Come preparare il PC per il vibe coding, passo dopo passo

Questo articolo è il primo di una serie in cui spiegherò come iniziare a fare vibe coding da zero.. 

Non solo come chiedere a un'intelligenza artificiale di scrivere del codice e basta, ma come farlo bene, con un sistema che riduca al minimo gli errori e garantisca una certa qualità del codice. Il tutto documentato, con uno storico delle modifiche al codice e un sistema di testing. Proprio come i team di sviluppo professionali, ma senza dover essere sviluppatori.

Per farlo, il primo passo è preparare il computer e configurare gli strumenti necessari.

Alla fine di questo primo tutorial avremo un computer pronto per il vibe coding e avremo pubblicato una piccola applicazione di prova usando GitHub e Railway.

Perché consiglio Linux per fare vibe coding

Si può fare vibe coding benissimo da Windows, Linux o macOS. I principali strumenti di IA funzionano su tutti e tre i sistemi, direttamente o tramite ambienti compatibili.

Io lo farò con Linux, perché semplifica parecchie cose ed è abbastanza probabile che dia meno errori di Windows. Se insistiamo a usare quest'ultimo, possiamo ricorrere a WSL2 per avere un ambiente Linux all'interno di Windows 11. Ma così aggiungiamo un ulteriore livello di configurazione che può complicare le cose quando sorgono problemi.

Con Linux lavoriamo direttamente nell'ambiente in cui eseguiremo gli strumenti, senza dipendere da un sottosistema aggiuntivo.

E macOS? Non lo uso, quindi non saprei dirti, ma da quello che ho visto, considerando il successo dei Mac Mini e il fatto che il terminale e l'ambiente Unix consentano un flusso molto simile a Linux, ho l'impressione che sia altrettanto adatto allo sviluppo.

Meglio un computer secondario o un disco separato

Consiglio anche di non usare il nostro computer principale di lavoro per sperimentare con lo sviluppo e gli agenti di IA, soprattutto mentre stiamo imparando.

Non perché questi strumenti siano pericolosi di per sé, anche se possono esserlo, ma perché possono installare dipendenze, eseguire comandi, modificare file e compiere azioni che magari non ci interessano.

Per questo preferisco tenere quell'ambiente separato dal computer che uso per lavorare ogni giorno. Sai già che preferisco separare gli utilizzi del PC piuttosto che pentirmi di non averlo fatto.

L'ideale sarebbe usare un secondo computer, ma non dobbiamo per forza comprarne uno. Se non ce l'hai, una soluzione che mi piace particolarmente è installare Linux su un SSD esterno e avviarlo via USB su un PC compatibile..

Così posso avviare Linux quando voglio sviluppare e continuare a usare normalmente Windows nel resto del tempo. Programmi, progetti e configurazioni rimangono sull'SSD, senza dover creare una partizione Linux sul disco principale.

Attenzione però: non è un isolamento assoluto. Linux può accedere ad altri dischi collegati se li montiamo e gli concediamo i permessi. Bisogna continuare a fare attenzione a ciò che autorizziamo a eseguire.

Nel mio caso userò la configurazione descritta nell'articolo: Linux Mint Xfce installato su un SSD SATA in un box USB 3.0.

Da qui in avanti presumerò che tu abbia già installato Linux Mint, che si avvii correttamente e che sia connesso a Internet.

Quali strumenti ci servono per fare vibe coding

Prima di iniziare, conviene sapere cosa installeremo e a cosa serve.

Strumento	Funzione
Linux Mint Xfce	Sistema operativo
Terminale	Eseguire comandi e agenti
Git	Controllo delle versioni del codice
Node.js	Eseguire strumenti e applicazioni JavaScript
npm	Installare pacchetti JavaScript
Codex	Agente di programmazione con IA
Antigravity	Secondo agente, usato come revisore
Claude Code	Alternativa a Codex o secondo agente a pagamento
GitHub	Repository di codice
Railway	Pubblicare applicazioni su Internet
Linear	Gestione di progetti e attività
Notion	Documentazione e requisiti, facoltativo
LocalWP	Sviluppo locale di WordPress, facoltativo

La maggior parte di questi strumenti è gratuita o offre un piano gratuito. Puoi iniziare con Codex nel piano gratuito di ChatGPT, entro i limiti di utilizzo. Se ti serve più capacità, può valere la pena abbonarti.

