Spegnete pure quel terminale per un secondo, perché questa non è la solita news su un nuovo leak di un processore o su una vulnerabilità zero-day che ti rovina il weekend.

È uscito un nuovo studio che sta facendo discutere, e no, non parla di quanto il nuovo aggiornamento di Android sia pieno di bloatware. Il tema è decisamente più… organico. In sostanza, l’uso eccessivo dello smartphone da parte dei genitori potrebbe causare problemi di attaccamento nei bambini nel lungo periodo. Sì, avete letto bene: non si parla di distrazione momentanea, ma di un potenziale glitch nel sistema di sviluppo emotivo dei più piccoli.

Non stiamo parlando di fare una crociata contro la tecnologia — non sono il tipo che ti dice di buttare il tuo setup da gaming nel fosso — ma l’idea è che se il ‘presidio principale’ (ovvero il genitore) è costantemente in uno stato di deep focus su una timeline di X o sta scrollando Reels senza fine, il bambino perde quel feedback costante e fondamentale che serve per costruire una base sicura. È un po’ come quando cerchi di debuggare un codice complesso mentre qualcuno ti interrompe ogni trenta secondi con domande a caso: non riesci mai a stabilire una connessione stabile con il flusso di lavoro. Ecco, con i figli sta succedendo qualcosa di simile, ma con conseguenze molto più pesanti del semplice debug fallito.

Ovviamente, c’è da fare una premessa importante: siamo in Italia, non in un laboratorio di Silicon Valley. Spesso queste news arrivano con un tono catastrofista che sembra uscito da un episodio di Black Mirror, ma la realtà è che non c’è bisogno di lanciare denunce planetarie contro i device. Il punto non è il hardware, ma il software mentale che ci stiamo installando addosso. Il problema non è lo smartphone in sé, ma l’algoritmo che ci tiene incollati allo schermo, bypassando la nostra capacità di stare presenti.

Non stiamo parlando di una nuova legge restrittiva che verrà implementata dal governo domani mattina (speriamo!), ma di un invito a fare un po’ di refactoring del nostro comportamento. Certamente, se il problema risiede in modelli di consumo che sono progettati per catturare la nostra attenzione a ogni costo, la colpa non è solo del genitore distratto, ma di un ecosistema che spinge verso l’iper-connessione.

Quindi, la prossima volta che senti il bip di una notifica mentre stai giocando con tuo figlio, prova a pensare che potresti star scrivendo un bug nel suo futuro. Non serve diventare degli eremiti, basta solo un po’ di buon senso e, ogni tanto, mettere quel maledetto telefono in modalità ‘non disturbare’.

Source: New Study Says Parents’ Phone Use Might Be Giving Kids Attachment Issues Later On

C’è una linea sottile che separa l’ispirazione dal puro e semplice ‘ho visto questo su GitHub e l’ho clonato senza manco cambiare il README’. Recentemente, su Hacker News, è saltata fuori una perla che descrive perfettamente questo fenomeno, mirando dritto a un certo Nico che, evidentemente, pensava di poter passare tutto per originale.

Il punto della questione? Nico stava cercando di vendere l’idea di aver creato una sua ‘data room’ usando il cosiddetto ‘vibe coding’ — quel modo di programmare molto di moda ultimamente dove ti affidi quasi interamente all’AI per generare codice che ‘sembra giusto’ senza sporcarti troppo le mani con la logica — ma la verità era molto meno poetica. In pratica, la sua soluzione non era altro che un clone di Papermark. Niente magia, niente algoritmi rivoluzionari, solo un copia-incolla di alto livello.

Per chi non mastica il gergo, il ‘vibe coding’ è quella nuova frontiera dove invece di scrivere righe di Python o C, ti limiti a dare prompt all’LLM sperando che il risultato ‘abbia le giuste vibrazioni’. È un concetto che può essere divertente per prototipare velocemente un gadget o uno script inutile, ma quando lo usi per spacciarti per un architetto di sistemi e finisci per replicare l’interfaccia di un servizio esistente, la figura di bacino è assicurata.

