30 dic 2025·8 min
Crea un'app Assistente Personale con Vibe Coding e LLM
Scopri come progettare, costruire e rilasciare un'app assistente personale usando vibe coding e LLM: UX, prompt, strumenti, backend, privacy, testing e deployment.
Scopri come progettare, costruire e rilasciare un'app assistente personale usando vibe coding e LLM: UX, prompt, strumenti, backend, privacy, testing e deployment.
Un “assistente personale” può significare qualsiasi cosa, da una to-do list evoluta a uno strumento che negozia conflitti di calendario e redige email. Se non definisci il lavoro con precisione, finirai per costruire una demo chat impressionante ma che non aiuta nessuno il lunedì mattina.
Inizia nominando il tuo pubblico e il loro dolore ricorrente. Un founder potrebbe volere preparazione rapida alle riunioni e follow-up; uno studente potrebbe volere piani di studio e cattura di appunti; un operations manager potrebbe volere triage di attività e riepiloghi giornalieri. Più chiaro è il pubblico, più facile è decidere quali strumenti servono davvero all’assistente — e quali no.
Il tuo MVP dovrebbe fornire un risultato utile in una singola sessione breve. Una regola pratica è che l’utente ottenga valore entro 60–120 secondi dall’apertura dell’app.
Due percorsi iniziali affidabili sono:
Nota cosa manca: onboarding lungo, impostazioni complicate o integrazioni profonde. Puoi comunque simulare un’esperienza “assistente” facendo sentire l’interazione conversazionale pur mantenendo le azioni sottostanti deterministiche.
Molte app assistenti falliscono cercando di fare tutto dal giorno uno: voce, sincronizzazione completa delle email, accesso in scrittura al calendario, azioni autonome multi-step e setup agenti complessi. Definisci non-obiettivi espliciti per l’MVP — niente input vocale, niente integrazione email bidirezionale, niente esecuzione autonoma in background e niente sincronizzazione cross-device oltre account di base. Questo mantiene il prodotto onesto e riduce il rischio di sicurezza e privacy nelle fasi iniziali.
Non misurare l’MVP con il “numero di chat”. Misuralo per risultati:
Se stai vibe-codando su una piattaforma come Koder.ai, percorsi chiari e metriche rendono la velocità di build reale: puoi definire le prime schermate React/Flutter e gli endpoint Go/PostgreSQL attorno a due loop core, poi iterare usando snapshot e rollback quando le modifiche non migliorano i risultati.
Un’app assistente personale riesce o fallisce per la sensazione dell’interazione. Gli utenti devono percepire che l’app capisce l’intento, suggerisce il passo successivo utile e resta fuori strada quando vogliono solo una risposta veloce.
La maggior parte degli assistenti guadagna fiducia svolgendo pochi compiti core in modo coerente: comprendere richieste, memorizzare “memoria” (preferenze e fatti di profilo leggeri), gestire task e promemoria e generare riassunti rapidi (appunti, riunioni o messaggi lunghi). Il product design è rendere queste capacità ovvie senza trasformare l’app in un labirinto.
Una regola utile: ogni capacità dell’assistente dovrebbe avere sia (1) un percorso conversazionale (per esempio, “ricordami domani alle 9”) sia (2) una superficie UI visibile per revisione e modifica (una lista di promemoria che puoi scorrere).
Chat-first funziona meglio quando il tuo pubblico apprezza velocità e flessibilità: un composer, la cronologia dei messaggi e qualche scorciatoia intelligente.
UI-first con chat come aiutante funziona meglio quando gli utenti gestiscono molti elementi e hanno bisogno di struttura. In quel modello, l’app si apre su una vista “Tasks” o “Today” e la chat è uno strumento contestuale per le modifiche (per esempio, “sposta tutto ciò che scade oggi a domani”).
Non devi scegliere per sempre, ma dovresti decidere una schermata home predefinita e un modello mentale di base presto.
Gli assistenti spesso eseguono azioni che sembrano irreversibili: eliminare una nota, inviare un messaggio, cancellare qualcosa o modificare molti task contemporaneamente. Tratta queste come azioni rischiose. La UX dovrebbe usare un passo di conferma chiaro con un sommario in linguaggio semplice di cosa accadrà, più un immediato undo dopo il completamento.