Il mio sistema: un'IA programma e un'altra controlla

Potremmo fare tutto con una sola IA, ma preferisco lavorare con due agenti che svolgano ruoli differenti:

• Analista-programmatore: interpreta i requisiti, propone soluzioni, scrive codice e corregge errori.
• Revisore: controlla le modifiche, cerca problemi e verifica che quanto sviluppato rispetti i requisiti.

L'idea è che a controllare il lavoro non sia la stessa IA che l'ha svolto, perché una revisione indipendente e ben impostata può individuare errori sfuggiti al primo agente.

In un prossimo articolo ti spiegherò bene il sistema del loop.

Quale combinazione di intelligenze artificiali scegliere

Vedo tre opzioni interessanti.

Abbonamenti a pagamento	Analista-programmatore	Revisore
ChatGPT a pagamento	Codex	Antigravity
Claude a pagamento	Claude Code	Antigravity
ChatGPT + Claude a pagamento	Claude Code	Codex

In questo tutorial userò la prima: Codex come analista-programmatore e Antigravity come revisore.

Se il tuo abbonamento a ChatGPT costa 18 € al mese, puoi usare l’accesso gratuito ad Antigravity per la revisione ed evitare un secondo abbonamento. In questo modo:

• Non paghi due servizi di IA.
• Usi Codex nei limiti del tuo piano ChatGPT.
• Un modello di un’altra famiglia può controllare il codice.

Antigravity offre accesso gratuito soggetto alle condizioni e alle quote in vigore, che possono cambiare, attenzione. 

Se paghi solo Claude, puoi sostituire Codex con Claude Code e mantenere Antigravity come revisore.

E se paghi sia ChatGPT sia Claude, ti propongo di usare Claude Code come analista-programmatore e Codex come revisore. È la combinazione che sceglierei se pagassi già entrambi i servizi, ma devi pagare due strumenti.

Bene, elencati gli strumenti, passiamo al tutorial vero e proprio.

Passaggio 1. Aggiornare Linux Mint

Apriamo il terminale di Linux Mint.

In Xfce possiamo aprirlo dal menu delle applicazioni o con la scorciatoia Ctrl + Alt + T.

Per prima cosa aggiorniamo le informazioni dei repository e installiamo gli aggiornamenti disponibili:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Linux ci chiederà la password dell'utente.

Se l'aggiornamento installa componenti importanti del sistema o una nuova versione del kernel, è opportuno riavviare prima di continuare.

Ora installiamo gli strumenti di base:

sudo apt install -y curl git ca-certificates

In questo modo avremo:

• curl, per scaricare risorse da Internet.
• git, per gestire i repository.
• ca-certificates, per verificare i certificati delle connessioni HTTPS.

Verifichiamo che Git funzioni:

git –version

Dovrebbe restituire il numero di versione.

Una nota sul terminale e sulla sua cache

Durante l'installazione può succedere che uno strumento venga installato correttamente, ma il terminale dica che il comando non esiste.

Spesso dipende dal fatto che il programma d'installazione ha aggiunto una nuova cartella alla variabile d'ambiente PATH e il terminale non ha ancora caricato la modifica.

Per questo è consigliabile chiudere completamente il terminale (non solo la scheda) e aprirne uno nuovo dopo aver installato strumenti che modificano l'ambiente.

Riavviamo la sessione del terminale per caricare la configurazione aggiornata.

Passaggio 2. Installare Node.js e npm

Node.js consente di eseguire JavaScript fuori dal browser.

Lo useremo per progetti web, automazioni e strumenti di sviluppo. npm è il suo gestore di pacchetti e facilita l'installazione delle dipendenze.

