La maggior parte delle persone prova Claude Code come proverebbe qualsiasi nuovo strumento di IA: incolla un prompt, ottiene uno snippet di codice e passa oltre. Funziona per piccole attività, ma in progetti reali si rivela presto inadeguato.
Il codice non si adatta al tuo repository, la correzione non funziona nella CI e mancano contesti importanti. Finisci per passare il tempo a mettere insieme elementi dal terminale, dai problemi e dai documenti.
Ecco perché in questo post del blog ti guideremo attraverso i primi passi con Claude Code dal terminale e ti mostreremo quali abitudini ti aiutano a ottenere risultati costanti.
Rimani con noi fino alla fine perché vedremo anche alternative come ClickUp che riuniscono in un unico spazio di lavoro la pianificazione, il contesto e i flussi di lavoro di codifica e sviluppo basati sull'IA! 🤩
Cosa è progettato per fare Claude Code
Claude Code è uno strumento di codifica IA agentico sviluppato da Anthropic, progettato per assistere gli sviluppatori nella comprensione di interi codici base e nell'esecuzione di complesse attività di codifica tramite comandi in linguaggio naturale.
Si integra direttamente nei terminali, negli IDE come VS Code e JetBrains, in Slack, nei browser web e persino nelle app iOS.
Anthropic ha lanciato Claude Code all'inizio del 2025 come anteprima di ricerca per i propri ingegneri. Da allora, è passato da essere un semplice strumento a riga di comando a diventare un agente di codifica più potente.
Questo cambiamento mostra come i team utilizzano l'IA nello sviluppo di software, andando oltre i semplici suggerimenti di codice rapidi per arrivare a strumenti in grado di comprendere i progetti e aiutare nel lavoro di ingegneria reale. Claude Code è alimentato da modelli come Opus, Sonnet e Haiku.
Ecco alcune funzionalità chiave di Claude Code che ti aiuteranno a diventare un programmatore migliore:
- Onboarding del codice base: mappa e spiega la struttura del progetto, le dipendenze e l'architettura in pochi secondi senza selezione manuale dei file.
- Modifiche multi-file e automazione: esegue modifiche coordinate, esegue test/build/lint, risolve problemi ed esegue commit/PR in modo autonomo.
- Integrazione del flusso di lavoro: si integra con CLI nativo (comando Claude), estensioni IDE con differenze visive, GitHub Actions per CI e menzioni Slack per le attività del team.
- Modalità di pensiero: trigger come "think hard" o "ultrathink" assegnano più risorse di calcolo al piano complesso prima dell'implementazione.
- Sicurezza e controllo: richiede l'approvazione per modifiche/comandi e funziona localmente con accesso API diretto, oltre ad essere pronto per l'uso aziendale con supporto Bedrock/Vertex IA.
🧠 Curiosità: Claude Shannon ha fondato la teoria dell'informazione nel 1948, dimostrando che la logica e la comunicazione potevano essere espresse matematicamente. Tutti i modelli di IA che scrivono codice si basano su questo lavoro.
Come i team utilizzano Claude Code nella pratica
I team utilizzano questa alternativa a ChatGPT per la codifica come agente terminale che si occupa di parti concrete del lavoro di sviluppo e le esegue dall'inizio alla fine. L'obiettivo è una più rapida esecuzione di codice, test e debug, con l'intervento umano per la revisione e il processo decisionale.
Ecco come si presenta nei flussi di lavoro quotidiani:
- Implementazione di loop di agenti autonomi (modalità di accettazione automatica): gli sviluppatori abilitano l'accettazione automatica (Shift + Tab) e utilizzano Claude per la codifica, l'esecuzione di test, l'individuazione di errori e la loro correzione in loop. I team di ingegneri intervengono principalmente alla fine per rivedere le differenze e dare suggerimenti sulle decisioni di progettazione, non per microgestire ogni modifica.
- Utilizzarlo per completare rapidamente una funzionalità/funzione: la mossa tipica è quella di iniziare con un prompt Claude AI generico come "Aggiungi OAuth a questo servizio e aggiorna i test". Si occupa della maggior parte del lavoro, poi gli esseri umani prendono il controllo per i casi limite, le chiamate di architettura e la pulizia. Se va storto per troppo tempo, i team ripristinano uno stato git pulito e rieseguono il processo.
