Test Drive dal Vivo (Senza Marketing)

Ovvero: cosa succede quando abbandoni i benchmark e ti sporchi le mani con il codice vero

Dopo mesi di hype industriale, valutazioni miliardarie e benchmark che sembrano gare di bellezza per algoritmi, è arrivato il momento di fare un reality check serio. Ho testato personalmente i principali coding assistants AI nel loro habitat naturale: progetti veri, deadline reali, bug bastardi che spuntano alle 23:47 di venerdì sera.

Il risultato? Una classifica che ribalta completamente tutto quello che leggi nei comunicati stampa.

La Graduatoria dal Campo (Senza Filtri)

🥇 Claude Code: Il Vincitore Inaspettato

Rating: 85/100 | “Il collega che vorresti avere”

Claude Code ha fatto quello che tutti gli altri promettono ma non mantengono: ha funzionato, punto. Ogni singola richiesta, dal refactoring di una classe incasinata alla scrittura di test per API complesse, è stata gestita con una competenza che rasenta l’inquietante.

La killer feature che nessuno pubblicizza abbastanza? Quando autorizzato, va su internet e fetcha informazioni reali. Mentre gli altri coding assistants vivono in una bolla temporale ferma al loro training cutoff, Claude si collega al mondo reale. Ha controllato documentazione aggiornata, verificato breaking changes, persino scovato issue su GitHub correlati al mio problema.

Gradimento UI: 80% – Interfaccia pulita, feedback granulare, possibilità di interrompere e correggere a metà processo. È come avere un peer programming con una persona intelligente: sai sempre cosa sta facendo e perché.

Il rovescio della medaglia: Quando finiscono i token gratuiti, ti ritrovi come un fumatore senza sigarette. La transizione verso strumenti di backup può essere traumatica.

🥈 Codex: Il Talento Sprecato

Rating: 78/100 | “Bello ma limitato”

Quando Codex funziona, è spettacolare. L’interfaccia è la più gratificante del lotto (90% di soddisfazione UI), con quella sensazione premium che ti fa sentire in un film di fantascienza. Il codice che produce è spesso elegante, idiomatico, persino artistico.

Ma poi arriva il momento in cui hai bisogno di verificare qualcosa online e Codex si trasforma in un bambino capriccioso: “No, non vado su internet, non mi va”. In un’epoca in cui la programmazione è fatta per il 60% di Stack Overflow, documentazione online e esempi GitHub, questa limitazione è come avere una Ferrari senza benzina.

È il classico caso di un prodotto magnifico rovinato da decisioni aziendali incomprensibili. OpenAI ha evidentemente deciso che la sicurezza vale più dell’utilità, dimenticando che i programmatori non sono teenager che chiedono come fare bombe.

🥉 Aider: La Toyota del Coding AI

Rating: 72/100 | “Spartano ma affidabile”

Aider è quel collega che veste sempre lo stesso maglione da tre anni, ma quando c’è un problema serio è sempre lui che trova la soluzione. Quasi gratis, open source, nessuna interfaccia grafica degna di nota (61% gratificazione UI), ma con una caratteristica fondamentale: fa quello che dice di fare.

Il segreto di Aider è non prometere miracoli. Ti chiede il contesto giusto, tu glielo dai, lui lavora. Niente fronzoli, niente animazioni, niente “esperienza utente coinvolgente”. Solo codice che funziona a un prezzo che non ti farà piangere quando arriva l’estratto conto.

È la dimostrazione vivente che nel software, come nella vita, spesso vince chi promette poco e mantiene tutto.

🏅 Jules: L’Incompreso Asincrono

Rating: 45/100 | “Geniale sulla carta, inutile nella realtà”

Google Jules è l’esempio perfetto di come si può avere ragione in teoria ed essere completamente sbagliati in pratica. L’approccio asincrono github su commit e branch separati è concettualmente brillante: mentre tu lavori su una cosa, l’AI ne fa un’altra in background. Il futuro della programmazione, dicono a Mountain View.

