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Anthropic dice di aver riscritto un milione di righe di codice in due settimane con la propria IA

Anthropic ha mostrato come i suoi ingegneri abbiano usato Claude Code per trasferire enormi basi di codice fra linguaggi in settimane invece che anni.

Due ponti raggiungono ingranaggi intrecciati che traducono blocchi di simboli di codice astratti, con un distintivo a forma di spunta in fondo

Anthropic ha raccontato come i propri ingegneri usano Claude Code per affrontare una delle incombenze più temute del software: le migrazioni. Una migrazione qui significa riscrivere un programma esistente da un linguaggio a un altro o su nuove fondamenta. Storicamente questi progetti richiedevano anni. Nell’ultimo mese, dice Anthropic, singoli sviluppatori hanno spostato dieci pacchetti di codice separati, da decine a centinaia di migliaia di righe, in una frazione del tempo.

L’esempio principale colpisce. Jarred Sumner, creatore dello strumento JavaScript Bun, ha usato Claude Code per riscriverlo da Zig a Rust, producendo circa un milione di righe in meno di due settimane; tutti i test esistenti di Bun passavano prima dell’unione delle modifiche. Separatamente Mike Krieger di Anthropic, cofondatore di Instagram, avrebbe trasferito in un weekend una base Python a 165.000 righe di TypeScript.

Il punto importante spiega perché funziona quando «l’IA scrive tutta la mia app» spesso non funziona. Anthropic non ha ordinato semplicemente di riscrivere: ha seguito un ciclo disciplinato, prima un libro di regole e una mappa delle dipendenze, poi traduzioni in piccoli pezzi, infine un forte ricorso alla suite di test per catturare gli errori. Una suite di test è una raccolta di controlli automatici che confermano che il codice fa ancora ciò che deve. Le migrazioni sono quasi ideali proprio perché esiste una risposta corretta con cui confrontarsi: il comportamento del vecchio programma. L’IA propone, i test giudicano e ciò che è rotto viene preso prima della consegna.

Cosa significa per te: Se programmi, la lezione pratica vale più del titolo. L’IA riesce nei lavori grandi, noiosi, ben definiti e verificabili; le migrazioni sono l’esempio perfetto. Dai al modello struttura e un modo per controllarsi, regole chiare, piccoli passi e test robusti, invece di una grande istruzione vaga. Anche per chi non programma il segnale conta: riscrivere software vecchio è un collo di bottiglia costoso in ogni settore e ridurre anni a settimane cambia ciò che le aziende possono modernizzare. È comunque Anthropic a dimostrare il prodotto di Anthropic: fiducia l’hanno data i test superati, non la sicurezza del modello.

Fonti

Fonti: https://claude.com/blog/ai-code-migration

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