Da assistente a ingegnere: Claude Code e l’AI che gestisce il codice

Gli strumenti di sviluppo basati sull’intelligenza artificiale sono passati da esperimenti di nicchia a piattaforme operative mature, capaci di integrarsi nei flussi di lavoro quotidiani degli sviluppatori. Tra questi, Claude Code di Anthropic si è imposto come uno dei progetti più interessanti non solo per le sue capacità di generazione di codice, ma per la visione sistemica che propone attorno al concetto di agentic coding: l’idea di un IDE che ragiona, documenta, orchestra e collabora.

Da chi lo utilizza in progetti personali fino alle aziende che gestiscono miliardi di token al mese per la generazione di codice, Claude Code sta trasformando l’approccio alla programmazione. Uno sviluppatore indipendente ha condiviso le sue esperienze personali e professionali nell’uso avanzato di agenti AI per lo sviluppo software. Con un approccio pragmatico e analitico, mostra come strumenti come CLAUDE.md, subagent, hooks e GitHub Actions possano essere orchestrati per creare un flusso di lavoro efficiente, scalabile e in grado di assicurare un miglioramento continuo.

Cos’è e a cosa serve CLAUDE.md

Il file CLAUDE.md va considerato come vero e proprio punto di riferimento che definisce le regole operative e i limiti entro cui l’agente AI deve lavorare. In un contesto professionale, il file può  avere dimensioni ragguardevoli (è preferibile non esagerare), diventando un documento vivo che si evolve con l’infrastruttura del codice.

A differenza della documentazione tradizionale, CLAUDE.md non è un manuale tecnico, ma un insieme di indicazioni dinamiche che servono a correggere i comportamenti dell’agente. Fornisce al modello riferimenti chiari su come operare correttamente nel contesto del codice, evitando comportamenti errati o inefficienze, piuttosto che elencare ogni possibile comando o funzione. In altre parole, è una mappa operativa, non un’enciclopedia tecnica.

Il consiglio per lavorare con Claude Code parte dalle correzioni: il file CLAUDE.md può essere preparato partendo dagli errori che Claude commette più spesso.

È bene evitare riferimenti diretti a file esterni: un semplice @docs/path può gonfiare il contesto in modo inefficiente. Meglio una frase guida, come “per casi complessi consulta /docs/tool.md”.

È inoltre opportuno evitare sempre le espressioni di divieto perché tendono a bloccare l’agente e il suo lavoro: si dovrebbe parlare di “preferisci l’opzione –abc”.

Gestione del contesto con Claude Code

Uno degli aspetti più critici nell’uso di agenti AI per il coding è la gestione del contesto. Claude Code dispone di una finestra da 200.000 token (espandibile addirittura a un milione con Sonnet), ma nella pratica solo una parte è effettivamente utile in ogni sessione.

Shrivu Shankar spiega che tre strategie dominano la gestione del contesto:

/clear + /catchup – la combinazione “ripulisci e riallinea” è la più efficace per ripartire da uno stato pulito senza perdere la comprensione del codice modificato.

Document & Clear – per i progetti più complessi, Claude documenta il piano e i progressi in un file .md, si azzera, poi riprende dal documento in corso di elaborazione.

Evitare /compact – l’autocompattazione della finestra di contesto è poco trasparente e può generare errori.

Subagent, orchestrazione e architettura “Master-Clone”

Il concetto di subagent in Claude Code nasce per suddividere compiti complessi in agenti specializzati. Tuttavia, nella pratica introduce due criticità:

• Frammenta la conoscenza del contesto.
• Impone all’agente una logica di delega umana, non autonoma.

Un’alternativa più naturale è l’architettura Master-Clone: l’agente principale mantiene il contesto generale e, quando serve, clona sé stesso per eseguire i vari sottocompiti, gestendo la delega in modo dinamico. Si tratta di un approccio che preserva la visione d’insieme.

Hook, Skill e MCP

Gli Hooks sono strumenti che permettono di applicare regole automatiche al lavoro dell’agente. Si dividono principalmente in due tipi: i Block-at-Submit Hooks, che bloccano un commit se certe condizioni (come il superamento dei test) non sono rispettate; gli Hint Hooks, che forniscono suggerimenti senza interrompere il flusso di lavoro. L’uso corretto degli hooks consente di garantire qualità e conformità del codice senza costringere l’agente a fermarsi a metà del processo, evitando confusione o errori.

Le Skills e il Model Context Protocol (MCP) rappresentano invece il modo con cui l’agente interagisce con strumenti e dati. Le Skills permettono a Claude Code di usare script e tool in autonomia, adattandosi ai contesti e risolvendo problemi in modo flessibile, mentre MCP funge da gateway per accedere a dati riservati o ambienti complessi, gestendo autenticazione e autorizzazioni.

Insieme, Skills e MCP danno all’agente la combinazione ideale tra autonomia e sicurezza, permettendogli di agire in modo intelligente senza compromettere il controllo umano.

Conclusione: dall’AI assistente all’AI ingegnere

Claude Code dimostra che gli IDE basati su intelligenza artificiale non sono più strumenti accessori, ma componenti centrali dell’ingegneria del software moderna.

Il vero valore non sta tanto nel codice generato immediatamente, quanto nella capacità di costruire un ecosistema che si auto-documenta, può essere verificato e continuamente migliorato. L’idea alla base di strumenti come Claude Code non è solo tecnica: si passa dall’attenzione alla singola interazione all’orchestrazione complessiva, dal semplice “prompt” alla gestione strutturata del “processo”.