Il collo di bottiglia dello sviluppo assistito da AI si è spostato. Come racconta Eivind Kjosbakken su Towards Data Science, dopo modelli come Claude Opus 4.5 non è più la scrittura del codice a richiedere tempo, ma la review umana. Da qui l’idea di far lavorare i coding agent per sessioni lunghe — anche oltre 24 ore — così da ridurre le interruzioni e il tempo speso a verificarne l’output.
Permessi, ma in sandbox
Il primo passo è dare all’agent tutti i permessi di cui ha bisogno: ogni stop per chiedere conferma è tempo perso, e nella maggior parte dei casi si finisce comunque per accettare. Sia Codex sia Claude Code offrono modalità automatiche o di skip dei permessi. L’autore raccomanda però di lavorare in sandbox per proteggere macchina e dati, ricordando che OpenAI ha ammesso casi in cui un modello recente aveva cancellato file in circostanze molto specifiche. Le contromisure sono semplici: eseguire in sandbox, tenere il codice su GitHub e mantenere backup, ad esempio con Time Machine su Mac.
Fai verificare il lavoro all’agent
Il punto centrale è mettere l’agent in condizione di verificare da solo. Serve descrivere il task in dettaglio e, soprattutto, spiegargli come capire di aver finito: come testare l’implementazione. L’esempio dell’autore è replicare un design fornito, chiedendo all’agent di confrontare screenshot del design e della propria implementazione — aprendoli in Chrome — e di segnalare eventuali discrepanze, che spesso derivano da parti tecnicamente non fattibili nel codebase. La stessa logica vale per gli altri task: istruzioni precise più un criterio di verifica, come far girare una test suite.
Code review agentica e sessioni remote
Più semplice da adottare è la review automatica del codice. L’autore predilige Codex come agent di review, usabile in due modi: l’integrazione GitHub, taggando Codex in una pull request, oppure via CLI puntandolo a due branch da confrontare. Preferisce la seconda per velocità.
Infine, le sessioni remote: far girare gli agent su una macchina sempre accesa o nel cloud evita che si interrompano quando si chiude il portatile. Il prezzo è meno visibilità su ciò che fanno e un setup più macchinoso, oltre alla scelta di dove tenere documenti e secret.
In sintesi
- Con la review umana come nuovo collo di bottiglia, conviene far girare gli agent più a lungo e con meno interruzioni.
- Permessi ampi ma in sandbox, backup e codice su GitHub riducono i rischi.
- Istruzioni verificabili, code review con Codex e sessioni remote sono le leve per l’autonomia prolungata.
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