Come l'AI trasforma prompt vaghi in architetture pronte per la produzione

Cosa significa davvero “da prompt a architettura"

Un “prompt vago” è il punto di partenza normale perché la maggior parte delle idee nasce come intento, non come specifica: “Costruisci un portale clienti”, “Aggiungi ricerca AI” o “Trasmetti eventi in tempo reale.” Le persone conoscono il risultato desiderato, ma non ancora i confini, i rischi o le scelte ingegneristiche che lo rendono fattibile.

“Da prompt a architettura” è il flusso che trasforma quell'intento in un piano coerente: cosa costruire, come si incastrano i pezzi, dove fluisce il dato e cosa deve essere vero perché funzioni in produzione.

Cosa significa “architettura pronta per la produzione”

Pronta per la produzione non vuol dire “ci sono dei diagrammi.” Significa che il progetto affronta esplicitamente:

• Affidabilità: cosa si rompe, come si recupera e cosa succede sotto carico
• Sicurezza: come si controlla l'accesso, come si conservano i segreti e come si mitigano le minacce
• Costo: cosa genera spesa e come viene monitorato e controllato
• Operatività: monitoring, backup, deploy e come si debugga un failure alle 2 di notte

Dove l'AI aiuta — e dove può fuorviare

L'AI è forte nell'accelerare il pensiero iniziale: generare architetture candidate, suggerire pattern comuni (code, cache, confini di servizio), far emergere requisiti non funzionali mancanti e stendere contratti di interfaccia o checklist.

L'AI può fuorviare quando appare sicura su dettagli che non può verificare: scegliere tecnologie senza contesto, sottostimare la complessità operativa o ignorare vincoli che solo la tua organizzazione conosce (compliance, piattaforme esistenti, competenze del team). Tratta gli output come proposte da sfidare, non come risposte da accettare.

Cosa coprirà (e non coprirà) questo post

Questo post propone un workflow pratico e ripetibile per passare da prompt → requisiti → assunzioni → opzioni → decisioni, con i compromessi che puoi tracciare.

Non sostituirà la competenza di dominio, il dimensionamento dettagliato o una revisione di sicurezza—e non pretenderà che esista un'unica architettura “corretta” per ogni prompt.

Passo 1: Trasforma il prompt in una dichiarazione di problema chiara

Un prompt vago normalmente mescola obiettivi (“costruire una dashboard”), soluzioni (“usa microservizi”) e opinioni (“rendilo veloce”). Prima di schizzare componenti, serve una dichiarazione di problema abbastanza specifica da poter essere testata e discussa.

Dichiarazione del problema (chi ha bisogno di cosa e perché ora)

Scrivi una o due frasi che nominino l'utente primario, il compito che deve svolgere e l'urgenza.

Esempio: “I manager del supporto clienti hanno bisogno di una vista unica dei ticket aperti e del rischio SLA per poter prioritizzare il lavoro quotidiano e ridurre gli SLA mancati questo trimestre.”

Se il prompt non identifica un utente reale, chiedilo. Se non indica perché è importante ora, non puoi poi gerarchizzare i compromessi.

Metriche di successo (come saprai che ha funzionato)

Trasforma il “buono” in risultati misurabili. Prediligi una combinazione di segnali di prodotto e operativi.

• Prodotto: tempo per completare il compito principale, tasso di adozione, tasso di errore, conversione, NPS
• Operativo: latenza p95, obiettivo di uptime, costo per richiesta, pagine on-call/settimana

Scegli un set ridotto (3–5). Troppe metriche creano confusione; troppo poche nascondono rischi.

Percorsi utente e flussi chiave

Descrivi il “happy path” in linguaggio semplice, poi elenca i casi limite che influenzeranno l'architettura.

Esempio di happy path: utente effettua il login → cerca un cliente → vede lo stato corrente → aggiorna un campo → log di audit registrato.

Casi limite da far emergere presto: offline/connettività scarsa, permessi parziali, record duplicati, import in grande volume, timeout, retry e cosa succede quando una dipendenza è down.

Fuori ambito (per prevenire il design creep)

Indica cosa non stai costruendo in questa versione: integrazioni non supportate, analytics avanzati, multi-regione, workflow personalizzati o tooling amministrativo completo. Confini chiari proteggono i tempi e rendono più semplici le conversazioni di “Fase 2”.

Una volta scritte queste quattro parti, il prompt diventa un contratto condiviso. L'AI può aiutare a rifinirlo, ma non dovrebbe inventarlo.

