▍ Domande Frequenti

Almeno una tra OPENROUTER_API_KEY e OPENAI_API_KEY. OpenRouter è consigliato perché dà accesso a tutti i modelli con una sola chiave.

L'installazione è semplice e richiede un solo comando:

Linux (consigliato):

bash <(curl -sL https://git.infinitech.it/forgejo-admin/codepalace_release/raw/branch/master/install_release.sh)

macOS:

bash <(curl -sL https://git.infinitech.it/forgejo-admin/codepalace_release/raw/branch/master/install_mac.sh)

Windows (PowerShell):

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
irm https://git.infinitech.it/forgejo-admin/codepalace_release/raw/branch/master/install_windows.ps1 -OutFile install_windows.ps1; .\install_windows.ps1 -User

Dopo l'installazione, ricarica la shell con source ~/.bashrc e verifica con codepalace version.

💡 Per dettagli sulle opzioni di installazione (skip componenti, installazione utente, ecc.), consulta la sezione Installazione nella documentazione.

CodePalace non è gratuito. Il vostro contributo è la garanzia di essere sempre all'avanguardia nell'efficienza e nelle soluzioni proposte, sostenendo lo sviluppo continuo e l'evoluzione della piattaforma.

L'attivazione della licenza è automatica e richiede pochi passi:

1. Registrati su CodePalace — crei un account gratuito ScriptKiddie
2. Effettua il login alla dashboard
3. Scegli un piano nella sezione Pricing
4. Completa il pagamento su Stripe — pagamento sicuro e protetto
5. La licenza viene attivata automaticamente in tempo reale, nessuna azione richiesta
6. Verifica la licenza nella dashboard — controlla stato e date di scadenza

Puoi anche verificare la licenza da riga di comando:

codepalace license status

codepalace license info

La memoria è organizzata in stanze tematiche (error_patterns, successful_strategies, etc.). Il Lesson Consultant consulta automaticamente le lezioni apprese prima di ogni task per evitare di ripetere errori passati. La memoria è persistente tra sessioni.

Sì, puoi puntare a un server LLM locale (es. LM Studio, Ollama) in due modi:

Da riga di comando — usa --base-url:

codepalace run -t "Task" \
 --base-url http://localhost:1234/v1 \
 --model local-model-name

Via file JSON — per una configurazione persistente, crea un file models.json nella directory del progetto o in ~/.codepalace/:

{
  "model": "local-model-name",
  "base_url": "http://localhost:1234/v1",
  "json_mode": true
}

Il campo json_mode è particolarmente utile con i modelli locali: alcuni server (come LM Studio) richiedono risposte in formato JSON strutturato. Impostandolo a true, CodePalace invia automaticamente la richiesta con il formato corretto.

💡 I parametri da riga di comando sovrascrivono models.json. La configurazione viene cercata in ordine: directory del progetto → ~/.codepalace/.

CodePalace è già ottimizzato per ridurre al minimo il contesto inviato al LLM, e nelle prossime versioni adotteremo ulteriori ottimizzazioni. Infinitech proviene dal mondo legacy, dove ogni piccola ottimizzazione era fondamentale — e questo approccio lo abbiamo portato anche qui.

Il modo migliore per risparmiare è proprio l'ottimizzazione del contesto: un contesto snello e ben strutturato permette al LLM di lavorare meglio e più velocemente, riducendo costi e migliorando la qualità delle risposte.

Il nostro agente funziona bene anche con modelli locali o a basso costo come Gemma-4. Il miglior compromesso che abbiamo testato è GLM-5.1, che offre un ottimo rapporto qualità/prezzo. Attenzione però: risparmiare troppo sul LLM non è sempre una buona soluzione. Trovare l'equilibrio giusto tra costo e prestazioni è fondamentale per risultati ottimali.

Suggerimenti aggiuntivi per ridurre i costi:

• Usa --classification-model con un modello economico per l'analisi
• Usa --thinking normal per task semplici (nessun ragionamento extra)
• Limita --max-steps per evitare loop infiniti

CodePalace rileva automaticamente il linguaggio e il framework del progetto e adatta il comportamento di conseguenza. Supporta Python, JavaScript/TypeScript, PHP, Go, Rust, e molti altri.

CodePalace, anche con modelli non al top delle performance, non va in loop, non fa allucinazioni e molto difficilmente esce dal suo contesto. L'architettura dell'agente include meccanismi di salvaguardia che prevengono comportamenti fuori controllo indipendentemente dal modello utilizzato.

Noi usiamo CodePalace senza Docker per poter fare anche attività sistemistiche e non c'è stato alcun incidente. L'agente opera in modo affidabile e prevedibile.

I modelli presenti di default sono la nostra configurazione consigliata, ottimizzata per stabilità e qualità. Si possono cambiare e CodePalace può essere eseguito all'interno di un Docker per chi preferisce un ambiente completamente isolato.

Ulteriori modalità di sicurezza disponibili:

• --read-only — L'agente può solo leggere, non scrivere file
• --sandbox — L'agente può eseguire solo comandi shell approvati

In modalità interattiva, puoi approvare ogni azione prima dell'esecuzione.

Esegui codepalace self-update per controllare e installare automaticamente gli aggiornamenti. In alternativa, re-lancia lo script di installazione.

Rimuovi ~/.local/bin/codepalace, ~/.local/share/codepalace, e opzionalmente ~/.codepalace e ~/.mempalace. Vedi la sezione Disinstallazione nella documentazione per i dettagli.