La guida definitiva agli strumenti di programmazione AI 2025: cosa è davvero utile, cosa è solo hype e cosa arriverà dopo

GitHub Copilot ha aperto la strada in questo settore e continua a dominarlo con oltre 15 milioni di sviluppatori che lo utilizzano a partire da Build 2025.Supporta una vasta gamma di lingue ed è profondamente integrato negli editor.Il punto di forza principale di Copilot è il suo completamento del codice fluido inline, potenziato da un’interfaccia di chat AI (“Copilot Chat”) per spiegare il codice o generare blocchi più grandi su richiesta.Nel 2025, GitHub ha significativamente ampliato le capacità di Copilot:

Strumenti di coding AI nel 2025: Funzionalità, tendenze e opinioni degli esperti

Il panorama dello sviluppo software nel 2025 è ricco di strumenti di coding potenziati dall’intelligenza artificiale che promettono di aumentare notevolmente la produttività. Dai pair programmer AI che suggeriscono codice in tempo reale, ai bot intelligenti che revisionano pull request, generano documentazione, scrivono test e addirittura eseguono sessioni di debug – le capacità sono cresciute in modo notevole. In questa guida completa, esploreremo tutti i principali strumenti AI utilizzati nel coding nelle categorie chiave, evidenziando le loro funzionalità, i linguaggi supportati, i prezzi, i punti di forza e i limiti, oltre agli aggiornamenti più interessanti del 2025 e alle opinioni degli esperti.

Che tu sia curioso di sapere come il nuovo agente di GitHub Copilot possa implementare codice per te, di quanto Amazon CodeWhisperer sia sicuro, o quali IDE potenziati dall’intelligenza artificiale come Replit Ghostwriter, Cursor o JetBrains AI Assistant siano i più avanzati – la risposta la trovi qui. Iniziamo subito.

Assistenti di Generazione del Codice AI (I tuoi “pair programmer” AI)

I generatori di codice AI agiscono come pair programmer virtuali, completando automaticamente linee di codice o funzioni in base al contesto e alle istruzioni in linguaggio naturale. Sono integrati negli editor per aiutarti a scrivere codice più velocemente. I nomi più noti – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – hanno tutti visto sviluppi importanti nel 2025. Qui di seguito trovi un confronto rapido tra i principali strumenti di generazione del codice:

• Copilot X e Agent Mode: Basandosi sulla visione di Copilot X del 2023, GitHub ha lanciato l’agente di coding di Copilot. Questo agente va oltre i semplici suggerimenti: può implementare interi compiti in autonomia. Gli sviluppatori possono assegnare una issue (richiesta di funzionalità, bug fix, ecc.) a Copilot, e l’agente aprirà un ambiente di sviluppo cloud, scriverà il codice e aprirà una pull request con le modifiche. “Implementare funzionalità non è mai stato così semplice: basta assegnare un compito o una issue a Copilot… [esso] eccelle nei compiti a bassa o media complessità all’interno di codebase ben testate, dall’aggiunta di funzionalità e correzione di bug fino all’estensione dei test e al miglioramento della documentazione.” Questa modalità agente (nome in codice Project Padawan) utilizza runner sicuri di GitHub Actions per svolgere il lavoro in background, facendo commit per te. Richiede comunque una revisione umana per il merge, ma rappresenta una vera svolta nell’automazione dei compiti di coding più noiosi. Come ha detto il DevEx Lead di GitHub presso EY: “L’agente di coding Copilot sta aprendo nuove porte agli sviluppatori umani, permettendo di avere un proprio team guidato da agenti… assegnando compiti che normalmente distoglierebbero l’attenzione dal lavoro più profondo.”. (Questo agente avanzato è disponibile per gli abbonati Copilot Enterprise e i nuovi Pro+.)
• Chat e comprensione del codice migliorati: Copilot Chat ha acquisito una migliore consapevolezza del contesto del tuo progetto. In Visual Studio e VS Code, Microsoft ha introdotto feed dal codebase locale (come esempi di file correlati, chiamanti di funzioni, ecc.) affinché le risposte e i completamenti di Copilot siano allineati con il contesto reale del tuo codice. Ad esempio, quando si esegue l’override di un metodo, ora Copilot può cercare automaticamente un’implementazione simile in una classe correlata per guidare il suo suggerimento. Questo riduce la dissonanza dei suggerimenti AI che “sembrano inconsapevoli” del tuo codice – un reclamo comune che Copilot ha affrontato con gli aggiornamenti del 2025. È stata inoltre integrata la documentazione di Microsoft Learn nelle risposte di Copilot per .NET; se il modello non conosce una nuova API, può prelevare informazioni dalla documentazione MS Learn per offrire indicazioni aggiornate.
• Copilot per Pull Request (Code Review): (Approfondimento nella sezione Code Review.) Nel tardo 2024, GitHub ha iniziato la fase di anteprima di Copilot Code Review, un revisore AI che può essere richiesto sulle pull request. Nel 2025 questa funzione è diventata più affidabile ed è persino disponibile su mobile. Lascia commenti di revisione generati dall’AI sui diff delle tue PR, spesso con suggerimenti di correzione con un clic. Questo aiuta a rilevare problemi mentre si attendono i revisori umani. Frank X. Shaw di Microsoft ha osservato che “funzionalità come la modalità agente e il code review stanno snellendo il modo in cui [gli sviluppatori] scrivono, controllano, distribuiscono e risolvono i problemi.”.
• Open Source ed estensioni: Microsoft ha annunciato che renderà open-source l’estensione GitHub Copilot per VS Code, rendendo l’assistente AI “centrale nell’esperienza VS Code”. Questo rappresenta un impegno verso la trasparenza e il contributo della comunità nello sviluppo di Copilot. Copilot viene inoltre integrato in più IDE – JetBrains, Eclipse, persino Xcode tramite plugin – ampliando la sua diffusione.

I punti di forza di Copilot risiedono nella sua integrazione senza soluzione di continuità (sembra un’estensione naturale del coding nell’editor) e nell’intelligenza in costante miglioramento con ogni aggiornamento del modello (ora sfrutta i più recenti di OpenAI, come GPT-4). Eccelle nel coding frontend e generico – molti sviluppatori notano che “legge nella mente” nei codici UI e può persino suggerire ottimizzazioni sulle performance senza essere richiesto. Le sue limitazioni includono suggerimenti talvolta errati (soprattutto in linguaggi meno comuni o domini di nicchia) e, a meno che non sia attivata l’integrazione della documentazione come MS Learn, non conosce sempre le API molto recenti. La privacy è un altro aspetto: Copilot invia il codice del tuo prompt al cloud per l’analisi, il che fa esitare alcune aziende (Copilot for Business promette di non usare il tuo codice per riaddestrare i modelli, risolvendo così le preoccupazioni sui dati). Nel complesso, Copilot rimane il leader del settore, ma la concorrenza si fa seria.

Amazon CodeWhisperer si è posizionato come una valida alternativa a Copilot, in particolare per gli sviluppatori che lavorano in ambiente AWS. Supporta i principali linguaggi (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C#, ecc.) e aggiunge inoltre linguaggi Infrastructure-as-Code (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, script AWS CDK), storicamente una difficoltà per Copilot e altri. Caratteristiche chiave e aggiornamenti di CodeWhisperer:

• Scansione e rimedio della sicurezza: CodeWhisperer è stato progettato con una mentalità “security-first”. Scansiona automaticamente il codice generato alla ricerca di vulnerabilità o esposizione di segreti. Alla fine del 2023 è andato oltre, aggiungendo il rimedio del codice potenziato dall’IA: quando rileva un problema (come una credenziale AWS nel codice o un rischio di SQL injection), suggerisce una correzione del codice per quella vulnerabilità. Questi suggerimenti sono adattati al tuo codice e possono essere accettati con un clic. Ad esempio, se hai una policy di bucket S3 aperta, CodeWhisperer potrebbe suggerire una policy più restrittiva. Questo approccio “Security Sentinel” (un termine utilizzato internamente da Amazon) intercetta proattivamente i problemi “mentre scrivi il codice, non solo dopo che hai finito,” il che è un grande punto di forza. Le lingue supportate per le scansioni di sicurezza sono cresciute fino a includere TypeScript, C# e template IaC, oltre a Python/Java.
• Integrazione con Amazon Q (IA conversazionale): Nel 2024–2025, Amazon ha unito CodeWhisperer in un assistente AI per sviluppatori più ampio chiamato Amazon Q Developer. Amazon Q è come un chatGPT per AWS: può chattare sulle tue risorse, analizzare errori della console AWS, generare codice e persino trasformare o aggiornare il tuo codice (ad esempio, migrare un’app Java 8 a Java 17). Tutte le capacità di completamento di CodeWhisperer ora fanno parte di Q Developer, che ha anche introdotto debugging e istruzioni basati su chat. Questo significa che gli sviluppatori AWS possono chiedere cose come “Perché la mia Lambda va in timeout?” oppure “Ottimizza questa query DynamoDB,” ottenendo un aiuto guidato che combina suggerimenti di codice con conoscenza del dominio AWS. L’integrazione porta anche funzionalità come “Amazon Q Code Transformation (Agent for upgrades)”, che può aggiornare il tuo codice a nuovi framework (simile nell’intento alla modernizzazione delle app .NET/Java di Copilot).
• Supporto VS Code e Visual Studio & CLI: Oltre a AWS Cloud9 e JetBrains, nel 2025 CodeWhisperer è diventato disponibile anche in Visual Studio 2022 (preview) per sviluppatori C#, segnando l’espansione di Amazon nel territorio Microsoft. Hanno anche introdotto uno strumento CLI – “CW for Command Line” – che suggerisce comandi shell e fornisce documentazione inline per l’uso nella CLI (ad esempio, può suggerire il comando git o awscli corretto a partire da un prompt naturale). Questo riflette una tendenza dell’IA ad aiutare non solo nella scrittura di codice applicativo, ma anche nella scrittura di script di build, comandi da terminale e file di configurazione.
• Free Tier e prezzi: CodeWhisperer è gratuito per gli sviluppatori individuali (una mossa strategica annunciata al GA nell’aprile 2023). Basta avere un AWS Builder ID. Il piano gratuito è generoso: completamenti di codice illimitati e fino a 50 scansioni di sicurezza al mese. Il piano Professional (parte delle offerte a pagamento di AWS) aggiunge funzionalità per le organizzazioni, limiti più elevati e controlli per gli amministratori, a 19$/utente/mese (lo stesso di Copilot Business). Degno di nota, il piano gratuito di Amazon batte il piano a pagamento di Copilot, rendendo CodeWhisperer attraente per hobbisti o per chi non può permettersi di spendere per un abbonamento.

