Il codice AI non è "gratis". Best practice con Pi harness secondo Mario Zechner

Mario Zechner è il creatore di Pi (o Pi Coding Agent), un agente di coding minimalista open-source che ha guadagnato grande popolarità nel 2025-2026. È anche conosciuto per il suo lavoro su libgdx e attualmente lavora in JetBrains su Earendil.

Riassunto della conversazione

1. Il workflow di Mario con gli agenti AI

Mario descrive tre tipi di workflow che adotta quotidianamente:

Fix di bug e nuove feature — Scrive una lista di ciò che vuole fare, apre sessioni parallele, lascia che l'agente suggerisca, poi rivede ogni cambiamento manualmente. Usa un'estensione di Pi per vedere le diff e annotare feedback.

"Per alcune parti di codice non mi interessa, dico solo 'ok'. Per altre — specialmente meccaniche core — revisiono ogni singolo cambiamento, come farei con un umano."

Vibe coding / costruire cose nuove — Quando l'obiettivo è esplorare, lascia che l'agente scriva tutto. Non guarda il codice, non scrive test. Esempio: il software per un robottino parlante per suo figlio, convertito da Python/MLX a Rust.

"Per costruire cose nuove, io sloppo e basta."

Refactoring dello "slop" — Quando un progetto vibe-coded diventa importante, bisogna rifattorizzarlo. Mario descrive due approcci: riscrivere da zero o estrarre moduli uno alla volta. Legge il codice esistente, si fa spiegare le parti dall'agente, poi definisce interfacce e confini a mano.

"Per il robot erano due file: server.ts da 3000 righe e client.ts da 3000 righe. Puoi immaginare com'era divertente."

2. Il problema della qualità e della manutenzione

Mario è critico verso l'approccio "code is free" (il codice è gratuito):

"Se pensi che le righe di codice siano ciò che conta, non hai mai veramente capito il problema. Posso scrivere mille righe in un'ora. Il valore non è mai stato scrivere le righe."

Critica anche lo spec-driven development con agenti:

"La specifica più dettagliata che puoi scrivere è il programma stesso. Se non specifichi tutto, l'agente riempie i buchi con la 'spazzatura' che abbiamo messo su internet negli ultimi 20 anni."

Racconta un esperimento in cui ha provato a usare vibe coding per fixare un bug in Kotlin (linguaggio che non conosce):

"La pull request non è stata mai mergiata. Era spazzatura totale. Il mio collega ha detto: 'Ma che cazzo è? Perché stiamo facendo questo?'"

3. L'importanza della revisione umana

Un punto chiave: il valore principale degli agenti AI non è scrivere codice più velocemente, ma esplorare lo spazio delle soluzioni.

"Esplorare lo spazio delle soluzioni è dove c'è il vero guadagno. Puoi dire a una manciata di agenti 'costruiscilo così, così e così' e guardare i risultati. Questo è il vero aumento di produttività."

Mario apprezza particolarmente l'aspetto asincrono e il pair programming con l'agente:

"Ora ho questo non-umano, non-squishy, non-meatbag nella mia macchina, che uso come partner di pair programming. È come una bicicletta per la mente."

Ma mette in guardia dall'armata di agenti:

"Il context switching è ciò che ti uccide. Prima potevo concentrarmi su 2-3 cose al giorno. Ora posso risolvere 30 issue in un giorno, ma dopo sono così distrutto che il mio cervello è marmellata."

4. L'AI psychosis e l'importanza del pensiero

Racconta il suo periodo peggiore, dopo l'uscita di Claude Code:

"Per quattro mesi non ho dormito quasi per niente — 3-4 ore a notte. Piena AI psychosis. Costruivo milioni di progetti. Finchè non ho realizzato che stavo producendo cose di valore zero, né per me né per altri."

La soluzione? Disciplina e selezione.

"Posso produrre un sacco di merda ora. L'arte è scegliere cosa costruire e costruirlo così bene che abbia valore."

5. Il lato oscuro dell'open source con l'AI

Un tema centrale: la qualità delle PR è crollata nell'era degli agenti.

"Invece di 1-2 PR a settimana, ora ricevo 50-60 PR al giorno da 'clanker' (bot AI)."

La soluzione di Mario è drastica: auto-close di tutte le PR, e richiesta di scrivere prima un issue in "voce umana" (massimo una schermata). Solo dopo approvazione manuale si può aprire una PR.

"Funziona brillantemente. Sono tornato alle PR di alta qualità di prima."

Per gli issue, fa triage manuale ogni giorno: scorre 30-60 issue, ne riapre forse 2.

6. La filosofia di sicurezza di Pi

Mario spiega perché Pi esegue in YOLO mode di default (nessuna richiesta di permessi):

"Dire alla gente 'questa è YOLO mode, è pericolosa, pensaci bene' — questo fa sì che le persone ci pensino davvero. Se non vuoi che il computer venga distrutto, containerizza l'agente. Io non posso decidere per te."

Considera le soluzioni di permessi di Claude Code e Codex come "security theater" — una messinscena.

7. Token pricing e il futuro

Mario è scettico sul calo dei prezzi dei modelli frontier, e critico verso le strategie di mercato:

"Ci hanno promesso token più economici per due anni. Non sta succedendo. L'ultima release ha aumentato i prezzi o cambiato il tokenizer per conteggiare più token a parità di prezzo."

Descrive la strategia di Anthropic: marketing agli sviluppatori nel 2024-2025 per raccogliere dati di training, poi coupon gratuiti a Natale per creare dipendenza, e infine vendita diretta alle aziende.

"Dal momento in cui le aziende hanno iniziato a comprare, Anthropic non deve più coccolare gli sviluppatori. Si vede in tutte le loro azioni da Febbraio."

8. Il refactoring di Pi

Mario sta riscrivendo parti significative di Pi:

• Remote ability: far girare una sessione Pi su una macchina e connettersi da un'altra
• Supporto web: permettere alle estensioni di funzionare anche su web
• Deploy su Cloudflare Workers / Vercel: agenti adattabili a qualsiasi ambiente
• Osservabilità e durabilità: miglioramenti per il remote access

"Faccio refactoring su main. Non me ne frega niente della stabilità. Se non ti piace, pace."

Stima di completamento: 1-2 settimane per la parte infrastructure, qualche altra settimana per il nuovo meccanismo di estensioni.

Citazioni chiave

"Se pensi che le righe di codice siano ciò che conta, non hai mai veramente capito il problema."

"Ho scoperto che posso produrre un sacco di merda ora. L'arte è scegliere cosa costruire e costruirlo così bene che abbia valore."

"Il coding è sempre stato pensare e progettare. Scrivere le righe non è mai stato il cazzo di problema."

"Se non riesci a leggere il codice generato dall'AI, come pensi di mantenerlo?"

"L'agente è come una bicicletta per la mente — ma se gli deleghi tutto, finisci in un angolo a piangere perché tutto è rotto."

Conclusione

Una conversazione profondamente onesta da parte di uno dei creator più rispettati nel mondo degli agenti AI. Mario Zechner non è né un entusiasta acritico né un detrattore — è qualcuno che ha costruito uno strumento che usa ogni giorno, e che ha sperimentato sulla propria pelle sia i benefici che i pericoli di questa tecnologia.

Il messaggio centrale? Gli agenti AI sono un fantastico strumento di esplorazione e produttività, ma non sostituiscono il pensiero, la disciplina e la revisione umana. E la qualità del codice e la manutenzione a lungo termine rimangono problemi che nessun agente può risolvere per te.