GitHub Copilot: come scrivere codice con il supporto dell’AI

Con l’affermarsi dell’intelligenza artificiale nei contesti lavorativi, sono nati numerosi strumenti in grado di amplificare la produttività degli sviluppatori. Uno dei più discussi è senza dubbio GitHub Copilot. Vediamo insieme cosa offre, come funziona, quando conviene usarlo e come introdurlo nel proprio team di sviluppo.

Cos’è GitHub Copilot

GitHub Copilot è un assistente di programmazione basato su intelligenza artificiale: aiuta gli sviluppatori a scrivere codice più velocemente e con meno fatica, permettendo di concentrare l’energia su problem solving e progettazione.

In pratica, mentre digiti nell’IDE, Copilot suggerisce righe di codice, funzioni intere, commenti, test e molto altro.
Sviluppato da GitHub in collaborazione con OpenAI, è stato creato inizialmente come plugin per ambienti come Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDE e anche Neovim.

Perché usarlo

• Velocità e automazione: Copilot può suggerire boilerplate, funzioni ripetitive o blocchi standard, riducendo il tempo speso su compiti “meccanici”.
• Supporto a diversi linguaggi: è compatibile con molti linguaggi comuni (JavaScript/TypeScript, Python, Java, Ruby, Go, C#, PHP, ecc.).
• Focus sul design e sulla logica: liberando tempo dai compiti ripetitivi, gli sviluppatori possono concentrarsi su architettura, UX, prestazioni e qualità.
• Adattamento all’ambiente IDE: funziona all’interno dell’editor, con chat integrata, suggerimenti inline e supporto per vari flussi di lavoro.
• Evoluzione continua: la versione più recente introduce una “coding agent” che può agire su issue, creare pull request e lavorare in background.

Come funziona GitHub Copilot

1. Installazione e configurazione: si integra nell’IDE preferito (es. VS Code), si attiva l’abbonamento o si accede al piano gratuito.
2. Suggerimenti in tempo reale: durante la digitazione, Copilot analizza il contesto (nome della funzione, commenti, file circostanti) e propone completamenti.
3. Chat o richiesta diretta: puoi chiedere a Copilot via chat “Scrivi una funzione che…” o “Spiegami questo codice”.
4. Revisione e adattamento: le proposte vanno sempre controllate e adattate al contesto del tuo progetto (naming, convenzioni, logica business).
5. Piani di abbonamento: si può scegliere una versione gratuita con funzionalità base oppure optare per piani Pro, Business, Enterprise con feature avanzate (agenti, modelli premium).

Best-practice per sfruttarlo al meglio

• Scrivi commenti chiari: più il contesto è definito, migliori saranno i suggerimenti di Copilot.
• Utilizza prompt precisi: ad esempio “/test for #filename” nell’IDE per generare unit test.
• Mantieni una revisione attiva: l’IA può generare codice corretto ma non perfetto. Usa linting, test, code review.
• Imposta i limiti di contesto: in progetti molto complessi o multi-file Copilot può performare meno bene.
• Integra la generazione automatica in un flusso collaborativo: Copilot aiuta, ma lo sviluppatore resta responsabile dei risultati.
• Tieni traccia delle implicazioni di sicurezza: uno studio recente ha evidenziato che circa il 24-30% dei codici generati può contenere vulnerabilità.

Limiti e punti di attenzione

GitHub Copilot non è un sostituto completo dello sviluppatore: eccelle nei compiti ripetitivi o ben definiti, ma meno in architetture complesse, debugging profondo o dominio business specifico.

• Qualità e contesto: il suggerimento può essere in parte generico o non aderente pienamente alle convenzioni del progetto.
• Sicurezza e licenze: il codice generato potrebbe comportare rischi (licenze, vulnerabilità) se non opportunamente controllato.
• Dipendenza e competenza: affidarsi solo all’IA può ridurre l’apprendimento e la comprensione del codice da parte dello sviluppatore.
• Uso aziendale e policy: le organizzazioni devono definire policy sull’utilizzo, sicurezza e privacy del codice generato.

Come inserire GitHub Copilot nel workflow

Nella realizzazione di progetti digitali, sia all’interno di aziende che di software house AI Driven, GitHub Copilot può essere introdotto in questo modo:

• Prototipazione rapida: durante lo sviluppo di moduli frontend o backend generici, Copilot permette di prototipare funzioni o API in pochi minuti.
• Onboarding sviluppatori: nuovi membri del team possono usare Copilot per familiarizzare più rapidamente con il codice base, generando snippet che poi modificano.
• Test e documentazione: Copilot può aiutare a generare casi di test o commenti iniziali, che possono essere arricchiti con le logiche del business specifiche e le metriche relative digital marketing.
• Customizzazione per marketing tech: si possono creare convenzioni interne (template, naming) e configurare Copilot affinché assista gli stack in uso (es. JS/TS, Python).
• Monitoraggio qualità: definire check-list, linting e review specifiche per verificare che il codice generato sia coerente con le policy di sicurezza, performance e SEO.

Scenario d’uso ideale

Se vuoi generare rapidamente funzioni standard, boilerplate, helper, moduli di test o interfacce CRUD, Copilot può dare un grande boost di produttività.

Se invece stai costruendo un sistema complesso con logiche di business altamente specifiche, prestazioni critiche o architetture distribuite multi-microservizi con vincoli rigidi, l’IA può contribuire, ma deve essere affiancata da una supervisione umana elevata.

È utile pensare a Copilot come un “compagno di scrittura del codice”, non come uno scrittore autonomo.

Risultati attesi per il team

• Maggiore velocità nel completare task di routine, permettendo di allocare più tempo all’ottimizzazione e all’innovazione.
• Riduzione degli errori banali o del tempo perso a digitare funzioni ripetitive.
• Potenziale miglioramento della motivazione del team, stimolando chi ne fa parte a focalizzarsi su ciò che crea valore anziché su task ripetitivi.

È bene specificare che l’implementazione di GitHub Copilot deve avvenire in ogni caso partendo da una formazione del proprio team sullo strumento, altrimenti si rischia di perdere tempo inseguendo suggerimenti poco coerenti.

Uno sguardo al futuro

L’adozione di GitHub Copilot rappresenta un passo avanti interessante per lo sviluppo software: consente di aumentare l’efficienza, ridurre lo sforzo su compiti ripetitivi e dare al team la possibilità di concentrarsi sulla progettazione di soluzioni, sul miglioramento della UX, l’ottimizzazione delle performance e la crescita del proprio business digitale.

Affinché funzioni bene, va comunque integrato con processi ben definiti, code review, policy di qualità e piani di formazione, ma in ultima analisi questa tecnologia rappresenta un’opportunità concreta per rendere più fluido il flusso di sviluppo e incrementare la qualità dell’output tecnico.