- Onboarding su codebase grandi e sconosciute: i nuovi assunti possono chiedere a Claude di mappare le cartelle, spiegare come il flusso dei dati avviene attraverso i servizi e indicare dove devono essere apportate le modifiche. Viene utilizzato come un "tour del codice" veloce e interattivo.
- Debugging sotto pressione: i team infrastrutturali e di sicurezza lo utilizzano durante gli incidenti per tracciare i guasti nei servizi, nelle configurazioni e nei log. Puoi inserire tracce di stack, test falliti o persino screenshot di dashboard e ottenere in pochi minuti passaggi o comandi concreti per la risoluzione dei problemi.
- Prototipazione interdisciplinare: i team di prodotto e progettazione installano Claude Code per trasformare specifiche approssimative o progetti Figma in prototipi funzionanti. I non ingegneri lo utilizzano per creare strumenti interni o piccole automazioni, che poi passano agli sviluppatori per il consolidamento.
🧠 Curiosità: prima dell'avvento dei compilatori, i programmatori traducevano manualmente il codice in istruzioni macchina. Il primo compilatore ampiamente utilizzato fu creato da Grace Hopper. Le fu detto che era impossibile, ma lei lo costruì comunque.
🎥 Bonus: questo video mostra come i team utilizzano Claude IA per la codifica 👇🏽
Best practice per ottenere risultati affidabili da Claude Code
Claude Code funziona al meglio quando lo si tratta come un sistema che è possibile guidare e verificare, non come una scatola nera che si spera funzioni correttamente. Ecco come ottenere risultati pronti per la produzione e superare le sfide dello sviluppo software:
- Mantieni un file CLAUDE. md: documenta le regole specifiche del repository, i comandi di test e i flussi di lavoro comuni in modo che Claude avvii ogni sessione con il contesto corretto.
- Definisci in anticipo i criteri di verifica: indica esattamente come dimostrare che la modifica è corretta (test da eseguire, risultati da controllare, casi limite da coprire).
- Inserisci tutti gli errori: incolla i messaggi di errore completi e le tracce dello stack e richiedi un'analisi delle cause alla radice, non patch rapide.
- Convalida visivamente le modifiche all'interfaccia utente: per il lavoro sul frontend, confronta gli screenshot con i progetti e ripeti l'operazione fino a quando non corrispondono.
- Interrompi tempestivamente gli approcci sbagliati: premi Esc per interrompere l'esecuzione, correggere la direzione e continuare prima di perdere tempo seguendo la strada sbagliata.
- Cancella il contesto quando cambi argomento: usa /clear quando cambi argomento per mantenere il contesto di lavoro ben definito.
- Lascia che Git sia la tua rete di sicurezza: chiedi a Claude di confermare le modifiche e rivedi i commit recenti in modo da poter tornare indietro in modo pulito, se necessario.
- Usa le estensioni IDE per la revisione delle differenze: rivedi visivamente le modifiche in VS Code o JetBrains.
Ecco come appare il flusso di lavoro Claude Code di un utente Reddit, se sei alla ricerca di ispirazione:
Errori comuni da evitare
Se lo strumento di codifica agentica sembra inaffidabile, di solito è a causa di questi errori evitabili. Ecco a cosa prestare attenzione e cosa fare invece per migliorare la produttività degli sviluppatori.
| Errori | Soluzioni |
| Scrivere prompt vaghi | Specifica il comportamento previsto, gli input/output, i vincoli e dove si manifesta il bug, in modo che le modifiche rimangano mirate. |
| Accettare ciecamente la prima bozza e saltare il perfezionamento iterativo | Esamina il risultato, richiedi una seconda revisione e ripeti fino a coprire tutti i casi limite e i percorsi di errore. |
| Lasciare che l'agente continui senza interruzioni | Interrompi il ciclo, aggiungi log o test, incolla output reali e basa la correzione su ciò che effettivamente non ha funzionato. |
| Saltare i test o la verifica locale | Esegui i test localmente, riproduci il problema e conferma la correzione prima di procedere. |
| Consentire modifiche automatiche non sicure a file o cartelle | Imposta un limite all'accesso in scrittura, controlla le differenze prima di applicare le modifiche e proteggi i percorsi e le directory critici. |
📖 Leggi anche: Programmazione in coppia con l'IA: come migliorare l'efficienza della codifica con l'IA
Dove il codice di Claude inizia a fallire
Anche i migliori editor di codice hanno dei limiti reali. Claude Code è efficace nella lettura dei repository, nell'analisi del codice e nell'apportare modifiche a più file, ma inizia a incontrare difficoltà quando il lavoro esula dall'editor.
