01 · siti & piattaforme
Un sito che lavora per te.
E-commerce, prenotazioni, area clienti. Oppure il recupero di un sito che non funziona più.
disponibile per nuovi progetti
Siti, automazioni e agenti AI per la tua attività
meno lavoro manuale, più tempo e clienti.
Alberto Di Maria
AI product engineer · Milano
demo dal vivo
Ciao, sono D10S. Dimmi di cosa hai bisogno.
01cosa faccio per te
01 · siti & piattaforme
E-commerce, prenotazioni, area clienti. Oppure il recupero di un sito che non funziona più.
02 · automazioni & AI
Fatture, email e calendari che si parlano: le operazioni ripetitive si chiudono da sole.
03 · voice agents
Un assistente telefonico 24/7 che prenota, sposta e informa.
come lavoro
gratuita, per capire il problema
prezzo fisso, concordato prima, niente sorprese
demo e aggiornamenti durante il processo
formazione all’uso e assistenza dopo il rilascio
02Lavori selezionati
Il sito di un musicista che funzionava male, ricostruito da zero — veloce, sicuro, trilingue, con area clienti a pagamento.
Ricostruito come app moderna — sito pubblico + area clienti riservata, in tre lingue (IT/EN/ES) — da un sito che funzionava male.
Ogni progetto ha la sua stanza — audio versionati, commenti puntati al secondo esatto, download riservati a chi ha pagato.
Consegnato blindato — controlli automatici a ogni modifica, sicurezza rinforzata, form contatti anti-spam; due falle di accesso trovate e chiuse.
ownership + is_paid RLS paywall · signed-URL downloads · GitHub Actions typecheck/lint/build/test gate
Un tutor di lingue con cui si parla — un’app Android che ascolta, corregge e si ricorda di te.
Impari parlando — una conversazione vera, a voce, in inglese o spagnolo — dal primo minuto. Quasi senza testo, di proposito.
Si ricorda di te — da ogni chiamata estrae gli errori che hai fatto davvero; la ripetizione spaziata li fa riemergere e sceglie lo scenario di domani.
Esercizi dai tuoi errori — scrittura, traduzione e lessico nascono dagli errori che hai fatto davvero — corretti da un LLM, e solo le valutazioni sicure entrano nella tua memoria.
Quattro agenti, non un prompt — chi parte da zero ha un agente tutto suo: voce più lenta, ripeti-dopo-di-me, zero correzioni.
a per-user memory of the mistakes you make drives every scenario and drill — no vector store, just structured recall of your own errors · text drills graded by an LLM, only high-confidence results written back so the memory stays clean · an append-only ledger meters every second of voice and cannot double-spend · prompt-injection defence on user text entering the agent prompt (rejected 6/6) · native criteria score real conversations in production, not just simulations
I miei appunti delle ripetizioni diventati un sito di studio — con un voice agent che interroga gli studenti.
Cinque anni di lezioni, in un posto solo — 267 lezioni su sette materie — matematica, fisica, elettrotecnica, elettronica, informatica, statistica, automazione — con formulari e verifiche.
Un’interrogazione da fare da soli — un voice agent interroga lo studente sulla teoria di una lezione e valuta come la spiega, non solo il risultato — sempre con un passo successivo.
Generati in scala, controllati coi numeri — 2.570 esercizi svolti scritti con un LLM, poi smistati da filo-eval, un harness che misura quali deve leggere per primi un umano.
questions built from each lesson’s structure and read by me before going live · signed URL only, prompt override off · post-call webhook + reconciliation so no session goes unbilled · build gate on formulas, links and figures
Scoperta musicale lyrics-first — una playlist che attraversa le tue emozioni.
Descrivi uno stato d’animo — a parole o tocca una ruota di 12 emozioni — un agente Claude lo risolve e Lyra costruisce la playlist come una traiettoria, non una lista piatta.
Scelte dai testi — embedding sentence-transformer collocano ogni traccia su una tassonomia valenza × energia; il verso esatto che ha fatto match viene mostrato.
