23 set 2025·8 min
Sicurezza, prestazioni e affidabilità nei codebase generati dall'AI
Guida pratica per valutare sicurezza, prestazioni e affidabilità nel codice generato dall'AI, con checklist chiare per revisione, test e monitoraggio.
Guida pratica per valutare sicurezza, prestazioni e affidabilità nel codice generato dall'AI, con checklist chiare per revisione, test e monitoraggio.
“Codice generato dall'AI” può significare cose molto diverse a seconda del team e degli strumenti. Per alcuni è qualche riga autocompletata dentro un modulo esistente. Per altri sono interi endpoint, modelli dati, migrazioni, stub di test o un grande refactor prodotto a partire da un prompt. Prima di giudicare la qualità, scrivi cosa conta come generato dall'AI nel tuo repo: frammenti, funzioni intere, nuovi servizi, codice infrastrutturale o riscritture “assistite” dall'AI.
L'aspettativa chiave: l'output dell'AI è una bozza, non una garanzia. Può essere sorprendentemente leggibile e comunque mancare casi limite, usare una libreria in modo errato, saltare controlli di autenticazione o introdurre colli di bottiglia di performance difficili da vedere. Trattalo come il codice di un collega junior veloce: accelera, ma richiede revisione, test e criteri di accettazione chiari.
Se usi un workflow di “vibe-coding” (per esempio generare una feature completa da una chat in una piattaforma come Koder.ai—frontend in React, backend in Go con PostgreSQL, o un'app Flutter), questa mentalità è ancora più importante. Più grande è la superficie generata, più è necessario definire che cosa significa “fatto” oltre a “compila”.
Sicurezza, prestazioni e affidabilità non “appaiono” di volta in volta nel codice generato a meno che non le richiedi e le verifichi. L'AI tende a ottimizzare per plausibilità e pattern comuni, non per il tuo modello di minaccia, la forma del traffico, le modalità di guasto o gli obblighi di compliance. Senza criteri espliciti, i team spesso mergiano codice che funziona in una demo con percorso felice ma fallisce sotto carico reale o input avversariali.
In pratica si sovrappongono: il rate limiting migliora sicurezza e affidabilità; la cache può migliorare le prestazioni ma danneggiare la sicurezza se perde dati tra utenti; timeout stretti migliorano l'affidabilità ma aprono nuovi percorsi di errore che devono essere messi in sicurezza.
Questa sezione stabilisce la mentalità di base: l'AI accelera la scrittura del codice, ma “pronto per la produzione” è una soglia di qualità che tu definisci e verifichi continuamente.
Il codice generato dall'AI spesso appare ordinato e sicuro di sé, ma i problemi più frequenti non sono stilistici: sono gap di giudizio. I modelli possono produrre implementazioni plausibili che compilano e passano test basilari, pur mancandosi del contesto di cui il tuo sistema ha bisogno.
Alcune categorie ricorrono spesso durante le review:
catch troppo ampi che nascondono problemi reali.Il codice generato può portare assunzioni nascoste: fusi orari sempre UTC, ID sempre numerici, richieste sempre ben formate, chiamate di rete sempre veloci, retry sempre sicuri. Può anche includere implementazioni parziali—un controllo di sicurezza stub, un ramo TODO o una fallback che restituisce dati di default invece di fallire chiuso.
Un fallimento comune è riutilizzare un pattern corretto altrove ma sbagliato qui: riusare un helper di hashing senza i parametri giusti, applicare un sanitizer generico non adatto al contesto di output, o adottare un loop di retry che amplifica involontariamente il carico (e i costi).
Anche quando il codice è generato, gli umani restano responsabili del suo comportamento in produzione. Tratta l'output dell'AI come una bozza: tu possiedi il modello di minaccia, i casi limite e le conseguenze.
Il codice generato dall'AI spesso appare completo e sicuro—il che rende facile saltare la domanda base: “Cosa stiamo proteggendo e da chi?” Un modello di minaccia semplice e in linguaggio chiaro mantiene esplicite le decisioni di sicurezza prima che il codice si solidifichi.
Inizia nominando gli asset che farebbero male se compromessi:
Poi elenca gli attori: utenti normali, amministratori, staff di supporto, servizi esterni e attaccanti (credential stuffing, frodi, bot).
Infine disegna (o descrivi) i confini di fiducia: browser ↔ backend, backend ↔ database, backend ↔ API di terze parti, servizi interni ↔ internet pubblico. Se l'AI propone scorciatoie “veloci” attraverso questi confini (per esempio accesso diretto al DB da un endpoint pubblico), segnala immediatamente.
