Programmatore - Sacchetti Roberto

Converti Libri in Skills di Claude per la tua Knowledge Base

Convertire Libri in Skill di Claude per la tua AI Knowledge Base

Introduzione

Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, la capacità di un’intelligenza artificiale di comprendere e utilizzare informazioni dettagliate è cruciale. Oggi, grazie a uno strumento innovativo, possiamo convertire libri tecnici in “skill” per agenti AI come Claude. Questa tecnologia permette di trasformare un intero libro, anche di 400 pagine, in un insieme di abilità utili per l’AI. Quando affrontiamo documenti complessi, la memoria umana spesso sbiadisce con il tempo, dimenticando dettagli critici. Tuttavia, con questo metodo, gli agenti AI acquisiscono non solo rapidamente una panoramica di concetti chiave, ma anche la capacità di utilizzare queste informazioni ogni volta che se ne presenta la necessità. Questo articolo esplorerà i vantaggi e il funzionamento di questo strumento, mostrando come possa ottimizzare l’accesso a grandi volumi di conoscenze per la tua intelligenza artificiale.

La possibilità di trasformare testi in conoscenze pratiche è un nuovo paradigma che sta rivoluzionando il modo in cui gestiamo le informazioni. Dal RUG all’Agentic File Search, fino al LLM Wiki, abbiamo assistito a una progressiva evoluzione dei metodi di archiviazione e accesso ai dati. Ora, con la capacità di convertire libri interi in skill, possiamo migliorare notevolmente l’efficienza degli agenti AI. Non solo possiamo estrarre e strutturare le informazioni più importanti, ma queste skill permettono una consultazione veloce e mirata, evitando di rileggere interi testi alla cieca. Questo approccio innovativo offre un modo per memorizzare una conoscenza accessibile e utilizzabile in modo immediato, incrementando l’efficacia degli strumenti AI che utilizziamo.

In questo articolo, scoprirai come questa tecnologia possa trasformare documenti complessi in risorse pratiche e strutturate per rispondere a domande e sviluppare contenuti avanzati. Imparerai a conoscere i vantaggi di adottare un sistema di skills basato su libri, come questo approccio supporti il ragionamento dell’AI e come possa essere applicato a vari tipi di documentazione. Analizzeremo anche esempi pratici e casi d’uso per comprendere al meglio l’efficacia di convertire libri in skill capaci di migliorare la tua knowledge base.

Concepire Skill a Partire da Libri Tecnici

Un vantaggio chiave di questo strumento è il suo approccio strutturato all’acquisizione di conoscenza. Quando leggiamo un libro, ricordiamo i concetti generali, ma spesso trascuriamo i dettagli fini, che tendono a sbiadire col tempo. Un agente AI, invece, ogni volta che consulta un documento si riferisce sempre al testo originale, mantenendo una comprensione costante e accurata. Questo è il punto di forza del sistema di skills: Claude non assimila il libro come farebbe un essere umano, ma lo comprende ogni volta da zero, trovando sempre l’informazione giusta nel punto desiderato.

Utilizzando questo strumento, è possibile scomporre un libro in vari segmenti come capitoli, glossari, e schemi di decisione. Ad esempio, una volta convertito un libro in skill, Claude è in grado di riprodurre l’informazione contenuta come un insieme di istruzioni dettagliate su come affrontare specifiche problematiche. Questo genere di “pacchetto di abilità” consente di alimentare l’AI con le conoscenze tecniche del libro in maniera rapida ed efficiente. Così, si passa dalla semplice consultazione alla capacità di agire come se avesse una guida di istruzioni sempre aggiornata.

Analogamente alla trasformazione delle librerie offline in archivi digitali per ricerche rapide, questo sistema offre un miglioramento significativo. Gli agenti AI, dotati di tali skill, possono consultare un indice ben strutturato, scoraggiando la dispersione di dati inutili e accelerando il processo di risoluzione dei problemi. Attraverso la conversione del materiale in moduli facilmente consultabili, Claude è in grado di fornire risposte precise alle domande poste, senza dover rileggere il documento originale nella sua interezza. Questo non solo riduce i tempi di ricerca, ma garantisce anche una coerenza di informazioni che altrimenti si perderebbe.