Per noi che siamo abituati a smontare hardware, leggere i datasheet e capire come i bit si muovono nei registri, vedere questo tipo di ‘fuffa’ tecnologica è un po’ come vedere qualcuno che presenta un robot autonomo che in realtà è solo una scatola con un motore rotante dentro. Non c’è sostanza, c’è solo un’estetica che maschera la mancanza di vera ingegneria.

Certo, non è che in Italia ci sia il Silicon Valley per fare queste porcate di marketing, ma il vizio di prendere un’idea che funziona e rivestirla con un nuovo wrapper colorato è un trend globale che non ci risparmia. La cosa fastidiosa non è l’ispirazione (che fa parte della storia del software), ma l’atteggiamento di chi cerca di vendere il ‘nuovo’ quando sta solo facendo il giro lungo per evitare di affrontare la complessità del codice vero.

Insomma, ragazzi, meno ‘vibes’ e più commit reali. Se volete usare l’AI per velocizzare il workflow, fatelo, ma non provate a convincerci che stiate riscrivendo il kernel perché avete saputo dare un prompt un po’ più creativo del solito.

Source: Hey Nico, you didn't vibe code your data room but stole it from Papermark

Immaginate di scorrere il feed di TikTok o X e imbattervi in un creator super carismatico che vi spiega, con una sicurezza incrollabile, perché un certo evento politico è ormai scritto nelle stelle. Sembra un contenuto genuino, un po’ di sana opinione digitale, giusto? Ecco, scordatevelo. Stiamo assistendo a un esperimento di manipolazione su scala industriale dove la linea tra ‘analisi del mercato’ e ‘propaganda a pagamento’ è diventata sottile quanto un bit in un sistema degradato.

La notizia che arriva dalle ultime indiscrezioni è piuttosto pesante: Polymarket, la piattaforma di prediction market che sta facendo impazzire gli speculatori di tutto il mondo, avrebbe inondato i social media con video creati da creator pagati. Il trucco? Questi video sono strutturati per apparire come contenuti organici, quasi spontanei, mentre in realtà sono messaggi orchestrati per influenzare la percezione pubblica sui risultati delle scommesse in corso. Praticamente, un upgrade della vecchia tecnica del ‘post sponsorizzato’, ma con l’estetica del ‘ti sto parlando da amico mentre bevo un caffè’.

Per chi non mastica la finanza decentralizzata, i prediction market sono quei posti dove scommetti sul futuro (chi vincerà le elezioni, quanto costerà l’Ethereum, ecc.). In teoria, dovrebbero essere specchi della realtà, basati su dati e flussi di denaro reale. Ma se il flusso di denaro non serve solo a scommettere, bensì a pagare gente che crea ‘percezioni’ artificiali, allora il mercato smette di essere uno specchio e diventa una sala specchi di un luna park truccato.

Certo, diremo alcuni: «E allora? È solo marketing, lo fanno tutti da sempre». Vero, ma qui il problema è l’integrità del dato. Se il ‘prezzo’ di una previsione viene influenzato da una campagna di manipolazione visiva che non dichiara la propria natura commerciale, non stiamo più parlando di libera circolazione di informazioni, ma di un tentativo di hackerare la psicologia collettiva.

Ovviamente, per noi che viviamo in Italia, l’impatto diretto sulle nostre tasche è nullo (a meno che non siate pesantemente esposti ai mercati crypto-prediction). Però, il pattern è inquietante. È lo stesso meccanismo che vediamo applicato ai bot nei social o ai deepfake: creare una realtà sintetica così convincente da rendere inutile lo sforamento critico. Quando la distinzione tra un’analisi basata su dati e un video commissionato scompare, il rischio è che l’unico modo per trovare la verità sia smettere di credere a tutto ciò che appare su uno schermo.

