Come sfruttare gli strumenti di codifica AI per migliorare la tua efficienza di sviluppo: suggerimenti pratici e best practice

Gli strumenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale (AI) si stanno evolvendo rapidamente e sempre più sviluppatori iniziano a utilizzarli per migliorare la propria efficienza lavorativa. Questo articolo esplorerà in dettaglio come utilizzare efficacemente questi strumenti e condividerà alcuni suggerimenti pratici e best practice per aiutarti a integrare meglio l'AI nel tuo flusso di sviluppo.

Lo stato attuale della codifica AI: tasso di adozione e punti critici

Secondo il rapporto sulle tendenze dell'ingegneria AI di Jellyfish, il tasso medio di adozione degli strumenti di codifica AI da parte delle aziende ha raggiunto il 63%. Ciò significa che la codifica AI è passata dalla fase sperimentale all'applicazione pratica. Tuttavia, il semplice tasso di adozione non significa successo.

@cjzafir sottolinea che il problema più grande con la codifica AI al momento è la mancanza di consapevolezza delle "best practice". L'AI è come un bambino intelligente che, pur essendo in grado di scrivere codice, manca di esperienza e di comprensione dell'architettura complessiva del progetto. Pertanto, dobbiamo comunicare chiaramente all'AI le esigenze specifiche, tra cui:

• Tipo di progetto: Applicazione web, applicazione mobile, servizio backend, ecc.
• Requisiti funzionali: Autenticazione utente, elaborazione dati, interfaccia API, ecc.
• Struttura del progetto: Suddivisione dei moduli, modello dati, organizzazione del codice, ecc.

Trasforma l'AI nel tuo assistente di sviluppo full-stack: suggerimenti pratici

Ecco alcuni suggerimenti pratici per integrare l'AI nel tuo flusso di sviluppo, trasformando l'AI in un vero assistente di sviluppo full-stack:

1. Descrizione chiara dei requisiti: migliora la capacità di comprensione dell'AI

Questo è il fulcro dell'utilizzo degli strumenti di codifica AI. Devi fornire descrizioni dei requisiti dettagliate e chiare, evitando istruzioni vaghe.

• Dividi i requisiti in piccole attività: Non cercare di far completare all'AI un'intera funzionalità in una volta sola, ma dividi le attività complesse in sotto-attività più piccole e facili da comprendere.
• Fornisci esempi specifici: Se possibile, fornisci esempi di input e output per aiutare l'AI a comprendere meglio le tue intenzioni.
• Specifica lo stack tecnologico e i vincoli: Comunica all'AI il linguaggio di programmazione, il framework, le librerie che stai utilizzando e qualsiasi vincolo (ad esempio, l'obbligo di utilizzare una versione specifica dell'API).

Esempio:

Istruzione errata: "Scrivi una funzionalità di registrazione utente."

Istruzione corretta: "Utilizzando il framework Python e Flask, crea un'interfaccia API per la registrazione utente. L'interfaccia deve ricevere nome utente, password e indirizzo email e memorizzare le informazioni dell'utente nel database PostgreSQL. La password deve essere sottoposta a hashing."

2. Utilizza la Plan Mode: prima pianifica, poi codifica

Come ha affermato @Parul_Gautam7, "Una cattiva pianificazione costa più tempo di un cattivo codice". Quando si utilizzano strumenti di codifica AI, non avere fretta di fargli generare direttamente il codice, ma sfrutta prima la sua capacità di pianificazione.

• Verdent Plan Mode (o funzionalità simili): Alcuni strumenti di codifica AI offrono la Plan Mode, che può aiutarti a trasformare le idee in progetti eseguibili.
• Lascia che l'AI ti aiuti a progettare l'architettura: Descrivi le tue esigenze e lascia che l'AI proponga soluzioni di progettazione dell'architettura, tra cui la suddivisione dei moduli, il modello dati, l'interfaccia API, ecc.
• Esamina e modifica la pianificazione dell'AI: Esamina attentamente la pianificazione dell'AI per assicurarti che soddisfi le tue esigenze e modificala secondo necessità.

3. Utilizza l'AI per generare documentazione e casi di test

Gli strumenti di codifica AI non solo possono generare codice, ma possono anche aiutarti a generare documentazione e casi di test.

• Documentazione del codice: Lascia che l'AI generi automaticamente la documentazione in base al codice, migliorando la manutenibilità del codice.
• Casi di test: Lascia che l'AI generi casi di test in base ai requisiti funzionali, migliorando la qualità del codice.

