Come strutturare un progetto per sfruttare al meglio gli strumenti AI di sviluppo

per chi cerca “sviluppo‑AI”: l’AI rende produttivi solo progetti ordinati, documentati, testati e governati. Servono: obiettivi chiari, repo modulare, glossario di dominio, test scaffolding, prompt standard, commit semantici, CI con qualità minima, gestione segreti, ADR per decisioni architetturali e una policy di manutenzione.

In questa guida andiamo in profondità su ogni fase, con obiettivi, output attesi, errori comuni e metriche per misurare se il tuo sviluppo‑AI sta funzionando davvero.

1) Definizione chiara dell’obiettivo (fondazione del contesto)

Obiettivo: dare all’AI un brief comprensibile che riduca ambiguità.

Cosa fare

• Scrivi 5–10 user stories prioritarie (formato: Come [ruolo] voglio [azione] per [valore]).
• Mappa 3–5 vincoli non funzionali: performance, browser target, budget cloud, compliance (GDPR/DORA).
• Elenca interfacce previste (API esterne, DB, identity).

Output atteso

• /docs/vision.md con scopo, KPI e scelte non negoziabili.

Errori comuni

• Backlog “spesa della settimana”: eterogeneo e incoerente → sviluppo‑AI confuso.

Metriche

• % storie con criterio di accettazione (target ≥ 80%).

2) Scelta e spiegazione dello stack (ridurre la superficie di errore)

Obiettivo: un golden path esplicito, così Cursor/Copilot non propongono pattern contraddittori.

Cosa fare

• Scegli uno stack per layer (es. Astro+React per web, Node/Express per API, Postgres per DB).
• Documenta versioni e librerie nel README.md (es. Node 20, pnpm, Tailwind 3).
• Preimposta lint/format (ESLint, Prettier, Stylelint) e rules.

Output atteso

• README.md → sezioni Stack, Scripts, Convezioni.
• .nvmrc, .editorconfig, eslint.config.*.

Errori comuni

• Mix di framework senza motivazione; dipendenze duplicate.

Metriche

• Lint pass rate in CI (target 100%).

3) Strutturazione del repository (navigabilità per l’AI)

Obiettivo: rendere il codice prevedibile. Gli strumenti di sviluppo‑AI ragionano per pattern e prossimità.

Cosa fare

/src
  /components      # UI o unità riusabili
  /pages           # routing
  /services        # integrazioni esterne
  /domain          # modelli e logica dominio
/tests             # unit/integration/e2e
/docs              # specifiche e decisioni
/scripts           # utility di build/dev

• Aggiungi .env.example e ENVIRONMENT.md (policy segreti).
• Usa alias di path (es. @/services) per ridurre import fragili.

Output atteso

• Mappa cartelle nel README.md.

Errori comuni

• File “God object”, cross-import circolari, utils.js onnivoro.

Metriche

• Complessità media per file (es. < 15), coupling tra moduli in calo.

4) Documentazione del dominio (grounding semantico)

Obiettivo: fornire linguaggio e regole del business che l’AI deve rispettare.

Cosa fare

• /docs/glossario.md: termini chiave, sinonimi, esempi.
• /docs/regole-dominio.md: vincoli (es. ferie > 26 giorni → approvazione HR).
• ADR (Architecture Decision Records) per scelte rilevanti: /docs/adr/0001-tall-vs-astro.md.

Output atteso

• Glossario linkato dai commenti e dai prompt.

Errori comuni

• Terminologia incoerente tra moduli → risposte AI divergenti.

Metriche

• Issue di chiarimento dominio/settimana (tendenza → 0).

5) Test e casi d’uso (far apprendere per esempi)

Obiettivo: dare a Cursor/Copilot pattern verificabili.

Cosa fare

• Predisponi scaffold test (unit/integration). Anche vuoti ma nominati.
• Scrivi spec in plain text vicino al codice (es. service.spec.md).
• Copri funzioni “critiche” con test docstring (dato→atteso) che l’AI può leggere.

Output atteso

• tests/** diviso per layer; report coverage in CI.

Errori comuni

• Test reattivi (scritti dopo i bug); fixture giganti non riutilizzabili.

Metriche

• Coverage linee/branch (target iniziale 60% → 80%); tempo medio a verde PR.

6) Prompt engineering interno (istruzioni riutilizzabili)

Obiettivo: standardizzare come chiedi aiuto all’AI per lo sviluppo‑AI.

Cosa fare

• Cartella /prompts/ con template: refactor.prompt.md, testgen.prompt.md, review.prompt.md.
• Struttura T‑C‑G‑O: Task, Constraints, Grounding (link file/glossario), Output (schema desiderato).
• Crea una “policy di commenti” (es. docstring con esempi d’uso) per aumentare il contesto locale.

Output atteso

• Prompt riutilizzabili linkati nei PR.