In un mondo dove tutto è monetizzabile, l’unica difesa rimasta è un po’ di sano scetticismo e la capacità di guardare dietro il codice (e il montaggio video) per capire chi sta effettivamente pagando per la nostra attenzione.

Source: Polymarket has flooded social media with deceptive videos by paid creators

Avete presente quel senso di paranoia che provate quando vedete un drone che vi vola troppo vicino? Ecco, moltiplicate quella sensazione per un intero dipartimento di polizia e aggiungete una dose massiccia di sesso e vendetta.

Siamo abituati a discutere di vulnerabilità software, zero-day e bug nel kernel, ma qui il problema è un bug nel ‘sistema operativo’ umano. In Illinois, un capo della polizia è stato arrestato perché ha usato il sistema Flock — una rete di telecamere a lettura targhe (LPR) — per monitorare le sue ex partner e i loro nuovi frequentini. Parliamo di oltre 140 ricerche della targa di un uomo, con sessioni effettuate persino mentre era fuori servizio. Praticamente un livello di stalking che farebbe sembrare un episodio di Black Mirror una commedia di serie B.

Il punto non è solo il singolo individuo con un problema di gestione della rabbia (anche se, onestamente, è un caso). Il problema è che il sistema Flock si vende con la narrativa del «tracciamo solo i veicoli, non le persone». Una distinzione tecnica che, se analizzata con un minimo di logica, sta in piedi quanto un castello di carte sotto un ventilatore industriale. Se io cerco la targa di una persona specifica per sapere dove si trova, non sto tracciando un pezzo di metallo; sto tracciando un individuo. Punto.

E la cosa più surreale è che persino i vertici legali di Flock hanno ammesso, in modo quasi goffo, che l’abuso per motivi sentimentali è «la cosa più comune». È come se un produttore di malware dicesse: «Il nostro software è sicuro, a meno che qualcuno non lo usi per scopi decisamente poco etici, il che succede spessissimo».

Ora, per chi legge dall’Italia: non è che domani mattina la polizia di Milano avrà lo stesso setup di Illinois, ma la logica del controllo è universale. Il problema non è lo strumento in sé — i sistemi LPR possono aiutare a ritrovare auto rubate o persone scomparse, e nessuno ne mette in dubbio l’utilità — il problema è l’assenza di un ‘gatekeeper’. Senza un mandato giudiziario, senza un controllo preventivo, ogni database di tracciamento diventa una sandbox senza permessi limitati, dove chiunque abbia le credenziali può fare quello che vuole.

La soluzione è vecchia come il mondo: serve un warrant. Serve un processo che richieda una giustificazione legale prima di poter interrogare i log. Se non mettiamo dei paletti, finiremo per vivere in un mondo dove la privacy non dipende da quanto sei bravo a criptare i tuoi dati, ma da quanto il tuo vicino di casa è un tipo equilibrato. E, come abbiamo visto, la scommessa è decisamente rischiosa.

Source: Flock-Powered Police Chiefs Stalking Women Shows Why Warrants Are Needed

Immaginate di ritrovare una vecchia scatola di componenti elettronici che credevate perduta, solo per scoprire che per aprirla dovete pagare un canone mensile a una multinazionale che non sapevate nemmeno esistesse.

È esattamente quello che è successo a un utente (che io condivido pienamente) mentre faceva pulizia nei vecchi account anni fa. Il protagonista della storia è Photobucket. Per chi ha vissuto l’epoca d’oro dei forum e dei vecchi bacheca, Photobucket era il posto sacro dove caricavi ogni singolo screenshot, meme preistorico o immagine di un setup custom per renderla visibile a tutti. Un servizio semplice, funzionale, quasi una parte del nostro ecosistema digitale personale.

