Installazione

Requisiti

• Windows, macOS o Linux. Non servono diritti di amministratore: tutto si installa nel tuo account utente.
• Python 3.12 o successivo. Non devi installarlo tu: uv scarica un Python adatto quando serve.
• Almeno un agente supportato: Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI, o uno strumento che accetta un indirizzo compatibile con OpenAI, Anthropic o Gemini (vedi GitHub Copilot, JetBrains, Zed e altri strumenti).

Installer in una riga

Su macOS e Linux:

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/Latet-AI/latet/main/scripts/install.sh | sh

Su Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/Latet-AI/latet/main/scripts/install.ps1 | iex

Lo script fa due cose, in quest’ordine:

1. Installa uv, il gestore di strumenti Python, se non è ancora sul tuo computer.
2. Installa da GitHub l’ultima versione di Latet come strumento a riga di comando isolato, con uv. Il rilevamento locale dei nomi e il testo nelle immagini sono inclusi; i loro modelli vengono scaricati solo quando lo chiedi. Dove non si possono installare, Latet viene installato senza, e lo script lo dice alla fine; un Latet già installato con entrambi, invece, resta com’era. Se è in esecuzione un Latet più vecchio, lo ferma, e non lo riavvia. Per aggiornare, latet upgrade è la via migliore. Dopo che lo script ha aggiornato un Latet, esegui latet start, e latet agents apply claude se Claude Code passa da Latet in modo permanente, così che riceva il nuovo plugin.

Su macOS e Linux, apri poi un nuovo terminale: lo script aggiunge Latet al tuo PATH per i terminali che aprirai dopo, non per quello in cui è stato eseguito. Se neanche quello trova latet, esegui uv tool update-shell e aprine un altro.

Lo script non cambia nient’altro: nessuna impostazione dei tuoi agenti, niente che parta all’accesso. Non conosci ancora Latet? latet tutorial te lo mostra al lavoro in circa 30 minuti. Poi avvia una sessione tramite Latet con latet claude o latet codex, come mostra l’Avvio rapido, e fai passare da Latet i tuoi agenti in modo permanente con latet global-install quando fa al caso tuo.

Due variabili d’ambiente cambiano ciò che fa lo script:

Variabile	Effetto
LATET_NO_MODIFY_PATH=1	Lascia invariati il tuo PATH e il profilo della shell. Se lo script installa uv, imposta anche UV_NO_MODIFY_PATH=1, per l’installer di uv stesso.
LATET_SOURCE	Cosa installare al posto dell’ultima versione: un file wheel, o un requisito come latet @ <url>.

Consigliato: nomi e immagini dal primo giorno

I pattern trovano ciò che ha un formato: una chiave, un indirizzo email, un IBAN. Due cose non ne hanno, e richiedono un modello che gira sul tuo computer:

• Nomi e indirizzi nel testo libero, come Emily Carter abita al 42 di Mill Lane: li trova il modello locale dei nomi.
• Il testo negli screenshot, come un IBAN su una fattura: il riconoscimento del testo lo legge, e Latet copre ogni valore sull’immagine con il suo valore fittizio. Senza, le immagini escono così come sono.

L’installer installa ciò su cui girano entrambi. Scarica i loro modelli una volta sola:

latet ner install   # the name model, about 1.6 GB
latet ocr install   # the text recognition models, about 31 MB

Oppure lascia che latet global-install --ner --ocr li scarichi insieme al resto della sua configurazione. Entrambi girano solo su questo computer: i modelli arrivano una volta sola da huggingface.co, a una revisione fissata e verificati con SHA-256 fissati, e niente viene inviato altrove. Rilevamento dei nomi e Testo nelle immagini, più sotto, dicono di più su ciascuno.

Aggiornamento

latet upgrade

Installa l’ultima versione da GitHub come fa l’installer, compresi il rilevamento locale dei nomi e il testo nelle immagini. Prima ferma il daemon (Windows non può sostituire i file in uso), installa il nuovo plugin di Claude Code se usi Claude Code, e riavvia il daemon. Un Latet installato senza rilevamento dei nomi o testo nelle immagini li ottiene così. Dove la nuova versione non può averli, un Latet che li ha resta com’era, e uno che non li ha viene aggiornato senza.