Applicazioni Tecniche e Vantaggi del Sistema Skill

La creazione di skills a partire da libri tecnici non è solo un esercizio di archiviazione complesso – è un modo rivoluzionario di trasformare il sapere umano in una risorsa attiva per agenti AI. La struttura generata dallo strumento include elementi come un glossario, che facilita il rapido riconoscimento e l’uso di termini chiave, e framework di strategie operative, che diventano così accessibili ogni volta che servono. Idealmente, un libro di 400 pagine che viene convertito, grazie a modalità tecnologiche avanzate, può essere consultato in modalità “on the fly”, senza dispendio di tempo o risorse.

Per esempio, nel trasferimento di un libro in formato “skill”, vari file markdown vengono creati: ciascuno per ogni capitolo, per il glossario, per i pattern di design e per un cheat sheet. Questo comprende decisioni rapide e idee principali strutturate in modo che l’agente AI possa accedervi senza fatica. Particolare attenzione va all’indicizzazione dei termini nei documenti tecnici: il passaggio a markdown è fondamentale per mantenere l’integrità l’informazione come tabelle e formule, senza perdere alcun dettaglio rilevante. Quando un documento contiene esclusivamente testo, estrarre il contenuto diventa notevolmente più veloce, consentendo un tempo di elaborazione subordinato alla natura e dimensione del libro stesso.

In pratica, l’abilità di scaricare e convertire documenti, come osservato nei test con vari testi tra cui il celebre “The Lean Startup”, dimostra la praticità di questo sistema. Sebbene esistano già risorse comuni nel web, la vera forza del sistema di skills sta nella creazione di competenze utili da documenti unici e contestuali, trasformando le informazioni in know-how concreto che può essere utilizzato come risorsa continua da Claude. Questa trasposizione di concetti complessi in moduli operativi facilmente accessibili rappresenta il nuovo metodo ideale per ottimizzare documenti e contenuti complessi.

Esempi Pratici di Skill per Claude

Il metodo di conversione dei libri in skills trova la sua massima espressione quando applicato a documenti di carattere specifico. Testi come “Thinking Fast and Slow” di Daniel Kahneman, noti per la loro complessità e densità teorica, possono essere utilizzati come skills da Claude per simulare un’analisi dettagliata su bias cognitivi e decision-making. Queste skills non solo facilitano la comprensione di concetti teorici avanzati, ma offrono anche una risorsa pratica quando si tratta di prendere decisioni strategiche aziendali o operazioni finanziarie, fornendo un vantaggio significativo rispetto alle semplici consultazioni enciclopediche.

Inoltre, convertire libri in skills si rivela estremamente utile quando si lavora con documentazioni interne o guide specifiche non accessibili al pubblico. Immagina di possedere documenti che schematizzano processi aziendali interni o descrivono protocolli operativi unici per la tua impresa: trasformarli in skills permetterebbe a Claude di replicare e consigliare tali processi con estrema precisione, risparmiando tempo prezioso e migliorando l’accuratezza delle risposte generate dall’AI.

Un altro esempio di pratica eccellente è il libro “Atomic Habits” di James Clear, conosciuto per le sue tecniche motivazionali di cambiamento personale. Convertito in una skill, gli utenti possono trarre vantaggio dalle tecniche e framework per sviluppare nuove abitudini, ottenere risultati personali e monitorare progressi, aumentando l’efficacia del proprio progetto informatico con una guida sempre a disposizione. Questo tipo di integrazione abilita Claude a migliorare non solo il lavoro individuale, ma a potenziare il processo decisionale di team interi, con una conoscenza sempre aggiornata e pronta per l’uso.

FAQ

Come funziona la conversione di un libro in skill per AI?

La conversione di un libro in skill avviene attraverso la scomposizione del libro in varie parti strutturali, come capitoli e glossario, che vengono poi trasformati in file markdown. L’agente AI, in questo caso Claude, utilizza ciascun file per accedere rapidamente alle informazioni rilevanti senza dover rileggere il libro per intero. Questo approccio consente di utilizzare dati memorizzati in forma di skill per rispondere a quesiti specifici in tempi rapidi, mantenendo l’integrità delle informazioni originali e assicurando la loro reperibilità in qualsiasi momento.

