Ottimizzazione della codifica agentica: come utilizzare il codice Claude nel 2026?
Gli strumenti di programmazione basati sull'IA sono diventati indispensabili per molte attività di sviluppo. Nei nostri test, strumenti di programmazione IA popolari come Cursor sono stati responsabili della generazione di oltre il 70% del codice necessario per le attività. Poiché gli agenti IA sono ancora in una fase iniziale di maturità, durante le prove del prodotto sono emersi diversi modelli di flusso di lavoro che possono contribuire a ottimizzarne l'utilizzo.
Scopri come ottimizzare questi IDE basati sull'IA e analizza i prompt del sistema Cursor per i flussi di lavoro di programmazione agentiva.
Come sviluppare un approccio di codifica agentica?
Negli ultimi mesi, i flussi di lavoro di programmazione supportati da strumenti di intelligenza artificiale sono stati sistematicamente perfezionati, in particolare nei settori del vibe coding , della prototipazione rapida e della modifica del codice di livello intermedio. Abbiamo effettuato un benchmark su diversi strumenti di programmazione basati sull'IA , tra cui Claude Code, Cursor, Replit e Windsurf.
Il framework di codifica agentica risultante e i relativi flussi di lavoro si sono dimostrati costantemente efficaci:
Ottimizzazione della codifica agentica
Quando applicare questo approccio: Questo approccio non è necessario per attività semplici come la correzione di bug di base, che possono essere risolte con un semplice comando. In questi casi, è possibile evitare di creare autonomamente le fasi di pianificazione e passare direttamente alla modalità di esecuzione del processo di codifica dopo aver perfezionato e accettato il piano con l'assistente di codice basato sull'IA.
1. Scegliere gli strumenti e le piattaforme da utilizzare:
A seconda del livello di automazione, pianificazione e orchestrazione del flusso di lavoro richiesto, è possibile scegliere tra editor di codice assistiti dall'intelligenza artificiale (IDE agentici) e interfacce a riga di comando agentiche (CLI agentiche).
Inoltre, i file Markdown possono essere utilizzati per mantenere linee guida specifiche del progetto e informazioni contestuali, mentre le piattaforme di controllo di versione standard possono facoltativamente supportare revisioni del codice e flussi di lavoro di pull request.
2. Creazione del piano
Claude Code si è dimostrato l'ambiente di pianificazione più efficace, grazie alle sue capacità di memoria contestuale, alle funzionalità di delega delle attività e all'esplorazione dei file in sola lettura. Durante la fase di pianificazione, Claude Code viene utilizzato per:
- Leggere i file ed esaminare il codice
- Cerca tra i codebase
- Analizzare la struttura del progetto
- Raccogli informazioni da fonti web
- Esaminare la documentazione
Metodologia di pianificazione:
Scrivi istruzioni chiare e precise: istruzioni chiare e specifiche migliorano la comprensione del contesto. Ad esempio, invece di richiedere un design generico dell'interfaccia utente, specificare "un'interfaccia app in stile lineare" produce risultati più accurati. Evita di condividere informazioni eccessive, poiché potrebbero generare confusione.
Avvia regolarmente nuove conversazioni: le nuove sessioni che utilizzano /clear riducono la deriva del prompt e prevengono la contaminazione del contesto da attività precedenti.
Assicurati che l'assistente IA legga la documentazione: prima dell'esecuzione, l'ambiente di pianificazione dovrebbe leggere i riferimenti API, le guide del framework o la documentazione architetturale. Questo passaggio garantisce che il piano successivo sia in linea con vincoli accurati e aggiornati.
3. Scelta dell'architettura
La scelta dell'architettura più adatta è fondamentale per garantire la struttura del progetto.
Nellaprogrammazione agentica , per la maggior parte delle attività di programmazione guidate dall'IA è stata utilizzata un'architettura basata su flussi . Questo modello organizza il sistema in nodi discreti, ciascuno responsabile di una funzione specifica, come il processo decisionale, la manipolazione di file, l'analisi del codice o la modifica del codice. La progressione delle attività tra i nodi avviene automaticamente.