Per semplificare il tutorial useremo la versione LTS di Node.js tramite NodeSource.

Per prima cosa scarichiamo lo script di configurazione:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o nodesource_setup.sh

Lo eseguiamo:

sudo -E bash nodesource_setup.sh

E installiamo Node.js:

sudo apt install -y nodejs

Ora controlliamo entrambi i programmi:

node –version

npm –version

Se mostrano le rispettive versioni, possiamo proseguire.

Possiamo anche eliminare lo script scaricato:

rm nodesource_setup.sh

Node.js non serve per eseguire le versioni indipendenti di Codex o Claude Code, ma lo useremo nei progetti web e per altri strumenti.

Passaggio 3. Installare Codex, il nostro analista-programmatore

Codex è l'agente di programmazione di OpenAI. Può esplorare file, modificare codice, eseguire comandi, analizzare errori e aiutarci a lavorare su progetti completi dal terminale.

Per installarlo usiamo il programma ufficiale:

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Oppure tramite npm:

npm install -g @openai/codex

Non occorre eseguire entrambi i comandi. In questo tutorial useremo il programma di installazione indipendente.

Poi verifichiamo:

codex –version

Se il terminale non riconosce il comando, lo chiudiamo completamente e ne apriamo un altro.

Collegare Codex a ChatGPT

Per avviare Codex digitiamo:

codex

La prima volta ci proporrà i metodi di autenticazione disponibili.

Scegliamo accedere con ChatGPT, apriamo il browser quando richiesto e autorizziamo il collegamento.

Una volta entrati, possiamo consultare i comandi.

Per esempio, per scegliere tra i modelli e i livelli di ragionamento disponibili:

/model

Per controllare lo stato della sessione:

/status

E per rivedere i permessi che avrà l'agente:

/permissions

I modelli disponibili dipenderanno dal nostro account e dalla versione di Codex.

Importante: non consiglio di concedere all'agente permessi illimitati fin dall'inizio. Anche se abbiamo preparato un disco nuovo per questo, è meglio controllare manualmente le operazioni che riguardano file importanti, comandi esterni o servizi collegati.

Alternativa: installare Claude Code

Se hai scelto Claude Code come analista-programmatore, la procedura è simile.

Installiamo il suo client ufficiale:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Verifichiamo:

claude –version

Ed eseguiamo la diagnostica:

claude doctor

Per avviare l'agente:

claude

Seguiamo la procedura di autenticazione.

Nel resto del tutorial userò Codex, ma le istruzioni di sviluppo possono essere adattate a Claude Code.

Passaggio 4. Installare Antigravity come revisore

Ora installeremo il nostro secondo agente.

Antigravity dispone di un'applicazione grafica, ma in questo caso ci interessa la versione CLI, eseguibile direttamente dal terminale.

Il programma di installazione ufficiale per Linux è:

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

Il percorso predefinito dell'eseguibile è:

~/.local/bin/agy

Verifichiamo:

~/.local/bin/agy –version

Se funziona direttamente con agy, non dobbiamo fare altro.

Altrimenti possiamo aggiungere la sua cartella a PATH:

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

Chiudiamo completamente il terminale e ne apriamo un altro.

Verifichiamo:

agy –version

Accedere ad Antigravity

Apriamo:

agy

Al primo avvio seguiamo la procedura guidata di configurazione.

Possiamo scegliere le preferenze di visualizzazione e completare l'autenticazione con i metodi disponibili per il nostro account.

Dobbiamo inoltre confermare che consideriamo attendibile la cartella del progetto prima di consentire all'agente di accedere ai suoi file.

Per ora non serve configurare alcun controllo automatico. Lo faremo quando avremo il primo progetto.

Importante: gli agenti possono condividere un repository, ma è meglio evitare che entrambi modifichino gli stessi file contemporaneamente. Per questo uno svilupperà e l'altro controllerà.

