Formazione Sviluppo Software AI
Parte 1 – Fondamenti di ingegneria dell'harness
Imparerai:
- Perché fare da babysitter a un editor AI non scala
- Ingegneria dell'harness: gli umani guidano, gli agenti eseguono
- Bootstrap di un repo con il CLI CodeFactory
- Rilevamento di stack, livelli di rischio e confini architetturali
- Scrivere CLAUDE.md come control plane dell'agente
- Versionare prompt e guard come codice
- Hook pre-commit, gate di policy di rischio e file protetti
Parte 2 – Sviluppo automatizzato in GitHub Actions
Imparerai:
- Agenti di issue triage, planner e implementer
- Agenti di review read-only con verdetti strutturati
- Loop di remediation e auto-revert dei file protetti
- Pipeline CI con gate di rischio e disciplina SHA
- Doc gardening e metriche settimanali dell'harness
- Esecuzione live del loop completo issue → PR → merge
- Adattamento degli harness alla tua codebase
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Smetti di fare da babysitter all’editor AI
La maggior parte degli sviluppatori oggi usa l’AI nel modo sbagliato. Stanno seduti in Cursor o Copilot Chat, accettano un suggerimento, scrollano, ne accettano un altro, annullano, riprovano, incollano un errore nel chat e chiamano la giornata conclusa. Sembra produttivo, ma è lavoro manuale travestito da AI. L’umano è ancora il collo di bottiglia. L’agente sta ancora indovinando. Nulla è ripetibile, nulla è revisionabile, e nulla scala oltre uno sviluppatore e un branch.
Questa formazione ribalta il modello. Il tuo team imparerà a spostare il coding AI fuori dall’editor e dentro GitHub Actions, dove gli agenti girano in runner effimeri, protetti da prompt versionati e gate qualità automatizzati. Lo sviluppatore apre un issue, revisiona una pull request e clicca merge. Tutto quello che c’è in mezzo — triage, pianificazione, implementazione, code review, remediation — avviene automaticamente, su infrastruttura CI commodity.
Il toolkit harness CodeFactory
Insegniamo sopra CodeFactory
, un CLI open-source che effettua il bootstrap di un harness di sicurezza per agenti completo in qualsiasi repository esistente. Un comando — codefactory init — e il tuo repo ottiene 16 harness e oltre 14 workflow GitHub Actions su misura per il tuo stack:
- Un contratto di rischio (
harness.config.json) che classifica ogni file in Tier 1, 2 o 3 e impone il giusto livello di controllo - Istruzioni agente (
CLAUDE.md) che descrivono convenzioni, regole di dipendenza e file protetti - Un agente di issue triage che valuta chiarezza, riproducibilità e scope prima che venga scritta qualsiasi riga di codice
- Un issue planner che legge la codebase in read-only e pubblica un piano di implementazione strutturato
- Un issue implementer che crea un branch, implementa il cambiamento, esegue la validazione di base e apre una PR
- Un agente di review che gira con strumenti read-only ed emette un verdetto APPROVE / REQUEST_CHANGES / COMMENT classificato da un secondo modello leggero
- Un loop di remediation che riporta i verdetti di review all’implementer per fino a tre cicli di auto-fix prima di escalare a un umano
- Workflow di doc gardening, test strutturali, harness smoke test e metriche settimanali che mantengono in salute l’harness stesso
Tutto vive nel repository. Nessuna dashboard esterna, nessun vendor lock-in, nessuno stato nascosto. Modificare un prompt è una normale pull request.
Esempio di produzione reale: sport-affiliate
Attraversiamo QualityUnit/sport-affiliate , un vero monorepo di produzione (tre siti Next.js, un engine condiviso e una pipeline dati Python) che esegue l’harness CodeFactory completo. Leggerai i file di workflow, prompt e script di guard reali che lo guidano:
- 15 workflow GitHub Actions che orchestrano l’intero loop issue → PR → merge
- Quattro prompt personalizzati in
.codefactory/prompts/(issue-triage.md,issue-planner.md,issue-implementer.md,review-agent.md) - Script di guard TypeScript (
scripts/*-guard.ts) che pre-controllano ogni esecuzione di agente e decidono se debba anche iniziare - Una pipeline CI fail-fast a quattro stadi che salta build Next.js complete (25 minuti ciascuna) in favore di type-check + lint + test strutturali
- Disciplina SHA: ogni job downstream fa checkout dell’esatto SHA riportato dal gate di rischio così un agente non può race-push a metà pipeline
- File protetti (
.github/workflows/*,harness.config.json,CLAUDE.md, file di lock, config di deployment) che vengono auto-revertati se un agente li tocca - Il prompt di review caricato da
origin/main— non dal branch della PR — così le PR scritte dall’agente non possono manomettere il proprio reviewer
L’esperienza sviluppatore end-to-end è questa: un umano apre un issue. L’agente di triage lo etichetta, fa domande di chiarimento se necessario, e lo passa al planner. Il planner pubblica un piano di implementazione come commento. L’implementer crea issue-N, implementa il cambiamento, esegue i gate qualità e apre una PR. L’agente di review revisiona. Se vengono richiesti cambiamenti, l’implementer viene riavviato in modalità review-fix — fino a tre cicli — prima di escalare a un umano. Gli unici punti di contatto umani sono l’apertura dell’issue e l’approvazione del merge finale.
Cosa si porterà a casa il tuo team
Alla fine della formazione i tuoi sviluppatori saranno in grado di fare il bootstrap di questo esatto setup nei propri repository, scrivere e tunare i propri prompt degli agenti, definire livelli di rischio che corrispondano alla loro architettura, e misurare se l’harness sta funzionando davvero attraverso metriche Mean-Time-To-Harness e SLO. Usciranno con un harness in esecuzione su uno dei tuoi repository reali — non un esempio giocattolo.
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