco indie con l’estetica pixelata fatta in garage (per quanto io ami il feeling retrò), ma un progetto che prende il concetto di ‘blockbuster’ e lo applica a quello che è, fondamentalmente, un esercizio di logica e nervi saldi. L’idea di Mikelacher è quasi provocatoria: dare allo Strip Minesweeper tutta la potenza di calcolo e l’enfasi visiva che merita, senza però il peso morto di trame pretenziose o sistemi di progressione che ti costringono a loggarti ogni giorno per non perdere il bonus.

Il progetto si trova a imperare su Hacker News, e non è difficile capire perché. Per noi che mastichiamo codice e amiamo l’ottimizzazione, vedere un classico della computazione elementare trattato con la solennità di un titolo di punta è una boccata d’aria fresca. Non c’è bisogno di macro-aggiornamenti stagionali o di sottoscrizioni mensili per accedere a nuovi livelli; c’è solo la sfida pura tra te, i numeri e la probabilità che quel quadrato sia una bomba.

Certo, non aspettatevi una rivoluzione nei paradigmi di gioco o una narrazione che vi faccia piangere come in un film della Pixar. È Minesweeper. Ma in un mondo dove tutto sembra progettato per essere ‘servizio’ (con la ‘s’ maiuscola, intendo) e per tenerci incollati allo schermo tramite manipolazione psicologica, un gioco che punta tutto sul concept e sulla soddisfazione del click corretto è un atto di ribellione tecnologica.

Se cercate l’hype vuoto, andate pure a vedere l’ultimo trailer di qualche franchise infinito. Se invece volete testare i vostri riflessi e la vostra logica con un pizzico di gloria visiva, questo è il vostro nuovo vizio. Un piccolo gioiello che ci ricorda come, a volte, la semplicità elevata a livelli estremi sia l’unica vera forma di eccellenza.

Source: Triple-A Minesweeper

Mentre noi passiamo le serate a lottare con i conflitti di dipendenze su Python o a cercare di far girare un server domestico senza che esploda la rete elettrica, c’è chi usa il tempo libero per fare architettura urbana digitale su scala monumentale.

Parliamo di Mike Tomlin, uno dei nomi più pesanti del football americano. Mentre la sua carriera nella NFL procedeva tra una stagione e l’altra, sotto il radar della cronaca sportiva mainstream, Tomlin stava facendo qualcosa che definire «hobby» è un insulto alla parola stessa: ha passato dodici anni a costruire una città in Minecraft. Sì, avete letto bene. Dodici anni di commit, block su block, planimetrie e gestione di risorse.

La notizia, che sembra uscita da un episodio di una serie distopica dove i manager scoprono la loro vera vocazione nel metaverso, sta facendo discutere non solo gli appassionati di sport, ma anche chiunque abbia mai provato il brivido di vedere un progetto complesso prendere forma pixel dopo pixel. Non stiamo parlando di costruire un piccolo cottage con un muretto a secco; parliamo di una vera e propria metropoli, frutto di un impegno costante che farebbe invidia a un developer senior impegnato in un refactoring infinito.

Certo, per noi che viviamo in Italia, leggere di un coach della NFL che si dedica al gaming potrebbe sembrare un dettaglio curioso ma poco rilevante per la nostra quotidianità (a meno che non state cercando un modo per giustificare le vostre ore su Factorio o RimWorld). Tuttavia, il valore di questa storia sta nel concetto di ‘deep work’. In un’epoca in cui l’hype tecnologico ci bombarda con notifiche, micro-transazioni e algoritmi che distruggono la nostra capacità di concentrazione, vedere un professionista di alto livello che coltiva una passione così granulare e longeva è quasi terapeutico.

C’è però un lato che mi fa riflettere: la capacità di creare mondi persistenti. Mentre le grandi corporation cercano di chiuderci in ecosistemi chiusi e controllati, dove ogni nostra azione è tracciata e monetizzata, Minecraft rimane uno di quei rari sandbox dove la libertà di modellare l’ambiente è ancora reale. Tomlin non ha seguito un tutorial preimpostato; ha seguito una visione.