Passaggio 5. Installare GitHub CLI

Abbiamo già Git, ma dobbiamo ancora collegare il computer a GitHub.

Git permette di controllare le versioni in locale. GitHub serve a ospitare repository remoti, collaborare e conservare il codice fuori dal computer.

Installiamo GitHub CLI:

sudo apt install -y gh

Verifichiamo:

gh –version

Configurare la nostra identità in Git

Prima di creare commit, indichiamo il nome e l'indirizzo email che vogliamo associare alle modifiche:

git config –global user.name "Tu Nombre"

git config –global user.email "tu-correo@example.com"

Sostituiamo i valori con i nostri dati.

Possiamo controllare la configurazione:

git config –global –list

Autenticarci su GitHub

Eseguiamo:

gh auth login

Selezioniamo GitHub.com e seguiamo le istruzioni.

Se scegliamo l'autenticazione tramite browser, GitHub CLI ci mostrerà un codice temporaneo e un indirizzo in cui inserirlo.

Una volta autorizzato l'accesso:

gh auth status

In questo modo verificheremo che GitHub CLI riconosca il nostro account.

Per i progetti professionali useremo repository privati ed eviteremo di includere password o chiavi API nel codice..

Passaggio 6. Installare Railway

Railway è una piattaforma per pubblicare applicazioni senza dover configurare e amministrare direttamente un server proprio.

Inizialmente, in questo tutorial, la useremo per pubblicare un piccolo sito HTML e verificare che il flusso funzioni.

Non è obbligatorio usare Railway per fare vibe coding. Potremmo usare altri fornitori come Vercel, ma ci è utile per verificare che il nostro codice possa passare da un repository locale a un'applicazione accessibile su Internet.

Installiamo Railway CLI:

bash <(curl -fsSL https://railway.com/install.sh)

Esiste anche un'installazione tramite npm:

npm install -g @railway/cli

Scegliamo solo uno dei due metodi.

Verifichiamo:

railway –version

Collegare Railway

Per prima cosa creiamo un account da:

https://railway.com

Poi, dal terminale:

railway login

Si aprirà il browser per autorizzare l'accesso.

Possiamo verificare quale account è collegato:

railway whoami

Railway offre modalità con crediti limitati e piani a pagamento. Prima di pubblicare servizi destinati a rimanere sempre attivi, conviene verificare le condizioni e i limiti di consumo.

Passaggio 7. Creare Linear e, facoltativamente, Notion

Per questi due strumenti non installeremo applicazioni desktop.

Linear sarà il nostro strumento di gestione dei progetti. Qui organizzeremo funzionalità, errori, attività e versioni.

Possiamo creare un account su:

https://linear.app

Più avanti configureremo un progetto e stabiliremo come collegarlo al nostro flusso di sviluppo.

Notion sarà facoltativo. Possiamo usarlo per scrivere documenti dei requisiti o PRD (Product Requirements Document).).

Nei progetti semplici possiamo anche conservare i requisiti in un file Markdown all'interno del repository Git. La documentazione è utile quando aiuta a prendere decisioni e a chiarire cosa sviluppare. Non serve creare documenti lunghi per ogni piccola modifica.

Per ora basta creare gli account e verificare di poter accedere.

Passaggio 8. Controllare la privacy degli strumenti di IA

Prima di usare gli agenti con codice reale dei clienti, vale la pena controllare le opzioni sulla privacy.

In ChatGPT possiamo andare su Impostazioni > Controlli dei dati e disattivare l'opzione che consente di usare le nostre conversazioni per migliorare i modelli. Bisogna anche controllare le impostazioni specifiche applicabili a Codex.

In Claude e Antigravity verificheremo le rispettive opzioni sull'uso dei dati per migliorare i prodotti, la conservazione, la telemetria e le comunicazioni commerciali. Ogni servizio ha le proprie condizioni.

E c'è una cosa che dobbiamo chiarire: disattivare l'addestramento non significa che il codice non venga più trasmesso al fornitore dell'IA. I modelli ospitati nel cloud devono ricevere le informazioni necessarie per svolgere il loro lavoro.