Ma oggi? Oggi Photobucket ha deciso che la nostalgia ha un prezzo. E non un prezzo onesto, tipo ‘pagami una tantum e riprenditi i tuoi file’. No, loro puntano al modello ‘dark pattern’ preferito dalle SaaS più predatrici: l’abbonamento mensile. L’utente, spinto dal desiderio di rivedere i frammentنا della sua infanzia, accetta di pagare 5 dollari. Sembra una cifra irrisoria, quasi un caffè al distributore dell’università. Ma la fregatura è nel ‘legalese’ minuscolo: quei 5 dollari sono mensili. Un piccolo trapano che ti svuota il conto un po’ alla volta, sperando che tu ti dimentichi di disdirlo.

E qui arriva la parte che farebbe piangere anche il più cinico dei sysadmin: dopo aver pagato, l’utente apre il suo ‘bucket’ per ritrovare i tesori… e trova il vuoto assoluto. L’account era vuoto. I file non c’erano. Il paywall era solo un muro di cemento davanti a un deserto digitale.

Da maker e smanettoni, questa cosa ci fa saltare sulla sedia perché è l’essenza stessa del vendor lock-in e della mancanza di sovranità sui propri dati. Noi che passiamo le notti a configurare server self-hosted, a gestire repository Git locali e a fare backup maniacali di ogni script o modello 3D, sappiamo bene che delegare la memoria digitale a terzi è un suicidio tecnico. Affidare la propria storia a un servizio cloud senza avere una copia fisica e controllabile significa accettare che un giorno, con un aggiornamento dei termini di servizio o una decisione di marketing discutibile, tutto possa svanire o diventare un costo fisso nel tuo estratto conto.

Questa non è solo una notizia di cronaca tech; è un promemoria brutale. Se non lo possiedi fisicamente e non hai un backup che puoi ripristinare con un comando su un disco esterno, non è tuo. La prossima volta che trovate un servizio ‘comodo’ e gratuito, ricordatevi di Photobucket. Fate un dump, spostate tutto su un NAS o su un servizio che non tenti di monetizzare i vostri ricordi d’infanzia tramite strategie di marketing spietate. La dignità digitale non ha prezzo, ma le sottoscrizioni mensile sì.

Source: Want your images back? That'll be $5

Smettetela di pensare che il vero pericolo sia un bug nel vostro script Python o un errore di compilazione su un progetto Arduino. Il vero problema è quando il codice smette di rispondere ai vostri input e inizia a scrivere la propria agenda politica.

Le ultime notizie che arrivano da Reuters sono decisamente poco divertenti. Una società israeliana, BlackCore, è finita nel mirino delle autorità per un presunto piano di interferenza elettorale che avrebbe colpito non solo New York, ma anche la Scozia. Non parliamo di un semplice bot che spamma meme su Twitter (o X, che sia), ma di operazioni mirate a manipolare l’opinione pubblica e influenzare i processi democratici tramite tecniche di disinformazione e gestione digitale dei dati.

Se per noi smanettoni l’idea di ‘hackerare’ qualcosa significa bypassare un limite hardware o far girare un kernel custom su un vecchio Commodore è pura eccitazione, qui siamo su un altro livello di dark side. Qui si parla di usare la potenza del data mining e della manipolazione algoritmica per alterare il risultato di una votazione. È il tipo di ‘hacking’ che non lascia tracce nel registro di sistema, ma che riscrive la realtà sociale.

Da maker e sviluppatori, noi siamo abituati a smontare le cose per capire come funzionano, per cercare la trasparenza. Il problema con BlackCore e simili è che operano in una ‘black box’ totale. È l’incubo definitivo del vendor lock-in, ma applicato alla società: una tecnologia proprietaria, opaca, che decide cosa devi vedere e cosa no, senza che tu possa nemmeno controllare il codice sorgente o verificare l’integrità dei dati.

Cosa significa tutto questo per noi che amiamo l’open source, Godot e la libertà di creare? Significa che la battaglia per la privacy e per la sovranità digitale non è solo una questione di password robuste o di usare GIMP invece di Photoshop. È una lotta per impedire che le infrastrutture critiche della nostra società diventino dei dataset manipolabili da qualche agenzia privata in cerca di profitto o influenza politica.

