Introduzione
Il vibe coding permette di trasformare istruzioni in linguaggio naturale in codice funzionante. Questa guida pratica spiega come strutturare il lavoro: scelta del client AI, uso dei server MCP, definizione dei requisiti, prompting efficace, test e documentazione. L’obiettivo è aumentare la produttività senza rinunciare al controllo tecnico: le decisioni restano in mano allo sviluppatore, che deve comprendere e validare ogni passo.
Fondamenti del vibe coding
Il processo combina tre elementi: il prompt (istruzioni e contesto), il client (interfaccia come Amazon Q Developer o Cline) e l’ulteriore contesto (es. server MCP su AWS). L’AI accelera, ma non sostituisce il giudizio umano: architettura, qualità del codice e scelte tecniche sono responsabilità del developer. Non fidarti mai ciecamente del codice generato: rivedi, verifica dipendenze, esegui controlli di sicurezza e prova il tutto in ambienti controllati.
Contesto
I client AI differiscono per integrazione IDE, prezzi, policy e supporto MCP (Tools, Resources, Prompts). È possibile adottare una strategia multi-client: ad esempio usare Cline per backend/CDK e Q CLI per troubleshooting su permessi, rete e security group. La selezione dei server MCP deve essere guidata dai casi d’uso: scegline pochi, documentati e testati.
Scelta del client AI
Criteri di selezione
- Requisiti aziendali: compliance, sicurezza, vendor approvati
- Fattori tecnici: pricing, integrazione con l’IDE, feature MCP supportate
- Compatibilità: verifica il supporto Tools/Resources se usi server MCP specifici (es. CDK)
Uso consapevole delle feature
- In Cline, parti da Plan mode per allineare l’implementazione e passa ad Act mode solo dopo revisione
- Monitora changelog e documentazione del client per sfruttare le novità
Requisiti e linee guida di design
- Definisci chiaramente requisiti e perimetro
- Stabilisci standard di design e di codice
- Documenta vincoli e limitazioni
- Raccogli tutto in file Markdown accessibili al client
- Inizia a generare codice solo dopo aver completato questi passaggi
Interagisci con l’assistente per chiarire requisiti, architettura e task, ma mantieni tu il controllo delle decisioni. Formula domande invece di affermazioni per stimolare feedback critici.
Prompting efficace
- Specifica in dettaglio attività, input, output attesi e file rilevanti
- Applica i prompt a task circoscritti per semplificare review e test
- Spezza le attività complesse in sotto-task
- Sperimenta con metaprompting: discuti la feature e poi sintetizza in un prompt operativo
- Valuta strumenti di ottimizzazione del prompt (es. servizi di riscrittura orientata all’inferenza)
Test e validazione
- Test incrementali per ogni modifica
- Automatizza dove possibile (CI/CD, suite di test)
- Valida rispetto ai requisiti iniziali
- Esegui scansioni automatiche di sicurezza e qualità
Affidarsi solo all’AI per i test unitari porta spesso a test superficiali. Preferisci TDD: definisci tu i casi di prova (inclusi edge case) e lascia che l’AI aiuti nell’implementazione. Verifica che ogni test copra la logica prevista e mantenga la qualità della suite.
Documentazione
- Documenta ogni modifica (docstring, README, note di progetto)
- Mantieni la documentazione allineata al codice
- Co-scrivi con l’AI: diagrammi ERD, API, reti; aggiorna sempre sia codice sia documenti
Una documentazione ben organizzata mantiene il contesto per tutto il ciclo di vita del progetto.
Limitazioni e gestione conversazioni
Numero di MCP server e tool
- Troppe integrazioni degradano le prestazioni del client
- Segui le best practice e i limiti indicati dal client
Gestione del contesto conversazionale
- Conversazioni lunghe peggiorano le performance
- Mantieni thread separati per funzionalità diverse
- Pulisci periodicamente la cronologia
Regole e configurazione
- Definisci regole chiare per generazione e modifica del codice
- Mantieni configurazioni consistenti tra ambienti
- Documenta eccezioni e aggiorna le impostazioni regolarmente
- Progetta in modo modulare
Esempi di regole
- Se un file supera 300 linee, suddividilo
- Aggiungi documentazione per ogni nuovo codice
Tooling e controllo versione
Favorisci le best practice: codice modulare, analisi statica, coverage, formatter, pipeline CI/CD e test. I coding agent possono iterare autonomamente eseguendo test e analisi statiche, correggendosi quando necessario.
Version control
- Commit frequenti e descrittivi (puoi farti aiutare dall’AI, ma rivedi sempre)
- Branch per feature e per cambiamenti significativi
- Repository ordinato con regole strutturali definite e incluse nei prompt
Conclusione
Il vibe coding funziona quando unisce rigore ingegneristico e collaborazione con l’AI. Con requisiti chiari, prompt mirati, test robusti, documentazione aggiornata e una selezione oculata di client e MCP, aumenti velocità e qualità preservando il controllo tecnico.
FAQ
Come imposto i requisiti per il vibe coding in un progetto aziendale?
Scrivi requisiti, perimetro, vincoli e standard in Markdown e condividili con il client AI prima di generare codice.
Quale client AI conviene per vibe coding con MCP server (2025)?
Scegli in base a policy, integrazione IDE e supporto Tools/Resources. Testa i server MCP rilevanti per i tuoi casi d’uso.
Come strutturo i prompt per il vibe coding su feature complesse?
Spezza in sotto-task, allega file e contesto, definisci output attesi. Valuta metaprompting per la sintesi operativa.
Posso affidare i test al solo assistente AI nel vibe coding?
No: definisci tu i casi di test e usa TDD. L’AI può aiutare a scriverli, ma tu garantisci copertura e qualità.
Quanti MCP server usare senza degradare il client?
Mantieni solo quelli necessari. Un numero eccessivo impatta le prestazioni: segui i limiti suggeriti dal client.
Come gestire conversazioni lunghe nel vibe coding multi-feature?
Crea thread separati per funzionalità, limita il contesto e ripulisci periodicamente la cronologia.