AI per Sviluppatori: guida completa agli strumenti e ai workflow

La metamorfosi del coding

“English is the new programming language“. Jensen Huang, CEO di Nvidia, l’ha anticipato a metà del 2024, immediatamente seguito da altri autorevoli esponenti del mondo dell’IA generativa (Andej Karpathy, per dirne uno). A distanza di più di un anno da quella uscita che suscitò scalpore e in alcuni indignazione, possiamo dire che Huang ci aveva visto giusto.

Gli strumenti AI sono passati dall’auto-completamento a qualcosa di molto più ambizioso: pair programmer digitali che capiscono il contesto del progetto, generano funzionalità intere e gestiscono task complessi in autonomia.

Oggi puoi descrivere un bug a parole, e l’AI lo analizza, lo corregge, scrive il test e apre la pull request. Puoi scrivere “ottimizza questa funzione” nel terminale e ritrovarti il codice riscritto. GitHub Copilot, Cursor, Claude Code: questi strumenti sono già nei nostri IDE e nelle nostre CLI, e stanno ridefinendo il rapporto tra sviluppatore e macchina.

In questo articolo vediamo come questi tool funzionano, cosa li differenzia, e come stanno cambiando il lavoro di chi scrive software ogni giorno.

Perché oggi cambia tutto

Diciamoci la verità: tutti gli sviluppatori ad un certo punto della propria vita hanno usato o usano l’AI per essere supportati nei propri task di sviluppo. E mentre ci sono opinioni discordanti sull’efficacia di questi strumenti nell’aumento della produttività (famoso un autorevole studio di Stanford secondo cui l’AI aumenta la produttività degli sviluppatori in molti casi ma non in tutti i casi), pensare di continuare il proprio lavoro da sviluppatore come nel 2022, e cioè ignorando l’esistenza dell’IA generativa, equivale ad ignorare l’elefante nella stanza. 

Cursor è un editor che non ha aggiunto l’AI dopo: ci è nato dentro. GitHub Copilot ormai è ovunque – nell’IDE, nel browser, nel terminale – e lavora con il contesto del tuo repository, non con snippet generici. Ma la novità sono gli agenti da terminale. Claude Code vive nella tua shell: legge il codice, esegue comandi, fa commit, apre PR. Tutto partendo da una frase. OpenAI Codex fa qualcosa di simile, con l’aggiunta dei file AGENTS.md per dare istruzioni persistenti all’agente. Amazon ha risposto con Amazon Q, che si aggancia ad AWS e ti aiuta a diagnosticare, generare, trasformare codice legacy — il tipo di lavoro che nessuno vuole fare a mano.

E poi c’è il fronte locale. Ollama ti permette di scaricare Codellama e farlo girare sul tuo portatile. Mistral ha tirato fuori Devstral, modelli di coding che funzionano offline, più un CLI agent chiamato Vibe (sì, come il termine vibe coding). Tradotto: non sei più obbligato a mandare il tuo codice a un server remoto.

Il collante di tutto questo si chiama MCP, Model Context Protocol. È uno standard che permette agli agenti di accedere a contesti esterni — documenti, ticket, chat — e di interoperare: copilot che legge la tua documentazione, oppure un agente in CI che consulta Jira prima di agire. Roba che un anno fa sembrava demo da keynote, oggi è configurabile sui nostri laptop.

Il punto è che ogni sviluppatore può costruirsi una squadra di assistenti su misura, che siano in cloud o locale, su IDE o su terminale, closed o open source. 

Le novità che stanno sbloccando la produttività sono più di semplici mode: sono il risultato di piattaforme nativamente AI e di protocolli aperti. Ad esempio Google Cursor è un code editor AI-native progettato fin dall’origine per sfruttare le capacità dei grandi modelli su tutto il progetto. GitHub Copilot (nell’IDE, sul web e persino nel terminale) porta potenza e contesto del tuo repo direttamente nella tua sessione di coding.

La parte che conta: il workflow

Use case 1: TDD con GitHub Copilot (feature da sviluppare)
Devi aggiungere un filtro avanzato di ricerca sul prodotto su cui stai lavorando. Invece di scrivere il solito boilerplate di test, apri Copilot Chat: “Scrivi un test che verifichi la filtrazione dei risultati per nome utente”. Esce una bozza completa. Aggiusti un paio di assert, chiedi di implementare la funzione, e in dieci minuti hai codice e test. Copilot genera test anche per il codice che scrive lui — il che è comodo, ma anche leggermente inquietante. Ovviamente controlli tutto. Non sei un pazzo. Il codice generato va letto, capito, e spesso aggiustato — l’AI non conosce il contesto di business, le convenzioni del team, quel bug oscuro che vi ha fatto perdere un weekend sei mesi fa. Il punto però è un altro: il tempo che prima spendevi a scrivere test ripetitivi, setup, teardown, mock, ora lo spendi a ragionare sulla logica, sui casi limite, su quello che conta davvero.

