Programmazione Assistita da AI per Sviluppatori Senior
Panoramica del Corso
Questo corso fornisce agli sviluppatori senior le competenze necessarie per integrare efficacemente gli strumenti di programmazione assistita da AI nel loro flusso di lavoro, mantenendo standard elevati di qualità del codice, sicurezza e collaborazione di team.
Panoramica sugli strumenti di coding assistito
Capacità fondamentali e i limiti degli assistenti AI attuali per la programmazione (GitHub Copilot, Claude, ChatGPT, OpenAI Codex)
Casi d'uso appropriati per l'assistenza AI vs. programmazione manuale in ambienti enterprise. Non solo generazione di codice.
Architettura dei modelli di generazione del codice, Confronto tra approcci (completion-based (Inline-coding) vs. chat-based (Canvas) vs. agentic (Codex))
Strumenti e Configurazione : OpenAI Codex
Configurare e ottimizzare OpenAI Codex in Visual Studio Code per progetti Java e .NET. Modalità di utilizzo di Codex in Eclipse/STS. Presentazione di Codex CLI. Uso delle API di Codex. Esempi di utilizzo pratici: Generazione automatica di builder pattern, Generazione di controller Web API
Confronto Codex vs Claude Code, ipotesi di workflow ibridi utilizzando entrambi gli strumenti. Demo di Claude Code.
Generazione di codice: Prompt Engineering Efficace per Java e .NET
Scrivere prompt chiari e ricchi di contesto specifici per Java e .NET che generano codice di alta qualità. Fornire contesto efficace includendo struttura del progetto, standard di coding e requisiti. Iterare e raffinare i prompt per migliorare la qualità della generazione del codice. Generare documentazione completa e test utilizzando l'assistenza AI.
Pattern di Prompt Avanzati: Context injection, Uso di Vincoli (es. specifiche di performance e security per pilotare la generazione di codice), Uso di esempi da altre code-base (few-shot), uso di Chain-of-thought
Qualità del Codice e Best Practice di Review
Presentazione Obiettivi
Presentazione tipici di problemi nella generazione del codice (alterazione del contesto, pattern obsoleti, problemi di sicurezza, allucinazioni…). Esempi: annotazioni, uso del pooling, sql injection check, test unitari, uso di Entity Framework…
Utilizzo di AI nei processi di Code Review (Pull-Request, ecc.). Proposta di linee guida di utilizzo degli strumenti.
Sicurezza e Compliance
Implementare security scanning per codice AI-generated usando strumenti SAST/DAST specifici per Java e .NET. Identificare rischi di exposure dei dati nell'utilizzo di servizi AI cloud. Configurare strumenti AI per rispettare le policy di governance dati dell'organizzazione. Auditare l'utilizzo degli strumenti AI per compliance e security reporting. Gestire codice sensibile e IP appropriatamente quando si usa l'assistenza AI.
Esempi di integrazione con SonarQube e Dependency Checker.
Tecniche Avanzate e Pattern
Utilizzare AI per refactoring complessi in Java e .NET mantenendo la funzionalità. Ad esempio partendo da una codebase consolidata di un’architettura monolitica, trasformarla tramite AI in microservizi. Esempio pratico.
Generare test suite complete includendo edge case e integration test
Creare documentazione architettuale e specifiche tecniche con assistenza AI
Utilizzare AI per ottimizzazione delle performance e analisi del codice
Integrazione Team e Leadership
Riflessioni su come fare mentoring a sviluppatori junior sull'uso efficace degli strumenti AI e best practice. Stabilire standard di team per workflow di sviluppo assistito da AI. Misurare e reportare miglioramenti di produttività dall'adozione degli strumenti AI. Affrontare preoccupazioni del team riguardo l'impatto AI su skill development e sicurezza lavorativa (“embrace the change”).
Progetto Sviluppato Durante il Corso in Laboratorio
Implementazione di una applicazione completa (Java Spring Boot o .NET Core) utilizzando:
OpenAI Codex per generation del codice base
Claude Code per refactoring e ottimizzazioni (solo Demo se non disponibile)
Refactoring Monolite/Microservizi
AI-assisted testing e documentation
Security scanning e compliance check (SonarQube)
Prerequisiti
5+ anni di esperienza nello sviluppo software
Competenza in Java (Spring Boot) o .NET (Core/Framework)
Familiarità con strumenti di sviluppo moderni e IDE
Comprensione di base di DevOps e concetti CI/CD
Strumenti Raccomandati per il Corso
Primary: OpenAI Codex (ChatGPT 5 PRO)
IDE: Visual Studio Code, Eclipse (STS)
Accesso all'ambiente di sviluppo fornito sotto forma di macchina virtuale Linux