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Claude Code Artifacts in beta, Noam Shazeer joins OpenAI, Codex Record & Replay

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Claude Code Artifacts in beta, Noam Shazeer joins OpenAI, Codex Record & Replay

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Articolo tradotto dal francese all’italiano con gpt-5.4-mini.

Vedi progetto su GitHub ↗

Il 18-19 giugno 2026 concentra diversi annunci strutturali: Anthropic lancia gli Artifacts in Claude Code, consentendo di generare pagine interattive condivisibili direttamente dalla sessione di lavoro. OpenAI annuncia simultaneamente l’arrivo di Noam Shazeer — coautore fondatore dell’architettura Transformer — e la funzionalità Codex Record & Replay, che trasforma una dimostrazione in una competenza riutilizzabile. Midjourney, nota per la generazione di immagini, crea una divisione medica attorno a un prototipo di scanner a ultrasuoni.

Claude Code Artifacts — pagine interattive condivise tramite link privato

18 giugno — Anthropic lancia gli Artifacts in Claude Code: pagine interattive generate direttamente dalla sessione di lavoro, accessibili tramite un link privato condivisibile all’interno dell’organizzazione.

Gli Artifacts attingono al contesto completo della sessione — base di codice, plugin, competenze (skills), strumenti connessi — e si aggiornano automaticamente nel corso della sessione. Chiunque possieda il link vede sempre la versione più recente.

Casi d’uso tipici:

UtilizzoDescrizione
PR walkthroughPresentazione della pull request generata automaticamente
Dashboard del progettoAggiornamento in tempo reale man mano che la sessione avanza
Spiegazioni visiveCodice complesso, diagrammi di sistema
Analisi dei datiCondivisibili immediatamente con il team

Boris Cherny, responsabile di Claude Code presso Anthropic, descrive gli Artifacts come un cambiamento nel suo modo di collaborare con Claude: li usa per spiegazioni visive di codice delicato, anteprime di animazioni e analisi dei dati condivise con il team.

Disponibilità e meccanismo:

AspettoDettaglio
PianiSolo beta, Team ed Enterprise
MeccanismoEstensione MCP (adottabile da qualsiasi client/server/provider di identità)
CondivisioneLink privato, limitato all’organizzazione
AggiornamentoAutomatico man mano che la sessione progredisce

“Artifacts are now live in Claude Code. Ask Claude to turn what it’s working on into a page and send the link to your team. The page updates as the session keeps working.”

🇮🇹 “Gli Artifacts sono ora disponibili in Claude Code. Chiedi a Claude di trasformare ciò su cui sta lavorando in una pagina e di inviare il link al tuo team. La pagina si aggiorna man mano che la sessione continua.” — @ClaudeDevs

🔗 Annuncio Claude Code Artifacts

Noam Shazeer si unisce a OpenAI

18 giugno — Noam Shazeer ha annunciato di unirsi a OpenAI, in un tweet che ha raggiunto 9 milioni di visualizzazioni in poche ore.

Chi è Noam Shazeer? È coautore dell’articolo “Attention Is All You Need” (2017), che ha introdotto l’architettura Transformer — il fondamento di tutti gli attuali grandi modelli linguistici, da GPT a Gemini passando per Claude. Dopo più di vent’anni in Google, aveva lasciato il laboratorio nel 2021 per co-fondare Character.AI, la piattaforma di chatbot personalizzati. Nel 2024, Google lo aveva nuovamente reclutato nell’ambito di un accordo con Character.AI.

Il suo arrivo in OpenAI è un segnale forte nella guerra dei talenti: uno degli architetti intellettuali dei Transformer, co-creatore dell’infrastruttura su cui poggia tutta l’IA moderna, sceglie di unirsi al laboratorio di Sam Altman anziché rimanere nell’ecosistema Google.

“I’m excited to share that I’ll be joining OpenAI and look forward to working with the exceptional team there. It was a difficult decision to move on. I’m incredibly proud of the amazing team at Google and everything we’ve built together. It has been an honor and a pleasure to work with all of you.”