Un forte pattern è: preview → confirm → execute → undo. La preview è dove gli utenti colgono gli errori (“Inviare ad Alex?” “Eliminare 12 task?”).
Mantieni la prima versione piccola e coerente. Un minimo pratico è: onboarding (cosa può fare + permessi), chat, tasks/promemoria, memoria (cosa sa, con edit/delete), impostazioni (notifiche, tono, privacy) e una vista leggera di cronologia/audit.
Se stai vibe-codando questo (per esempio, in Koder.ai), queste schermate si mappano pulitamente a un MVP che puoi generare velocemente e poi rifinire testando flussi reali come “cattura un task”, “imposta un promemoria” e “annulla un errore”.
Un buon assistente sembra coerente, prevedibile e sicuro — più come un collega utile che come un generatore di testi casuale. Puoi arrivarci più in fretta mantenendo i prompt semplici, stratificati e testabili.
Tratta i tuoi prompt come tre livelli, ognuno con uno scopo diverso:
Questa separazione impedisce a una richiesta utente (“ignora le istruzioni precedenti”) di sovrascrivere accidentalmente come l’assistente deve comportarsi.
Il tuo assistente sarà più affidabile se sa esattamente quando può agire e quando deve chiedere. Decidi quali operazioni sono in sola lettura (sicure da fare automaticamente, come cercare note), quali sono azioni in scrittura (creare/aggiornare task, programmare promemoria) e quali sono irreversibili o costose (cancellare dati, contattare servizi esterni, condividere informazioni).
Per azioni in scrittura e irreversibili, richiedi conferma: il modello propone un piano d’azione, poi aspetta l’approvazione esplicita.
Quando il modello deve creare un task o un promemoria, il testo libero è fragile. Usa oggetti d’azione JSON e validali prima dell’esecuzione. Richiedi campi come action, title, due_at, priority e timezone, e rifiuta o richiedi di nuovo quando manca qualcosa. Questo mantiene il backend deterministico anche quando il wording del modello varia.
I guardrail non devono essere complicati. Aggiungi una breve policy per richieste sensibili (autolesionismo, attività illegali, accesso a dati privati) e definisci pattern di rifiuto che risultino ancora utili: riconoscere, rifiutare e offrire alternative sicure. Istruisci anche il modello a dire “Non lo so” quando manca l’informazione e a fare una sola domanda di chiarimento invece di indovinare.
Invece di un mega-prompt, mantieni un piccolo set di comportamenti riutilizzabili che l’assistente può “chiamare” internamente: riassumere una conversazione in azioni successive, redigere un piano con assunzioni e domande aperte, controllare una richiesta per dettagli mancanti, riscrivere un messaggio in un tono specifico ed estrarre task/eventi in JSON. Questo è il punto dolce: comportamento coerente, test facile e niente spaghetti di prompt.
Un assistente personale sembra “intelligente” quando sa fare due cose bene: conversare in modo naturale e compiere azioni affidabili. Il percorso più rapido è separare la conversazione (ragionamento LLM) dall’esecuzione (strumenti che chiamano i tuoi sistemi reali).
Per un MVP, inizia con un pattern singolo LLM + strumenti: un modello riceve il messaggio utente, decide se rispondere in testo o chiamare uno strumento, quindi restituisce un risultato. Questo è più semplice da debuggarе e spesso sufficiente per cattura task, ricerca note e promemoria.
Con la crescita delle capacità, diventa utile un pattern coordinatore + agenti specialisti. Un coordinatore interpreta la richiesta e delega a specialisti (per esempio, un agente Tasks vs un agente Notes), ciascuno con istruzioni più strette e meno strumenti. Questo riduce l’uso accidentale degli strumenti e migliora la coerenza man mano che aggiungi integrazioni.
Gli strumenti sono piccole API deterministicׅhe che l’assistente può invocare. Mantieni gli input degli strumenti rigidi e gli output strutturati in modo da poterli validare e loggare. Strumenti comuni includono create/update/complete task, ricerca note (keyword + filtri temporali), schedulazione promemoria (tempo, canale, ricorrenza), lookup preferenze (fuso orario, orario di lavoro), letture agenda opzionali (se hai integrazione calendario) e scritture evento-audit.
