Sviluppo Software con GitHub Copilot
Integra GitHub Copilot nel tuo workflow di sviluppo: scrittura del codice, refactoring, test e gestione backlog con un approccio strutturato e controllato.
GitHub Copilot può aumentare la velocità di scrittura del codice. Può anche introdurre errori silenziosi, duplicazioni e debito tecnico difficile da recuperare.
Questo corso mostra come utilizzare Copilot su progetti reali senza compromettere architettura e qualità. Non è una guida all’uso dell’estensione, ma un percorso su come integrarla nel processo di sviluppo: nuove funzionalità, refactoring su codice esistente, generazione e revisione dei test.
Partendo dai meccanismi concreti con cui Copilot produce suggerimenti, il corso affronta il modo corretto di formulare richieste, strutturare task e validare sistematicamente il codice generato.
Una parte centrale è dedicata allo sviluppo guidato da specifiche: quando l’AI entra nel flusso di lavoro, la chiarezza delle specifiche e la disciplina nella revisione diventano determinanti per evitare regressioni e scorciatoie pericolose.
L’obiettivo è usare Copilot come acceleratore, non come sostituto del ragionamento tecnico.
1. Vibe Coding e impatto sullo sviluppo
- Come cambia il modo di scrivere codice con Copilot
- Produttività reale contro produttività percepita
- Errori tipici nell’uso non strutturato
- Quando affidarsi al suggerimento e quando no
2. GitHub Copilot nel ciclo di sviluppo
- Come genera suggerimenti
- Limiti operativi concreti
- Differenza tra completamento e progettazione
- Green field e brown field
3. Scrivere codice con Copilot
- Formulare richieste efficaci nel codice
- Guidare Copilot su implementazioni non banali
- Refactoring controllato
- Generazione e revisione dei test
- Documentazione coerente
4. Spec Driven Development
- Perché con Copilot le specifiche tornano centrali
- Scrivere task chiari e verificabili
- Decomposizione dei problemi complessi
- Micro backlog tecnico e task granulari
5. Workflow strutturato
- Integrazione nel flusso quotidiano
- Iterazione e checkpoint
- Validazione sistematica del codice generato
- Isolamento delle modifiche
6. Gestione del contesto
- Limiti di contesto di Copilot
- Strategie per mantenere coerenza architetturale
- Convenzioni di progetto e file guida
- Continuità tra sessioni di lavoro
7. Qualità, sicurezza e debito tecnico
- Revisione del codice generato
- Individuare suggerimenti rischiosi
- Ridurre regressioni
- Responsabilità del developer
8. Evoluzione dello sviluppo AI Assisted
- Pattern emergenti
- Limiti attuali degli strumenti di completamento
- Impatto sul ruolo dello sviluppatore
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Gian Maria Ricci è Independent Consultant e Software Architect con decenni di esperienza nello sviluppo software, DevOps e architetture applicative. È Microsoft Most Valuable Professional (MVP) nella categoria Developer Technologies dal 2009, ruolo che riflette il suo impegno tecnico e nella community italiana di sviluppatori.
Ha iniziato a programmare in giovane età e, nel tempo, ha lavorato con un ampio spettro di tecnologie, maturando competenze consolidate nell'integrazione delle API, nei processi CI/CD, nel DevOps e nella progettazione di soluzioni moderne. Sebbene sia noto per competenze storiche in .NET e negli strumenti Microsoft, oggi concentra parte significativa del suo lavoro sull'integrazione di modelli linguistici avanzati e workflow AI-oriented nelle applicazioni enterprise.
È speaker frequentemente invitato a conferenze tech nazionali e internazionali e autore di percorsi formativi su temi come AI generativa applicata allo sviluppo, all’automazione e produttività degli sviluppatori, portando esempi concreti tratti dall’uso quotidiano degli strumenti moderni.
Requisiti
- Esperienza di sviluppo software (almeno 2–3 anni consigliati)
- Conoscenza di Git e GitHub
- Familiarità con un IDE compatibile con Copilot
- Nessuna competenza AI specifica richiesta
Cosa imparerai
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Integrare GitHub Copilot nel workflow di sviluppo quotidiano
- Scrivere requisiti e specifiche efficaci per guidare l’AI
- Validare e revisionare codice generato automaticamente
- Ridurre il rischio di debito tecnico legato all’uso di Copilot
- Definire linee guida interne per l’uso dell’AI nel team
- Durata (ore)
- 8
- Max posti
- 12
- Lingua
- Italiano