Come passare da Sviluppatore a Sviluppatore FullAI

Obiettivo Ridefinire il ruolo dello sviluppatore nell'era degli agenti AI.

• 1.1
  Cosa cambia

  Dallo scrivere ogni riga al dirigere e validare il lavoro di un agente; nuove responsabilità dello sviluppatore.

• 1.2
  Tassonomia

  Assistente, copilota, agente autonomo, sistema multi-agente: differenze e casi d’uso.

• 1.3
  Il flusso Esplora-Pianifica-Codifica-Verifica

  Il ciclo di lavoro con un agente di coding e perché funziona.

• 1.4
  Etica e limiti tecnici

  Affidabilità, costi, sicurezza e proprietà del codice generato.

Obiettivo Scrivere istruzioni efficaci per generare, rivedere e correggere codice.

• 2.1
  Prompt tecnici

  Specificare linguaggio, vincoli, stile, dipendenze e criteri di accettazione.

• 2.2
  System prompt e ruoli

  Impostare il comportamento del modello; istruzioni persistenti vs di sessione.

• 2.3
  Tecniche avanzate

  Esempi (few-shot), ragionamento passo-passo, uso di tag strutturati (es. XML), output vincolato.

• 2.4
  Anti-pattern

  Prompt ambigui, contesto eccessivo o insufficiente, over-engineering della richiesta.

Obiettivo Chiamare un modello AI da codice e gestirne le risposte in un'applicazione reale.

• 3.1
  Fondamenti dell'API

  Autenticazione, struttura dei messaggi, parametri (temperature, max tokens), gestione errori e rate limit.

• 3.2
  System prompt e conversazioni multi-turn

  Mantenere lo stato e il contesto in un dialogo applicativo.

• 3.3
  Streaming

  Ricevere le risposte in tempo reale e migliorare l'esperienza utente.

• 3.4
  Tool use / function calling

  Far invocare al modello funzioni del proprio codice; schema dei tool e gestione del risultato.

• 3.5
  Costi e osservabilità

  Stimare e contenere i costi; logging e monitoraggio delle chiamate.

Obiettivo Usare un agente di coding per esplorare, modificare e mantenere un codebase reale.

• 4.1
  Setup e contesto di progetto

  Configurare l’agente; file di istruzioni di progetto e convenzioni del repository.

• 4.2
  Il ciclo Esplora-Pianifica-Codifica-Verifica

  Lavorare su feature e bug guidando l’agente passo dopo passo.

• 4.3
  Refactoring e test

  Far generare e mantenere test; refactoring sicuro su codice esistente.

• 4.4
  Controllo e revisione

  Leggere i diff, fare commit consapevoli, mantenere il controllo umano sulle modifiche.

Obiettivo Creare competenze riutilizzabili che insegnano all'AI compiti ricorrenti.

• 5.1
  Cos'è una Skill

  Il concetto di istruzioni riutilizzabili (file SKILL.md) applicate automaticamente al task giusto.

• 5.2
  Anatomia di una Skill

  Formato, descrizione che ne governa l’attivazione, risorse e script collegati.

• 5.3
  Iniezione dinamica del contesto

  Come la skill viene scoperta, selezionata e invocata.

• 5.4
  Condivisione

  Distribuire le skill nel team tramite repository e pacchetti.

Obiettivo Connettere l'AI a dati e servizi esterni costruendo un server MCP.

• 6.1
  Perché MCP

  Lo standard per collegare i modelli a strumenti e dati; architettura client-server.

• 6.2
  Le tre primitive

  Tools, resources e prompts: cosa sono e quando usarle.

• 6.3
  Costruire un server

  Implementare un server MCP da zero ed esporre tool e risorse.

• 6.4
  Trasporti e connessione

  Meccanismi di trasporto; collegare il server a un client AI.

Obiettivo Gestire scenari complessi con pattern avanzati e delega tra agenti.

• 7.1
  Pattern MCP avanzati

  Sampling, notifiche, accesso al file system e pattern per la produzione.

• 7.2
  Sub-agenti

  Delegare compiti a sub-agenti isolati per ridurre rumore e gestire il contesto.

• 7.3
  Orchestrazione

  Coordinare più agenti/tool in un flusso; passaggio di stato e risultati.

• 7.4
  Gestione del contesto

  Strategie per finestre di contesto limitate e task di lunga durata.

Obiettivo Garantire affidabilità, sicurezza e controllo dei costi nelle soluzioni AI.

• 8.1
  Testing del software AI

  Testare componenti non deterministici; strategie di test e dati di prova.

• 8.2
  Valutazioni (evals)

  Definire metriche e dataset per misurare la qualità degli output nel tempo.

• 8.3
  Sicurezza

  Prompt injection, gestione dei segreti, principio del minimo privilegio per tool e MCP.

• 8.4
  Costi e prestazioni

  Scelta del modello, caching, ottimizzazione di token e latenza.

Obiettivo Mettere insieme tutte le competenze in un progetto completo e valutabile.

• 9.1
  Definizione del progetto

  Scelta di un caso reale: applicazione AI con tool/MCP custom.

• 9.2
  Sviluppo guidato

  Realizzazione end-to-end con assistenza del docente: API, agente, skill, MCP.

• 9.3
  Evals e hardening

  Aggiunta di valutazioni, test e misure di sicurezza.

• 9.4
  Demo e code review finale

  Presentazione, revisione tra pari e piano di adozione in azienda.