È possibile convertire qualsiasi tipo di documento in skills?

Sì, lo strumento permette la conversione di una vasta gamma di documenti, dai libri tecnici a quelli di narrativa o saggistica. La compatibilità include formati come PDF, EPUB, DOCX, e TXT. La strategia di conversione varia in base alla natura dei contenuti: documenti tecnici con tabelle e formule vengono trattati con particolare attenzione per preservare i dettagli, mentre testi più semplici possono essere convertiti più rapidamente. Indipendentemente dalla natura del contenuto, il risultato è una skill che l’agente AI può utilizzare per arricchire il proprio set di abilità.

Quali sono i vantaggi di usare skill rispetto ai sistemi tradizionali?

L’uso di skill offre l’opportunità di accedere a conoscenze specifiche e dettagliate con una maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali di ricerca del contenuto. Mentre i sistemi di search standard restano efficaci per rilevamenti di massa, le skills consentono un approccio più mirato e ragionato ai contenuti, rendendo la consultazione più efficiente e meno dispendiosa in termini di risorse e tempo. Inoltre, questo metodo affianca Claude nel ridurre l’uso di token, permettendo un’ottimizzazione del processo di accesso alla conoscenza.

Quando è consigliato utilizzare skill anziché chiedere informazioni direttamente all’AI?

L’uso di skills diventa particolarmente vantaggioso quando dobbiamo trattare documenti che non sono comunemente accessibili online o quando lavoriamo con materiali di riferimento tecnico e complesso. Se il libro o il documento è noto e facilmente reperibile, l’AI potrebbe già avere accesso alle informazioni desiderate. Tuttavia, per contenuti di nicchia, nuovi o dettagli aziendali riservati, convertire l’informazione in skill assicura che l’agente abbia sempre una risposta precisa e pertinente, rendendo il processo di ricerca più veloce e accurato.

Conclusione

La capacità di trasformare libri e documenti in skill rappresenta una rivoluzione nel modo di gestire ed utilizzare la conoscenza attraverso l’intelligenza artificiale. Questa tecnologia non solo rende accessibili grandi volumi di informazioni, ma le trasforma in strumenti pratici that gli agenti AI possono sfruttare per fornire soluzioni rapide e precise. Il risultato è un accesso alla conoscenza più efficiente che rivoluziona il modo di interfacciarsi con vasti archivi informativi. Utilizzare skills incrementa l’efficacia del processo decisionale, rendendo il lavoro più agile e focalizzato.

I professionisti tecnologici e le aziende possono beneficiare enormemente da questa innovazione, soprattutto quando lavorano su progetti complessi o devono gestire informazioni tecniche dettagliate. Grazie ad un’installazione semplice e alla possibilità di personalizzare le skill secondo le esigenze specifiche, Claude diventa un assistente ancora più prezioso. Trasformando la conoscenza in competenze pratiche, ci avviciniamo sempre di più a una nuova epoca in cui l’AI non solo comprende, ma agisce con intelligenza e precisione a servizio dei nostri obiettivi.

Pronto a sperimentare la potenza delle skills nella tua knowledge base? Scopri come questa tecnologia avanzata può rivoluzionare il tuo modo di lavorare e acquisire conoscenza approfondita. Iscriviti per ulteriori aggiornamenti e inizia a trasformare i tuoi documenti in strumenti di empowerment per la tua AI con Claude.

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Programmatore - Sacchetti Roberto

GLM-OCR in locale: ti mostro come convertire PDF in Markdown

Convertire PDF Complessi in Markdown con GLM-OCR: Una Guida Completa

Introduzione

In un mondo sempre più interconnesso e digitale, la gestione efficace delle informazioni è diventata più critica che mai. Uno dei principali problemi affrontati da aziende e professionisti è la trasformazione di documenti PDF complessi, spesso contenenti tabelle, figure e infografiche, in formati testuali facilmente gestibili e utilizzabili, come il Markdown. Questo formato è particolarmente apprezzato dalle intelligenze artificiali, poiché consente di rappresentare layout complessi in modo semplice e strutturato.

