Il mio AI Tech Stack 2025: strumenti AI per sviluppatori e consulenti

Nel 2025 la domanda non è più stata “usi l’AI per programmare?”, ma: quale combinazione di strumenti ti fa consegnare di più, con meno errori e senza pagare due volte la stessa cosa? Questo articolo è il mio stack AI 2025 “reale”: IDE agentici, agenti in terminale, estensioni, e soprattutto un livello che ha cambiato il gioco: MCP (Model Context Protocol), la colla che collega l’AI a browser, documentazione aggiornata e project management.

Perché nel 2025 non conta “usare l’AI”, ma lo stack

L’AI ti può far scrivere codice più in fretta… oppure farti perdere ore in tre modi molto “silenziosi”:

1. Duplicazione: paghi due abbonamenti che fanno lo stesso pezzo (autocomplete + chat + agent).
2. Contesto instabile: l’assistente lavora “a intuito”, sbaglia file, sbaglia versione di API, e tu fai babysitting.
3. Costo invisibile: iterazioni infinite, modelli troppo grandi su task banali, agenti lasciati liberi di provare mille strade.

Il punto è semplice: lo stack è una scelta di prodotto, non una collezione di tool. Devi progettare flusso, guardrail e budget insieme.

Il mio stack 2025 in una riga

• Cursor → IDE principale (UI minimal + AI integrata davvero bene)
• OpenAI Codex (in ChatGPT) → backend, problem solving, debugging, refactor “pesanti”
• VS Code + GitHub Copilot → base universale / fallback compatibile ovunque
• MCP → Chrome DevTools, Context7, Linear per chiudere il loop “codice → verifica → task”

Cursor IDE: la menzione speciale (l’IDE che “sparisce”)

Se nel 2025 sono esplosi IDE “AI-first”, Cursor è quello che più spesso mi ha dato la sensazione di: “sto lavorando in un editor familiare, ma con superpoteri”.

Chat + inline edit: integrazione vera

Il vantaggio pratico è l’attrito più basso: chat, modifiche in linea, azioni “agentiche” e contesto convivono senza farti cambiare modalità mentale ogni due minuti.

@mentions: il trucco anti-“AI che indovina”

Questa è la leva che mi ha dato il boost più costante. Le @mentions servono a portare in chat esattamente ciò che conta: file, cartelle, documenti “source of truth”.

Checklist di cose che menziono spesso:

• file chiave (route, service, componente UI)
• cartelle tipo src/components, app/, packages/
• snippet di config, README, note interne

Risultato: meno risposte “creative”, più risposte ancorate al codice vero.

Rules: la memoria operativa del progetto

Le Rules sono il mio anti-caos: convenzioni, architettura, stile, vincoli. Cursor le descrive come istruzioni “di sistema” per l’agente, condivisibili e riutilizzabili.

Esempio rapido (idea) per un progetto web:

1# Project Rules (idea) - TypeScript strict sempre. - Niente fetch nei componenti: usa un layer services. - UI: componenti riusabili, niente duplicazioni. - Ogni PR: motivazione, screenshot (se UI), note test.

Costi Cursor: come ragiono sul piano

Cursor mostra chiaramente il Pro a $20/mese. La cosa importante non è “quanto costa”, ma quando lo usi:

• Task cheap (autocomplete, piccole modifiche) → ok, spingi.
• Task costosi (agent che analizza mezzo repo) → prima prepari contesto e regole, poi chiedi.

OpenAI Codex in ChatGPT: il miglior rapporto qualità-prezzo (nel mio 2025)

Io qui sono netto: quando devo fare architettura, debugging vero o refactor grossi, Codex in ChatGPT mi ha ridotto il ping-pong.

OpenAI descrive Codex come un agente di coding disponibile in più contesti (terminal, IDE, GitHub, cloud) e incluso nei piani ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise. E nella pagina Codex è indicato, ad esempio, Plus a $20/mese e Pro a $200/mese (con limiti più alti).