Ecco i principali ambiti in cui Claude Code interviene nei flussi di lavoro ingegneristici quotidiani:
- Logica aziendale sottile e sfumature di dominio: Claude è in grado di produrre codice sintatticamente valido che sembra corretto, ma non riesce a cogliere le sfumature della logica o dei vincoli del mondo reale.
- Il lavoro prolungato su più sessioni presenta problemi di memoria: durante sessioni lunghe, il degrado del contesto o la compressione della memoria possono far "dimenticare" all'agente le decisioni prese, costringendolo a riavviarsi frequentemente.
- Le modifiche multi-hunk e cross-file sono ancora rischiose: I refactoring automatizzati che coprono regioni disgiunte di un codice base possono danneggiare in modo errato le interfacce o introdurre regressioni.
- Punti ciechi in termini di sicurezza e correttezza: il codice generato dall'IA potrebbe non rilevare difetti di sicurezza o vulnerabilità profonde, poiché i dati e i modelli di addestramento non garantiscono una progettazione sicura.
- L'allucinazione persiste: chiamate API o implementazioni dall'aspetto plausibile che non esistono nel tuo repository o nelle tue dipendenze continuano a verificarsi e devono essere corrette manualmente.
🧠 Curiosità: alla Conferenza NATO sull'ingegneria del software del 1968, gli esperti discussero se lo sviluppo di software meritasse di essere definito ingegneria. Il termine fu selezionato intenzionalmente da Fritz Bauer come provocazione per sottolineare la necessità di approcci disciplinati e basati sulla produzione per la creazione di software.
Perché la codifica non è più solo un problema di repository
La maggior parte dei bug non deriva da una singola riga di codice errata. Si verificano a causa del modo in cui il codice viene eseguito nella CI, di come viene distribuito, delle impostazioni impostate in produzione, dei dati che vede in fase di esecuzione o del comportamento delle dipendenze sotto carico reale.
Puoi usare Claude IA per correggere il codice e comunque danneggiare il sistema, perché il problema risiede nel modo in cui tutti questi elementi interagiscono tra loro.
Ecco perché il debugging ora è diverso. Nei sistemi moderni, molti problemi non risiedono nel repository. Ciò può essere dovuto a:
- Bug causati dalla configurazione CI
- Errori causati dalle variabili dell'ambiente di produzione
- Problemi triggerati dai dati in produzione
- Cambiamento di comportamento a causa degli interruttori di funzionalità
- Interruzioni causate da infrastrutture, container o versioni dei servizi
Il repository è solo un input. Il sistema è ciò che gli utenti sperimentano. Le cose funzionano solo quando codice, configurazioni, distribuzioni, dati e comportamento di runtime sono allineati nell'ambiente reale.
È qui che gli strumenti di codifica IA solo file mostrano i loro limiti. Possono effettuare la modifica dei file nel repository, ma non possono vedere gli errori CI, i log, lo stato di distribuzione o il comportamento dell'interfaccia utente.
Ecco perché gli strumenti agentici sono importanti. Funzionano su tutte queste superfici, eseguendo test e build, ispezionando l'output CI, utilizzando log e comandi e persino controllando lo stato dell'interfaccia utente.
ClickUp AI come alternativa alla codifica Repo-First
La codifica "repository-first" fallisce perché il lavoro reale non inizia e finisce in un editor di codice. I requisiti vivono nei documenti, i bug vivono nei ticket, il contesto vive nei commenti e la consegna dipende dal coordinamento tra persone e sistemi.
È qui che entra in gioco ClickUp for Software Teams. Essendo il primo spazio di lavoro AI convergente al mondo, ClickUp considera la codifica come parte integrante dell'intero flusso di lavoro, che inizia con un problema e termina con un lavoro verificato e consegnato. Centralizza l'intero ciclo di vita ingegneristico in un unico posto, eliminando la proliferazione di strumenti.
