Pi è un coding agent open source utilizzabile dal terminale, può leggere i file di un progetto, modificarli ed eseguire comandi, collegandosi al modello AI che scegli di usare. La sua peculiarità è la possibilità di adattare l’ambiente di lavoro attraverso istruzioni, richieste riutilizzabili ed estensioni. Puoi partire da poche funzioni e aggiungere ciò che serve quando il tuo metodo diventa più definito.
Questo approccio interessa a chi vuole conservare le proprie procedure anche quando cambia modello, riprendere un’attività interrotta o rendere più coerenti i controlli su progetti diversi. Può essere utile, per esempio, quando lavori su codice scritto da altri e vuoi prima orientarti, poi discutere una correzione e infine verificarne gli effetti. La conversazione accompagna le operazioni sul progetto, con una cronologia che puoi consultare.
Per sfruttarlo serve comunque saper valutare il codice e riconoscere i limiti delle risposte. L’installazione richiede qualche passaggio iniziale e le personalizzazioni più profonde comportano competenze tecniche.
Dal punto di vista di chi programma, il beneficio è la possibilità di personalizzare livelli diversi del lavoro. Puoi intervenire sulle istruzioni che l’agente segue, sulle richieste che ripeti o sugli strumenti disponibili. Un professionista può fermarsi alle prime personalizzazioni, mentre un team con esigenze particolari può valutare interventi più profondi.
Come installare Pi Agent
L’installazione prepara il programma sul computer e lo collega a un servizio AI. Conviene affrontare questi passaggi su un progetto di prova, con una copia del codice che puoi ripristinare. L’obiettivo iniziale è arrivare a una prima sessione funzionante, capire quali operazioni può svolgere Pi e verificare come presenta i risultati.
Prerequisiti e ambiente di lavoro
Pi richiede un ambiente compatibile con il sistema operativo e gli strumenti necessari a eseguire il programma. Nell’installazione tramite il gestore di pacchetti di Node.js, Node deve essere già presente in una versione supportata. Su Windows, il funzionamento usuale degli strumenti Bash richiede anche un ambiente adatto, come quello fornito da Git for Windows.
Il terminale è la finestra da cui avvii Pi e lavori con il progetto. Se lo usi raramente, dedica prima qualche minuto a riconoscere la cartella corrente e a spostarti tra le directory. Sapere dove stai operando evita di avviare una sessione sul progetto sbagliato e rende più comprensibili le operazioni successive.
Installazione del coding agent
Dopo aver preparato l’ambiente, installi Pi attraverso il metodo previsto per il tuo sistema. Al termine, controlla che il comando di avvio sia riconosciuto e che il programma mostri la propria versione. Questo primo controllo distingue un’installazione riuscita da una situazione in cui alcuni passaggi sono ancora incompleti.
L’installazione rende disponibile il coding agent, mentre il collegamento al modello richiede una configurazione successiva. Separare i due momenti aiuta anche a capire eventuali problemi: un programma che si avvia ma non risponde alle richieste AI può avere bisogno di credenziali o di una diversa selezione del servizio.
Configurazione delle credenziali API
Per accedere ai modelli devi autenticarti presso un servizio supportato. A seconda del fornitore, puoi usare una chiave API, cioè una credenziale che autorizza le richieste del programma, oppure una modalità di accesso tramite sottoscrizione compatibile. Un abbonamento alla chat di un servizio non garantisce automaticamente l’accesso da Pi.
Questa fase determina anche come vengono gestiti utilizzi e costi. Prima della prova, controlla quale account stai collegando e quali condizioni si applicano. Le credenziali devono restare riservate: evita di inserirle nei file del progetto, nelle richieste all’agente o nei materiali che condividi con altre persone.
Quando il servizio è collegato, puoi scegliere tra i modelli disponibili per le tue credenziali. Per la prima prova, usa un modello al quale hai già accesso e un compito di cui sai valutare la risposta. Cambiare contemporaneamente modello, progetto e metodo di lavoro rende più difficile capire da cosa dipende il risultato.
Puoi cominciare chiedendo una spiegazione di una funzione che conosci. Osserva se il modello individua i passaggi rilevanti, distingue ciò che vede da ciò che ipotizza e risponde con il livello di dettaglio richiesto. Avrai così un primo riferimento concreto per valutare le interazioni successive.
Avvio di una sessione nel progetto
Avvia Pi nella cartella del progetto scelto e descrivi l’obiettivo con un perimetro chiaro. Una richiesta iniziale può chiedere di leggere i file introduttivi, spiegare l’organizzazione del codice e indicare dove si trovano i controlli automatici. Specifica se in questa fase vuoi soltanto un’analisi, ricordando che l’istruzione non costituisce un blocco tecnico delle modifiche.