Tienila abbastanza breve da usarla davvero:
Cattura le risposte nella descrizione della PR o crea un breve ADR (Architecture Decision Record) quando la scelta è duratura (es. formato token, approccio di verifica webhook). I revisori futuri potranno così capire se le modifiche generate dall'AI corrispondono ancora all'intento originale e quali rischi sono stati accettati consapevolmente.
Il codice generato dall'AI può sembrare pulito e consistente ma nascondere trappole di sicurezza—soprattutto attorno ai default, alla gestione degli errori e al controllo accessi. Durante la review concentrati meno sullo stile e più su “cosa può fare un attaccante con questo?”.
Confini di fiducia. Identifica dove i dati entrano nel sistema (HTTP request, webhook, code, file). Assicurati che la validazione avvenga al confine, non “da qualche parte dopo”. Per l'output, verifica che la codifica sia contestuale (HTML, SQL, shell, log).
Autenticazione vs autorizzazione. Il codice AI spesso include controllo isLoggedIn ma dimentica il controllo a livello di risorsa. Verifica che ogni azione sensibile controlli chi può agire su quale oggetto (es. userId nell'URL deve essere verificato rispetto ai permessi, non solo esistere).
Segreti e configurazione. Controlla che API key, token e stringhe di connessione non siano nel sorgente, in config di esempio, nei log o nei test. Verifica inoltre che la “modalità debug” non sia abilitata di default.
Gestione degli errori e logging. Assicurati che i fallimenti non restituiscano eccezioni grezze, stack trace, errori SQL o ID interni. I log devono essere utili ma non devono esporre credenziali, token di accesso o dati personali.
Richiedi un test negativo per ogni percorso rischioso (accesso non autorizzato, input non valido, token scaduto). Se il codice non può essere testato in questo modo, spesso è segno che il confine di sicurezza non è chiaro.
Il codice generato dall'AI spesso “risolve” problemi aggiungendo pacchetti. Questo può ingrandire silenziosamente la superficie d'attacco: più manutentori, più churn negli aggiornamenti, più dipendenze transitive che non hai scelto esplicitamente.
Inizia rendendo intenzionale la scelta delle dipendenze.
Una regola semplice funziona bene: nessuna nuova dipendenza senza una breve giustificazione nella descrizione della PR. Se l'AI suggerisce una libreria, chiedi se la standard library o un pacchetto già approvato non risolve il bisogno.
Gli scan automatici sono utili solo se i risultati portano a azioni. Aggiungi:
Poi definisci regole di gestione: quale severità blocca le merge, cosa può essere rimandato con un issue e chi approva le eccezioni. Documenta queste regole e richiamale nella guida di contribuzione.
Molti incidenti derivano da dipendenze transitive introdotte indirettamente. Controlla le diff del lockfile nelle PR e pruna regolarmente i pacchetti non usati—l'AI può importare helper “per sicurezza” e poi non usarli.
Scrivi come avvengono gli aggiornamenti (bump PR pianificati, tooling automatico o manuale) e chi approva i cambi delle dipendenze. Una chiara ownership evita che pacchetti vulnerabili rimangano in produzione.
Le prestazioni non sono “l'app sembra veloce”. Sono un insieme di obiettivi misurabili che corrispondono a come le persone usano il prodotto—e a quanto puoi permetterti di farlo girare. Il codice generato dall'AI spesso passa i test e sembra pulito, ma consuma CPU, colpisce troppo il database o alloca memoria inutilmente.
Definisci “buono” in numeri prima di fare tuning. Obiettivi tipici includono:
Questi target devono essere legati a un carico realistico (il tuo “happy path” più gli spike comuni), non a un benchmark sintetico singolo.
Nel codice generato, l'inefficienza spesso appare in punti prevedibili:
Il codice generato è spesso “corretto per costruzione” ma non “efficiente per default”. I modelli tendono a scegliere approcci leggibili e generici (ulteriore astrazione, conversioni ripetute, paginazione non vincolata) a meno che non specifichi vincoli.
Evita di indovinare. Parti da profiling e misurazione in un ambiente che somigli alla produzione:
Se non riesci a mostrare un miglioramento prima/dopo rispetto ai tuoi obiettivi, non è ottimizzazione—è churn.
Il codice generato spesso “funziona” ma brucia cicli e soldi: round trip DB extra, N+1 accidentali, loop non vincolati su dataset grandi o retry che non finiscono mai. I guardrail rendono la prestazione un default anziché un'impresa eroica.
La cache può nascondere percorsi lenti, ma può anche servire dati obsoleti per sempre. Usa la cache solo quando esiste una strategia chiara di invalidamento (TTL, invalidamento basato su eventi o chiavi versionate). Se non riesci a spiegare come un valore in cache viene aggiornato, non metterlo in cache.
Assicurati che timeouts, retry e backoff siano impostati intenzionalmente (non attese infinite). Ogni chiamata esterna—HTTP, database, queue o API di terze parti—dovrebbe avere:
Questo evita “fallimenti lenti” che occupano risorse sotto carico.
