Modulo 1: Fondamenta e Governance (Instructions & Rules)

Per un architetto, la coerenza è tutto. Senza regole, l’AI genera codice “medio”. Noi vogliamo codice “eccellente”.

1.1 Instructions & Rules (.github/copilot-instructions.md)

Questa è la funzionalità più critica. Puoi creare un file nella root del progetto (o globalmente nelle impostazioni) che istruisce Copilot su come comportarsi esclusivamente per quel progetto.

• Strategia: Definisci qui i tuoi standard (C++20, no malloc, obbligo di Type Hinting in Python).
• Esempio di contenuto:

  # Project Standards
  - Language: C++20.
  - Safety: Follow MISRA C++:2023 guidelines.
  - No Dynamic Allocation: Use static memory or stack only.
  - Documentation: Use Doxygen for all headers.
  - Testing: Every class must have a corresponding GoogleTest file.
  

• Risultato: Copilot smetterà di suggerirti std::vector se scrivi firmware bare-metal dove non è permesso.

Modulo 2: Strutturare il Lavoro Ripetitivo (Prompt Files & Skills)

2.1 Prompt Files (.prompt)

I .prompt files sono “template” di istruzioni complesse che puoi richiamare. Invece di scrivere ogni volta “Rifattorizza questa funzione per la sicurezza”, crei un file.

• Use Case: Creazione di un nuovo driver periferica.
• Esempio (/prompts/new-driver.prompt):

  Act as an Embedded Specialist. 
  Analyze the attached datasheet snippet and generate a C++ hardware abstraction layer for [Device Name].
  Requirements:
  - Register definitions using constexpr.
  - Error handling via std::expected or custom enum.
  

2.2 Skills

Le “Skills” sono capacità atomiche che l’agente può acquisire. Ad esempio, la capacità di leggere i log di una seriale o di interrogare un database di vulnerabilità. Configurarle permette a Copilot di “sapere cosa fare” quando incontra determinati file.

Modulo 3: L’Ecosistema Avanzato (Custom Agents & MCP)

Questa è la frontiera tecnologica attuale.

3.1 Custom Agents

Gli agenti sono “personalità” specializzate. Puoi creare (o connettere) agenti per Jira, Slack, o un agente interno che conosce l’architettura del tuo sistema legacy.

• Workflow: Invece di usare @workspace, userai @firmware-expert o @security-auditor.

3.2 MCP Server (Model Context Protocol)

Questo è il cambiamento di paradigma introdotto da Anthropic e ora supportato. L’MCP Server permette a Copilot di leggere dati che non sono nel tuo editor.

• Esempio Embedded: Puoi configurare un MCP Server che interroga la documentazione tecnica (PDF) dei microcontrollori o che si connette a un database SQL di telemetria.
• Azione: Se chiedi “Perché l’interrupt del timer 3 non scatta?”, Copilot può usare l’MCP per leggere il manuale del chip e darti la risposta esatta basata sull’offset dei registri.

Modulo 4: Automazione e Diagnostica (Hooks, Tool Set, Diagnostics)

4.1 Hooks

I Hooks permettono di innescare Copilot durante eventi del ciclo di vita del software.

• Pre-commit Hook: Puoi configurare Copilot per analizzare il codice appena scritto e bloccare il commit se non rispetta le Rules del Modulo 1.

4.2 Tool Set

È l’insieme di strumenti che Copilot può invocare. Ad esempio, puoi dare a Copilot il “tool” per eseguire cmake o pytest.

• Power Move: “Copilot, esegui i test e, se falliscono, correggi il codice nel modulo sensor_fusion.py finché non passano tutti”.

4.3 Diagnostics

Usa questa vista per capire perché Copilot non ha contesto. Se vedi che i file .h non vengono indicizzati, puoi correggere la configurazione del workspace per migliorare la qualità delle risposte.

Modulo 5: Ottimizzazione del Workflow (Chat Settings)

Configura la chat per essere “Concise” o “Verbose” in base alle tue necessità. Per un architetto, consiglio:

1. Code Actions: Abilita sempre l’anteprima delle modifiche.
2. Context Selection: Impara a usare #file, #selection, e #terminal per circoscrivere l’analisi ed evitare allucinazioni su file non correlati.

Piano d’Azione Consigliato

1. Step 1 (Governance): Crea il file .github/copilot-instructions.md nel tuo repository principale. Definisci i tuoi standard architettonici.
2. Step 2 (Automazione): Crea 3 Prompt Files per i compiti più noiosi (es. creazione Unit Test, boilerplate di classi C++, generazione di docstrings).
3. Step 3 (Integrazione): Sperimenta con un MCP Server (es. connettilo alla tua documentazione interna o a un server di ricerca vettoriale).

Esercitazione Pratica (Python Architect)

Prova a creare questa regola nelle tue Instructions: “Ogni volta che scrivo una funzione Python, aggiungi automaticamente i Type Hints e genera un test unitario con Pytest in un file separato nella cartella /tests.”