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L’AI sta cambiando il modo in cui lavorano gli sviluppatori WordPress. Può generare codice, aiutare a risolvere gli errori, spiegare API che non conosci e trasformare una richiesta in linguaggio semplice in un prototipo. Ma produrre codice e decidere se va inserito in un sito web di produzione sono due cose diverse.
Questa distinzione è importante in WordPress. Le decisioni relative all’architettura, alle prestazioni, alla sicurezza, all’accessibilità e alla manutenibilità richiedono una comprensione approfondita del progetto. Uno sviluppatore deve valutare in che modo il codice generato dall’AI si adatti ai plugin, ai temi, alle API e ai requisiti aziendali del sito.
L’AI può aiutare a proporre e implementare una soluzione, ma lo sviluppatore deve comunque valutare l’approccio, mettere in discussione ipotesi errate e verificare che il risultato risolva effettivamente il problema previsto.
Per questo articolo, abbiamo parlato con quattro sviluppatori WordPress su come applicano questo giudizio nel loro lavoro con l’AI.
Il codice generato dall’AI va comunque rivisto
L’AI può suggerire funzioni e API che non esistono, fraintendere i requisiti del progetto, fare ipotesi errate e introdurre bug impercettibili.
Il codice generato può anche tralasciare misure di sicurezza come la convalida degli input, la sanificazione o l’escaping degli output. Questi controlli fanno comunque parte delle linee guida di sicurezza di WordPress, indipendentemente da come è stato prodotto il codice.
Un esempio concreto si trova nella guida di Kinsta sull’uso degli strumenti di AI per creare un plugin WordPress. Il plugin ha creato un ruolo utente con privilegi limitati. Durante i tentativi di rimuovere il link “Modifica rapida”, Cursor a volte rimuoveva anche la funzione “Modifica”. Ottenere la modifica richiesta all’interfaccia non era sufficiente; il ruolo doveva comunque mantenere le funzionalità previste.
La lezione da trarre non è semplicemente quella di chiedere all’AI di riprovare. Lo sviluppatore deve verificare il comportamento che deve rimanere invariato, non solo la funzionalità che lo strumento è stato incaricato di modificare.
Capire il problema viene prima di scrivere il codice
Scrivere codice è solo una parte dello sviluppo professionale di WordPress. Uno sviluppatore esperto deve anche capire il problema e tradurre i requisiti aziendali in una soluzione tecnica.
Questo significa decidere cosa va realizzato, come i vari elementi devono integrarsi tra loro e in che modo la soluzione possa supportare l’azienda nel tempo. Ciò include la scelta di un’architettura adeguata, la valutazione dei compromessi e l’anticipazione delle esigenze di manutenzione.
L’esperienza di Mark Szymanski illustra bene questo lavoro. Descrive come si sia passati dal semplice “manipolare i pixel” all’uso dell’AI per aiutare a costruire applicazioni aziendali più complesse. L’obiettivo non è semplicemente quello di produrre un sito web funzionante più velocemente. È capire quale combinazione di tecnologie risolva al meglio il problema aziendale di fondo.
Jos Velasco spiega come usa l’AI per analizzare i dati del server e individuare schemi che richiederebbero troppo tempo se cercati manualmente. Uno schema suggerito va comunque verificato rispetto al comportamento del sito prima che lo sviluppatore decida cosa cambiare.
Dalla produzione del codice alla revisione del codice
Quando l’AI genera modifiche più velocemente di quanto un team riesca a valutarle, la revisione diventa il collo di bottiglia.
Il problema non è semplicemente se il codice generato dall’AI funzioni. Qualcuno deve determinare se si comporta come previsto, se segue gli standard di codifica di WordPress, se si adatta all’applicazione nel suo complesso e se è pronto per la produzione.
Jos Velasco solleva una questione correlata riguardo alla revisione dei contributi a WordPress assistiti dall’AI. L’AI può aiutare a creare una patch, ma i contributori e i committer devono comunque valutare se questa sia adatta al progetto.
Le linee guida di WordPress sui contributi generati dall’AI chiariscono bene la responsabilità del collaboratore: capire il codice inviato, revisionarlo e convalidarlo, ed eseguire i test necessari. Questa responsabilità inizia prima ancora che una patch arrivi a un manutentore.
Gli sviluppatori usano l’AI anche per gestire il processo di revisione. Rich Tabor ha spiegato come usa Claude Code e Copilot come strumenti complementari, chiedendo a uno di revisionare il lavoro prodotto dall’altro mentre lui prende le decisioni tecniche. Anche Mike Auteri integra la revisione automatizzata del codice nel suo flusso di lavoro.
Auteri adotta un approccio di sviluppo guidato dai test: l’umano scrive i test; l’AI scrive l’implementazione. Stabilendo prima il comportamento atteso, lo sviluppatore definisce ciò che l’implementazione deve soddisfare, anziché lasciare che sia l’AI a dedurre sia i requisiti che la soluzione.
Né il superamento dei test né una revisione positiva da parte dell’AI garantiscono che una modifica sia pronta per la produzione. Le linee guida di GitHub su Copilot sottolineano che la revisione automatizzata può tralasciare dei problemi o segnalare errori inesistenti, e dovrebbe integrare la revisione umana anziché sostituirla.
L’ingegneria dei prompt non è tutto
Imparare a comunicare in modo efficace con l’AI è importante, ma saper scrivere un prompt ingegnoso non è la competenza fondamentale di uno sviluppatore assistito dall’AI.
La competenza più importante è sapere di quale contesto ha bisogno l’AI, quali vincoli deve rispettare e come dovrebbe presentarsi un risultato di successo.
Mark Szymanski affronta il problema del contesto con quello che chiama un Sistema Operativo per l’AI (AIOS). Una parte di questa configurazione è costituita da una raccolta di file contenenti informazioni aziendali, principi di sviluppo, cronologie dei clienti e altre conoscenze specifiche del progetto. Anziché chiedere ripetutamente all’AI di lavorare partendo da un prompt generico, lui fornisce il contesto relativo al progetto e all’azienda che lo sostiene.
Fornire quel contesto non elimina la necessità di capire il risultato. Senza una base su WordPress e sullo sviluppo web, qualcuno potrebbe riuscire a produrre codice funzionante senza capire quali compromessi comporta o se è adatto al progetto.
E lo sviluppatore WordPress, dove si colloca in tutto questo?
L’AI non rende automaticamente ogni sviluppatore WordPress più prezioso. L’opportunità sta nell’usarla per ottenere di più, mantenendo al contempo il giudizio necessario per scegliere un approccio, verificare l’implementazione e gestire il risultato.
L’AI può aiutare a costruire la soluzione. Lo sviluppatore esperto rimane comunque responsabile di assicurarsi che sia quella giusta.
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Bud Kraus lavora con WordPress dal 2009 come docente in aula e online, sviluppatore di siti web e creatore di contenuti. Ha realizzato video didattici e scritto numerosi articoli per aziende che operano nel settore WordPress.
