10 ago 2025·8 min
Perché il prompting sta diventando una competenza chiave per Web, Backend e Mobile
Il prompting passa da trucco a competenza ingegneristica. Scopri pattern pratici, tool, testing e workflow per app web, backend e mobile.
Il prompting passa da trucco a competenza ingegneristica. Scopri pattern pratici, tool, testing e workflow per app web, backend e mobile.
Nel contesto ingegneristico, fare prompt non è “chiacchierare con un'AI”. È l'atto di fornire input verificabili che guidano un assistente verso un risultato specifico e controllabile—simile a come si scrive un ticket, una specifica o un piano di test.
Un buon prompt è di solito un piccolo pacchetto che include:
Nei progetti reali non chiedi “una pagina di login”. Specifici “un form di login che rispetti i nostri design token, con validazione del formato email, errori mostrati inline e test unitari per le validazioni e gli stati di submit.” Il prompt diventa un artefatto concreto che un altro sviluppatore può revisionare, modificare e riutilizzare—spesso memorizzato nel repo insieme al codice.
Questo post si concentra su pratiche ripetibili: pattern di prompt, workflow, testing dei prompt e abitudini di revisione nel team.
Evita l'hype e i “risultati magici”. L'assistenza AI è utile, ma solo quando il prompt rende esplicite le aspettative—e quando gli ingegneri verificano l'output allo stesso modo in cui verificano il codice scritto da una persona.
Il prompting sta passando dall'essere una “bella abilità da avere” a una competenza ingegneristica quotidiana perché cambia la velocità con cui i team possono passare dall'idea a qualcosa di revisionabile.
Gli strumenti assistiti da AI possono produrre varianti di UI, proporre forme di API, generare casi di test o riassumere log in pochi secondi. La velocità è reale—ma solo se i tuoi prompt sono abbastanza specifici da produrre output valutabili. Gli ingegneri in grado di trasformare intenti vaghi in istruzioni precise ottengono iterazioni più utili per ora, e questo si somma negli sprint.
Sempre più lavoro passa in linguaggio naturale: note architetturali, criteri di accettazione, piani di migrazione, checklist di rilascio e resoconti di incidenti. Sono comunque “specifiche”, anche quando non somigliano a quelle tradizionali. Il prompting è l'abilità di scrivere quelle specifiche in modo che siano univoche e testabili: vincoli, casi limite, criteri di successo e assunzioni esplicite.
Un buon prompt spesso sembra un mini brief di design:
Man mano che le funzionalità AI si integrano in IDE, pull request, controlli CI e pipeline di documentazione, il prompting smette di essere una chat occasionale e diventa parte del flusso ingegneristico quotidiano. Chiederai codice, poi test, poi una review dei rischi—ogni passo beneficia di una struttura di prompt coerente e riutilizzabile.
Design, product, QA e engineering collaborano sempre più tramite strumenti AI condivisi. Un prompt chiaro diventa un oggetto di confine: tutti possono leggerlo, criticarlo e allinearsi su cosa significa “fatto”. Questa chiarezza condivisa riduce il lavoro rifatto e rende le revisioni più rapide e serene.
Una richiesta vaga come “costruisci una pagina di login” costringe il modello a indovinare cosa intendi. Un prompt testabile somiglia più a una mini-specifica: dichiara input, output attesi, casi limite e come saprai che è corretto.
Inizia scrivendo cosa il sistema riceve e cosa deve produrre.
Per esempio, sostituisci “fai funzionare il form” con: “Quando l'email non è valida, mostra un errore inline e disabilita il submit; quando l'API ritorna 409, mostra ‘Account already exists’ e mantieni i valori inseriti.”
I vincoli sono il modo per mantenere l'output allineato con la tua realtà.
Includi specifiche come:
Invece di richiedere solo codice, chiedi al modello di spiegare decisioni e alternative. Questo facilita le revisioni e porta alla luce assunzioni nascoste.
Esempio: “Proponi due approcci, confronta pro/contro per manutenibilità e performance, poi implementa l'opzione raccomandata.”
Gli esempi riducono l'ambiguità; i non-esempi prevengono fraintendimenti.
Prompt debole: “Crea un endpoint per aggiornare un utente.”
