Tutorial Oh My Pi: crea un’app completa con Grok come tuo agente di coding

Perché usare Oh My Pi?

Un buon agente di coding ha bisogno di due cose: un modello agentico potente e un solido "harness" per il coding.

Il modello fornisce l’intelligenza. Per questo tutorial usiamo Grok 4.6, che xAI ha costruito per il coding, agenti di lunga durata e lavoro multi-step su intere codebase. Supporta una finestra di contesto da 500.000 token, input di immagini, function calling, esecuzione di codice e ricerca sul web.

Ma anche il miglior modello è limitato se il suo harness gli consente solo di leggere e scrivere testo. Per lavorare come un vero sviluppatore, il modello deve poter:

• Ispezionare un repository ed editare file in modo affidabile
• Eseguire comandi e lanciare test
• Leggere le diagnostiche ed eseguire il debug dei problemi
• Cercare nella documentazione e verificare che le modifiche funzionino davvero

È esattamente ciò che fornisce OMP: integrazione LSP, un vero debugger, esecuzione persistente del codice, strumenti per browser e web, integrazione con GitHub, memoria e subagent in parallelo. Insieme al modello, creano il ciclo agentico completo:

Pianifica → ispeziona → modifica → esegui → debug → testa → verifica

Il modello decide cosa fare, mentre OMP gli offre gli strumenti per farlo davvero. E poiché OMP supporta oltre 60 provider di AI, non sei vincolato a Grok. Lo stesso workflow vale sia che tu colleghi Grok, Claude o un altro modello.

Installa Oh My Pi

Oh My Pi è un fork dell’agente di coding open source Pi, creato da Stencil Labs, ed è rapidamente diventato uno degli agenti di coding da terminale più popolari, con oltre 34.000 stelle su GitHub. È pensato per gli sviluppatori che vogliono un ambiente di coding pronto all’uso senza perdere tempo a assemblare e configurare uno stack di agent personalizzato.

OMP funziona su Linux, macOS e Windows.

Su Linux o macOS, esegui:

curl -fsSL https://omp.sh/install | shOfferto da

Su Windows PowerShell:

irm https://omp.sh/install.ps1 | iexOfferto da

Puoi anche installarlo globalmente con Bun (versione 1.3.14 o successiva):

bun install -g @oh-my-pi/pi-coding-agentOfferto da

Se il comando omp non viene trovato dopo l’installazione, riavvia il terminale o controlla l’output dell’installer per la posizione di installazione.

Poi verifica l’installazione:

omp --versionOfferto da

Per esempio:

omp/18.0.6Offerto da

Se compare un numero di versione, OMP è installato correttamente e il comando omp è pronto all’uso.

Configura l’accesso SpaceXAI

Per usare Grok con Oh My Pi, hai due opzioni.

Se stai solo testando il modello o seguendo questo tutorial, ti consiglio di usare l’API di xAI. Crea un account su https://console.x.ai/, aggiungi un piccolo credito prepagato e genera una chiave API. xAI scala l’uso direttamente dal tuo saldo, il che rende semplice controllare quanto spendi.

Se pensi di usare Grok regolarmente per il coding, un abbonamento SuperGrok potrebbe avere più senso. OMP supporta SuperGrok direttamente tramite OAuth di SpaceXAI, quindi puoi collegare il tuo abbonamento usando /login invece di pagare ogni richiesta API separatamente.

Per questo tutorial useremo il metodo via API perché è più semplice da testare e controllare nei costi.

Crea la tua chiave API nella console sviluppatori SpaceXAI e conservala in modo sicuro. OMP cerca automaticamente la variabile d’ambiente XAI_API_KEY.

Su Linux o macOS:

export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"Offerto da

Per mantenerla dopo il riavvio del terminale:

echo 'export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrcOfferto da

Su Windows PowerShell:

$env:XAI_API_KEY="your-xai-api-key"Offerto da

Puoi controllare i modelli Grok disponibili con:

omp models xaiOfferto da

Avvia Oh My Pi con Grok

Crea una nuova directory per testare l’agente di coding:

mkdir grok-pi-demo
cd grok-pi-demoOfferto da

Inizializza un repository Git così OMP può tracciare le modifiche che effettua:

git initOfferto da

Ora avvia Oh My Pi:

ompOfferto da

Al primo avvio, OMP può aprire una breve procedura guidata per configurare provider, ricerca web e interfaccia. Puoi anche eseguire omp setup in qualsiasi momento per riaprirla.