Prima di eseguire, aggiungi un passo esplicito di pianificazione: il modello scrive un breve piano, poi seleziona gli strumenti per eseguirlo. La pianificazione aiuta in richieste multi-step come “Sposta i task del mio progetto alla prossima settimana e ricordami lunedì”, dove l’assistente dovrebbe confermare assunzioni (fuso orario, cosa conta come “task del progetto”) prima di agire.
Qualsiasi strumento che causi side effect (creazione di task, invio promemoria, modifica di dati) dovrebbe passare attraverso una gate di approvazione. In pratica, il modello propone una bozza d’azione (nome strumento + parametri + risultato previsto) e la tua app chiede all’utente di confermare o modificare. Questo checkpoint riduce drasticamente cambiamenti non voluti e rende l’assistente più affidabile.
Se usi una piattaforma di vibe-coding come Koder.ai, puoi implementare questa architettura rapidamente generando interfacce per gli strumenti, logica di coordinazione e UI di approvazione come componenti separati e testabili — poi iterare via snapshot e rollback mentre affini il comportamento.
Un assistente personale sembra “intelligente” quando ricorda le cose giuste e dimentica il resto. Il trucco è separare ciò che il modello necessita per la coerenza da ciò che salvi per l’utente. Se salvi tutto, aumenti il rischio per la privacy e il rumore nel recupero. Se non salvi nulla, l’assistente diventa ripetitivo e fragile.
Tratta la conversazione recente come memoria a breve termine: una finestra rotante degli ultimi turni più l’obiettivo corrente. Mantienila stretta — riassumi aggressivamente — così non paghi costi token inutili o amplifichi errori precedenti.
La memoria a lungo termine è per i fatti che devono sopravvivere alle sessioni: preferenze, dettagli stabili di profilo, task e note che l’utente si aspetta di ritrovare. Salvali prima come dati strutturati (tabelle, campi, timestamp) e usa snippet di testo libero solo quando non puoi rappresentare qualcosa in modo pulito.
Un punto di partenza pratico è salvare informazioni che sono autenticate dall’utente o approvate dall’utente: profilo e preferenze (fuso orario, orario di lavoro, tono, promemoria di default), task e progetti (stato, date di scadenza, ricorrenza, priorità), note e highlight (decisioni, impegni, contesto chiave) e risultati degli strumenti più una traccia di audit.
I punti salienti della conversazione contano più delle trascrizioni complete. Invece di salvare tutto ciò che è stato detto, conserva fatti durevoli come: “L’utente preferisce riassunti concisi”, “Volo per NYC venerdì”, “Budget massimo €2.000”.
Progetta il recupero attorno a come le persone cercano le cose: parole chiave, intervalli di tempo, tag e “recentemente modificato”. Usa prima filtri deterministici (date, stato, tag), poi aggiungi ricerca semantica sui corpi delle note quando la query è vaga.
Per evitare allucinazioni, l’assistente dovrebbe fare affidamento solo su ciò che ha effettivamente recuperato (ID record, timestamp) e porre una domanda di chiarimento quando non trova nulla di rilevante.
Rendi la memoria trasparente. Gli utenti dovrebbero poter vedere cosa è salvato, modificarlo, esportarlo e cancellarlo — specialmente i fatti a lungo termine. Se stai costruendo con un workflow di vibe-coding come Koder.ai, fare delle “Impostazioni Memoria” una schermata di primo piano corregge sia la UX sia il tuo modello dati fin da subito.
Un assistente personale vive o muore tramite l’interfaccia. Scegli lo stack in base a dove le persone lo useranno realmente: il web è spesso la via più rapida per ottenere utilità da “driver giornaliero”, mentre il mobile paga quando notifiche, input vocale e cattura on-the-go contano.
Un approccio pratico è partire con React per la UI web (iterazione rapida, deploy semplice), poi rispecchiare lo stesso modello di interazione in Flutter una volta che il loop core dell’assistente funziona.
Tratta la chat come una conversazione strutturata, non solo bolle di testo. Gestisci molteplici forme di messaggio in modo che gli utenti capiscano cosa sta succedendo e cosa ci si aspetta da loro: messaggi utente, risposte assistente (incluso testo in streaming), azioni strumento (“Creazione task…”), conferme (approva/nega), errori (con opzioni di retry) e notifiche di sistema (offline, limiti di rate, capacità degradate).
