Destinatari
Destinatari
Software engineer, tech lead, engineering manager, platform team, QA engineer, DevSecOps e responsabili tecnici.
Tecnico · Programma, output e prerequisiti
Integrare agenti di coding nei flussi di sviluppo mantenendo controllo, qualità, sicurezza e responsabilità tecnica.
Il problema che risolve
Gli agenti AI possono accelerare sviluppo, refactoring, test e analisi del codice, ma senza metodo generano modifiche opache, regressioni e debito tecnico. Il corso insegna come integrarli in issue, branch, review, test e delivery.
Destinatari
Software engineer, tech lead, engineering manager, platform team, QA engineer, DevSecOps e responsabili tecnici.
Quando sceglierlo
Quando un team vuole adottare agenti di coding in modo serio: come capacità integrata in repository, review, test e delivery.
Risultati concreti
Programma
Capacità, limiti, contesto e autonomia.
Issue, branch, diff, test, review e rollback.
Refactoring, test generation, debugging assistito e documentazione.
Policy, permessi, audit, metriche di produttività e rischio.
Esercitazioni pratiche
Materiali consegnati
Dati, privacy e limiti
Evita codice proprietario non autorizzato. Si lavora su esempi sintetici o repository approvati e si trattano leakage, contesto eccessivo, licenze, segreti e proprietà intellettuale.
Esperienza nello sviluppo software, version control, test automatici e code review.
FAQ
No, è per chi già sviluppa.
Solo entro confini definiti, con review e test.
Sì, con attenzione a test characterization e refactoring incrementale.
No, i pattern sono durevoli e adattabili.
Contatti
La prima conversazione dura 30-45 minuti e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, analisi dati o prototipo tecnico controllato.
Scrivere a dtr@ar-tik.com