Viviamo in un’epoca in cui le AI stanno rivoluzionando il modo in cui elaboriamo e interagiamo con i dati. La conversione dei PDF in Markdown non è solo un modo per migliorare la leggibilità dei documenti, ma rappresenta anche un’opportunità per ottimizzare le basi di conoscenza, facilitare la ricerca di informazioni e automatizzare flussi di lavoro. Questa guida esplora come il modello GLM-OCR può essere sfruttato per questo scopo.

Scopriremo come trasformare PDF complessi in Markdown utilizzando il nuovo modello GLM-OCR, una soluzione all’avanguardia che semplifica la conversione e aggiunge un livello di efficienza ai tuoi processi. Che tu sia un professionista legale, un commercialista, o un imprenditore, imparare a utilizzare questo strumento può traslare direttamente in benefici concreti per la tua attività.

Conversione PDF-Markdown con GLM-OCR

Una delle sfide principali nella gestione dei documenti digitali è rappresentata dai file PDF. Questi file sono spesso “sporchi”, ovvero complessi, e possono includere immagini, tabelle e testo insieme. Tuttavia, la conversione di questi documenti in un formato più accessibile come il Markdown può essere effettuata grazie a modelli avanzati di Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR). Il modello GLM-OCR si distingue in particolare per la sua capacità di trasformare documenti PDF intricati in Markdown leggibile, semplificando l’interazione con le AI.

Il GLM-OCR è stato progettato per affrontare documenti complessi, restituendo risultati accurati in termini di interpretazione dei contenuti. Utilizza algoritmi avanzati per riprodurre l’ordine visivo degli elementi, proprio come un essere umano leggerebbe un documento, mantenendo intatto l’ordine logico degli elementi come titoli, paragrafi, figure e tabelle. Questo modello offre un modo efficace per preservare la struttura e il contenuto durante la conversione, rendendo il documento finale non solo facile da leggere, ma anche perfettamente formattato per l’uso con sistemi AI.

Vari modelli OCR sono disponibili per questo compito, ciascuno con i suoi punti di forza. Paddle OCR 3, ad esempio, è popolare per la sua facilità d’uso e il supporto open source, mentre altri come DeepSeek OCR si concentrano sulla ricostruzione del flusso visivo dei documenti. Tuttavia, GLM-OCR si posiziona attualmente come uno dei modelli più potenti, supportato dai suoi risultati nei benchmark e dalla sua comunità crescente su piattaforme come GitHub, Hugging Face e altri.

Approfondimento Tecnico sul GLM-OCR

GLM-OCR non è solo una soluzione efficace per convertire PDF in Markdown, ma è anche un modello all’avanguardia nel campo del Riconoscimento Ottico dei Caratteri. Sviluppato con l’obiettivo di comprendere documenti complessi, GLM-OCR è in grado di gestire multimodalità, unendo capacità di estrazione testuale e riconoscimento delle immagini in un solo passaggio. Questa caratteristica lo rende particolarmente adatto all’analisi di documenti eterogenei comunemente trovati in settori come quello legale e commerciale.

Il modello si distingue per la sua leggerezza e facilità di implementazione. Disponibile su piattaforme come Ollama, consente agli utenti di scaricarlo e utilizzarlo in modo locale, preservando così la privacy dei dati. Questo è un aspetto particolarmente importante per aziende che trattano informazioni sensibili e devono garantire la sicurezza dei dati durante il processo di conversione. Con una semplice configurazione, gli utenti possono impostare l’ambiente di lavoro e cominciare a sfruttare le potenzialità di GLM-OCR sul proprio hardware.

Per quanto riguarda le risorse necessarie, il GLM-OCR richiede una GPU con almeno 10GB di memoria dedicata. Tuttavia, la configurazione può essere adattata a seconda delle esigenze specifiche, permettendo una certa flessibilità nell’utilizzo. Questa caratteristica si traduce in un investimento iniziale nell’hardware da parte degli utenti, ma che viene rapidamente ripagato dall’efficienza e dall’efficacia del modello durante i processi di conversione e gestione dei documenti.

