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 degli agenti 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 e Agentic Harness

    Istruzioni e tecniche per controllare ciò che il modello vede perché segua stack e regole precise senza sprecare token o allucinare.

  • Scelta dei modelli

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

  • Agentic workflows e Skills

    Delegare e rendere autonomi gli agenti anche su workflow complessi, grazie ai giusti guardrail e conoscenza definita.

  • MCP e integrazioni

    Estendere i tool a disposizione del LLM con Model Context Protocol per interagire con sistemi esterni (es: Jira, Figma, gestionale custom).

  • 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

Teoria e demo (3 ore)

  • Breve introduzione con slide sui concetti chiave.
  • Demo live su casi d'uso concreti e flussi di lavoro reali.
  • Definizione di skill riusabili.
  • Esempi pratici di integrazione MCP.
  • Esempi di Spec Driven Development.

Pratica guidata (4 ore)

  • Sessione interattiva e personalizzata su un caso reale.
  • Un partecipante guida, il gruppo osserva e contribuisce.
  • Con il trainer vengono applicate le pratiche alla codebase scelta.
  • Interventi mirati su skill personalizzate e server MCP.
  • Configurazione della codebase per lo sviluppo con agenti.

Dettagli del workshop

Modalità: preferibilmente in presenza (disponibile anche online)
Lingua: italiano o inglese
Formato: poche slide, molta pratica e hands on
Partecipanti: 10–15 per un’esperienza personalizzata
Durata: 7 ore

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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