29 ott 2025·8 min
Un unico codebase generato dall'AI per Web, Mobile e API
Scopri come un singolo codebase generato dall'AI può alimentare web app, app mobile e API con logica condivisa, modelli dati coerenti e rilasci più sicuri.
Scopri come un singolo codebase generato dall'AI può alimentare web app, app mobile e API con logica condivisa, modelli dati coerenti e rilasci più sicuri.
“Un codebase” raramente significa una sola UI che gira ovunque. In pratica significa di solito un repository e un insieme condiviso di regole—con superfici di consegna separate (web app, app mobile, API) che dipendono tutte dalle stesse decisioni di business sottostanti.
Un modello mentale utile è condividere le parti che non dovrebbero mai contraddirsi:
Nel frattempo, di solito non condividi l'intero layer UI. Web e mobile hanno pattern di navigazione diversi, aspettative di accessibilità, vincoli di performance e capacità di piattaforma differenti. Condividere la UI può essere vantaggioso in alcuni casi, ma non è la definizione di “un codebase”.
Il codice generato dall'AI può velocizzare enormemente:
Ma l'AI non produce automaticamente un'architettura coerente. Senza confini chiari, tende a duplicare la logica nelle app, mescolare le responsabilità (UI che chiama direttamente codice del DB) e creare convalide “quasi identiche” in più posti. Il vantaggio reale arriva dal definire prima la struttura—poi usare l'AI per riempire le parti ripetitive.
Un codebase assistito dall'AI ha successo quando offre:
Un singolo codebase funziona solo quando si è chiari su cosa deve ottenere—e su cosa non deve cercare di standardizzare. Web, mobile e API servono pubblici e pattern di utilizzo diversi, anche quando condividono le stesse regole di business.
La maggior parte dei prodotti ha almeno tre “porte d'ingresso”:
L'obiettivo è coerenza nel comportamento (regole, permessi, calcoli)—non esperienze identiche.
Un fallimento comune è trattare “single codebase” come “single UI.” Questo spesso produce una app mobile dall'aspetto web o una web app dal comportamento mobile—entrambi frustranti.
Invece, punta a:
Modalità offline: il mobile spesso ha bisogno di accesso in lettura (e talvolta scrittura) senza rete. Questo implica storage locale, strategie di sync, gestione dei conflitti e regole chiare su quale sia la “fonte di verità”.
Performance: il web guarda al bundle size e al time-to-interactive; il mobile allo startup time e all'efficienza di rete; le API a latenza e throughput. Condividere codice non dovrebbe significare spedire moduli inutili a ogni client.
Sicurezza e compliance: autenticazione, autorizzazione, audit trail, crittografia e retention dei dati devono essere coerenti su tutte le superfici. Se operi in spazi regolamentati, integra requisiti come logging, consenso e accesso minimo privilegiato fin dall'inizio—non come toppe.
Un singolo codebase funziona meglio quando è organizzato in livelli chiari con responsabilità nette. Questa struttura rende anche il codice generato dall'AI più semplice da revisionare, testare e sostituire senza rompere parti non correlate.
Ecco la forma base su cui si allineano la maggior parte dei team:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
L'idea chiave: interfacce utente e dettagli di trasporto stanno ai margini, mentre le regole di business restano al centro.
Il “nucleo condivisibile” è tutto ciò che dovrebbe comportarsi allo stesso modo ovunque:
Quando l'AI genera nuove funzionalità, il miglior risultato è: aggiorna le regole di dominio una sola volta e tutti i client ne beneficiano automaticamente.
Alcuni codici sono costosi (o rischiosi) da forzare in un'astrazione condivisa:
Una regola pratica: se l'utente può vederlo o il sistema operativo può romperlo, mantienilo specifico dell'app. Se è una decisione di business, mantienila nel dominio.
Lo strato di dominio condiviso è la parte del codebase che dovrebbe sembrare “noiosa” nel senso migliore: prevedibile, testabile e riutilizzabile ovunque. Se l'AI ti aiuta a generare il sistema, questo layer è dove ancorare il significato del progetto—così schermate web, flussi mobile e endpoint API riflettono le stesse regole.