I punti di forza di CodeWhisperer: si distingue soprattutto nello sviluppo backend e nella programmazione in cloud. Gli utenti l’hanno trovato “praticamente pronto per la produzione” quando suggerisce codice Java/Spring Boot o utilizzo dell’AWS SDK, spesso gestendo il boilerplate “che richiederebbe 10 minuti in pochi secondi.” È inoltre molto efficace con codice per database NoSQL e integrazioni AWS – il che non sorprende, dato il set di dati di addestramento di Amazon. Ad esempio, suggerisce pattern efficienti per query DynamoDB o MongoDB e arriva persino a raccomandare la creazione di indici appropriati se identifica una query pesante. Inoltre, CodeWhisperer segnala esplicitamente ogni suggerimento che potrebbe somigliare a codice con licenza (fornendo la licenza OSS e il relativo link), una funzionalità di compliance non sempre presente nei competitor. Sul fronte dei limiti, le proposte di CodeWhisperer per front-end/interfacce utente sono state meno performanti (Copilot tende a dominare negli scenari React/TypeScript). Anche il supporto per nuovi framework o funzionalità di linguaggio può essere più lento; “Copilot si adatta a nuove API in poche settimane, mentre CodeWhisperer impiega uno o due mesi,” come osservato in un confronto del 2025. Tuttavia, Amazon sta rapidamente migliorando il prodotto, e l’integrazione con Amazon Q indica una visione a lungo termine dove CodeWhisperer è solo un tassello di un più ampio suite di strumenti AI per sviluppatori.

Tabnine si è evoluto da un puro motore di autocompletamento a una piattaforma di sviluppo AI più completa, con un forte focus sulle esigenze enterprise come privacy, personalizzazione e self-hosting. Tabnine supporta una vasta gamma di linguaggi (oltre 30) e funziona in quasi tutti gli IDE. Nel 2025, Tabnine ha fatto passi da gigante:

• Ha introdotto una interfaccia AI Chat e AI Agents integrati nei flussi di lavoro di sviluppo. Ad esempio, il Code Review Agent di Tabnine può analizzare una diff di pull request e suggerire miglioramenti, mentre un Test Generation Agent può scrivere unit test per una determinata funzione (questi agent avanzati fanno parte della versione Enterprise di Tabnine).
• Personalizzazione & Modelli personalizzati: Tabnine permette ai team di portare i propri modelli o scegliere tra diversi modelli AI. Può orchestrare tra Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, modelli open source come quelli basati su Llama-2 di Meta, e il modello “Protected” di Tabnine (addestrato su un dataset filtrato per suggerimenti sicuri a livello IP). Questa flessibilità di modello è un punto di forza unico – le aziende possono indirizzare query di codice sensibile a un modello locale on-prem più piccolo, e altre a un potente modello cloud, bilanciando privacy e potenza. A marzo 2025 al NVIDIA GTC, Tabnine ha annunciato il supporto per stack AI e LLM personalizzati di NVIDIA, mostrando integrazione con i modelli Llama-3 e Qwen di Alibaba. In sintesi, Tabnine punta su “controllo totale, flessibilità totale” per l’azienda che lo utilizza.
• Contesto e integrazioni: Tabnine ha costruito un “motore di contesto” che va oltre il semplice file attualmente in uso. Indicizza l’intero codice sorgente, la cronologia PR, la documentazione e persino i ticket negli strumenti come Jira, per fornire suggerimenti più contestuali. Questo aiuta a mantenere gli standard di codifica e i pattern di architettura del team. Ad esempio, Tabnine può apprendere le convenzioni di naming del progetto o i pattern di funzione più comuni e assicurarsi che i suggerimenti siano allineati, riducendo la necessità di revisioni. Ha anche integrato Atlassian Jira per consentire a un agente AI di creare codice partendo dai ticket (ad esempio, un agente “Jira to code” che legge una descrizione di issue e genera un nuovo modulo secondo le specifiche).
• Cambiamento di Prezzo: Quando Tabnine si è orientato verso l’enterprise, ha eliminato il suo vecchio piano completamente gratuito. Nell’aprile 2025 hanno “interrotto Tabnine Basic” (che offriva completamenti limitati gratuiti). Ora gli sviluppatori hanno un Dev Preview di 14 giorni dopodiché è necessario un piano a pagamento. Il piano Dev individuale ha un costo di $9/mese (con un set di funzionalità robuste che include chat, completamento del codice, generazione di test). Il piano Enterprise a $39/utente/mese sblocca tutti gli agenti avanzati, contesto cross-repo, SSO, self-hosting e altro ancora. Questo significa che Tabnine punta a team e organizzazioni seri, piuttosto che all’uso individuale occasionale.

I punti di forza di Tabnine risiedono nella sua sicurezza e personalizzazione: è la soluzione ideale se hai bisogno di un assistente di coding AI che possa funzionare on-premises o in ambienti isolati. Non conserva mai il tuo codice e fornisce anche provenienza e attribuzione per i suggerimenti per evitare problemi di proprietà intellettuale (può identificare se un suggerimento è letteralmente tratto da un progetto open source noto). Per le grandi aziende con esigenze di conformità severe (finanza, difesa, ecc.), questo è fondamentale. Dal punto di vista della scrittura di codice puro, i suggerimenti di Tabnine sono solidi, anche se alcuni sviluppatori li trovano meno “intelligenti” rispetto a quelli di Copilot (poiché i modelli di Tabnine storicamente erano più piccoli rispetto a quelli di OpenAI). Tuttavia, con la possibilità di utilizzare GPT-4 o Claude, gli utenti Pro/Enterprise di Tabnine possono ottenere la stessa potenza grezza con maggiore controllo. La limitazione è il costo e la complessità: non è più pensato per un’esperienza individuale economica o plug-and-play, e configurare modelli o fonti di contesto personalizzati può essere impegnativo. Inoltre, senza un piano gratuito, i nuovi arrivati potrebbero non provarlo a meno che il loro datore di lavoro non lo offra.

Codeium/Windsurf è un altro attore degno di nota. Codeium è nato come alternativa gratuita a Copilot e si è rebrandizzato in Windsurf nel 2024, puntando tutto su un approccio all’IDE potenziato dall’AI. Windsurf offre:

• Un IDE personalizzato basato su VS Code (con una UI elegante) che include completamenti di codice “Supercomplete” (illimitati per gli utenti gratuiti inizialmente) e un assistente chat in-editor senza limiti rigidi di messaggi.
• La sua caratteristica distintiva è Cascade, un sistema AI di workflow agentico. Cascade può svolgere compiti multi-step: ad esempio, puoi inserire un prompt come “Aggiungi un form di login con validazione”, e creerà più file, modificherà i percorsi e persino eseguirà l’app per la verifica – in pratica “pensa 10 passi avanti” nell’implementazione di una funzionalità. Ha anche una modalità Cascade in sola lettura per la navigazione del codebase, e uno strumento di ricerca chiamato Riptide. Windsurf può anche eseguire comandi shell in modo simile a Cursor e Ghostwriter, aiutando con le build/test.
• Forse troppo generoso all’inizio, Windsurf aveva promesso funzionalità professionali gratuite, inclusi l’accesso a GPT-4 e Claude per tutti gli utenti durante la beta. Questo è cambiato dopo l’enorme domanda (e gli elevati costi dei server), passando a un sistema di crediti per l’utilizzo gratuito. Nel 2025, ha incontrato qualche turbolenza – gli utenti hanno segnalato allocazioni di crediti del livello gratuito malfunzionanti e assistenza lenta, problemi che si sono aggravati quando è emersa la notizia che OpenAI aveva accettato di acquisire Windsurf/Codeium per circa 3 miliardi di dollari reuters.com. Questa è stata la più grande acquisizione nella storia di OpenAI, con l’obiettivo di “complementare le capacità di coding di ChatGPT”. Tuttavia, l’accordo ha preso una svolta: a metà 2025, Google ha stretto un accordo per concedere in licenza la tecnologia di Windsurf e assumere i suoi talenti chiave per 2,4 miliardi di dollari, facendo di fatto saltare l’acquisizione da parte di OpenAI. Questa guerra societaria ad alto rischio evidenzia quanto sia considerata preziosa la tecnologia di Codeium nello spazio dell’AI per il coding.

Per gli sviluppatori, i punti di forza di Codeium/Windsurf erano il servizio inizialmente gratuito e alcune innovative funzionalità per l’IDE. Ha ottenuto seguito soprattutto tra studenti e sviluppatori open-source che necessitavano di una soluzione gratuita. L’AI di Windsurf è particolarmente efficace nel boilerplate e nel codice ripetitivo – accelera la scrittura delle parti ridondanti. Aveva anche un focus sulla privacy (nessun training sul tuo codice senza autorizzazione, ecc.), cosa che piaceva molto. Dal lato negativo, la sostenibilità è diventata un problema (da cui la ricerca di acquisizione) e alcuni utenti hanno sperimentato instabilità nell’app di Windsurf e errori di tipo “oops”. In effetti, il team JetBrains ha citato Windsurf come concorrente e ci sono recensioni di utenti che confrontavano negativamente la loro AI con quella di Windsurf nei primi tempi. Con Google adesso in gioco, resta da vedere se Windsurf rimarrà indipendente o verrà integrato negli strumenti per sviluppatori di Google (magari in Android Studio o Google Cloud).

Sourcegraph Cody è un po’ diverso rispetto agli altri – è focalizzato su ricerca e comprensione del codice potenziate dall’AI. Cody utilizza l’indicizzazione del codice di Sourcegraph per dare all’AI una memoria a lungo termine di tutto il tuo codebase. Significa che puoi porre domande ad alto livello (“Dove viene implementata la logica di pagamento?”) e ricevere risposte precise con riferimenti ai file. Nel 2025, Sourcegraph ha introdotto il “contesto infinito” integrando modelli come Claude di Anthropic con finestre di 100k token. Hanno anche lanciato il gathering contestuale agentico, dove l’AI di Cody può decidere autonomamente quali file o documenti leggere per rispondere alla tua domanda. Questo risparmia all’utente il compito di fornire manualmente i frammenti di codice. Cody sa anche generare codice, ma la sua vera forza è nel refactoring di grandi codebase o nel rispondere a domande di progettazione utilizzando più file – cose che metterebbero in crisi un Copilot standard. È disponibile tramite estensione VS Code o interfaccia web, e i piani enterprise permettono di collegare repo private. Un esempio di punto di forza: se chiedi a Cody “Spiegami come funziona l’autenticazione utente in questa repo,” potrebbe aggregare la logica da diversi file e produrre un riassunto, mentre altri assistenti senza quell’indice perderebbero i riferimenti tra più file. Il limite è che Cody è principalmente uno strumento di supporto; potrebbe non completare il codice in modo così rapido inline (è più per richieste su richiesta). Ma per leggere e documentare codice complesso, è impareggiabile.