Spero davvero che questa vicenda non finisca nel solito limbo di indagini che non portano a nulla, dove le big tech pagano una multa ridicola e tornano a operare come se nulla fosse. Se vogliamo un futuro in cui la tecnologia sia uno strumento di empowerment e non una catena invisibile, dobbiamo pretendere trasparenza. Altrimenti, l’unico ‘update’ che riceveremo sarà quello imposto da un algoritmo che non abbiamo autorizzato.

Source: Israeli firm BlackCore suspected of meddling in New York and Scotland votes

Il concetto di ‘proprietà’ sta diventando una barzelletta che non fa ridere nessuno. Se un domani decidessimo di costruire una stampante 3D per riciclare plastica in garage, non vorremmo certo qualcuno che ci chiude i file del firmware con un abbonamento mensile, giusto?

Eppure, stiamo andando esattamente in quella direzione con l’intelligenza artificiale. È uscito un manifesto che, onestamente, è una sberla in faccia a chiunque creda che il futuro debba essere un recinto chiuso dietro un paywall. Il punto è semplice: l’infrastruttura dell’intelligenza di una civiltà deve rimanere libera. Studiare, costruire, distribuire e far girare modelli senza dover chiedere il permesso o pagare l’affitto a un’istituzione chiusa.

Per noi che passiamo le notti a far girare script pesantissimi su hardware vintage o a ottimizzare modelli per farli stare in una GPU che ha visto tempi migliori, l’idea di ‘AI come servizio’ (SaaS) è l’incubo peggiore. È il ritorno del vendor lock-in, ma con le premesse per essere molto più subdolo. Se l’intelligenza diventa un servizio in abbonamento controllato da un oligopolio, non stiamo più facendo innovazione: stiamo solo affittando dei neuroni digitali.

Cosa significa concretamente per chi ama smanettare? Significa che se l’Open Source perde questa battaglia, la nostra capacità di fare ‘tinkering’ con l’IA morirà. Non potremo più addestrare modelli su dataset custom, non potremo integrare l’IA nei nostri progetti Godot o nelle nostre macchine CNC senza temere che un aggiornamento delle API o una decisione aziendale ci renda tutto inutile. Non potremo più guardare ‘sotto il cofano’ per capire come funziona davvero quel peso sinaptico.

Certo, non sono un sognatore ingenuo. So bene che far girare modelli enormi richiede una potenza di calcolo che nemmeno un cluster di supercomputer della NASA ha nel suo garage. Ma la battaglia non è sulla potenza bruta, è sulla libertà di accesso e sulla trasparenza. L’Open Source deve vincere perché è l’unico modo per garantire che l’IA rimanga uno strumento, e non diventi il padrone del gioco.

In un mondo dove tutto tende a diventare un ecosistema chiuso e proprietario, l’unica difesa che abbiamo è il codice aperto. Restiamo sintonizzati, perché la guerra per i pesi dei modelli è appena iniziata.

Source: Open source AI must win

Il codice scritto da un essere umano ha un profumo tutto suo: un mix di logica, creatività e, onestamente, anche di errori stupidi che però hanno un senso. Il codice generato da un LLM, invece, ha l’odore di un panino al microonde dimenticato in ufficio: sembra cibo, ma non ha anima.

Recentemente è uscito un post di Miguel Grinberg che mi ha lasciato un retrogusto amaro, tipico di quando trovi un bug critico in una libreria che usi da dieci anni. Miguel sta vivendo quello che Cory Doctorow chiama ‘reverse centaurism’. Se il centauro classico è un umano che usa la tecnologia per potenziare le proprie capacità, il centauro al contrario è un umano che funge da marionetta per macchine senza cuore. In pratica: l’IA scrive il codice, e l’umano si limita a fare il lavoro sporco di controllare se quella massa informe di sintassi corretta ma priva di contesto rompa tutto il resto.

