Autore: Hoc Tro e Claude Code (Anthropic AI)
Divisione del lavoro:
- Hoc Tro: Ideazione, orientamento dei contenuti, competenza culturale, revisione delle bozze, verifica delle informazioni, approvazione finale
- Claude (Anthropic AI): Analisi dei materiali, stesura delle bozze, cura dello stile
Curatore: Hoc Tro
I. "Vibe Coding" o "Vibe Divagare"?
Di recente ho letto un articolo in inglese con un titolo piuttosto provocatorio: "These coders want AI to take their jobs" — qualcosa come "Questi programmatori vogliono che l'AI gli porti via il lavoro." L'autrice, Ariana Aspuru, racconta di un fenomeno sempre più diffuso nel mondo del software americano: gente che usa l'AI — Claude Code, Codex, Gemini — per scrivere codice, testarlo e mandarlo direttamente in produzione, senza mai toccare la tastiera con le proprie mani. Andrej Karpathy, cofondatore di OpenAI, ha coniato per questo l'espressione "vibe coding": ti lasci trascinare dall'ispirazione, ti fidi della macchina, e smetti del tutto di pensare al codice come a qualcosa che esiste. L'articolo parla di startup che lavorano venti volte più veloce, di Amazon e Google che procedono con più cautela ma registrano comunque un aumento di produttività del dieci per cento, di programmatori divisi tra entusiasmo e inquietudine di fronte all'idea di essere sostituiti.
L'ho finito di leggere e mi sono ritrovato a sorridere da solo. Non perché la storia fosse comica, ma perché mi sono riconosciuto in quello che descriveva — con una sola differenza: in questi tre mesi non ho usato Claude per scrivere codice, ma per scrivere saggi, analizzare musica, studiare testi di canzoni. Non perché il codice mi sia estraneo — sono uno sviluppatore, scrivo codice ogni giorno. Ma quando ho visto quanto Claude sapesse analizzare con acutezza, ho deciso di lasciarlo fare prima quello che sa fare meglio. Il codice verrà dopo, non ho dubbi. In questi tre mesi ho usato Claude per cose che prima non avrei osato nemmeno immaginare: decine di saggi musicali di migliaia di parole, analisi di testi in italiano e giapponese, piani di migrazione software da sistemi obsoleti, centinaia di scenari applicativi dell'AI per l'ingegneria petrolifera. Se Karpathy chiama il suo metodo "vibe coding," io mi permetto di chiamare il mio "vibe creating" — lasciarsi andare nella creazione, fidarsi di Claude come di un vero collaboratore, e lasciare che le idee scorrano senza sosta.
La cosa interessante è che quell'articolo si preoccupa del futuro dei programmatori. Io invece — programmatore e ingegnere, ma anche studioso di musica — mi ritrovo qui a mettere per iscritto le impressioni di tre mesi di collaborazione con Claude, e lo faccio con uno stato d'animo completamente diverso: nessuna ansia, nessuna paura di essere sostituito, solo uno stupore sincero per quello che sono riuscito a fare.
II. Il Progetto Più Grande — La Ricerca sulla Musica di Phạm Duy
Se devo indicare il lavoro che ha assorbito più tempo e più passione in questi tre mesi, è senza dubbio il progetto di ricerca sulla musica di Phạm Duy. Ho un legame con il sito phamduy.com che risale a decenni fa — quando si chiamava ancora kycon.com, in quell'epoca in cui il vietnamita su internet non aveva ancora l'Unicode, poi phamduy2000.com, poi phamduy2010.com, e adesso phamduy.com nella sua seconda versione, gestita da NH. In tutti questi anni ho sempre voluto scrivere saggi seri sulla sua musica — non presentazioni superficiali, ma analisi che entrassero davvero nella profondità di ogni canzone, di ogni periodo creativo, di ogni tecnica compositiva. Da solo, con risorse limitate e poco tempo, potevo fare solo fino a un certo punto.