Dal momento che abbiamo già configurato la variabile d’ambiente XAI_API_KEY, non serve accedere di nuovo a xAI. Premi Esc quando hai finito la configurazione dei provider.

Se usi l’abbonamento SuperGrok invece dei crediti API, seleziona xAI Grok OAuth (SuperGrok o X Premium+) dalla schermata di accesso.

Una volta aperto OMP, inserisci:

/modelOfferto da

Seleziona xAI dall’elenco dei provider e scegli:

grok-4.6Offerto da

Per usare invece il nuovo Grok 4.7, seleziona grok-4.7 qui. Il resto del tutorial rimane invariato.

OMP mostra anche informazioni utili sul modello, inclusi finestra di contesto, prezzi, supporto al reasoning e capacità di visione.

Ora hai Grok in esecuzione dentro Oh My Pi come agente di coding basato su terminale. Da qui può usare gli strumenti integrati di OMP per ispezionare file, modificare codice, eseguire comandi, lanciare test, fare debug dei problemi e affrontare task di sviluppo più ampi.

Esplora le funzionalità integrate di Oh My Pi

Oh My Pi offre 31 strumenti integrati e supporto per oltre 60 provider di AI, quindi la maggior parte dei workflow di coding funziona senza installare plugin aggiuntivi o server MCP.

Alcune delle funzionalità integrate più utili includono:

• Gestione file: Leggi, crea, modifica, cerca e modifica strutturalmente i file.

• Accesso al terminale: Esegui comandi shell e gestisci processi direttamente dall’agente.

• Esecuzione del codice: Avvia sessioni persistenti di Python e JavaScript.

• Integrazione LSP: Vai alle definizioni, trova i riferimenti, rinomina simboli, visualizza diagnostiche e applica azioni sul codice.

• Debugger: Esegui il debug di applicazioni Python, Go, C/C++ e altre supportate tramite integrazioni DAP.

• Ricerca web: Cerca documentazione, GitHub, Stack Overflow, Reddit, registry di pacchetti, paper di ricerca e il web in generale.

• Automazione browser: Apri e interagisci con siti web tramite un browser basato su Chromium.

• Subagent: Dividi compiti di coding più grandi tra più agenti che lavorano in parallelo.

• Strumenti GitHub: Lavora con repository, issue, pull request, ricerca nel codice e GitHub Actions.

• Memoria: Archivia e richiama informazioni utili sul progetto tra le sessioni di coding.

• Comprensione immagini: Ispeziona screenshot, diagrammi e altre immagini locali.

• Generazione immagini: Genera o modifica immagini usando provider di AI supportati.

• Text-to-speech: Genera parlato usando xAI Grok Voice.

• File remoti: Leggi file su macchine remote tramite percorsi ssh://.

• Gestione sessioni: Crea checkpoint, torna indietro, crea branch, riprendi e gestisci sessioni di agent più lunghe.

• Orchestrazione agenti: Parole chiave come orchestrate e workflowz nel tuo prompt coordinano più subagent per task complessi.

Alcuni di questi strumenti, inclusi GitHub, memoria, generazione immagini, text-to-speech e checkpoint, sono disattivati per impostazione predefinita. Puoi abilitarli nelle impostazioni di OMP.

In altre parole, il modello può fare molto più che generare codice. Tramite Oh My Pi può cercare sul web, comprendere una codebase, modificare file, eseguire comandi, fare debug degli errori, ricordare il contesto del progetto e coordinare più agenti dalla stessa interfaccia da terminale.

Crea un progetto con Oh My Pi e Grok

Invece di testare il setup con una semplice domanda di coding, diamogli un progetto completo e vediamo quanto bene Grok e Oh My Pi gestiscono pianificazione, implementazione, test e iterazione.

Per prima cosa, passa OMP alla modalità piano (/plan al momento della scrittura):

/planOfferto da

Poi inserisci il seguente prompt:

Build a simple Hospital Management System in Python.

Use Streamlit for the web interface and SQLite for storing data. Keep the project lightweight and easy to run locally.

The app should let hospital staff register patients, add doctors, schedule appointments, admit and discharge patients, and view available beds.

Create a dashboard showing total patients, doctors, appointments, admitted patients, and available beds.

Use a clean sidebar for navigation, simple forms and tables, and realistic sample data.

Organize the Python code properly, create the database automatically, add basic validation, and make all CRUD operations work.

