Scopri come l'IA interpreta istruzioni in linguaggio naturale, pianifica flussi UX, genera UI e codice e itera con feedback per consegnare funzionalità e schermate funzionanti.
“Istruzioni scritte” sono le parole che usi già per spiegare cosa vuoi costruire—espresse in una forma che un'IA (e un team) possono eseguire.
Nella pratica, l'obiettivo non è una prosa perfetta. È avere intento chiaro (che risultato vuoi) più confini chiari (cosa è permesso, cosa no), così il sistema non deve indovinare.
Possono essere formali o informali:
La chiave è che il testo descriva outcome e vincoli. Quando sono entrambi presenti, l'IA può proporre schermate, flussi e dettagli di implementazione senza inventare regole di business.
Una funzionalità funzionante è più di un mockup. Tipicamente include:
Per esempio, “indirizzi salvati” non è solo una pagina—è un insieme di schermate (lista, aggiungi/modifica), regole (campi obbligatori, indirizzo predefinito) e collegamenti (chiamate API, aggiornamenti di stato).
La maggior parte dei team finisce in un ciclo semplice:
Descrivere → generare → rivedere → rifinire
Fornisci la specifica, l'IA propone UI/UX e implementazione, tu rivedi per accuratezza e aderenza al prodotto, poi affini i requisiti finché il risultato corrisponde a ciò che intendevi.
Se usi una piattaforma vibe-coding come Koder.ai, questo ciclo spesso diventa ancora più rapido perché puoi restare in un unico posto: descrivi la funzionalità in chat, genera le modifiche all'app e poi itera velocemente con follow-up mirati (e ripristina se necessario).
L'IA può accelerare la stesura di schermate, suggerire flussi e produrre codice, ma le persone continuano a:
Considera l'IA come un acceleratore per trasformare il testo in una prima (e seconda) bozza—mentre gli umani restano responsabili del risultato finale.
L'IA è flessibile sui formati, ma esigente sulla chiarezza. Può lavorare da un solo paragrafo, una lista a punti, uno snippet di PRD o un insieme di user story—a patto che intento e vincoli siano espliciti.
I punti di partenza più utili solitamente includono:
Questi elementi dicono all'IA cosa stai costruendo e cosa significa 'buono', riducendo i rimbalzi di chiarimento.
Quando mancano requisiti, l'IA colma i vuoti con default che potrebbero non corrispondere alle tue regole di business. Includi:
Vago: “Aggiungi una schermata di checkout e rendila semplice.”
Concreto: “Aggiungi un flusso di checkout per utenti loggati. Passi: Indirizzo → Spedizione → Pagamento → Revisione. Supporta carta + Apple Pay. Salva fino a 3 indirizzi per utente. Mostra tasse e spedizione prima del pagamento. Se il pagamento fallisce, mantieni il carrello e mostra un'opzione di retry. Successo = ordine creato, ricevuta inviata via email e inventario decrementato.”
Input chiari aiutano l'IA a produrre schermate, copy, validazioni e logica che siano allineati con i vincoli reali. Otterrai meno assunzioni errate, meno cicli di redesign e un percorso più veloce da una prima bozza a qualcosa che il team può effettivamente rivedere, testare e rilasciare.
Prima che l'IA possa generare schermate o scrivere codice, deve capire cosa intendi, non solo cosa hai scritto. Questo passo è essenzialmente leggere la tua specifica come farebbe un product manager: estrarre obiettivi, persone coinvolte e regole che rendono la funzionalità corretta.
La maggior parte delle specifiche contiene alcuni blocchi ricorrenti:
Quando questi elementi sono chiari, l'IA può tradurre il testo in una comprensione strutturata che i passaggi successivi trasformeranno in flussi, schermate, dati e logica.
L'IA riconosce anche pattern comuni di prodotto e traduce frasi quotidiane in concetti di implementazione. Per esempio:
Questa mappatura è utile perché trasforma nomi vaghi in blocchi concreti che designer e ingegneri usano.
Anche le specifiche buone lasciano buchi. L'IA può segnalare ciò che manca e proporre domande di chiarimento come:
A volte vuoi procedere anche senza tutte le risposte. L'IA può scegliere default ragionevoli (es. regole di password standard, widget tipici della dashboard) segnando però le assunzioni per revisione.
La chiave è la visibilità: le assunzioni dovrebbero essere elencate chiaramente così che un umano possa confermarle o correggerle prima del rilascio.