Installa con un agente AI

Chiedi al tuo agente AI di seguire llms-install.md nel repository. Installa Latet, che da solo non cambia nulla, poi ti spiega come puoi proseguire: vederlo prima al lavoro con latet tutorial; provarlo una sessione alla volta, senza cambiare nessuna impostazione dei tuoi agenti; averlo attivo in ogni sessione; configurare gli altri tuoi strumenti; scaricare i modelli locali. Aspetta la tua scelta, ed esegue latet global-install con le tue risposte solo se scegli ogni sessione, per esempio:

latet global-install --yes --profile balanced --agents claude,codex --auto-mode-review block --ner --ocr

Eseguilo in Docker

Per non avere Python sul tuo computer, esegui invece il daemon come container e collegaci i tuoi agenti: vedi Docker.

Rilevamento dei nomi

Nomi e indirizzi nel testo libero, come Emily Carter abita al 42 di Mill Lane, richiedono un modello statistico, che Latet esegue sul tuo computer. I segreti e i dati strutturati come email e IBAN non ne hanno bisogno; i nomi sì, quindi conviene averlo dal primo giorno.

latet ner install   # downloads the model once (about 1.6 GB)

Gira sull’extra ner (ONNX Runtime e un tokenizer), che l’installer installa insieme a Latet.

• Il modello è Privacy Filter di OpenAI, con licenza Apache-2.0, nella sua build ONNX int8: legge molte lingue, tra cui italiano, inglese, francese, tedesco e spagnolo. Arriva da huggingface.co a una revisione fissata, e ogni file viene verificato con uno SHA-256 fissato prima dell’uso. Mentre il daemon è in esecuzione occupa fino a circa 2 GB di memoria.
• Dopo il download gira sulla tua CPU. Niente viene inviato altrove, e Latet si collega a huggingface.co solo quando esegui latet ner install.
• Un daemon in esecuzione inizia subito a usarlo. latet ner status mostra se è in uso; latet ner remove lo elimina. Per tenerlo installato ma inutilizzato, imposta ner: off nella configurazione.

Cosa cerca dipende dal profilo; vedi Rilevamento.

Testo nelle immagini

Anche gli screenshot contengono valori: un indirizzo email in un terminale, un IBAN su una fattura. Latet può leggere il testo nelle immagini sul tuo computer e mascherarlo, coprendo ogni valore sull’immagine con il suo valore fittizio.

latet ocr install   # downloads the models once (about 31 MB)

I modelli sono PP-OCRv6 small di PaddleOCR, con licenza Apache-2.0, scaricati da huggingface.co a una revisione fissata e verificati con SHA-256 fissati; girano sulla tua CPU, sull’extra ocr (ONNX Runtime e Pillow) che l’installer installa insieme a Latet. Vedi Screenshot e immagini.

Un revisore locale (facoltativo)

Se esegui un modello linguistico su un tuo server (llama.cpp, Ollama, LM Studio), Latet può fargli leggere ogni testo prima che esca e mascherare ciò che sfugge ai rilevatori: nomi citati di sfuggita, dettagli sulla salute, una password scritta in una frase. Non c’è niente da installare in Latet: attivalo nella pagina Regole della dashboard, o vedi Revisore locale.

Esegui dai sorgenti

Per chi contribuisce, o per provare modifiche che non sono ancora in una versione pubblicata.

git clone https://github.com/Latet-AI/latet.git
cd latet
uv sync
uv run latet version
uv run latet serve      # the daemon in the foreground on http://127.0.0.1:5283; Ctrl+C stops it

Metti uv run davanti a ogni comando: uv run latet global-install, uv run latet claude e così via. Due cose sono diverse rispetto a una copia installata:

• Avvia tu il daemon. Quando il daemon non è in esecuzione, il plugin di Claude Code lo avvia con il comando latet, e in un checkout quel comando non è nel tuo PATH. Esegui uv run latet start, o lascia che uv run latet global-install lo avvii all’accesso. Lo avvia anche uv run latet claude.
• Compila i file web della dashboard. In dashboard/, esegui npm ci e poi npm run build (Node.js 22.12 o successivo). Fino ad allora, latet dashboard apre una pagina che dice che i file mancano, e latet tutorial avvisa che la sua pagina non verrà mostrata. Mancano anche a un Latet installato dall’indirizzo del repository (git+https://...).

L’avvio all’accesso esegue il daemon dall’ambiente virtuale del checkout, quindi esegui uv run latet global-uninstall prima di spostare o eliminare il checkout. Vedi Contribuire per il flusso di lavoro di sviluppo.