Replit Ghostwriter merita una menzione sia qui che nella sezione IDE. Ghostwriter è strettamente integrato nell’IDE online di Replit, offrendo completamento del codice, chat e persino generazione automatica di progetti. Supporta praticamente qualsiasi linguaggio che puoi eseguire sul cloud di Replit (che sono molti). Un aspetto unico è che Ghostwriter può eseguire codice in background per aiutare nel debug: quando clicchi su “Esegui” e ricevi un errore, la chat di Ghostwriter rileverà la traccia dell’errore e suggerirà una correzione o una spiegazione. È come avere Stack Overflow e un debugger integrati nel tuo editor. Nel 2025, Replit ha introdotto Ghostwriter “Generate” (Agent), che ti permette di descrivere un’app in linguaggio naturale e lasciare che Replit costruisca la struttura iniziale del progetto e il codice. Ad esempio, “Crea una app lista di cose da fare con login utente” potrebbe generare uno scheletro di app funzionante in un solo passaggio. Il prezzo di Ghostwriter è effettivamente incluso nel piano Core di Replit da $20/mese, che ti dà anche crediti di calcolo per ospitare app. Il punto di forza è il ciclo molto breve tra scrivere codice ed eseguirlo – ottimo per apprendimento e prototipazione. I suoi limiti: devi usare l’IDE di Replit (basato sul web, che alcuni professionisti potrebbero non preferire per progetti grandi), e sebbene stia migliorando grazie a partnership (Replit ha collaborato con Google per usare modelli come PaLM 2 e forse GPT-4), alcuni suggerimenti avanzati per stack tecnologici di nicchia potrebbero non essere forti quanto quelli di Copilot.

Cursor è il nuovo arrivato che ha rapidamente guadagnato popolarità tra gli sviluppatori in cerca di un’esperienza di coding di nuova generazione. Come editor di codice AI-nativo, Cursor combina molte delle idee sopra: ha completamenti “Tab” (auto-completamento normale attraverso più righe), un Agent per task multi-step, chat integrata, e comprende il tuo progetto indicizzandolo. Sviluppatori su Reddit hanno confrontato Cursor vs Copilot e hanno scoperto che a livello di funzionalità sono molto simili nel 2025: entrambi hanno completamento del codice, chat e modalità agent per l’automazione. Una grande differenza: il costo. Il piano Pro di Cursor costa $20/mese (che include un’ampia quantità di utilizzo di GPT-4/Claude) – praticamente la metà del prezzo se dovessi pagare separatamente per un editor di codice (gratuito) + Copilot (altri $10) + ChatGPT Plus ($20). Infatti, un utente di Reddit intitolato “Perché pago la metà per Cursor” ha spiegato che Cursor Pro offriva aiuto a livello GPT-4 ad un unico prezzo. I punti di forza di Cursor sono la sua iterazione rapida e le integrazioni UI intelligenti: puoi premere <kbd>Ctrl+K</kbd> per rifattorizzare il codice selezionato con una istruzione, o generare nuovo codice da zero. La sua chat può rispondere a domande sul tuo codice perché può recuperare automaticamente i file rilevanti (simile a Cody). Ha anche il comando /web per fare rapidamente una ricerca online o recuperare snippet di documentazione per te – quindi se chiedi, “Cosa significa questo errore?”, può fornire una spiegazione da StackOverflow. Un’altra funzione interessante: puoi trascinare un’immagine (come uno screenshot di un errore o un mockup di interfaccia) nella chat di Cursor, e grazie a modelli multimodali di visione può interpretarla. Ad esempio, uno screenshot di una finestra di errore può essere convertito in testo e spiegato. Quanto ai limiti: essendo una app standalone, non è così leggera come un’estensione. Alcuni sviluppatori hanno riscontrato problemi di performance su progetti molto grandi (l’indicizzazione può essere pesante). E anche se Cursor ha una versione gratuita, è limitata in termini di tempo “veloce” disponibile sul modello – gli utenti intensivi probabilmente dovranno prendere il piano Pro. Nel complesso, però, l’ascesa di Cursor indica che un IDE progettato appositamente attorno all’IA può offrire un’esperienza davvero fluida, e probabilmente vedremo sempre più questo approccio.

ChatGPT di OpenAI stesso, pur non essendo un plugin IDE, merita una breve menzione perché viene utilizzato da molti sviluppatori come strumento di pseudo-codifica. Con GPT-4, ChatGPT può generare interi programmi, spiegare il codice e persino eseguire codice tramite il Code Interpreter (uno strumento di “Analisi Avanzata dei Dati”) in una sandbox. Molti sviluppatori usano ChatGPT in una finestra secondaria per chiedere aiuto o per generare boilerplate (ad esempio, pattern regex, file di configurazione) da incollare poi nel proprio editor. La decisione di OpenAI di acquisire Windsurf (e integrare competenze di programmazione) indica che ChatGPT potrebbe diventare ancora più esperto nella scrittura di codice. È già comune vedere domande e risposte come “Perché questa funzione è lenta?” o “Scrivi un test unitario per questa classe” a cui ChatGPT risponde in modo efficace. La limitazione, però, è la necessità di copiare e incollare manualmente e la mancanza di integrazione diretta nel proprio flusso di lavoro di programmazione, ostacoli superati da tutti gli strumenti menzionati sopra.

In sintesi, gli assistenti di generazione di codice del 2025 sono più potenti e vari che mai. Copilot resta leader per raffinatezza ed estensione della base utenti, specialmente con le sue nuove capacità agentiche. Tuttavia, alternative come CodeWhisperer (orientato alla sicurezza), Tabnine (flessibile lato enterprise) e i player open come Cursor e Ghostwriter si stanno ritagliando la loro nicchia. La concorrenza ha chiaramente alimentato l’innovazione: ora alcune funzionalità sono di uso comune, come la consapevolezza multi-file, la creazione di progetti con un clic e le modifiche al codice in linguaggio naturale. Come ha scritto un giornalista tecnologico, “La battaglia degli assistenti AI per la programmazione è pronta a scuotere il settore… gli strumenti gestiranno pipeline di deployment, suggeriranno modifiche all’infrastruttura e addirittura monitoreranno le prestazioni in produzione – sfumando il confine tra sviluppo e DevOps.” In altre parole, i generatori di codice di oggi si stanno rapidamente evolvendo in agenti autonomi di sviluppo.

Strumenti di Debugging Assistiti dall’AI

Il debugging – cioè trovare e correggere errori nel codice – è una parte che richiede molto tempo nello sviluppo. Anche qui l’AI è intervenuta, in due modi principali: prevenendo attivamente i bug (individuando errori mentre scrivi il codice) e aiutando nella diagnosi e risoluzione di errori in fase di esecuzione o di test falliti. Molti degli assistenti di codifica citati sopra fungono anche da strumenti di debugging. Ecco come l’AI sta semplificando il debug nel 2025:

• Rilevamento e correzione degli errori in tempo reale: I moderni strumenti AI per la programmazione sono in grado di identificare possibili errori ancora prima che il codice venga eseguito. Ad esempio, la funzionalità “Loops on Errors” di Cursor rileva errori del linter o di compilazione non appena si termina di digitare e suggerisce automaticamente una correzione. Se c’è un errore di sintassi o una mancata corrispondenza di tipo, l’AI lo evidenzierà e proporrà una riga corretta. Allo stesso modo, il Debugger di Replit Ghostwriter monitora l’output del programma; se va in crash, Ghostwriter mostrerà la stack trace nella chat e spesso spiegherà l’eccezione o l’errore logico offrendo uno snippet di codice corretto. Questo trasforma il classico ciclo “esegui -> vedi errore -> cerca soluzione online -> correggi” in un processo quasi totalmente automatizzato. Come descritto da Replit: “Il debug manuale è un processo tedioso… Ghostwriter Debugger lo accorcia analizzando l’errore rosso e offrendo una soluzione immediata.”.
• Breakpoint e ispezioni assistite dall’IA: In Visual Studio 2022+, Copilot può persino aiutare con le attività di debugging in fase di esecuzione. Una nuova funzionalità permette a Copilot di suggerire dove impostare i breakpoint per uno scenario di bug specifico. Puoi descrivere un sintomo (ad esempio, “l’output è sbagliato dopo il passaggio X”) e Copilot ti consiglierà quali variabili o righe osservare. È come avere un tutor di debugging al tuo fianco. Una volta in pausa, puoi anche chiedere a Copilot Chat “perché questa variabile è nulla?” e lui analizzerà la funzione corrente e le modifiche recenti al codice per ipotizzare i motivi.
• Spiegazione degli errori e dei log: I chatbot IA sono eccellenti nell’interpretare messaggi di errore oscuri. Gli sviluppatori copiano regolarmente gli stack trace o gli errori del compilatore in ChatGPT o Copilot Chat. L’IA fornirà una spiegazione in italiano semplice dell’errore e spesso individuerà la causa. JetBrains AI Assistant offre questa funzione direttamente nell’IDE: se il tuo codice genera un’eccezione, l’IA può automaticamente recuperare la documentazione pertinente o informazioni su Problemi Noti tramite una ricerca web per spiegarla. Per le app cloud, Amazon CodeWhisperer (tramite Amazon Q) si distingue – può diagnosticare errori dei servizi AWS. Per esempio, se la tua funzione Lambda va in timeout, puoi chiedere all’IA e potrebbe rispondere, “La tua Lambda supera il limite di memoria di 128 MB, causando il timeout. Considera di aumentare l’impostazione della memoria o di ottimizzare il codice.” Un consiglio così mirato normalmente richiederebbe di setacciare i log di CloudWatch.
• Agenti per la correzione automatica dei bug: Stiamo anche vedendo agenti di debugging completamente automatizzati. Uno dei più noti è l’agente di GitHub Copilot – come accennato, può essere incaricato di un compito di bug-fixing. Usa una tecnica simile alla “localizzazione dei fault” (esegue i test e verifica quali falliscono, quindi prova delle modifiche) per risolvere problemi di complessità bassa o media. I primi casi d’uso sono per esempio: “Correggi questa query di database non funzionante” – l’agente Copilot modificherà la query, eseguirà i test, e verificherà se sono passati. JetBrains ha il suo agente Junie (rilasciato in versione stabile nel 2025) che allo stesso modo può eseguire e testare codice in una sandbox IDE per correggere i problemi. Junie può, ad esempio, eseguire la suite di test del tuo progetto, identificare un test fallito e poi suggerire una patch di codice per farlo andare a buon fine. Questo trasforma il debugging in un problema di ricerca guidato dall’IA. I revisori hanno notato che Junie forniva “risposte più complete e meno bug” rispetto ad alcuni precedenti tentativi di IA nel debugging, anche se può ancora consumare molta quota (cloud compute) per iterare.
• Analisi preventiva – “shift left” con l’IA: Oltre al debugging in tempo reale, l’IA viene utilizzata per individuare i bug prima che il codice venga eseguito. Amazon CodeGuru Reviewer è uno strumento di AWS che usa il machine learning per analizzare il codice (principalmente Java e Python) e commentare su potenziali problemi come sicurezza dei thread, validazione degli input o pratiche non ottimali. È integrato nei flussi di code review per AWS CodeCommit o GitHub. Pur non essendo propriamente un modello generativo, è un’analisi statica guidata dall’IA che apprende continuamente dal codice di Amazon. Un altro esempio è DeepCode (Snyk Code) – un’IA che segnala potenziali bug o vulnerabilità di sicurezza mentre scrivi codice (Snyk ha acquisito DeepCode, e può integrarsi nei controlli delle PR). Questi strumenti completano l’IA generativa agendo come una rete di sicurezza sempre vigile sulla qualità del codice, offrendo suggerimenti per migliorarlo o correggere bug insidiosi.
• Query sui log in linguaggio naturale: Un ambito di nicchia ma in crescita è l’uso dell’IA per analizzare log e dati di errore. La piattaforma Azure di Microsoft ha introdotto un “copilota” basato su IA in alcuni dei suoi strumenti di monitoraggio, a cui puoi chiedere in inglese, ad esempio: “Perché il servizio dell’app è andato in crash alle 3 di notte?” e lui riassumerà i log. Anche se non è propriamente uno strumento di coding, aiuta gli sviluppatori a fare debugging di problemi in produzione grazie al riconoscimento di pattern dell’IA (che analizza migliaia di righe di log molto più velocemente di qualsiasi umano). Prevediamo che queste funzionalità si integreranno presto anche negli IDE – ad esempio, un IDE potrebbe mostrarti un log di crash dell’ultimo run e avere un pulsante “Chiedi all’IA” per ottenere un’analisi.

