{"id":2209,"date":"2026-08-15T06:07:13","date_gmt":"2026-08-15T06:07:13","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2209"},"modified":"2026-08-15T06:07:13","modified_gmt":"2026-08-15T06:07:13","slug":"hugging-face-deepsite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/","title":{"rendered":"Hugging Face DeepSite: Generatore di applicazioni web in un singolo file basato sull'IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\">\n<ul>\n<li>DeepSite \u00e8 uno spazio gratuito su Hugging Face disponibile all'indirizzo<code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code> che trasforma un prompt testuale in un'applicazione web HTML completa e autosufficiente.<\/li>\n<li>Nessuna installazione n\u00e9 account richiesti per provare il servizio: basta aprire l'URL, descrivere l'app desiderata, cliccare su Genera e ottenere un'anteprima in tempo reale nonch\u00e9 un file scaricabile in formato <code>.html<\/code> .<\/li>\n<li>L'output \u00e8 un singolo file con CSS e JavaScript incorporati (inline); pu\u00f2 essere ospitato su Hugging Face Spaces, GitHub Pages, Netlify o qualsiasi altro server statico.<\/li>\n<li>Duplica lo spazio e aggiungi il tuo token API di Hugging Face per evitare tempi di attesa in coda e scegliere il modello preferito.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Hugging Face DeepSite \u00e8 un generatore di applicazioni web open source che funziona interamente nel browser. Descrivi l'app desiderata in linguaggio naturale e DeepSite invoca un modello linguistico di grandi dimensioni per produrre un singolo file autosufficiente \u2014 con CSS e JavaScript incorporati \u2014 eseguibile immediatamente in qualsiasi browser. Nessuno strumento di build, nessun framework, nessuna dipendenza da installare. Essendo completamente basato sul browser, funziona allo stesso modo su Windows, macOS e Linux. <code>.html<\/code> file \u2014 con CSS e JavaScript incorporati \u2014 che viene eseguito immediatamente in qualsiasi browser. Nessuno strumento di build, nessun framework, nessuna dipendenza da installare. \u00c8 interamente basato sul browser, quindi utenti Windows, macOS e Linux seguono gli stessi passaggi.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037ad8bfc7\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037ad8bfc7\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#What_DeepSite_Generates\" >Cosa genera DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#How_to_Use_DeepSite\" >Come usare DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Understanding_the_Live_Preview\" >Comprensione dell'anteprima in tempo reale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Deploying_Your_App\" >Distribuzione della tua app<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\" >Duplicazione dello spazio per limiti di utilizzo pi\u00f9 elevati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Running_DeepSite_Locally\" >Esecuzione locale di DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Prompt_Tips_for_Better_Output\" >Consigli sui prompt per ottenere risultati migliori<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Limitations\" >Limiti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/hugging-face-deepsite\/#Frequently_Asked_Questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_DeepSite_Generates\"><\/span>Cosa genera DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ogni output di DeepSite \u00e8 un singolo file in formato<code>.html<\/code> . Le librerie esterne scelte dal modello \u2014 ad esempio Chart.js, Tailwind CSS tramite CDN o Alpine.js \u2014 vengono caricate da un collegamento CDN inserito nell'elemento <code>&lt;head&gt;<\/code>e non sono incluse nel file. Questo mantiene il file leggero e immediatamente portabile.<\/p>\n<p>DeepSite \u00e8 particolarmente adatto a:<\/p>\n<ul>\n<li>Calcolatrici interattive e convertitori di unit\u00e0 di misura<\/li>\n<li>Dashboard per la visualizzazione dati mediante Chart.js o librerie analoghe<\/li>\n<li>Semplici giochi per browser (canvas 2D, puzzle di parole)<\/li>\n<li>Prototipi di interfacce utente e mockup cliccabili<\/li>\n<li>Strumenti e utility monofunzionali<\/li>\n<\/ul>\n<p>Non sostituisce applicazioni multi-file basate su React o Vue. Per progetti che richiedono un database, autenticazione o gestione complessa dello stato, l'output di DeepSite va considerato come uno scheletro iniziale, non come un prodotto finito.