Vediamo come ClickUp fornisce assistenza per un sistema basato sul flusso di lavoro per i team di sviluppo software:
Collega il codice al contesto di lavoro reale con ClickUp Brain
ClickUp Brain è l'assistente AI sensibile al contesto integrato nel tuo spazio di lavoro. Ha accesso all'intero flusso di lavoro software relativo al tuo codice, inclusi compiti, commenti, cronologia degli sprint, decisioni, dipendenze e tempistiche. Ciò mantiene il codice generato e la guida tecnica allineati con l'ambito, i criteri di accettazione e lo stato attuale del progetto.
Vediamo come funziona nella pratica:
Trasforma un contesto frammentario in una direzione chiara
In quanto IA contestuale con accesso ai dati in tempo reale, ClickUp Brain legge le tue attività di ClickUp, PRD, specifiche, commenti e decisioni passate per capire cosa sta effettivamente realizzando il tuo team e perché.
📌 Ad esempio, puoi chiedere cose come "Cosa non è ancora chiaro riguardo alla migrazione dell'API?" o "Cosa abbiamo concordato per la funzionalità X?" e ottenere risposte basate sulla tua area di lavoro. Questo è utile quando ti lanci in un progetto a metà sprint, riprendi una funzionalità lasciata a metà o rivedi un lavoro che coinvolge più team.
E se ti capita spesso di perdere aggiornamenti, perdere traccia delle decisioni o dover cercare tra lunghe discussioni per trovare gli elementi da intraprendere, ClickUp Brain può riepilogare/riassumere standup, retrospettive, revisioni PRD e catene di commenti disordinate in conclusioni chiare e utilizzabili.
🧠 Curiosità: nel 1999, la NASA perse il contatto con il Mars Climate Orbiter poco prima che entrasse nell'orbita di Marte. Un team utilizzò le unità imperiali mentre un altro utilizzò quelle metriche per calcolare la spinta e le correzioni di traiettoria, e la discrepanza passò inosservata. L'errore costò alla NASA 125 milioni di dollari. Anche i team più brillanti traggono vantaggio dalle automazioni e dalla convalida.
Trova le risposte nei tuoi strumenti
Hai mai perso tempo passando da uno strumento all'altro cercando di trovare "quella richiesta pull" o il documento che spiega perché esiste una determinata funzionalità/funzione?
Con la ricerca AI Enterprise di ClickUp, puoi estrarre il contesto dal tuo spazio di lavoro e dagli strumenti collegati in un unico posto. Ciò include PR da GitHub, file di progettazione da Figma, documenti da Google Drive o SharePoint e problemi da altri strumenti.
Ciò è particolarmente utile quando è necessario:
- Trova rapidamente requisiti e specifiche: trova storie degli utenti, specifiche tecniche e criteri di accettazione senza dover cercare tra le cartelle o altri strumenti di IA per sviluppatori.
- Traccia le decisioni dall'inizio alla fine: segui una funzionalità/funzione dall'idea originale all'implementazione, comprese le discussioni correlate, i file di progettazione e le modifiche dei requisiti.
- Aggiungi contesto alle revisioni del codice: prima di eseguire la revisione o l'invio, recupera le specifiche correlate, i rapporti sui bug passati e le decisioni di progettazione precedenti collegate a un'attività.
- Accelera l'onboarding: aiuta i nuovi membri del team a cercare decisioni passate, documenti architetturali e contesto del progetto senza dover contattare cinque persone per ottenere informazioni di base.
Cambia modello in base all'attività da svolgere
Avere accesso a più LLM all'interno di ClickUp offre al tuo team un vantaggio pratico. Modelli diversi sono più adatti a diversi tipi di lavoro e ClickUp ti consente di scegliere l'IA più adatta al lavoro per i team di software.
📌 Ad esempio, le narrazioni strategiche e il pensiero di prodotto spesso hanno un flusso migliore attraverso Claude (Sonnet e Opus), mentre la scrittura rivolta ai clienti risulta più incisiva attraverso ChatGPT quando la chiarezza, il tono e la struttura sono importanti. E quando hai bisogno di ricerche più accurate e analisi tecniche, puoi scegliere Gemini.
Se il risultato di un modello non ti convince per un'attività, puoi passare immediatamente a un altro e confrontare i risultati senza cambiare gli strumenti di IA o riformattare gli input.
📖 Leggi anche: Modelli di sviluppo software
Trasforma i requisiti in codice funzionante con Codegen
ClickUp Codegen è un agente di codifica autonomo progettato per generare codice pronto per la produzione e automatizzare le attività di ingegneria a partire dai requisiti reali dei progetti.