Backend e architettura: meno ping-pong

Qui il pattern che uso è sempre lo stesso:

1. spiego obiettivo e vincoli (compatibilità, tempi, rischio)
2. chiedo una proposta a step (incrementale)
3. faccio review e solo dopo faccio partire le modifiche

Prompt “da consulente” che mi hanno fatto risparmiare ore:

• “Analizza il repository: colli di bottiglia performance e piano di fix incrementale.”
• “Refactor a layer (dominio/infrastruttura/API) mantenendo compatibilità e note di migrazione.”
• “Bug X: ricostruisci scenario, ipotesi, check rapidi, fix + test.”

Debugging serio: ipotesi → check → fix

Il punto non è “fammi il fix”, ma fammi il metodo:

• ipotesi ordinate per probabilità
• check piccoli e veloci
• fix minimo
• verifica

È così che riduci iterazioni e, di riflesso, costi.

Codex CLI: quando il terminale diventa un agente (con guardrail)

Codex CLI può leggere, modificare e anche eseguire comandi nel repo. Ma qui entra il tema sicurezza: OpenAI documenta modalità e approvazioni, incluso il passaggio a read-only tramite comando di approvazione.

Regola personale: su macchine “cliente” o repo delicati, parto read-only, poi apro i permessi solo quando ho un piano chiaro.

Dual IDE setup: Cursor + VS Code + GitHub Copilot (base universale)

Perché VS Code resta nello stack

VS Code è lo standard operativo: estensioni, compatibilità, abitudini, portabilità tra macchine e contesti di consulenza.

Copilot: completamenti e quick wins

Copilot lo tratto come “motore di completamento + chat rapida”. E lato pricing: GitHub mostra Copilot Pro a $10/mese (per individui) e specifica che è gratis per studenti verificati.

Student Pack: quando il costo scende davvero

Se sei studente verificato, GitHub Education evidenzia l’accesso a Copilot Pro per studenti. Tradotto: puoi tenere uno stack “serio” spendendo molto meno, e investire budget solo dove serve davvero.

Sintesi onesta: Cursor è la mia postazione principale. VS Code + Copilot è lo “standard compatibile ovunque”.

IDE agentici 2025: Antigravity e Kiro (per capire dove va il vento)

Non sono stati il centro del mio stack, ma sono importanti perché rappresentano la direzione: IDE sempre più “agentici”, capaci di pianificare → eseguire → verificare.

Antigravity: agent-first (e guardrail obbligatori)

Google presenta Antigravity come piattaforma “agent-first” con una sorta di “mission control” per orchestrare agenti su editor, terminale e browser. Ma nel 2025 sono emersi anche esempi pubblici che hanno riacceso il tema sicurezza: se dai troppi permessi a un agente, può fare danni veri (serve conferma, sandbox, limiti).

Kiro: spec-driven development (da vibe coding a viable code)

Kiro si posiziona come IDE agentico con spec-driven development e supporto MCP. È interessante quando lavori in team o su progetti dove serve disciplina: la “spec” diventa il primo artefatto, e riduce ambiguità.

MCP (Model Context Protocol): il pezzo che mi ha fatto fare il salto

Per me MCP è il vero acceleratore perché sposta l’AI da “scrive codice” a “chiude il ciclo”: verifica, misura, aggiorna task, usa docs aggiornate.

Anthropic ha open-sourcizzato MCP a fine 2024 come standard per collegare assistenti a strumenti e dati. OpenAI documenta MCP come modo per dare a Codex accesso a tool e contesto (e cita esempi come Context7 e Chrome DevTools).

Chrome DevTools MCP: debugging “con gli occhi”

Chrome DevTools MCP è presentato come MCP server per controllare e ispezionare un Chrome “live”, utile per debug e performance. Perfetto per frontend: non ti fermi al “dovrebbe funzionare”, ma verifichi.

Prompt tipico:

1Apri l'app, riproduci il bug sul login. Controlla Console + Network. Proponi fix, applica, poi verifica di nuovo in browser.

Context7 MCP: documentazione aggiornata dentro il prompt

Context7 porta documentazione e snippet versionati direttamente nel prompt (riduce API inventate/outdated).

Esempio:

1Crea una middleware Next.js per validare JWT nei cookie e redirect a /login. use context7

Linear MCP: dalla chat al task management

Linear ha un MCP server ufficiale per accedere ai dati (issue/progetti) in modo standardizzato e sicuro; nelle docs cita anche OAuth 2.1 e trasporti supportati. Per consulenza è oro: trasformi richieste e debug in task tracciati senza “perdere pezzi”.

