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Struttura del corso
Modulo 1: Contesto, Ambito e Sfide della Consegna
- Completamento automatico vs esecuzione autonoma multistep
- Misconessioni tipiche sull'IA nella consegna del software
- Perché prompt migliori da soli non sono sufficienti
- Identificazione degli strumenti dei partecipanti, delle sfide e degli obiettivi
- Scelta del modello operativo AI corretto per i team di ingegneria
Modulo 2: Ingestione delle Specifiche e Decomposizione Strutturata
- Creazione di un inventario strutturato dei documenti degli stakeholder
- Tecniche di estrazione dei requisiti
- Strategie di chunking: strutturale, semantico, sliding-window
- Mantenimento delle dipendenze e dei riferimenti incrociati
- Lavorazione con tabelle, diagrammi, flowchart e input misti
- Gestione efficace delle finestre di contesto
Modulo 3: Confini del Giudizio Umano
- Dove le decisioni umane rimangono critiche
- Rilevamento di dipendenze simulate (hallucinated)
- Rilevamento di vincoli fabricati e logica invertita
- Prevenzione di default di assistenza non sicuri
- Framework di validazione per tracciabilità, coerenza e completezza
Modulo 4: Dai Requisiti al Codice con Strumenti Agentic
- Modello di consegna architecture-first
- Mappatura dei componenti e confini dei servizi
- Contratti API come ancoraggi della consegna
- Regole persistenti e vincoli negli strumenti AI
- Istruzioni di task collegate ai requisiti
- Prompt minimali vs approcci di prompt vincolati
- Generazione backend e frontend contract-first
Modulo 5: Ciclo Iterativo Agentic
- La spirale di autocorrezione
- Cicli di consegna iterativi controllati
- Revisione delle diff e delle modifiche al codice
- Rilevamento di espansione dell'ambito e modifiche non autorizzate
- Gestione della memoria del contesto limitata
- Utilizzo della cronologia iterativa per il miglioramento continuo
Modulo 6: Imposizione della Qualità del Codice
- Vincoli di prompt per i casi limite
- Documenti di regole come artefatti di governance viventi
- Porte automatizzate con linting e analisi statica
- Scansioni di sicurezza nel codice generato dall'IA
- Controlli di conformità delle dipendenze e dell'architettura
- Protocollo di revisione umana per gli output dell'IA
Modulo 7: Cicli di Feedback e Miglioramento Continuo
- Alimentazione dei fallimenti strutturati nei flussi di lavoro dell'IA
- Iterazioni delimitate e criteri di arresto
- Registrazione dei cicli e degli esiti
- Miglioramento nel tempo dei documenti delle regole
- Costruzione di intelligenza ingegneristica riutilizzabile
Modulo 8: Anti-pattern di Sicurezza nella Consegna AI
- Rischi di sicurezza comuni nel codice generato
- Appendici delle regole di sicurezza specifiche per la tecnologia
- Scansioni di sicurezza pre-commit
- Controlli SDLC sicuri per lo sviluppo assistito da AI
- Responsabilità umana nella consegna sicura
Modulo 9: Testing Ancorato alle Specifiche
- Generazione di specifiche di test dai requisiti
- Design del test nel linguaggio di dominio
- Generazione sicura delle implementazioni di test
- Concetti di testing di mutazione
- Validazione della copertura delle specifiche
- Revisione della forza delle asserzioni
- Modelli di interrogazione diagnostica
Modulo 10: Mantenimento del Sistema
- Artefatti viventi: contratti, mappe, regole, specifiche di test
- Evoluzione dei vincoli nel tempo
- Governance dell'IA per la manutenibilità a lungo termine
- Prevenzione del debito tecnico utilizzando controlli AI
- Modello operativo per team di ingegneria AI sostenibili
Requisiti
I partecipanti dovrebbero avere:
- Esperienza in progetti di sviluppo software
- Comprensione dei fondamenti dell'architettura delle applicazioni
- Confidenza con le API, i sistemi backend/frontend o la consegna full-stack
- Conoscenza di base di consegne software Agile o iterative
- Consapevolezza dei concetti di testing del software
- L'esposizione agli strumenti di codifica AI è utile ma non obbligatoria
- Ideale per professionisti tecnici di livello medio a senior
14 ore