Come iniziare da developer nel 2026: linguaggi e AI
Percorso per chi parte nel 2026: linguaggi consigliati, stack minimo, come usare l'AI senza dipenderne.
Partire oggi come developer significa combinare basi solide (algoritmi, pattern, architettura) con AI come copilota per accelerare l'apprendimento. Questa guida e pensata per chi parte da zero e vuole essere operativo in 3-6 mesi.
Perche TypeScript + Python
- TypeScript copre frontend e backend web con un unico linguaggio; Python e il riferimento per AI, data e scripting.
- Ecosistema enorme: npm/pnpm per JS/TS, pip/poetry per Python, decine di framework maturi.
- AI-friendly: entrambi hanno ottimo supporto da LLM e agent di coding.
Stack base consigliato
| Area | Scelta | Perche |
|---|---|---|
| Linguaggio principale | TypeScript | Ecosistema web enorme, typed, usabile su frontend+backend |
| Secondo linguaggio | Python | AI, data, scripting veloce |
| Framework web | Astro/Next.js | Siti e app full-stack SSR/ISR |
| Backend | Node 22 + tRPC/REST | Unico runtime, facile da distribuire |
| DB | Postgres + Prisma | Tipi, migrazioni, affidabilita |
| DevOps | GitHub Actions + Vercel/Cloudflare | Deploy rapidi, edge-ready |
Piano 3 mesi (part-time, 15h/settimana)
Mese 1: Fondamentali
- HTML/CSS: semantica, flexbox, grid, responsivo. Costruisci 2 landing statiche.
- JavaScript/TypeScript: variabili, funzioni, array, oggetti, Promise, async/await.
- Git: clone, commit, branch, merge, pull request su repo pubblico.
- Terminale: navigazione, file operations, npm/pnpm basics.
- Progetto: portfolio statico deployato su Netlify/Vercel.
Mese 2: Full-stack base
- Framework frontend: Astro o Next.js per SSR/SSG; routing, data fetching.
- API REST: Express/Hono o tRPC per backend; validazione input, error handling.
- Database: Postgres con Prisma; schema, query, migrazioni.
- Progetto: CRUD app (todo, blog, ricette) con frontend e backend.
Mese 3: Deploy e qualita
- Autenticazione: JWT o session-based, password hashing, refresh token.
- Deploy: hosting edge (Vercel/Cloudflare) o VPS, CI/CD con GitHub Actions.
- Test: Playwright per e2e, Vitest per unit; coverage minimo 50%.
- Logging e monitoring: Winston/Pino, uptime check, error tracking (Sentry).
- Progetto finale: e-commerce leggero o dashboard analytics.
AI nel flusso di lavoro
- Assistente, non autore: usa LLM per spiegazioni, refactor suggerimenti, debugging, ma leggi e comprendi sempre.
- Prompt strutturati: template ricorrenti ("spiega riga per riga", "trova edge case", "scrivi test per", "genera JSDoc").
- RAG personale: costruisci un vault locale con note, snippet, TIL (Today I Learned) per risposte contestuali.
- Code review AI: chiedi a Claude/ChatGPT di revieware le tue PR prima di pubblicarle.
- Limiti: non affidarti ciecamente all'AI per security, performance critiche, architettura. Valida sempre.
Progetti portfolio 2026
- Dashboard analytics con chart e streaming (es. SSE) su dati finti.
- Piccolo agent: scarica feed RSS, riassume, pubblica su Telegram.
- E-commerce minimale con carrello, checkout finto e CMS headless.
Best practice per imparare bene
- 70/30 rule: dedica 70% del tempo a scrivere codice, 30% a studiare teoria e leggere documentazione.
- Progetti reali: costruisci app usabili, non solo tutorial; pubblica su GitHub e mostrali nel portfolio.
- Leggi codice altrui: studia repo open source recenti (2024-2026) per pattern aggiornati e best practice.
- Code review: partecipa a review su GitHub (anche simulate) per allenare occhio critico su qualita, sicurezza, leggibilita.
- Community: frequenta Discord/Slack di framework, rispondi a domande su StackOverflow, partecipa a hackathon.
- Feedback loop: chiedi review da dev piu esperti, usa AI per check preliminari, itera rapidamente.
- Journaling: tieni un dev journal con TIL, bug risolti, decisioni architetturali per consolidare apprendimento.