Qualche mese fa, mentre lavoravo a un nuovo progetto software, decisi di mettere alla prova GitHub Copilot, il noto assistente basato su AI che promette di rivoluzionare la scrittura del codice. All’inizio, lo ammetto, ero scettico. Certo, Copilot è pubblicizzato come uno strumento innovativo, ma io mi domandavo: “Quanto può essere utile un’AI nel comprendere le sfumature del mio codice, i miei intenti, le logiche specifiche del progetto?”
Così ho deciso di trattarlo come uno stagista al suo primo giorno: niente lasciato al caso, niente domande generiche. Mi sono seduto, ho analizzato i miei workflow e ho provato a formulare prompt ben strutturati, proprio come avrei fatto con un collega junior. E qui ho scoperto una verità che ha cambiato il mio approccio: più chiaro e contestuale era il mio input, più pertinente era il suo output.
Nel tempo, ho imparato a sfruttare Copilot non solo per suggerimenti di codice generici, ma come un vero e proprio partner di sviluppo. Non si trattava più di “fai questo” o “scrivi quella funzione”, ma di chiedere, ragionare e affinare. Ho iniziato a usare prompt come: “Completa questa funzione in modo che segua il pattern repository, ma rendila più leggibile per i membri junior del team.” E Copilot non solo seguiva le istruzioni, ma spesso restituiva soluzioni che mi facevano dire: “Non ci avevo pensato, ma ha senso!”
In questo articolo voglio condividere ciò che ho imparato, non come un manuale tecnico, ma come una riflessione pratica e personale. Voglio mostrarti come i giusti prompt possano trasformare Copilot (o qualsiasi assistente programmativo AI) da semplice “completatore di codice” a un alleato strategico nel tuo processo di sviluppo.
Il segreto è nei dettagli
La prima cosa che ho notato è che Copilot ama i dettagli. Più contesto gli dai, più la sua risposta sarà accurata. Ad esempio, in una sessione di lavoro su un’API, invece di scrivere: “Scrivi una funzione per recuperare i dati degli utenti,” ho provato con: “Scrivi una funzione che chiami un endpoint RESTful per recuperare i dati degli utenti attivi, organizzandoli per data di iscrizione.” Il risultato? Un blocco di codice che non solo faceva quello che volevo, ma era già pronto per essere integrato nel mio progetto senza ulteriori modifiche.
Rendere i prompt conversazionali
Un’altra lezione importante è stata imparare a scrivere prompt che sembrano conversazioni, piuttosto che comandi. Ad esempio, invece di scrivere: “Genera un costruttore per questa classe,” ho scritto: “Immagina di voler creare un costruttore per questa classe. Quali parametri includeresti e perché?” Con un prompt di questo tipo, Copilot non si limita a completare il codice, ma restituisce un’opzione con una logica chiara e commenti utili.
Sperimentare con scenari ipotetici
Quando ho iniziato a chiedere a Copilot di “immaginare” scenari, ho ottenuto risultati più creativi e completi. Per esempio, mentre lavoravo a una libreria di validazione, ho chiesto: “Supponi di avere una funzione che valida indirizzi email secondo i più recenti standard RFC. Mostrami come la implementeresti.” Questa impostazione ha spinto Copilot a seguire le best practice, citando standard aggiornati e producendo un codice ben documentato.
Imparare dai fallimenti
Non tutte le interazioni con Copilot sono state perfette, ovviamente. Ci sono stati casi in cui, nonostante il contesto, il risultato non era utile. Ma anche da questi fallimenti ho tratto insegnamenti: i prompt troppo vaghi o ambigui portano a risposte deboli. Invece di abbandonare, ho affinato i miei input. Ho aggiunto maggiori dettagli, ho specificato meglio gli obiettivi, e ogni iterazione mi ha avvicinato a un risultato ottimale.
Le mie conclusioni
Usare Copilot è stato più di un’esperienza tecnica; è stato un percorso di apprendimento continuo. Ho scoperto che un prompt ben pensato non solo guida l’AI verso una soluzione migliore, ma può anche migliorare il mio processo di sviluppo. È come avere un partner di codifica che, con le giuste istruzioni, riesce a completare il lavoro in modo più rapido ed efficace. E ogni volta che scrivo un nuovo prompt, mi sento di affinare non solo il codice che ottengo, ma anche la mia capacità di comunicare con l’intelligenza artificiale. In definitiva, lezione dopo lezione, sto imparando che non è solo questione di tecnologia, ma di come dialoghiamo con essa per ottenere risultati straordinari.