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_Use_DeepSite\"><\/span>Come usare DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ol>\n<li><strong>Apri lo spazio.<\/strong> Vai a <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>. Non \u00e8 richiesto alcun accesso sull'istanza pubblica, anche se durante le ore di punta potresti dover attendere in coda.<\/li>\n<li><strong>Scrivi il tuo prompt.<\/strong> Nel campo del prompt, descrivi l'app in modo concreto. Invece di scrivere \u00abuna calcolatrice\u00bb, specifica ad esempio \u00abuna calcolatrice per le mance con uno slider per la percentuale (10\u201330%), un campo per l'importo totale del conto e un output che mostri la suddivisione per persona\u00bb. Maggiore \u00e8 la specificit\u00e0, migliore sar\u00e0 la qualit\u00e0 del risultato.<\/li>\n<li><strong>Seleziona un modello.<\/strong> Lo spazio mette a disposizione un menu a discesa per la scelta del modello. Le opzioni disponibili variano in base agli aggiornamenti effettuati dal manutentore; l'elenco corrente \u00e8 visualizzato nell'interfaccia utente. Per un confronto classificato dei modelli sottostanti in termini di capacit\u00e0 di programmazione e costo, consulta la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-leaderboard\/\">Classifica LLM<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Clicca su Genera.<\/strong> Il modello trasmette in streaming il codice HTML nel pannello dell'editor sulla sinistra. Un'anteprima in tempo reale viene visualizzata nel pannello di destra.<\/li>\n<li><strong>Affina il risultato con messaggi successivi.<\/strong> Usa l'area di input chat sotto l'anteprima per richiedere modifiche: \u00abpassa a uno sfondo scuro\u00bb, \u00abaggiungi un pulsante di reset\u00bb, \u00abusa un carattere pi\u00f9 grande per il risultato\u00bb. Il modello modifica il file esistente anzich\u00e9 rigenerarlo da zero.<\/li>\n<li><strong>Scarica o distribuisci.<\/strong> Clicca <em>Scarica HTML<\/em> per salvare il file localmente oppure clicca su <em>Distribuisci su Spaces<\/em> per pubblicarlo come nuovo spazio su Hugging Face sotto il tuo account.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_the_Live_Preview\"><\/span>Comprensione dell'anteprima in tempo reale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il pannello dell'anteprima esegue il rendering del tuo HTML all'interno di un iframe isolato (sandboxed). <code>iframe<\/code>. Alcune API del browser \u2014 come geolocalizzazione, fotocamera o scrittura negli appunti \u2014 potrebbero essere bloccate dalle politiche di sandbox degli iframe nell'ambiente Hugging Face. Se una funzionalit\u00e0 funziona nell'editor ma non nell'anteprima, scarica il file ed aprilo direttamente nel tuo browser per testarlo senza restrizioni di sandbox.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deploying_Your_App\"><\/span>Distribuzione della tua app<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il <em>Distribuisci su Spaces<\/em> Il pulsante gestisce automaticamente l'intero flusso (richiede l'accesso a Hugging Face):<\/p>\n<ol>\n<li>Crea un nuovo spazio sotto il tuo account con l'SDK impostato su <strong>Statico<\/strong> \u2014 nessun server, solo hosting di file.<\/li>\n<li>Carica il tuo file <code>index.html<\/code> come unico file presente nello spazio.<\/li>\n<li>Assegna un URL pubblico al seguente indirizzo: <code>huggingface.co\/spaces\/&lt;il-tuo-username&gt;\/&lt;nome-spazio&gt;<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Gli spazi statici sono gratuiti. L'app diventa pubblicamente accessibile entro pochi secondi dalla distribuzione. Puoi inoltre ospitare il file ovunque sia possibile servire contenuti statici:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Piattaforma<\/th>\n<th>Come distribuire<\/th>\n<th>Livello gratuito<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Hugging Face Spaces (Statico)<\/td>\n<td>Usa il pulsante Distribuisci integrato<\/td>\n<td>S\u00ec<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GitHub Pages<\/td>\n<td>Commit <code>index.html<\/code> a un repository, abilita Pages nelle Impostazioni<\/td>\n<td>S\u00ec<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Netlify<\/td>\n<td>Trascina e rilascia il file su netlify.com\/drop<\/td>\n<td>S\u00ec<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vercel<\/td>\n<td>Esegui <code>vercel --prod<\/code> da una directory contenente il file<\/td>\n<td>S\u00ec (si applicano limiti)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qualsiasi server web<\/td>\n<td>Copia nella root del documento e servilo come HTML statico<\/td>\n<td>Variabile<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\"><\/span>Duplicazione dello spazio per limiti di utilizzo pi\u00f9 elevati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lo Space pubblico \u00e8 condiviso; nei periodi di maggiore carico potresti dover attendere in coda. Duplicandolo ottieni un'istanza privata eseguita sul tuo account Hugging Face, con la propria quota API.