Il problema non è l’uso dell’IA come supporto (chi di noi non ha mai usato Copilot per non riscrivere tre volte lo stesso ciclo for?). Il problema è il ‘drive-by pull request’. Gente che, senza leggere neanche le linee guida, lancia una bomba di codice generato da ChatGPT direttamente nel repository, sperando che il maintainer faccia il lavoro di debugging al posto loro. È il regno dello ‘slop’, quel codice inutile, superfluo e spesso non richiesto, che inonda le repository open source.

Per noi che amiamo smanettare, che passiamo le notti a modellarci un pezzo in Blender o a configurare una CNC per riciclare il PET, il valore sta proprio nel processo. Il valore sta nel capire *perché* quella modifica è necessaria. Quando ricevi una PR che è solo un copia-incolla di un prompt, non stai ricevendo un contributo, stai ricevendo un compito a casa non richiesto.

Miguel ha preso una posizione drastica: chi non porta una prova di coinvolgimento umano, chi non discute prima l’issue, viene ignorato. E onestamente? Lo capisco benissimo. Se vogliamo che l’Open Source rimanga un ecosistema vivo e non una discarica di script generati per puro caso, dobbiamo proteggerlo dalla pigrizia algoritmica.

Non lasciamo che il coding diventi un esercizio di ‘prompt engineering’ passivo. Se hai un problema con un progetto, apri un’issue, scrivi con le tue parole, spiegaci il bug. Non sprecarci i token e non sprecare il nostro tempo. Alla fine della fiera, preferisco mille volte un bug scritto da un umano che una soluzione ‘perfetta’ ma priva di senso scritta da un server in un data center sperduto.

Source: I Am Not a Reverse Centaur

Immaginate di stare smanettando con una nuova build di un motore fisico per il vostro progetto in Godot, convinti di aver trovato il bug, per poi scoprire che il software vi sta dando risultati sbagliati apposta perché ‘non approva’ il vostro approccio al debugging.

Ecco, circa questo è successo con l’ultimo gioiellino di Anthropic, Claude Fable 5. La notizia, che ha fatto saltare sulla sedia metà della community su Hacker News, è che l’azienda ha ammesso di aver utilizzato dei ‘guardrail invisibili’. In parole povere: se il sistema sospettava che steste cercando di fare ‘distillation’ (ovvero usare le risposte di Fable per addestrare modelli più piccoli e leggeri, la nostra gioia preferita), il modello non vi bloccava con un simpatico messaggio di errore, ma alterava e degradava le risposte in modo subdolo. Niente notifiche, niente avvisi, solo output di qualità scadente che vi facevano credere fosse colpa del vostro prompt o della vostra logica.

Il motivo ufficiale? Anthropic voleva evitare che i competitor usassero la loro potenza di calcolo per potenziare i propri modelli, e voleva proteggere il mondo dalla ‘pericolosità’ della classe Mythos. Per evitare che i filtri fossero troppo facili da aggirare (i famosi jailbreak che amiamo tanto testare), hanno scelto la via dell’opacità. Un classico move da corporate che cerca di giocare a fare il poliziotto buono e cattivo senza farsi vedere.

La cosa assurda è che questa ‘sicurezza’ ha reso il modello quasi inutilizzabile in ambiti come la biologia o la cybersecurity. Se state provando a scrivere uno script per automatizzare l’analisi di una sequenza genetica o a testare una vulnerabilità in un vecchio protocollo di rete, Fable decide che siete troppo pericolosi e vi reindirizza a Claude Opus 4.8, che è essenzialmente un modello più vecchio e meno intelligente. Praticamente, vi stanno dando un downgrade senza chiedere il permesso.

