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AI Coding Glossary
Key terms in AI-assisted development, explained clearly with practical context.
Coding Agentico
Il coding agentico è un approccio allo sviluppo software in cui un agente AI legge autonomamente il tuo codebase, scrive codice, esegue comandi e itera sui risultati senza copia-incolla manuale. A differenza dell'AI basata su chat, l'agente agisce direttamente nel tuo ambiente di sviluppo per completare task multi-step.
Claude Code
Claude Code è l'agente AI di coding basato su terminale di Anthropic che opera direttamente nel tuo ambiente di sviluppo. Legge l'intero progetto, scrive codice su più file, esegue comandi shell, gestisce workflow git e itera sugli errori autonomamente—tutto dalla riga di comando.
Model Context Protocol (MCP)
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic che fornisce un modo universale per connettere modelli AI a strumenti esterni, fonti dati e API. Agisce come interfaccia standardizzata—come USB per l'AI—così qualsiasi strumento compatibile con MCP può funzionare con qualsiasi agente AI compatibile con MCP.
CLAUDE.md
CLAUDE.md è un file di configurazione markdown posizionato nella root del tuo progetto che fornisce a Claude Code istruzioni persistenti e specifiche del progetto. Indica all'agente le tue convenzioni di codice, architettura, comandi comuni e regole—agendo come una forma di memoria a lungo termine che si applica a ogni sessione in quel progetto.
AI Pair Programming
L'AI pair programming è un workflow di sviluppo in cui uno sviluppatore umano lavora insieme a uno strumento AI per scrivere codice collaborativamente in tempo reale. Lo sviluppatore fornisce direzione, contesto e giudizio mentre l'AI contribuisce con suggerimenti di codice, cattura bug e gestisce task di implementazione ripetitivi.
Finestra di Contesto
Una finestra di contesto è il numero massimo di token (parole, caratteri di codice e simboli) che un modello AI può elaborare in una singola interazione. Definisce il limite superiore di quante informazioni—incluso il tuo prompt, codice e la risposta del modello—l'AI può tenere in memoria contemporaneamente.
Agente di Coding
Un agente di coding è uno strumento alimentato da AI che può autonomamente leggere file, scrivere codice, eseguire comandi nel terminale e iterare sui risultati per completare task di programmazione. A differenza degli strumenti passivi di suggerimento del codice, un agente di coding agisce indipendentemente nel tuo ambiente di sviluppo per raggiungere un obiettivo stabilito.
Vibe Coding
Il vibe coding è un approccio informale allo sviluppo software in cui uno sviluppatore descrive ciò che vuole in linguaggio naturale e lascia che uno strumento AI gestisca i dettagli dell'implementazione. Invece di scrivere specifiche precise, lo sviluppatore comunica l'intento attraverso una conversazione casuale e itera basandosi sui risultati.
AI Code Review
L'AI code review è il processo di utilizzo dell'intelligenza artificiale per analizzare automaticamente il codice sorgente alla ricerca di bug, vulnerabilità di sicurezza, inconsistenze di stile e problemi di qualità. I revisori AI possono esaminare pull request, suggerire miglioramenti e individuare problemi che i revisori umani potrebbero perdere a causa di stanchezza o pressione temporale.
Prompt Engineering per il Codice
Il prompt engineering per il codice è la pratica di creare istruzioni chiare e specifiche che aiutano gli strumenti AI di coding a produrre output accurati e rilevanti. Implica strutturare le richieste con il giusto livello di contesto, vincoli ed esempi in modo che l'AI comprenda sia cosa vuoi che come lo vuoi.
Agente AI Headless
Un agente AI headless è un agente di coding che funziona senza un'interfaccia rivolta all'utente o interazione in tempo reale. Esegue task autonomamente in processi in background, pipeline CI/CD o job programmati—leggendo codice, apportando modifiche, eseguendo test e riportando risultati senza attendere input umano in nessun passaggio.
Sub-Agenti
I sub-agenti sono processi figlio paralleli generati da un agente AI di coding principale per gestire parti indipendenti di un task complesso simultaneamente. Invece di elaborare tutto sequenzialmente, l'agente principale delega sotto-task ad agenti figlio specializzati che girano in parallelo e riportano i risultati al genitore.