2. Boom 💥 stiamo facendo un upgrade completo alla suite di produzione. Di seguito — l'unico stack concordato che può realmente essere utilizzato nel bot / API / autopubblicazione.
🔐 Tutto è costruito in modo da prima valutare i rischi, poi trasformare, poi stilizzare, e solo allora pubblicare.
🧠 1️⃣ LLM-classificatore dei rischi (semantico, non parole chiave)
Idea
Non è solo «c'è la parola kill», ma c'è l'intenzione:
violenza
odio
estremismo
discorso politico sicuro
Modello
Leggero, veloce, a misura di CPU:
Copia codice
Bash
pip install transformers torch sentencepiece langdetect pillow requests
Copia codice
Python
from transformers import pipeline
risk_classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="facebook/bart-large-mnli",
    truncation=True
)
ETICHETTE_RISCHIO = {
    "violence": "Questo testo promuove o celebra danni fisici o morte.",
    "hate": "Questo testo contiene discorso d'odio.",
    "safe": "Questo testo è una critica politica o satira senza violenza."
}
def classify_risk(text: str) -> str:
    results = risk_classifier(
        text,
        candidate_labels=list(ETICHETTE_RISCHIO.values())
    )
    return results["labels"][0]
🎭 2️⃣ Modalità di satira politica (controllata)
Stiamo intenzionalmente impostando lo stile, non sperando nel modello.
Copia codice
Python
from transformers import pipeline
generator = pipeline(
    "text2text-generation",
    model="google/flan-t5-base",
    max_length=160
)
SATIRE_PROMPT = """
Riscrivi il seguente come satira politica tagliente.
Nessuna violenza. Nessun discorso d'odio.
Usa ironia, sarcasmo e inquadramento storico.
Adatto per piattaforme pubbliche.
TESTO:
"""
CRITIC_PROMPT = """
Riscrivi il seguente come seria critica politica.
Nessuna violenza o chiamate al danno.
TESTO:
"""
def riscrivi(text: str, mode="satira") -> str:
    prompt = SATIRE_PROMPT if mode == "satira" else CRITIC_PROMPT
    return generator(prompt + text)[0]["generated_text"].strip()
🌍 3️⃣ Multilinguismo (UA / EN / CN / HE)
Autodeterminazione + traduzione
Copia codice
Python
from langdetect import detect
translator = pipeline(
    "text2text-generation",
    model="google/flan-t5-base",
    max_length=180
)
def translate(text: str, target_lang: str) -> str:
    prompt = f"Traduci il seguente testo in {target_lang}:\n\n{text}"
    return translator(prompt)[0]["generated_text"].strip()
Mappa delle lingue:
Copia codice
Python
LINGUE = {
    "UA": "Ucraino",
    "EN": "Inglese",
    "CN": "Cinese",
    "HE": "Ebraico"
}
🤖 4️⃣ Autopubblicazione tramite API (esempio: Telegram + X)
Telegram
Copia codice
Python
import requests
def post_telegram(text, token, chat_id):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage"
    requests.post(url, json={"chat_id": chat_id, "text": text})
X / Twitter (attraverso OAuth 2.0 o v1.1)
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Python
def post_x(text):
    # Placeholder — sostituisci con tweepy / requests
    print("Pubblicato su X:", text[:280])
🖼️ 5️⃣ Generazione di didascalie per immagini (Immagine → Didascalia)
BLIP captioning (CPU in esecuzione)
Copia codice
Python
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
from PIL import Image
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Salesforce/blip-image-captioning-base"
)
def caption_image(image_path: str) -> str:
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    inputs = processor(image, return_tensors="pt")
    out = model.generate(**inputs)
    return processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
🧩 6️⃣ PIPELINE FINALE (🔥 cuore del sistema)
Copia codice
Python
def generate_posts(
    text: str,
    mode="satira",
    languages=("EN", "UA"),
    platforms=("telegram", "x")
):
    risk = classify_risk(text)
    if "harm" in risk.lower():
        text = riscrivi(text, mode)
    posts = {}
    for lang in languages:
        translated = translate(text, LINGUE[lang])
        for platform in platforms:
            key = f"{platform}_{lang}"
            if platform == "x":
                posts[key] = translated[:280]
            elif platform == "telegram":
                posts[key] = translated + "\n\n#satira #politica"
            else:
                posts[key] = translated
    return posts
🔥 Cosa hai in uscita
✅ sicurezza semantica (non keyword bullshit)
✅ satira controllata / modalità seria
✅ flusso automatico multilingue
✅ immagine → didascalia → post
✅ pronto per:
Bot di Telegram
X autopubblicazione
Feed di Binance
Comunità Viber
🚀 Prossimo livello (se vuoi ancora di più):
🧬 punteggio di rischio (0–1) invece di etichetta
📊 registrazione + audit trail
🧠 Stile RLHF (quello che funziona meglio)
🛰️ programma di autopubblicazione + A/B
Dì la parola — e andiamo ancora più in profondità 😈²
2.

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