Per questo seguiremo alcune regole di base: 

• Non condividere chiavi private, password o token.
• Tenere le credenziali fuori da GitHub.
• Limitare i permessi di ogni strumento a ciò che gli serve.

Passaggio 9. Controllare tutto prima di iniziare

Ora sì, chiudiamo completamente il terminale e lo riapriamo.

Controlliamo gli strumenti di sviluppo:

git –version

node –version

npm –version

GitHub e Railway:

gh –version

railway –version

E le nostre intelligenze artificiali:

codex –version

agy –version

Se usiamo Claude Code:

claude –version

claude doctor

Controlliamo anche di essere ancora autenticati:

gh auth status

railway whoami

I controlli delle versioni ci dicono che i programmi sono installati. Quelli dell'autenticazione indicano che possiamo accedere ai nostri account.

Ma dobbiamo ancora eseguire un test funzionale completo.

Passaggio 10. Creare la nostra prima cartella di sviluppo

Creeremo un piccolo sito web per verificare che tutto funzioni.

Da Linux Mint possiamo creare una cartella sul desktop e aprire un terminale direttamente al suo interno.

Un'altra possibilità è farlo con i comandi:

mkdir -p ~/Proyectos/mi-primera-app

cd ~/Proyectos/mi-primera-app

È importante avviare Codex dalla cartella del progetto. Così l'agente potrà lavorare sui file necessari senza dover esplorare tutto il computer.

Passaggio 11. Chiedere a Codex di programmare un'applicazione

Avviamo:

codex

Ora gli chiediamo di creare un'applicazione semplice:

Voglio un'applicazione HTML, CSS e JavaScript che mi permetta di creare un elenco di attività, contrassegnarle come completate ed eliminarle. Salva le attività nell'archiviazione locale del browser, così non spariranno ricaricando la pagina. L'interfaccia deve essere responsive e funzionare su smartphone e desktop. Usa file separati ed evita framework o dipendenze inutili. Prepara anche un README con le istruzioni per eseguirla.

Codex analizzerà i requisiti e creerà i file corrispondenti.

Una volta terminato, controlliamo cosa ha generato. In un progetto del genere potremmo trovare una struttura semplice come questa:

mi-primera-app/

├── index.html

├── style.css

├── script.js

└── README.md

Se non ci sono dipendenze né compilazione, possiamo aprire direttamente il file HTML nel browser.

Per effettuare un test più simile a un server vero, possiamo anche usare Python, normalmente disponibile su Linux Mint:

python3 -m http.server 8000

Poi apriamo:

http://localhost:8000

Controlliamo che le attività si possano creare, completare ed eliminare e che rimangano dopo l'aggiornamento della pagina.

Per fermare il server premiamo Ctrl + C nel suo terminale.

Passaggio 12. Creare il repository su GitHub

Quando l'applicazione funziona in locale, salviamo la sua prima versione.

Possiamo chiedere a Codex di predisporre Git e un file .gitignore, ma la creazione del repository deve rimanere soggetta alla nostra approvazione.

Potremmo anche farlo manualmente così:

Dalla cartella del progetto:

git init

Aggiungiamo i file:

git add .

Creiamo il primo commit:

git commit -m "Primera version funcional"

E creiamo un repository privato su GitHub:

gh repo create mi-primera-app –private –source=. –remote=origin –push

Questo comando crea il repository remoto, collega la nostra cartella e carica la versione iniziale.

Da questo momento GitHub conserverà la cronologia delle modifiche che pubblichiamo.

Prima di caricare codice reale dobbiamo sempre verificare che .gitignore escluda file sensibili, credenziali e cartelle che non devono essere inviate al sistema di controllo delle versioni.

Passaggio 13. Pubblicare il progetto su Railway

Ora verificheremo che GitHub possa fungere da origine per il codice distribuito.

Accediamo manualmente alla dashboard di Railway e creiamo un nuovo progetto.