Passo 2: Estrai requisiti e vincoli

Un prompt vago spesso mescola obiettivi (“rendilo semplice”), feature (“invia notifiche”) e preferenze (“usa serverless”) in una sola frase. Questo passo li separa in una lista di requisiti su cui progettare.

Requisiti funzionali (cosa deve fare)

Inizia estraendo comportamenti concreti e le parti coinvolte:

• Feature: registrazione/login, ricerca, checkout, dashboard admin, log di audit
• Dati: cosa memorizzi (utenti, ordini, eventi), per quanto tempo li conservi e chi vi accede
• Integrazioni: provider di pagamento, email/SMS, CRM, analytics, API interne esistenti

Un buon controllo: per ogni requisito puoi indicare uno schermo, un endpoint API o un job di background?

Requisiti non funzionali (quanto bene deve farlo)

Questi modellano l'architettura più di quanto molti si aspettino. Traduci parole vaghe in obiettivi misurabili:

• Latenza: “Le pagine devono essere veloci” → “95% delle richieste sotto 300ms.”
• Uptime: “Sempre disponibile” → “99.9% di uptime mensile.”
• Privacy/compliance: “Gestire clienti EU” → “Basi GDPR: richieste di cancellazione, esportazione dati, retention minima.”

Vincoli (cosa non puoi cambiare)

Annota i confini presto così non progetti un sistema ideale che nessuno può rilasciare:

• Budget & timeline: data di lancio fissa, limiti di spesa cloud
• Competenze del team: forte knowledge in Python, esperienza limitata con Kubernetes
• Sistemi esistenti: bisogna usare il DB attuale, SSO o message bus già in uso

Criteri di accettazione in linguaggio semplice

Scrivi poche frasi “finito significa…” verificabili da chiunque, ad esempio:

• “Un nuovo utente può registrarsi, confermare email e accedere entro 2 minuti.”
• “Il supporto può rimborsare un ordine e il cliente riceve conferma entro 1 minuto.”
• “I dati personali possono essere cancellati su richiesta, inclusi i backup entro 30 giorni.”

Questi requisiti e vincoli diventano input per le architetture candidate che confronterai dopo.

Passo 3: Metti in luce assunzioni e elementi ignoti presto

Un prompt vago raramente fallisce perché la tecnologia è difficile—fallisce perché ognuno riempie i dettagli mancanti in modo diverso. Prima di proporre un'architettura, usa l'AI per far emergere quelle assunzioni silenziose e separa ciò che è vero da ciò che è ipotizzato.

Assunzioni nascoste comuni da elencare

Inizia annotando i “default” che la gente spesso presume:

• Traffico e crescita: stiamo costruendo per 50 utenti/giorno o per 50k contemporanei? Il traffico è a raffica (es. lanci) o stabile?
• Qualità dei dati: i dati in ingresso sono puliti e strutturati, o disordinati con duplicati, campi mancanti e formati incoerenti?
• Comportamento utente: gli utenti tollerano ritardi? Ritenteranno aggressivamente? Si aspettano aggiornamenti in tempo reale?
• Operazioni: chi supporta il sistema? C'è copertura on-call? Sono accettabili outage nel weekend?

Queste assunzioni orientano scelte come caching, code, storage, monitoring e costo.

Dividi “conosciuto” vs “sconosciuto” vs “da ricercare”

Chiedi all'AI di creare tre liste brevi:

• Conosciuto: requisiti confermati dal prompt o dagli stakeholder
• Sconosciuto: dettagli mancanti che bloccano decisioni sicure
• Da ricercare: domande che richiedono spike, verifiche vendor, benchmark, revisione legale o test utenti

Questo evita che l'AI (o il team) tratti ipotesi come fatti.

Domande che l'AI dovrebbe porre prima di impegnarsi in un design

Domande utili includono:

• Quali sono i 3 principali percorsi utente e cosa significa “abbastanza veloce” per ciascuno?
• Quali dati devono essere conservati, per quanto tempo e chi può accedervi?
• Quali modalità di guasto sono accettabili (outage parziale, processamento ritardato, modalità sola lettura)?
• Quali integrazioni esistono e quali sono i loro rate limit e affidabilità?
• Quali vincoli sono fissi: budget, scadenza, cloud/provider, compliance?

Documenta le assunzioni così possono essere contestate dopo

Metti le assunzioni per iscritto (“Assumere picco 2.000 richieste/min,” “Assumere presenza di PII”). Trattale come input provvisori da rivedere—idealmente collegando ogni assunzione a chi l'ha confermata e quando. Questo rende più facile spiegare, difendere e modificare i compromessi architetturali successivi.