Applicazioni Pratiche del Markdown Convertito

L’adozione del Markdown come formato standard per la gestione dei documenti non solo facilita la leggibilità, ma apre anche nuove prospettive per l’automazione dei flussi di lavoro. Uno degli usi più rivoluzionari è l’implementazione in sistemi di Retrieval Augmented Generation (RAG). Questi sistemi possono utilizzare il Markdown convertito per migliorare l’accuratezza della generazione delle risposte basate su intelligenza artificiale, ottimizzando così processi decisionali e comunicativi all’interno di un’organizzazione.

Inoltre, la capacità di creare repository di conoscenza, come LLM wiki, è un altro esempio di come il Markdown convertito possa essere sfruttato. Attraverso questi sistemi, le aziende possono organizzare e recuperare le informazioni in maniera più intuitiva, garantendo che le decisioni siano sempre basate sui dati più recenti e rilevanti. Questo è particolarmente utile in ambiti dove la precisione dell’informazione è critica, come nel settore sanitario e nei servizi finanziari.

Per numerosi professionisti, la capacità di trasformare digitalmente contratti e documenti legali rappresenta una vera svolta. Gli avvocati, ad esempio, possono facilmente automatizzare la conversione di lunghi contratti in Markdown, facilitando la revisione e il confronto di versioni diverse senza perdere dettagli importanti. Questo aumenta l’efficienza nei processi legali e riduce il margine di errore umano, permettendo ai professionisti di riservare più tempo per compiti strategici e di valore aggiunto.

FAQ

Come posso iniziare a utilizzare GLM-OCR per i miei documenti?

Per iniziare con GLM-OCR, è necessario scaricare il modello attraverso piattaforme come Ollama e Hugging Face. Assicurati di avere l’hardware giusto, con una GPU da almeno 10GB di memoria dedicata, e segui le istruzioni per installare ed eseguire il modello in locale. Una volta configurato, puoi iniziare a convertire i tuoi PDF complessi in Markdown con pochi semplici passaggi.

Quali sono i requisiti hardware per eseguire GLM-OCR?

Per eseguire GLM-OCR è consigliabile avere una scheda video con almeno 10GB di VRAM. Tuttavia, per prestazioni ottimali, soprattutto quando si lavorano documenti di grandi dimensioni o multipli, è preferibile avere una GPU con 16GB di VRAM o più. In alternativa, dispositivi con memoria unificata, come alcuni Mac, possono essere idonei.

Gli strumenti OCR supportano la conversione di documenti in altre lingue?

La maggior parte degli strumenti OCR avanzati, incluso GLM-OCR, supporta molte lingue diverse. Tuttavia, le prestazioni possono variare a seconda della lingua e della complessità del documento. È sempre una buona idea testare piccoli campioni del tuo documento per valutare la precisione della conversione nella tua lingua specifica.

Posso usare GLM-OCR per convertire documenti di testo scritto a mano?

Mentre GLM-OCR è progettato principalmente per documenti stampati e PDF complessi, alcuni modelli OCR avanzati possono gestire anche testi scritti a mano con livelli variabili di successo. La precisione dipenderà dalla qualità della scansione e dalla chiarezza del testo. È sempre utile sperimentare con documenti diversi per vedere quali risultati si ottengono.

Conclusione

In conclusione, la conversione di documenti PDF complessi in Markdown attraverso l’uso del modello GLM-OCR rappresenta un passo avanti significativo nella gestione delle informazioni digitali. Che tu sia un professionista alla ricerca di modi per migliorare l’efficienza lavorativa o un’azienda che desidera ottimizzare le proprie basi di conoscenza, GLM-OCR offre una soluzione pratica, sicura e privata.

L’importanza di una knowledge base ben organizzata non può essere sottovalutata. Investire nelle giuste tecnologie oggi può prepararti per le sfide di domani, garantendo che le informazioni chiave siano accessibili e utilizzabili quando servono di più. Inizia a esplorare le possibilità offerte da GLM-OCR e scopri come può trasformare il modo in cui gestisci i documenti.

Se questo argomento ti è stato utile, non esitare a condividere questa guida e a lasciare un commento con le tue domande o esperienze personali. Continua a seguire per rimanere aggiornato su come le nuove tecnologie possono rivoluzionare il tuo lavoro e la tua vita.

