TechnoPillz

🌟 Episodio speciale di Techno Pillz con Alex Raccuglia! 🎙️✨In questa puntata, Alex ripercorre la lunghissima storia dell'evoluzione del cinema, della televisione e delle tecnologie di trasmissione video, esplorando con umorismo e passione le complicazioni e le assurdità legate a fotogrammi, standard e frequenze. Condivide anche la sua personale esperienza nella risoluzione di un problema tecnico durato anni, aiutato da ChatGPT, e rivela come alcuni dettagli nascosti di algoritmi di editing e codifica abbiano cambiato il suo modo di lavorare e di vedere la tecnologia! 🚀🎥Tra aneddoti, riflessioni e divertenti digressioni, Alex racconta anche i progetti in corso e le innovazioni del suo software “Final Cut FCP Cut Finder NX”, ideato per migliorare i workflow di montaggio video. Non mancano anche commenti sul mondo hi-tech, standard internazionali e qualche opinione colorita!Nessuna intervista in questa puntata, solo il solito Alex Raccuglia con il suo stile unico e irriverente. 😉**Brand e servizi menzionati:**- **Final Cut Pro (FCP)**: software di editing video professionale Apple. [Link ufficiale](https://www.apple.com/final-cut-pro/)- **ChatGPT**: modello di intelligenza artificiale di OpenAI, usato come aiuto per risolvere problemi tecnici e sviluppare idee. [Link naturale](https://chat.openai.com/)- **NanoBanana**: nome di un tool o marchio usato per creare immagini (nel contesto, potrebbe essere un generatore di immagini). (Nessun link ufficiale disponibile)- **Telegram**: piattaforma di messaggistica usata per il gruppo di supporto e condivisione. [https://telegram.org/](https://telegram.org/)- **Group Telegram "techno pillz"**: https://t.me/technopillzriot**Note:** L'episodio è ricco di aneddoti tecnici, riflessioni filosofiche sulla tecnologia e racconti personali, il tutto condito da uno stile sarcastico e autoironico di Alex.🎧 Buon ascolto e buona risata![00:10:39] Spot[00:16:43] Spot[00:28:51] Spot[00:34:42] Spot[00:37:12] Il riassunto di Sciatta GPTTechnoPillzFlusso di coscienza digitale.Vieni a chiacchierare sul riot:https://t.me/TechnoPillzRiotSono su Mastodon: @shylock74@mastodon.unoI video di The Morning Rant sul canale YouTube di Runtime:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGSK_Rq9Xdh1ojZ_Qi-rCwwae_n2LmztAscoltaci live tutti i giorni 24/7 su: http://runtimeradio.itScarica l’app per iOS: https://bit.ly/runtAppContribuisci alla Causa andando su:http://runtimeradio.it/ancheio/

Alex offre uno sguardo affascinante sull'uso di ChatGPT per ottimizzare algoritmi di analisi video. Condivide le sfide incontrate nel migliorare l'accuratezza del rilevamento dei beat, affrontando problemi pratici di librerie e precisone. Scopre come 'imbrogliare' la notarizzazione di Apple, rivelando vulnerabilità potenziali nel sistema. Riflessioni sull'intelligenza artificiale mostrano i pro e contro dell'utilizzo di strumenti AI nello sviluppo. Infine, prospettive future promettenti per l'evoluzione di Bitmark ci lasciano con curiosità.