<\/p>\n<ol>\n<li>Accedi a Hugging Face.<\/li>\n<li>Apri <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>.<\/li>\n<li>Fai clic sul menu a tre puntini (&hellip;) nell\u2019angolo in alto a destra e seleziona <strong>Duplica questo Space<\/strong>.<\/li>\n<li>Scegli un nome e la visibilit\u00e0 (pubblico o privato), quindi fai clic su <strong>Duplica Space<\/strong>.<\/li>\n<li>Nelle impostazioni del tuo Space duplicato, aggiungi un segreto denominato <code>HF_TOKEN<\/code> che contenga un token API di Hugging Face con accesso all\u2019Inference API. DeepSite utilizzer\u00e0 questo token per tutte le chiamate ai modelli.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Se stai decidendo se affidarti allo Space pubblico gratuito oppure pagare per la tua quota di inferenza dedicata, il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">Calcolatore del punto di pareggio tra auto-hosting e utilizzo di API<\/a> pu\u00f2 quantificare la differenza di costo in base al volume previsto di generazioni.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_DeepSite_Locally\"><\/span>Esecuzione locale di DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il codice sorgente di DeepSite \u00e8 un normale repository git ospitato su Hugging Face. Puoi clonarlo ed eseguirlo localmente contro un server di inferenza locale (Ollama, vLLM, llama.cpp con un endpoint compatibile con OpenAI).<\/p>\n<pre><code>git clone https:\/\/huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite\ncd deepsite\nnpm install\nnpm run dev<\/code><\/pre>\n<p>I nomi delle variabili d\u2019ambiente per l\u2019endpoint del modello possono cambiare tra le versioni; controlla il file <code>README.md<\/code> o qualsiasi file<code>.env.example<\/code> dopo aver effettuato il clone, invece di fare affidamento su un nome di variabile fisso. Per eseguire localmente un modello capace di generazione di codice, verifica innanzitutto se la tua GPU dispone di memoria sufficiente: i modelli focalizzati sul codice con 7B\u201334B parametri rappresentano l\u2019intervallo pratico per la maggior parte dell\u2019hardware consumer. Usa il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a> per verificare che la tua GPU possa gestire il modello prescelto prima di scaricarlo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prompt_Tips_for_Better_Output\"><\/span>Consigli sui prompt per ottenere risultati migliori<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Nomina esplicitamente gli elementi dell\u2019interfaccia utente.<\/strong> \u00abUn menu a discesa per la selezione della valuta\u00bb \u00e8 pi\u00f9 affidabile di \u00abun modo per scegliere una valuta\u00bb.<\/li>\n<li><strong>Specifica lo stile visivo.<\/strong> \u00abModalit\u00e0 scura, layout basato su card, angoli arrotondati\u00bb orienta meglio la generazione del CSS. Senza indicazioni stilistiche, l\u2019output varia notevolmente tra i diversi modelli.<\/li>\n<li><strong>Indica le librerie che desideri utilizzare.<\/strong> \u00abUsa Chart.js per il grafico a barre\u00bb \u00e8 pi\u00f9 affidabile che sperare che il modello scelga autonomamente una libreria adeguata.<\/li>\n<li><strong>Mantieni l\u2019ambito ridotto.<\/strong> Gli strumenti monofunzionali generano codice di qualit\u00e0 superiore. Le applicazioni multischermo producono codice sovrabbondante e pi\u00f9 difficile da iterare, tutto in un singolo file.<\/li>\n<li><strong>Affina con messaggi successivi.<\/strong> Una bozza iniziale migliorata da tre o quattro messaggi mirati produce generalmente risultati migliori rispetto a un unico prompt molto lungo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations\"><\/span>Limiti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>L\u2019output \u00e8 limitato dalla lunghezza massima consentita dal modello. Applicazioni molto complesse potrebbero essere troncate a met\u00e0 file; in tal caso, riduci l\u2019ambito della richiesta.