Passo 4: Proponi architetture candidate, non una sola risposta

Un prompt vago quasi mai implica un unico design “corretto”. Il modo più rapido per arrivare a un piano pronto per la produzione è abbozzare alcune opzioni valide, scegliere una predefinita e spiegare chiaramente cosa farebbe cambiare scelta.

Opzione A (default): Monolite semplice + servizi gestiti

Per la maggior parte dei prodotti in fase iniziale, parti con un solo backend deployabile (API + logica di business), un singolo database e un piccolo insieme di servizi gestiti (auth, email, object storage). Questo mantiene deployment, debugging e cambiamenti semplici.

Scegli questa opzione quando: il team è piccolo, i requisiti sono ancora in evoluzione e il traffico è incerto.

Opzione B: Monolite modulare + job asincroni

Stesso deployable unico, ma con moduli interni espliciti (billing, utenti, reporting) e un worker di background per task lenti (import, notifiche, chiamate AI). Aggiungi una coda e politiche di retry.

Scegli questa opzione quando: hai task di lunga durata, spike periodici o hai bisogno di confini di proprietà più chiari—senza dividere in servizi separati.

Opzione C: Servizi scalabili (solo se necessario)

Separa alcuni componenti in servizi distinti quando c'è un driver forte: isolamento rigoroso (compliance), scalabilità indipendente di un punto caldo (es. processing media) o cicli di rilascio separati.

Scegli questa opzione quando: puoi indicare pattern di carico, confini organizzativi o vincoli di rischio che giustificano l'overhead operativo aggiunto.

Cosa cambia tra le opzioni

Tra queste opzioni, evidenzia le differenze:

• Componenti: singola API vs API + worker vs più deployable
• Costo: meno parti mobili vs code, monitoring e traffico tra servizi
• Complessità: sviluppo locale più semplice vs più deploy, versioning e modalità di guasto

Un buon output assistito dall'AI è una piccola tabella decisionale: “Default = A, passare a B se abbiamo job in background, passare a C se X metrica/vincolo è vero.” Questo previene microservizi prematuri e mantiene l'architettura allineata a requisiti reali.

Passo 5: Modella i dati e i confini

Gran parte dell'“architettura” è in realtà accordarsi su cosa siano i dati del sistema, dove vivono e chi può modificarli. Se lo modelli presto, i passi successivi (componenti, interfacce, scalabilità, sicurezza) saranno molto meno incerti.

Definisci gli oggetti principali del dominio (e chi ne è proprietario)

Usa i sostantivi del prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, ecc. Per ogni oggetto cattura la proprietà:

• Fonte di verità: quale sistema/servizio può scriverne gli aggiornamenti?
• Lettori: chi lo consuma (altri servizi, analytics, support clienti)?
• Ciclo di vita: create/update/delete e eventuali regole di "soft delete"

Qui l'AI è utile: può proporre un modello di dominio iniziale dal prompt, che poi confermi cosa è reale o implicito.

Scegli pattern di storage che combacino con i bisogni di accesso

Decidi se ogni oggetto è principalmente transazionale (OLTP)—molte piccole letture/scritture che devono essere consistenti—o analitico (aggregazioni, trend, report). Mescolare questi bisogni in un solo DB spesso crea tensioni.

Un pattern comune: DB OLTP per l'app e uno store analytics separato alimentato da eventi o export. L'importante è allineare lo storage a come i dati vengono usati, non a come “sembrano”.

Pianifica il flusso dati end-to-end

Abbozza il percorso dei dati nel sistema:

• Ingestione: API, upload, webhook, import batch
• Trasformazione: validazione, arricchimento, deduplica
• Retention e cancellazione: per quanto si mantengono i dati e come vengono rimossi

Metti in luce i rischi sui dati presto

Segnala rischi espliciti: PII da proteggere, record duplicati, fonti in conflitto (due sistemi che si dichiarano verità), e semantiche di cancellazione non chiare. Questi rischi definiscono i confini: cosa resta interno, cosa si può condividere e cosa necessita audit trail o controlli di accesso.

Passo 6: Mappa componenti e interfacce

Una volta definiti confini e dati, convertili in una mappa concreta di componenti: cosa esiste, cosa possiede e come comunica. Qui l'AI è molto utile come “generatore di diagrammi in parole”—può proporre separazioni pulite e individuare interfacce mancanti.