Quindi, la prossima volta che qualcuno vi critica perché siete troppo immersi in un progetto digitale apparentemente inutile, citategli Tomlin. Se dopo dodici anni può chiamarlo «gestione del tempo libero», forse possiamo permetterci ancora un po’ di sana, ossessiva creatività digitale.

Source: Mike Tomlin spent 12 years building a Minecraft city

Esiste un vecchio bug nel sistema operativo della politica americana: l’incapacità di valorizzare le risorse statiche perché troppo impegnati a debuggare il volo dei capitali verso altri stati.

Recentemente è emerso un dato che farebbe impallidire qualsiasi mining farm: la California possiede una ricchezza immobiliare e fondiaria stimata in circa 8,14 trilioni di dollari. Parliamo di una cifra che ha così tanti zeri da far venire il mal di testa anche a un compilatore ottimizzato. Eppure, invece di concentrarsi sul rendere questo patrimonio un ecosistema solido e sostenibile, le autorità statali stanno correndo come matti dietro ai miliardari, quelli che hanno le «piedi in fuga» verso stati con meno tasse e meno rogne burocratiche.

In pratica, la California sta cercando di risolvere un problema di networking di alto livello tentando di ridurre la latenza tra i capitali e il territorio, ma sta fallendo miseramente. È come se cercassi di ottimizzare il throughput di un server dimenticando però che l’hardware su cui gira sta andando in overheat perché nessuno si cura della manutenzione del sottosuolo.

Certo, restiamo con i piedi per terra (letteralmente). Siamo in Italia, e sappiamo bene che le decisioni prese a Sacramento hanno l’impatto sulla nostra vita quotidiana circa quanto un aggiornamento kernel su un vecchio Raspberry Pi che non usi da anni. Non è che domani la nostra gestione del territorio cambierà perché un governatore californiano ha deciso di fare il cacciatore di unicorni.

Però, c’è un sottotesto che scotta anche per noi maker e nerd. Vedere un’entità così potente che ignora la propria infrastruttiva fisica (la terra, le risorse, il ‘hardware’ del mondo reale) per inseguire l’astrazione pura del denaro mobile è un segnale d’allarme. È la stessa logica che spinge certi colossi tech a promettere l’integrazione totale con il cloud dimenticandosi che, se salta il cavo in fibra o manca l’elettricità, tutto quel magico software diventa solo un ammasso di silicio inutile.

In un mondo che corre verso la decentralizzazione e l’open source, vedere una gestione così centralizzata e focalizzata solo sul ‘prestigio del capitale’ è quasi ironico. Forse dovremmo imparare la lezione: non importa quanto sia figo il tuo algoritmo o quanto sia grande il tuo portafoglio, se non curi le fondamenta su cui gira il tuo sistema, alla fine rimarrai con un crash di sistema che non potrai riavviare con un semplice reboot.

Source: California is chasing wealth that has feet

Hai mai giocato a Tetris così tanto da iniziare a vedere i blocchi che cadono nelle forme delle nuvole o nell’architettura dei palazzi mentre torni a casa? Si chiama «effetto Tetris» ed è un esperimento psicologico quasi infallibile: quello su cui focalizzi la tua attenzione per ore finisce inevitament per modellare i tuoi schemi di pensiero.

Il problema non è il gioco, ma dove stiamo puntando il nostro focus oggi. Se ci pensate, la nostra capacità di scegliere cosa guardare è stata brutalmente sequestrata da una manciata di script ottimizzati per una sola cosa: tenerci incollati allo schermo il più a lungo possibile. Non stiamo più navigando, stiamo subendo una flotta di suggerimenti non richiesti.

YouTube ci propone tutorial di cucina, ma poi, boom, ti infila in faccia notizie catastrofiche o clip disturbanti perché il «doomscrolling» genera engagement. Spotify ci serve playlist personalizzate, ma tra un pezzo dei Pink Floyd e l’altro spunta fuori quel «contenuto generato da AI» senza anima, creato solo per risparmiare sui diritti d’autore. È la truffa del risparmio sui costi mascherata da comodità.