Una volta chiarito l'intento, il passo successivo è trasformare la specifica scritta in qualcosa di costruibile: un piano di funzionalità. Non stiamo cercando il codice ancora—stiamo cercando struttura.
Un buon piano inizia traducendo frasi in schermate, navigazione e journey.
Ad esempio: “Gli utenti possono salvare articoli in una wishlist e visualizzarla dopo” di solito implica (1) un'interazione nella scheda prodotto, (2) una schermata wishlist e (3) un modo per raggiungerla dalla navigazione principale.
Chiedi all'IA di elencare le schermate e poi descrivere il percorso “happy path”, più un paio di deviazioni comuni (non loggato, elemento rimosso, lista vuota).
Successivamente, chiedi all'IA di dividere la funzionalità in task che i team riconoscono:
Qui i requisiti vaghi vengono esposti. Se la specifica non dice cosa succede quando un utente prova a salvare lo stesso elemento due volte, il piano dovrebbe sollevare la domanda.
Mantieni i criteri di accettazione in linguaggio semplice. Esempio:
Chiedi all'IA di etichettare gli elementi come must-have vs nice-to-have (es. “condividi wishlist” potrebbe essere nice-to-have). Questo evita che il piano si espanda oltre la specifica iniziale.
Con un piano funzionale in mano, l'IA può aiutare a trasformare il testo in una mappa di schermate concreta e una bozza iniziale di UI. L'obiettivo non è un design pixel-perfect al primo giro—è un modello condivisibile e ispezionabile di ciò che gli utenti vedranno e faranno.
Inizia descrivendo l'happy path come una breve storia: cosa vuole l'utente, dove parte, cosa tocca e cosa significa successo. Da lì, l'IA può proporre il set minimo di schermate (e cosa appartiene a ciascuna).
Poi chiedi alternative comuni: “E se non è loggato?”, “E se non ci sono risultati?”, “E se abbandona a metà?”. Questo evita di costruire un'interfaccia che funziona solo nelle demo.
Se la tua specifica include indizi sul layout (es. “header con ricerca, lista risultati con filtri, CTA primaria in basso”), l'IA può produrre una bozza strutturata come:
I migliori prompt includono priorità dei contenuti (“mostra prezzo e disponibilità sopra la descrizione”), regole d'interazione (“i filtri persistono tra le sessioni”) e vincoli (“mobile-first; usabile con un pollice”).
Un prodotto funzionante richiede più della schermata “normale”. Chiedi all'IA di elencare e definire gli stati che implementerete:
Queste decisioni di stato influenzano direttamente lo sforzo di sviluppo e la fiducia dell'utente.
L'IA può aiutare a far rispettare la coerenza proponendo componenti riutilizzabili e regole: scala tipografica, token di spaziatura, stili dei pulsanti e pattern dei form.
Se hai già componenti, fai riferimento alle tue linee guida interne (es. /design-system) e chiedi all'IA di riutilizzarli invece di inventare nuovi pattern.
Poi, traduci “cosa deve fare l'app” in cosa deve salvare l'app e cosa deve permettere. Qui le specifiche scritte diventano un modello dati concreto e un insieme di regole di business.
L'IA parte estraendo i “sostantivi” e trattandoli come entità. Per esempio, “Gli utenti possono creare Progetti e aggiungere Task, e i manager approvano le timbrature” suggerisce entità come User, Project, Task, e TimeEntry.
Per ogni entità, l'IA suggerisce i campi necessari (e segnala cosa manca):
Dovrebbe anche evidenziare casi limite impliciti, come “Solo un abbonamento attivo per account” (vincolo di unicità) o “Il totale dell'ordine deve essere la somma delle linee” (validazione calcolata).
Un buon output mantiene le regole leggibili, non sepolte nel codice. Esempi:
Infine, mappa come i record cambiano nel tempo: create, update, delete e cosa fare invece di cancellare (soft delete). L'IA può anche proporre audit trail (chi ha cambiato cosa, quando) e versioning se la specifica richiede tracciabilità.
Ora puoi generare la “prima bozza funzionante” del codice: la UI su cui la gente clicca e la logica che la fa comportare correttamente.
Se usi Koder.ai, questo di solito significa che la piattaforma genera un'implementazione full-stack coerente (web, backend, database) dalla chat-driven spec, con l'opzione di esportare il codice sorgente quando vuoi continuare in un workflow tradizionale.
Da una specifica come “Aggiungi una schermata 'Crea Progetto' con nome, owner e visibilità”, l'IA può scaffoldare:
Può anche creare blocchi riutilizzabili (es. un \u003cProjectForm /\u003e usato per create e edit) per mantenere il codice coerente.