Titolo episodio: L’intelligenza artificiale ci salverà (ma bisogna guidarla) 🚀🤖Breve riassuntoAlex racconta il ritorno in ufficio dopo le vacanze e condivide come ha usato l’intelligenza artificiale (in particolare ChatGPT e altri modelli) come compagno di brainstorming per migliorare l’algoritmo di FCP Cat Finder (il suo tool per trovare tagli nei video). Spiega l’approccio tecnico: dall’uso di FFprobe (FFmpeg) per estrarre statistiche fotogramma-per-fotogramma, al calcolo di un valore “wide if” per trovare spike di luminosità, fino all’idea di segmentare i video in più thread per velocizzare l’analisi. Racconta risultati pratici (fino a ~5x più veloce su M1 Pro), i problemi aperti (timecode, fps strani come 29.97, feedback progressivo all’utente, dimensione della app dovuta a librerie) e riflette più in generale su come usare l’AI come “oggetto diverso” (non solo junior né onnisciente). Tra aneddoti e divagazioni (il piccolo ufficio, la ninna nanna al figlio, lanci di sigarette in strada) Alex chiude con inviti a feedback e al gruppo Telegram.Punti salienti che ascolterai- Come ChatGPT/Gemini sono stati usati come partner di brainstorming e per generare codice di prova. 🧠- L’idea di usare FFprobe per ottenere metriche per fotogramma (luminosità, noise, spazio colore, wide if) e convertirle in JSON. ⚙️- Implementazione veloce: normalizzazione, soglie (cut/no-cut), protocollo Spikeable per riconoscere spike e massimi locali. 📈- Strategie per multithreading: spezzare il video in segmenti per analisi parallela e i problemi pratici (duplicazioni, timecode). 🧩- Confronto tra AppKit e SwiftUI, e decisioni sull’integrazione del nuovo algoritmo in un’app legacy (FCP Cat Finder / Cut Finder). 🖥️- Limiti attuali e prossimi passi: progress bar per utenti, gestione fps non interi (29.97), analisi cromatica aggiuntiva. ⏳Ospiti / Interviste- Nessuna intervista formale. Viene citato il collega “Arturino” che esprime dubbi sul progetto, ma non è un ospite/intervistato in puntata.Brand, servizi, nomi e link citati (con breve descrizione)- Alex Raccuglia (host) — creatore e voce del podcast Techno Pillz / The Morning Run.- Techno Pillz — il podcast/format condotto da Alex. 🎙️- Runtime Radio — podcast network che ospita Techno Pillz.- ChatGPT / ChatGPT5 — modello di OpenAI citato come partner per brainstorming e per generazione di codice. 🤖- Gemini — altro modello/servizio AI citato (come alternativa o supplemento a ChatGPT).- ShotGPT — citazione/comica (probabilmente un riferimento ironico a vari modelli/alias).- Azure — servizio cloud Microsoft (Alex menziona di usarne una nuova versione per modelli e in cui riscontra qualche errore di naming).- FFmpeg / FFprobe — FFmpeg è la celebre suite per elaborazione video; FFprobe è lo strumento che estrae metadati/statistiche dai file video (usato qui per ottenere informazioni per fotogramma e produrre JSON). 🧰- Final Cut (Final Cut Pro) — software di editing video; Alex pensa a un’integrazione futura di CutFinder in Final Cut. 🎬- FCP Cat Finder / Cut Finder / Cutfinder — l’applicazione di Alex per trovare tagli nei video (versione attuale e idea di una 2.0 con integrazione in Final Cut). 🐱✂️- SwiftUI — framework Apple moderno per interfacce, apprezzato da Alex per velocità di sviluppo rispetto ad AppKit.- AppKit — framework macOS più vecchio in cui è stata scritta l’app originale (2020).- MacBook Pro M1 Pro — hardware usato come riferimento per tempi di analisi (es. 15s video -> 3s analisi). 💻- Telegram — servizio di messaggistica; link al gruppo di Alex:  - telegram.me/technopilzryot — gruppo Telegram di Techno Pillz (citato nel podcast).- M1 / M4 / core — riferimenti agli Apple Silicon (M1 Pro, ipotesi su M4 super performante) e al numero di core usabili per il multithreading.