E non parliamo di LinkedIn, dove il feed è un ammasso di opinioni di sconosciuti che sembrano tutti mossi da un unico, magico interesse commerciale verso i nuovi prodotti Microsoft. O di Reddit, dove distinguere tra un utente reale e un bot russi che fa propaganda è diventato un lavoro a tempo pieno. Stiamo perdendo il contatto con la realtà perché la nostra finestra sul mondo è diventata un feed curato da algoritmi che non hanno né etica né senso del buon gusto.

Per fortuna, la via d’uscita esiste e non richiede un miracolo tecnologico, ma solo un po’ di volontà (e forse qualche vecchio script RSS). Internet non è sempre stato questo parco giochi di distrazioni. Una volta avevamo i bookmark, le wiki, i blog personali, i tutorial che aspettavano solo che ci servissero. Era un web più lento, certo, più frammentato, ma era un web *intenzionale*. Dovevi decidere tu dove andare, non subire una lista di suggerimenti scelti da un server in California.

Riprendersi la propria attenzione significa accettare che il contenuto non sarà infinito e che non si aggiornerà ogni microsecondo. Richiede sforzo, richiede di tornare a navigare con criterio. Ma, proprio come quando impari a programmare o a saldare un circuito, la chiave è la costanza. Se torniamo a curare i nostri feed, a leggere blog e a seguire fonti che rispettiamo, la nostra mente smetterà di vedere solo i pezzi di un gioco che non abbiamo scelto di giocare.

Source: Attention is all you have

Scrivere un articolo che non sembri un comunicato stampa della Silicon Valley è diventata un’impresa degna di un raid di livello leggendario.

Siamo onesti: oggi basta un prompt mediocre per inondare il web di paragrafi che hanno lo stesso sapore di una colazione al gusto di cartone. È quel tipo di scrittura ‘levigata’, priva di spigoli, che ti fa venire voglia di lanciare il laptop dalla finestra. Il problema non è l’intelligenza artificiale in sé, ma come la stiamo usando. La stiamo trattando come un ghostwriter che ci ruba la voce, invece che come un copyeditor severo che ci aiuta a pulire il codice della nostra prosa.

Recentemente è uscito un paper (o meglio, un post su Hacker News) che analizza esattamente questo rischio, e contiene due regole d’oro che ogni maker o developer dovrebbe tatuarsi sul braccio (o almeno salvare in un file .txt).

La prima regola è brutale: non usare mai una singola parola o frase suggerita dall’LLM. Sembra un controsenso, lo so. Ma i modelli di frontiera sono addestrati per essere ‘piacevoli’. Sono maestri nel creare titoli accattivanti e frasi che suonano bene, ma il risultato è un effetto ‘Velveeta’: tutto troppo morbido, tutto troppo standard. Se accetti le loro suggestioni lessicali, finisci inevitabilmente nella ‘uncanny valley’ della scrittura, dove il lettore percepisce che sotto non c’è un essere umano, ma un algoritmo che cerca di compiacerti.

La seconda regola riguarda la psicologia: evitate l’incoraggiamento. Gli LLM sono dei ‘yes-man’ patologici. Gli chiedi un parere sul tuo draft e lui ti risponde con un entusiasta: «È fantastico, Jerry!». Problema: il tuo draft è probabilmente un disastro di ripetizioni e incastri logici. Se ti lasci trascinare dal suo feedback positivo, smetterai di editare le parti critiche e inizierai a raddoppiare sulle tue intuizioni peggiori. L’IA deve essere il tuo critico più severo, non il tuo fan numero uno.

Quindi, come usiamo questi strumenti senza diventare dei bot? Usiamoli per le attività meccaniche e noiose. Sono imbattibili nel trovare l’abuso della forma passiva, nell’individuare avverbi inutili che sporcano il testo come segatura su un banco da lavoro o nel segnalare paragrafi che sono fuori posto. Se hai un processo di scrittura che somiglia al debugging di un software legacy, l’LLM può essere il tuo linter ideale.

In sintesi: delega la manutenzione, ma tieni il controllo del core logic. Non lasciare che l’algoritmo scriva la tua storia; usalo solo per assicurarci che non ci siano bug nel tuo stile.

Source: How to Write with an LLM

Esistono due tipi di persone online: quelle che leggono e quelle che scansionano i testi cercando disperatamente di capire se l’autore ha effettivamente usato il suo lobo frontale o se ha solo premuto ‘Generate’ su ChatGPT.