Definisci moduli e responsabilità

Punta a un piccolo insieme di componenti con ownership chiara. Una buona prova: “Se questo si rompe, chi lo ripara e cosa cambia?” Per esempio:

• API Gateway / BFF: routing delle richieste, enforcement auth, rate limit
• Servizio/i core: regole di business e workflow
• Store dati: persistenza e pattern di query (non solo “un database”)
• Worker asincroni: task lunghi, retry, job schedulati
• Osservabilità: logging, metriche, tracing (componenti di prima classe)

Scegli come comunicano i componenti (e perché)

Preferisci un canale di comunicazione predefinito e giustifica le eccezioni:

• REST/HTTP per flow request/response semplici e facilmente debugabili dall'uomo
• Eventi / pub-sub quando più consumer reagiscono allo stesso cambiamento
• Code per lavoro in background, assorbire spike e retry affidabili

L'AI può mappare ogni caso d'uso all'interfaccia più semplice che soddisfa latenza e affidabilità.

Dipendenze esterne e comportamento in caso di guasto

Elenca servizi terzi e decidi cosa succede quando falliscono:

• Timeout, retry con backoff e circuit breaker
• Modalità degradate (servire dati in cache? consentire sola lettura?)
• Contratti di errore chiari (cosa si aspetta il client)

Mappa di integrazione (sistemi, API, auth)

Scrivi una tabella compatta di integrazioni:

• Pagamenti → Provider API (REST), OAuth2 client credentials, idempotency keys
• Email/SMS → Messaging API (REST), API key, queue di retry su 5xx
• Analytics → Stream di eventi, service token, politica drop-on-overload

Questa mappa diventa la spina dorsale per i ticket di implementazione e le discussioni di revisione.

Passo 7: Progetta per i vincoli di produzione (prima di scrivere codice)

Un progetto può sembrare perfetto su una lavagna e comunque fallire il primo giorno in produzione. Prima di scrivere codice, rendi esplicito il “contratto di produzione”: cosa succede sotto carico, durante i guasti e sotto attacco—e come lo saprai.

Affidabilità: pianifica i percorsi di guasto

Definisci come si comporta il sistema quando le dipendenze sono lente o down. Aggiungi timeout, retry con jitter e regole di circuit-breaker. Rendi le operazioni idempotenti (sicure da ripetere) usando request ID o idempotency key.

Se chiami API terze, considera rate limit e costruisci backpressure: code, concorrenza limitata e degradazione elegante (es. risposte “riprovare più tardi” invece di accumulo).

Sicurezza: decidi chi può fare cosa

Specifica autenticazione (come gli utenti provano la propria identità) e autorizzazione (cosa possono accedere). Scrivi gli scenari di minaccia principali: token rubati, abuso di endpoint pubblici, injection tramite input o escalation di privilegi.

Definisci anche come gestire i segreti: dove risiedono, chi li legge, frequenza di rotazione e tracce di audit.

Prestazioni: obiettivi, non sensazioni

Imposta target di capacità e latenza (anche approssimativi). Poi scegli tattiche: caching (cosa, dove, TTL), batching per chiamate chatty, lavoro asincrono tramite code per task lunghi e limiti per proteggere risorse condivise.

Osservabilità: non puoi riparare ciò che non vedi

Decidi su log strutturati, metriche chiave (latenza, tasso di errore, profondità code), tracciamento distribuito e alert di base. Collega ogni alert a un'azione: chi risponde, cosa controllare e cosa significhi la “safe mode”.

Tratta queste scelte come elementi di architettura di prima classe—modellano il sistema quanto endpoint e database.

Passo 8: Rendi i compromessi espliciti e tracciabili

L'architettura non è una singola “migliore” risposta—è un insieme di scelte sotto vincoli. L'AI è utile qui perché elenca opzioni rapidamente, ma serve comunque un registro chiaro del perché hai scelto una strada, cosa hai sacrificato e cosa farebbe cambiare idea.

Usa una semplice tabella dei compromessi

Decidi dove accettare rischio vs. investire in salvaguardie

Scrivi i “fallimenti accettabili” (es., email occasionalmente ritardate) vs le aree che non devono fallire (es., pagamenti, perdita dati). Metti salvaguardie dove i fallimenti costano caro: backup, idempotenza, rate limit e rollback chiari.

Compromessi operativi che impattano il team

Alcuni design aumentano il carico on-call e la difficoltà di debug (più parti mobili, più retry, log distribuiti). Preferisci scelte che corrispondono alla realtà del supporto: meno servizi, migliore osservabilità e modalità di guasto prevedibili.