In pratica, gli sviluppatori notano che il debugging con IA fa risparmiare tempo sui problemi di routine. Bug dovuti a typo o piccoli errori vengono spesso corretti istantaneamente dalla IA. Ovviamente, permangono delle limitazioni: l’IA potrebbe diagnosticare male bug di logica complessi o suggerire una soluzione tampone che non affronta la causa alla radice. Bisogna fare attenzione soprattutto con i suggerimenti “autofix” – è sempre meglio eseguire i test dopo aver applicato una correzione suggerita dall’IA. Alcuni esperti avvertono che affidarsi troppo all’IA per il debugging potrebbe diventare un’ancora di salvezza, riducendo la capacità degli sviluppatori di fare debug autonomamente. Ma la maggior parte lo vede come un incremento della produttività. Come ha scritto uno sviluppatore, “Copilot non scrive solo codice, ora fa anche il debug – trovando a volte una soluzione più velocemente di quanto farei io. È come avere un compagno di programmazione che è anche una rubber duck e un motore di ricerca.” La promessa è che l’IA possa occuparsi delle cacce al bug più noiose (come virgole mancanti o cicli fuori indice), mentre gli umani affrontano i problemi complessi di architettura e design.

Strumenti AI per Code Review e Quality Assurance

Le code review e il mantenimento della qualità del codice sono fondamentali nello sviluppo software in team. L’IA sta iniziando a supportare i revisori umani individuando bug, suggerendo miglioramenti e persino automatizzando alcune parti del flusso di lavoro della revisione. Ecco i principali strumenti e funzionalità AI-driven per code review nel 2025:

• GitHub Copilot Code Review: Forse lo sviluppo più significativo è il Copilot for Pull Requests di GitHub. Dalla fine del 2024, GitHub ha iniziato a distribuire un bot AI revisore che puoi aggiungere come revisore alle tue pull request. Una volta attivato (automaticamente tramite le impostazioni del repo o selezionando “Copilot” nella lista dei revisori), analizzerà il diff e lascerà commenti su righe specifiche come farebbe un revisore umano. Ad esempio, se hai modificato una funzione e ti sei dimenticato di gestire un caso null, potrebbe commentare “🟡 Problema potenziale: questo codice non gestisce lo scenario X, il che potrebbe portare a Y. Considera di aggiungere un controllo.” In alcuni casi, Copilot fornirà persino un suggerimento di correzione con un clic – una patch che puoi accettare per implementare il suo consiglio. Questo trasforma feedback minori in correzioni attuabili, risparmiando lavoro. A luglio 2025, GitHub ha annunciato che la code review Copilot era generalmente disponibile anche su mobile, segno di fiducia nella sua stabilità. È importante sottolineare che l’IA non sostituisce i revisori umani – piuttosto anticipa il feedback così che quando un maintainer umano guarda la PR, molte questioni banali (stile, piccoli bug) sono già risolte. Il risultato sono cicli di revisione più rapidi. Il feedback degli early adopter: ottimo per i suggerimenti di routine ma può diventare rumoroso su grandi diff (GitHub lo sta migliorando attivamente, ad esempio un aggiornamento di luglio 2025 ha migliorato la gestione delle grandi PR per evitare di sovraccaricare lo sviluppatore con troppi commenti AI).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Lo strumento di Amazon, parte dei servizi AWS DevOps, è in circolazione da alcuni anni e continua a utilizzare il ML (addestrato sul codice interno di Amazon e sui dati delle PR) per revisionare automaticamente il codice. Si integra con GitHub, CodeCommit, Bitbucket, ecc. CodeGuru si concentra su problemi di prestazioni e sicurezza – ad esempio, può rilevare che hai aperto una connessione al database in un ciclo senza chiuderla (perdita di risorse), oppure segnalare l’uso di API obsolete. Nel 2023-2024, CodeGuru ha anche imparato a rilevare segreti hard-coded e alcune vulnerabilità specifiche. Le segnalazioni vengono mostrate come commenti sulle PR o in una dashboard. Pur non essendo generativo (non scrive nuovo codice per te), talvolta suggerisce come risolvere un problema o fornisce link alla documentazione AWS/best practice. È un prezioso secondo paio di occhi AI, soprattutto per progetti Java e Python su AWS. Il prezzo è basato sulle linee di codice analizzate (alcuni lo trovano costoso per codebase grandi), ma AWS probabilmente ha integrato alcune di queste funzionalità nella suite Amazon Q per clienti enterprise.
• Startup di AI Reviewer (CodeRabbit, ecc.): Diverse startup si sono concentrate sulla revisione del codice tramite AI. Ad esempio, CodeRabbit (un progetto open source su GitHub) può generare riepiloghi di PR e feedback di revisione utilizzando un LLM, e Graphite (uno strumento per PR) ha lasciato intendere funzionalità AI per riassumere le modifiche al codice. Un’altra è Reviewer.ai che mira ad integrarsi con i pipeline CI per aggiungere feedback AI automaticamente. Anche se non tutte sono largamente adottate, la tendenza è chiara: l’AI supporterà la revisione del codice così come fanno i linters e i test CI – operando in background su ogni PR.
• Tabnine’s Code Review Agent: Come menzionato in precedenza, Tabnine Enterprise include un agente AI di revisione del codice. Questo funziona nell’ambiente self-hosted e utilizza le regole della tua organizzazione (puoi configurare le “Code Review Rules”) per assicurare che i commenti generati dall’AI siano in linea con le linee guida di stile. Può, ad esempio, respingere automaticamente una PR che aggiunge una dipendenza con una licenza non consentita, oppure segnalare qualsiasi aggiunta di console.log nel codice di produzione se le vostre linee guida lo vietano. Questo tipo di revisione AI personalizzabile è molto utile per garantire la coerenza nei team numerosi.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains ha una piattaforma di analisi statica chiamata Qodana, che sta integrando con l’AI per correggere automaticamente le anomalie riscontrate. Nel 2025, JetBrains AI Assistant potrà lavorare insieme alle scansioni Qodana – per esempio, se Qodana rileva un potenziale bug o odore di codice, puoi cliccare su “Chiedi all’AI di correggere” e l’assistente tenterà di fare il refactoring per risolvere il problema. Questa sinergia tra linters tradizionali e correzioni AI automatizzate è promettente. JetBrains ha anche introdotto le suggerimenti AI per i messaggi di commit – quando stai per eseguire un commit in IntelliJ/PyCharm, l’AI può proporre un messaggio di commit che riassume i cambiamenti. È un piccolo miglioramento della qualità della vita che i revisori apprezzano (messaggi di commit chiari rendono più semplici le revisioni).
• Riepilogo delle PR: Una funzione molto utile per i revisori umani che hanno poco tempo sono i riepiloghi delle PR generati dall’AI. Strumenti come il “PR description generator” di GitHub (parte di Copilot Labs/sperimentale) possono redigere il markdown per la descrizione di una PR sulla base del diff. Allo stesso modo, Amazon CodeCatalyst (il servizio DevOps di AWS) ha integrato un’AI che scrive un riepilogo delle modifiche del codice all’apertura di una pull request, evidenziando quali moduli sono coinvolti e i cambiamenti chiave. Questo aiuta i revisori ad avere una panoramica senza leggere ogni riga. È probabile che entro la fine del 2025 questa funzione diventi lo standard – la vediamo già in Azure DevOps e su altre piattaforme.

In generale, il punto di forza dell’IA nel code review è velocizzare il processo di revisione e individuare ciò che gli esseri umani potrebbero non notare (o non hanno voglia di controllare). Uno studio di IBM nel 2024 ha rilevato che i revisori IA riescono a individuare circa il 20-30% dei bug comuni prima della revisione umana, riducendo il carico di lavoro. E Microsoft ha dichiarato che l’uso interno di Copilot per le Pull Request ha ridotto significativamente il tempo di approvazione per le modifiche di routine.

Ma bisogna sottolineare limiti e rischi: l’IA può identificare erroneamente del codice come difettoso quando in realtà va bene (falsi positivi), o persino suggerire modifiche che alterano la funzionalità in modo sottile. Serve sempre la supervisione umana. Ad esempio, Copilot potrebbe suggerire di trasformare un ciclo in uno stile funzionale – va bene, ma magari non è lo stile di quel codice. C’è anche il rischio che l’IA non colga il contesto: in fondo non conosce davvero l’intento della modifica oltre al codice, e quindi potrebbe non rilevare problemi di design più ampi o bug sottili legati ai requisiti. Un revisore esperto su Reddit ha commentato: “La revisione di Copilot è come un mix potenziato tra linters e un junior developer: nota instancabilmente problemi di formattazione o questioni minori, il che è ottimo, ma non sostituirà mai un senior engineer che può dire ‘questa feature non appartiene a questo modulo’ o ‘va ripensata l’intera soluzione’.” In sintesi, la revisione del codice tramite IA è fantastica per i problemi più semplici e per alleggerire il lavoro del revisore, ma è un complemento (non un sostituto) della revisione umana attenta.

Un’interessante voce di corridoio per la fine del 2025: sembra che GitHub stia sperimentando la possibilità che Copilot non solo commenti sulle Pull Request ma anche aiuti a fonderle – ad esempio, eseguendo automaticamente nuovi test e rebasing delle PR che hanno passato la revisione, e forse persino facendole entrare in produzione tramite feature flags. Questo fa parte della visione “GitHub Copilot for DevOps”, segno che l’IA potrebbe passare dalla scrittura e revisione del codice all’orchestrazione del deployment (sotto supervisione umana). Probabilmente vedremo di più su questo nel 2026.

