Skill System: orchestrare skill AI modulari
Come progettare skill AI modulari con un orchestratore, evitando endpoint isolati e mega-skill monolitiche.
Dentro l'agent loop: come VS Code Copilot costruisce ogni turno
Cosa succede davvero quando premi invio su un prompt in VS Code: il ciclo system prompt, contesto, tool e modello, perché alcuni sub-agent usano Haiku al posto di Opus e come l'harness modella il comportamento dell'agente.
LSP tool negli agenti AI: diagnostica, contesto e configurazione
Cosa sono i Language Server Protocol tool, come permettono agli agenti AI di capire davvero il codice, e come configurarli in Claude Code e GitHub Copilot CLI.
/chronicle: la memoria persistente di GitHub Copilot CLI
Come /chronicle mantiene un database SQLite locale di tutte le sessioni Copilot CLI e usa quella storia per suggerire miglioramenti alle istruzioni e al modo in cui usi lo strumento.
Rubber Duck: il revisore multi-modello di GitHub Copilot CLI
Come Rubber Duck, l'agente sperimentale di GitHub Research, usa la critica incrociata tra modelli di famiglie diverse per ridurre allucinazioni, validare i test e sbloccare loop di errore nella Copilot CLI.
L'Era dello Sviluppo Agent-First: Masterclass su GitHub Copilot e VS Code
Esplorazione approfondita dell'architettura agentica in VS Code: i cinque pilastri, il ciclo operativo plan-act, la gestione del contesto, il debugging trasparente e un'esercitazione pratica con URL shortener.
Orchestrazione multi-modello con GitHub Copilot CLI
Come combinare più LLM in un sistema di agenti specializzati usando GitHub Copilot CLI: selezione dinamica del modello, fleet di sub-agenti, adversarial review e orchestrazione personalizzata.
Migrare librerie obsolete con l'AI: strumenti, workflow e prompt efficaci
Come usare strumenti deterministici e agenti AI per aggiornare le dipendenze di una codebase in modo sicuro, incrementale e verificabile.
Refactoring del codice legacy: come migliorarlo senza rompere il sistema
Un approccio pratico per refactorare codice legacy con test di caratterizzazione, cambi piccoli e confini chiari.
Testing e feedback loop: far lavorare meglio gli agenti AI sul codice
Come usare test, typecheck e verifiche incrementali per dare agli agenti AI un segnale affidabile durante lo sviluppo software.
Prompting e workflow: orchestrare agenti per task di ingegneria
Tecniche e pattern per progettare prompt e orchestrare workflow di agenti AI affidabili nello sviluppo software.
Deep Modules in React/TypeScript: pattern per codebase navigabili dagli agenti AI
Come applicare il pattern dei Deep Modules in React e TypeScript per ridurre l'accoppiamento, migliorare la navigabilità della codebase e permettere agli agenti AI di lavorare in modo più autonomo ed efficace.
Sviluppo con Agenti AI: guida di riferimento per ingegneri
Una guida pratica per progettare processi, codebase e workflow agent-friendly, evitando gli errori più comuni dello sviluppo assistito da AI.
Strumenti e configurazioni: livelli di personalizzazione degli agenti AI
Una mappa pratica delle principali leve di configurazione degli agenti AI: istruzioni permanenti, skill, custom agent, MCP, hook e plugin, con un ordine di priorità per orientarsi.
CLI AI vs IDE AI: quale superficie scegliere per il tuo workflow
Guida pratica per distinguere strumenti AI da terminale e strumenti AI integrati nell'IDE, con use case essenziali e un confronto diretto delle due superfici operative.