Disciplina nella programmazione con AI — perché contano prompt strutturati e contratti
Configurare correttamente l'AI
La programmazione assistita dall'AI solleva domande reali e spesso senza risposta: come si configurano l'AI e i suoi singoli Agent in modo che tutto funzioni correttamente senza rompere il codice e la logica già esistenti? Il refactoring non deve mai rompere la struttura già presente nella codebase.
Cosa conta di più per l'AI
- Un prompt preciso e dettagliato — quanto più chiaramente è descritto un requisito, tanto meglio viene eseguito.
- Suddividere il lavoro in passi più piccoli e granulari, con verifica dopo ciascuno, dà risultati migliori di un unico prompt di grandi dimensioni.
- Ridurre le allucinazioni — l'AI tende a scegliere l'opzione dal suono più vicino per corrispondenza di parole chiave, anche quando non corrisponde al requisito reale.
- Incorporare nel prompt la logica di business e vincoli espliciti su "cosa non deve rompersi" produce risultati migliori di un prompt con soli test unitari.
- I test unitari, di integrazione ed end-to-end servono a confermare che una data modifica non abbia rotto funzionalità al di fuori dell'ambito del Task stesso.
Cosa aggiunge AITM rispetto a un Agent AI standard
- Contratti, elementi DOM, catene di comportamento e descrizioni della logica di business a cui un semplice Agent AI non ha accesso.
- I Task generati da Chat o Brainstorm usano contratti, documentazione e logica di business comportamentale per individuare rapidamente le parti di codice che non devono cambiare e inseriscono nel prompt la logica di business pertinente prima che l'AI tocchi qualsiasi cosa — producendo un prompt su misura per l'AI, con allucinazioni minime e la migliore implementazione possibile.
- I prompt ricevono inoltre Skill e contratti specifici, il che permette di orientare con precisione un Task verso i pattern di codice e la logica di business esistenti, migliorando quanto la modifica si adatta al codice attuale.
- Ogni Task della Pipeline viene generato in base al tipo di richiesta — Bug, Enhancement o Feature — ed è eseguito e verificato in modo diverso nella Pipeline per ciascun tipo, mantenendo costantemente elevata la qualità del codice.
- I requisiti ampi vengono suddivisi in Task più piccoli e dipendenti che si costruiscono l'uno sull'altro; l'ultimo Task della catena verifica che tutti siano stati creati in modo corretto e preciso.
- Modifiche ampie o illogiche fanno fermare il Task, richiedendo a una persona (o a un modello più potente) di confermare che la modifica sia effettivamente corretta prima di procedere.
- Il passo Architect raccoglie cosa cambierà e dove, esamina le metriche di copertura del codice e annota con precisione ciò che accade — niente di più, niente di speculativo.