Lo sviluppatore indipendente Ryan, conosciuto online come @wheresryan22, ha presentato nell’ottobre 2026 Anatomy, uno strumento open source progettato per trasformare descrizioni testuali di concetti tecnici in rappresentazioni tridimensionali interattive, generate attraverso assistenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale. Il progetto viene distribuito come skill per Claude Code e consente di descrivere il funzionamento di una macchina, di un dispositivo o di un processo informatico affinché l’agente AI ne sviluppi una rappresentazione visiva funzionante all’interno del browser. L’obiettivo non è produrre una semplice immagine statica, ma costruire un oggetto virtuale le cui componenti possano muoversi, reagire agli interventi dell’utente e illustrare le relazioni tra i diversi elementi del sistema rappresentato. Anatomy utilizza principalmente grafica vettoriale SVG con proiezione isometrica, integrando animazioni e controlli interattivi. Quando la complessità della rappresentazione lo richiede, può ricorrere a effetti WebGL e a componenti tridimensionali dotati di profondità effettiva. Il software è distribuito con licenza MIT e dispone di istruzioni di installazione anche per Codex e OpenCode, oltre che per Claude Code.
L’impostazione di Anatomy nasce dalla distinzione tra la visualizzazione di un concetto astratto e la realizzazione di un oggetto virtuale che ne riproduca il comportamento. Una normale rappresentazione grafica di una coda di messaggi, per esempio, può mostrare una successione di blocchi collegati da frecce, mentre Anatomy consente di costruire un dispositivo nel quale alcune sfere entrano in una struttura, attendono il proprio turno e vengono successivamente elaborate. Un sistema di cache LRU, acronimo di Least Recently Used, può essere rappresentato attraverso una libreria nella quale i libri cambiano posizione in funzione della frequenza e della successione degli accessi. L’utente può intervenire sul dispositivo, osservare come le componenti si spostano e comprendere il comportamento dell’algoritmo attraverso una simulazione visiva. In questo modo la relazione tra le operazioni logiche e i cambiamenti dello stato del sistema viene tradotta in movimenti fisici osservabili. L’approccio è applicabile sia ai concetti informatici, come le strutture dati e gli algoritmi, sia ai dispositivi meccanici nei quali il comportamento delle singole componenti può essere illustrato attraverso rotazioni, traslazioni e variazioni di parametri.
Il procedimento di generazione comincia con una descrizione testuale, spesso composta da una sola frase, che identifica l’oggetto da realizzare e il principio da illustrare. L’agente AI interpreta la richiesta, individua gli elementi principali del dispositivo, definisce la loro organizzazione e produce il codice necessario per visualizzarli nel browser. La rappresentazione viene quindi sottoposta a una fase di verifica visiva, durante la quale il sistema può individuare problemi di disposizione, movimenti incoerenti oppure componenti che non risultano sufficientemente leggibili. La generazione iniziale non coincide necessariamente con il completamento dell’attività: l’agente deve poter osservare il risultato e modificarne progressivamente il codice fino a ottenere una visualizzazione soddisfacente. La documentazione del progetto distingue infatti la descrizione iniziale, la progettazione della struttura, la generazione dell’implementazione e le successive iterazioni di controllo. Questo processo permette di ottenere risultati più articolati rispetto alla semplice traduzione immediata di una frase in un disegno, ma comporta tempi di elaborazione variabili in funzione della complessità meccanica e visiva dell’oggetto richiesto.
L’architettura grafica privilegia inizialmente una rappresentazione isometrica basata su SVG. La proiezione isometrica consente di rappresentare oggetti apparentemente tridimensionali mantenendo una geometria vettoriale bidimensionale, con il vantaggio di produrre immagini nitide, scalabili e facilmente integrabili nelle pagine web. Le singole componenti possono essere animate e associate a controlli che ne modificano lo stato, senza richiedere necessariamente un motore di rendering tridimensionale completo. Per fenomeni visivi che non possono essere rappresentati efficacemente con la sola geometria vettoriale, Anatomy prevede l’impiego di effetti WebGL, destinati a riprodurre fuoco, acqua, plasma, emissioni luminose e altri fenomeni dinamici. Una modalità tridimensionale effettiva, ancora presentata in versione beta, consente inoltre di realizzare oggetti le cui componenti possono ruotare e muoversi lungo differenti assi spaziali. Le tre modalità non devono essere considerate equivalenti: un’immagine isometrica SVG produce una percezione di profondità, mentre un modello 3D effettivo richiede la gestione della geometria e delle trasformazioni nello spazio.
Tra gli esempi sviluppati con Anatomy figura un movimento di orologeria meccanica, nel quale ingranaggi, organi di trasmissione e altre componenti vengono rappresentati attraverso una struttura animata che permette di osservare il trasferimento del movimento. Il progetto comprende inoltre visualizzazioni di sistemi meccanici più complessi, tra cui il motore turbofan Rolls-Royce Trent 970 e il motore a razzo SpaceX Raptor 2. Nel caso del turbofan, l’interfaccia presenta un comando di regolazione della spinta attraverso il quale l’utente può modificare il regime di funzionamento visualizzato. Lo spostamento della leva determina una variazione della velocità di rotazione della ventola e degli alberi, accompagnata dall’aggiornamento del valore numerico della spinta mostrato sullo schermo. Il modello collega quindi il movimento delle componenti all’indicazione dei parametri rappresentati, evitando di trattare le animazioni e i valori visualizzati come elementi completamente indipendenti. L’esempio consente di esplorare il rapporto tra un comando impartito al sistema e le conseguenze osservabili sui suoi organi meccanici, senza tuttavia equivalere a una simulazione ingegneristica certificata del comportamento reale del motore.