La prima lettura del progetto ti permette di valutare come Pi ricostruisce il contesto prima di affidargli un intervento. Se manca un’informazione, puoi aggiungerla nella conversazione. Conservare una versione iniziale del codice rende poi possibile confrontare ciò che è cambiato durante la sessione.
Come usare Pi per programmare
Pi può accompagnare il lavoro dal primo esame del progetto alla revisione della modifica. Per ottenere risposte valutabili, assegna obiettivi circoscritti e chiarisci il comportamento che vuoi ottenere. Una richiesta precisa offre anche un criterio con cui controllare l’esito.
Analizzare una repository esistente
Una repository è l’insieme dei file e della storia di un progetto gestito con un sistema di versionamento. Quando lo apri per la prima volta, puoi chiedere a Pi di identificare i componenti principali, i punti di ingresso e i file che descrivono come avviare i controlli. La risposta può diventare una mappa iniziale da confrontare con il codice.
Il vantaggio emerge quando hai una domanda concreta, come capire dove viene controllato un dato inserito dall’utente. Chiedi quali file sostengono la spiegazione e quali passaggi restano incerti. In questo modo puoi approfondire le parti rilevanti e riconoscere le interpretazioni che richiedono una verifica.
Creare e modificare file
Dopo l’analisi puoi chiedere a Pi di creare o modificare i file necessari. Descrivi il comportamento atteso, gli elementi da conservare e ciò che consideri fuori dal perimetro dell’intervento. Per esempio, correggere la gestione degli spazi all’inizio e alla fine di un testo richiede di chiarire se quelli interni debbano restare invariati.
Pi può tradurre la richiesta in operazioni sui file del progetto. Il beneficio pratico è poter discutere la modifica nel contesto del codice esistente, verificando se segue le convenzioni già presenti. Se l’intervento coinvolge più aree del previsto, chiedi una spiegazione prima di considerare il risultato pronto.
Eseguire test e comandi dalla sessione
I test sono controlli automatici che verificano comportamenti definiti del programma. Pi può eseguire i comandi disponibili nel progetto e usare i risultati per proseguire il lavoro. Il comando corretto dipende da come quel progetto è organizzato, quindi conviene partire dalle istruzioni e dalle configurazioni già presenti.
Chiedi quali controlli siano stati realmente eseguiti, con quale esito e quali verifiche siano rimaste escluse. Un test superato offre un’informazione sul comportamento controllato. Per valutare la modifica servono anche la lettura del codice e, quando pertinente, una prova del percorso che interessa all’utente finale.
Correggere errori attraverso iterazioni successive
Se un controllo fallisce, puoi usare l’errore come punto di partenza per il tentativo successivo. Pi può rileggere la parte interessata, proporre una spiegazione e modificare il codice. La sessione mantiene collegati il problema iniziale, gli interventi e i risultati dei controlli.
Questa continuità è utile quando la prima ipotesi si rivela incompleta. Puoi chiedere all’agente di chiarire che cosa ha imparato dal fallimento e perché propone una strada diversa. Se i tentativi si allargano senza risolvere il problema, torna a un intervento più piccolo o riparti da un passaggio precedente della conversazione.
Esaminare le modifiche prima del commit
Il commit registra una versione del lavoro nel sistema di versionamento. Prima di crearlo, leggi il confronto tra i file iniziali e quelli modificati. Puoi chiedere a Pi di riepilogare gli interventi e indicare eventuali effetti collaterali, poi verificare che la spiegazione corrisponda a ciò che è cambiato.
La revisione umana delle modifiche resta necessaria anche quando i test passano. Controlla che l’agente abbia rispettato la richiesta, che non abbia toccato file estranei e che le nuove condizioni siano comprensibili. Una modifica piccola e motivata è più facile da valutare, correggere e discutere con chi lavora sullo stesso progetto.
Modelli e provider supportati
Pi permette di collegare modelli di servizi diversi, tra cui Claude di Anthropic, GPT di OpenAI e Gemini di Google e modelli open weight da usare in locale. Il provider è il servizio attraverso cui accedi al modello. La disponibilità concreta dipende dalle credenziali, dalle condizioni dell’account e dalla configurazione usata.
La possibilità di cambiare modello nello stesso ambiente consente di conservare le tue istruzioni e procedure mentre valuti risposte diverse. Puoi osservare come un modello spiega il codice, come segue i vincoli di una modifica e quanto siano utili i suoi resoconti. Per un confronto sensato usa compiti simili e valuta anche il tempo che impieghi a rivedere il risultato.
Il catalogo dei modelli evolve, quindi conviene scegliere tra quelli effettivamente disponibili nella propria installazione. Anche costi e limiti possono variare. Open source non significa accesso gratuito a ogni modello: la licenza del coding agent e il servizio AI sono due aspetti economici distinti.