Il passaggio da un'attività all'altra viene gestito automaticamente. Ad esempio:
- Input dell'utente : Descrizione del tipo di sito web (ad esempio, un blog o un sito di e-commerce).
- Nodo di progettazione : l'IA genera il layout in base alle preferenze dell'utente.
- Nodo di generazione dei contenuti : generazione di testo e immagini in base agli input.
Per la creazione di sistemi scalabili come gli strumenti di conversione da screenshot a codice , si raccomanda di adottare un'architettura orientata ai servizi (SOA) . In questa configurazione, i componenti principali (ad esempio, l'estrazione dell'interfaccia utente e la generazione del codice) possono essere scalati in modo indipendente.
In questo approccio ibrido, l'approccio basato sul flusso gestisce il flusso di attività attraverso nodi distinti, dove ogni nodo gestisce una funzione specifica, come ad esempio la generazione di codice tramite screenshot. Ad esempio:
- Il nodo di estrazione dell'interfaccia utente elabora lo screenshot.
- Il nodo di generazione del codice converte i componenti dell'interfaccia utente identificati in codice strutturato.
4. Perfezionamento del piano
Una volta generato il piano iniziale, la fase di perfezionamento garantisce l'allineamento con gli obiettivi generali del progetto. Questa fase in genere comprende i seguenti passaggi:
- Documentare i risultati chiave e il contesto: tutte le informazioni contestuali rilevanti, le intuizioni e i vincoli del progetto vengono documentati da Claude Code. Questo funge da riferimento e contribuisce a garantire che le informazioni necessarie siano prontamente disponibili durante il processo di codifica.
- Creazione della suddivisione in fasi : Dopo aver documentato il piano, puoi chiedere a Claude di creare una suddivisione in fasi. Questo file (denominato phase.md) elencherà le diverse fasi del progetto.
- Perfezionamento degli elenchi di attività: dopo aver documentato il piano, Claude genera una suddivisione strutturata delle fasi (phase.md), che delinea le fasi di sviluppo sequenziali del progetto.
- Gestione del contesto e della memoria: un documento dedicato , denominato memory.md, memorizza lo stato attuale del progetto. Questo file funge da livello di continuità, soprattutto quando lo sviluppo è distribuito su più sessioni di lavoro.
- Chiarimento del piano: durante la fase di perfezionamento, a Claude viene chiesto di far emergere eventuali ulteriori domande di chiarimento per convalidare la completezza e l'accuratezza del piano prima dell'inizio dell'implementazione.
5. Processo di codifica
Il flusso di lavoro di codifica si basa su un modello di esecuzione basato su attività, supportato da una struttura di suggerimenti coerente.
Componenti chiave:
- Memoria del progetto : il file memory.md , popolato durante il processo di affinamento della pianificazione, viene continuamente aggiornato per riflettere lo stato attivo del progetto.
- Linee guida per lo sviluppo : si tratta delle regole che definiscono come affrontare i compiti (ad esempio, la creazione del codice).
Implementare pratiche di programmazione:
- Iniziate con la Fase 1: avviate una nuova conversazione per ogni attività e chiedete a Claude di occuparsi del primo passo dell'implementazione. Create un file plan.md per tenere traccia delle fasi di implementazione.
- Test iterativo: una volta iniziata la fase di programmazione, testate il codice dopo ogni operazione. Se il codice non corrisponde all'implementazione prevista, fornite maggiori informazioni o modificate il piano secondo necessità. Questo processo può richiedere dalle 3 alle 5 iterazioni per garantire la solidità del piano.
Quando Cursor chiede se accettare o rifiutare il codice dopo averlo scritto, accettarlo direttamente potrebbe portare a degli errori. In tal caso, fornisce una spiegazione delle modifiche apportate: è consigliabile leggerla e approvarla se ritenuta corretta; altrimenti, è meglio rifiutarla.