Definisci i concetti core del tuo prodotto come entità (oggetti con identità nel tempo, come Account, Order, Subscription) e value objects (definiti dal loro valore, come Money, EmailAddress, DateRange). Poi cattura il comportamento come use case (a volte chiamati application services): “Create order,” “Cancel subscription,” “Change email.”
Questa struttura mantiene il dominio comprensibile anche ai non specialisti: i sostantivi descrivono cosa esiste, i verbi cosa fa il sistema.
La logica di business non dovrebbe sapere se viene attivata da un tap, dall'invio di un form web o da una richiesta API. Praticamente, questo significa:
Quando l'AI genera codice, questa separazione è facile da perdere—i modelli vengono riempiti di preoccupazioni UI. Trattalo come un trigger di refactor, non come preferenza.
La validazione è dove i prodotti spesso divergono: il web permette qualcosa che l'API rifiuta, o il mobile valida in modo diverso. Metti la validazione coerente nel dominio (o in un modulo di validazione condiviso) così tutte le superfici applicano le stesse regole.
Esempi:
EmailAddress valida il formato una volta sola, riutilizzato su web/mobile/APIMoney impedisce totali negativi, indipendentemente da dove provenga il valoreSe fatto bene, l'API diventa un traduttore e web/mobile diventano presenter—mentre il dominio resta la singola fonte di verità.
L'API layer è il “volto pubblico” del tuo sistema—e in un codebase unificato generato dall'AI, dovrebbe essere la parte che ancora ancorata a tutto il resto. Se il contratto è chiaro, la web app, la mobile app e persino i servizi interni possono essere generati e verificati rispetto alla stessa fonte di verità.
Definisci il contratto prima di generare handler o wiring UI:
/users, /orders/{id}), filtraggio e sorting prevedibili./v1/... o header-based) e documenta le regole di deprecazione.Usa OpenAPI (o uno strumento schema-first come GraphQL SDL) come artefatto canonico. Da lì genera:
Questo è importante per il codice generato dall'AI: il modello può creare molto codice rapidamente, ma lo schema lo mantiene allineato.
Imposta alcuni non-negotiabili:
snake_case o camelCase, non entrambi; corrispondenza tra JSON e tipi generati.Idempotency-Key per operazioni rischiose (pagamenti, creazione ordine) e definisci il comportamento di retry.Tratta il contratto API come un prodotto. Quando è stabile, tutto il resto diventa più facile da generare, testare e distribuire.
Una web app trae grande beneficio dalla logica di business condivisa—e soffre quando quella logica si intreccia con le preoccupazioni UI. La chiave è trattare lo strato di dominio condiviso come un motore “headless”: conosce regole, validazioni e workflow, ma nulla su componenti, route o API del browser.
Se usi SSR (server-side rendering), il codice condiviso deve essere sicuro da eseguire sul server: niente window, document o chiamate allo storage del browser direttamente. È una buona costrizione: spinge a tenere il comportamento dipendente dal browser in un sottile web adapter.
Con CSR (client-side rendering) hai più libertà, ma la stessa disciplina ripaga. I progetti CSR-only spesso “accidentalmente” importano codice UI nei moduli di dominio perché tutto gira nel browser—fino a quando non aggiungi SSR, edge rendering o test che girano in Node.
Una regola pratica: i moduli condivisi devono essere deterministici e agnostici all'ambiente; qualsiasi cosa tocchi cookie, localStorage o URL appartiene al layer web.
La logica condivisa può esporre domain state (es. totali ordine, idoneità, flag derivati) tramite oggetti semplici e funzioni pure. La web app dovrebbe possedere lo stato UI: spinner di caricamento, focus dei form, animazioni ottimistiche, visibilità modali.
Questo mantiene flessibile la gestione dello stato in React/Vue: puoi cambiare librerie senza riscrivere le regole di business.
