Developer
Per chi vuole usare Copilot senza perdere rigore
Capisci quando delegare all’agente, come costruire contesto utile e come verificare il codice generato prima che entri davvero nel flusso di lavoro.
Metodo agentic coding
Coding agentico con GitHub Copilot
Porta GitHub Copilot nel tuo team senza trasformare il coding in improvvisazione. Un percorso pratico basato sul metodo agentic coding per usare agenti AI con più controllo, meno hype e standard ingegneristici più chiari.
Questo percorso è riservato alle aziende
Il corso è propedeutico alla preparazione dell’esame Microsoft GH-300T00.
- Formato
- 2 giornate operative
- Team
- Da 5 a fino a 10 persone
- Approccio
- Teoria, laboratori e hands-on su casi realistici
Perché questo metodo
Molti team stanno già usando Copilot, ma spesso in ordine sparso
Qualcuno lo usa bene. Qualcuno come autocompletamento avanzato. Qualcuno gli fa generare interi blocchi di codice che poi nessuno sa davvero valutare. Intanto crescono le domande su fiducia, contesto, qualità, regole e responsabilità.
Il risultato è prevedibile: sperimentazione individuale, linguaggio poco preciso, aspettative distorte e rischio di adottare uno strumento potente con modalità immature. Il metodo agentic coding serve a evitare esattamente quel punto.
Per chi è
Una base comune per usare Copilot con criterio
Il metodo agentic coding è pensato per team che vogliono aumentare la produttività senza abbassare gli standard di qualità e senza lasciare ogni developer da solo davanti all’AI.
Team lead
Per chi deve evitare adozioni casuali
Definisci guardrail, pratiche condivise e criteri di qualità per evitare che ogni persona usi Copilot in modo diverso e difficile da valutare.
Stakeholder tecnici
Per chi vuole decisioni realistiche
Allinei aspettative, limiti e responsabilità intorno al coding agentico prima che hype e confusione si trasformino in attrito operativo.
Cosa porti a casa
Capacità operative, non entusiasmo generico
Alla fine del percorso il team ha basi più chiare per usare GitHub Copilot come supporto al lavoro ingegneristico, non come scorciatoia incontrollata.
- 01
Distinguere completamento, chat e coding agent per scegliere il giusto livello di autonomia.
- 02
Costruire contesto in modo intenzionale, invece di sperare che l’AI intuisca il progetto.
- 03
Trasformare richieste vaghe in istruzioni migliori con la tecnica P.R.I. (plan, refine, implement).
- 04
Capire quando fidarsi del risultato, quando fermare l’agente e come fare review in modo più solido.
- 05
Introdurre skill, subagent, MCP e personalizzazioni senza perdere controllo del processo.
- 06
Definire pratiche di team più sostenibili per qualità, compliance e adozione nel tempo.
Programma
Un percorso pratico, disciplinato e adatto a contesti reali
Non parliamo di vibe coding su codice scritto ieri. Parliamo di collaborazione con agenti AI in contesti professionali, mantenendo qualità, chiarezza del processo e capacità di revisione.
- 01
Come ragionano davvero i language model
Modelli, limiti, failure mode e differenze pratiche tra strumenti che sembrano simili ma si comportano in modo diverso sotto pressione.
- 02
Contesto, istruzioni e qualità del risultato
Che cos’è il contesto, come si costruisce, quali segnali migliorano la resa dell’agente e perché il contesto sbagliato produce codice convincente ma fragile.
- 03
Dall’autocomplete al coding agent
Differenze tra suggerimento locale, chat assistita e agente autonomo. Quando accelerano davvero e quando invece moltiplicano il debito decisionale.
- 04
Tecniche operative per usare meglio Copilot
P.R.I., refinements, delega controllata, validazione del codice, debugging e troubleshooting assistiti da AI su casi realistici.
- 05
Skill, subagent, MCP e personalizzazione del comportamento
Come estendere l’agente, dargli regole adatte al team e farlo lavorare con strumenti esterni senza trasformare tutto in improvvisazione.
- 06
Adozione di team, compliance e best practice condivise
Licenze, impostazioni aziendali, GDPR, AI Act, policy operative e modalità concrete per diffondere pratiche ripetibili nel team.