Prompt più forte: “Progetta PATCH /users/{id}. Accetta JSON { displayName?: string, phone?: string }. Rifiuta campi sconosciuti (400). Se utente non trovato (404). Valida il telefono in formato E.164. Ritorna l'utente aggiornato in JSON. Includi test per telefono non valido, payload vuoto e accesso non autorizzato. Non modificare l'email.”
Una regola utile: se non riesci a scrivere un paio di casi di test dal prompt, non è ancora sufficientemente specifico.
Il prompting per il web funziona meglio quando tratti il modello come un teammate junior: ha bisogno di contesto, vincoli e di una definizione di “fatto”. Per il lavoro UI, questo significa specificare regole di design, stati, accessibilità e come verificare il componente.
Invece di “Costruisci un form di login”, includi il design system e i casi limite:
Esempio di prompt: “Genera un componente React LoginForm usando i nostri componenti Button/Input. Includi lo stato di loading al submit, validazione inline e messaggi di errore accessibili. Fornisci Storybook stories per tutti gli stati.”
Le rifattorizzazioni vanno meglio quando imposti guardrail:
“Rifattorizza questo componente per estrarre UserCardHeader e UserCardActions. Mantieni stabile l'API di props esistente, preserva i nomi delle classi CSS e non cambiare l'aspetto visivo. Se devi rinominare, fornisci una nota di migrazione.”
Questo riduce breaking changes accidentali e aiuta a mantenere coerenza di naming e styling.
Chiedi esplicitamente microcopy e testo di stato, non solo markup:
“Proponi microcopy per stato vuoto, errore di rete e permesso negato. Mantieni il tono neutro e conciso. Ritorna la copy e dove appare nell'interfaccia.”
Per bug frontend, i prompt dovrebbero raggruppare evidenze:
“Dati questi passi per riprodurre, i log della console e lo stack trace, proponi cause probabili e poi classifica le correzioni per confidenza. Includi come verificare nel browser e in un test unitario.”
Quando i prompt includono vincoli e verifiche, ottieni output UI più coerenti, accessibili e revisionabili.
Il lavoro backend è pieno di casi limite: fallimenti parziali, dati ambigui, retry e sorprese di performance. I buoni prompt ti aiutano a fissare decisioni che è facile liquidare a parole, ma doloroso correggere in produzione.
Invece di chiedere “costruisci un'API”, spingi il modello a produrre un contratto che puoi revisionare.
Chiedi:
Esempio di prompt:
Design a REST API for managing subscriptions.
Return:
1) Endpoints with method + path
2) JSON schemas for request/response
3) Status codes per endpoint (include 400/401/403/404/409/422/429)
4) Pagination and filtering rules
5) Idempotency approach for create/cancel
Assume multi-tenant, and include tenant scoping in every query.
(Nota: il blocco di codice qui sopra deve rimanere invariato.)
Richiedi validazione coerente e una “forma d'errore” stabile così i client possano gestire i problemi in modo prevedibile.
Vincoli utili:
I modelli spesso generano codice corretto ma lento, a meno che non chiedi esplicitamente scelte di performance. Richiedi traffico atteso, obiettivi di latenza e dimensioni dati, poi chiedi trade-off.
Buone aggiunte:
Tratta l'osservabilità come parte della feature. Chiedi cosa misurerai e cosa innescherà azione.
Chiedi al modello di produrre:
Le app mobile non falliscono solo per “codice sbagliato”. Falliscono perché i dispositivi reali sono disordinati: reti che cadono, batterie che si esauriscono, esecuzione in background limitata e piccoli errori UI che diventano blocchi di accessibilità. Un buon prompting per il mobile significa chiedere al modello di progettare per i vincoli, non solo per le feature.
Invece di “Aggiungi modalità offline”, chiedi un piano che renda espliciti i compromessi:
Questi prompt costringono il modello a pensare oltre il percorso felice e produrre decisioni che puoi revisionare.
I bug mobili spesso derivano da stato “per lo più corretto” fino a quando l'utente non preme indietro, ruota il dispositivo o ritorna da un deep link.
Usa prompt che descrivono i flussi:
“Ecco le schermate e gli eventi (login → onboarding → home → dettagli). Proponi un modello di stato e regole di navigazione. Includi come ripristinare lo stato dopo la morte del processo e come gestire tap duplicati e navigazione veloce indietro.”