Selezioniamo Deploy from GitHub Repo, autorizziamo GitHub se non l'abbiamo ancora fatto e scegliamo il nostro repository.

Railway dispone di un sistema di build chiamato Railpack che riconosce i progetti HTML statici.

Quindi non dobbiamo chiedere a Codex di generare un server Node.js né un package.json solo per pubblicare la nostra piccola applicazione..

Railway analizzerà il repository e preparerà il deployment.

Se il processo fallisce, controlleremo i log e la struttura dei file prima di modificare qualsiasi cosa.

Una volta pubblicata l'applicazione, entriamo nelle impostazioni di rete del servizio e generiamo un dominio pubblico.

Apriamo l'indirizzo nel browser.

Se vediamo il nostro elenco di attività funzionare su Internet, avremo completato il primo deployment.

Passaggio 14. Verificare che GitHub e Railway siano collegati

Manca ancora una prova importante.

Il fatto che l'applicazione compaia su Railway dimostra che abbiamo pubblicato una versione, ma vogliamo assicurarci che anche le modifiche successive inviate a GitHub vengano pubblicate correttamente..

Torniamo al progetto e apriamo Codex:

codex

Gli chiediamo:

Aggiungi all'applicazione un pulsante che elimini tutte le attività completate. Mantieni l'aspetto attuale, verifica che funzioni e non effettuare alcun deployment. Voglio esaminare le modifiche prima di salvarle in Git.

Proviamo in locale la nuova funzionalità.

Quando avremo verificato che funziona, salviamo le modifiche:

git add .

git commit -m "Añadir limpieza de tareas completadas"

git push

Se è attivo il deployment automatico di Railway da quel ramo, rileverà il nuovo commit e genererà un'altra versione.

Aspettiamo che il deployment si concluda correttamente e riapriamo l'applicazione pubblica.

Se compare il nuovo pulsante e funziona, avremo verificato l'intero percorso: Linux > Codex > Git > GitHub > Railway.

È una prova molto più affidabile che limitarsi a passare a Codex l'URL pubblico e chiedergli se è tutto collegato.

Passaggio 15. Chiedere un controllo ad Antigravity

Abbiamo già sviluppato e pubblicato un'applicazione.

Ora, nel test, entra in gioco il nostro secondo agente. Qui facciamo così per verificare che tutto funzioni, ma ti anticipo che con software reale, non di prova, la revisione si fa PRIMA di sviluppare qualsiasi cosa e caricarla in produzione.

Apriamo il terminale dalla cartella del progetto ed eseguiamo:

agy

Gli daremo istruzioni precise:

Agisci come revisore tecnico indipendente. Esamina questa applicazione e verifica che rispetti i requisiti funzionali. Cerca errori JavaScript, problemi di sicurezza, accessibilità, design responsive e possibili guasti nell'archiviazione locale. Controlla anche la struttura del repository e se è preparata correttamente per Railway. Non modificare alcun file. Fornisci un rapporto ordinato per gravità, indicando come riprodurre ogni problema e quale soluzione proponi.

Il revisore deve esaminare il codice e, quando possibile, eseguire controlli. Non vogliamo che si limiti a dirci che il lavoro va bene.

Se rileva errori, torneremo a Codex, gli forniremo il rapporto e gli chiederemo le correzioni necessarie.

Poi ripeteremo i test e la revisione.

Nei progetti piccoli può bastare una revisione. In quelli più importanti serviranno test automatici e ulteriori controlli.

È quello che viene chiamato metodo Loop..

Se usiamo Claude Code e Codex

Il funzionamento è lo stesso. Claude Code sviluppa il progetto e Codex controlla le modifiche.

Possiamo avviare Codex e usare la sua funzione interattiva di revisione:

/review

Non è il singolo strumento la cosa più importante. La cosa fondamentale è separare le responsabilità e che i problemi individuati siano reali.

Con questo abbiamo già il computer pronto per realizzare applicazioni web, usando framework come Astro oppure sviluppandole da zero. 

