01
Competenze tecniche
Qualità del codice, architettura, API, sistemi frontend, test, debugging e manutenibilità.
Oltre 10 anni nello sviluppo software, oggi uniti alla gestione end-to-end dei progetti.
Progetti software guidati dall’analisi al rilascio
Competenze tecniche, pianificazione e coordinamento per trasformare esigenze di business in progetti software ben definiti e realizzabili.
Prima l’esperienza
Costruito su oltre 10 anni di sviluppo software hands-on.
AngeliniLabs nasce dal lavoro software reale: sviluppo frontend e full-stack, architettura e integrazioni, manutenibilità, debito tecnico, implementazione di funzionalità, collaborazione nei team, progetti Agile e responsabilità progressivamente più ampie nella gestione dei progetti.
02
Gestione dei progetti
Perimetro, priorità, pianificazione, dipendenze, rischi, esigenze degli stakeholder, coordinamento del team e preparazione al rilascio.
03
Uso controllato dell’AI
AI come acceleratore per attività selezionate, non come sostituto del giudizio tecnico, della review o della responsabilità.
Focus professionale
Competenze tecniche unite alla gestione end-to-end dei progetti software.
Posso lavorare sull’intero ciclo del progetto — dall’analisi e pianificazione tecnica al coordinamento, al supporto nello sviluppo, al monitoraggio dell’avanzamento e al rilascio — restando abbastanza vicino al codice da prendere decisioni fondate.
01
Sviluppo software
Sviluppo frontend e full-stack hands-on con TypeScript, React, Angular, API, test, debugging e pratiche orientate alla manutenibilità.
02
Technical Project Management
Requisiti e perimetro, roadmap, stime, priorità, dipendenze, rischi, coordinamento di team e fornitori, monitoraggio dell’avanzamento e accompagnamento fino al rilascio.
03
Sviluppo assistito dall’AI controllato
TCAF offre un metodo pubblico per delegare all’AI attività software selezionate entro confini espliciti, mantenendo review umana e verifica chiara.
Progetti pubblici
Tre progetti pubblici che mostrano come sviluppo, pianifico e strutturo il lavoro software.
TCAF documenta un approccio controllato allo sviluppo assistito dall’AI. Software Delivery Planner rende visibili pianificazione e decisioni tecniche, mentre Travel AI Flight Optimizer mostra un lavoro di prodotto end-to-end con provider live, logica deterministica, ricerca e reporting.
Beta pubblica · v0.3.3
Task-Contract AI Development Framework — TCAF
Un framework per usare diversi strumenti AI nello sviluppo software professionale senza affidare loro il controllo del progetto. I Task Contract definiscono cosa può cambiare, il codice funzionante viene preservato quando possibile, la verifica è esplicita e la review del developer resta necessaria.
Progetto pubblico · in lavorazione
Software Delivery Planner
Un’applicazione portfolio in React, TypeScript e Fastify per pianificare e monitorare un progetto software. Il repository include flussi funzionanti per progetto e funzionalità, contratti condivisi, test automatici, documentazione OpenAPI, note architetturali e backlog documentato.
Progetto pubblico · MVP completo
Travel AI Flight Optimizer
Un’applicazione travel local-first in React e TypeScript che combina ricerca voli live tramite Kiwi MCP, ranking deterministico della shortlist, pianificazione dei trasporti casa-aeroporto, ricerca sulla destinazione supportata da fonti e report HTML standalone.
Metodo TCAF
Un modo pratico di usare l’AI senza perdere il controllo del codice.
L’uso ripetuto dell’AI nello sviluppo software ha fatto emergere problemi ricorrenti: ampliamento del perimetro, riscritture non necessarie, perdita di contesto e debugging costoso. TCAF è nato per mantenere l’accelerazione utile rendendo le modifiche più semplici da comprendere, revisionare e verificare.
- 01Analisi
- 02Requisiti e MVP
- 03Architettura
- 04Piano di progetto
- 05Sviluppo
- 06Supporto AI controllato
- 07Review
- 08Rilascio
Note
Note pratiche su sviluppo software e decisioni di progetto.
Una raccolta in crescita su manutenibilità, coordinamento tecnico, lavoro Agile, rischi di progetto e uso pratico dell’AI nello sviluppo software.
Note 01
Dall’uso individuale dell’AI a un processo di team più prevedibile
L’AI può accelerare il singolo developer, ma diventa utile anche alla pianificazione del progetto solo quando il suo impatto su review, correzioni, verifica e tempi è abbastanza osservabile da poter apprendere dai risultati.
Note 02
Il debito tecnico come rischio di progetto
Perché manutenibilità, lavoro di debugging, difficoltà di onboarding e qualità del codice influenzano costi, velocità di sviluppo, affidabilità e continuità.
Contatti
Parliamo del tuo progetto software.
Sono disponibile a valutare collaborazioni a progetto, fractional, a contratto o opportunità di ruolo che richiedano Technical Project Management, pianificazione tecnica, sviluppo software, assessment e uso controllato dell’AI nello sviluppo.