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Programmatore - Sacchetti Roberto

Come integrare WordPress e Laravel

Parliamo sempre di sviluppo di applicazioni Web che può richiedere molto tempo e risorse. Se anche te in alcuni progetti fai utilizzo di WordPress, ti starai chiedendo se esiste un modo migliore per integrare il tuo processo di sviluppo con il tuo sistema di gestione dei contenuti (CMS). Oppure se come me hai ricevuto richieste da parte di clienti/committenti per far interagire WordPress con un CRM creato appositamente secondo le esigenze di dichiarate in fase di analisi.

in nostro aiuto uno dei framework di programmazione PHP più popolari nel mondo della programmazione web “Laravel”, può essere integrato con WordPress. Questa combinazione può consentirti di gestire lo sviluppo della tua applicazione web attraverso il back-end di WordPress o viceversa, offrendo un flusso di lavoro più snello.

conosciamo Laravel

Laravel è un framework MVC che serve ad uno sviluppatore web a rendere i propri progetti più performanti. Laravel è un framework open source scritto in PHP;

 

  • Model View Controller (MVC).

    Questa è una struttura architettonica che separa i tre componenti dello sviluppo PHP: il modello, la vista e il controller. Ciò significa che uno sviluppatore può isolare ogni parte e apportare modifiche senza influire sugli altri componenti.

  • Programmazione orientata agli oggetti.

    In un approccio di programmazione orientato agli oggetti, come PHP, le strutture sono costruite con dati o “Oggetti”, piuttosto che con funzioni e logica. Possono quindi essere utilizzati in tutto il programma. Ogni oggetto ha proprietà e comportamenti che definiscono il suo stato e cosa può fare.

  • API REST.

    Si tratta di uno stile architettonico utilizzato dalla maggior parte delle applicazioni Web open source per formare uno scambio di informazioni praticabile.

Usiamo Laravel con WordPress

L’integrazione di Laravel con WordPress può essere eseguita in vari modi. adesso noi vedremo l’utilizzo di una Libreria Corcel _

Utilizzando WordPress Corcel

Corcel è un insieme di classi PHP che consentono ai programmatori di recuperare e utilizzare le informazioni direttamente da WordPress. Può funzionare come un ponte tra WordPress e Laravel.

Installando Corcel, sarai in grado di utilizzare WordPress come amministrazione back-end del tuo progetto per l’inserimento di dati, come post o tipi di post personalizzati, direttamente dalla tua applicazione Laravel.

Installiamo Corcel

Per eseguire l’installazione andremo a utilizzare composer, il gestore dei pacchetti & dipendenze per il linguaggio di programmazione PHP, eseguiamo il seguente comando _

composer require jgrossi/corcel

Configuriamo Laravel per Corcel

per le versioni dalla 5.5 e superiori, Corcel si registrerà utilizzando l’Auto Discovery di Laravel.

per le versioni dalla 5.4 o inferiori dobbiamo  includere CorcelServiceProvider in your config/app.php

'providers' => [
    /*
     * Package Service Providers...
     */
    Corcel\Laravel\CorcelServiceProvider::class,
]

Publichiamo il file di configurazione

Ora assicuriamo che il database sia impostato correttamente e consentiamogli di registrare tipi di post personalizzati e codici brevi in un modo molto semplice, dal terminale lanciamo il seguente comando:

php artisan vendor:publish --provider="Corcel\Laravel\CorcelServiceProvider"

Ora verra un file di configurazione in config/corcel.php, dove si potrà impostare la connessione al database con le tabelle di WordPress e molto altro.