Strumenti di documentazione potenziati dall’IA

Scrivere una buona documentazione e buoni commenti è un altro campo in cui l’IA sta semplificando la vita degli sviluppatori. Gli strumenti di documentazione IA possono generare docstring, documentazione tecnica e persino guide per l’utente a partire dal codice. Aiutano a far sì che il codice non sia solo scritto, ma anche spiegato. Vediamo gli strumenti principali e le novità:

• Generatore di Docstring IA: Molti editor di codice ora permettono di generare automaticamente una docstring per una funzione o una classe. Ad esempio, GitHub Copilot può produrre una docstring semplicemente iniziando un commento sotto una funzione e premendo Tab – riassumerà lo scopo della funzione, i parametri e il valore di ritorno in base al codice. Era una funzione già presente dai primi giorni di Copilot ed è migliorata grazie alla qualità dei modelli. Allo stesso modo, Amazon CodeWhisperer spesso aggiunge commenti che spiegano il codice, specialmente se lo si richiede (“// spiega cosa fa il blocco successivo”). Strumenti come Tabnine e Codeium supportano anch’essi la generazione di documentazione su richiesta – ad esempio, scrivendo / in un file Java, Tabnine completa automaticamente un template Javadoc con descrizioni ottenute dal contesto del codice.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Questi sono strumenti specializzati focalizzati sulla documentazione. Mintlify (lanciato nel 2022) offre un’estensione per VS Code che, con un solo comando, può creare un commento di documentazione per una funzione in Python, JS, Java, ecc. Utilizza un modello AI per analizzare il codice e restituire una descrizione concisa, oltre ad annotazioni @param e @returns. DocuWriter.ai è una novità che afferma di essere il “#1 strumento AI per la documentazione del codice” – può generare interi documenti Markdown o documentazione API da una codebase. Fondamentalmente, questi strumenti analizzano il tuo codice, possibilmente lo eseguono o ne eseguono i test, e poi producono documentazione leggibile dall’uomo. Ad esempio, DocuWriter può prendere un repository e creare un documento di API reference con tutte le classi e le funzioni descritte in linguaggio naturale. Questo è estremamente utile per i progetti privi di documentazione – ottieni una prima bozza che gli sviluppatori possono poi perfezionare.
• Project “Auto Wiki” by Mutable.ai: Mutable.ai, una startup di strumenti per lo sviluppo AI, ha lanciato AutoWiki, che genera una wiki per la tua codebase. Nell’ultima versione v2 (2025), AutoWiki può persino includere diagrammi in stile UML della struttura del codice e utilizza l’IA per mantenere la wiki aggiornata con i cambiamenti del codice. In sostanza, è come avere un documento di progettazione continuamente aggiornato. Trasforma il codice in un insieme di pagine HTML/Markdown collegate tra loro (come una Wiki o un output Doxygen), ma scritte in uno stile narrativo più naturale. Questo risolve il problema cronico delle documentazioni obsolete: l’IA può periodicamente riesaminare il codice e aggiornare gli articoli della wiki. Ad esempio, se si refattorizza una funzione, la wiki AI aggiornerà la descrizione di quella funzione e tutti i riferimenti ad essa. Il tool di Mutable.ai può essere auto-ospitato o eseguito nel cloud, ed evidenziano come “assicura che tutta la documentazione sia perpetuamente aggiornata”.
• Swimm e altri per guide: Swimm è una piattaforma di documentazione che si integra con il codice per creare tutorial e guide sempre aggiornati. Nel 2024, Swimm ha aggiunto un assistente AI che può redigere una bozza iniziale della documentazione per uno snippet di codice o generare spiegazioni che gli autori possono poi modificare. Non è completamente automatizzato come AutoWiki, ma accelera il processo di scrittura di documentazione per l’onboarding o panoramiche di architettura fornendo un punto di partenza generato dall’AI.
• Documentazione integrata tramite chat: Un altro approccio alla documentazione è l’utilizzo di una chat AI per rispondere a domande sul codice (che può fungere da documentazione vivente). Abbiamo già parlato di Sourcegraph Cody e del comando @Docs di Cursor, che permettono all’AI di recuperare documentazione di librerie o anche documentazione specifica di progetto su richiesta. Anche JetBrains AI Assistant ha una funzione in cui, se selezioni una porzione di codice e chiedi “cosa fa questo?”, non solo lo spiega in linea, ma può anche generare un commento di documentazione nel codice se lo desideri. Gli sviluppatori nel 2025 hanno iniziato a trattare queste spiegazioni AI come una forma di documentazione: invece di cercare un documento di progettazione, chiedi all’AI di spiegare il modulo. Alcuni team hanno persino incorporato questo nel loro processo: ad esempio, dopo aver effettuato una merge di una funzionalità, chiedono all’AI di generare un breve paragrafo di documentazione su di essa, da inserire poi nella wiki del progetto.
• Documentazione API e Traduzione dei Commenti: L’IA è anche utile per produrre documentazione API esterna. Ad esempio, se mantieni una libreria, strumenti come GPT-4 di OpenAI possono leggere il tuo codice e generare un README completo o esempi di utilizzo. Può persino generare versioni multilingue della documentazione traducendo (con una precisione sorprendentemente buona, che richiede solo una minima revisione umana per i termini tecnici). GitHub Copilot Labs aveva una funzione “Spiega Codice” che poteva generare un paragrafo esplicativo su un blocco di codice – utile per costruire tutorial o commentare logiche complesse. Inoltre, se hai documenti esistenti che sono obsoleti, un’IA può leggere le modifiche del codice ed evidenziare quali parti della documentazione potrebbero necessitare di aggiornamenti.

I punti di forza dell’IA nella documentazione sono evidenti: affronta il compito che molti sviluppatori temono o trascurano – scrivere documentazione – e lo fa in pochi secondi. È particolarmente abile nella creazione di documentazione standard (ad esempio, elencare tutte le funzioni di un modulo con descrizioni). Può anche garantire coerenza nello stile (puoi chiedere all’IA di utilizzare un certo tono o formato per tutta la documentazione). Di conseguenza, anche se la documentazione generata dall’IA non è perfetta, offre un enorme punto di partenza. Gli ingegneri possono quindi semplicemente modificare l’output dell’IA invece di scrivere tutto da zero, risparmiando tempo prezioso.

Tuttavia, esistono limitazioni e avvertenze:

• L’IA potrebbe interpretare erroneamente l’intento del codice: Documenta ciò che pensa che il codice faccia, il che potrebbe essere sbagliato se il codice svolge una funzionalità non ovvia o se la logica è difettosa. Ad esempio, un’IA potrebbe dire “questa funzione restituisce l’età dell’utente in anni” mentre in realtà restituisce l’età in mesi a causa di un bug o una confusione nei nomi. Quindi, la documentazione generata dall’IA necessita comunque di un controllo di buon senso da parte degli sviluppatori.
• Mancanza di contesto ad alto livello: I commenti al codice generati dall’IA sono utili per spiegare cosa fa il codice, ma non sempre perché il codice sia in quel modo. Le motivazioni architetturali o le decisioni di progettazione (le classiche “documentazioni” che accompagnano il codice) spesso richiedono un contesto che non è presente nel codice. L’IA non può sapere magicamente i requisiti o i vincoli originali a meno che non vengano forniti. Quindi, l’IA può produrre documentazione superficiale che dichiara l’ovvio, ma non le ragioni alla base. Combinare l’IA con documentazione scritta da umani a livello alto sembra essere l’approccio migliore.
• Sovraccarico di manutenzione: Se consideri la documentazione dell’IA come definitiva senza un processo, può diventare obsoleta come qualsiasi documentazione. Idealmente, bisognerebbe eseguire periodicamente il generatore di documentazione sul codice più recente. Alcuni strumenti (come Mutable AutoWiki) stanno cercando di automatizzare questo aspetto. È consigliabile includere la generazione della documentazione nei pipeline di CI – ad esempio, un job giornaliero che rigenera la documentazione IA e magari segnala se ci sono cambiamenti significativi (così un technical writer può rivedere le differenze).

Da segnalare che Atlassian (produttrice di Jira/Confluence) nel 2025 ha integrato un assistente IA in Confluence che può creare specifiche tecniche o documentazione utente da prompt. Questo riguarda maggiormente la parte rivolta agli utenti, ma indica che anche la stesura dei testi (per guide utente, note di rilascio, ecc.) sta venendo affidata all’IA. Uno sviluppatore potrebbe ad esempio incollare una lista di modifiche e chiedere una bozza delle note di rilascio in formato curato – un enorme risparmio di tempo.

In sintesi, l’IA sta diventando il documentarista che gli sviluppatori non hanno mai avuto. Con una supervisione adeguata, garantisce che il codice non solo funzioni, ma sia anche spiegato. Come ha detto giustamente un esperto, “Stiamo andando verso un mondo in cui i coding bootcamp si concentrano meno sulla sintassi e più sulla risoluzione dei problemi e sulla collaborazione con l’IA… L’IA può gestire oltre il 70% dei dettagli dell’implementazione, e presto si occuperà anche della documentazione di questi dettagli.” Il futuro potrebbe comportare molta meno fatica nella scrittura della documentazione, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su design e logica, mentre l’IA si assicura che tutto sia ben documentato per chi arriverà dopo.

Strumenti di Test e Qualità Basati sull’IA

Il testing è un ambito in cui l’IA può migliorare enormemente la copertura e individuare i bug precocemente. Diversi strumenti utilizzano ora l’IA per generare casi di test, suggerire ulteriori edge case e persino correggere automaticamente i test falliti. Ecco i maggiori sviluppi dell’IA nel testing:

