Appunti
Appunti
Brevi riflessioni e osservazioni dal lavoro con l’AI dentro sistemi reali. Non sono tutorial e non sono annunci. Sono cose che ho notato, riconsiderato, o capito diversamente dopo aver costruito qualcosa.
Ogni appunto è autonomo. Leggili nell’ordine che preferisci.
Il prompt non è il programma
Un prompt può produrre codice funzionante, ma questo non lo rende un programma. Un programma ha struttura, confini, modalità di errore e una ragione di esistere oltre la conversazione che lo ha generato. Nel momento in cui ho iniziato a trattare i prompt come input di un sistema — e non come il sistema stesso — la qualità di tutto è cambiata.
La finestra di contesto è un vincolo architetturale
Quando lavori con agenti AI, la finestra di contesto non è solo un limite tecnico. Determina su cosa l’agente può ragionare, come decomponi i problemi e dove metti i confini tra i componenti. Progettare attorno ad essa non è diverso dal progettare attorno ai limiti di memoria o alla latenza di rete. Se la ignori, il sistema degrada in silenzio.
I test scritti dall’AI hanno bisogno di intento umano
L’AI genera test velocemente, ma test senza un intento chiaro sono rumore. Il pattern più utile che ho trovato: io descrivo cosa il test deve verificare e perché, poi lascio che l’AI scriva l’implementazione. L’umano decide cosa conta. La macchina gestisce la sintassi.
Il pericolo dell’output fluente
L’AI produce testo che si legge bene. Questo è pericoloso quando il contenuto è sbagliato. Ho imparato a diffidare della fluenza e a cercare struttura. Se l’output non può essere scomposto in affermazioni verificabili, non è affidabile — indipendentemente da quanto si legge bene.
I piccoli strumenti insegnano più dei grandi framework
Costruire un habit tracker in una sera mi ha insegnato di più sullo sviluppo assistito dall’AI che leggere documentazione sui framework per agenti. I vincoli forzano decisioni. Le decisioni producono conoscenza. I grandi framework rimandano le decisioni e, con esse, l’apprendimento.
Dare nomi alle cose è ancora la parte più difficile
L’AI può generare codice, rifattorizzare moduli e scrivere documentazione. Ma scegliere il nome giusto per un concetto — uno che resterà accurato mentre il sistema evolve — richiede ancora un umano che comprende il dominio e la direzione. Questo non è cambiato.