Se incolli un diagramma di flusso semplificato o una lista di route, il modello può produrre una checklist di transizioni e modalità di fallimento da testare.
Chiedi una review specifica per la piattaforma, non consigli UI generici:
“Revisiona questa schermata rispetto a iOS Human Interface Guidelines / Material Design e accessibilità mobile. Elenca problemi concreti: dimensioni target touch, contrasto, scaling dei font/dynamic type, etichette per screen reader, navigazione da tastiera e uso degli haptics.”
I report di crash diventano utilizzabili quando abbini lo stack trace al contesto:
“Dato questo stack trace e info dispositivo (versione OS, modello dispositivo, versione app, pressione di memoria, passi per riprodurre), proponi cause più probabili, quali log/metriche aggiungere e una correzione sicura con piano di rollout.”
Questa struttura trasforma “Cosa è successo?” in “Cosa facciamo dopo?”—ed è lì che il prompting paga di più sul mobile.
I buoni prompt sono riutilizzabili. I migliori leggono come una piccola specifica: intento chiaro, contesto sufficiente per agire e un output verificabile. Questi pattern funzionano che tu stia migliorando una UI, modellando un'API o debuggando un crash mobile.
Una struttura affidabile è:
Questo riduce l'ambiguità tra domini: web (a11y + supporto browser), backend (coerenza + contratti d'errore), mobile (batteria + vincoli dispositivi).
Usa output diretto quando sai già cosa ti serve: “Genera un type TypeScript + payload d'esempio.” È più veloce ed evita spiegazioni lunghe.
Chiedi trade-off e breve motivazione quando le decisioni contano: scegliere strategia di paginazione, confini di caching o diagnosticare un test mobile flakey. Un compromesso pratico: “Spiega brevemente le assunzioni principali e i pro/contro, poi fornisci la risposta finale.”
Tratta i prompt come mini contratti richiedendo output strutturato:
{
"changes": [{"file": "", "summary": "", "patch": ""}],
"assumptions": [],
"risks": [],
"tests": []
}
Questo rende i risultati revisionabili, adatti al diff e più facili da validare con controlli di schema.
Aggiungi guardrail:
Se il tuo team usa AI regolarmente, i prompt smettono di essere “messaggi di chat” e iniziano a comportarsi come asset ingegneristici. Il modo più rapido per migliorare la qualità è dare ai prompt la stessa cura che dai al codice: intento chiaro, struttura coerente e traccia di cambiamenti.
Assegna ownership e tieni i prompt sotto controllo versione. Quando un prompt cambia, dovresti poter rispondere: perché, cosa è migliorato e cosa si è rotto. Un approccio leggero è una cartella /prompts in ogni repo, con un file per workflow (es. pr-review.md, api-design.md). Revisiona le modifiche ai prompt in pull request, proprio come qualsiasi altro contributo.
Se usi una piattaforma chat-driven come Koder.ai, lo stesso principio vale: anche quando l'interfaccia è basata sulla chat, gli input che producono codice di produzione dovrebbero essere versionati (o almeno salvati come template riutilizzabili), così i team possono riprodurre i risultati negli sprint.
La maggior parte dei team ripete le stesse attività assistite dall'AI: review di PR, sommari di incidenti, migrazioni di dati, note di rilascio. Crea template di prompt che standardizzino input (contesto, vincoli, definizione di fatto) e output (formato, checklist, criteri di accettazione). Questo riduce la varianza tra ingegneri e rende i risultati più facili da verificare.
Un buon template di solito include:
Documenta dove gli umani devono approvare gli output—soprattutto in aree sensibili alla sicurezza, cambiamenti normativi, modifiche ai DB di produzione e qualsiasi cosa che tocchi auth o pagamenti. Metti queste regole accanto al prompt (o in /docs/ai-usage.md) così nessuno si affida alla memoria.
Quando il tuo tooling lo supporta, cattura meccaniche di “iterazione sicura” nel workflow. Ad esempio, piattaforme come Koder.ai supportano snapshot e rollback, che facilitano l'esperimento con modifiche generate, la revisione dei diff e il revert pulito se un prompt produce una refactor pericolosa.
