Books

AI doesn't fix a broken product development process — it amplifies whatever process you give it. Drawing on two decades of hardware leadership, this book is a field guide to making that amplification work in your favor, not against you.

Reinforcement learning for LLMs—from preference optimization and verifiable rewards to agents and safety—in a structured public reader edition.

Modern LLMs from architectures and training to alignment, evaluation, agents, and safety—presented as a structured public reader edition.

Most agent books teach prompts and frameworks. Agent Engineering teaches the judgment and engineering discipline required to build AI agents that are reliable, secure, testable, and ready for production. Follow a practical Claude-based project from first agent to production-grade autonomous system—and receive every future update to this early-access edition.

Migrate existing, high-traffic production Android and iOS applications to Kotlin Multiplatform (KMP) and Compose Multiplatform (CMP) systematically—without pausing feature development or compromising release stability.

This short book introduces process data scientists to knowledge graphs and GraphRAG, a powerful combination that overcomes the limitations of vanilla RAG when answering the kind of cross-document, relationship-heavy questions that process engineers usually care about. With a hands-on, application-driven approach, the book walks readers through the complete pipeline: designing an ontology for plant data, using LLMs to extract entities and relationships from incident reports, building and querying the graph in Neo4j, and finally assembling everything into a demo web application.

Una guida pratica a Claude Code, scritta con Claude Code.Su Claude Code circolano due tipi di contenuti: video YouTube che si fermano ai primi dieci minuti e thread social che promettono "guide complete" in cambio di un'email. Questo libro nasce dall'esigenza opposta: avere finalmente un manuale che spieghi lo strumento per intero, senza hype e senza muri di lead generation.140 pagine costruite a partire dalla documentazione ufficiale Anthropic, verificate su Claude Code v2.1.123, con esempi reali invece che screenshot da marketing. Si parte dall'installazione su macOS, Linux e Windows, si passa per Plan Mode, CLAUDE.md, gestione del contesto, sicurezza dei permessi, Skill personalizzate, subagent custom, integrazione MCP, e si arriva al prompt engineering aggiornato al 2026 — quello vero, dopo che le formule magiche del 2023 si sono sgonfiate.Il libro è pensato per due lettori in parallelo: lo sviluppatore senior che vuole integrare Claude Code nel proprio workflow di produzione, e chi si avvicina per la prima volta agli strumenti AI agentici e ha bisogno di una mappa. I capitoli iniziali costruiscono le basi senza dare nulla per scontato; quelli avanzati entrano nei meccanismi che fanno la differenza tra un uso superficiale e uno strategico.Tre cose che troverai e che altrove fatico a trovare:Il prompt engineering riletto al 2026. Niente ruoli posticci, niente "agisci come un esperto di...". Le tre leve che contano davvero — istruzioni esplicite, contesto adeguato, esempi curati — applicate al contesto specifico della CLI.Workflow reali, non demo da slide. Esempi concreti su WordPress e Node.js presi da progetti veri, non da repository giocattolo.In apertura c'è una prefazione scritta da Claude Opus, a cui ho dato il manoscritto completo chiedendogli un commento onesto, anche dove il libro non funzionava. È rimasta lì come l'ha scritta: è il modo più trasparente che mi sia venuto in mente per inquadrare il libro.Il libro è gratis — pay-what-you-want con minimo zero. Se ti torna utile e vuoi contribuire, decidi tu quanto. Se non puoi o non vuoi, scarichi e leggi senza pensieri: la licenza Creative Commons BY-SA 4.0 ti permette anche di redistribuirlo e modificarlo, basta citare la fonte e mantenere la stessa licenza.

Move beyond chatbots. Learn how to build autonomous AI agents that execute real business workflows 24/7 and scale operations at a fraction of traditional costs.

A practical front-end debugging guide to the tools and techniques required to debug, optimize and monitor your web applications. This handbook helps you gain the fundamental and deep knowledge of a comprehensive toolset, from Chrome DevTools and framework extensions to integrated IDE debuggers.

AI is changing how we build software, but it doesn’t replace your skills, your thinking, or your judgment. This book is for engineers and tech leaders who want to use AI well, without losing what makes them great. Real lessons, honest stories, and practical tips to help you adapt, stay sharp, and keep owning your craft in the AI era.

Understanding the most common mistakes in machine learning will allow you not only to avoid them, but to build better machine learning systems and less prone to errors. After reading this book, you will be ready to build more robust and trustworthy machine learning models.