Introduzione
Gli agenti di programmazione AI eccellono quando lavorano con librerie popolari su cui i modelli linguistici sono stati ampiamente addestrati. Tuttavia, quando si tratta di librerie personalizzate, nuove versioni di framework, API interne o tecnologie di nicchia, le loro performance calano drasticamente. Questo rappresenta una sfida significativa per i team di sviluppo che utilizzano librerie specializzate o codice aziendale.
Il Problema delle Librerie Personalizzate
Claude Code e altri agenti di programmazione mostrano limitazioni evidenti quando devono interfacciarsi con documentazione specifica o framework proprietari. La mancanza di contesto adeguato porta a codice di scarsa qualità, implementazioni errate e violazioni delle best practice specifiche del dominio.
Configurazioni di Claude Code Testate
Il team di LangGraph ha sperimentato quattro diverse configurazioni per migliorare le performance di Claude Code:
- Claude Vanilla: Configurazione standard senza modifiche
- Claude + MCP: Integrazione con server MCPDoc per accesso alla documentazione
- Claude + Claude.md: File dettagliato con linee guida specifiche per LangGraph
- Claude + MCP + Claude.md: Combinazione di entrambi gli approcci
Il Server MCP per la Documentazione
Il server MCPDoc è uno strumento open-source che espone due funzioni principali: list_doc_sources e fetch_docs. Questo sistema permette agli agenti di accedere dinamicamente alla documentazione delle librerie, fornendo contesto specifico quando necessario.
L'implementazione del file Claude.md include istruzioni dettagliate per i requisiti strutturali comuni dei progetti LangGraph, pattern di esportazione corretti e best practice di deployment. Contiene esempi di codice per primitive essenziali come create_react_agent, pattern supervisor e pattern swarm per handoff dinamici.
Framework di Valutazione
La valutazione si basa su tre categorie principali per misurare sia la funzionalità che la qualità del codice:
Smoke Tests
Verificano la funzionalità di base: compilazione del codice, esposizione del metodo .invoke(), gestione degli stati di input e restituzione delle strutture di output corrette.
Test dei Requisiti Specifici
Validano la funzionalità specifica del task, inclusa la configurazione di deployment, richieste HTTP a API esterne e test unitari specifici per ogni attività di programmazione.
Valutazione della Qualità del Codice
Utilizza LLM-as-a-Judge per catturare aspetti che i test binari non rilevano. Include controlli oggettivi e valutazioni soggettive basate su codice scritto da esperti come riferimento.
Risultati e Performance
I risultati mostrano che Claude + Claude.md ha superato Claude + MCP, nonostante Claude.md contenesse solo un sottoinsieme delle informazioni disponibili tramite il server MCP. L'analisi delle tracce rivela che Claude non invocava gli strumenti MCP quanto previsto, fermandosi spesso alla pagina principale senza approfondire i dettagli necessari.
"Le informazioni di alta qualità e condensate, combinate con strumenti per accedere a maggiori dettagli quando necessario, hanno prodotto i migliori risultati."
Team LangGraph
La configurazione Claude + Claude.md + MCP ha utilizzato la documentazione più efficacemente, chiamando gli strumenti MCP più frequentemente e attivando anche la ricerca web quando richiesto.
Conclusioni e Raccomandazioni
L'esperimento evidenzia l'importanza di un approccio bilanciato nella configurazione degli agenti di programmazione. Il sovraccarico di contesto può ridurre le performance, mentre istruzioni ben strutturate e condensate migliorano significativamente i risultati.
Per i team che sviluppano con librerie personalizzate, la combinazione di una guida dettagliata (Claude.md) con accesso selettivo alla documentazione rappresenta l'approccio più efficace per ottenere codice di qualità superiore.
FAQ
Come configurare Claude Code per librerie personalizzate?
Inizia creando un file Claude.md con linee guida specifiche per la tua libreria, includendo pattern comuni e anti-pattern da evitare.
Qual è la differenza tra Claude.md e llms.txt?
Claude.md contiene informazioni condensate e istruzioni specifiche, mentre llms.txt è un file di testo semplice con tutto il contenuto delle pagine.
Il server MCP migliora le performance di Claude Code?
Il server MCP da solo migliora le performance di circa 10 punti percentuali, ma è più efficace quando combinato con Claude.md.
Quali sono i costi di implementazione di Claude Code personalizzato?
Claude + Claude.md è circa 2,5 volte più economico rispetto alle configurazioni con MCP, offrendo il miglior rapporto qualità-prezzo.
Come valutare la qualità del codice generato da agenti AI?
Utilizza un framework a tre livelli: smoke tests per funzionalità base, test specifici per requisiti del task e LLM-as-a-Judge per qualità del codice.
Quali sono gli errori più comuni negli agenti di programmazione?
Uso scorretto di interrupt(), pattern di aggiornamento stato errati, errori di assunzione sui tipi e implementazioni eccessivamente complesse.