Invece di partire da prompt vuoti, funziona dalla fonte di verità già utilizzata dal tuo team, quindi l'implementazione rimane allineata con quanto effettivamente pianificato. Nel tempo, si adatta al modo in cui il tuo team struttura e revisiona il codice, quindi il suo output inizia a corrispondere alle tue convenzioni.
Ecco cosa gestisce Codegen all'interno del tuo flusso di lavoro:
- Generazione di codice dai requisiti: leggi attività, documenti e commenti per produrre codice pronto per la produzione che corrisponda all'ambito, ai vincoli e ai criteri di accettazione.
- Revisioni automatizzate del codice: controlla le modifiche rispetto ai requisiti, alle linee guida di stile e alle best practice di base; segnala eventuali lacune o proponi correzioni.
- Integrazione del repository: connettiti a GitHub e ad altri repository per mantenere le modifiche collegate alle attività per la tracciabilità, dai requisiti alla distribuzione.
Una volta effettuata la connessione, Codegen si integra in tre modi con il modo in cui il tuo team lavora già in ClickUp:
- Assegna attività per avviare l'implementazione: assegna un'attività di ClickUp a Codegen, che rileverà il lavoro utilizzando la descrizione dell'attività, i documenti collegati, i criteri di accettazione e le dipendenze. Un titolare umano rimane incaricato della revisione e dell'unione.
- @menzione per follow-up mirati: inserisci Codegen in un thread di attività per attività specifiche come la gestione di casi limite, l'aggiunta di test o la correzione di una build non funzionante.
- Automazioni per passaggi ripetibili: attiva Codegen quando attività complesse passano a determinati stati (ad esempio, "Pronto per l'implementazione") per eliminare i backlog o standardizzare il modo in cui vengono rilevati bug e piccole funzionalità/funzioni.
🧠 Curiosità: Linus Torvalds ha creato Git nel 2005 dopo che la comunità del kernel Linux ha perso l'accesso al sistema di controllo delle versioni proprietario BitKeeper a causa di disaccordi sulle licenze. Torvalds ha rapidamente sviluppato il sistema Git iniziale in pochi giorni per soddisfare le esigenze dello sviluppo di Linux, e da allora è cresciuto fino a diventare il sistema di controllo delle versioni distribuito che ora è alla base della maggior parte dei flussi di lavoro software moderni.
Automatizza la consegna tra i flussi di lavoro con ClickUp Super Agents
I Super Agent di ClickUp sono compagni di squadra IA avanzati e personalizzabili integrati direttamente nella piattaforma ClickUp. Vanno ben oltre i semplici chatbot o assistenti di codifica come Claude Code, agendo come agenti autonomi nativi del flusso di lavoro in grado di ragionare, automatizzare e coordinare complessi processi di sviluppo software e codifica nell'intera area di lavoro di ClickUp.
Con questa alternativa a Claude, puoi suddividere il lavoro, creare attività, assegnare titolari, effettuare il monitoraggio dei progressi e seguire gli ostacoli. La codifica diventa un passaggio di un flusso coordinato che include revisione, controllo qualità e consegna. Questo è il divario che gli strumenti di repository non riescono a colmare.
📌 Supponiamo che il tuo team rilasci una funzionalità/funzione e gli utenti inizino a segnalare dei problemi. Un agente di triage dei bug esamina le segnalazioni di bug in arrivo, tagga quelle critiche e le assegna agli ingegneri competenti in base alla gravità e al carico di lavoro.
Quando gli ingegneri iniziano a inviare le correzioni, un coordinatore della revisione del codice assegna i revisori, riepiloga i principali feedback nell'attività e tiene d'occhio i commenti irrisolti. Se una correzione viene bloccata o inizia a superare la data di scadenza, uno Sprint Health Monitor la segnala tempestivamente e avvisa il responsabile prima che il ritardo diventi un rischio per il rilascio.
🚀 Vantaggio di ClickUp: porta la potenza dell'IA di ClickUp al di fuori della piattaforma in un'esperienza desktop dedicata all'IA utilizzando ClickUp Brain MAX. Unifica la ricerca, i modelli IA multipli e il contesto della directory dei progetti live in tutto il tuo stack di ingegneria.