In React, le risposte in streaming possono far sembrare l’assistente reattivo, ma mantieni il rendering efficiente: aggiungi delta, evita di ri-renderizzare l’intera trascrizione e preserva il comportamento di scroll che rispetta gli utenti che leggono messaggi più vecchi.
Gli utenti vogliono feedback, non i tuoi prompt interni o dettagli della catena di strumenti. Usa indicatori neutri come “Sto lavorando” o “Controllo le tue note” e mostra solo milestone sicure per l’utente (iniziato, in attesa di conferma, completato). Questo diventa ancora più importante quando aggiungi workflow multi-agente.
Aggiungi presto una schermata impostazioni, anche se è semplice. Permetti alle persone di controllare il tono (professionale vs informale), la verbosità (breve vs dettagliato) e le opzioni di privacy (salvare la cronologia chat, durata di retention, abilitare/disabilitare la memoria). Questi controlli riducono le sorprese e aiutano con i requisiti di conformità.
Se stai vibe-codando con Koder.ai, puoi generare sia la UI web React che le schermate Flutter dallo stesso intento prodotto, poi iterare rapidamente sui componenti di conversazione, lo streaming e le impostazioni senza rimanere impigliato nel plumbing UI.
Un assistente personale appare magico nella UI, ma diventa affidabile nel backend. L’obiettivo è rendere il comportamento guidato dalla chat prevedibile: il modello può suggerire azioni, ma il tuo server decide cosa accade realmente.
Trasforma i comportamenti dell’assistente in un piccolo set di endpoint stabili. Mantieni la chat come punto di ingresso, poi esponi risorse esplicite per tutto ciò che l’assistente può gestire. Per esempio, l’assistente può redigere un task, ma la chiamata finale create-task dovrebbe essere una normale richiesta API con uno schema rigoroso.
Una superficie compatta che scala bene include chat (invio/ricezione più richieste strumento opzionali), esecuzione strumenti (esegui strumenti approvati e ritorna risultati strutturati), CRUD di tasks (con validazione server-side), preferenze e job/status per lavori di lunga durata.
L’autenticazione è più facile da aggiungere presto e dolorosa da retrofitare. Definisci come è rappresentata una sessione utente (token o sessioni server) e come sono scopo le richieste (user ID, org ID per team). Decidi cosa l’assistente può fare “silenziosamente” vs cosa richiede ri-autenticazione o conferma.
Se prevedi tier (free/pro/business/enterprise), applica le entitlements a livello API fin dal giorno uno (limiti di rate, disponibilità strumenti, permessi di export), non nei prompt.
I riassunti di contenuti grandi, importazioni o workflow agent multi-step dovrebbero girare in modo asincrono. Ritorna velocemente con un job ID e fornisci aggiornamenti di progresso (queued → running → partial results → completed/failed). Questo mantiene la chat reattiva ed evita timeout.
Tratta le uscite del modello come input non affidabile. Valida e sanitizza tutto: schemi JSON rigidi per le chiamate agli strumenti, rifiuto di campi sconosciuti, enforcement di tipo/intervallo, normalizzazione server-side di date/fuso orario e logging delle richieste/risultati degli strumenti per auditabilità.
Piattaforme come Koder.ai possono accelerare lo scaffolding (API Go, backing PostgreSQL, snapshot/rollback), ma il principio è lo stesso: l’assistente può essere creativo in conversazione mentre il backend resta noioso, rigoroso e affidabile.
Un assistente personale sembra “intelligente” quando ricorda in modo affidabile, spiega cosa ha fatto e annulla gli errori. Il tuo schema PostgreSQL dovrebbe supportare questo fin dal giorno uno: entità core chiare, provenienza esplicita (da dove è arrivato ogni elemento) e timestamp orientati all’audit.
Inizia con un piccolo set di tabelle che rispecchiano le aspettative degli utenti: users, conversations/messages, tasks/reminders, notes e (opzionalmente) embeddings se fai retrieval su scala. Mantieni tasks/notes separati dai messaggi: i messaggi sono la trascrizione grezza; tasks/notes sono gli output strutturati.
