L'intelligenza artificiale può scrivere 100 righe di codice in pochi secondi e conosce a memoria ogni singolo design pattern. Ma c'è una trappola: non sa quando non usarli.

Senza il giusto contesto, il tuo collega "AI Junior" finirà per costruire un razzo solo per andare a fare la spesa, lasciandoti in eredità 300 righe di "teatro dell'eleganza" iper-ingegnerizzato per un problema che ne richiedeva appena 50.

In questa sessione andremo oltre i semplici prompt per esplorare un workflow di refactoring strutturato e di livello senior. Partiremo dal caso Knight Capital — un ammonimento da 440 milioni di dollari — per capire perché i "code smell" sono veri rischi di business, per poi immergerci in un framework pratico a 3 livelli (Estetico, Strutturale e Architetturale) per categorizzare il debito tecnico.

Imparerai una metodologia "context-first" — "Chiedi prima, programma dopo" — che sfrutta il giudizio umano per imporre vincoli ferrei all'AI. Dimostreremo come l'inserimento di variabili quali la dimensione del team e la stabilità del business possa cambiare radicalmente l'esito di un refactor, dimostrando che nel 2026 il segreto per un codice pulito non è un prompt migliore, ma un pilota migliore.