Configurazione Database

Supponiamo di avere le seguenti connessioni al database nel tuo file config/database.php

// File: /config/database.php

'connections' => [

    'mysql' => [ // for Laravel database
        'driver'    => 'mysql',
        'host'      => 'localhost',
        'database'  => 'mydatabase',
        'username'  => 'admin'
        'password'  => 'secret',
        'charset'   => 'utf8',
        'collation' => 'utf8_unicode_ci',
        'prefix'    => '',
        'strict'    => false,
        'engine'    => null,
    ],

    'wordpress' => [ // for WordPress database (used by Corcel)
        'driver'    => 'mysql',
        'host'      => 'localhost',
        'database'  => 'mydatabase',
        'username'  => 'admin',
        'password'  => 'secret',
        'charset'   => 'utf8',
        'collation' => 'utf8_unicode_ci',
        'prefix'    => 'wp_',
        'strict'    => false,
        'engine'    => null,
    ],
],

In questo caso usiamo la connessione wordpress per Corcel, quindi impostala nel file di configurazione di Corcel config/corcel.php

'connection' => 'wordpress',

Vediamo come usare Corcel

// All published posts
$posts = Post::published()->get();
$posts = Post::status('publish')->get();

// A specific post
$post = Post::find(31);
echo $post->post_title;

Se andiamo a scrivere e testare il codice soprastante ci accorgiamo come di standard andremo a usare i modelli di Corcel, per andare a lavorare nel DB che precedentemente abbiamo creato e configurato “WordPress” _

Creating your own model classes

Opzionalmente puoi creare il tuo modello di Post (o Pagina, o qualsiasi altra cosa) che estende Corcel/Post. Quindi imposta il nome della connessione (se vuoi sovrascrivere quello predefinito di Corcel) che stai usando, in questo caso foo-bar:

<?php // File: app/Post.php

namespace App;

use Corcel\Model\Post as Corcel;

class Post extends Corcel
{
    protected $connection = 'foo-bar';

    public function customMethod() {
        //
    }
}

Quindi, ora puoi recuperare i dati del database WP usando la tua classe:

$posts = App\Post::all(); // using the 'foo-bar' connection

come vedete per richiamare il nostro modello invece che quello di Corcel useremo la seguente sintassi anteponendo alla chiamata del nostro Modello, la nostra applicazione “APP”;

Meta Data (Custom Fields)

Puoi anche recuperare i metadati dai post.

$post = Post::find(31);
echo $post->meta->link; // OR
echo $post->fields->link;
echo $post->link; // OR

Per creare o aggiornare i metadati da un utente basta usare i metodi saveMeta() o savefield() . I due metodi restituiranno un valore booleano true/false

$post = Post::find(1);
$post->saveMeta('username', 'jgrossi');

Puoi anche salvare molti metadati allo stesso tempo:

$post = Post::find(1);
$post->saveMeta([
    'username' => 'jgrossi',
    'url' => 'http://jgrossi.com',
]);

per altro rimandiamo alla documentazione ufficiale: https://github.com/corcel/corcel

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Evoluzione dei Poster Olimpici dal 1896 al 2012

Raccolta di poster olimpici dal 1896 al 2012, dove si può notare l’evoluzione grafica e comunicativa nei diversi anni nate dalle nazioni in cui ospitavano i giochi.
1896 – Athens

1900 – Paris

1904 – St.Louis, USA

1908 – London

1912 – Stockholm, Sweden

1920 – Antwerp, Belgium

1924 – Paris, France

1928 – Amsterdam, Holland

1932 – Los Angeles, USA

1936 – Berlin, Germany

1940 – Helsinki, Finland

1948 – London, UK

1952 – Helsinki, Finland

1956 – Melbourne, Australia

1960 – Rome, Italy

1964 – Tokyo, Japan

1968 – Mexico City, Mexico

1972 – Munich, Germany

1976 – Montreal, Canada

1980 – Moscow, Soviet Union

1984 – Los Angeles, USA

1988 – Seoul, South Korea

1992 – Barcelona, Spain

1996 – Atlanta, USA

2000 – Sydney, Australia

2004 – Athens, Greece

2008 – Beijing, China

2012 – London, UK

fonte: www.juliusdesign.net

 

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symfony day TORINO 2012

Symfony 2 è uno dei framework PHP piú apprezzati sul mercato.

citiamo direttamente le parole prelevate dal sito ufficiale : www.symfonyday.it .

Symfony 2 e’ diventato il riferimento per quanto riguarda lo sviluppo ad alto livello con PHP e molti software open source, come Drupal, eZ Publish e phpBB hanno gia’ iniziato ad includerlo al loro interno. Il Symfony|Day e’ l’evento di riferimento su Symfony che introduce le best practice e ne mostra case study ad alto livello.

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