Evita chiamate bloccanti in percorsi async; controlla l'uso dei thread. Offender comuni includono letture file sincrone, lavoro CPU-bound sull'event loop o librerie bloccanti in handler async. Se serve lavoro pesante, delegalo (pool di worker, job in background o servizio separato).
Assicura operazioni batch e paginazione per dataset grandi. Qualsiasi endpoint che ritorna una collezione dovrebbe supportare limiti e cursori; i job in background dovrebbero lavorare a chunk. Se una query può crescere con i dati degli utenti, assumi che crescerà.
Aggiungi test di prestazioni per catturare regressioni in CI. Mantienili piccoli ma significativi: alcuni endpoint caldi, un dataset rappresentativo e soglie (percentili di latenza, memoria e conteggio query). Tratta i fallimenti come test falliti—indaga e correggi, non “rilanciare fino a quando non passa”.
Affidabilità non è solo “nessun crash”. Per il codice generato dall'AI significa che il sistema produce risultati corretti con input sporchi, outage intermittenti e comportamento reale degli utenti—e quando non può, fallisce in modo controllato.
Prima di rivedere i dettagli implementativi, mettete d'accordo cosa significa “corretto” per ogni percorso critico:
Questi risultati forniscono ai revisori uno standard per giudicare logiche scritte dall'AI che possono sembrare plausibili ma nascondere casi limite.
Gli handler generati spesso “fanno la cosa” e tornano 200. Per pagamenti, job e ingestione di webhook, è rischioso perché i retry sono normali.
Verifica che il codice supporti idempotenza:
Se il flusso tocca DB, queue e cache, verifica che le regole di consistenza siano scritte nel codice—non date per scontate.
Cerca:
I sistemi distribuiti falliscono a pezzi. Conferma che il codice gestisca scenari come “scrittura DB riuscita, publish fallito” o “chiamata HTTP scaduta dopo che il remoto ha eseguito”.
Preferisci timeout, retry limitati e azioni compensative a retry infiniti o ignorare silenziosamente. Aggiungi una nota per validare questi casi nei test (coperto più avanti in /blog/testing-strategy-that-catches-ai-mistakes).
Il codice generato dall'AI spesso sembra “completo” mentre nasconde gap: casi limite mancanti, assunzioni ottimistiche sugli input e percorsi d'errore mai esercitati. Una buona strategia di test non riguarda il testare tutto, ma testare ciò che può rompersi in modo sorprendente.
Parti da unit test per la logica, poi aggiungi test di integrazione dove i sistemi reali si comportano diversamente dai mock.
I test di integrazione sono dove il glue code generato dall'AI spesso fallisce: assunzioni SQL sbagliate, comportamento di retry errato o response modelate male dalle API.
Il codice AI spesso sottospecifica la gestione dei fallimenti. Aggiungi test negativi che dimostrino che il sistema risponde in modo sicuro e prevedibile.
Fai sì che questi test asseriscano su esiti importanti: status HTTP corretto, nessuna perdita di dati negli errori, retry idempotenti e fallback eleganti.
Quando un componente analizza input, costruisce query o trasforma dati utente, gli esempi tradizionali non colgono combinazioni strane.
I test property-based sono molto efficaci per catturare bug di bordo (limiti di lunghezza, problemi di encoding, null inaspettati) che le implementazioni AI possono trascurare.
I numeri di coverage sono utili come soglia minima, non come traguardo finale.
Prioritizza test su decisioni di autenticazione/authorization, validazione dati, flussi monetari, eliminazioni e logica di retry/timeout. Se non sei sicuro di cosa sia “alto rischio”, traccia il percorso della richiesta dall'endpoint pubblico alla scrittura DB e testa i rami lungo la strada.
Il codice generato dall'AI può sembrare “completo” ma difficile da operare. Il modo più rapido in cui i team si bruciano in produzione non è una feature mancante—è visibilità mancante. L'osservabilità trasforma un incidente sorprendente in una riparazione di routine.
Rendi il logging strutturato non facoltativo. I log in plain text vanno bene per lo sviluppo locale, ma non scalano quando ci sono più servizi e deployment.
Richiedi:
L'obiettivo è che un singolo request ID risponda a: “Cosa è successo, dove e perché?” senza dover indovinare.
I log spiegano perché; le metriche dicono quando le cose iniziano a degradare.
Aggiungi metriche per:
Il codice generato spesso introduce inefficienze nascoste (query extra, loop non vincolati, chiamate chatty). Saturazione e profondità code le catturano presto.
Un alert dovrebbe portare a una decisione, non solo mostrare un grafico. Evita soglie rumorose (“CPU > 70%”) a meno che non siano legate all'impatto utente.
