Un gestionale per la mia attività, riscritto con i coding agent: il metodo su un progetto intero.

Oltre alla gestione delle attività, il programma ora raccoglie le fonti periodiche che mi informano su novità e rilasci.

Le informazioni vengono archiviate in un database e in un archivio per la ricerca per significato (vector store). Su ciò che ho archiviato posso fare domande in linguaggio naturale, con una funzione di RAG.

Nel programma ho portato anche la gestione della posta: leggo e gestisco le email, con regole che evidenziano newsletter e messaggi importanti. Avevo valutato un componente aggiuntivo per Outlook, ma Microsoft non li supporta sulle caselle IMAP.

Sette parti separate, ciascuna con un compito preciso.

1. App per le attività (React): la registrazione giornaliera e la consultazione dei dati.
2. Web API (ASP.NET Core): il servizio su cui si appoggia l'app.
3. Worker: processi separati che leggono notizie e dati di YouTube.
4. Gestione delle commesse (WolverineFx e Marten): ogni modifica viene salvata come evento in un event store, così la storia di una commessa resta ricostruibile.
5. Portale (Umbraco): la parte più amministrativa di commesse e attività.
6. Estensione per Chrome: gestione dei link e delle liste.
7. Server MCP: un servizio a cui si collegano gli agenti per registrare il lavoro svolto su ogni commessa, come analisi, specifiche, sviluppo e revisioni. Così tengo traccia di tutto.

Nelle immagini nomi, numeri di commessa, ore e messaggi privati sono coperti. Fate clic su un'immagine per vederla intera.

Qui provo il metodo, le skill che sviluppo per gli agenti e il modo di adattarle alle esigenze di un programma.

Le skill sono procedure riutilizzabili che l'agente segue per un certo tipo di lavoro. Alcune scelte sono sicuramente sproporzionate per ciò che il programma deve fare: le ho fatte per provare funzioni e modalità di progetto.

Questo progetto mostra un modo di lavorare, non un risultato che si ripete uguale altrove.

• È un progetto ridotto, e sono da solo. Nessun collega sullo stesso codice e nessuna harness condivisa: far lavorare un team su un'unica harness è un passo che non ho ancora affrontato. Qualità e coding agent.
• Sono il cliente di me stesso. Decido in un attimo cosa cambiare e accetto limiti che un cliente non accetterebbe.
• Lo uso solo io, in locale. Sicurezza, permessi e disponibilità per molti utenti sono un altro lavoro.
• Ha condizioni favorevoli. Tecnologie diffuse, codice riscritto da zero e un dominio che conosco: su sistemi legacy o fuori standard l'agente rende meno. Limiti e condizioni.
• Non misura un risparmio. Le due settimane sono una stima e non ho un confronto con lo stesso lavoro fatto senza agenti.

Gli errori e le lezioni che ne ho ricavato li racconto a proposito di un progetto più complesso.

Dove ho sbagliato e cosa ne ho ricavato →

Il modo di lavorare è lo stesso: specifiche scritte, decisioni tracciate, revisione separata da chi scrive il codice. Cambiano le regole di contorno.

Nei progetti dei clienti uso i coding agent solo dove le loro regole lo consentono, la harness resta riservata come il codice e le analisi sui dati avvengono su ambienti di test o dati anonimizzati.

Riservatezza →

.NET 10 e React con TypeScript; EF Core su un database Azure SQL esistente, senza migrazioni (database-first); event sourcing su PostgreSQL con Marten e WolverineFx, collegato alle altre parti tramite RabbitMQ; Docker Compose e .NET Aspire per l'esecuzione locale; test con Testcontainers su database veri; ricerca con Qdrant e modelli locali tramite Ollama.

Il mio modo di studiare è una scelta personale: questi studi non lo dimostrano, ma vanno nella stessa direzione.

• Anthropic — How AI assistance impacts the formation of coding skills (si apre in una nuova scheda): studio controllato su 52 sviluppatori, in prevalenza junior, gennaio 2026. Con l'assistente il test di comprensione ha dato in media il 50%, contro il 67% di chi ha lavorato a mano. Chi delegava il codice ha ottenuto risultati più bassi di chi chiedeva spiegazioni o approfondiva dopo. Campione piccolo, risultati preliminari misurati subito dopo il compito, con un assistente in chat e non un coding agent; il legame tra modo d'uso e risultato non è dimostrato.
• Kraishan e Jitkajornwanich — Plans They Abandon, Reports They Author (si apre in una nuova scheda): su 5.851 sessioni reali, il messaggio finale dell'agente cita circa un'azione su undici di quelle eseguite. È un preprint in revisione, settembre 2026; parla di resoconti incompleti, non falsi.
• Gong e colleghi — Analyzing Message-Code Inconsistency in AI Coding Agent-Authored Pull Requests (si apre in una nuova scheda): su 23.247 pull request scritte da agenti, una descrizione in netto contrasto con il codice riguarda solo l'1,7% dei casi. Tra questi, il problema più frequente è dichiarare modifiche non fatte. Preprint, gennaio 2026; misura con un indicatore approssimato.
• Microsoft — Outlook add-ins overview (si apre in una nuova scheda): i componenti aggiuntivi web non sono supportati sugli account non Microsoft, con una sola eccezione su Mac (IMAP CloudCache). Letto il 1° novembre 2026.