Strategia costi: evitare token premium per task cheap

Il costo cresce quando:

• usi modelli enormi su task banali
• lasci agenti iterare senza limite
• non metti guardrail su terminale e tool esterni

La mia regola: modello giusto, posto giusto

Mini “decision tree” che uso davvero:

1. Task ripetitivo → completamenti in IDE (Copilot / Tab in Cursor)
2. Frontend con verifica → Cursor + Chrome DevTools MCP
3. Backend/architettura/refactor → Codex in ChatGPT (eventualmente CLI)
4. Doc nuove / librerie che cambiano → Context7 MCP
5. Delivery e coordinamento → Linear MCP

Effetto collaterale positivo: prevedibilità. Tempi più stabili e spesa meno “a sorpresa”.

Guardrail pratici (che mi hanno evitato guai)

• Read-only di default quando uso un agente in terminale su repo sensibili
• Approva solo step piccoli (un commit per volta)
• Limita i tool (MCP server necessari, non “tutto acceso”)
• Log e diff: se non riesci a ricostruire cosa ha fatto l’agente, stai già perdendo controllo

Workflow completo: codice → verifica → task (in 30 minuti)

Ecco un flusso tipico “da consegna” (frontend + bug):

1. Riproduco il problema e definisco criterio di successo (es. “login ok, nessun errore console”)
2. Cursor: @mention dei file giusti (form, auth service, route)
3. Fix minimo proposto dall’agente + review manuale
4. Chrome DevTools MCP: verify (network, console, performance)
5. Context7 se scopro API nuove o una libreria aggiornata
6. Linear MCP: creo task “post-fix” (test, monitoraggio, note rilascio)

Questo è il “loop chiuso” che nel 2025 mi ha fatto consegnare più serenamente.

Glossario per chi inizia (senza perdersi)

FAQ

1) Devo scegliere tra Cursor e VS Code?

No. Il setup “dual IDE” funziona: Cursor come postazione principale, VS Code come standard universale per clienti/team.

2) Codex è davvero incluso nei piani ChatGPT?

Sì: la guida ufficiale indica l’uso di Codex con piani ChatGPT (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise) e l’uso tramite client come Codex CLI.

3) Quanto costa “il minimo sindacale” per uno stack decente?

Esempio realistico (mensile):

• Cursor Pro $20
• ChatGPT Plus $20 (per Codex) Totale: $40/mese circa, poi aggiungi Copilot solo se ti serve o se non hai già un vantaggio studenti.

4) Copilot vale ancora la pena nel 2025?

Per me sì, soprattutto per completamenti e compatibilità. E Copilot Pro è indicato a $10/mese, con gratuità per studenti verificati.

5) MCP è difficile da usare?

Il concetto è semplice: è uno standard che collega modelli e tool. La difficoltà vera è scegliere pochi server utili e mettere guardrail.

6) Quali MCP server consigli “per iniziare” da frontend dev?

Tre: Chrome DevTools MCP per verificare in browser, Context7 per docs aggiornate, Linear per task/issue.

7) Qual è l’errore più costoso che hai visto fare?

Lasciare un agente “full-auto” senza confini: iterazioni infinite, comandi pericolosi, costi che salgono. Le modalità di approvazione/read-only esistono proprio per questo.

8) Antigravity e Kiro sostituiscono già uno stack classico?

Sono segnali forti del trend “agentic IDE”, ma oggi (ancora di più nel 2025) io li vedo come strumenti da valutare con calma e guardrail robusti.

Conclusione: lo stack AI è diventato una scelta di prodotto

Nel 2025 ho smesso di cercare “l’IDE perfetto” e ho iniziato a costruire uno stack coerente:

• un IDE principale (Cursor)
• un agente forte per task complessi (Codex in ChatGPT)
• una base universale (VS Code + Copilot)
• connettori MCP per chiudere il loop tra codice, verifica e delivery

Se vuoi “personalizzarlo” sul tuo caso (freelance vs team, budget, stack React/Next/Node/Python), la regola resta sempre la stessa: meno tool, più flusso, più guardrail.