Per esempio, in questo articolo ti spiego come creare il sito web della tua attività usando questo sistema. O perfino il tuo intero canale digitale spendendo pochissimo..

Come puoi vedere, quei siti non usano alcun database, quindi in questo tutorial non ne abbiamo installato uno. Se ci serve, possiamo usare Convex o Supabase. Ma di questo parlerò in un altro articolo.

Allo stesso modo, potresti voler usare questo sistema per sviluppare con WordPress, come faccio io. Allora continua a leggere.

Passaggio 16 (facoltativo). Installare LocalWP e prepararlo per WordPress

Infine installeremo LocalWP.

Questo strumento ci permetterà di eseguire WordPress sul nostro computer, con server web, PHP e database, senza dover pubblicare le modifiche su un sito reale.

Scarichiamo il programma di installazione ufficiale per Linux da:

Releases

Selezioniamo la versione .deb compatibile con Ubuntu, Debian e Linux Mint.

Una volta scaricata, possiamo aprirla con il programma di installazione grafico oppure eseguire dalla cartella dei download:

sudo apt install ./nombre-del-archivo.deb

Sostituiamo il nome di esempio con quello del file effettivamente scaricato.

Poi avviamo LocalWP dal menu delle applicazioni e controlliamo che si apra correttamente.

A questo punto, in questo articolo ti spiego Come clonare un sito WordPress con Local WP e qui come ottimizzarlo su Windows..

In un altro articolo dedicato al vibe coding per WordPress vedremo il sistema e il flusso che uso io:

• Come definisco le funzionalità.
• Come decido se creare un plugin o inserire tutto nei file del tema child.
• I file che tengo sotto controllo delle versioni.
• Cosa rimane fuori dal controllo di GitHub.
• Come eseguo i test.
• Come si pubblica su un hosting che non è Railway (Webempresa, nel mio caso).

Come vedi, c'è parecchio di cui parlare.

Prima di chiudere, ti lascio un altro strumento che in certi casi può tornarti utile.

Facoltativo: usare la dettatura vocale per dare istruzioni

Uno dei vantaggi di lavorare con agenti IA è poter descrivere le funzionalità con il linguaggio naturale. Per questo può essere interessante usare strumenti di dettatura.

Personalmente li uso quando la funzionalità che voglio descrivere è complessa e mi risulta più facile spiegarla a voce, in modo che la trascrizione compaia direttamente nel terminale.

Whisper e gli strumenti che lo eseguono in locale consentono questo tipo di dettatura. Su Linux due opzioni sono OpenWhispr o Handy..

Non è uno strumento indispensabile. Puoi aggiungerlo più avanti se lo ritieni utile.

Conclusione: il nostro computer è pronto per fare vibe coding

Con questo abbiamo completato la prima parte del percorso.

Abbiamo Linux Mint funzionante, Git e Node.js installati, due agenti di intelligenza artificiale disponibili, GitHub collegato e Railway pronto a pubblicare applicazioni.

E, soprattutto, abbiamo eseguito una prova completa: creare codice con un'IA, controllarlo, caricarlo su GitHub, pubblicarlo su Railway e far esaminare il risultato da un secondo agente.

Questa è la base del sistema che voglio utilizzare.

Non voglio sostituire la programmazione tradizionale con una serie di istruzioni improvvisate. L'idea è sfruttare l'intelligenza artificiale per sviluppare più velocemente, mantenendo però il controllo su requisiti, versioni e risultati.

Nel prossimo articolo passeremo alla parte più interessante: come organizzare un progetto di vibe coding con Linear, definire i requisiti, distribuire i compiti tra analista-programmatore e revisore e stabilire un metodo di sviluppo ripetibile..

Poi applicheremo lo stesso sistema a WordPress con LocalWP, GitHub e Webempresa.

Ed è lì che inizieremo a verificare fin dove possiamo arrivare sviluppando con l'IA senza dover scrivere personalmente ogni singola riga di codice.