Come personalizzare Pi Agent
La personalizzazione è uno dei motivi per valutare Pi. Puoi conservare richieste frequenti, raccogliere procedure e aggiungere strumenti e plugin. Conviene partire da un’esigenza osservata nel lavoro quotidiano: una revisione che ripeti, una convenzione che devi ricordare o un controllo che vuoi rendere più coerente tra progetti.
Aggiungere estensioni
Le estensioni aggiungono comportamenti attraverso codice eseguibile. Possono introdurre strumenti, comandi o modifiche all’interfaccia e al modo in cui Pi gestisce alcune operazioni. Sono la strada da valutare quando le sole istruzioni non bastano a ottenere il funzionamento desiderato.
Il vantaggio è la possibilità di adattare l’agente a un ambiente particolare, mantenendo Pi come base. Sviluppare un’estensione richiede competenze tecniche, mentre usarne una già pronta richiede di valutarne provenienza e permessi. Quel codice viene eseguito nel processo di Pi e può avere accesso a informazioni sensibili, quindi la scelta merita la stessa attenzione riservata agli altri programmi installati.
Creare skill riutilizzabili
Una skill raccoglie istruzioni specializzate e può includere materiali di riferimento utili a svolgere un’attività. Puoi usarla per descrivere le convenzioni di un progetto, i criteri di una revisione o una procedura che vuoi applicare con continuità. Le istruzioni complete vengono messe a disposizione quando la skill viene richiamata.
Per un team, il beneficio consiste nel rendere consultabile un metodo condiviso. Una skill dedicata alle revisioni può specificare come segnalare i problemi e quali aspetti controllare. Servono comunque istruzioni aggiornate e risultati verificati: una procedura scritta male o riferita a un progetto ormai cambiato può orientare l’agente nella direzione sbagliata.
Definire template di prompt
Un template contiene una richiesta riutilizzabile. Puoi prepararlo per attività che iniziano spesso nello stesso modo, come chiedere una revisione di alcune modifiche o una spiegazione dei file coinvolti in un errore. Di volta in volta aggiungi i riferimenti specifici al lavoro corrente.
Il template conserva la formulazione della domanda, mentre una skill può fornire le istruzioni specializzate da applicare. Questa distinzione aiuta a evitare richieste troppo lunghe e difficili da mantenere. Se ripeti spesso la stessa consegna, comincia da un template breve e correggilo sulla base delle risposte ricevute, finché esprime con chiarezza ciò che ti serve.
Personalizzare strumenti e workflow
Un workflow è la sequenza di passaggi con cui affronti un’attività. In Pi puoi combinare istruzioni del progetto, skill, template e strumenti per sostenere quel metodo. Per esempio, puoi definire una procedura che parta dall’analisi dei file, prosegua con una modifica limitata e richieda un resoconto dei controlli eseguiti.
Pi supporta anche collegamenti con strumenti esterni attraverso MCP, un sistema che permette a programmi diversi di mettere funzioni a disposizione dell’agente. Il beneficio dipende da ciò che colleghi e dai permessi assegnati. Aggiungere strumenti comporta configurazione e manutenzione: valuta ciascuna integrazione in relazione a un’attività che vuoi davvero svolgere.
Integrare subagenti e automazioni
I subagenti permettono di affidare attività distinte a istanze separate dell’agente. In Pi questa organizzazione richiede estensioni, pacchetti o un coordinamento predisposto appositamente. Non è una squadra di assistenti già pronta nella configurazione di base del terminale.
Le automazioni permettono invece di inserire Pi in processi gestiti da altri programmi. Un team può valutare queste possibilità quando ha già definito bene gli input, le verifiche e il risultato atteso. Il vantaggio potenziale è rendere ripetibile una procedura, ma aumenta anche il lavoro necessario per gestire errori e controlli. Conviene automatizzare un compito dopo aver capito come valutarlo durante l’uso interattivo.
Pi Agent a confronto con altri coding agent
Il confronto riguarda il modo in cui vuoi lavorare con l’AI sul codice. Scelta del modello, personalizzazione e revisione dei risultati sono criteri utili per valutare Pi insieme agli altri agenti. Una prova sullo stesso progetto aiuta a riconoscere differenze che una lista di funzioni descrive solo in parte.
Pi e Claude Code
Claude Code permette di lavorare sui progetti attraverso il terminale e altri ambienti, con strumenti e possibilità di personalizzazione. Pi può interessarti se vuoi scegliere tra provider diversi e intervenire direttamente sul comportamento del coding agent. Diverse capacità sono presenti in entrambi, quindi valuta come si inseriscono nelle tue abitudini.
Per confrontarli, osserva come affrontano una richiesta circoscritta, quanto sono comprensibili le modifiche e come riutilizzi le istruzioni del progetto. Se vuoi approfondire Claude Code ed i coding agent il corso di Claude Code include anche un’introduzione a Claude Code. È un approfondimento sugli strumenti Claude, distinto dalla configurazione di Pi.