- Anna (rapper), Luca Carboni, Jovanotti, Extreme — citazioni musicali/aneddotiche e riferimenti culturali durante le divagazioni.Link menzionato- Telegram gruppo Techno Pillz: https://telegram.me/technopilzryotNote tecniche rapide (per chi vuole approfondire)- FFprobe può esportare analisi fotogramma-per-fotogramma in JSON: utile per pipeline di analisi esterne.- Attenzione ai frame rate “non interi” (29.97, 23.976) quando si spezzettano video per analisi a segmenti.- La strategia wide-if + soglie + massimi locali è veloce e dà buoni risultati, ma può essere combinata con analisi cromatica per ridurre falsi positivi.Hai domande specifiche sul metodo tecnico (es. comando FFprobe da usare, come produrre JSON o come gestire i timecode/segmenti multithread)? Vuoi un riassunto “how-to” tecnico per replicare il flusso che descrive Alex? 😊[00:15:37] Spot[00:20:30] Spot[00:30:54] Spot[00:34:31] Il riassunto di Sciatta GPTTechnoPillzFlusso di coscienza digitale.Vieni a chiacchierare sul riot:https://t.me/TechnoPillzRiotSono su Mastodon: @shylock74@mastodon.unoI video di The Morning Rant sul canale YouTube di Runtime:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGSK_Rq9Xdh1ojZ_Qi-rCwwae_n2LmztAscoltaci live tutti i giorni 24/7 su: http://runtimeradio.itScarica l’app per iOS: https://bit.ly/runtAppContribuisci alla Causa andando su:http://runtimeradio.it/ancheio/

Titolo promozionale- Techno Pillz: reazioni in diretta al keynote Apple — iPhone 17, iPhone Air, AirPods e Apple Watch sotto la lente del team. 🎧🍏Breve riassunto (2‑3 righe)- Nell’episodio il team di Techno Pillz commenta in diretta il keynote Apple: design, nuove funzionalità, prezzi e rumor sul futuro (iPhone 18, modem proprietario, camera sotto il display). Conversazione informale, piena di battute, esperienze d’uso personali e opinioni su cosa vale la pena comprare (e cosa no).  Cosa troverai in puntata (punti chiave)- Reazioni live al keynote Apple: iPhone 17 (base, Pro, Pro Max), iPhone Air, AirPods e nuovi Apple Watch.  - Discussione su batteria, chip (A19, A20, Neural Engine), modem, fotocamere, stabilizzazione, photonic engine e funzioni AI.  - Opinioni sui prezzi, sulla transizione a eSIM e sui casi d’uso reali (salvataggi medici, traduzione simultanea, SOS via satellite).  - Note tecniche e aneddoti personali: esperienze con device, custodie, durata batteria e scenari di utilizzo.  Ospiti / partecipanti (chi è in puntata)- Alex Raccuglia — creatore e conduttore del podcast Techno Pillz (collegamento da Milano).  - Simone Pizzi — regia/studio centrale (presenta e media la diretta).  - Filippo Strozzi — ospite, avvocato (Reggio Emilia) — commenti da utente non interessato al cambio immediato.  - Roberto Marin — ospite, architetto (Torino) — sensibile ai prezzi e alle specifiche foto/video.  - Daniele Borghi — ospite (Milano) — valuta upgrade per batteria del suo iPhone 13 Pro Max.  - “Davide” — ospite/eventuale opinionista senior (voce critica per non comprare il 17).  - Survival Hacking — citato tra i partecipanti (handle/ospite).  Nota: non c’è una singola “intervista” formale: è una discussione di gruppo / commento live.Brand, nomi e servizi citati (elenco e breve descrizione)- Apple — produttore dei dispositivi discussi (iPhone, AirPods, Apple Watch, iOS/macOS).  - iPhone 17 / iPhone 17 Pro / iPhone 17 Pro Max — nuovi modelli presentati; si parla di design, fotocamere, A19, prezzi.  - iPhone Air — versione più sottile/stilosa presentata come alternativa di design.  - AirPods / AirPods Pro — cuffie wireless; menzionate features come cancellazione rumore, traduzione simultanea e sensori per fitness.  - Apple Watch / Apple Watch Ultra / Apple Watch SE — smartwatch; discussione su funzioni salute, SOS via satellite, batteria e prezzi.  - A19 / A20 (chip) — nomi dei SoC Apple citati con accenni a performance e Neural Engine.  - Qualcomm — fornitore di modem (menzionato come presente ancora nel 17).  - Samsung, Sony — fornitori/sviluppatori di sensori fotografici; si discute su possibili fornitori futuri.  - Google, Huawei, Meta — citati in paragoni tecnologici (es. funzionalità già viste su altri vendor, assunzioni AI).  - Hermès — menzionato per cinturini/collaborazioni premium Apple Watch.  - Vodafone, Fastweb, Orange — operatori citati nel contesto di eSIM e tariffe aggiuntive per figli/dispositivi.  - Aliexpress — citato come fonte di prodotti economici (es. traduttori/cuffie alternative).  - Blackmagic — citata nel contesto video/professional workflow (Genlock/video professionale).  - NordVPN — citata scherzosamente come sponsor “che paga gli influencer” (aneddoto).  - WWDC, IFA — eventi tech citati di riferimento.  - Runtime Radio — network che ospita Techno Pillz (prodotto/podcast network).Link / URL nella trascrizione- Nessun link o URL esplicito è presente nella trascrizione fornita.  - Se vuoi, posso aggiungere link ufficiali (siti dei brand citati, pagine prodotto Apple, pagine degli ospiti) in una versione estesa della descrizione.Note aggiuntive- Tono dell’episodio: informale, ironico, spesso pungente — perfetto per chi cerca reazioni “da bar” ma anche spunti tecnici.  - Durata: reazione live lunga e ricca di digressioni personali; consigliato agli ascoltatori interessati sia alla tecnologia sia alle opinioni pratiche sull’acquisto.Vuoi che prepari una versione social-ready (tweet/Instagram) o che inserisca i link ufficiali ai prodotti citati nella descrizione? 🔗[01:20:17] Il riassunto di Sciatta GPTTechnoPillzFlusso di coscienza digitale.Vieni a chiacchierare sul riot:https://t.me/TechnoPillzRiotSono su Mastodon: @shylock74@mastodon.unoI video di The Morning Rant sul canale YouTube di Runtime:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGSK_Rq9Xdh1ojZ_Qi-rCwwae_n2LmztAscoltaci live tutti i giorni 24/7 su: http://runtimeradio.itScarica l’app per iOS: https://bit.ly/runtAppContribuisci alla Causa andando su:http://runtimeradio.it/ancheio/

Titolo episodio: XQR, Transcriber e LLM per il pre-montaggio (con Alex Raccuglia) 🎧🛠️Breve riassuntoAlex racconta lo stato dei suoi strumenti per il montaggio/trascrizione: XQR e NQR, le novità introdotte in Transcriber (generazione del contesto, gradi di “aderenza” delle frasi, metadati, estrazione di sottoliste e capitoli) e come sfrutta modelli LLM per automatizzare il pre-montaggio video/audio. Condivide risultati, tempi di elaborazione, limiti (sincronia e accuratezza dei timecode) e idee future (capitoli JSON, individuazione delle frasi più impattanti per il lancio). Chiude con note personali sulle vacanze e qualche aneddoto d’ufficio. 🎬🤖Ospiti / Interviste- Nessuna intervista né ospite esterno: episodio a cura di Alex Raccuglia (host, sviluppatore/regista/producer).Brand, nomi, servizi e link citati (con descrizione)- Alex Raccuglia — conduttore dell’episodio; sviluppatore e regista/producer che lavora sui tool presentati.- Techno Pillz — il podcast (creato e condotto da Alex) nel podcast network Runtime Radio.- Runtime Radio — podcast network citato come contesto di produzione.- XQR / NQR — strumenti/app citati da Alex:  - XQR: componente di elaborazione/estrazione usata per creare sottoliste e comporre prompt.  - NQR: applicazione che “racchiude tutte le possibilità” e permette di comporre prompt; integra anche copia/incolla di codice Swift.- Transcriber — applicazione in cui Alex ha implementato le funzionalità descritte: generazione contesto, valutazione aderenza frase‑contesto (tanto/poco/nullo), metadati, estrazione sottoliste e capitoli.