Il tuo team sta provando l'AI per scrivere codice. La sta usando bene?

Agentic Development: potenziare lo sviluppo con GitHub Copilot

Impara con il nostro workshop come controllare gli strumenti AI per generare
codice sicuro e di qualità in maniera efficace.

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Dati sugli sviluppatori che utilizzano Copilot per AI-Assisted Development

Più velocità sui task

GitHub Productivity Benchmark

Codice generato da Copilot

Octoverse 2025

Senza le giuste competenze di context engineering e controllo dei tool AI, il codice generato può portare a gravi problemi: dal debito tecnico ingestibile al data leak a danni critici per il business.

La soluzione non è limitare l'AI ma abilitare un'adozione consapevole, con strumenti approvati ed utilizzati in maniera sicura, responsabile ed efficace.

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L’approccio e gli strumenti con cui si sviluppa software sono già cambiati.

Il workshop “Agentic Development Practices con GitHub Copilot“ consiste in demo pratiche ed interattive che mostrano i più moderni metodi di sviluppo assistito dall’AI, che i team possono applicare già da oggi con il giusto bilanciamento di autonomia e human-in-the-loop.

Perché GitHub Copilot

Lo strumento di AI coding più diffuso al mondo con oltre 4.7M di utenti a pagamento, dalle startup alle Fortune 100.
Orchestrazione multi-modello (OpenAI, Anthropic, Google), integrazione nativa su VS Code e supporto agli ultimi pattern di Agentic Development.

Argomenti del workshop

  • Context engineering

    Instruction file, prompt riutilizzabili, Skills, MCP server: come controllare ciò che il modello vede perché segua stack e regole precise senza sprecare token.

  • Scelta dei modelli

    Usare il modello più adatto per ciascun task e strategie multi-modello.

  • Agentic workflows

    Delegare e rendere autonomi gli agenti anche su workflow complessi, grazie ai giusti guardrail e tecniche di controllo.

  • MCP e integrazioni

    Estendere i tool a disposizione di Copilot con Model Context Protocol.

  • Spec-Driven development

    Dalla creazione e revisione delle specifiche all'implementazione, con le specifiche che evolvono in contesto riutilizzabile.

  • Best practices

    Consapevolezza e disciplina nell’uso degli strumenti più moderni, traendo vantaggio dalla loro rapida evoluzione per restare on the edge.

Programma del workshop

Le sessioni possono essere ripetute per diversi team o gruppi all'interno della stessa organizzazione.

Come interagire con lo strumento: setup, interfaccia di GitHub Copilot (completions, inline chat, chat modes, agent, CLI) e gestione del contesto (skills, file references, simboli, problemi).
Introduzione alla selezione del modello, basi di Spec-Driven Development e instruction file.

L'obiettivo è capire cosa offre Copilot e come sfruttare al meglio ogni funzionalità.
I partecipanti acquisiscono le competenze per utilizzare Copilot in modo produttivo fin da subito.

Dettagli del workshop

Modalità: online o in presenza, in italiano o inglese
Formato: demo live e interattivo, quasi nessuna slide
Partecipanti: 10–15 per un’esperienza personalizzata
Durata: 2h per sessione
Post-workshop: follow-up incluso e consulenza continuativa disponibile

Per chi cerca un percorso più approfondito, offriamo consulenza continuativa e sessioni di follow-up dedicate, personalizzate sui tuoi workflow e obiettivi.

Prenotalo subito

Chi conduce il workshop

Leonardo Montini
Software Engineer, public speaker ed esperto riconosciuto in developer tooling e sviluppo assistito da AI.

  • 4× GitHub Star
  • 3× Microsoft MVP in Developer Tools
  • GH-300 Certified
  • Speaker a conferenze nazionali e internazionali

A chi è rivolto il workshop

  • Team di sviluppo che stanno adottando o scalando GitHub Copilot nei progetti
  • Technical lead che devono stabilire standard di AI coding e guardrail per il proprio team
  • DevOps e platform engineer che integrano strumenti AI nei propri workflow
  • Engineering manager che valutano l'impatto e la governance dello sviluppo assistito da AI
  • Aziende di qualsiasi dimensione che vogliono passare da un uso non controllato dell'AI a un'adozione strutturata

Il collo di bottiglia non è più quanto velocemente il tuo team scrive codice ma in che maniera ragiona, come gestisce il contesto per gli LLM e come controlla gli strumenti.

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