Claude Code Subagents: Come Parallelizzare lo Sviluppo Software nel 2025

Prima di tutto, mi scuso per l’assenza di questi mesi estivi! Tra ferie e un carico di lavoro extra che mi ha tenuto impegnato più del previsto, ho avuto letteralmente zero tempo da dedicare al blog. Ma ora sono tornato e pronto a condividere alcune scoperte interessanti nel mondo dell’AI development.

Oggi voglio parlarti di una tecnica che sta rivoluzionando il mio modo di sviluppare software: l’uso dei subagents in Claude Code per parallelizzare completamente il processo di sviluppo. Se pensi che l’IA possa solo aiutarti a scrivere codice più velocemente, preparati a scoprire qualcosa di molto più potente.

Cos’è Claude Code e Come Iniziare

Per chi non lo conoscesse ancora, Claude Code è lo strumento di sviluppo agentico di Anthropic che permette agli sviluppatori di delegare task di programmazione direttamente dal terminale. È essenzialmente un assistente AI che può leggere, scrivere e modificare il tuo codice in modo autonomo, seguendo le tue istruzioni ad alto livello.

Claude Code può:

• Analizzare la tua codebase esistente
• Implementare nuove funzionalità
• Refactorizzare codice legacy
• Scrivere test automaticamente
• Creare documentazione
• Debuggare problemi complessi

Installazione:

# Installa Claude Code (richiede Node.js)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Naviga nel tuo progetto
cd your-awesome-project

# Avvia Claude Code
claude

Al primo utilizzo ti verrà richiesto di effettuare il login con le tue credenziali Anthropic. Una volta configurato, puoi descrivere quello che vuoi fare in linguaggio naturale e Claude si occuperà dell’implementazione.

Nota importante: Claude Code è stato recentemente integrato nativamente nell’IDE Zed, rendendo l’esperienza ancora più fluida per chi usa questo editor. Puoi lavorare direttamente nell’IDE senza dover passare al terminale.

Per maggiori dettagli sull’installazione e configurazione, consulta la documentazione ufficiale di Claude Code.

Il Problema del Workflow Sequenziale Tradizionale

Immagina questa situazione: stai navigando nella tua web app e noti che un link porta a una pagina 404 perché quella funzionalità non è ancora stata implementata. Nel workflow tradizionale, cosa faresti?

1. Definire i requisiti della nuova pagina
2. Progettare l’interfaccia utente
3. Specificare le API necessarie
4. Implementare il backend
5. Creare i componenti frontend
6. Scrivere i test
7. Fare il review del codice

È un processo lineare, manuale e lento. Ma se ti dicessi che puoi fare tutto questo in parallelo, con agenti specializzati che lavorano contemporaneamente mentre tu ti concentri su altro?

Benvenuti nell’Era dei Subagents

I subagents di Claude Code sono agenti AI specializzati che possono lavorare in parallelo su diversi aspetti del tuo progetto. Non stiamo parlando di un singolo agente che cerca di fare tutto, ma di un team virtuale di specialisti che collaborano simultaneamente.

Ecco cosa è successo quando ho implementato questa tecnica sul mio ultimo progetto: invece di passare ore a pianificare e implementare una nuova funzionalità, ho lanciato un singolo comando che ha attivato tre subagents specializzati:

• product-manager: per definire requisiti e user stories
• ux-designer: per progettare l’esperienza utente
• senior-software-engineer: per la progettazione tecnica

Il risultato? Un ticket completamente formato con tutti i dettagli necessari, creato in pochi minuti mentre io mi occupavo d’altro.

I Tre Principi Fondamentali del Workflow Agenttico

1. Esecuzione Parallela per la Velocità

Il principio più diretto è la capacità di eseguire task indipendenti contemporaneamente invece che sequenzialmente.

Esempio pratico: Integrazione API di Pagamento con Stripe

Nel workflow tradizionale lavoreresti in sequenza: prima il server-side, poi il client-side, poi i test, infine la documentazione.

Con i subagents, puoi parallelizzare tutto:

Agente Orchestratore: Integrazione Stripe
├── backend-specialist: Scrive l'endpoint Node.js per gestire i pagamenti
├── frontend-specialist: Crea il componente React per il form di pagamento
├── qa-specialist: Genera i test di integrazione con Vitest
└── docs-specialist: Redige la sezione README per la nuova funzionalità

Ricevi una soluzione completa nel tempo che serve per completare il singolo task più lungo.

2. Handoff Sequenziali per l’Automazione

Mentre alcuni task sono paralleli, molti processi complessi sono sequenziali. Qui gli agenti fungono da catena di montaggio automatizzata, dove l’output di un agente diventa l’input del successivo.

Il Ciclo di Vita Automatizzato dello Sviluppo:

1. Pianificazione: product-manager e ux-designer producono un ticket dettagliato
2. Implementazione: Il ticket viene passato al senior-software-engineer
3. Review: Il codice risultante viene automaticamente passato al code-reviewer
4. Iterazione: Il feedback del reviewer torna all’ingegnere fino all’approvazione

# Esempio di Output del Code Reviewer

📊 Summary:
Verdict: NEEDS REVISION
Blockers: 0
High Priority Issues: 2
Medium Priority Issues: 1

⚠️ High Priority Issues (Strongly Recommend Fixing)
Issue: Il main handler mescola responsabilità, violando il Single Responsibility Principle.
Location: app/api/posts/[postId]/comments/route.ts:25-50
Analysis: La funzione POST handler attualmente esegue validazione,
autenticazione e interazione database in un singolo blocco.
Suggestion: Refactoring in responsabilità separate con schema Zod
per validazione e service function per business logic.

