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Gemini CLI & Antigravity

Sfrutta i più recenti strumenti AI di Google per scrivere codice: Antigravity, Gemini CLI e Google AI Studio.

Durata
8h
Sessioni
2 da 4h
Livello
Base
[ descrizione ]

Di cosa parla
questo corso.

Contesto, obiettivi e taglio del corso. Tutto è personalizzabile in base a stack e team — questa è la base di partenza.

Lo sviluppo software è cambiato. Non si tratta più solo di scrivere codice, ma di saper orchestrare strumenti di Intelligenza Artificiale per massimizzare la qualità e la velocità di consegna.

In questo corso imparerai a sfruttare le potenzialità di Antigravity, l'editor di Google AI-Powered, e la Gemini CLI, per portare l'intelligenza direttamente nel terminale. Saranno inoltre descritte alcune delle funzionalità più interessanti di Google AI Studio per il coding e il design.

Utilizzeremo principalmente i modelli Gemini (Google) e Claude (Anthropic), analizzando i punti di forza di ciascuno. Impareremo che, sebbene i tool cambino, i concetti di base della GenAI applicata al coding (Prompt Engineering, Context Window, Planning, Reasoning ) sono universali e applicabili a qualsiasi provider e LLM.

§02

OBIETwTIVO PER IL TEAM

L'obiettivo è rendere il team autonomo nell'uso dell'AI non solo per il completamento del codice, ma per l'intero workflow di sviluppo: dalla pianificazione alla creazione di funzionalità, dalla generazione di documentazione all'integrazione di test.
Verranno abbattuti i tempi morti e standardizzato l'approccio alla documentazione e al refactoring.

§03

COSA IMPARERETE

Il corso è diviso in tre parti: l'automazione del workflow con Antigravity, la potenza e comodità di Gemini CLI e l'utilizzo di altri strumenti utili come Google AI Studio.

Imparerete a scegliere il tool o il modello (LLM) più adatto per il caso d'uso e a ottimizzare il flusso di lavoro per massimizzare sia la velocità di consegna che la qualità del codice.
[ programma ]

Cosa vediamo,
in dettaglio.

Il programma viene rifinito con il team prima del corso, in base a stack, obiettivi e livello. Quella che vedi è la base: possiamo accelerare o approfondire dove serve e, se necessario, modificare il programma.
La maggior parte del corso è live-coding, con esempi pratici.

4 moduli · 25 argomenti
  1. M01

    Fondamenti e modelli

    • Panoramica sui recenti modelli di Google Gemini e Claude (Anthropic)
    • Concetti portanti: Token, Context Window e System Prompts
    • Perché i tool sono "model-agnostic": trasportare le competenze tra diversi provider
    • Prompt Engineering per sviluppatori: strategie e best practice
  2. M02

    Antigravity

    • Installazione e configurazione
    • Panoramica funzionalità e strategie per sfruttare al massimo l'editor
    • Todos, Plan e Walkthrough (Implementare)
    • Integrazione Browser
    • Rules, Skills e Workflows
    • Agent Manager
    • Integrazione MCP
  3. M03

    Gemini CLI

    • Setup della CLI
    • Funzionalità principali e strategie per usare la CLI come code assistant
    • Creazione comandi personalizzati e riutilizzabili
    • Installare e usare estensioni di terze parti
    • Creare estensioni personalizzate
    • Integrazione MCP
  4. M04

    Google AI Studio

    • Chat prompt vs Structured prompt
    • Selezione del modello
    • Gestione del contesto multimodale
    • Creare applicazioni ottimizzate per Angular e React
    • Configurazione parametri, System Instructions, Structured Output, Function Calling
    • Grounding: Google Search per risposte in tempo reale
    • Model Tuning con dataset specifici
    • Dal prototipo al codice: integrazione in Python, Node.js e cURL
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