Buona progettazione degli alert:
Testa gli alert intenzionalmente (in staging o durante un'esercitazione pianificata). Se non puoi verificare che un alert scatti ed sia azionabile, non è un alert—è un'aspettativa.
Scrivi runbook leggeri per i percorsi critici:
Tieni i runbook vicini al codice e ai processi—ad esempio nel repo o nei documenti interni—così vengono aggiornati quando il sistema cambia.
Il codice generato dall'AI può aumentare la velocità, ma anche la varianza: piccole modifiche possono introdurre problemi di sicurezza, percorsi lenti o bug di correttezza sottili. Una pipeline CI/CD disciplinata trasforma quella varianza in qualcosa di gestibile.
Qui è anche dove i workflow end-to-end di generazione richiedono disciplina extra: se uno strumento può generare e deployare rapidamente (come Koder.ai con deploy/hosting integrati, domini personalizzati e snapshot/rollback), i gate della CI/CD e le procedure di rollback devono essere altrettanto veloci e standardizzate—così la velocità non diventi un costo in termini di sicurezza.
Tratta la pipeline come la soglia minima per merge e rilascio—nessuna eccezione per “fix rapidi”. I gate tipici includono:
Se un controllo è importante, rendilo bloccante. Se è rumoroso, settalo—non ignorarlo.
Preferisci rollout controllati a deploy “tutto insieme”:
Definisci trigger automatici di rollback (tasso errori, latenza, saturazione) così il rollout si ferma prima che gli utenti lo avvertano.
Un piano di rollback è reale solo se è veloce. Mantieni migration DB reversibili dove possibile e evita cambi di schema irreversibili a meno che non ci sia anche un piano di correzione testato. Esegui drill di rollback periodici in un ambiente sicuro.
Richiedi template PR che catturino intenti, rischi e note di testing. Mantieni un changelog leggero per i rilasci e usa regole di approvazione chiare (es. almeno un revisore per cambi ordinari, due per aree sensibili). Per un workflow di revisione più profondo, vedi /blog/code-review-checklist.
“Pronto per la produzione” per il codice generato dall'AI non dovrebbe significare “gira sulla mia macchina”. Significa che il codice può essere gestito, modificato e considerato affidabile da un team—sotto traffico reale, guasti reali e scadenze reali.
Prima che qualsiasi feature generata dall'AI venga rilasciata, questi quattro punti devono essere veri:
L'AI può scrivere codice, ma non può possederlo. Assegna un owner chiaro per ogni componente generato:
Se la responsabilità non è chiara, non è pronto per la produzione.
Tienila abbastanza breve da usarla davvero nelle review:
Questa definizione mantiene “pronto per la produzione” concreto—meno discussioni, meno sorprese.
Il codice generato dall'AI è qualsiasi modifica la cui struttura o logica sia stata prodotta in modo sostanziale da un modello a partire da un prompt—che si tratti di poche righe completate automaticamente, di una funzione intera o dello scaffolding di un servizio completo.
Una regola pratica: se non l'avresti scritto in quel modo senza lo strumento, trattalo come codice generato dall'AI e applica lo stesso livello di revisione e test.
Considera l'output dell'AI come una bozza che può essere leggibile ma comunque errata.
Usalo come il codice di un collega junior veloce:
Perché sicurezza, prestazioni e affidabilità raramente appaiono “per caso” nel codice generato.
Se non specifichi obiettivi (modello di minaccia, budget di latenza, comportamento in caso di errore), il modello ottimizzerà per pattern plausibili—non per il tuo traffico, requisiti di conformità o scenari di guasto.
Controlla i gap ricorrenti:
Cerca anche implementazioni parziali come rami TODO o valori di default che aprono la porta (fail-open).
Inizia piccolo e mantieni l'approccio pratico:
Poi chiediti: “Qual è la cosa peggiore che un utente malintenzionato potrebbe fare con questa feature?”
Concentrati su alcuni controlli ad alto segnale:
Richiedi almeno un test negativo per il percorso più rischioso (non autorizzato, input non valido, token scaduto).
Poiché il modello può “risolvere” un problema aggiungendo pacchetti, questo amplia la superficie d'attacco e l'onere di manutenzione.
Misure di protezione:
Controlla anche le diff del lockfile per individuare aggiunte transitive rischiose.
Definisci “buono” con obiettivi misurabili legati al carico reale:
Poi profila prima di ottimizzare—evita cambi che non puoi misurare con prima/dopo.
Usa regole che prevengano regressioni comuni:
L'affidabilità significa comportamento corretto sotto retry, timeout, guasti parziali e input sporchi.
Controlli chiave:
Preferisci retry limitati e modalità di errore chiare piuttosto che loop di retry infiniti.