Quando i prompt diventano artefatti di prima classe, ottieni ripetibilità, auditabilità e delivery AI-assisted più sicuro—senza rallentare il team.
Tratta i prompt come qualsiasi altro asset ingegneristico: se non puoi valutarli, non puoi migliorarli. “Sembra funzionare” è fragile—soprattutto quando lo stesso prompt verrà riutilizzato dal team, eseguito in CI o applicato a nuovi codebase.
Crea una piccola suite di “input noti → output attesi” per i tuoi prompt. La chiave è rendere gli output verificabili:
Esempio: un prompt che genera un contratto d'errore API dovrebbe produrre sempre gli stessi campi, con naming e codici di stato coerenti.
Quando aggiorni un prompt, confronta il nuovo output con il precedente e chiediti: cosa è cambiato e perché? I diff rendono regressioni evidenti (campi mancanti, tono diverso, ordine cambiato) e aiutano i revisori a concentrarsi sul comportamento più che sullo stile.
I prompt possono essere testati con la stessa disciplina del codice:
Se generi applicazioni complete (web, backend o mobile) tramite un workflow di piattaforma—come il processo chat-driven di Koder.ai—questi controlli diventano ancora più importanti, perché puoi rapidamente produrre insiemi di modifiche più grandi. La velocità dovrebbe aumentare la produttività delle review, non ridurre il rigore.
Infine, monitora se i prompt migliorano effettivamente la delivery:
Se un prompt fa risparmiare minuti ma aumenta il rifacimento, non è “buono”—è solo veloce.
Usare un LLM nell'ingegneria cambia cosa significa “sicuro per default”. Il modello non può sapere quali dettagli sono confidenziali e può generare codice che sembra ragionevole introducendo vulnerabilità. Tratta l'assistenza AI come uno strumento che richiede guardrail—proprio come CI, scansione dipendenze o code review.
Assumi che tutto ciò che incolli in una chat possa essere memorizzato, loggato o revisionato. Non includere mai chiavi API, token d'accesso, certificati privati, dati clienti o URL interni. Usa placeholder ed esempi sintetici.
Se hai bisogno di aiuto per il debug, condividi:
Crea un workflow di redazione del team (template e checklist) così le persone non inventano regole sotto pressione.
Il codice generato dall'AI può introdurre problemi classici: rischi di injection, default insicuri, mancanza di controlli di autorizzazione, dipendenze fragili e crittografia mal gestita.
Un'abitudine pratica è chiedere al modello di criticare il proprio output:
Per autenticazione, crittografia, controlli di permesso e accesso, rendi i “prompt di revisione sicurezza” parte della definition of done. Abbinali a review umana e controlli automatici (SAST, scansione dipendenze). Se mantenete standard interni, menzionali nel prompt (es. “Segui le nostre linee guida auth in /docs/security/auth”).
L'obiettivo non è vietare l'AI—è rendere il comportamento sicuro la scelta più semplice.
Il prompting scala meglio quando è trattato come competenza di team, non un trucco personale. L'obiettivo non è “migliori prompt” in astratto—è meno incomprensioni, review più veloci e risultati più prevedibili dall'uso AI-assisted.
Prima di scrivere prompt, allineati su una definizione condivisa di fatto. Trasforma “migliora” in aspettative verificabili: criteri di accettazione, standard di codice, convenzioni di naming, requisiti di accessibilità, budget di performance e bisogni di logging/osservabilità.
Un approccio pratico è includere un piccolo “contratto di output” nei prompt:
Quando i team fanno questo in modo coerente, la qualità del prompt diventa revisionabile—proprio come il codice.
Il pair prompting ricalca il pair programming: una persona scrive il prompt, l'altra lo revisiona e mette in discussione le assunzioni. Il compito del revisore è porre domande come:
Questo cattura l'ambiguità presto e previene l'AI dal costruire fiduciosamente la cosa sbagliata.
Crea un playbook leggero con esempi dal tuo codebase: “template endpoint API”, “template rifactor componente frontend”, “template vincoli performance mobile”, ecc. Salvalo dove ingegneri lavorano già (wiki o repo) e linkalo nei template PR.
