IA agentica: come Claude Code ha cambiato il mio modo di sviluppare
Esperienza diretta sull'integrazione dell'IA agentica in un workflow di sviluppo professionale. Casi concreti, limiti e buone pratiche.
L'IA non è più un copilota — è un agente
18 mesi fa usavo l'IA come un autocomplete avanzato. Oggi lancio agenti che auditano un progetto, aprono issue su GitHub, implementano le correzioni e fanno il deployment — tutto in una singola sessione.
Non è fantascienza. È il mio workflow quotidiano con Claude Code da gennaio 2026.
Cosa è cambiato concretamente
Prima: il ciclo classico
1. Identificare un problema
2. Cercare la soluzione (docs, Stack Overflow, tentativi)
3. Implementare
4. Testare
5. Fare debug
6. Committare
Tempo medio per una feature: 2-4 ore.
Adesso: il ciclo agentico
1. Descrivere il problema e il contesto
2. L'agente esplora il codice, comprende l'architettura
3. Propone un piano, io valido o aggiusto
4. Implementa, testa e committa
5. Io faccio review del diff
Tempo medio per la stessa feature: 30-60 minuti.
Il guadagno non è solo la velocità — è il carico cognitivo. Non devo più tenere in testa il contesto di 15 file. Lo fa l'agente.
Caso concreto: audit GEO in una singola sessione
Sul mio portfolio (riggi.tech), ho avviato un audit GEO (Generative Engine Optimization) completo con Claude Code:
- Esplorazione — l'agente ha scansionato tutta la codebase, identificato gli schema JSON-LD esistenti, analizzato il robots.txt, verificato le canonical URL
- Diagnosi — 8 issue create automaticamente su GitHub, con priorità da P0 a P3
- Implementazione — crawler AI nel robots.txt, canonical URL su tutte le pagine, schema Service, FAQ, CollectionPage, Speakable
- Review critica — un secondo agente Opus ha auditato il codice del primo, trovando un bug di shallow merge sugli hreflang
- Fix e deployment — correzione applicata, build verificato, deployato in produzione
Totale: 8 issue, 12 file modificati, 3 commit. In una sessione.
I limiti — parliamoci chiaro
L'IA agentica non è magica. Ecco cosa non funziona ancora bene:
Il visivo
L'agente non «vede» il rendering. Può scrivere CSS perfettamente valido che produce un risultato visivamente deludente. Il ciclo di feedback visivo richiede ancora un essere umano.
Le scelte di design
L'agente propone soluzioni tecnicamente corrette ma a volte sovra-ingegnerizzate. Bisogna inquadrarlo: «semplice, niente astrazioni inutili, niente feature che nessuno ha richiesto.»
Il tono editoriale
Quando ho chiesto all'agente di riscrivere la copy del mio sito, il risultato era troppo commerciale, troppo americano. La mia indicazione: «Sono una persona semplice, concreta ed efficace.» L'IA tende a esagerare.
Buone pratiche
Dopo oltre 60 sessioni e 229 commit con Claude Code:
1. Fornire il contesto, non le istruzioni
Invece di «aggiungi un componente Button con variante primary e secondary», dico «abbiamo bisogno di un pulsante CTA nelle pagine servizio — guarda come sono strutturati gli altri componenti e fai allo stesso modo.»
2. Pianificare prima di eseguire
La modalità Plan di Claude Code è sottoutilizzata. Validare l'approccio prima dell'implementazione evita l'80% dei falsi partenze.
3. Usare agenti critici
Lanciare un agente Opus per fare review del codice prodotto da un primo agente equivale ad avere una code review automatica. Cattura i bug, le incoerenze e i casi limite.
4. Non accettare tutto
L'agente propone, l'umano decide. Rifiuto circa il 20% dei suggerimenti — non perché siano tecnicamente sbagliati, ma perché non corrispondono allo stile o alla filosofia del progetto.
Il futuro
L'IA agentica è all'ingegneria del software ciò che gli IDE erano al Notepad: un cambio di paradigma, non una sostituzione. Lo sviluppatore non scompare — sale di un livello di astrazione.
Il mio workflow nel 2026: io sono l'architetto e il reviewer. L'agente è lo sviluppatore. E funziona.