• Generazione di Unit Test (Diffblue & altri): Diffblue Cover è un pioniere in questo campo: è uno strumento IA (nato da uno spin-off di Oxford) che genera automaticamente test JUnit per codice Java. Dai in pasto le tue classi Java e Diffblue produrrà codice di unit test che raggiunge una copertura target (spesso superiore al 70%). Utilizza una combinazione di IA simbolica e reti neurali per creare assert significativi (non solo input casuali). Nel 2025, il motore di Diffblue si è evoluto per gestire costrutti più complessi e persino suggerire refactoring se il codice non è testabile. È un prodotto commerciale rivolto alle aziende che devono coprire di test grandi basi di codice legacy. Un caso di successo: Diffblue è stato utilizzato su un’app Java da un milione di righe con solo il 20% di test, e nel giro di pochi giorni ha portato la copertura al 60% – qualcosa che agli umani avrebbe richiesto mesi.
• TestGPT di CodiumAI (Qodo): CodiumAI, ora ribattezzato Qodo, affronta specificamente l’“integrità del codice”. Hanno sviluppato un modello chiamato TestGPT che analizza una funzione e genera molti scenari di unit test per essa. Non propone solo un esempio – prova casi normali, edge case ed errori. Per Python, JS e TS (e presto anche Java), l’estensione di Codium per VS Code produce un intero file di test con diversi casi. Ad esempio, per una funzione calculateDiscount(price, customerType), l’IA potrebbe generare test per un cliente normale, uno premium, un prezzo negativo (atteso errore), un prezzo zero, ecc., con asserzioni per ciascun caso. Questo è incredibilmente utile agli sviluppatori che fanno fatica a pensare a tutti gli edge case. Un utente su Reddit ha paragonato la generazione di test di CodiumAI alla scrittura manuale, notando che era “sorprendentemente accurata, cogliendo corner case a cui non avevo pensato”, anche se a volte produceva test ridondanti. Qodo/Codium si integra anche nei flussi di lavoro PR: dopo aver scritto nuovo codice, può suggerire automaticamente nuovi test da aggiungere nella PR.
• Copilot e CodeWhisperer per i test: Anche gli assistenti di codice generici sono consapevoli dei test. Se scrivi un prompt come “// scrivi un test per la funzione sopra”, Copilot genererà volentieri un test (usando un framework di test adatto al linguaggio, ad esempio pytest, Mocha o JUnit). GitHub ha persino mostrato nelle demo di Copilot X che si può chiedere a Copilot Chat “Genera test per questo file” e lui creerà un file di test. Al Build 2025, Microsoft ha annunciato che Copilot può lavorare autonomamente sui miglioramenti della copertura dei test come parte della modalità agente – il che significa che l’agente Copilot può analizzare quali righe di codice mancano di copertura dai test, poi generare test per coprirle e infine aprire una PR con quei test. Questo chiude il cerchio: l’IA non solo scrive codice, ma si assicura che sia testato. Amazon CodeWhisperer allo stesso modo può generare codice per unit test su richiesta; infatti, AWS ha dichiarato alla GA che avrebbe prodotto test sicuri e avrebbe addirittura segnalato se il tuo codice sembra non testabile (spingendoti a rifattorizzare per la testabilità).
• Agenti di validazione dei test: Oltre a generare test, l’IA può aiutare a interpretare i risultati dei test falliti. Alcuni strumenti lungimiranti ti permettono di fornire un log di test fallito a un’IA che poi individua la causa probabile nel codice. Ad esempio, se un test si aspettava 100 ma ha ricevuto 99, l’IA potrebbe risalire a un errore di uno nell’algoritmo e persino suggerire la correzione sulla riga giusta. Junie (JetBrains) include una funzione in cui monitora l’esecuzione del test e, se qualcosa fallisce, interviene per cercare di correggere il codice, come detto. Ci sono anche ricerche su test AI-generated di tipo property-based – invece di casi specifici, l’IA cerca di dedurre il comportamento generale e poi testare un’ampia gamma di input casuali (come il fuzz testing guidato dall’IA). Questo può scovare edge case che i test unitari con valori fissi potrebbero non rilevare.
• Testing di integrazione ed End-to-End (E2E): L’IA sta iniziando a entrare anche nel testing di livello superiore. Ad esempio, stanno emergendo strumenti che possono leggere l’interfaccia utente di un’applicazione (tramite HTML/JS o tramite specifiche di design) e generare script di test end-to-end (come script Selenium o Playwright) automaticamente. Esiste uno strumento chiamato Mabl che usa l’IA per adattare i test quando cambia la UI. Ma andando oltre, immagina di descrivere un flusso utente in linguaggio naturale (“accedere, aggiungere un articolo al carrello, andare al checkout, verificare il prezzo totale”) e fare in modo che un’IA generi per te uno script di test automatico. Questa tecnologia è agli inizi, ma data la comprensione linguistica dell’IA, è fattibile. Alcuni team hanno già usato ChatGPT per convertire descrizioni di casi di test manuali in codice di test eseguibile.
• Generazione di dati di test: Un altro compito ingrato è la creazione di fixture o dati di test. L’IA può aiutare generando dati fittizi realistici che rispettano determinate regole (ad esempio, un JSON di un profilo utente plausibile o un dataset di immagini con certe caratteristiche). Il Code Interpreter di OpenAI in ChatGPT poteva persino generare set di dati sintetici al volo. Questo aiuta nei test di integrazione o quando si devono popolare ambienti di sviluppo.

Il punto di forza dell’IA nel testing è chiaramente quello di aumentare la copertura e individuare le regressioni in anticipo. È come avere un junior QA engineer che scrive instancabilmente test di base per ogni nuova funzione. Molti sviluppatori non scrivono abbastanza test per mancanza di tempo; l’IA può colmare questa lacuna. Avere più test permette ai team di avere più fiducia e osare di più con le refactorizzazioni (poiché i test rileveranno se qualcosa si rompe). Inoltre, l’IA può proporre casi limite che spesso gli umani dimenticano – aumentando la robustezza. Ci sono prove che i test generati dall’IA abbiano scovato bug nascosti: ad esempio, i test di CodiumAI potrebbero chiamare una funzione con None quando lo sviluppatore presumeva che non sarebbe mai arrivato None, rivelando un bug.

Tuttavia, le limitazioni sono degne di nota:

• Qualità dei test: l’IA potrebbe scrivere test troppo semplicistici o addirittura scorretti. Ad esempio, un’IA potrebbe fraintendere le specifiche e verificare il comportamento sbagliato (un’asserzione falsa nel test). Se gli sviluppatori si fidano ciecamente dei test generati dall’IA, potrebbero convalidare come funzionalità ciò che invece è un bug. Quindi è ancora necessaria una revisione umana dei test generati.
• Manutenzione: se il codice cambia, anche i test dell’IA devono essere aggiornati. Se i test vengono generati una volta sola e poi restano statici, potrebbero diventare obsoleti e cominciare a fallire anche se il codice è corretto. Idealmente, la stessa IA che li ha generati dovrebbe poterli rigenerare o aggiornare quando cambia qualcosa (magari integrata con i diff del controllo versione).
• Instabilità: questo è un grosso problema nell’automazione dei test in generale – test che a volte passano e a volte falliscono. L’IA potrebbe generare questi test se non presta attenzione al determinismo (ad esempio, facendo affidamento su tempistiche o servizi esterni). Al momento, l’IA non è completamente consapevole dei rischi dell’instabilità, quindi gli umani dovrebbero ispezionare e magari guidare (“non usare chiamate reali a reti”, ecc.).

Una tendenza entusiasmante: usare l’IA per testare le stesse proposte di codice dell’IA. Ad esempio, quando un agente Copilot scrive una patch, potrebbe anche scrivere dei test per quella patch ed eseguirli per verificare che il problema sia stato risolto senza romperne altri. Questa è una capacità emergente che rende questi agenti IA sempre più capaci di auto-validarsi.

Un’altra voce di corridoio dalla community del testing riguarda uno strumento che consentirà agli sviluppatori di fare una sorta di “raffinamento conversazionale dei test” – praticamente, dopo che l’IA ha generato dei test, puoi chattare con lei: “Questi test vanno bene, ma aggiungine uno con input negativo” oppure “il parametro X è delicato, assicurati che un test copra l’intervallo massimo”. L’IA poi modificherà o aggiungerà i test di conseguenza. Questo tipo di controllo ad alto livello potrebbe dare agli sviluppatori un modo per insegnare all’IA le esigenze di testing specifiche del loro dominio.

In conclusione, l’IA nel testing si sta rivelando preziosa per la qualità del software. Riduce il lavoro faticoso di scrivere i test e aumenta la rete di sicurezza per i cambiamenti del codice. Un ingegnere senior di Google è stato citato su una testata dicendo: “Avevamo un modulo con copertura al 5% che nessuno voleva toccare; dopo aver applicato la generazione di test con IA, siamo arrivati al 50% in un pomeriggio. La prima esecuzione dei test automatici ha addirittura trovato un bug nella lettura dell’input che ci era sfuggito. Ero conquistato.” Questo riflette un sentimento crescente: l’IA sta diventando un assistente indispensabile per garantire che il nostro codice non solo venga scritto più velocemente, ma anche che funzioni correttamente.

IDE intelligenti e ambienti di sviluppo integrati con IA

Oltre alle singole funzionalità, il 2025 ha visto l’ascesa di IDE completi e piattaforme di sviluppo profondamente integrate con l’IA. Questi mirano a fornire un ambiente tutto-in-uno dove l’IA assiste in ogni fase – scrittura del codice, debugging, refactoring, devops – invece di aggiungere l’IA solo come ripensamento. Vediamo gli IDE e le estensioni potenziati con IA più rilevanti:

Replit Ghostwriter (IA nell’IDE Cloud)

Replit è un IDE online e una piattaforma di calcolo che ha messo l’IA (Ghostwriter) al centro della sua esperienza. Le funzionalità di Ghostwriter in Replit includono:

• Completamento del codice mentre scrivi (con suggerimenti multipli tra cui scegliere, simile a Copilot).
• Ghostwriter Chat, una sidebar dove puoi fare domande sul tuo codice o chiedere aiuto (con consapevolezza dei file aperti).
• Debugger e correzione degli errori: Quando il tuo programma genera un errore, Ghostwriter lo evidenzia e spesso lo spiega o suggerisce una correzione in tempo reale.
• Genera: Forse la più magica, puoi chiedere a Ghostwriter di generare interi progetti o componenti multi-file. Hanno dimostrato la creazione di un gioco Snake da zero tramite chat. Ghostwriter può creare i file necessari, il codice e persino le risorse per soddisfare una richiesta.

Ghostwriter è davvero cross-lingua – funziona per app web, script Python, programmi C++, ecc., tutto nel browser. Replit ha anche integrato Ghostwriter nella loro app mobile, così puoi programmare ovunque con l’aiuto dell’IA.

Uno dei punti di forza di Ghostwriter è l’integrazione fluida tra esecuzione e IA. Poiché Replit può eseguire il codice istantaneamente, Ghostwriter può fare cose come eseguire casi di test per verificare il codice che ha scritto, o usare il runtime per migliorare i suoi suggerimenti. Ad esempio, se stai scrivendo una funzione Python, Ghostwriter potrebbe eseguirla con degli input di esempio per vedere gli output e raffinare il suo suggerimento (questo non è dichiarato ufficialmente, ma il CEO di Replit ha fatto intendere la presenza di tali capacità che sfruttano la loro sandbox di esecuzione).

La limitazione di Ghostwriter è che è legato all’ambiente di Replit. Gli sviluppatori professionisti che lavorano su grandi codebase in ambienti locali non possono (ancora) usare facilmente Ghostwriter con le loro configurazioni personalizzate (anche se Replit ha una beta dell’app desktop). Inoltre, il fatto che sia basato su cloud significa che se hai una codebase proprietaria, potresti non volerla ospitare su Replit solo per usare Ghostwriter. Tuttavia, per progetti personali, apprendimento e anche piccoli progetti di team, Ghostwriter è incredibilmente utile. Il prezzo tramite il piano Replit Core lo rende accessibile e, cosa importante, include crediti per il calcolo – quindi è come pagare per l’IA e il tuo ambiente di sviluppo cloud in un’unica soluzione. La visione di Replit è di arrivare eventualmente a un workflow di “sviluppo software tramite IA” in cui tu descrivi obiettivi ad alto livello e Ghostwriter gestisce sempre più il lavoro ripetitivo, mentre tu supervisioni – un po’ come avere uno sviluppatore junior al tuo fianco.

