AI Coding Agents per team software

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.

Durata: 4 ore, 2 lezioni da 2 ore
Modalità: Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Playbook agentico — il manuale operativo per usare gli agenti nello sviluppo, nella revisione, nei test e nelle regole del repository.

Destinatari

Software engineer, tech lead, engineering manager, platform team, QA engineer, DevSecOps e responsabili tecnici.

Quando sceglierlo

Quando un team vuole gli agenti di coding dentro repository, revisione, test e rilascio, non come uso occasionale.

Risultati concreti

Disegnare workflow agentici per sviluppo e test, in cui ogni agente ha un ruolo definito.
Definire policy di review.
Stabilire criteri di accettazione.
Scrivere task operativi per agenti.
Controllare modifiche, dipendenze e regressioni.

Programma

1
Agenti di coding
Capacità, limiti, contesto e autonomia.
2
Workflow sicuri
Issue, branch, diff, test, review e rollback.
3
Qualità del codice
Refactoring, test generation, debugging assistito e documentazione.
4
Governance
Policy, permessi, audit, metriche di produttività e rischio.

Esercitazioni pratiche

Scomposizione task per agenti.
Revisione di diff generati.
Generazione controllata di test.
Simulazione bug introdotti.
Regole operative repository.

Materiali consegnati

Playbook di adozione.
Checklist review AI-assisted.
Template task per agenti.
Policy repository.
Matrice rischi coding automation.

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.

Prerequisiti

Esperienza nello sviluppo software, version control, test automatici e code review.

Corsi collegati

Tecnico5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore

AI Software Engineering

Corso tecnico per portare disciplina ingegneristica nello sviluppo di funzionalità e prodotti AI.

Sceglierlo se: Quando una funzione AI deve passare da prototipo a parte stabile di un prodotto o di un sistema interno.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Blueprint AI-native (lo schema architetturale del software con l'AI nel prodotto) e criteri di evaluation e go-live: le prove da superare prima dell'ingresso in esercizio.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico4-6 ore, personalizzabili

Secure AI SDLC

Corso tecnico per inserire controlli AI-specifici nelle fasi del ciclo di sviluppo: design (progettazione), build (costruzione), test, release (rilascio) e operation (esercizio).

Sceglierlo se: Quando un'organizzazione sta sviluppando applicazioni AI e vuole evitare che sicurezza e governance arrivino solo alla fine.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Threat model AI, cioè la mappa delle minacce, e checklist Secure AI SDLC.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico60-90 minuti o modulo breve

Ricerca semantica e knowledge base AI

Modulo per rendere archivi e conoscenza aziendale cercabili per significato, con gli embeddings: rappresentazioni numeriche del significato di un testo, base dei progetti AI che rispondono sui documenti.

Sceglierlo se: Quando cercare in archivi e procedure è lento o inaffidabile, e serve un accesso alla conoscenza più preciso.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Blueprint della knowledge base semantica: lo schema dell'archivio di conoscenza e i criteri per renderlo cercabile.

Programma, output e prerequisiti

FAQ

Sostituisce formazione sul coding?

No, è per chi già sviluppa.

Gli agenti lavorano in autonomia?

Solo entro confini definiti, con review e test.

Vale per codice legacy?

Sì, con attenzione a test characterization e refactoring incrementale.

Dipende da tool specifici?

No, i pattern sono durevoli e adattabili.

Contatti

Una conversazione breve basta per capire da dove partire.

La prima conversazione dura 30 minuti, è gratuita e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, avvio operativo, analisi dati o prototipo tecnico controllato.

Scrivere a dtr@ar-tik.com