Guidi dal vivo — more like this / change the mood / raise the energy — rimodelli la coda senza tagliare il brano; una bussola 3D si orienta e traccia il percorso.
Il negozio online di un producer: beat in vendita con anteprima, licenze e pagamento in pagina.
Pagamento in pagina — anteprima audio a waveform, carrello multi-licenza (MP3 / WAV / stems / exclusive) e Stripe senza uscire dalla pagina.
Si consegna da solo — ogni acquisto manda link di download privati, validi solo per chi ha comprato.
Costi ridotti all’osso — l’audio viaggia da Cloudflare direttamente al browser, senza server in mezzo.
Vitest + Playwright · GitHub Actions blocking merges · RLS default-deny
Un agente AI che risponde a domande sui dati veri dell’azienda — numeri esatti, niente di inventato.
Risponde dai dati veri — chiedi in linguaggio naturale su clienti, ordini o chiamate — l’agente consulta CRM, gestionale e documenti e cita le fonti.
I conti li fa il codice, non l’AI — il modello sceglie solo dove guardare e come spiegare; i numeri sono sempre esatti.
Top 10 all’hackathon Cursor × Yellow Tech — qualificato alla finale nazionale dell’Italian Hackathon League (vedi Zero to HubSpot).
Un CRM compatibile con HubSpot costruito da un repo vuoto in cinque ore, con dentro 15 anni di dati del vecchio gestionale di un cliente.
675.000 righe sporche, migrate in 35 secondi — nove CSV da un vecchio CRM: aziende doppie dietro siti e formati di partita IVA diversi, importi mensili, note di credito, date in formato Excel, testo con doppia codifica. Ogni regola è stata trovata nei dati e poi verificata con un ricalcolo indipendente.
47,3/50 sui requisiti dei dati, 9,1/10 sulla tenuta — paginazione esatta sul volume migrato, nessuna scrittura concorrente persa, letture p95 sotto i 100 ms.
La finale nazionale degli hackathon, giudicata dalle macchine — costruito dal vivo alle OGR di Torino da finalisti selezionati in quattro tappe, poi valutato da una suite di test nascosta sul CRM pubblicato: conformità alle API HubSpot, tenuta sotto carico, migrazione di un export mai visto e un assistente AI in italiano giudicato su 40 richieste inedite.
L’assistente telefonico AI di una scuola di ballo: risponde 24/7, prenota, sposta, informa.
Sa chi sta chiamando prima di rispondere — mentre il telefono squilla un webhook associa il numero allo studente, così lo saluta per nome. Poi dà info sui corsi, prenota, disdice, sposta, e passa a una persona quando è giusto farlo.
Italiano e spagnolo, risponde in 1,6s — misurati sulle chiamate vere, da quando il chiamante smette di parlare alla prima parola dell’agente. Le date delle prenotazioni le calcola il database, mai il modello.
Testato come si testa un modello, non un sito — ogni scenario avversariale gira tre volte, perché su un LLM un verde singolo è un aneddoto. E quello che la piattaforma può garantire non si chiede mai al prompt.
native Agent Tests, each scenario repeated (one green is an anecdote) · caller recognition and trial-week state verified outside the model, where an LLM cannot flake · 13 tools as Postgres RPCs · prompt in git, with diff and rollback
Agente vocale autonomo con chiamate in uscita.
Raccoglie via browser — conversa con l’utente per i dettagli della prenotazione.
Chiama il ristorante da solo — compone via Twilio e gestisce l’intera telefonata end-to-end.
Si ricorda di te — memoria cross-sessione che sopravvive alle chiamate stateless di ElevenLabs — riconosce i clienti di ritorno e propone «il solito».
Dashboard admin — analytics sulle sessioni e tracking dei ricavi.
ground-truth extraction evals · ElevenLabs online eval criteria · /observability latency dashboard
Pipeline di pubblicazione AI per Beat Store.
CLI headless — gli indichi la cartella di drop del producer e pubblica ogni beat su Beat Store tramite l’API autenticata dello store.