Esempio:

Puoi utilizzare la seguente istruzione per far generare all'AI la documentazione del codice:

"Genera la documentazione docstring per il seguente codice Python:

def calculate_sum(a, b):
  return a + b
```"

**4. La fine del Vibe Coding: abbraccia lo Spec-Driven Development**

@AICodingSummit ha menzionato che lo "Spec-Driven Development" è un importante metodo di sviluppo che può ridurre efficacemente la comparsa del "Vibe Coding" (ovvero la codifica arbitraria e priva di standard).
*   **Utilizzare descrizioni dei requisiti standardizzate:** Utilizzare un formato uniforme per descrivere i requisiti, ad esempio, utilizzando user story o diagrammi di casi d'uso.
*   **Definire interfacce e modelli di dati chiari:** Prima di iniziare a codificare, definire bene le interfacce e i modelli di dati, assicurandosi che le varie parti del codice possano collaborare.
*   **Test automatizzati:** Scrivere casi di test automatizzati per garantire la correttezza del codice.

**5. Sfruttare l'AI per la revisione e l'ottimizzazione del codice**

Gli strumenti di codifica AI possono aiutarti a rivedere il codice, individuando potenziali bug e problemi di prestazioni.

*   **Controllo dello stile del codice:** Utilizzare l'AI per verificare se il codice è conforme agli standard di codifica.
*   **Rilevamento di potenziali bug:** Utilizzare l'AI per scansionare il codice alla ricerca di potenziali bug e vulnerabilità.
*   **Ottimizzazione delle prestazioni:** Utilizzare l'AI per analizzare i colli di bottiglia delle prestazioni del codice e fornire suggerimenti per l'ottimizzazione.

**6. Concentrarsi sui modelli open source: Minimax M2.5, ecc.**

Minimax M2.5, raccomandato da @NielsRogge, è un eccellente modello open source che si distingue nella codifica ed è gratuito.

*   **Sfruttare piattaforme come Opencode:** Piattaforme come Opencode forniscono l'accesso a modelli open source come Minimax M2.5, che puoi provare gratuitamente.
*   **Modelli personalizzati:** Se hai esigenze specifiche, puoi provare ad addestrare i tuoi modelli di codifica AI.

**7. Scegliere lo strumento di codifica AI appropriato**

Ci sono molti strumenti di codifica AI sul mercato e devi scegliere lo strumento giusto in base alle tue esigenze. Ecco alcuni strumenti degni di nota:

*   **Sider:** Sider offre una varietà di modelli AI, tra cui Claude Haiku 4.5, per soddisfare diverse esigenze di codifica. La funzione Artifacts di Sider v4.19 ti consente di generare e modificare direttamente documenti, diagrammi, giochi e siti Web in Sider.
*   **Cursor AI:** Cursor AI fornisce strumenti per la creazione di applicazioni full-stack e puoi imparare più tecniche partecipando al workshop di @MikeMikula.
*   **MiniMax AI:** La capacità di ragionamento di MiniMax AI è molto forte e può ottimizzare l'architettura del sistema.
*   **OpenAI Codex (integrato in ChatGPT):** OpenAI Codex è un potente motore di codifica AI che è stato integrato in ChatGPT.
*   **Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com:** Questi strumenti possono aiutarti a generare rapidamente siti Web e codice.
*   **Cognition:** Cognition è un'azienda specializzata nella codifica AI e la sua collaborazione con il team Aston Martin F1 dimostra il potenziale della codifica AI nel campo dell'ingegneria.
*   **GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3:** Questi sono i migliori modelli AI open source.

**8. Sfruttare MCP (Model Context Protocol): connettere l'AI agli strumenti esistenti**

MCP, menzionato da @101babich, può connettere gli strumenti di codifica AI ai servizi che già utilizzi (come Figma, Notion, Google Analytics).

*   **Context7:** Context7 può importare la documentazione della libreria in tempo reale negli strumenti AI, garantendo che la codifica AI utilizzi il contesto corretto.

## Strumenti consigliati

In base alla discussione di cui sopra, ecco alcuni strumenti di codifica AI degni di nota:

*   **Claude Code (Anthropic):** Consigliato da @zarazhangrui per la codifica AI.
*   **GitHub Copilot:** Completa automaticamente il codice.
*   **OpenAI Codex:** Agente di codifica asincrono/cloud.
*   **Lovable:** Costruttore front-end.
*   **Kimi:** Strumento di ricerca approfondita + agente di codifica.
*   **Gemini:** Capacità di deep learning.
*   **MiniMax M2.5:** Potente modello open source, accessibile gratuitamente tramite Cline CLI 2.0.## Conclusione

Gli strumenti di codifica AI stanno cambiando il panorama dello sviluppo software. Padroneggiando i suggerimenti e le best practice di cui sopra, puoi utilizzare meglio questi strumenti, migliorare l'efficienza dello sviluppo e creare software di qualità superiore. Ricorda, l'AI è solo un assistente, devi definire chiaramente i requisiti, rivedere l'output dell'AI e integrarlo nel tuo processo di sviluppo. Abbraccia l'AI, ma non dimenticare i tuoi fondamenti di ingegneria del software. (Ricorda, l'AI è solo un assistente, devi definire chiaramente i requisiti, rivedere l'output dell'AI e integrarlo nel tuo processo di sviluppo.)