Sul lato server, l'IA può redigere il “contratto” di base per la funzionalità:
La chiave è legare la logica backend alle regole della specifica (“Solo gli admin possono impostare visibilità privata”) invece di accettare qualunque dato arrivi dalla UI.
L'IA può collegare la UI al client API (fetch/Axios/React Query, ecc.), includendo caching e retry dove opportuno. Dovrebbe anche generare una gestione errori user-friendly: messaggi a livello di campo per errori di validazione e un fallback chiaro per i guasti di rete.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
Il codice generato è più utile quando segue le tue convenzioni: naming chiaro, struttura di cartelle prevedibile, funzioni piccole e utilità condivise (validatori, client API, helper permessi).
Se hai una guida di stile o pattern preferiti, riferiscili esplicitamente e menziona documentazione interna come /engineering/frontend o /engineering/api-guidelines.
A questo punto hai schermate, componenti UI, forme dati e regole di business. "Wiring" significa far parlare tra loro quei pezzi: i pulsanti attivano azioni, le azioni chiamano endpoint backend, le risposte aggiornano la UI e i permessi decidono cosa le persone possono vedere.
L'IA può connettere le schermate secondo la specifica scritta creando route (URL o percorsi app), definendo cosa succede dopo azioni chiave e passando il contesto giusto tra le pagine.
Per esempio: “Dopo il salvataggio, torna alla lista e evidenzia il nuovo elemento” diventa un flusso concreto—submit form → attendi successo → naviga alla lista → mostra un toast e metti a fuoco la nuova riga.
Le specifiche spesso menzionano ruoli (“Admin può modificare, Viewer può solo leggere”). Wiring significa applicarlo in più luoghi:
L'IA è utile qui perché può generare controlli coerenti in tutta l'app (non solo in una schermata), riducendo il rischio di “sembra bloccato, ma l'endpoint funziona ancora”.
La maggior parte delle funzionalità dipende da configurazioni: base URL API, chiavi analytics, feature flag, bucket di storage, ecc. L'IA può predisporre impostazioni separate per dev/staging/prod mantenendo i segreti fuori dal codice.
Tipici output includono:
L'obiettivo è un ciclo completo: “click → richiesta → risposta → aggiornamento UI.” L'IA può aggiungere il codice di collegamento mancante (stati di loading, gestione errori, retry) e generare controlli semplici come:
Qui la funzionalità smette di essere un mock e inizia a comportarsi come un prodotto reale.
Una volta che una funzionalità è “funzionante”, testala come farebbe un utente reale (e il mondo reale, disordinato). L'IA aiuta trasformando i criteri di accettazione in controlli concreti e velocizzando le parti noiose del debugging.
Se la tua specifica dice “Un utente può resettare la password e vede un messaggio di conferma”, l'IA può proporre casi di test che corrispondono a quella affermazione a vari livelli:
Il trucco è fornire all'IA i criteri di accettazione esatti più il contesto minimo: nome della funzionalità, schermate chiave e convenzioni di test esistenti nel codebase.
Le specifiche descrivono di solito l'happy path. L'IA è utile per generare gli scenari “e se” che spesso causano ticket di supporto:
Non è necessario implementare subito ogni caso limite, ma dovresti decidere quali sono rilevanti per il livello di rischio del tuo prodotto.
Quando un test fallisce, fornisci all'IA ciò che un sviluppatore chiederebbe comunque: l'asserzione che fallisce, log rilevanti, stack trace e i passi esatti per riprodurre.
L'IA può allora:
Tratta i suoi suggerimenti come ipotesi. Conferma eseguendo di nuovo il test e controllando il comportamento in UI.
Per cicli di revisione rapidi, mantieni una checklist breve:
La prima bozza generata dall'IA è di solito “abbastanza buona per reagire”, non “pronta per il rilascio”. L'iterazione è dove trasformi una funzionalità plausibile in una affidabile—stringendo i requisiti, correggendo i casi limite e facendo cambiamenti in passi piccoli e verificabili.
Un loop sano è: genera → rivedi → chiedi una modifica specifica → confronta cosa è cambiato → ripeti.
Invece di ripetere l'intera app, punta ad aggiornamenti mirati. Chiedi all'IA di modificare solo una parte (una schermata, un componente, una regola di validazione, una query) e di restituire un diff o un chiaro “prima/dopo”. Questo rende più semplice confermare che il cambiamento ha risolto il problema senza rompere altro.