Compromessi tecnologici: gestito vs self-hosted

Rendi espliciti i criteri di scelta: compliance, personalizzazione, latenza e staffing. Se scegli self-hosted per costo, annota il prezzo nascosto: patching, upgrade, capacity planning e risposta agli incidenti.

Passo 9: Cattura decisioni, alternative e reversibilità

Le architetture migliori non “accadono”—sono il frutto di molte piccole scelte. Se queste vivono solo in chat o nella memoria di qualcuno, i team ripetono dibattiti, rilasciano in modo incoerente e faticano quando i requisiti cambiano.

Usa ADR per rendere le decisioni ricercabili

Crea un'Architecture Decision Record (ADR) per ogni scelta chiave (DB, pattern di messaging, modello auth, approccio al deploy). Mantienilo breve e coerente:

• Contesto: problema che risolvi e vincoli
• Decisione: cosa hai scelto
• Alternative considerate: 2–3 opzioni
• Perché: ragionamento e tradeoff
• Conseguenze: cosa abilita e cosa limita

L'AI è utile qui: può riassumere opzioni, estrarre tradeoff dalle discussioni e bozzare ADR che poi modifichi per accuratezza.

Costruisci “uscite” nel design

Le assunzioni cambiano: traffico che cresce più velocemente, compliance più rigorosa o API esterne meno affidabili. Per ogni assunzione importante, aggiungi una exit ramp:

• “Se superiamo X richieste/sec, passare da DB singolo a read replica.”
• “Se il SLA del vendor scende sotto Y, introdurre coda + worker.”

Questo trasforma i cambiamenti futuri in mosse pianificate, non in incendi da spegnere.

Aggiungi proof point e versiona le decisioni

Collega milestone verificabili alle scelte rischiose: spike, benchmark, piccoli prototipi o test di carico. Registra i risultati attesi e i criteri di successo.

Infine, versiona le ADR mentre i requisiti evolvono. Non sovrascrivere la storia—appendi aggiornamenti così puoi tracciare cosa è cambiato, quando e perché. Se serve una struttura leggera, usa un template interno come /blog/adr-template.

Passo 10: Valida l'architettura con review e evidenze

Un'architettura bozza non è “finita” quando il diagramma è pulito. È finita quando le persone che la costruiranno, la metteranno in sicurezza, la gestiranno e la pagheranno concordano che funziona—e quando hai evidenze a supporto delle parti rischiose.

Esegui una review architetturale focalizzata

Usa una checklist corta per portare in superfice le questioni importanti presto:

• Sicurezza: modello authn/authz, gestione segreti, principio del privilegio minimo, log di audit
• Privacy: classificazione dati, retention, controlli di accesso, flusso PII, richieste di cancellazione
• Modalità di guasto: comportamento degradato, retry e backoff, idempotenza, dead-letter queue, rate limit
• Prontezza operativa: monitoring, alerting, runbook, ownership on-call, backup/restore

Rendi l'output concreto: “Cosa faremo?” e “Chi ne è responsabile?” invece di intenzioni generiche.

Valida con numeri (range, non speranze)

Invece di una singola stima di throughput, produci range di carico e costo che rispecchino l'incertezza:

• Traffico: P50 / P95 richieste al secondo (es., 50–200 RPS tipico, 500–1.000 RPS picco)
• Crescita storage: range mensile più assunzione di retention
• Driver di costo: uso API/vendor, autoscaling compute, egress dati, DB managed

Chiedi all'AI di mostrare i calcoli e le assunzioni, poi verifica rispetto agli analytics attuali o a sistemi comparabili.

Valuta rischio dipendenze e vendor

Elenca dipendenze critiche (provider LLM, vector DB, code, servizio auth). Per ciascuna cattura:

• Cosa si rompe se non è disponibile?
• Quanto è difficile cambiare provider?
• Ci sono vincoli contrattuali, regionali o di compliance?

Definisci punti di approvazione umani

Rendi esplicite le revisioni:

• Product: flussi utente, SLA, confini di scope
• Security/Privacy: esiti del threat model, approvazioni di trattamento dati
• Ops/SRE: piano di osservabilità, risposta agli incidenti, assunzioni di capacità
• Engineering: interfacce, milestone, piano di migrazione

Quando rimangono disaccordi, registrali come decisioni da prendere con owner e scadenze—poi vai avanti con chiarezza.

Come collaborare efficacemente con l'AI durante il design

L'AI può essere un valido partner di design se la tratti come un architetto junior: capace di generare opzioni rapidamente, ma che ha bisogno di contesto chiaro, controlli e direzione.

