La Box CLI ufficiale è qui. Ora puoi utilizzare Box tramite Claude Code, Codex, Perplexity Computer, OpenClaw e altro come un sistema di file cloud completo per agenti. Disponibile per tutti gli utenti, inclusi gli utenti gratuiti con 10GB di spazio di archiviazione gratuito. npm install --global @box/cli

Uno dei lavori più difficili al mondo in questo momento deve essere capire cosa dovrebbero insegnare le università. Il mondo ti sta urlando da ogni angolo che ogni singolo lavoro cambierà per sempre, e devi preparare tutti i tuoi studenti a questo. Quindi, cosa fai? La mia ipotesi — e nota, ho abbandonato il college quindi sono l'ultima persona che dovrebbe esprimere un parere — è che probabilmente vogliamo che il 75% del curriculum riguardi i fondamenti di un particolare campo, e il 25% competenze pratiche di AI in quel dominio (puoi giocare un po' con questi numeri). Per il 75%, impari tutti gli stessi principi fondamentali di CS, o ME, o psicologia, e così via, che tutti hanno appreso prima dell'AI. Ma tutto questo dovrebbe essere accelerato a causa dell'AI, quindi probabilmente comprimeremo l'equivalente di master più in ogni programma di laurea. In questo, probabilmente vogliamo insegnare e testare sui fondamenti, anche se nel mondo reale ti occupi solo di astrazioni a causa dell'AI, perché l'unico modo in cui le persone potranno utilizzare questi strumenti in modo efficace è capire come dire all'agente cosa vuoi fare, come sapere quando stanno andando fuori strada, come risolvere ciò che non funziona, e così via. Se non conosci i fondamenti, allora nessuna quantità di astrazioni ti salverà. Poi, il 25% rimanente va in modi pratici di lavorare con l'AI nel tuo particolare campo. Se stai studiando CS, usi l'AI per costruire il software funzionante più folle possibile. Se sei nei media, stai producendo un film completo che sembra un blockbuster. Se sei nel marketing, stai scoprendo come fare campagne di marketing end-to-end con lo stack moderno. Questa combinazione penso che renderebbe gli studenti estremamente potenti entrando nel mondo reale. Infatti, probabilmente saprebbero molto di più su come operare nel campo in modo moderno rispetto ai dipendenti esistenti, rendendoli assunzioni molto interessanti. Solo un pensiero!

C'è una differenza fondamentale tra prendere un processo esistente e applicarvi agenti AI rispetto a prendere un processo da zero e progettarlo da zero per agenti AI. Il divario che vedremo si allargherà tra i team e le aziende che saranno in grado di fare quest'ultimo invece di limitarsi al primo. In teoria sarebbe stato ideale che tutti i guadagni dell'AI fossero arrivati "gratuitamente", ma ci sono sia chiari vincoli dell'AI (come ottenere il contesto giusto) sia chiari vantaggi (come la possibilità di eseguire codice e lavorare in parallelo) che i flussi di lavoro stessi devono essere riprogettati per sfruttare appieno questa tecnologia. Una delle implicazioni più grandi che verranno in primo piano è che gli agenti che possono scrivere ed eseguire codice e interagire con qualsiasi API porteranno a agenti che saranno effettivamente ingegneri esperti applicati al tuo processo aziendale. Quindi, in una certa misura, uno dei modi principali per reingegnerizzare un flusso di lavoro è chiederti: cosa faresti se avessi un numero infinito di ingegneri capaci di scrivere software per questo processo? E se quegli ingegneri scrivessero codice per connettere le tue fonti di dati disparate, setacciare qualsiasi quantità di dati non strutturati, automatizzare i tuoi compiti ripetitivi, connettere i tuoi vari sistemi specifici per il tuo processo, e così via. Non ogni processo ha quel vantaggio, ma ci sono tonnellate di compiti che facciamo ogni giorno in marketing, finanza, operazioni e persino vendite, dove un programmatore con accesso illimitato alla scrittura di codice e alle API sarebbe in grado di far andare qualcosa molto più velocemente o produrre molto più output. I team che iniziano a pensare in questo modo inizieranno a operare in modo completamente diverso.