Se il tuo workflow lo supporta, mantieni le modifiche in commit piccoli e rivedili come faresti con una PR di un collega: leggi il diff, esegui l'app e verifica il comportamento.
Piattaforme come Koder.ai beneficiano di questo approccio: usa una “modalità pianificazione” per accordarti su scope e flussi prima di generare, poi itera in fette ristrette e affidati a snapshot/rollback quando l'esperimento va storto.
Richieste vaghe (“renderlo più bello”, “sistema il flusso”) generano risultati vaghi. Le richieste forti riferimento:
Aggiungi criteri di accettazione quando possibile: “Il pulsante ‘Paga’ è disabilitato finché i campi obbligatori non sono validi” o “Se cambia il paese di spedizione, ricalcola immediatamente le tasse.”
Tratta l'output IA come codice di tua proprietà. Richiedi brevi note di cambiamento insieme agli aggiornamenti: cosa è cambiato, perché è cambiato e cosa testare.
Quando l'IA suggerisce refactor, chiedile di spiegare l'intento e di elencare i rischi potenziali (es. “modifica il timing delle validazioni” o “cambia la gestione delle risposte API”).
L'iterazione termina quando raggiungi criteri di rilascio chiari. Definisci limiti:
A quel punto, congela la specifica, rilascia e pianifica la prossima iterazione come una nuova richiesta con scope definito.
L'IA può trasformare specifiche scritte in funzionalità sorprendentemente complete, ma non sostituisce il giudizio. Tratta l'output dell'IA come bozza che necessita revisione—soprattutto quando coinvolge dati utente, pagamenti o permessi.
Assumi che qualsiasi cosa incollata in un prompt possa essere memorizzata o esaminata. Non includere:
Se hai bisogno di realismo, anonimizza: sostituisci nomi con segnaposto, offusca ID e descrivi pattern (“10k utenti, 3 ruoli”) invece di esportare dati grezzi.
L'IA è utile per generare controlli di sicurezza di base, ma devi comunque verificarli.
Prima di chiedere codice o schermate, includi:
Una volta che hai una bozza prototipo, programma una rapida revisione: confrontala con la roadmap, decidi cosa rilasciare ora vs dopo e documenta le modifiche.
Se vuoi aiuto per trasformare bozze in un piano, vedi /pricing o sfoglia le guide correlate in /blog. Se esplori lo sviluppo guidato da chat, Koder.ai è pensato per questo workflow: trasforma specifiche scritte in funzionalità web, backend e mobile funzionanti, itera rapidamente ed esporta il codice sorgente quando sei pronto.
"Written instructions" sono qualsiasi testo che dichiari in modo chiaro l'intento (l'esito che vuoi ottenere) e i confini (vincoli, regole e ciò che non è permesso). Può essere un rapido messaggio Slack, uno snippet di PRD, user story, criteri di accettazione o una lista di casi limite: ciò che conta è la chiarezza, non la formalità.
Una funzionalità “funzionante” di solito comprende più della sola grafica:
Un mockup mostra l'aspetto; una funzionalità funzionante si comporta correttamente end-to-end.
La maggior parte dei team segue un semplice ciclo di iterazione:
La velocità viene dalle bozze rapide; la qualità dal rigore della revisione e dell'iterazione.
L'IA può muoversi rapidamente, ma indovinerà se non specifichi:
Includere queste informazioni riduce i rifacimenti e impedisce che vengano applicati "default ragionevoli" che non combaciano con le tue regole aziendali.
Inizia con quattro elementi:
Questo dà all'IA sia la direzione sia una soglia di qualità, non solo un'idea di funzionalità.
Specie le specifiche concrete definiscono:
Queste specifiche si traducono direttamente in schermate, regole e comportamento API.
Chiedi all'IA di produrre un piano funzionale prima del codice:
Questo espone le informazioni mancanti quando le modifiche sono economiche.
Richiedi definizioni esplicite per ogni stato chiave della schermata:
La maggior parte dei bug di produzione e problemi UX nasce dalla mancanza di gestione degli stati, non dall'happy path.
L'IA estrae di solito le entità (i “sostantivi”) e poi propone:
Chiedi anche di descrivere il ciclo di vita dei dati: create/update/soft-delete e se servono audit trail o versioning.
Tratta l'output dell'IA come una bozza e stabilisci dei paletti:
Usa l'IA per accelerare l'iterazione, ma tieni le persone responsabili di correttezza, sicurezza e qualità.