Il layer web dovrebbe gestire:
localStorage, caching)Pensa alla web app come a un adattatore che traduce le interazioni utente in comandi di dominio—e traduce gli esiti del dominio in schermate accessibili.
Un'app mobile beneficia soprattutto di uno strato di dominio condiviso: le regole per pricing, idoneità, validazione e workflow devono comportarsi come su web e API. La UI mobile diventa una “shell” attorno a quella logica condivisa—ottimizzata per touch, connettività intermittente e feature del dispositivo.
Anche con la logica condivisa, il mobile ha pattern che raramente si mappano 1:1 al web:
Se prevedi uso mobile reale, assumi offline:
Un “single codebase” si rompe rapidamente se web, mobile e API inventano forme di dati e regole di sicurezza diverse. La soluzione è trattare modelli, autenticazione e autorizzazione come decisioni di prodotto condivise, poi codificarle una volta sola.
Scegli un posto unico dove vivono i modelli, e fai derivare tutto il resto da lì. Opzioni comuni:
La chiave non è lo strumento—è la coerenza. Se “OrderStatus” ha cinque valori in un client e sei in un altro, il codice generato dall'AI compilerà comunque e introdurrà bug.
L'autenticazione deve essere percepita dall'utente come unica, ma la meccanica varia per superficie:
Progetta un flusso unico: login → accesso a breve durata → refresh quando necessario → logout che invalida lo stato server-side. Sul mobile conserva segreti in secure storage (Keychain/Keystore), non in preferenze plain. Sul web preferisci cookie httpOnly così i token non sono esposti a JavaScript.
I permessi dovrebbero essere definiti una volta—idealmente vicino alle regole di business—poi applicati ovunque.
canApproveInvoice(user, invoice)).Questo evita la deriva “funziona su mobile ma non su web” e dà alla generazione AI un contratto chiaro e testabile su chi può fare cosa.
Un codebase unificato resta tale solo se build e release sono prevedibili. L'obiettivo è permettere ai team di distribuire API, web app e mobile app in modo indipendente—senza forkare la logica o aggiungere "special case" per gli ambienti.
Un monorepo (un repo, più pacchetti/app) tende a funzionare meglio per un single codebase perché logica di dominio, contratti API e client UI evolvono insieme. Ottieni cambi atomici (una PR aggiorna un contratto e tutti i consumer) e refactor più semplici.
Un multi-repo può comunque restare unificato, ma pagherai in coordinazione: versioning dei pacchetti condivisi, pubblicazione di artefatti e sincronizzazione dei breaking change. Scegli multi-repo solo se confini organizzativi, regole di sicurezza o scala lo rendono impraticabile.
Tratta ogni superficie come un target di build separato che consuma pacchetti condivisi:
Mantieni gli output di build espliciti e riproducibili (lockfile, toolchain pinned, build deterministiche).
Una pipeline tipica è: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy.
Separa config da codice: variabili d'ambiente e segreti vivono nel tuo CI/CD e secret manager, non nel repo. Usa overlay per ambienti (dev/stage/prod) così lo stesso artefatto può essere promosso tra ambienti senza ricompilarlo—soprattutto per API e runtime web.
Quando web, mobile e API vengono rilasciati dallo stesso codebase, i test smettono di essere “un altro checkbox” e diventano il meccanismo che impedisce a una piccola modifica di rompere tre prodotti contemporaneamente. L'obiettivo è semplice: individuare i problemi dove costa meno correggerli e bloccare i cambi rischiosi prima che raggiungano gli utenti.
Inizia dal dominio condiviso (la logica di business) perché è la più riutilizzata e il posto più facile per testare senza infrastrutture lente.
Questa struttura concentra la maggior parte della fiducia nella logica condivisa, pur catturando problemi di wiring dove i layer si incontrano.
Anche in un monorepo è facile che l'API cambi in modo compatibile a compile-time ma che rompa l'esperienza utente. I test di contratto prevengono la deriva silenziosa.
I buoni test contano, ma contano anche le regole attorno ad essi.
Con questi gate, i cambi generati dall'AI possono essere frequenti senza diventare fragili.