Scrivi prompt che facciano emergere assunzioni e vincoli

Inizia dando all'AI una “scatola” in cui lavorare: obiettivo di business, utenti, scala, budget, scadenze e qualsiasi non negoziabile (stack, compliance, hosting, latenza, residenza dati). Poi chiedile di elencare assunzioni e domande aperte prima di proporre soluzioni.

Una regola semplice: se un vincolo conta, dichiaralo esplicitamente—non aspettarti che il modello lo inferisca.

Dove una piattaforma che unisce design e build può aiutare

Se l'obiettivo è passare da “piano architetturale” a “sistema funzionante” senza perdere decisioni nel passaggio, uno strumento di workflow conta. Piattaforme come Koder.ai possono essere utili perché la stessa chat che aiuta a chiarire requisiti può portare quei vincoli in implementazione: modalità planning, iterazioni ripetibili e possibilità di esportare codice quando sei pronto a possedere la pipeline.

Questo non elimina la necessità di review architetturali—anzi richiede più attenzione alla documentazione di assunzioni e requisiti non funzionali—perché puoi passare rapidamente da proposta a app funzionante.

Template di prompt riutilizzabili

Usa template brevi che producono output strutturato:

You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)

(Nota: il blocco di codice qui va mantenuto così com'è: non tradurre il contenuto del code fence.)

Itera con cicli “critica e rifinitura”

Chiedi una prima bozza e poi subito una critica:

• “Cosa è fragile o rischioso in questo design?”
• “Quali requisiti non sono ancora soddisfatti?”
• “Cosa semplificheresti se avessimo la metà del tempo?”

Questo evita che il modello si incastri su una singola direzione troppo presto.

Sorveglia i fallimenti comuni

L'AI può apparire sicura pur sbagliando. Problemi comuni includono:

• Servizi/caratteristiche inventate—richiedi fonti o dichiarazioni di incertezza
• Vincoli ignorati (costo, residenza dati, competenze del team)—chiedi di ricondurre ogni scelta a un requisito
• Overengineering—forza un'opzione “minimo architettura valida”

Se vuoi, puoi catturare gli output come ADR leggeri e conservarli nel repo (vedi /blog/architecture-decision-records).

Mini walkthrough: dal prompt vago al piano pronto da costruire

Prompt vago: “Costruisci un sistema che avvisi i clienti quando una consegna sarà in ritardo.”

1) Trasformalo in requisiti

L'AI aiuta a tradurre in bisogni concreti:

• Utenti: team operativo, clienti finali
• Flusso core: ingestione stato spedizione → rilevazione rischio ritardo → notificare → tracciare esiti
• Non-funzionale: alert entro 2 minuti dal cambio di stato, 99.9% di disponibilità, audit trail per dispute

2) Assunzioni che cambiano l'architettura

Due domande iniziali spesso ribaltano il design:

• Assunzione A: gli aggiornamenti di stato arrivano in tempo reale dai corrieri (webhook). Se vero, processing event-driven è adatto.
• Assunzione B: gli aggiornamenti sono interrogati ogni 15 minuti. Se vero, serve scheduling, gestione rate-limit e l'SLA di 2 minuti potrebbe essere impossibile senza rinegoziare gli input.

Annotandole eviti di costruire rapidamente la cosa sbagliata.

3) Opzioni → chiamata sui compromessi

AI propone architetture candidate:

• Opzione 1: API sincrona: webhook corriere → servizio scoring ritardi → servizio notifiche

  • Pro: semplice, meno parti
  • Contro: timeout dei webhook possono causare aggiornamenti persi; spike possono sovraccaricare lo scoring

• Opzione 2: Basata su code: webhook → enqueue evento → worker valuta ritardi → notifiche

  • Pro: assorbe picchi, retry sicuri, migliore osservabilità
  • Contro: più componenti, consistenza eventuale

Decisione sui compromessi: scegli basata su code se l'affidabilità dei corrieri e i picchi di traffico sono rischi; scegli sincrona se il volume è basso e gli SLA dei corrieri sono elevati.

4) Piano finale e deliverable

Deliverable per renderlo costruibile:

• Contesto e diagrammi di sequenza
• Modello dati + schema degli eventi
• ADR che documentano la scelta queue vs sincrona
• Runbook (modalità di guasto, retry, controlli on-call)
• Epic backlog (integrazione corrieri, regole di scoring, template notifiche, monitoring)