Se avete mai provato quella strana sensazione di noia improvvisa mentre leggevate un post che sembra un manuale di istruzioni scritto da un robot entusiasta, non eravate voi ad essere troppo pigri. Era il vostro cervello che attivava una sorta di ‘meccanismo di espulsione’ per autodifesa. Un articolo recente di Brian Cantrill su dtrace.org ha toccato un nervo scoperto che sta facendo tremare i polsi a chiunque viva di contenuti e tecnologia.

Il punto è semplice: scrivere non serve solo a comunicare idee, ma a testarle. Quando metti i tuoi pensieri su carta (o su un file .md), sei costretto a distillare la logica. Se deleghi questo processo a un LLM, non stai solo risparmiando tempo, stai svuotando di significato quello che dici. E la cosa peggiore? Noi lo capiamo. Sempre. È come se qualcuno cercasse di passarti un piatto di ‘Steamed Hams’ spacciandolo per una ricetta di famiglia, mentre l’odore di Krusty Burger è evidente a chilometri di distanza.

I dati parlano chiaro e sono piuttosto brutali: un sondaggio ha rivelato che il 78% degli sviluppatori smette immediatamente di leggere quando rileva la mano dell’IA. E non si ferma qui: il 71% evita l’autore in futuro. Non è una questione di perfezione linguistica — anzi, adoriamo un po’ di imperfezione umana, un errore di battitura o una frase strutturalmente complessa che ci costringe a pensare. Il problema è l’assenza di autenticità. Quando leggiamo un testo ‘AI-polished’, sentiamo che il contratto sociale è stato violato. Il lettore non vuole faticare per decodificare una frase che l’autore stesso non ha nemmeno faticato a creare.

La buona notizia? La resistenza sta arrivando anche a livello tecnico. Proprio come lo spam email è stato sconfitto da filtri sempre più sofisticati che ne hanno reso anti-economico l’uso, stanno nascendo strumenti come Pangram 4. Questo modello sembra essere in grado di identificare con una precisione impressionante quando un testo è frutto di una generazione sintetica, con tassi di falsi positivi bassissimi. Persino team di alto livello come quello di Oxide stanno adottando policy per garantire che la loro comunicazione sia ‘Pangram-clean’.

Non dico che l’IA sia il nemico. Usarla come editor, per limare la sintassi o per strutturare un’idea grezza, è una figata atomica. Ma usarla per scrivere al posto tuo è una mossa suicida per la tua reputazione. Se vuoi davvero comunicare qualcosa, usa il prompt come uno scheletro, ma mettici la carne, il sangue e la tua faccia. Altrimenti, preparati: il prossimo che pubblica un pezzo di ‘slop’ senza anima riceverà solo un ‘unfollow’ silenzioso e definitivo.

Source: The revolt of the reader

Perché scegliere la scorciatoia quando puoi costruire un ponte di corda sopra un canyon mentre cerchi di capire come è stato progettato il ponte stesso?

Se siete del tipo che, davanti a un software che non funziona, invece di cercare il manuale preferisce fare debugging binario finché non vede i pattern, allora questo post è per voi. È appena uscita una perla su Hacker News che parla di una sfida di reverse engineering legata a Jane Street. Per i non addetti ai lavori, Jane Street è uno di quei colossi del trading quantitativo dove il codice è la religione e la latenza è il peccato originale. Il protagonista del post si è trovato davanti a un rompicapo che avrebbe fatto piangere un ingegnere della NASA, e la sua riflessione finale è pura poesia geek: «Perché faccio sempre le cose nel modo più difficile?»

Il succo della questione non è tanto il ‘cosa’, ma il ‘come’. Non stiamo parlando di una semplice configurazione di un router o di un aggiornamento di un driver. Qui si parla di smontare un meccanismo protetto, di capire la logica nascosta dietro flussi di dati che sembrano scritti apposta per mandarti in crash mentale. È quel genere di soddisfazione che provi quando riesci a far girare uno script custom su un hardware che non dovrebbe nemmeno accendersi.