🇮🇹 “Sono entusiasta di annunciare che mi unisco a OpenAI e non vedo l’ora di lavorare con questo team eccezionale. È stata una decisione difficile andarsene. Sono incredibilmente orgoglioso dello straordinario team di Google e di tutto ciò che abbiamo costruito insieme. È stato un onore e un piacere lavorare con tutti voi.” — @NoamShazeer

Codex Record & Replay — mostrare un flusso di lavoro una volta, riutilizzarlo

18 giugno — OpenAI annuncia Codex Record & Replay, una funzionalità che trasforma la registrazione di una dimostrazione in una competenza riutilizzabile.

Come funziona: l’utente mostra a Codex un flusso di lavoro ricorrente — compilare una nota spese, inviare una richiesta di ferie, o qualsiasi attività ripetitiva in un’interfaccia web o un’applicazione. Codex registra questa dimostrazione, quindi la converte automaticamente in una competenza (skill) ispezionabile e modificabile. L’utente mantiene il pieno controllo sull’inizio e sulla fine della registrazione.

Questo approccio basato sulla dimostrazione (learning from demonstration) abbassa la barriera all’automazione: a differenza degli approcci tradizionali che richiedono di scrivere script, Record & Replay permette a qualsiasi utente — senza competenze tecniche — di trasformare le proprie attività ripetitive in agenti autonomi. Il tweet fissato su @OpenAIDevs ha raccolto 3,3 milioni di visualizzazioni.

Cosa cambia concretamente:

PrimaCon Record & Replay
Scrivere uno script di automazioneMostrare l’attività una volta
Conoscenze tecniche richiesteAccessibile a qualsiasi utente
Competenza fissa nello scriptCompetenza ispezionabile e modificabile

🔗 Annuncio Codex Record & Replay

Midjourney Medical — nuova divisione IA medica con scanner a ultrasuoni

18 giugno — Midjourney, nota per il suo generatore di immagini IA, ha annunciato Midjourney Medical, una nuova divisione distinta accompagnata da un primo prodotto: il Midjourney Scanner, un sistema di imaging medico a ultrasuoni. L’annuncio ha generato 16,6 milioni di visualizzazioni e 38 000 like.

Il video tecnico pubblicato lo stesso giorno mostra un dispositivo ad anello con trasduttori multipli per l’imaging a ultrasuoni ad alta risoluzione. Negli scambi dell’AMA organizzato subito dopo (305 000 visualizzazioni, 875 domande), Midjourney ha precisato che le immagini presentate provengono da un “prototype iniziale” e che resta “molto margine di miglioramento” — un importante segnale di prudenza sul livello di maturità attuale.

L’engagement è notevole per un annuncio medico: 10 milioni di visualizzazioni per il tweet tecnico, e un AMA che genera un interesse massiccio della community. Ma i dettagli concreti sulle specifiche tecniche, sulle tempistiche di commercializzazione e sulle regolamentazioni previste non sono stati comunicati in questa fase.

Dati di engagement:

PubblicazioneVisualizzazioniEngagement
Annuncio Midjourney Medical16,6 M38k like, 9k RT
Video tecnico Scanner10 M27k like, 5k RT
AMA305k4k like, 875 domande

🔗 Annuncio Midjourney Medical

Claude Code v2.1.183 — sicurezza della modalità automatica rafforzata

19 giugno — La versione 2.1.183 di Claude Code introduce blocchi di sicurezza in modalità automatica per evitare distruzioni accidentali di dati.

Comandi ora bloccati se non richiesti esplicitamente:

ComandoCondizione di blocco
git reset --hard, git checkout -- ., git clean -fdNon richiesto dall’utente
git stash dropNon richiesto
git commit --amendSe il commit non è stato creato dall’agente nella sessione
terraform destroy, pulumi destroy, cdk destroySe la stack non è stata menzionata esplicitamente

L’aggiornamento introduce anche una nuova sintassi /config key=value per modificare un parametro direttamente dal prompt (in interattivo, in modalità -p e in Remote Control), così come /config --help per elencare le chiavi disponibili. Ora viene visualizzato un avviso su stderr quando il modello richiesto è deprecato. Diversi correttivi riguardano i problemi TUI in Windows Terminal, i pannelli tmux e i sotto-agenti WebSearch.