Metadati + SEO AI — arricchimento via Claude API; pipeline di upload idempotente e ripristinabile.
Conferma prima di pubblicare — mostra ogni drop nel terminale e chiede l’ok.
Generazione audio tramite interpolazione nello spazio latente RAVE.
Interpola nel latente — carichi fino a 4 file audio e mescoli le loro codifiche latenti RAVE tramite una board 2D.
Ponderazione baricentrica — la posizione del click imposta il blend tra tutti gli input insieme.
FastAPI + TorchScript — backend su HF Spaces, frontend React su Vercel.
Tesi magistrale: dall’analisi audio alla generazione musicale.
Analisi → generazione — pipeline a tre client: visualizzazione 3D mood-based → mappatura emozioni → generazione senza prompt, in loop real-time.
Geometria sacra come interfaccia — il Cubo di Metatron e i solidi platonici mappano le emozioni sulle feature audio in un client 3D interattivo.
Generazione senza prompt — via Suno API; benchmark comparativo di modelli generativi (Suno, RAVE, MusicGen, Jukebox).
Modellazione di circuiti analogici su hardware di effetti dedicato.
Primo WDF sull’H9000 — algoritmo Wave Digital Filter che modella circuiti lineari e non lineari direttamente sull’hardware tramite VSig3.
Non-linearità via CPWL — una rappresentazione Canonical PieceWise-Linear; validato end-to-end con un circuito diode-clipper.
Nessun precedente — sviluppato entro i limiti low-level di VSig3, senza esempi in letteratura.
Sistema di automazione per la gestione del tutoraggio.
Automatizza la fatturazione — via Fiscozen, e invia email personalizzate ai clienti.
Sincronizza e prenota — sessioni Google Calendar → Notion; prenota in automatico sulle piattaforme.
Gira ogni giorno — fatturazione, email, log sessioni e prenotazioni.
Supporto aereo a due voice-agent con escalation dal vivo — Yellow Tech × ElevenLabs.
Due agenti, escalation live — Aria gestisce i passeggeri in prima linea e passa i casi complessi a Marco, un agente supervisore.
Multilingue — supporto conversazionale (IT / EN / ES / FR) su ElevenLabs Conversational AI.
Da hackathon — realizzato a Yellow Tech × ElevenLabs.
Classificazione di genere musicale con deep learning (NN / CNN / RNN-LSTM).
Genere dagli MFCC — classifica i brani con feature librosa, addestrato sul dataset GTZAN.
NN vs CNN vs RNN-LSTM — confrontate con valutazione accuracy/loss; scalabile ad altri dataset e modelli.
Installazione interattiva sull’impatto ecologico delle azioni quotidiane.
Agisci, vedi l’impatto — gli utenti imitano azioni quotidiane e vedono l’impatto su CO₂ e clima in tempo reale su un globo 3D reattivo.
Gesti → visual → suono — riconoscimento gesti Python + 3D real-time TouchDesigner + soundscape generativi SuperCollider.
03Chi sono
Ingegnere (MSc, Politecnico di Milano). Costruisco siti, automazioni e agenti AI per attività e piccole imprese — dalla prima riga di codice alla messa online, e continuo a seguirli dopo.
Seguo le novità appena escono e le provo: workshop, hackathon, formazione continua. Freelance a Milano, lavoro anche da remoto.
Sviluppo end-to-end di strumenti web basati su AI per l’industria musicale: piattaforme e-commerce, agenti di automazione e interfacce vocali.
Music Information Retrieval, interfacce 3D e modelli audio generativi; prototipo full-stack con React, Flask e Python.
Costruito un agent harness LLM da zero: loop di tool-calling, subagenti paralleli e ricerca RAG vs Grep su knowledge base Markdown. Nessun framework.
GenAI per generare musica con sviluppo di un progetto in team.
04Contatti
Lavoriamo insieme.
Scrivimi due righe su cosa ti serve. Ti rispondo con una prima idea di come lo affronterei.
Di solito rispondo in giornata.