GitHub Copilot Diventa Più Intelligente con le Tecniche di Context Engineering

Peter Zhang
12 gen 2026 23:03

GitHub rivela tre metodi pratici per gli sviluppatori per migliorare gli output di codifica basati su IA attraverso istruzioni personalizzate, prompt riutilizzabili e agenti specializzati.

GitHub sta spingendo gli sviluppatori ad andare oltre il prompting di base con un nuovo framework chiamato context engineering—un approccio sistematico per fornire agli assistenti di codifica basati su IA le informazioni giuste al momento giusto. La guida, pubblicata il 12 gennaio 2026, delinea tre tecniche specifiche per ottenere risultati migliori da GitHub Copilot.

Il concetto rappresenta ciò che il CEO di Braintrust Ankur Goyal descrive come portare "le informazioni giuste (nel formato giusto) all'LLM." Si tratta meno di formulazioni intelligenti e più di distribuzione strutturata dei dati.

Tre Tecniche Che Funzionano Davvero

Harald Kirschner, principal product manager di Microsoft con profonda esperienza in VS Code e Copilot, ha presentato l'approccio al GitHub Universe lo scorso autunno. I tre metodi:

Istruzioni personalizzate consentono ai team di definire convenzioni di codifica, standard di denominazione e stili di documentazione che Copilot segue automaticamente. Questi risiedono nei file .github/copilot-instructions.md o nelle impostazioni di VS Code. Pensa a: come dovrebbero essere strutturati i componenti React, come vengono gestiti gli errori nei servizi Node, o le regole di formattazione della documentazione API.

Prompt riutilizzabili trasformano attività frequenti in comandi standardizzati. Archiviati in .github/prompts/*.prompts.md, questi possono essere attivati tramite comandi slash come /create-react-form. I team li utilizzano per revisioni del codice, generazione di test e scaffolding di progetti—stessa esecuzione ogni volta.

Agenti personalizzati creano personaggi basati su IA specializzati con responsabilità definite. Un agente di progettazione API esamina le interfacce. Un agente di sicurezza gestisce l'analisi statica. Un agente di documentazione riscrive i commenti. Ognuno può includere i propri strumenti, vincoli e modelli di comportamento, con capacità di trasferimento tra agenti per flussi di lavoro complessi.

Perché È Importante Ora

Il context engineering ha guadagnato una trazione significativa nell'industria dell'IA durante l'inizio del 2026, con molteplici discussioni focalizzate sulle imprese emerse nella stessa settimana della guida di GitHub. La disciplina affronta una limitazione fondamentale: gli LLM funzionano notevolmente meglio quando vengono fornite informazioni di background strutturate e pertinenti piuttosto che query grezze.

Retrieval Augmented Generation (RAG), sistemi di memoria e orchestrazione di strumenti rientrano tutti sotto questo ombrello. L'obiettivo non è solo un migliore output di codice—è ridurre il prompting avanti e indietro che uccide il flusso degli sviluppatori.

Per i team che già utilizzano Copilot, il vantaggio pratico è la coerenza tra i repository e un onboarding più veloce. I nuovi sviluppatori ereditano la configurazione del context engineering piuttosto che apprendere conoscenze tribali su "come fare il prompt a Copilot correttamente."

La documentazione di GitHub include guide di configurazione per ciascuna tecnica, suggerendo che l'azienda vede il context engineering come una competenza fondamentale per lo sviluppo assistito da IA in futuro.

Fonte immagine: Shutterstock