Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/web/vibe-coding-esplode-la-domanda-di-esperti-per-riparare-il-software-creato-dall-ai_143721.html

Il vibe coding, ovvero lo sviluppo di software tramite AI generativa, ha generato una nuova economia: cresce la domanda per sviluppatori esperti capaci di correggere bug, ottimizzare UI e risolvere disastri causati dai modelli automatici

Click sul link per visualizzare la notizia.

unita a questa altra notizia:

Trump to impose $100,000 fee per year for H-1B visas, in blow to tech
https://www.reuters.com/business/media-telecom/trump-mulls-adding-new-100000-fee-h-1b-visas-bloomberg-news-reports-2025-09-19/

programmatori junior indiani a casa,
e Amazon+Microzozz+Meta fanno lo stesso lavoro con un solo americano senior

Questo succede quando si dà troppa fiducia all'AI. Deve essere da guida, non sostituire in toto il programmatore. Controllare sempre quello che produce.

Ieri ho avuto una ulteriore esperienza infruttuosa con chatgpt: alla mia richiesta, si è inventato dei fantomatici moduli del kernel di linux che non esistono, spacciandoli per una eccezionale soluzione. Utilissimo, per perderci tempo dietro...

Lo dicevo già in tempi non sospetti che i LLM sarebbero stati una grande opportunità per gli informatici (NON per i vibe coder e specialmente non per i maGNAger ignoranti che avevano orgasmi pensando a quanti informatici avrebbero potuto licenziare).

I LLM sono bravissimi a produrre legacy code (è quella la fonte ultima da cui attingono) che diventa automagicamente un macigno da mantenere.

Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity (https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

"When developers are allowed to use AI tools, they take 19% longer to complete issues—a significant slowdown that goes against developer beliefs and expert forecasts. This gap between perception and reality is striking: developers expected AI to speed them up by 24%, and even after experiencing the slowdown, they still believed AI had sped them up by 20%."

Come volevasi dimostrare. L'uomo a sostegno della macchina invece del viceversa, come dovrebbe essere.

Ieri ho avuto una ulteriore esperienza infruttuosa con chatgpt: alla mia richiesta, si è inventato dei fantomatici moduli del kernel di linux che non esistono, spacciandoli per una eccezionale soluzione. Utilissimo, per perderci tempo dietro...

Gpt-5 da questo punto di vista, per me, è peggiorato tantissimo. Se non sa, inventa. A volte chidendo una piccola modifica del codice, cambia tutto di sana pianta, facendo perdere un sacco di tempo. Appena ci si sposta un pò dal seminato (nel senso che si cerca di fare cose abbastanza di nicchia), impazzisce e allucina in modo imbarazzante. Gpt-4 era un pò meglio, ovviamente dal mio punto di vista.

Questo succede quando si dà troppa fiducia all'AI. Deve essere da guida, non sostituire in toto il programmatore. Controllare sempre quello che produce.

Se un giorno mi chiamassero a fare un lavoro del genere, chiederei tanti di quei soldi che gli converrebbe farmi riscrivere il software con uno stipendio "normale" ;).

Ieri ho avuto una ulteriore esperienza infruttuosa con chatgpt: alla mia richiesta, si è inventato dei fantomatici moduli del kernel di linux che non esistono, spacciandoli per una eccezionale soluzione. Utilissimo, per perderci tempo dietro...
bellissimo :D

ok si deve correggere ed è un lavoro di merda perchè ti logori come se facessi il manutentore,
ma il punto è:
la produttività aumenta si o no ?

cioè come quando fai fare una cosa ad uno per quattro spicci e poi devi chiamare uno bravo a rimediare? :D

semplicemente si stanno trovando ottimizzazioni del tutto, fisiologico nascano "nuovi ruoli" quando c'è una situazione nuova. non credo comunque ci sia qualche ipotesi nel tornare nell'era "pre-IA" (pachainti escluso)

Ieri ho chiesto a Qwen di darmi il codice js e css per aprire una mappa leaflet in full screen quando si preme sul pulsante. Mi ha portato fuori strada con un fullscreen fatto con css e non con chiamate di sistema del cellulare perché vada in full screen.

Ovviamente ho capito che non sapeva farlo (e nemmeno io lo sapevo fare), ho cambiato LLM e sono passato a Z.ai che dopo diversi giri di codice mi ha fatto funzionare il full screen. Ma si sono persi un 30 linee di codice js e altrettante linee per lo style. Figurarsi per i programmi lunghi.

Quando c'è un codice da un migliaio di linee non lascio fare mai all'AI e controllo tutto, inoltre copio solo pezzi di qualche decina di linee e le testo, non lascio mai riscrivere tutto il codice all'AI altrimenti mi rompe il codice che già funzionava.

L'AI è un aiuto e insieme un disastro, vas preso dell'AI solo quello che funziona e va fatto molto lavoro a organizzativo a mano, in modo da eliminare i difetti distruttivi dell'AI quando fa codice. È come maneggiare del materiale corrosivo: occorre attenzione, maschera e guanti.

Ieri ho chiesto a Qwen di darmi il codice js e css per aprire una mappa leaflet in full screen quando si preme sul pulsante. Mi ha portato fuori strada con un fullscreen fatto con css e non con chiamate di sistema del cellulare perché vada in full screen.



Quello però dipende anche dal modello. Per il coding bisogna usare ad esempio i modelli Coder-Instruct di Qwen. Se ne prendi uno qualunque magari pure piccolo, di programmazione sa poco.

Io ho la fortuna di poter usare questo, ed è una bomba:

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

Ieri ho avuto una ulteriore esperienza infruttuosa con chatgpt: alla mia richiesta, si è inventato dei fantomatici moduli del kernel di linux che non esistono, spacciandoli per una eccezionale soluzione. Utilissimo, per perderci tempo dietro...

Ragazzi chatGPT non è un LLM per il coding. Ma parché continuate a usare LLM non specializzati?

Già quelli specializzati non sono perfetti e possono produrre errori ma se poi usi un LLM non specializzato per scrivere codice è un bagno di sangue.

Se proprio vuoi far scrivere codice a una IA almeno usa github copilot che è già qualcosa un minimo adatta allo scopo.

Io l'ia la uso quando devo cercare il come fare qualcosa.
Nel senso... Anziché passare un'ora a googlare o cercare su stack overflow faccio direttamente la domanda a gemini che mi porta spesso sulla strada giusta con esempi di codice.
Però poi prendo e scrivo di mio pugno e adatto per quello che devo fare.

Se invece devo sviluppare e ho tutto quello che mi serve in testa non mi serve la AI.
Scrivo tutto da zero o riprendo codice scritto da me che so che funziona.

Io sto provando a pacioccare con Spec Kit. Trovo sbagli molto di meno, anche perché le specifiche di cosa va a fare/modificare sono presentate all'utente PRIMA di modificare il codice.

Almeno anche l'utente capisce cosa ha scritto, cosa non sempre scontata (una virgola o un punto messi male bastano a cambiare il senso di alcune frasi).

E lo sviluppo TDD aiuta a beccare castronerie in tempi brevi (i test li scrive comunque la LLM, quindi vanno comunque controllati....!).

Per ora lo uso per il bloatcode, per il resto preferisco ancora scriverlo io, il codice e sapere con chi incavolarmi quando qualcosa non va XD