La realizzazione delle visualizzazioni più complesse richiede un lavoro iterativo significativo, nonostante la semplicità della richiesta iniziale. Secondo i dati comunicati dallo sviluppatore, la rappresentazione dell’orologio meccanico ha richiesto circa due ore, mentre i progetti dedicati ai motori più articolati hanno superato le dieci ore, considerando le fasi di controllo e modifica. Questi tempi dimostrano che l’utilizzo del linguaggio naturale semplifica l’espressione dell’obiettivo, ma non elimina la complessità dell’implementazione software. Il modello deve stabilire quali componenti rappresentare, definire le relazioni geometriche, generare il codice delle animazioni e verificare che il risultato corrisponda al comportamento previsto. Nel caso dei dispositivi meccanici, deve inoltre gestire la sincronizzazione tra gli organi in movimento e le variabili utilizzate per controllarli. Una descrizione testuale può quindi dare origine a un processo di sviluppo relativamente lungo, nel quale la qualità del risultato dipende sia dalle capacità dell’agente AI sia dalla possibilità di esaminare e correggere quanto generato.
Anatomy non costituisce una funzionalità ufficiale sviluppata da Anthropic, ma un’estensione indipendente che utilizza Claude Code come ambiente di esecuzione. Il progetto viene distribuito attraverso il meccanismo delle skill, che consente di fornire agli agenti di programmazione istruzioni specializzate e strumenti aggiuntivi per affrontare specifiche categorie di attività. La documentazione comprende procedure destinate anche a OpenAI Codex e OpenCode, rendendo possibile l’utilizzo del progetto in ambienti differenti da quello per il quale è stato inizialmente concepito. Le condizioni di esecuzione possono però influire sulle procedure di verifica. In particolare, alcuni ambienti isolati utilizzati dagli agenti di programmazione limitano l’avvio del browser necessario per controllare direttamente il risultato grafico. Lo sviluppatore ha predisposto indicazioni specifiche per Codex, il cui ambiente sandbox può impedire l’esecuzione di determinate operazioni di visualizzazione. Questa limitazione riguarda la possibilità di esaminare automaticamente la rappresentazione nel browser e non comporta necessariamente l’impossibilità di generare il codice della visualizzazione.
Accanto alla skill principale è disponibile anatomy-figures, una libreria che raccoglie 52 rappresentazioni interattive già realizzate e utilizzabili all’interno di applicazioni web. I componenti vengono distribuiti in formati compatibili con React e attraverso custom elements, consentendo l’integrazione anche in progetti che non utilizzano direttamente il framework React. La disponibilità di rappresentazioni predefinite permette di incorporare oggetti interattivi senza dover ripetere integralmente la procedura di generazione attraverso l’agente AI. Gli sviluppatori possono quindi utilizzare una visualizzazione già disponibile, inserirla in una pagina e costruire attorno a essa contenuti descrittivi, controlli e altri elementi dell’interfaccia. Questa distinzione tra la skill destinata alla generazione e la libreria di componenti già realizzati introduce due modalità operative differenti: la prima permette di sviluppare nuove rappresentazioni personalizzate attraverso istruzioni testuali, mentre la seconda consente di riutilizzare elementi interattivi esistenti all’interno di siti e applicazioni.
Le applicazioni previste comprendono soprattutto la formazione tecnica, la didattica informatica e la preparazione di contenuti che richiedono di spiegare il comportamento di sistemi complessi. Una rappresentazione interattiva può essere utilizzata per mostrare le operazioni di una struttura dati, il funzionamento di un meccanismo oppure le relazioni tra le componenti di un dispositivo. La possibilità di modificare direttamente i parametri e osservare la risposta del modello permette di affiancare alle spiegazioni testuali un’esperienza di esplorazione guidata. Il progetto ha attirato l’attenzione di sviluppatori del settore AI, tra cui Guillermo Rauch, amministratore delegato di Vercel, e Boris Cherny, sviluppatore di Claude Code, che hanno evidenziato il potenziale di strumenti di questo tipo per l’educazione. L’interesse riguarda soprattutto la capacità di trasformare le spiegazioni in oggetti manipolabili, nei quali l’utente può osservare le conseguenze delle proprie azioni invece di limitarsi a consultare una sequenza di immagini.
Le rappresentazioni ottenute attraverso Anatomy richiedono comunque una verifica tecnica quando vengono utilizzate per descrivere dispositivi reali. La generazione automatica del codice e della geometria non garantisce che i rapporti dimensionali, le caratteristiche cinematiche o le relazioni fisiche corrispondano esattamente a quelle di una macchina esistente. Una visualizzazione di un motore può illustrare correttamente il principio generale di funzionamento senza riprodurre tutte le componenti costruttive, le tolleranze o le caratteristiche fluidodinamiche necessarie per un’analisi ingegneristica. Analogamente, la rappresentazione di un algoritmo può chiarirne il comportamento attraverso un’analogia meccanica, pur non mostrando ogni dettaglio della sua implementazione informatica. Anatomy si configura quindi come uno strumento di generazione di visualizzazioni tecniche interattive, la cui accuratezza deve essere controllata in relazione all’utilizzo previsto. La distribuzione open source con licenza MIT, il supporto per differenti agenti di programmazione e la disponibilità di una libreria di componenti riutilizzabili consentono di integrare queste rappresentazioni in percorsi didattici e applicazioni web personalizzate.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)