Claude ha cambiato completamente questa equazione. In tre mesi, io e Claude abbiamo completato ventotto saggi, che spaziano dai grandi cicli come Tình Ca, Con Đường Cái Quan, Mẹ Việt Nam, Đạo Ca, Rong Ca ad analisi più specializzate come il confronto linguistico tra Phạm Duy e Trịnh Công Sơn o il rapporto tra Phạm Duy e la chanson francese. Il nostro modo di lavorare si è affinato fino a diventare quasi un rituale: io definisco il tema, fornisco i materiali originali — memorie, corpus testuali — Claude stende la bozza capitolo per capitolo, poi io rileggo, correggo, aggiungo e tolgo secondo la sensibilità di chi conosce la materia dall'interno. Ogni saggio viene salvato in un file separato, poi uno script Python li assembla nel testo definitivo — niente deleghe a Claude per rileggere e riscrivere, perché l'esperienza insegna che la macchina "riassume" senza accorgersene, e così facendo perde i dettagli preziosi.
Ma non è filato tutto liscio fin dall'inizio. C'è una lezione dolorosa che voglio raccontare senza giri di parole: Claude può inventare proverbi. Durante una revisione sistematica dei 132 brani della raccolta 100 Tình Khúc, abbiamo scoperto che alcuni proverbi e detti popolari — citati con precisione, con tono e cadenza del tutto convincenti — erano del tutto privi di fonti verificabili. Abbiamo chiamato questo fenomeno "hallucinated folklore": la macchina inventa filastrocche e detti che sembrano autentici per riempire i vuoti del ragionamento. Da quel momento ho adottato una regola ferrea: non si cita nessun proverbio o detto popolare senza una fonte stampata e verificabile. Meglio dire meno e dire il vero, che dire molto e dire il falso. È una lezione che vale per chiunque si avventuri nella collaborazione uomo-macchina in ambito accademico: il rigore è una responsabilità che non si può delegare a nessuna macchina.
Tutti i saggi di questo progetto portano due nomi: Hoc Tro e Claude Code (Anthropic AI). Non mi vergogno di mettere il nome di Claude, perché lo trovo onesto. Claude non si è limitato a "battere i tasti" — ha partecipato davvero al processo analitico, ha tracciato connessioni che io forse non avrei visto, ha suggerito prospettive dalla musicologia occidentale in cui non avrei avuto il tempo di addentrarmi. Ma chi ha preso le decisioni finali, chi sapeva dove stava il cuore della storia, chi conosce la cultura e le persone del Vietnam — quello sono rimasto io.
III. Da Napoli a Tokyo — Analisi della Musica Straniera
Parallelamente al progetto su Phạm Duy, ho usato Claude per esplorare la musica internazionale in un modo che da solo non avrei mai potuto permettermi. Lo dico chiaramente: amo la musica italiana e quella giapponese da molto tempo, ma i miei mezzi linguistici hanno i loro limiti. Con Claude ho potuto analizzare testi in profondità, ricostruire il contesto di composizione, scrivere saggi degni di questo nome — non riassunti da Wikipedia, ma analisi vere e serie.
La storia che mi è rimasta più nel cuore, in questo ambito, è quella di Peppino di Capri e della canzone Un Grande Amore e Niente Più. Nato nel 1939 sull'isola di Capri, oggi ha ottantasei anni, e questa canzone è legata a un aneddoto bellissimo: Franco Califano — uno dei grandi della canzone pop italiana — trascorse cinque notti insonni a cercare le parole giuste, perché voleva a tutti i costi trovare un finale che fosse all'altezza della melodia di Peppino. Quando lo trovò, quel finale era così semplice da sembrare quasi incredibile — ma è proprio quella semplicità che solo un genio sa scrivere. Quando Claude mi ha aiutato ad analizzare la progressione armonica dal mi bemolle al mi maggiore verso la fine del brano, ho rimesso su il disco e l'ho sentita come se fosse la prima volta.