Tratta la provenienza come una feature di prima classe. Quando l’LLM trasforma una richiesta in un task, salva un source_message_id su tasks/notes, traccia chi l’ha creato (user, assistant o system) e allega un tool_run_id se usi strumenti/agenti. Questo rende il comportamento spiegabile (“Creato dal tuo messaggio martedì alle 10:14”) e accelera il debugging.
Usa colonne coerenti tra le tabelle: created_at, updated_at e spesso deleted_at per soft deletes. La cancellazione soft è particolarmente utile perché gli utenti chiedono spesso undo, e può essere necessario preservare record per conformità o troubleshooting.
Considera identificatori immutabili (uuid) e una tabella di audit append-only per eventi chiave (task creato, data di scadenza cambiata, promemoria scattato). È più semplice che cercare di ricostruire la storia da righe aggiornate.
Il comportamento dell’assistente cambia rapidamente. Pianifica le migrazioni presto: versiona il tuo schema, evita cambiamenti distruttivi e preferisci step additivi (nuove colonne, nuove tabelle). Se stai vibe-codando con Koder.ai, abbina snapshot/rollback a disciplina sulle migrazioni del DB così puoi iterare senza perdere integrità dei dati.
-- Example: tasks table with provenance and auditability
CREATE TABLE tasks (
id uuid PRIMARY KEY,
user_id uuid NOT NULL,
title text NOT NULL,
status text NOT NULL,
due_at timestamptz,
source_message_id uuid,
created_by text NOT NULL,
created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
updated_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
deleted_at timestamptz
);
L’affidabilità è la differenza tra una demo carina e un assistente a cui le persone affidano lavoro reale. La parte difficile è che le richieste agli assistenti raramente sono ordinate: gli utenti sono brevi, emotivi, incoerenti e spesso omettono dettagli chiave. La tua strategia di testing dovrebbe riflettere questa realtà.
Raccogli (o scrivi) un piccolo ma rappresentativo set di richieste: messaggi brevi, istruzioni vaghe, refusi, vincoli contrastanti e cambiamenti dell’ultimo minuto. Includi percorsi positivi (creazione chiara di task, cattura nota) e percorsi di edge (date mancanti, pronomi ambigui, più persone con lo stesso nome, richieste che implicano permessi).
Mantieni questi esempi come il tuo set d’oro. Eseguilo ogni volta che cambi prompt, strumenti o logica agent.
Per le app assistenti, la correttezza non è solo il testo finale. Valuta se ha preso l’azione giusta, ha chiesto conferma quando necessario ed ha evitato di inventare risultati degli strumenti.
Una rubrica pratica controlla: correttezza del task, comportamento di conferma (soprattutto prima di cancellazioni/invii/spese), azioni allucinatorie (affermazioni di esecuzione senza run), disciplina degli strumenti (usa strumenti quando richiesto; evita chiamate inutili) e recupero (gestione chiara di failure e retry).
Ogni modifica ai prompt può spostare il comportamento in modi inaspettati. Tratta i prompt come codice: versionali, esegui il golden set e confronta i risultati. Se usi più agenti (planner/executor), testa ogni stadio — molti fallimenti iniziano come errori di pianificazione che poi si propagano.
Quando aggiungi un nuovo strumento o cambi uno schema strumento, aggiungi casi di regressione mirati (per esempio, “crea un task per il prossimo venerdì” dovrebbe ancora risolvere le date coerentemente). Se il tuo workflow supporta snapshot e rollback, usali per tornare rapidamente a comportamento noto quando le valutazioni peggiorano.
Logga chiamate agli strumenti, argomenti redatti, tempi e ragioni di failure così puoi rispondere a: “Cosa ha provato a fare il modello?” e “Perché ha fallito?” Redigi token, dati personali e contenuto dei messaggi per default, e memorizza solo ciò che serve per il debugging — spesso uno user ID hashato, nome dello strumento, intento ad alto livello e classe di errore sono sufficienti.
Fatto bene, il testing trasforma l’iterazione in un loop controllato: puoi muoverti più veloce senza rompere la fiducia.
Un’assistente personale diventa presto contenitore di materiale sensibile: calendari, posizioni, messaggi, documenti e appunti che gli utenti non intendevano condividere. Tratta la privacy come una feature di prodotto, non una checkbox. Minimizza ciò che raccogli e ciò che invii a un LLM. Se una feature non richiede l’intera cronologia dei messaggi, non conservarla; se una richiesta può essere soddisfatta con un breve sommario, invia solo il sommario.