- 07
Progetto pilota su codebase reale del cliente
Applicazione guidata del metodo agentic coding su una codebase scelta insieme, per trasferire pratiche, limiti e criteri di validazione dentro un contesto concreto invece che su esempi astratti.
Formato e investimento
Struttura chiara, moduli opzionali e niente ambiguità
Il formato base è di 2 giornate, pianificabili anche in 4 mezze giornate. Se serve, il percorso può estendersi con una sessione dedicata ai Product Owner e con coaching operativo successivo.
| Modulo | Durata | Investimento IVA ESCLUSA |
|---|---|---|
| Metodo agentic coding per software developer Modulo base obbligatorio, pensato per team da 5 fino a 10 persone. | 2 giornate pratiche e interattive | 4.997,00€ |
| Estensione Product Owner del metodo Focus su backlog, gestione operativa e uso di Copilot con Azure DevOps. | 1 giornata aggiuntiva opzionale | 1.197,00€ |
| Team coaching Per consolidare pratiche, dubbi reali e adozione del metodo nel lavoro quotidiano. | 4 sessioni in 1 mese + supporto asincrono | 1.997,00€ |
Requisiti
- Visual Studio Code con estensione GitHub Copilot.
- Node e Git installati.
- Account GitHub per i partecipanti.
- Licenza GitHub Copilot attiva: non trial e non free.
Cosa è incluso
- Formazione pratica e materiale didattico completo.
- Sessioni orientate a casi realistici e decisioni operative.
- Impostazione di lavoro pensata per il team, non per il singolo eroe.
FAQ
Domande che arrivano spesso prima di partire
Abbiamo già developer che usano Copilot. Ci serve davvero un metodo comune?
Sì, spesso è proprio il momento in cui serve di più. Quando l’adozione parte in ordine sparso, si consolidano pratiche incoerenti, aspettative confuse e differenze troppo forti tra persone o team. Il metodo agentic coding crea una base comune.
Puoi farmi qualche esempio di preventivo?
Sì. Qui sotto trovi alcune combinazioni tipiche, IVA esclusa, per darti un ordine di grandezza immediato:
- Team da 5 a 10 persone, solo percorso base di 2 giornate: 4.997,00€.
- Percorso base + 1 giornata opzionale Product Owner: 6.194,00€.
- Percorso base + team coaching nel mese successivo: 6.994,00€.
- Percorso completo con base, giornata Product Owner e coaching: 8.191,00€.
E se il team è composto da meno di 5 o più di 10 persone?
In quel caso contattami usando il link che trovi in fondo alla pagina. Valutiamo insieme il contesto e la formula più adatta in base a dimensione del team, obiettivi e livello di adozione.
Non vogliamo abbassare la qualità del codice in cambio di un po’ di velocità.
È esattamente il punto. Il metodo agentic coding non serve a delegare il coding all’AI, ma a usare Copilot senza perdere controllo, revisione, standard ingegneristici e responsabilità tecnica.
Il nostro software è grande, legacy o delicato. Ha senso comunque?
Sì. Nei sistemi semplici è facile sembrare efficaci. Nei sistemi intricati servono metodo, limiti chiari e pratiche disciplinate. Questa proposta nasce proprio per contesti reali e non per demo giocattolo.
Possiamo coinvolgere solo developer oppure anche altri ruoli?
La base è pensata per il team software developer. Se vuoi estendere l’adozione a chi lavora su backlog e coordinamento, puoi aggiungere la giornata opzionale per Product Owner.
Recensioni
Chi ha già partecipato
- ★★★★★
Il corso è stato molto esplicativo, sia nel descrivere lo strumento che le sue potenzialità. Mi è piaciuto anche come è stato strutturato il corso, dove venivano anche mostrati degli esempi veri per ogni funzionalità e con cui potevamo interagire direttamente. Inoltre, è stato bello poterlo applicare già da subito su un caso reale di lavoro. Il corso non è risultato pesante, ma scorrevole e ho apprezzato tutto il materiale messo a disposizione. L'unica cosa è che forse sarebbe servita qualche ora in più per approfondire meglio alcune cose.
Contatto
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In una breve call chiariremo rapidamente obiettivi, livello attuale di adozione, composizione del team e combinazione più utile tra base del metodo, sessione Product Owner e coaching.