C’è una sottile ironia in tutto questo. Viviamo in un’epoca in cui le grandi corporation cercano di blindare ogni singolo bit, creando ecosistemi che sembrano prigioni dorate, dove tutto è ‘seamless’ e ‘user-friendly’ (tradotto: non puoi toccare nulla, non puoi capire nulla, non puoi rompere nulla). Ma la bellezza della nostra community sta proprio nel rifiuto di questo approccio. Il reverse engineering è l’atto di ribellione supremo contro la scatola nera. È dire: «Voglio sapere cosa succede dentro, anche se devo passare tre notti in bianco a guardare assembly».

Certo, a noi che scriviamo codice in un ufficio in Italia, magari poco importa se le regole del trading ad alta frequenza cambiano a New York o a Londra. Ma la mentalità è universale. Quella voglia di scrostare lo strato di astrazione e vedere gli ingranaggi che girano sotto. Anche se, ammettiamolo, alla fine della giornata ci sentiamo tutti un po’ come i personaggi di una serie sci-fi di serie B che cercano di hackerare un satellite mentre l’esercito sta per abbattere la porta. È faticoso, è inefficiente e probabilmente è l’unico modo che rende tutto questo divertente.

Source: Solving the Jane Street reverse engineering challenge

Smettetela di trattare il vostro mouse come se fosse l’estensione naturale del vostro braccio; è solo un pezzo di plastica che vi rallenta.

Sì, ho detto questo. E prima che i designer di Figma o Adobe inizino a scrivermi commenti d’odio sui social, lasciate che finisca il ragionamento. È passato un bel po’ di tempo dall’ultimo post che ha fatto discutere la community su Hacker News riguardo alla natura delle interfacce grafiche, e il punto è ancora più valido oggi che nel 1990: le GUI (Graphical User Can Interface, per i meno esperti) dovrebbero essere interamente pilotabili dalla tastiera.

L’idea, che riprende un recente post di ckardaris, è semplice ma radicale: ogni singola azione che riuscite a fare cliccando su un bottone o un menu dovrebbe avere un corrispettivo in una combinazione di tasti. Niente eccezioni. Niente ‘questo tasto non lo abbiamo implementato perché è troppo difficile’.

Perché dovrebbe importarci? Perché il mouse è intrinsecamente lento. È un movimento anatomico che richiede uno spostamento fisico del polso, un puntamento impreciso e un tempo di reazione che, se moltiplicato per migliaia di task quotidiani, è un vero e proprio spreco di cicli cerebrali. Chi lavora in terminale, chi scrive codice o chi gestisce server sa già cosa significa: la tastiera è un’arma di precisione, il mouse è un martello pneumatico.

Certo, c’è chi dirà che le interfacce moderne devono essere ‘intuitive’ per tutti. Ma parliamoci chiaro: la maggior parte di queste interfacce ‘intuitive’ sono solo progettate per essere semplici da vendere, non efficienti da usare. Stiamo assistendo a una deriva in cui l’interfaccia diventa sempre più un catalogo di icone colorate e sempre meno uno strumento di lavoro professionale. Ogni volta che un software moderno nasconde una funzione vitale dietro tre sottomenu che richiedono tre clic, sta tradendo il concetto stesso di workflow.

Non sto dicendo che dobbiamo tutti tornare a usare Vim e vivere in un mondo di soli caratteri ASCII (anche se, ammettiamolo, è molto più elegante). Sto dicendo che un software serio, progettato per chi deve *fare* le cose e non solo guardarle, non dovrebbe mai costringerti a staccare le dita dalla tastiera per cercare un comando perso in un angolo della schermata.

In Italia, tra l’altro, siamo abituati a software gestionali che sembrano usciti da un incubo di Windows 95, pieni di menu a cascata infiniti dove il mouse è l’unico modo per non impazzire. Se riuscissimo a portare questa mentalità ‘keyboard-first’ anche nel software mainstream, la nostra produttività (e la nostra salute mentale) ringrazierebbe.

Quindi, la prossima volta che trovate un’app che vi obbliga a cliccare compulsivamente per ogni minima operazione, non abbiate pietà. Cancellatela e cercate qualcosa che parli la vostra lingua. Quella dei tasti.

Source: GUIs should be fully keyboard-driven