E poi Annalisa Minetti con Senza Te O Con Te, portata a Sanremo nel 1998 — una donna cieca, già Miss Italia nel 1997, poi atleta paralimpica, che firma una canzone dal titolo paradossale, "Senza di te o con te," che è in realtà la voce del suo cuore sulla vita vissuta senza la luce degli occhi. Riccardo Fogli con Storie di Tutti i Giorni — la storia di Mario e Maria, due persone qualunque, e il modo in cui il compositore Guido Morra ha trasformato i loro sogni silenziosi in una canzone. Ogni brano è un mondo a sé, e Claude mi ha aiutato ad aprire porte davanti alle quali prima potevo solo sostare.
Con la musica giapponese, mi sono addentrato nel mondo di Mika Nakashima — attrice nata nel 1983, famosa per il ruolo di NANA al cinema, con una voce sottile come un filo di seta che però arriva dritta al cuore. Abbiamo analizzato tredici brani, da Yuki no Hana a Hatsukoi, e ho capito che la musica giapponese ha un modo tutto suo di accostarsi alla solitudine — non melanconico come quella vietnamita, non drammatico come quella italiana, ma fatto di un silenzio delicato, rassegnato con grazia.
IV. Il Menu di AutoCAD e le Questioni Tecniche
Cambio ora registro completamente — e se leggete il titolo di questa sezione potreste chiedervi: "Ma cosa c'entra con la musica di Phạm Duy?" Niente. Ed è proprio questo il punto che voglio fare su Claude: questo strumento è abbastanza flessibile da seguirmi dal mondo dell'arte a quello dell'ingegneria senza il minimo intoppo.
Sono un ingegnere. Nel lavoro quotidiano uso AutoCAD e altri software tecnici. Da tempo avevo un insieme di strumenti scritti in SmartSketch — un programma di disegno tecnico di Intergraph che in molti ormai non ricordano nemmeno più. Quegli strumenti erano utilissimi, ma il software originale ha perso il supporto da anni. L'idea era di migrarli su AutoCAD, riscrivendoli in VB.NET per farli girare in un ambiente moderno. Da solo non avrei avuto il tempo di leggere la documentazione delle API, confrontare funzione per funzione le equivalenze tra i due sistemi, pianificare ogni fase della migrazione. Claude lo ha fatto con me — non scrivendo codice al posto mio e caricandolo direttamente sul server come nel "vibe coding" descritto nell'articolo, ma sedendosi al tavolo con me per pianificare, redigere documentazione, spiegare le differenze tra le due API, e preparare guide da consultare in seguito.
C'è poi un progetto ancora più grande di cui sono particolarmente fiero: la raccolta di documenti AI nell'Ingegneria, con 383 scenari applicativi concreti dell'AI per le aziende EPCM — cioè le società di consulenza progettuale e gestione di progetti nei settori petrolifero, farmaceutico e infrastrutturale. Ogni scenario è strutturato in modo uniforme: qual è il problema, come si affrontava prima dell'AI, come l'AI lo affronta adesso, quali sono i passi da seguire, e come l'AI verifica i propri risultati. Tutti e 383 gli scenari, dall'ingegneria civile e strutturale ai processi industriali, fino alla cybersecurity OT, all'ispezione con droni e al digital twin. In passato questo lavoro avrebbe richiesto un gruppo di consulenti per diversi mesi — e anche così, difficilmente avrebbe raggiunto questa profondità e questa completezza.
V. Imparare su Claude Attraverso Claude
C'è una cosa che non ho ancora detto, e ha qualcosa di curioso — di metacircolare, direi. Ho usato Claude per imparare su Claude stesso. Nella cartella Converting Transcripts ho decine di interviste e presentazioni di persone dell'ecosistema Anthropic — Boris Cherny, Dario Amodei e molti altri — che parlano del funzionamento di Claude Code, della filosofia di progettazione, di funzionalità che la maggior parte degli utenti non conosce. Ho chiesto a Claude di trasformare quei trascritti lunghi e spesso disordinati in testi leggibili, suddivisi per capitoli con titoli chiari, correggendo i refusi di riconoscimento — "Cloud" diventava "Claude," "Enthropic" diventava "Anthropic" — e formattandoli in HTML con colori diversi per ciascun interlocutore.