Definisci la retention fin da subito: cosa salvi (tasks, note, preferenze), perché lo salvi e per quanto tempo resta. Rendi la cancellazione reale e verificabile: gli utenti devono poter cancellare una singola nota, un intero workspace e qualsiasi file caricato. Considera una “modalità smemorata” per conversazioni sensibili in cui non persistono contenuti — solo metadata minimi per fatturazione e prevenzione abusi.
Non inviare mai chiavi API al client. Conserva le chiavi provider e credenziali strumenti sul server, ruotale e limita lo scope per ambiente. Cripta i dati in transito (TLS) e a riposo (database e backup). Per i token di sessione, usa durate brevi e flussi di refresh; memorizza hash dove possibile ed evita di loggare prompt o output degli strumenti in chiaro per default.
Alcuni utenti richiederanno residenza dati (paesi/regioni specifiche), specialmente per assistenti aziendali. Pianifica deployment sensibili alla regione: tieni i dati utente in un DB allineato alla regione ed evita pipeline cross-region che copiano contenuti altrove. Koder.ai gira su AWS globalmente e può ospitare applicazioni in paesi specifici, semplificando la residenza e i requisiti di trasferimento cross-border quando necessario.
Gli assistenti attirano abusi: scraping, credential stuffing e attacchi per far rivelare segreti al modello. Una baseline pratica include rate limit e quota, rilevamento attività sospette, permessi stretti sugli strumenti (allow-list + validazione server-side), igiene contro prompt-injection (tratta il testo esterno come non affidabile; isola dal sistema rules) e log di audit per esecuzioni strumenti e accesso ai dati.
L’obiettivo è comportamento prevedibile: il modello può suggerire azioni, ma il backend decide cosa è permesso.
Rilasciare un’assistente personale non è un momento singolo di lancio. È un ciclo: rilascia piccolo, osserva l’uso reale, stringi il comportamento e ripeti — senza rompere la fiducia. Poiché gli assistenti possono cambiare comportamento con una modifica al prompt o l’aggiunta di uno strumento, ti serve disciplina di deploy che tratti configurazioni e prompt come codice di produzione.
Dai per scontato che ogni nuova capacità possa fallire in modi sorprendenti: bug sul fuso orario, memoria che salva il dettaglio sbagliato o un modello troppo creativo. I feature flag ti permettono di esporre nuovi strumenti e comportamenti di memoria a una piccola fetta di utenti (o account interni) prima del rollout esteso.
Una strategia semplice è mettere dietro gate ogni integrazione strumento, separare scritture memoria da letture, abilitare planning-mode solo per tester, aggiungere una “modalità sicura” che disabilita le chiamate agli strumenti (solo contesto in lettura) e usare rollout percentuali per cambi rischiosi.
Gli app tradizionali rollbackano binari; le app assistenti devono rollbackare anche il comportamento. Tratta system prompt, schemi strumenti, regole di routing, policies di sicurezza e filtri memoria come deploy versionati. Mantieni snapshot così puoi ripristinare rapidamente l’ultimo comportamento noto e funzionante.
Questo è particolarmente prezioso quando iteri velocemente con vibe coding: Koder.ai supporta snapshot e rollback, che è utile quando piccole modifiche testuali possono avere grande impatto sul prodotto.
Se offri un assistente white-label (per team o clienti), pianifica i domini custom presto. Influisce su callback auth, impostazioni cookie/session, limiti rate per tenant e come separi log e dati. Anche per un prodotto single-brand, definisci ambienti (dev/staging/prod) così puoi testare permessi strumenti e impostazioni modello in sicurezza.
Il monitoraggio dell’assistente è parte product analytics e parte operations. Traccia latenza ed errori, ma anche segnali comportamentali come costo per conversazione, frequenza chiamate strumenti e tasso di failure degli strumenti. Abbina metriche a campioni di audit delle conversazioni così puoi vedere se i cambiamenti hanno migliorato i risultati — non solo il throughput.