Errori comuni

• Richieste vaghe (“migliora il codice”); output non deterministici.

Metriche

• % richieste AI che richiedono ritocchi > 2 (tendenza decrescente).

7) Commit semantici e changelog (tracce per l’AI)

Obiettivo: trasformare la storia del repo in segnali che l’AI può usare.

Cosa fare

• Conventional Commits (feat:, fix:, perf:, docs: …).
• Hook che aggiorna CHANGELOG.md (anche con AI) e mette in stage.
• PR template con contesto, soluzioni alternative scartate, rischi.

Output atteso

• Changelog coerente e leggibile dall’AI e dagli umani.

Errori comuni

• Messaggi “update”; PR senza descrizione.

Metriche

• Tempo medio di code review; % PR con descrizione completa (target ≥ 90%).

8) Integrare l’AI nel ciclo di sviluppo (collaborazione controllata)

Obiettivo: usare l’AI come co‑developer mantenendo controllo umano.

Cosa fare

• Chiedi spiegazioni sul codice generato prima di accettarlo.
• Usa feature flags per rilasciare in sicurezza.
• Limita le modifiche AI a scope piccoli (una funzione, un file, un test alla volta).

Output atteso

• PR piccoli, motivati, reversibili.

Errori comuni

• “Big bang refactor” generati dall’AI; lock‑in su decisioni opache.

Metriche

• Revert rate < 5%; difetti post‑merge/settimana in calo.

9) CI/CD, sicurezza e qualità (garanzie minime)

Obiettivo: impedire che lo sviluppo‑AI introduca regressioni o rischi.

Cosa fare

• Pipeline con: lint + test + build + type‑check + security scan (es. npm audit, trivy per container).
• Segreti: .env solo locale; in CI usa secrets manager (Netlify env, GitHub Actions secrets).
• SAST/DAST base; policy di dipendenze (renovate dependabot).

Output atteso

• DEPLOY.md con ambienti, comandi, rollback; badge CI sul README.

Errori comuni

• Segreti committati; assenza di check di sicurezza.

Metriche

• Build pass rate (target ≥ 95%); vuln critiche = 0; tempo medio di deploy.

10) Manutenzione, governance e crescita (progetto che invecchia bene)

Obiettivo: far sì che il progetto resti AI‑friendly nel tempo.

Cosa fare

• ADR per ogni decisione architetturale importante; rivedi trimestralmente.
• Roadmap in /docs/roadmap.md con milestone e deprecazioni.
• Refactor budget: 10–15% del tempo sprint per pulizia costante.

Output atteso

• Repo coerente, debito tecnico sotto controllo, sviluppo‑AI sempre efficace.

Errori comuni

• Crescita caotica, dipendenze non aggiornate, documenti obsoleti.

Metriche

• Issue di debito tecnico chiuse/sprint; dipendenze outdated < 10%.

Checklist operativa (stampabile e approfondita)

Questa checklist è pensata come strumento pratico per i team che adottano strumenti di sviluppo‑AI. Ogni voce include azione, obiettivo e metrica di successo.

• Visione e KPI in /docs/vision.md Obiettivo: dare contesto strategico all’AI. Metrica: % user stories con criteri di accettazione ≥ 80%.

• Stack e versioni nel README.md Obiettivo: ridurre ambiguità su framework/librerie. Metrica: lint pass rate 100% in CI.

• Struttura cartelle standard + alias path Obiettivo: repo navigabile e pattern chiari. Metrica: coupling medio tra moduli in calo, complessità file < 15.

• Glossario e regole di dominio Obiettivo: grounding semantico per risposte AI consistenti. Metrica: issue di chiarimento dominio → 0.

• Scaffold test + coverage in CI Obiettivo: fornire esempi verificabili. Metrica: coverage dal 60% all’80% entro 3 sprint.

• /prompts/ con template T‑C‑G‑O Obiettivo: standardizzare richieste AI. Metrica: % prompt da rifinire < 20%.

• Conventional Commits + CHANGELOG Obiettivo: storicità leggibile e sfruttabile dall’AI. Metrica: % PR con descrizione completa ≥ 90%.

• Pipeline CI: lint/test/build/type/security Obiettivo: bloccare regressioni e vulnerabilità. Metrica: build pass rate ≥ 95%, vuln critiche = 0.

• Gestione segreti e policy .env Obiettivo: evitare leak di credenziali. Metrica: segreti committati = 0.

• ADR, roadmap e refactor budget Obiettivo: mantenere governance e crescita sostenibile. Metrica: issue di debito tecnico chiuse/sprint, dipendenze outdated < 10%.

Conclusione

Uno sviluppo‑AI efficace nasce da disciplina e chiarezza. Ordinando il contesto (repo, dominio, test, prompt, governance) trasformi Cursor/Copilot in colleghi digitali affidabili, riduci errori e velocizzi il time‑to‑market.

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