Install any required dependencies, run the application, test the main workflows, and fix any errors.Offerto da

Rivedi il piano

Prima di scrivere codice, Grok ha usato gli strumenti integrati di OMP per cercare documentazione pertinente, verificare informazioni aggiornate su Streamlit e sull’ecosistema Python, esaminare i requisiti e ragionare su come strutturare l’applicazione.

Ha poi prodotto un piano di implementazione dettagliato suddiviso in sezioni. OMP rende il piano interattivo, così puoi muoverti tra le sezioni, ispezionare meglio le singole decisioni e apportare modifiche prima di consentire all’agente di intervenire sul progetto.

Quando sei soddisfatto, approva il piano e lascia che Grok inizi a costruire.

Lascia che Grok costruisca e testi l’app

Dopo l’approvazione del piano, l’implementazione vera e propria è stata sorprendentemente lineare. Grok ha creato la struttura del progetto, il livello database, l’interfaccia Streamlit, i dati di esempio e la funzionalità CRUD, poi ha installato le dipendenze e testato l’applicazione.

La prima versione funzionante ha richiesto meno di cinque minuti per essere costruita e testata.

Qui è dove avere un harness di coding adeguato fa la differenza. Grok non stava semplicemente generando un blocco di codice Python da restiturmi. Poteva creare file, eseguire l’app, ispezionare errori, correggerli e continuare finché il progetto non fosse in esecuzione.

Itera sulla UI

La prima versione funzionava, ma l’aspetto predefinito di Streamlit non mi piaceva. Sembrava troppo una classica applicazione Streamlit.

Quindi ho detto all’agente cosa volevo cambiare, incluso tema, layout della dashboard, gerarchia visiva e come presentare le informazioni. Grok ha modificato il progetto esistente invece di ricostruire tutto da zero.

Il risultato finale è stato un Hospital Management System rifinito, con gestione pazienti, schede mediche dei dottori, appuntamenti, ricoveri, tracciamento letti e reportistica.

Il processo mostra anche il valore degli agenti di coding: puoi partire da una versione funzionante, rivederla e continuare a perfezionare design e funzionalità con semplici istruzioni successive.

Una nota sui costi

C’è un grande svantaggio in questo setup: usare Grok tramite API può diventare costoso per il coding agentico.

Per questo progetto, la dashboard di utilizzo SpaceXAI ha mostrato una spesa totale di $11,84, con circa 19,4 milioni di token processati su 938 richieste API. Gran parte dell’uso è derivato da pianificazione, ricerca web, modifica file, esecuzione di strumenti, test dell’applicazione e perfezionamento della UI.

Per test occasionali, i crediti API sono comunque utili perché puoi controllare esattamente quanto spendi. Ma se fai coding ogni giorno o costruisci progetti più grandi, un abbonamento SuperGrok è probabilmente l’opzione migliore, soprattutto quando i workflow agentici generano centinaia di richieste in una singola sessione.

Grok ha dato ottimi risultati, ma questo test ha mostrato anche che con gli agenti di coding contano tanto i costi e l’uso di token quanto la qualità del modello.

Considerazioni finali

Una cosa che sta diventando chiara con gli agenti di coding è che il modello e l’harness di coding non devono provenire dalla stessa azienda. L’harness predefinito attorno a un modello non è sempre il modo migliore per usarlo, e gli sviluppatori stanno sempre più abbinando modelli forti come Claude o Grok ad agenti di coding alternativi e strumenti da terminale che si adattano meglio al loro workflow.

Il problema è che costruirsi un setup personalizzato può diventare presto noioso. Inizi a installare server MCP, aggiungere skill, configurare plugin, collegare strumenti e mantenere tutto da solo.

È ciò che mi piace di Oh My Pi. È un agente di coding "batterie incluse" con la maggior parte di queste capacità già integrate. Lo installi, colleghi il provider o l’abbonamento, scegli un modello e inizi a scrivere codice. Non devi passare ore ad assemblare l’agente prima di poterlo usare davvero.

Grok ha funzionato molto bene con OMP e ha prodotto un’app solida, ma il costo API è stato più alto del previsto. Per test saltuari, i crediti API vanno bene. Se usassi Grok per il coding ogni giorno, personalmente valuterei SuperGrok con OMP.

In definitiva, la parte interessante non è solo quale azienda ha il miglior modello di coding, ma trovare la combinazione migliore di modello e harness per come lavori davvero.