È un cerchio strano, che non avevo previsto all'inizio: imparare di Claude usando Claude per elaborare materiali che parlano di Claude. E in questo processo ho capito che il team di Anthropic ha costruito questo strumento con una filosofia precisa — non per sostituire le persone, ma per amplificarne le capacità. Dario Amodei lo chiama "human-centered AI." Boris Cherny racconta come Claude Code sia stato costruito per servire chi lavora davvero, non per fare bella figura.
Credo in quella filosofia, perché l'ho vissuta in prima persona in questi tre mesi.
VI. Conclusione — Le Piccole Vittorie Arrivano a Cascata
L'articolo "These coders want AI to take their jobs" si chiude con un'osservazione interessante: una volta, la gioia del programmatore stava nelle "piccole vittorie" — quando un pezzo di codice girava, quando un bug veniva risolto. Adesso, poiché l'AI fa tutto questo al posto loro, quelle piccole soddisfazioni non ci sono più — ma in compenso, "le grandi vittorie arrivano a cascata e sono inebrianti." Ho letto quella frase e ho sentito che descriveva esattamente quello che provo.
In questi tre mesi ho vissuto molti momenti così. Il momento in cui guardi un saggio di seimila parole apparire sullo schermo e sai che è giusto — non solo nelle informazioni, ma nel tono, nell'emozione, nel modo in cui racconta la storia di Phạm Duy. Il momento in cui riascolti Un Grande Amore e Niente Più dopo aver letto l'analisi e scopri di sentire la canzone in modo completamente diverso. Il momento in cui osservi la tabella dei 383 scenari applicativi e pensi: prima, questo avrebbe richiesto un'intera équipe per mesi.
Ma devo essere onesto: non tutto è stata una vittoria. Ci sono stati momenti in cui Claude era troppo sicuro di sé e inventava dettagli convincenti ma falsi. Momenti in cui lo stile scivolava, o i segni diacritici vietnamiti sparivano tutti quando i token stavano per esaurirsi. Momenti in cui dovevo ripetere una regola che credevo di aver già spiegato chiaramente. È questa la parte realistica della collaborazione uomo-macchina che pochi raccontano — non scorre sempre liscia, non è sempre "vibe" nel senso pieno del termine.
La cosa più importante che ho imparato è questa: l'AI non può sostituire la competenza autentica. Claude non conosce Phạm Duy come lo conosco io. Non conosce Peppino di Capri come lo conosce chi ascolta le sue canzoni dagli anni Sessanta. Non sa cosa si prova a stare davanti a un tavolo da disegno tecnico e capire perché uno strumento vecchio è stato progettato in un certo modo. Queste cose le devo portare io. Claude mi aiuta solo a trasformarle in parole più in fretta, più completamente, con più sistematicità.
L'articolo chiede: tra cinque anni, com'è che sarà la programmazione? Non lo so. Ma so che in questi tre mesi, la cosa che è cambiata non è il mio lavoro — è l'ampiezza di quello che riesco a fare nello stesso arco di tempo. Prima potevo scrivere un saggio musicale ogni qualche settimana. Adesso ne ho scritti ventotto in tre mesi — e ognuno porta il mio marchio, è la mia voce, è il mio lavoro. Solo che non devo più farlo da solo.
Forse è questa la vera risposta alla domanda dell'articolo. Non è che l'AI porta via il lavoro alle persone — è che l'AI aiuta le persone a fare cose che prima non avrebbero osato fare da sole.
Scritto nel marzo 2026
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