Il vibe coding con agenti AI accelera lo sviluppo ma genera codice disordinato e difficoltà di debug.
La mancanza di specifiche complete e di revisioni accurate aumenta il rischio di bug e spreco di tempo.
L’adozione rapida di strumenti AI come Cursor e WindSurf da parte delle imprese moltiplica il volume di codice e la densità di difetti.
Con ogni sviluppatore assistito dall’AI, il “numero di sviluppatori” cresce esponenzialmente e con esso la necessità di test rigorosi e analisi statica del codice.
Sono necessarie piattaforme avanzate di log analytics con ricerca intelligente, rilevazione anomalie e politiche di retention sensate per gestire il flusso massiccio di log.
Le pipeline CI/CD devono evolversi in quality gate intelligenti con test multilivello, scansioni di sicurezza obbligatorie e build times ridotti.
Metriche esterne come copertura del codice, complessità cognitiva e conteggio delle vulnerabilità diventeranno strumenti fondamentali per il management.
Si prevede un aumento degli investimenti in SaaS B2B per la protezione del codice e la nascita di startup di monitoraggio AI-native.
Il progresso dell’AI segue un’evoluzione a stadi; fino al prossimo grande salto è necessaria un’ingegneria prudente con supervisione umana.
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