- Modelli GPT / LLM (citati) — Alex confronta diversi modelli:  - “nano” (modello economico, poco performante sul task)  - “gpt‑4.1 mini” (modello intermedio che dà risultati soddisfacenti)  - riferimento a gpt‑3.5 e gpt‑4.1 classico per confronto di prestazioni/costi  (nota: sono menzionati come tipologie di modelli LLM usati per il processamento e il riassunto).- Swift — riferimento al codice Swift (linguaggio) che NQR permette di copiare/incollare comodamente.- Producer (menzione generica) — Alex ipotizza l’uso del sistema anche in un prodotto tipo “Producer” per supportare il montaggio in background (non è indicato un prodotto specifico con link).- Spotify / Apple Podcasts — piattaforme citate come canali dove lasciare like/recensioni.- Telegram / gruppo Techno Pillz:  - telegram.me/technopillsriot — gruppo Telegram citato per contatti e suggerimenti.  - Numero telefonico citato: 392 87 077 65 — numero che Alex invita a contattare (come da trascrizione).Note tecniche e takeaways rapidi- Funziona: estrazione sottoliste e generazione capitoli usando LLM — risultati buoni usando modelli più potenti (gpt‑4.1 mini), ma non perfetti.- Tempi: un’ora di video (~400 frasi) → 5–8 min di processamento + ~30–35s per estrarre le sottofrasi finali.- Limiti: precisione dei timecode non 100% (quindi è pre‑montaggio basato sul testo, non montaggio finale completo); occasionali errori di formato dell’output LLM (numeri dispari di frasi, sincronie).- Idee future: output JSON blindato per i capitoli, estrazione delle “frasi più impattanti” per clip di lancio, migliorare UI/UX di Transcriber.Emoji finaliSe ti interessa l’editing assistito da AI, i tool per transcribe/summary e i trucchi su come parlare agli LLM, questo episodio è per te. Buon ascolto e lasciaci un feedback! 🚀💬[00:10:47] Spot[00:17:41] Spot[00:26:55] Il riassunto di Sciatta GPTTechnoPillzFlusso di coscienza digitale.Vieni a chiacchierare sul riot:https://t.me/TechnoPillzRiotSono su Mastodon: @shylock74@mastodon.unoI video di The Morning Rant sul canale YouTube di Runtime:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGSK_Rq9Xdh1ojZ_Qi-rCwwae_n2LmztAscoltaci live tutti i giorni 24/7 su: http://runtimeradio.itScarica l’app per iOS: https://bit.ly/runtAppContribuisci alla Causa andando su:http://runtimeradio.it/ancheio/

🎙️ **Techno Pillz - Episodio: "CutFinder 2.0, tra beta, ristrutturazioni e algoritmi di analisi video"** 🚀In questo episodio Alex Raccuglia, sviluppatore software e regista/produttore di spot televisivi, ci racconta in modo diretto e senza filtri le sfide affrontate negli ultimi giorni: dall’instabilità delle beta di macOS (EQS 26) che hanno compromesso il funzionamento di molte sue applicazioni, alla riscrittura completa del framework audio utilizzando FFMPEG.Il focus principale è sull’evoluzione della sua app CutFinder, uno strumento per l’identificazione dei tagli nelle sequenze video basato sull’analisi delle differenze tra fotogrammi. Alex condivide la sua riflessione sulle tecniche finora utilizzate, compresa la fingerprinting delle immagini con intelligenza artificiale, e introduce nuovi possibili approcci basati su filtri di Apple CoreImage (Histogram, riconoscimento dei contorni) e il concetto di vettorscopio (waveform monitor) per velocizzare e migliorare l’analisi video.L’episodio esplora anche strategie per ottimizzare la ricerca di scene-cut in filmati lunghi tramite una ricerca dicotomica intelligente, e affronta la complessità di distinguere cambi di scena da effetti come flash o panoramiche veloci.**Nessuna intervista o ospite esterno presente in puntata.**  ---### Brand, nomi e servizi menzionati:- **Alex Raccuglia**: autore e conduttore del podcast, sviluppatore software e regista/produttore tv.