Invece di incollare frammenti di repository o ricostruire il contesto per ogni prompt, Brain MAX lavora dalla stessa fonte di verità che il tuo team utilizza per pianificare, costruire e spedire. Ottieni:
- Ricerca unificata tra gli strumenti di ingegneria: estrai istantaneamente i requisiti dai documenti, le decisioni dai commenti alle attività, le PR da GitHub e i progetti da Figma.
- Risposte contestualizzate basate sul lavoro reale: fai domande come "Quali decisioni influenzano questa rifattorizzazione?" e ottieni risposte basate sulla cronologia degli sprint, sui PRD e sulle discussioni del team.
- Flessibilità multimodello per il lavoro di ingegneria: utilizza Claude per un ragionamento approfondito, ChatGPT per chiarezza e struttura o Gemini per la ricerca tecnica senza abbandonare il tuo flusso di lavoro.
- Onboarding più rapido e recupero a metà sprint: i nuovi ingegneri possono capire cosa è stato deciso, cosa è in blocco e cosa resta da consegnare.
- Dall'intuizione all'azione, all'istante: trasforma riassunti, rischi e domande aperte direttamente in attività, commenti o follow-up.
Guarda questo video per ottenere ulteriori informazioni:
Ancorare la documentazione all'interno dei documenti ClickUp
ClickUp Docs offre al tuo team un unico posto dove scrivere PRD, specifiche tecniche, note sull'architettura e piani di rilascio, mantenendoli connessi al lavoro reale mentre viene svolto.
Quando i requisiti cambiano a metà sprint (cosa che accade sempre), non ti ritroverai con una documentazione obsoleta per il codice. Puoi collegare le attività direttamente all'interno dei documenti, incorporare elenchi di attività in tempo reale e fare riferimento alle dipendenze, in modo che gli ingegneri possano vedere l'ambito attuale proprio accanto a ciò che stanno costruendo.
Docs si integra direttamente nel tuo flusso di consegna:
- Trasforma le sezioni di un PRD in attività con titolari e date di scadenza
- Mantieni una visibilità delle specifiche, dei progetti e dei criteri di accettazione durante l'implementazione.
- Commenta in linea le decisioni e i compromessi
- Usa l'IA per riepilogare specifiche lunghe, estrarre elementi da intraprendere e aggiornare i documenti dopo ogni sprint.
📮 ClickUp Insight: il 33% dei nostri intervistati indica lo sviluppo delle competenze come uno dei casi d'uso dell'IA che più li interessa. Ad esempio, i lavoratori non tecnici potrebbero voler imparare a creare frammenti di codice per una pagina web utilizzando uno strumento di IA.
In questi casi, più contesto l'IA ha sul tuo lavoro, migliori saranno le sue risposte. Essendo l'app completa per il lavoro, l'IA di ClickUp eccelle in questo. Sa su quale progetto stai lavorando e può consigliarti passaggi specifici o persino eseguire attività come la creazione di frammenti di codice in modo semplice.
Quando i team scelgono Claude Code anziché ClickUp
Ecco una tabella comparativa che mette a confronto ClickUp e Claude in diversi aspetti del lavoro con i software moderni.