Cursor – L’Editor di Codice con IA

Cursor (di Anysphere) è un altro editor di codice completo, ma invece di essere nel cloud, è un’applicazione che esegui localmente (anche se usa modelli cloud per l’IA). Cursor ha sostanzialmente preso il core di VS Code (è in realtà costruito sopra VS Code secondo alcuni report) e lo ha infuso con superpoteri IA:

• Ha un completamento automatico AI molto reattivo e capace di completamenti multi-linea lunghi (simile a quelli di Tabnine o Copilot, ma con le loro modifiche).
• La Cursor Chat è consapevole del contesto dell’intero progetto. Puoi chiedere cose come “Trova tutti i punti in cui chiamiamo l’API di pagamento e assicurati che gestiamo gli errori” e lo farà leggendo i file del progetto – cosa che VS Code con Copilot da solo non farebbe facilmente.
• Modalità agente (Ctrl+I): Selezioni del codice oppure richiami l’agente e dai un’istruzione, come “Rifattorizza questa funzione per renderla async” oppure “Implementa qui l’interfaccia XYZ”. L’agente Cursor apporterà le modifiche nei file necessari. Ti mantiene “nel loop” mostrando un diff di ciò che intende fare, che puoi approvare o modificare. Sembra il primo passo verso un’IA di refactoring veramente integrata nell’IDE.
• Integrazione di strumenti: Cursor ha supporto integrato per la ricerca su internet (@web), immagini nei prompt (puoi incollare uno screenshot di errore), e documentazione (@ per fare riferimento a codice o librerie). Questo significa che l’editor stesso può recuperare conoscenze esterne al volo – cosa per cui normalmente apriresti un browser.
• Modelli Locali vs Cloud: Di default, Cursor usa modelli cloud potenti (GPT-4, Claude). Ma il team afferma di avere anche alcuni modelli proprietari. Probabilmente modelli più piccoli ottimizzati per alcuni compiti (magari per completamento rapido così da risparmiare sulle chiamate API). Bilanciano questi modelli per velocità e costo. Quindi sul piano a pagamento di Cursor hai un budget di richieste “veloci” (che usano ad esempio GPT-4 8k) e poi illimitate “lente” (magari GPT-4 32k o Claude, che potrebbero richiedere una coda). L’esperienza è che la maggior parte delle volte, l’IA è presente quando serve, in modo fluido.

Il risultato è che molti sviluppatori che hanno provato Cursor lo hanno percepito come un potenziamento della produttività. Combina il ruolo di diversi strumenti: invece di VS Code + Copilot + browser + terminale, Cursor ha tutto in un’unica interfaccia. Alcuni lo hanno persino descritto come “un IDE che sembra fare pair programming con una IA costantemente”. E per chi lavora su più linguaggi o codice poco familiare, la possibilità di porre domande all’editor e ottenere risposte immediate (come “cosa fa questa regex?” o “genera un esempio rapido di utilizzo di questa funzione”) è inestimabile.

Limitazioni di Cursor: è ancora nuovo, quindi manca un po’ di raffinatezza (alcuni utenti hanno segnalato uso di memoria elevato o crash occasionali con progetti molto grandi). Il piano gratuito è limitato, il che potrebbe frustrare chi non vuole pagare. E sebbene supporti molti linguaggi, alcuni linguaggi enterprise come COBOL o framework di nicchia potrebbero non avere un supporto specifico oltre alla base del completamento di testo. Un altro fattore: alcuni sviluppatori hanno ambienti VS Code/IntelliJ altamente personalizzati, e passare a un nuovo editor è comunque una barriera nonostante i vantaggi dell’IA. Cursor sta cercando di mitigare ciò con il supporto alle estensioni di VS Code (molte funzionano già “out of the box”), ma non c’è ancora piena parità.

JetBrains IDE con AI Assistant e Junie

JetBrains (creatori di IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, ecc.) ha impiegato un po’ più tempo a entrare nell’ambito IA ma nel 2023 ha lanciato un plugin AI Assistant (inizialmente usando l’API OpenAI) e nel 2025 lo ha trasformato in un vero prodotto. Ora, con JetBrains IDEs 2025.1:

• AI Assistant è integrato nell’IDE (con una quota gratuita inclusa per chiunque abbia una licenza JetBrains IDE). Offre miglioramenti nel completamento del codice, un assistente chat e può generare elementi come documentazione e messaggi di commit direttamente nell’IDE.
• Junie è l’agente AI di JetBrains (simile alla modalità agente di Copilot). È progettato per compiti a più step: generazione di codice, scrittura dei test, esecuzione ecc. Junie era in anteprima ed è diventato pronto per la produzione nell’aprile 2025, ma inizialmente solo per alcuni IDE (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand a metà 2025). Junie sfrutta sia le capacità locali dell’IDE che i modelli cloud. Ad esempio, può utilizzare il compilatore IntelliJ e l’analisi statica per guidare le modifiche – cosa che strumenti indipendenti dall’editor non possono fare.
• Versioni gratuite e a pagamento: JetBrains ha fatto una mossa sorprendente includendo un livello AI gratuito per tutti gli utenti nel 2025. Questo livello gratuito offre uso illimitato di modelli locali (JetBrains ha creato l’integrazione con Ollama e LM Studio per poter eseguire modelli basati su LLaMA sulla propria macchina) e fornisce una “piccola quota” di utilizzo AI cloud. In pratica, di base hai un certo numero di richieste al giorno a GPT-4 o Claude gratis. Se hai l’All Products Pack (un abbonamento JetBrains popolare per le aziende), ottieni automaticamente incluso il livello AI Pro, che aumenta sensibilmente quella quota cloud. E c’è un AI Ultimate a $20/mese per utenti intensivi che necessitano ancora di più. Questa strategia di prezzo indica che JetBrains non vuole che i costi rappresentino un ostacolo all’adozione della loro AI – la stanno integrando per mantenere gli sviluppatori sulla loro piattaforma.
• Funzionalità principali: Oltre a quanto già menzionato (modifiche multi-file da chat, contesto esterno tramite MCP, modalità offline, ricerca web, ecc.), JetBrains AI Assistant può anche spiegare codice complesso, suggerire passaggi di refactoring e integrarsi con le ispezioni JetBrains. Ad esempio, se l’analizzatore statico IDE trova un avviso, puoi chiedere all’AI “correggi questo avviso” e applicherà una correzione. Unisce bene strumenti basati su regole e AI. Nuova funzione beta: Applica snippet dalla chat – se nella chat l’AI fornisce uno snippet di codice come risposta, puoi cliccare “Applica” e l’IDE inserirà intelligentemente quel codice nella posizione corretta nel tuo sorgente. Un modo intelligente di collegare Q&A e programmazione reale.

Il punto di forza dell’approccio JetBrains è che molti sviluppatori professionali usano già i loro IDE; integrare l’AI nel flusso di lavoro familiare (e collegarla all’indice del progetto, al compilatore, al debugger, ecc.) può renderlo molto potente. Ad esempio, JetBrains può eseguire query su database assistite da AI direttamente in DataGrip (immagina, “scrivi una SQL per trovare tutti i clienti che hanno speso più di X lo scorso mese” e la completa automaticamente grazie alla consapevolezza dello schema + AI). Hanno anche il vantaggio del supporto ai modelli locali: gli sviluppatori preoccupati per la privacy possono usare un LLM locale (sebbene meno potente di GPT-4, è meglio di niente e ideale per scenari offline, in aereo ecc.). JetBrains che si impegna così tanto sull’AI (al punto di creare un proprio protocollo di contesto per i modelli e forse anche i propri modelli in futuro) assicura che VS Code/Copilot non sia l’unica opzione per lo sviluppo assistito da AI.

Tuttavia, i primi feedback degli utenti sono stati contrastanti – come riportato da DevClass, il plugin AI Assistant aveva valutazioni basse (2/5) all’inizio, con lamentele su errori e la superiorità di Copilot. JetBrains sembra aver preso sul serio questi feedback e aver notevolmente migliorato l’esperienza entro il 2025 (forse anche sfruttando modelli più recenti come GPT-4.1 e Anthropic Claude 3.7, come menzionano). È probabile che ora l’esperienza sia molto più fluida. Ci sono comunque delle limitazioni: le funzionalità AI variano in base al linguaggio e all’IDE – ad esempio, a metà 2025 Rider (per .NET) non aveva ancora l’AI a causa di alcune sfide tecniche, e le edizioni Community avevano un supporto locale limitato all’AI devclass.com. Quindi non è ancora uniforme.

Integrazioni Visual Studio e VS Code

Dovremmo anche menzionare Microsoft Visual Studio e VS Code, oltre a GitHub Copilot stesso:

• VS Code ovviamente ha Copilot, ma anche una miriade di altre estensioni AI. C’è l’estensione di Codeium, l’AWS Toolkit di Amazon con CodeWhisperer, l’estensione di Tabnine, ecc. Quindi VS Code rimane l’ambiente più flessibile se vuoi provare diversi assistenti IA. Ora dispone anche di una vista chat ufficiale di GitHub Copilot, non solo suggerimenti inline.
• Microsoft sta anche integrando l’AI in Visual Studio (l’IDE completo) oltre a Copilot. Hanno introdotto i refactoring IntelliCode AI, che possono rilevare cambiamenti ripetitivi e suggerire di applicarli su tutta la soluzione. Hanno anche un “Developer AI” sperimentale che si integra con Azure DevOps – ad esempio, collegando un work item al codice e facendo analizzare all’AI se la modifica apportata risolve davvero il problema. Al Build 2025, Microsoft ha presentato funzionalità di VS come “commit message AI”, “Riepiloga modifiche” e “Chiedi all’AI” in qualsiasi punto dell’IDE, molte delle quali sono alimentate da Copilot. C’è anche un progetto interessante chiamato Visual Studio IntelliCode Generative che può suggerire valori di proprietà o completamenti di codice basati su modelli addestrati sul tuo stesso codice (anche se ora probabilmente eclissato da Copilot).

Un’altra categoria emergente:

• AI nella CLI e nel DevOps: Non è un IDE, ma vale la pena menzionarlo, ad esempio, la CLI di GitHub ora ha gh copilot per interrogare l’AI sul tuo repository dalla riga di comando (tipo “gh copilot cosa è cambiato in questa PR?” ti dà un riassunto dell’AI). E i sistemi CI/CD stanno aggiungendo assistenti AI per analizzare i fallimenti di build o suggerire ottimizzazioni delle pipeline (ad esempio, Pipelines AI di Azure potrebbe suggerire gli step di caching per velocizzare le build). Questo estende l’aiuto AI oltre l’editor di codice, arrivando fino al ciclo di vita completo dello sviluppo.

In sintesi, gli IDE potenziati dall’IA mirano a racchiudere nativamente tutte queste capacità. La competizione nel 2025 si è intensificata: Replit e Cursor stanno tentando nuovi approcci da zero, JetBrains e Microsoft migliorano IDE già affermati con l’IA, e persino nuovi protagonisti come l’Editor Windsurf (Codeium) e altri (alcuni menzionano un progetto “Stackblitz Cody”, anche se non è chiaro). Gli sviluppatori hanno più scelta che mai – il che significa che possono selezionare l’ambiente che aumenta maggiormente la loro produttività.