- **EQS 26**: versione beta del sistema operativo macOS che ha causato problemi di stabilità.- **Mail**: applicazione di posta elettronica su macOS, menzionata per un malfunzionamento con EQS 26.- **After Effects**: software di Adobe per il video editing, anch’esso influenzato dalla beta.- **FFMPEG**: libreria open source per la gestione e analisi di audio/video, utilizzata da Alex per riscrivere il suo framework audio.- **Final Cut**: software di editing video di Apple, target principale delle sue app e futuro ambiente per plugin.- **Premiere e DaVinci Resolve**: software professionali di editing video citati a confronto per performance.- **CoreImage**: framework Apple per l’elaborazione di immagini tramite GPU, include filtri come Histogram e edge detection.- **ChatGPT e Gemini**: modelli di intelligenza artificiale usati da Alex per suggerimenti di ottimizzazione degli algoritmi.---💡 Se sei curioso di scoprire come si sviluppa un’intelligenza artificiale applicata al video editing e vuoi entrare nel dietro le quinte di un software innovativo per il tagging di scene, questo episodio è una miniera di spunti tecnici e riflessioni pratiche, raccontate con il tipico approccio schietto di Alex![00:12:52] Spot[00:21:15] Spot[00:30:36] Spot[00:35:20] Il riassunto di Sciatta GPTTechnoPillzFlusso di coscienza digitale.Vieni a chiacchierare sul riot:https://t.me/TechnoPillzRiotSono su Mastodon: @shylock74@mastodon.unoI video di The Morning Rant sul canale YouTube di Runtime:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGSK_Rq9Xdh1ojZ_Qi-rCwwae_n2LmztAscoltaci live tutti i giorni 24/7 su: http://runtimeradio.itScarica l’app per iOS: https://bit.ly/runtAppContribuisci alla Causa andando su:http://runtimeradio.it/ancheio/

Si discute di come l'intelligenza artificiale possa rivoluzionare la gestione dei webinar con il framework XQR, ottimizzando l'analisi dei contenuti. Viene presentato un sistema innovativo per la creazione di prompt che migliora l'interazione con modelli di linguaggio. Alex condivide dettagli su classificazione delle frasi e la costruzione di strutture dati per potenziare la qualità del testo generato. Infine, aneddoti divertenti sull'AI e riflessioni personali arricchiscono la conversazione.

In questo podcast, si discute l'importanza della strutturazione dei prompt nei modelli di linguaggio. Vengono analizzate le sfide nella generazione di riassunti video e la necessità di un intervento umano per ottenere risultati migliori. Si esplora anche il concetto di prompt engineering, paragonando i modelli di AI a giovani in crescita. Con un tocco di umorismo, si affronta l'ottimizzazione delle interazioni con il pubblico, sottolineando il valore di un approccio innovativo nella gestione dei contenuti digitali.

In questa puntata, Alex esplora i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, mettendo in evidenza le loro limitazioni e potenzialità. Si discute di come automatizzare la creazione di riassunti e titoli, affrontando le sfide tecniche. Viene presentata una metodologia innovativa per estrarre metadati significativi dai video. L'approfondimento sul SQR rivela come strutturare i dati in JSON, accompagnato da una narrazione ironica che stimola riflessioni critiche sull'intelligenza artificiale.

Scopri come l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il montaggio video. Si parla di come la trascrizione automatica possa facilitare il processo di editing. Alex racconta le sue esperienze nel creare strumenti innovativi per la produzione video. Sono esplorate sfide tecniche e idee affascinanti per il futuro della creazione di contenuti. Con un mix di Moment di autoironia e riflessioni personali, vieni ispirato a sperimentare nuove tecnologie per esprimere la tua creatività.