| Criteri | ClickUp | Claude Codice |
| Integrazione del flusso di lavoro | Integrato nell'intero ciclo di vita dell'ingegneria, inclusi compiti, documenti, sprint, rilasci e automazione in un unico posto. | Focalizzato sulla codifica e sul ragionamento; il contesto del flusso di lavoro deriva dalla conversazione/dagli input. |
| Coordinamento e automazione delle attività | Automatizza i flussi di lavoro in più passaggi, assegna i titolari, monitora lo stato di salute e coordina i team dall'inizio alla fine. | È in grado di eseguire attività di codifica agentica, ma non gestisce i flussi di lavoro del team né i cicli di vita delle attività. |
| Consapevolezza del contesto del progetto | Legge attività, documenti, commenti e cronologia per prendere decisioni e fornire suggerimenti legati al contesto reale del progetto. | Comprende frammenti di codice e specifiche, ma non è nativo nel contesto del project management. |
| Flessibilità del modello IA | Il supporto fornisce assistenza per più LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek) in modo da poter scegliere il modello giusto per l'attività. | Utilizza modelli Claude; ragionamento molto forte e comprensione del contesto a lungo termine, ma con un limite alla famiglia di modelli. |
| Generazione di codice | Genera codice da requisiti reali memorizzati in attività e documenti, in linea con il contesto del progetto. | Ottima padronanza della codifica autonoma e profonda comprensione del codice base; in grado di eseguire refactoring e test su più file. |
| Richieste pull automatizzate | Può generare PR dalle attività e mantenerle collegate ai requisiti | Genera PR e commit direttamente nei flussi di lavoro del terminale. |
| Reportistica e riassunzione | Può creare riepiloghi di progetto, note di rilascio, rapporti sui rischi e aggiornamenti di stato automatizzati. | È in grado di riassumere testi e ragionamenti, ma non genera report di progetto strutturati. |
| Ricerca e tracciabilità | Ricerca aziendale basata sull'IA tra attività, documenti e strumenti collegati per requisiti, specifiche e cronologia. | Ricerca conversazionale basata sul contesto fornito; manca una ricerca unificata tra i vari strumenti |
| Collaborazione tra team | Fonte centrale di verità per prodotto, ingegneria, controllo qualità e progettazione; riduce i silos e le duplicazioni. | La collaborazione avviene tramite chat e output di codice, non tramite la gestione integrata delle attività. |
| Facilità di onboarding | I nuovi membri del team possono trovare decisioni, documenti architetturali e cronologia all'interno di ClickUp senza strumenti aggiuntivi. | Richiede documentazione esterna e contesto per un'integrazione efficace |
| Assistenza alla codifica autonoma | Buona generazione di codice quando collegato al contesto dell'attività/flusso di lavoro | Eccezionale nel ragionamento approfondito sul codice base e nei loop di codifica autonomi |
| Finestra contestuale per le attività di codifica | Dipende dal modello scelto; può sfruttare modelli a contesto lungo | Finestre di contesto molto grandi (ad esempio, fino a ~200k token), ideali per attività complesse su più file. |
🎥 Bonus: se stai cercando un'alternativa a Claude Code per la codifica vibe, scopri i migliori strumenti qui:
Crea, pianifica e distribuisci all'interno di ClickUp
Claude Code è efficace quando sai già cosa vuoi costruire. Se usato bene, può velocizzare il debug, il refactoring, la scrittura dei test e piccole parti dell'implementazione dal terminale. Ma la qualità di ciò che ottieni è strettamente legata a quanto bene controlli il contesto, la verifica e il flusso di lavoro che lo circonda.
Non appena il lavoro si estende alla pianificazione, alle dipendenze, alle revisioni, ai passaggi di consegne e al coordinamento dei rilasci, gli agenti che utilizzano principalmente il terminale iniziano a sentirsi limitati.
Se vuoi che l'IA faccia davvero avanzare il lavoro lungo l'intero ciclo di ingegneria, e non solo ti aiuti a scrivere codice, ClickUp è la soluzione che fa per te. Essendo uno spazio di lavoro AI convergente, ti offre un unico posto dove pianificare, coordinare, eseguire e consegnare. Inoltre, con ClickUp Brain, hai accesso a un'IA che opera direttamente sui tuoi flussi di lavoro reali, non solo sul tuo repository.
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Domande frequenti (FAQ)
Sì. Claude funziona bene con attività di codifica, refactoring di più file e ragionamenti su grandi codebase esistenti, con una forte aderenza a istruzioni specifiche e una profonda consapevolezza del contesto. Tuttavia, richiede ancora la revisione e il test da parte dell'uomo per l'uso in produzione.
ClickUp non sostituisce direttamente la generazione di codice approfondita di Claude, ma può sostituire la dipendenza da un assistente di codifica separato incorporando la generazione di codice e l'automazione del flusso di lavoro in un contesto di progetto più ampio.
Utilizza i riassunti di Claude come utili punti di partenza, ma verificali confrontandoli con il materiale originale e i test. Come tutti i modelli di IA, Claude può perdere alcune sfumature o introdurre errori in contesti complessi e ad alto rischio.
Sì. Tramite ClickUp Codegen, puoi generare codice pronto per la produzione, creare richieste pull e rivedere il codice in base ai requisiti reali delle attività all'interno del tuo spazio di lavoro.
Consulta sempre il documento originale. I riassunti generati dall'IA e i risultati del codice possono tralasciare sfumature, interpretare erroneamente dettagli tecnici o omettere casi limite, quindi la fonte rimane essenziale per garantire l'accuratezza.