Se l'organizzazione usa una singola piattaforma per costruzione cross-funzionale (product + design + engineering), cattura quei template anche lì. Per esempio, i team Koder.ai spesso standardizzano prompt intorno alla planning mode (concordare scope e criteri di accettazione prima), poi generare passi di implementazione e test.
Quando un bug o un incidente risale a un prompt ambiguo, non limitarti a correggere il codice—aggiorna il template del prompt. Con il tempo, i tuoi migliori prompt diventano memoria istituzionale, riducendo errori ripetuti e il tempo di onboarding.
Adottare il prompting AI funziona meglio come un piccolo cambiamento ingegneristico, non come una grande “iniziativa AI”. Trattalo come qualsiasi altra pratica di produttività: inizia in piccolo, misura l'impatto, poi scala.
Scegli 3–5 casi d'uso per team che siano frequenti, a basso rischio e facili da valutare. Esempi:
Scrivi cosa significa “bene” (tempo risparmiato, meno bug, documentazione più chiara) così il team ha un obiettivo condiviso.
Costruisci una libreria di template (5–10) e iterala settimanalmente. Mantieni ogni template focalizzato e strutturato: contesto, vincoli, output atteso e una rapida “definition of done”. Salva i template dove gli ingegneri lavorano già (repo, wiki o sistema di ticket).
Se stai valutando un approccio platform, considera se supporta l'intero ciclo di vita: generare codice, eseguire test, deployare ed esportare sorgente. Per esempio, Koder.ai può creare app web, backend e Flutter da chat, supporta l'esportazione del codice sorgente e fornisce funzionalità di deploy/hosting—utile quando vuoi che i prompt generino build riproducibili.
Mantieni la governance semplice così non rallenta la delivery:
Organizza sessioni di 30 minuti dove i team presentano un prompt che ha effettivamente aiutato. Monitora un paio di metriche (riduzione del ciclo, meno commenti in review, miglioramento della copertura test) e ritira i template che non dimostrano valore.
Per ulteriori pattern ed esempi, esplora /blog. Se stai valutando tool o workflow per supportare team su larga scala, vedi /pricing.
È la scrittura di input verificabili che guidano un assistente verso un risultato specifico e controllabile—come un ticket, una specifica o un piano di test. L'importante è che l'output possa essere valutato rispetto a vincoli espliciti e criteri di accettazione, non solo su quanto “sembra giusto”.
Un prompt pratico di solito include:
Se non riesci a scrivere un paio di casi di test a partire dal prompt, probabilmente è ancora troppo vago.
I prompt vaghi costringono il modello a indovinare le tue regole di prodotto, il design system e la semantica degli errori. Converti le richieste in requisiti:
Esempio: specifica cosa succede su un , quali campi sono immutabili e quale testo UI appare per ogni errore.
I vincoli impediscono risposte “belle ma sbagliate”. Includi elementi come:
Senza vincoli, il modello riempirà i vuoti con assunzioni che potrebbero non corrispondere al tuo sistema.
Specifica qualità e requisiti fin dall'inizio:
Questo riduce la deriva rispetto al design system e velocizza le revisioni perché il “fatto” è esplicito.
Spingi per un contratto verificabile anziché solo codice:
Chiedi test che coprano payload non validi, fallimenti di auth e casi limite come update vuoti.
Includi i vincoli dei dispositivi e i casi di errore reali:
I prompt mobili dovrebbero descrivere i flussi e i percorsi di ripristino, non solo lo scenario ideale.
Usa output diretto quando il compito è ben definito (es. “genera un tipo TypeScript + payload d'esempio”). Richiedi trade-off quando le decisioni contano (paginazione, caching, diagnosi di test flakey).
Un compromesso pratico: chiedi un breve elenco di assunzioni e pro/contro, poi il risultato finale (codice/contratto/test).
Richiedi un output strutturato e lintabile così i risultati sono facili da revisionare e differenziare. Per esempio:
changes, assumptions, risks, testsGli output strutturati riducono l'ambiguità, rendono le regressioni evidenti e permettono la validazione di schema in CI.
Usa prompt e workflow che riducono perdite di dati e output rischiosi:
409Tratta l'output AI come qualsiasi altro codice: non è attendibile finché non è stato revisionato e validato.