Da scettico a fan: il mio primo weekend con il coding assistito dall'AI

Come ho smesso di dubitare dell’AI nel coding

Ammetto: ero scettico.
ChatGPT sa scrivere una funzione, Claude spiega bene le regex, ma costruire davvero un progetto serio con un assistente AI? Sembrava un altro pianeta. Fino a quando non l’ho provato sul campo.

Per anni ho usato questi tool per script veloci o per risolvere bug in codici sconosciuti. Niente di più che un aiutino occasionale. Poi ho visto amici lanciare veri progetti, trattando l’AI come un moltiplicatore di produttività, non come un giocattolo. A quel punto ho deciso di cambiare approccio.

Cosmobot: il progetto di prova

Ho tirato fuori un’idea vecchia: Cosmobot, un framework unico per chatbot che unisce Telegram, QQ, Discord e altre piattaforme. Un test perfetto perché:

• era piccolo, completabile in un weekend
• usava tecnologie poco familiari (Haskell, effect system, streaming)
• richiedeva una vera architettura, non solo codice giocattolo

Ho scelto uno stack ambizioso per le mie competenze:

Effectful – un effect system ad alte prestazioni che obbliga ogni funzione a dichiarare quali effetti può produrre. Niente più I/O sparsi; ogni chiamata è esplicita.

Streaming – una libreria per gestire flussi continui di dati, ideale per fondere e filtrare messaggi provenienti da piattaforme diverse.

Le prime sei ore di “vibe coding”

Ho preparato un file AGENTS.md con le regole del gioco: codice leggibile, uso corretto degli effect system e delle astrazioni di streaming, design pulito. Poi ho cominciato a chiedere all’AI di costruire le parti.

Il risultato mi ha sorpreso.

I momenti che contano

Integrazione QQ in un colpo solo
Aggiungere il supporto per QQ è stato il primo shock. L’API OneBot non è tra le più documentate in inglese, eppure l’AI ha restituito codice Haskell idiomatico, già compatibile con Effectful e con la libreria di streaming, senza iterazioni.

Migrazione di configurazione senza attriti
Partiti con dotenv, ho deciso di passare a TOML. Mi aspettavo una lunga discussione. Invece l’AI ha capito subito lo scope e ha rifatto la configurazione in modo pulito.

Il ciclo di feedback
Compila → esegui → verifica → chiedi la feature successiva. Il ritmo era così veloce che ho smesso quasi di leggere il codice generato. Controllavo solo che facesse quello che volevo. E la qualità era alta.

Cosa significa davvero

L’AI non sostituisce lo sviluppatore. Lo fa salire di livello.
Invece di scrivere codice, ci si concentra su architettura, validazione del comportamento e decisioni di alto livello. L’AI si occupa della traduzione da “cosa voglio” a “codice funzionante”.

Il legame con NameOcean

Se stai costruendo su NameOcean – che sia per registrare un domain, configurare un hosting o gestire il DNS – la stessa logica si applica. Con l’AI puoi iterare 10x più veloce. Un progetto che richiederebbe 40 ore di lavoro manuale può essere ridotto a 8 ore, senza rinunciare al controllo.

E ora?

I tool di AI coding non sono più esperimenti. Sono parte dell’infrastruttura quotidiana. La domanda non è se usarli,<|eos|>