Le opinioni degli esperti divergono su cosa qui sia “hype” e cosa sia davvero “hot”: alcuni avvertono che riscrivere interi IDE attorno all’IA potrebbe essere eccessivo, e che le estensioni (come Copilot in VS Code) già coprono il 90% delle esigenze. Altri credono che gli IDE nativi per l’IA possano sbloccare nuovi flussi di lavoro (come quei bot multi-file con un solo click) che le soluzioni rattoppate non possono offrire facilmente. Una cosa è certa: praticamente tutti i principali IDE e editor ora integrano l’IA, e rapidamente questa sta diventando una aspettativa standard per gli strumenti degli sviluppatori. Come ha detto un commentatore, “Gli IDE senza capacità IA saranno i dinosauri entro il 2027.” Forse è un po’ iperbolico, ma sottolinea come l’andamento punti fermamente verso ambienti di sviluppo intelligenti e assistiti dall’IA.

Conclusioni e cosa ci attende

L’anno 2025 ha rafforzato che gli strumenti di programmazione basati sull’IA non sono una moda passeggera – sono fondamentali per lo sviluppo software moderno. Abbiamo visto gli assistenti alla generazione di codice maturare e diversificarsi, il debug diventare meno faticoso, le revisioni di codice accelerate da co-esaminatori IA, documentazione che si scrive quasi da sola, test rafforzati da casi generati dall’IA, e i nostri IDE diventare veri partner intelligenti.

Ciò che va di moda ora:

• Agenti autonomi di programmazione che affrontano compiti più complessi (l’agente Copilot di GitHub, Junie di JetBrains, l’agente di Cursor, ecc.) – stanno spingendo il limite nel lasciare che l’IA gestisca flussi di lavoro di sviluppo multi-fase, dalla pianificazione al coding fino al testing.
• Sicurezza del codice migliorata dall’IA – strumenti come le scansioni di sicurezza di CodeWhisperer e le imminenti funzioni “Security Sentinel” affrontano la preoccupazione che l’IA introduca vulnerabilità facendo sì che essa stessa possa correggerle e prevenirle in tempo reale.
• Integrazione senza soluzione di continuità – i migliori strumenti sembrano parte naturale del flusso di lavoro (Copilot nell’editor, Ghostwriter in Replit, le funzionalità unificate di Cursor). Le esperienze più macchinose vengono eliminate man mano che gli utenti preferiscono soluzioni fluide.
• IA gratuita o accessibile – con GitHub Copilot che offre un piano gratuito e JetBrains che include un livello gratuito di IA, c’è una tendenza a rendere questi strumenti accessibili a tutti gli sviluppatori, non solo a chi può permettersi un abbonamento. Questa democratizzazione è “hot” perché promuoverà un’adozione ancora più ampia.

Ciò che è hype (da valutare con cautela):

• “L’IA sostituirà i programmatori” – entro il 2025, vediamo che l’IA assiste molto ma non ha sostituito gli sviluppatori. Automatizza i compiti ripetitivi e suggerisce soluzioni, ma l’intuito umano è ancora necessario per progettare sistemi, prendere decisioni e gestire problemi nuovi. L’idea che “basta dire all’IA cosa costruire e andare a prendere un caffè” resta perlopiù una trovata pubblicitaria. È comunque necessario revisionare attentamente il lavoro dell’IA – è più simile a un junior developer molto veloce ma a volte impreciso nel tuo team, piuttosto che a un ingegnere senior esperto.
• IA one-size-fits-all – alcune campagne di marketing sostengono che un solo strumento sia il migliore per tutto. In realtà, come mostra la nostra guida, strumenti diversi hanno punti di forza differenti. Copilot può essere il migliore per la programmazione generale, CodeWhisperer per AWS, Tabnine per il controllo in ambito enterprise, ecc. L’illusione della “dev tool IA perfetta” lascia il posto alla realtà di un ecosistema di opzioni specializzate.
• IA con contesto illimitato – alcune startup sponsorizzano “finestre di contesto infinite” come se l’IA potesse comprendere l’intero codice aziendale in una volta sola. In pratica ci sono ancora limiti (il contesto 100K di Claude è enorme ma non infinito), la ricerca vettoriale aiuta ma richiede prompt ben strutturati. I miglioramenti ci sono, ma attenzione all’hype – un modello da 100K token potrebbe avere difficoltà a comprendere davvero milioni di righe di codice senza una suddivisione intelligente. I progressi sono reali (vedi i successi di Sourcegraph), ma bisogna gestire le aspettative.

Cosa ci aspetta nel prossimo futuro:

• Un’integrazione IDE ancora più profonda: Aspettati che Visual Studio, VS Code, JetBrains, ecc. confondano sempre di più i confini tra scrivere, revisionare e avviare il codice. L’IA probabilmente si integrerà nel controllo di versione (immagina merge con assistenza IA o la creazione automatica di template per pull request basati sulle modifiche di codice). Abbiamo già visto segnali in questa direzione con i messaggi di commit e i riassunti dei PR generati da Copilot.
• Strumenti di sviluppo IA specifici per dominio: Potremmo vedere strumenti di programmazione IA ottimizzati per specifici settori – ad esempio, assistenti IA per notebook di data science (alcuni già esistono, come l’IA di Azure in Notebooks), o per la programmazione embedded in C (dove l’IA conosce i vincoli di memoria). Poiché i LLM possono essere specializzati o ottimizzati tramite prompt, gli assistenti di programmazione settoriali potrebbero superare quelli generali in alcune industrie.
• Automazione ancora più “agentica”: Oggi gli agent rispondono a richieste specifiche. In futuro l’IA potrebbe monitorare i nostri progetti in modo continuo: per esempio, un’IA che gira in CI e ogni volta che una build fallisce o viene scoperta una nuova vulnerabilità in una libreria, apre automaticamente una PR per correggerla. GitHub già sta mostrando segnali di integrazione tra Copilot, Dependabot e Actions per questi scenari. In sostanza, l’IA potrebbe diventare un membro automatizzato del team che si occupa della manutenzione ordinaria.
• Collaborazione ed educazione: Gli strumenti IA potrebbero diventare collaborativi – per esempio, due sviluppatori e un bot IA che fanno pair programming in tempo reale. Anche nel campo educativo, gli strumenti IA per il coding giocheranno un ruolo importante nell’insegnamento della programmazione (alcuni professori di informatica già usano GitHub Copilot come supporto didattico o lo permettono negli esercizi per concentrarsi sulla risoluzione dei problemi). Potremmo avere “mentori IA” per i nuovi sviluppatori, che li guidano nei compiti e spiegano concetti (un po’ come fa ChatGPT, ma in modo più strutturato).
• Regolamentazione ed Etica: All’orizzonte si affacciano anche questioni relative alle licenze open-source e al codice generato dall’IA. Copilot è stato oggetto di controversie per l’inserimento di frammenti di codice GPL nei suoi output. Entro il 2025, molti strumenti (CodeWhisperer, Tabnine, ecc.) hanno implementato filtri e attribuzioni. Potremmo vedere soluzioni più formali, come uno standard industriale per attribuire le fonti del codice prodotto dall’IA, o forse un’IA che possa essere vincolata a suggerire solo codice sotto certe licenze. C’è anche il lato etico – garantire che questi strumenti non propaghino schemi di codice insicuri, pregiudizi o cattive pratiche. Si discute di certificazioni o standard di conformità per assistenti IA (soprattutto per software critici per la sicurezza). Quindi uno dei possibili “prossimi passi” sarà probabilmente una governance sugli strumenti di codifica IA nelle imprese o nei settori regolamentati.

Per concludere, è davvero un periodo entusiasmante per essere uno sviluppatore software. Gli strumenti di codifica IA del 2025 stanno dando una marcia in più alla produttività e togliendo la fatica da molti compiti, oltre ad introdurre nuovi flussi di lavoro prima semplicemente impossibili. Come per ogni nuova tecnologia, c’è una curva di apprendimento e la necessità di essere avveduti nel modo in cui la utilizziamo. Ma il consenso tra gli esperti è che chi abbraccia questi assistenti IA avrà un vantaggio competitivo in velocità e qualità di sviluppo. Come ha scherzato un VP del software, “Non è IA o umani, è IA con gli umani – e insieme stiamo lanciando funzionalità più velocemente che mai, con meno bug per di più.”

Questa guida definitiva mostra davvero cosa è interessante (pratico, destinato a restare), cosa è solo hype (da prendere con le pinze) e cosa sta arrivando (le tendenze da tenere d’occhio). Se non hai ancora provato alcuni di questi strumenti, ora è il momento – la soglia di ingresso è bassa (molti hanno versioni gratuite) e i potenziali vantaggi sono alti. Buona programmazione con i tuoi nuovi amici IA!

Fonti:

• Dohmke, Thomas. “GitHub Copilot: Meet the new coding agent.” GitHub Blog – Product News (maggio 2025)
• Thurrott, Paul. “Build 2025: Big Updates for GitHub Copilot…” Thurrott.com (19 maggio 2025)
• GitHub Changelog. “GitHub Copilot code review… (private preview).” (29 ottobre 2024)
• Irshad Buchh. “Amazon CodeWhisperer offers new AI-powered code remediation…” AWS News Blog (26 novembre 2023)
• Documentazione Amazon CodeWhisperer. “CodeWhisperer is becoming part of Amazon Q Developer.” (maggio 2025)
• MetaDesignSolutions. “Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (articolo blog)
• Good, Christopher. “Tabnine at NVIDIA GTC 2025… AI at Scale.” Tabnine Blog (25 marzo 2025)
• Deshmukh, Ameya. “Scaling Enterprise AI: Sunsetting Tabnine Basic.” Tabnine Blog (25 marzo 2025)
• DevClass (Tim Anderson). “JetBrains goes live with Junie AI agent… adds free tier.” (16 aprile 2025)
• Maltseva, Anna. “JetBrains AI Assistant: Smarter, More Capable, and a New Free Tier.” JetBrains Blog (aprile 2025)
• Patel, Rhea. “Announcing a free GitHub Copilot for Visual Studio.” Visual Studio Blog (23 gennaio 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). “Cos’è Cursor AI?… (Tutto quello che c’è da sapere).” (18 apr 2025)
• Reuters (Chandni Shah). “OpenAI accetta di acquistare Windsurf (Codeium) per circa 3 miliardi di dollari.” (5 mag 2025) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). “Google pagherà 2,4 miliardi di dollari per ottenere la licenza della tecnologia Windsurf, riferisce WSJ.” (11 lug 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). “Perché Windsurf è il miglior editor di codice AI gratuito… (aggiornamento sulle frustrazioni).” (16 nov 2024; aggiornato 31 mag 2025)
• Blog di Qodo (ex CodiumAI). “TestGPT: Intelligenza Artificiale Generativa per l’Integrità del Codice.” (2024)