L'AI può accelerare un codebase unico, ma solo se trattata come un rapido ingegnere junior: brava a produrre bozze, non affidabile da fondere senza revisione. L'obiettivo è usare l'AI per velocità mantenendo la responsabilità umana sull'architettura, i contratti e la coerenza a lungo termine.
Usa l'AI per generare le “prime versioni” che altrimenti scriveresti meccanicamente:
Una buona regola: lascia che l'AI produca codice facile da verificare leggendo o eseguendo i test, non codice che cambi silenziosamente il significato di business.
L'output AI dovrebbe essere vincolato da regole esplicite, non da impressioni. Metti queste regole dove vive il codice:
Se l'AI suggerisce una scorciatoia che viola i confini, la risposta è “no”, anche se compila.
Il rischio non è solo codice scadente—sono decisioni non tracciate. Mantieni una traccia di audit:
L'AI è più preziosa quando è ripetibile: il team può vedere perché qualcosa è stata generata, verificarla e rigenerarla in sicurezza quando i requisiti evolvono.
Se stai adottando lo sviluppo assistito dall'AI a livello di sistema (web + API + mobile), la caratteristica più importante non è la pura velocità di generazione—è la capacità di mantenere l'output allineato con i tuoi contratti e layering.
Per esempio, Koder.ai è una piattaforma vibe-coding che aiuta i team a costruire applicazioni web, server e mobile tramite un'interfaccia chat—pur producendo codice sorgente reale ed esportabile. In pratica, questo è utile per il workflow descritto in questo articolo: puoi definire un contratto API e regole di dominio, poi iterare rapidamente su superfici web React, backend Go + PostgreSQL e app Flutter senza perdere la possibilità di revisionare, testare e far rispettare i confini architetturali. Funzionalità come planning mode, snapshot e rollback si integrano bene con la disciplina "genera → verifica → promuovi" in un codebase unificato.
Di solito significa un repository e un insieme condiviso di regole, non un'app identica per tutte le piattaforme.
In pratica, web, mobile e API condividono uno strato di dominio (regole di business, validazione, casi d'uso) e spesso un unico contratto API, mentre ogni piattaforma mantiene la propria UI e le integrazioni specifiche.
Condividi ciò che non può mai essere in conflitto:
Mantieni i componenti UI, la navigazione e le integrazioni dispositivo/browser specifici per piattaforma.
L'AI accelera la scaffolding e i lavori ripetitivi (CRUD, clienti, test), ma non crea automaticamente buoni confini.
Senza un'architettura intenzionale, il codice generato dall'AI spesso:
Usa l'AI per riempire parti ben definite, non per inventare gli strati.
Un flusso semplice e affidabile è:
Questo mantiene le regole di business centralizzate e rende più semplice testare e revisionare le aggiunte generate dall'AI.
Metti la validazione in un unico posto (nel dominio o in un modulo di validazione condiviso), poi riusala ovunque.
Pattern pratici:
EmailAddress e Money una sola voltaUsa uno schema canonico come OpenAPI (o GraphQL SDL) e genera a partire da quello:
Poi aggiungi test di contratto così le modifiche che rompono lo schema falliscono in CI prima di essere rilasciate.
Progetta l'offline intenzionalmente invece di «sperare che la cache funzioni»:
Mantieni storage e sync nel layer mobile; le regole di business restano nel dominio condiviso.
Usa un unico flusso concettuale, implementato diversamente per superficie:
Le regole di autorizzazione vanno definite centralmente (es. canApproveInvoice) e ; la UI le replica solo per nascondere/disabilitare azioni.
Tratta ogni superficie come un target di build separato che consuma pacchetti condivisi:
In CI/CD esegui: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy, e tieni segreti/config fuori dal repo.
Usa l'AI come un ingegnere junior veloce: ottima per bozze, non sicura da unire senza guardrail.
Buoni guardrail:
Se l'output AI viola le regole architetturali, respingilo anche se compila.
Così eviti che «il web lo accetta, l'API lo rifiuta».