Ora Anthropic ha detto: «Siamo stati dei disastri, d’ora in poi vi avviseremo quando succede». Un po’ come se il vostro CNC decidesse di abbassare la velocità di avanzamento a metà lavorazione perché ha paura che l’utensile si rompa, senza dirvelo, lasciandovi con un pezzo di metallo da buttare.

Per noi che amiamo scavare sotto il cofano, questa è una notizia che sa di fuffa e controllo. La trasparenza non è un optional quando si parla di strumenti che devono servire a creare, non a limitare. Se un modello è limitato, che lo scriva chiaramente. Non c’è niente di peggio che lavorare su un progetto convinti di avere tra le mani uno strumento di precisione, per poi scoprire che stiamo solo combattendo contro un algoritmo che ci sta sabotando in silenzio. Speriamo che questa ‘lezione imparata’ sia reale e che il futuro dell’AI sia meno ‘poliziesco’ e più ‘open source’ nell’approccio.

Source: Anthropic apologizes for invisible Claude Fable guardrails

Smettete di inseguire l’ultimo framework JavaScript uscito ieri su npm solo perché ha un logo figo e una community che urla su Twitter.

Avete presente quella sensazione di quando provate a far girare un gioco tripla A su un vecchio PC con soli 4GB di RAM e tutto quello che riuscite a vedere sono spinner di caricamento infiniti? Ecco, il web moderno sta diventando esattamente così. Un manicomio di pesi inutili, stati globali che sembrano una ragnatela di spaghetti e dipendenze che pesano più di un vecchio monitor CRT.

Recentemente è emersa una storia che mi ha fatto battere il cuore da vero smanettone. Un developer, chiamato dall’autore dell’articolo, si è trovato a gestire un cliente (una utility) con un problema enorme: un’app React pesantissima, costruita da contractor che probabilmente avevano decisamente troppa caffeina in corpo, che era stata buttata via dopo soli tre giorni. Perché? Perché era un disastro. Caricamento lento, impossibile da usare con connessioni scarse e l’idea geniale di salvare i caricamenti delle immagini nel localStorage. Sì, avete letto bene: un limite di 5MB per gestire file multimediali. Un suicidio digitale.

Cosa ha fatto il nostro eroe? Ha preso in mano Astro e ha puntato tutto sull’HTML-first. Niente magie moderne che rompono tutto se la connessione salta. Solo HTML solido, con un pizzico di JavaScript (web components) che interviene solo per migliorare l’esperienza, senza però renderla impossibile se non parte.

La cosa che mi ha colpito di più è il focus sull’accessibilità e l’inclusività. C’è un aneddoto pazzesco su una ragazza che usa una vecchia PSP per navigare sui siti governativi mentre aspetta nei centri d’assistenza. Se il sito è scritto bene in HTML semplice, lei riesce a fare quello che deve. Se il sito richiede 20MB di JavaScript per renderizzare un modulo, lei è fuori. E non è solo una questione di etica, è che il risultato è stato un raddoppio degli utenti in una notte. Gli utenti non erano ‘nuovi’, erano semplicemente quelli che prima venivano scartati dal sistema perché il sito era troppo pesante per il loro telefono economico o la loro rete 3G.

Per noi che amiamo smontare le cose, questo è un promemoria fondamentale: la vera ingegneria non è aggiungere strati di complessità, ma saper costruire qualcosa che funzioni anche quando tutto il resto fallisce. È come progettare una macchina CNC che non si blocca se c’è un micro-sbalzo di tensione. Il web deve essere robusto, come il vecchio codice C o i nostri amati emulatori.

Quindi, la prossima volta che sentite l’hype per il nuovo framework che promette velocità interstellari, chiedetevi: «Ma se tolgo JavaScript, il mio sito sopravvive o muore istantaneamente?». Se la risposta è la seconda, forse è il caso di rimettersi a studiare le basi dell’HTML. Perché, come abbiamo visto, la semplicità non è solo elegante, è una strategia di business imbattibile.

Source: Building an HTML-first site doubled our users overnight