🔗 Changelog Claude Code

GitHub Copilot — metriche crediti, deprecazione Opus 4.6, PR per autore

Copilot Usage Metrics API — campo ai_credits_used per utente

19 giugno — L’API di metriche Copilot espone un nuovo campo ai_credits_used per utente e per giorno, disponibile nei report users-1-day e users-28-day ai livelli enterprise e organization. Questo campo misura il consumo globale di crediti IA — senza suddivisione per funzionalità o modello — e non corrisponde all’importo fatturato (l’API di fatturazione resta il riferimento per la fatturazione).

🔗 Changelog Copilot Usage Metrics

Deprecazione di Opus 4.6 (fast) il 29 giugno

18 giugno — GitHub annuncia la deprecazione di Opus 4.6 (fast) in tutte le superfici Copilot il 29 giugno 2026. Il modello di sostituzione raccomandato è Opus 4.8 (fast). Gli amministratori di Copilot Enterprise dovranno attivare l’accesso al nuovo modello nelle proprie policy dei modelli, se necessario.

🔗 Changelog deprecazione Opus 4.6

PR create da Copilot nelle ricerche author:@me

18 giugno — Le pull request create da Copilot cloud agent per conto di un utente compaiono ora nelle ricerche author:@me su github.com/pulls. L’attribuzione mostra “username with Copilot” come autore. La funzionalità è disponibile subito su github.com e GitHub Mobile; l’API REST e GraphQL seguiranno il 16 luglio 2026.

🔗 Changelog PR autore Copilot

Black Forest Labs — difesa dell’IA aperta al vertice del G7

18 giugno — Robin Rombach, cofondatore e CEO di Black Forest Labs (BFL, 90 persone, Germania e Stati Uniti), è stato invitato al vertice del G7 a Évian per una sessione sull’IA che riuniva Trump, von der Leyen e Macron.

BFL è l’azienda dietro alcuni dei modelli IA generativi open source più popolari, tra cui Stable Diffusion. Rombach ha sostenuto un quadro normativo favorevole all’IA aperta, sostenendo che i modelli visivi diventeranno una “infrastruttura economica critica” simile ai modelli linguistici. Ha messo in evidenza i risultati di sicurezza di BFL: i suoi ultimi modelli aperti presentano 10 volte meno vulnerabilità per i deepfake non consensuali e il CSAM rispetto ai modelli aperti di altre grandi aziende tecnologiche.

🔗 Articolo Black Forest Labs sul G7

Ricerca OpenAI — l’apprendimento per rinforzo produce modelli beneficamente duraturi

18 giugno — Il team di alignment di OpenAI pubblica una ricerca che mostra come un addestramento per rinforzo (RL) mirato a tratti benefici — onestà, umiltà epistemica, trasparenza metacognitiva, correggibilità, equità universale — produca miglioramenti generalizzati ben oltre il dominio di addestramento.

Risultati chiave:

RisultatoDettaglio
GeneralizzazioneMiglioramento su 44 dei 53 benchmark esterni e interni
Trasferimento fuori dominioAddestrare solo su dati sanitari migliora l’allineamento in altri domini
Resistenza avversariaI modelli addestrati sono più difficili da deviare verso comportamenti dannosi
Resistenza al fine-tuning malevoloMaggiore robustezza contro un fine-tuning mirato a consigli medici inesatti

I modelli confrontati includono GPT-5.5 Thinking, GPT-5.5 Instant, GPT-5.4 Thinking, o3, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro e Grok 4.20 sui criteri dei tratti benefici. Questa ricerca suggerisce che rafforzare comportamenti benefici può generalizzarsi oltre il contesto di addestramento — un risultato notevole per la sicurezza dell’IA a lungo termine.