- Ciclo di feedback tempestivo: man mano che la programmazione procede, cerca di evitare di suggerire "correggi questo". Descrivi dettagliatamente cosa è andato storto e cosa sarebbe dovuto succedere.
- Gestione della memoria: utilizzare memory.md per memorizzare il contesto essenziale e riallineare le decisioni precedenti durante il processo di codifica.
- Aggiornamento della documentazione : dopo ogni attività, assicurati di aggiornare sia il file plan.md che il file phases.md per tenere traccia dei progressi e dello stato attuale del progetto.
- Opzionale: Sfruttare l'integrazione con GitHub: È possibile integrare GitHub con strumenti come Cursor e Cline per semplificare le revisioni del codice, il monitoraggio dei commit e le pull request.
Come funziona la programmazione agentiva nel tuo IDE di IA (ad esempio, Cursor)?
Il diagramma illustra i meccanismi alla base degli IDE basati sull'IA. Questi sistemi semplificano il processo per l'agente principale trasferendo il "carico cognitivo" ad altri LLM.
Quando si lavora con questi IDE, il sistema inserisce innanzitutto dei tag @ nel contesto, il che aiuta il modello a sapere dove cercare dati o istruzioni specifici.
Successivamente, si avvale di diversi strumenti per raccogliere ulteriore contesto e informazioni, come l'analisi del codice o la revisione della documentazione.
Dopodiché, l'IDE apporta le modifiche necessarie al codice utilizzando una speciale "sintassi diff". Ciò significa che, invece di riscrivere intere sezioni di codice, vengono inviate solo le parti modificate, con una chiara indicazione di ciò che è stato modificato. Infine, l'IDE fornisce all'utente una risposta riepilogativa che illustra in dettaglio cosa è stato aggiornato o modificato. 2
Limitazioni di questo approccio di codifica agentiva:
- Perdita di contesto nel tempo : con il progredire della conversazione, Claude potrebbe perdere informazioni cruciali.
- Difficoltà con le domande aperte : porre domande aperte o vaghe può portare a risposte ambigue.
- Dipendenza da input coerenti : l'approccio si basa fortemente su istruzioni chiare e dettagliate e su una suddivisione coerente dei compiti. Qualsiasi mancanza di chiarezza o dettaglio mancante nella fase di pianificazione o codifica può comportare un disallineamento.
Come utilizzare gli strumenti di revisione del codice basati sull'IA per analizzare il codice generato dall'intelligenza artificiale?
Gli strumenti di revisione del codice basati sull'IA aiutano gli sviluppatori a rivedere facilmente le proprie pull request. Individuano problemi/bug, generano diagrammi di sequenza e suggeriscono miglioramenti. Abbiamo confrontato le prestazioni di 4 dei principali strumenti di revisione del codice basati sull'IA presenti in RevEval utilizzando 309 pull request.
CodeRabbit vanta la percentuale di successo media più elevata, pari all'80,3%, seguito da Greptile con il 69,5% e GitHub Copilot con il 69,1%.
Abbiamo inoltre effettuato un confronto in base al tasso di falsi positivi, al numero di bug rilevati e al numero di bug critici rilevati. CodeRabbit ha individuato il 64% dei bug critici, seguito da Greptile con il 57,5%.
Gli sviluppatori possono automatizzare le revisioni del codice nei loro repository/codebase e possono fornire istruzioni personalizzate agli strumenti di revisione del codice basati sull'IA, contribuendo così ad accelerare il processo di revisione.
Non sono accurate al 100% e tralasciano alcuni aspetti, ma possono essere utili come strumenti di supporto.
Collegamenti di riferimento
Prossimo da leggere
Agentic Search nel 2026: benchmark 8 API di ricerca per agenti
Intelligenza artificiale agentiva nell'ITSM: 10 casi d'uso ed esempi
Creazione di agenti IA personali + 18 piattaforme e strumenti per agenti
Creazione di agenti di intelligenza artificiale con modelli componibili
Le 8 migliori piattaforme CRM per agenti nel 2026
Oltre 10 framework e strumenti per l'orchestrazione di agenti
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.