Pi e Codex
Anche Codex può esplorare repository, modificare file ed eseguire comandi dal terminale. Offre inoltre possibilità di revisione e automazione. Il confronto con Pi richiede quindi di guardare al flusso completo, dalla preparazione dell’ambiente alla valutazione del lavoro svolto.
La combinazione di apertura del codice e scelta dei provider rende Pi interessante per chi vuole costruire un metodo personalizzato. Prova a usare la stessa consegna nei due ambienti e osserva quanto devi chiarire durante il lavoro, quali controlli vengono svolti e quanto è agevole rivedere il risultato. Considera anche il tempo necessario a mantenere le personalizzazioni che decidi di introdurre.
Pi e Cursor
Cursor offre un’esperienza che parte dall’editor, dove puoi leggere e modificare il codice insieme alle funzioni dell’agente. Pi parte dal terminale. Questa differenza incide su dove guardi i file, come segui le operazioni e quando intervieni direttamente sul codice.
Cursor dispone anche di strumenti da riga di comando, quindi i due approcci possono sovrapporsi. La comodità dell’ambiente quotidiano rimane un criterio di scelta concreto. Se passi gran parte del tempo nell’editor, valuta quanto ti aiuti avere lì la conversazione. Se lavori spesso dal terminale e vuoi adattare l’agente alle tue procedure, prova come Pi accompagna quelle attività.
Sicurezza e limiti
Pi può leggere e modificare file ed eseguire comandi con i permessi dell’account che lo avvia. La cartella da cui cominci il lavoro non costituisce un confine di sicurezza: il processo può avere accesso anche ad altre risorse consentite sul computer. Per le prime prove scegli un progetto ripristinabile e un ambiente adatto alle operazioni che intendi affidargli.
L’esecuzione sul computer non garantisce che tutti i dati restino sul dispositivo. I contenuti inviati al servizio AI dipendono dal modello, dalla configurazione e dalle operazioni svolte. Prima di usare codice o informazioni riservate, verifica le condizioni del servizio e le regole del tuo contesto di lavoro. Considera anche le informazioni presenti nella cronologia quando condividi una sessione.
File e materiali letti dall’agente possono contenere istruzioni fuorvianti. Pi può inoltre proporre codice errato, interpretare male una richiesta o eseguire controlli insufficienti. La verifica dei risultati e dei permessi deve accompagnare l’uso, insieme al versionamento e alla valutazione delle estensioni installate. Le istruzioni date in conversazione aiutano a definire il compito, ma non sostituiscono limiti tecnici impostati nell’ambiente.
A chi è utile Pi Agent
Pi è adatto da valutare per sviluppatori e professionisti AI che vogliono un ambiente di lavoro adattabile e sono disposti a curarne la configurazione. La scelta dei modelli può interessare chi usa servizi diversi. Skill e template possono aiutare chi affronta attività ricorrenti o segue più progetti con convenzioni proprie.
Per un team, Pi offre la possibilità di raccogliere istruzioni e criteri di lavoro riutilizzabili. Questo può rendere più esplicite procedure che prima venivano spiegate ogni volta nella conversazione. Il risultato dipende dalla qualità di quelle istruzioni, dal modello scelto e dal controllo delle modifiche. La condivisione di una procedura richiede anche che qualcuno la mantenga aggiornata.
Chi sta imparando a programmare può usarlo per esplorare un progetto e discutere spiegazioni, purché il compito sia abbastanza piccolo da poter essere verificato. Serve una base di competenze sul codice per riconoscere errori e conseguenze degli interventi. Se terminale, installazione e gestione dei modelli sono tutti nuovi, dedica prima tempo a questi passaggi e comincia con un ambiente di prova.
Come iniziare con Pi Agent: i consigli di Data Masters
Scegli un progetto che conosci e un’attività di cui sai descrivere il risultato corretto. Una piccola correzione è adatta se puoi spiegare quale comportamento manca, quali parti devono restare invariate e come controllare l’esito. Conserva una versione iniziale dei file e comincia da una richiesta di analisi.
Dopo aver valutato la spiegazione, affida a Pi la modifica e chiedi un resoconto dei controlli realmente eseguiti. Confronta i file e annota dove hai dovuto chiarire le istruzioni o correggere il percorso. Questa prima prova su un compito verificabile ti dà elementi per decidere se il metodo è utile al tuo lavoro.
Personalizza l’ambiente a partire dalle difficoltà osservate. Se ripeti una richiesta, trasformala in un template. Se devi richiamare spesso gli stessi criteri, raccoglili in una skill. Valuta estensioni e automazioni quando sai quale operazione vuoi aggiungere e come controllarla. Il riuso delle procedure funziona meglio quando conserva un metodo che hai già provato e che sai aggiornare.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