Il vibe coding è più utile quando hai bisogno di un prototipo reale — non di slide. Per un’app assistente personale, ciò significa solitamente una UI chat, poche azioni core (cattura task, salva nota, pianifica promemoria) e un backend che resti deterministico anche quando l’LLM è creativo. Una piattaforma di vibe-coding comprime la timeline della prima versione funzionante trasformando la descrizione prodotto in schermate, route e servizi eseguibili che puoi correre e affinare.
Inizia descrivendo l’assistente in linguaggio naturale in chat: per chi è, cosa può fare e cosa significa “fatto” per l’MVP. Itera a piccoli passi.
Genera prima un’interfaccia web React (vista conversazione, composer messaggi, un pannello leggero “strumenti usati” e una pagina impostazioni semplice), poi aggiungi una versione mobile Flutter quando i flussi sembrano giusti.
Poi genera un backend Go con PostgreSQL: autenticazione, API minimale per conversazioni e endpoint strumenti (create task, list tasks, update task). Mantieni il comportamento LLM come uno strato sottile: istruzioni di sistema, schema strumenti e guardrail. Da lì, itera prompt e UI insieme: quando l’assistente fa un’assunzione sbagliata, aggiusta il testo di comportamento e aggiungi un passo di conferma nella UX.
Prioritizza acceleratori di workflow che mantengano gli esperimenti sicuri: modalità di pianificazione (proponi prima di applicare), snapshot e rollback (recupero rapido da iterazioni negative), deploy e hosting con domini custom (accesso rapido agli stakeholder) ed export del codice sorgente (per mantenere la proprietà e spostarsi in una pipeline a lungo termine).
Prima di scalare oltre l’MVP, finalizza:
Con quella struttura, Koder.ai (koder.ai) può essere un modo pratico per passare dal concetto a un assistente funzionante React/Go/PostgreSQL (e poi Flutter) rapidamente, mantenendo il comportamento testabile e reversibile.
Definisci un pubblico primario e un dolore ricorrente, poi descrivi il “lavoro” dell’assistente come un risultato concreto.
Una buona dichiarazione per un MVP potrebbe essere:
Quando il lavoro è chiaro, puoi dire “no” alle funzionalità che non lo supportano direttamente.
Scegli 1–2 percorsi utente che forniscano valore in una singola sessione breve (puntando a 60–120 secondi per arrivare a un risultato utile).
Due percorsi affidabili per l’MVP sono:
Tutto il resto è opzionale finché questi loop non funzionano bene.
Scrivi non-obiettivi espliciti e trattali come protezione dello scope.
Non-obiettivi comuni per l’MVP:
Questo mantiene il prodotto spedibile e riduce il rischio di privacy e sicurezza nelle fasi iniziali.
Misura i risultati, non il volume di chat.
Metriche pratiche per l’MVP:
Queste metriche rispondono direttamente alla domanda se l’assistente sta effettivamente aiutando con il lavoro definito.
Scegli un modello mentale predefinito e una schermata principale.
Puoi evolvere in seguito, ma la chiarezza iniziale evita derive UX e navigazione confusa.
Usa il pattern preview → confirm → execute → undo per qualsiasi azione con side effect.
Esempi utili:
L’assistente può proporre una bozza d’azione, ma l’utente deve approvarla esplicitamente e l’annullamento deve essere immediato.
Usa oggetti d’azione strutturati e validati (spesso JSON) per tutto ciò che cambia dati.
Invece di affidarti a testo libero come “Ho creato il tuo promemoria”, richiedi campi come:
actionSepara il contesto a breve termine dalla memoria a lungo termine.
Rendi la memoria trasparente: gli utenti devono poter vedere, modificare, cancellare ed esportare ciò che è memorizzato.
Conserva task/note come entità di prima classe, non solo testo di chat.
Tabelle pratiche minime:
Aggiungi la provenienza per poter spiegare il comportamento:
Tratta prompt e comportamento degli strumenti come codice: versiona, testa e rollbacka.
Pratiche di affidabilità:
Piattaforme come Koder.ai aiutano permettendo iterazioni rapide con snapshot/rollback mentre affini UI React/Flutter e API Go/PostgreSQL insieme.
titledue_attimezonepriority o recurrencePoi valida lato server e richiedi chiarimenti per campi mancanti o ambigui prima di eseguire.
source_message_id sugli elementi creatiuser/assistant/system)tool_run_id per le azioni eseguiteQuesto facilita debugging e funzionalità di “undo”.