Il problema? La programmazione non è una catena di montaggio. È una conversazione continua tra te, il codice e il problema che stai risolvendo. Jules è come avere un assistente che sparisce per ore e poi torna con un report su quello che pensa tu volessi, mentre tu nel frattempo hai cambiato direzione tre volte.

Gratificazione UI: 40% – L’interfaccia ti fa sentire come se stessi mandando fax nel 2025. È distante dal codice, dalla verifica granulare, dall’iterazione rapida che è l’essenza del development moderno.

Nota di merito: Quando Jules indovina quello che vuoi, i risultati sono impressionanti. Ma è come giocare alla lotteria: quando vinci è fantastico, ma non ci puoi costruire sopra un workflow affidabile.

🤷 GitHub Copilot: L’Ovvio che Delude

Rating: 58/100 | “Fa il minimo sindacale”

GitHub Copilot è il Renault Clio del coding AI: fa quello che deve fare, niente di più, niente di meno. Gratificazione UI: 60% – funzionale ma senza sorprese, né positive né negative.

Il problema di Copilot non è quello che fa, ma quello che non fa. In un mercato dove Claude ti cerca informazioni online e Aider costa quattro spiccioli, Copilot si accontenta di essere “abbastanza buono” adagiandosi sulla leadership di mercato.

È l’assistente che tutti usano perché è quello che conoscono, non perché sia il migliore. Un po’ come Windows: dominante per inerzia, non per eccellenza.

La Strategia del Programmatore Furbo

Dopo un mese di test, la mia strategia operativa è cristallina:

1. Inizio sempre con Claude finché durano i token gratuiti
2. Passo a Codex per task dove l’UI premium vale la limitazione web
3. Ripiego su Aider quando servono risultati affidabili a costo zero
4. GitHub e gli altri solo in casi disperati

È una strategia di fallback intelligente che massimizza risultati e minimizza costi. Come avere quattro auto nel garage: la sportiva per il weekend, la utilitaria per tutti i giorni, il furgone per i traslochi, e la vecchia Panda per quando tutto il resto è rotto.

Il Fattore Fiducia: La Metrica Che Nessuno Misura

La scoperta più interessante di questo mese di test? La fiducia è più importante delle performance pure. Posso lasciare Claude lavorare in autonomia controllando solo i passaggi chiave. Con gli altri mi ritrovo a verificare ogni singola riga, vanificando il vantaggio della automazione. Senza contare che devo ricercare da me il contesto, cosa che funziona se gia’ conosco a memoria il mio codice, molto meno quando lavoro su codice estrano.

È la differenza tra un collega senior di cui ti fidi e uno junior che devi supervisionare costantemente. Alla lunga, la produttività vera viene dalla capacità di delegare con fiducia, non dalla velocità di esecuzione.

Plot Twist: L’Open Source Vince Ancora

Il paradosso economico di questa analisi? Lo strumento che offre il miglior rapporto qualità/prezzo è quello quasi gratuito. Mentre le unicorn da 10 miliardi si scannano per quote di mercato, Aider dimostra che una buona idea implementata semplicemente vale più di mille features premium.

È un reminder che nel software, come nell’artigianato italiano, spesso la semplicità ben fatta batte la complessità luccicante.

Conclusioni Senza Filtri

I coding assistants AI funzionano davvero, ma non nel modo che raccontano i comunicati stampa. Il futuro non sarà dominato da un singolo strumento perfetto, ma da ecosistemi di tool complementari che coprono diverse esigenze.

La lezione più importante? Diffidate di chi non vi fa provare il prodotto prima di comprarlo. I benchmark sono marketing travestito da scienza. L’unica metrica che conta è se lo strumento risolve i vostri problemi reali, non quelli inventati in laboratorio.

E ricordate: nel coding come nella vita, fidarsi è bene, ma avere un piano B (e C, e D) è meglio.

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Riferimenti Testati Sul Campo:

• Claude Code – Quando funziona, è magia
• OpenAI Codex – Bello ma capriccioso
• Aider – Il underdog che sorprende
• Google Jules – Promette molto, mantiene poco
• GitHub Copilot – Il default che non eccelle

Testato a giugno 2025 su progetti Python e “codice che deve funzionare ieri”.