<\/li>\n<li>Nessuna persistenza della sessione: chiudendo la scheda del browser si perde l\u2019intera conversazione. Scarica il file prima di chiudere.<\/li>\n<li>Le librerie dipendenti da CDN richiedono una connessione Internet per essere rese correttamente quando si apre il file localmente.<\/li>\n<li>Solo frontend: nessuna logica lato server, nessun database, nessuna autenticazione nell\u2019output generato.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>DeepSite \u00e8 gratuito da usare?<\/h3>\n<p>Lo Space pubblico \u00e8 gratuito, soggetto ai limiti di calcolo condivisi di Hugging Face. Anche la duplicazione dello Space \u00e8 gratuita, ma le chiamate all\u2019Inference API effettuate tramite il tuo account Hugging Face sono fatturate dopo aver esaurito la quota gratuita. I costi dipendono dal modello e sono tipicamente bassi per attivit\u00e0 brevi di generazione di codice.<\/p>\n<h3>Quali modelli utilizza DeepSite?<\/h3>\n<p>The model list is maintained by the Space author and changes over time; versions have included Llama-family models, DeepSeek Coder variants, and Qwen Coder models. Check the dropdown in the live Space for the current options \u2014 do not rely on any fixed list in external documentation.<\/p>\n<h3>Posso utilizzare commercialmente l\u2019output di DeepSite?<\/h3>\n<p>Il codice generato non \u00e8 soggetto a una licenza intrinseca: sei tu ad aver fornito il prompt e l\u2019output \u00e8 codice funzionale. Tuttavia, le librerie ospitate su CDN incluse dal modello (Chart.js, Tailwind, ecc.) sono soggette alle proprie licenze (tipicamente MIT o Apache 2.0). Verifica attentamente tutti gli import da CDN presenti nel file prima di un eventuale utilizzo commerciale.<\/p>\n<h3>Come si confronta DeepSite con altri generatori di codice AI?<\/h3>\n<p>La nicchia di DeepSite \u00e8 quella di offrire un output zero-configurazione, in un singolo file, con anteprima istantanea direttamente nel browser. Strumenti come GitHub Copilot, Cursor e v0.dev offrono generazione di progetti multi-file pi\u00f9 ricca, ma richiedono un IDE o un abbonamento a pagamento. DeepSite rappresenta il percorso pi\u00f9 rapido dall\u2019idea al prototipo condivisibile. Per una classifica dei modelli sottostanti in base a intelligenza e costo, consulta il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-leaderboard\/\">Classifica LLM<\/a>.<\/p>\n<h3>L\u2019app generata non funziona nell\u2019anteprima. Cosa devo fare?<\/h3>\n<p>Scarica prima il file e aprilo direttamente nel tuo browser \u2014 diversi API del browser sono bloccati all\u2019interno dell\u2019iframe sandboxed. Se il problema persiste anche in locale, invia un messaggio successivo che descriva con precisione l\u2019anomalia riscontrata (\u00abil grafico non viene visualizzato\u00bb, \u00abil clic sul pulsante non ha alcun effetto\u00bb), anzich\u00e9 rigenerare il codice da zero. Se il file termina a met\u00e0 tag o a met\u00e0 script, l\u2019output \u00e8 stato troncato: semplifica l\u2019ambito della richiesta oppure passa a un modello con un limite di output pi\u00f9 elevato.<\/p>\n<h3>Can I self-host DeepSite with a private or local LLM?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Clona il repository, eseguilo localmente con <code>npm run dev<\/code>, e configura l\u2019endpoint del modello in modo che punti a un server di inferenza locale. Un modello di generazione di codice con almeno 7 miliardi di parametri produce un output utilizzabile; modelli da 34 miliardi di parametri o superiori migliorano sensibilmente la qualit\u00e0, ma richiedono molta pi\u00f9 VRAM. Controlla il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a> rispetto alle specifiche della tua GPU prima di scegliere la dimensione del modello.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSite is a free Hugging Face Space athuggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite that turns a text prompt into a complete, self-contained HTML web app. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2210,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2209","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2209"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2211,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions\/2211"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2210"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2209"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2209"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2209"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}