Codex in pratica: Sviluppare software con agenti AI: AGENTS.md, CLI, App, prompting, sub-agent, skill, MCP, Git, test e workflow paralleli (Italian Edition)
Language: Italian
Published by Independently published, 2026
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- New

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- Title
- Codex in pratica: Sviluppare software con agenti AI: AGENTS.md, CLI, App, prompting, sub-agent, skill, MCP, Git, test e workflow paralleli (Italian Edition)
- Author
- Cattaneo, L.
- Publisher
- Independently published
- Publication year
- 2026
- Condition
- New
- Binding
- Soft cover
- Language
- Italian
- ISBN 13
- 9798191893648
Passare da un assistente che suggerisce codice a un agente che esplora repository, modifica file ed esegue verifiche richiede più di un buon prompt: richiede metodo. Senza confini chiari, contesto pertinente e controlli sul diff, anche una modifica plausibile può introdurre regressioni, ampliare lo scope o nascondere decisioni non prese.
Questo libro ti insegna a usare Codex come collaboratore operativo nello sviluppo reale: comprenderai una codebase, trasformerai un requisito in un piano verificabile, guiderai modifiche circoscritte e raccoglierai le evidenze necessarie per decidere se integrare il risultato. Imparerai a mantenere il controllo umano su obiettivi, permessi, test e merge.
È pensato per sviluppatori junior e intermediate, professionisti già abituati a Git e IDE, e utenti di assistenti AI che vogliono lavorare su intere codebase invece di limitarsi a copiare suggerimenti. Potrai scrivere prompt con criteri di accettazione, progettare istruzioni persistenti con AGENTS.md, gestire contesto e thread, usare sub-agent e skill senza frammentare il lavoro, collegare strumenti con MCP e organizzare task indipendenti con worktree e workflow paralleli.
L'approccio è pratico e basato su repository, diff, test, debugging e code review. Vedrai come separare analisi, piano, modifica e verifica; applicare il minimo privilegio con sandbox e approvazioni; distinguere evidenze da supposizioni; usare Git come rete di sicurezza; e fermare l'agente quando emergono ambiguità o deviazioni dal piano. Il risultato è un processo ripetibile per sfruttare l'AI nello sviluppo software senza rinunciare a qualità, tracciabilità e responsabilità tecnica.
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