La PR arriva già con test di copertura. Chi deve fare review trova codice testato, non un “poi aggiungo i test” che diventa mai. E questo cambia la dinamica: meno ping-pong, meno frustrazione, merge più veloci.

Use case 2: Code review automatizzata con Claude Code (PR in arrivo)
Arriva una pull request. Potresti leggerla riga per riga, tenere aperti cinque file, ricostruire mentalmente il flusso, cercare di capire se quel cambio rompe qualcosa tre cartelle più in là. Oppure puoi lanciare Claude Code con: “Analizza questa PR per errori logici, duplicazioni, problemi di stile. Suggerisci fix.”

L’agente legge il diff, lo confronta con il resto del codebase, e ti restituisce un’analisi: qui c’è un possibile memory leak, questa funzione è duplicata, questo nome di variabile non segue le convenzioni. Propone patch. Alcune sono ottime, altre discutibili — esattamente come i suggerimenti di un collega umano, solo più veloci.

Accetti quello che ha senso, scarti il resto. Poi chiedi: “Genera test per coprire il nuovo codice.” Claude Code guarda cosa manca, scrive i test, ti dice dove la coverage è debole. Tu revisioni, aggiusti, mergi.

Tempo totale: una frazione di quello che avresti speso a fare il detective nel diff. Il codice è più solido, la review è più profonda (perché ti sei concentrato sui punti critici invece di perderti nei dettagli), e hai ancora energia mentale per il prossimo task.

Use case 3: Refactoring legacy con Cursor (codebase complicata)
Il cliente ha un monolite Python/Java con centinaia di file. Devi estrarre il modulo di autenticazione e farlo diventare un servizio separato. È il tipo di lavoro che ti fa rivalutare le tue scelte di carriera: rinominare, spostare, aggiornare import, pregare di non aver rotto nulla.

Apri Cursor, che indicizza tutto il repository e tiene in memoria la struttura del progetto. Chiedi: “Estrai il modulo auth e aggiorna tutti gli import.” L’agente analizza le dipendenze, capisce quali file toccano l’autenticazione, propone modifiche su 50+ file. Non è magia: è pattern matching su larga scala, ma fatto in minuti invece che in giorni.

Tu revisioni i diff uno per uno. Alcuni cambiamenti sono perfetti, altri vanno aggiustati — magari l’agente ha rinominato qualcosa che non doveva, o ha toccato un file che preferivi lasciare in pace. Rigetti, correggi, approvi, committi. 

Quello che sarebbe stato un mese di lavoro diventa un pomeriggio. Con meno errori, perché i refactoring manuali su codebase legacy sono una fabbrica di bug — e il cervello umano alle 17:30 del venerdì non è esattamente al massimo della precisione.

Use case 4: Rilascio sicuro e DevOps (release e security)
Il codice è pronto, i test passano, il deploy è vicino: il sogno di tutti i product manager. Puntualmente infranto: scopri un problema che avresti dovuto vedere tre settimane fa.

Selezioni gli snippet sospetti — quel form handler scritto di fretta, quella query costruita con concatenazione di stringhe e chiedi a Copilot: “Cerca vulnerabilità OWASP, suggerisci fix.” Trova un possibile XSS, ti dice di usare textContent invece di innerHTML. Segnala un’iniezione SQL potenziale. Cose che sapevi già, in teoria, ma che in pratica sfuggono quando hai la testa su dieci task diversi.

In CI, Amazon Q Developer fa un’altra passata automatica: anti-pattern, vulnerabilità, codice duplicato, suggerimenti di ottimizzazione. Non sostituisce un audit di sicurezza vero, ma alza il livello base. Trova le cose ovvie prima che le trovi qualcun altro in produzione.

Per le performance, fai girare i benchmark, guardi i numeri, e chiedi suggerimenti su query lente o logica inefficiente. Ogni proposta passa dai test automatici e dalla revisione umana. L’AI accelera la scoperta dei problemi, ma la decisione finale – mergiare o no? – resta tua. Come deve essere.