🔗 Ricerca OpenAI Alignment

Brevi

  • Bug limiti settimanali Claude Code — Circa il 3 % degli utenti Max e Pro ha riscontrato un bug che mostrava un limite di utilizzo errato, bloccando in alcuni casi l’invio di messaggi. Corretto il 19 giugno con reimpostazione dei limiti di 5 ore e settimanali per tutti gli utenti interessati. 🔗 Fonte

  • Google DeepMind × governo UK — Google DeepMind si associa a DSIT, MHCLG e all’incubatore i.AI per sviluppare un prototipo IA di istruzione delle richieste di permesso di costruire, puntando a una riduzione dei tempi di elaborazione fino al 50 %. 🔗 Fonte

  • GitHub Issues: rilevamento duplicati e campi MCP — La creazione di un issue suggerisce ora fino a 3 issue simili esistenti (preview). Il server MCP di GitHub consente inoltre di leggere e scrivere i campi degli issue per gli agenti IA. 🔗 Fonte

  • Luma Skills — Luma AI lancia workflow riutilizzabili: un risultato di generazione video viene trasformato in uno strumento applicabile a qualsiasi asset con una qualità costante. Disponibile su lumalabs.ai/app. 🔗 Fonte

  • Luma Timeline ed EDL Export — Luma AI aggiunge uno spazio di editing video integrato (Timeline) e un export verso una suite di finishing professionale frame per frame (EDL Export), senza degrado di qualità. 🔗 Fonte

  • Pika Influencer Ignition Kit — Pika lancia un pacchetto di 4 competenze IA per creatori di contenuti (Persona Builder, Content Director, Viral Hook, Fix My Look), disponibili tramite il Pika MCP per qualsiasi agente compatibile. 🔗 Fonte

Cosa significa

L’tooling developer agentico entra in una fase di maturità collaborativa. Claude Code Artifacts e Codex Record & Replay rispondono allo stesso bisogno: rendere il lavoro degli agenti IA visibile, condivisibile e riproducibile. Da un lato, Anthropic permette di trasformare una sessione di lavoro in una pagina interattiva accessibile al team in tempo reale. Dall’altro, OpenAI consente di catturare un flusso di lavoro dimostrato una volta e di trasformarlo in una competenza riutilizzabile. Questi due approcci convergono verso un modello in cui l’agente IA non è più uno strumento isolato ma un collaboratore le cui azioni sono documentate e trasmissibili.

La sicurezza in modalità autonoma sta diventando un fattore distintivo. Claude Code v2.1.183 introduce blocchi espliciti sui comandi distruttivi non richiesti — git reset, terraform destroy, cdk destroy. È un segnale che i team stanno ormai distribuendo agenti in modalità autonoma su ambienti sensibili e che i guardrail devono evolversi di conseguenza. La ricerca di OpenAI sul RL benefico si inserisce nella stessa direzione: costruire modelli il cui allineamento si generalizza e resiste agli attacchi avversari, anche dopo un fine-tuning malevolo.

Le dinamiche dei talenti ridistribuiscono il peso simbolico tra i laboratori. L’arrivo di Noam Shazeer in OpenAI — coautore del paper originale Transformer, passato per Google e Character.AI — è un evento simbolico forte. Illustra la fluidità dei percorsi tra i grandi laboratori e l’attrattiva persistente di OpenAI per figure fondatrici del settore. Questo reclutamento avviene mentre la concorrenza sui modelli di punta si intensifica, con traiettorie di carriera che ridisegnano le alleanze intellettuali del settore.

I media generativi si estendono verso applicazioni fisiche inattese. Midjourney Medical rappresenta una svolta insolita per un’azienda nota per la generazione di immagini artistiche: passare a un dispositivo di imaging medico a ultrasuoni. In questa fase, si tratta di un prototipo iniziale con “molto margine di miglioramento” secondo la stessa azienda. Il forte coinvolgimento della comunità (oltre 26 milioni di visualizzazioni complessive sui due tweet principali) segnala un interesse reale, ma i dettagli sulle specifiche, le tempistiche e il quadro normativo restano da definire.

Fonti