Come utilizzi un assistente AI per comprendere una base di codice grande o sconosciuta che hai appena ereditato?

Question

Accepted Answer

Un'AI è ottima per l'**orientamento** in codice sconosciuto — ma solo se la mantieni **ancorata ai file reali** piuttosto che lasciarle descrivere una versione generica di quello che il sistema probabilmente fa. Puntala a percorsi effettivi e chiedile di leggere prima di spiegare.

## Strategie, da ampia a specifica

- **Chiedi una mappa di alto livello e i punti di ingresso** — "Da dove parte una richiesta? Quali sono i moduli principali e come si relazionano?" Questo ti dà una visione complessiva prima di immergerti.
- **Traccia una singola feature da capo a fondo** — scegli una feature reale (ad es. "login utente") e fai tracciare all'AI il percorso dalla route, attraverso il controller e il service, fino al database. Il tracciamento batte le panoramiche astratte.
- **Riassumi un modulo alla volta** — "Riassumi di cosa è responsabile `src/billing/`", non l'intero repository.
- **Spiega codice sconosciuto** — incolla una funzione complicata e chiedi cosa fa e perché, riga per riga.
- **Genera una panoramica delle dipendenze** — cosa importa cosa, quali moduli sono centrali, dove c'è l'accoppiamento.

## Mantienilo ancorato

```text
❌ UNGROUNDED: "How does authentication usually work in a Node app?"
   → generic textbook answer; may not match THIS codebase at all

✅ GROUNDED: "Read src/auth/login.js and src/middleware/session.js.
             Trace what happens when POST /login is called, step by step,
             citing the functions involved."
   → the AI must read the actual files → its explanation maps to YOUR system
```

La versione ancorata costringe l'AI a basare la sua risposta sul tuo codice, così puoi verificare ogni passaggio rispetto ai file reali invece di fidarti di una generalità plausibile.

## Perché è importante

Ereditare una base di codice grande è per lo più un **problema di lettura e mappatura**, ed è esattamente dove un'AI ti accelera — può riassumere un modulo, tracciare un flusso, o spiegare una funzione criptica in secondi, trasformando giorni di lettura fredda in esplorazione guidata. Il rischio è che un prompt non ancorato ti dia una risposta sicura e generica che non corrisponde al codice effettivo. Ancorare ogni domanda a **percorsi file reali** e verificare la sua traccia rispetto a quei file mantiene la velocità dell'AI senza ereditarne le allucinazioni — costruisci un modello mentale accurato più velocemente, e puoi fidarti perché lo hai controllato rispetto alla fonte.