3. Isolamento del Contesto per la Qualità

Questo è il principio più critico. Se chiedessi a un singolo agente AI di eseguire un task complesso multi-stage, esaurirebbe la sua finestra di contesto e inizierebbe a perdere dettagli cruciali.

Esempio: Pianificazione della Pagina “AI Insights”

• Il product-manager può usare l’intero contesto di 200k token per focalizzarsi solo sui bisogni utente e la business logic
• Il ux-designer dedica il suo contesto completo ad analizzare pattern di design esistenti e user flow
• Il senior-software-engineer riceve l’output conciso dai pianificatori e può dedicare i suoi 200k token a quello che conta per l’implementazione: codebase, vincoli tecnici, codice pulito

La qualità di ogni step è preservata perché nessun singolo agente deve sacrificare la sua conoscenza specializzata per rimanere entro il limite.

Esempi Pratici di Applicazione

Generazione Documentazione Codebase

Per un modulo grande e non documentato:

1. Agente primario elenca tutte le funzioni, classi o file
2. Spawna un sub-agente per ognuno, incaricato di analizzare il codice e scrivere commenti comprensivi
3. Agente finale assembla tutto in un README.md coerente

Refactoring Automatizzato Su Larga Scala

Per deprecare una funzione usata in 75 file:

1. Agente primario fa grep di tutte le istanze
2. Spawna un sub-agente dedicato per ogni file per eseguire la sostituzione in un contesto piccolo e sicuro
3. Ogni agente applica le stesse regole di refactoring in parallelo

Analisi Incident Response

Per capire un outage attraverso tre microservizi:

1. Tre sub-agenti analizzano i log di ogni servizio in parallelo
2. Ognuno estrae una timeline degli eventi critici
3. L’agente principale sintetizza le tre timeline pre-processate in un report unico

Considerazioni Pratiche e Trade-off

Questa approccio è potente, ma non è magia. È un workflow per sviluppatori, con i suoi trade-off pratici:

Gestione Costi e Limiti di Utilizzo

Concatenare agenti, specialmente in loop, aumenterà significativamente l’uso dei token. Questo significa che raggiungerai i limiti di piani come Claude Pro/Max molto più velocemente. Devi essere consapevole di questo trade-off: output e velocità drammaticamente aumentati al costo di maggiore utilizzo.

L’Arte del Non-Determinismo

La natura non-deterministica degli LLM significa che cambiare una parte del tuo workflow può avere un effetto a catena. Questo rende il debugging una sfida, ma è anche dove entra l’aspetto creativo di questo tipo di engineering.

La Sfida della Sintesi

Lo step di “reduce” dove un agente finale sintetizza il lavoro degli altri è spesso la parte più difficile. Per mitigare questo, è cruciale far salvare ad ogni sub-agente il suo output in un file distinto. Questo crea un audit trail chiaro.

Prompts come Dipendenze Fragili

Le definizioni degli agenti dovrebbero essere trattate come codice: version-control, test, e monitoraggio. Un aggiornamento del modello dal provider può causare derive comportamentali sottili.

Un Workflow Reale: Implementazione Completa

Ecco come funziona in pratica il comando che uso per creare ticket automaticamente:

add-linear-ticket "Serve una pagina per vedere tutti gli insights AI di una PR"

Questo comando:

1. Analizza la complessità: Determina se servono agenti (LIGHT vs STANDARD vs DEEP)
2. Dispatcha il Core Trio: Tre agenti lavorano in parallelo
   • product-manager: Definisce user stories e acceptance criteria
   • ux-designer: Propone user flow e wireframe description
   • senior-software-engineer: Outline piano tecnico e stima effort
3. Sintetizza i risultati: Crea un ticket Linear completo con:
   • Contesto business e purpose
   • Comportamento atteso
   • Acceptance criteria dettagliati
   • Note di implementazione

La Specifica Tecnica dei Miei Agenti

Product Manager Agent

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name: product-manager
description: Pragmatic PM that turns a high-level ask into a crisp PRD
model: opus
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Rules:
- Open with "Context & why now," then "Users & JTBD,"
  then "Business goals & success metrics"
- Number functional requirements with explicit acceptance criteria
- Include non-functional requirements: performance, scale, security
- Scope in/out; rollout plan with guardrails; risks & open questions

Senior Software Engineer Agent

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name: senior-software-engineer
description: Pragmatic IC who can take a ticket, plan, ship code with tests
model: opus
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Operating principles:
- adopt > adapt > invent; custom infra requires written exception
- milestones, not timelines; ship in vertical slices behind flags
- keep changes reversible (small PRs, thin adapters, safe migrations)
- design for observability, security, operability from start

Il Futuro è Parallelo

Quando inizi ad avere la mentalità di spezzare i problemi per agenti specialisti che girano in parallelo, inizierai a trovare i pattern che funzionano per te. È un modo più robusto e scalabile di risolvere problemi complessi.

Non sto dicendo che sostituisce il pensiero critico o la creatività umana. Ma per tutte quelle task ripetitive, ben definite, che succhiano tempo ed energia? I subagents possono gestirle mentre tu ti concentri su problemi di livello superiore.

Conclusione: Vale la Pena Sperimentare?

Dopo mesi di utilizzo di questa tecnica, posso dire che ha cambiato radicalmente il mio modo di lavorare. Non sto più pensando in termini di “devo fare A, poi B, poi C”. Sto pensando: “questi tre aspetti possono essere affrontati in parallelo da specialisti diversi”.

Il risultato?

• Velocity aumentata: Progetti che richiedevano settimane ora richiedono giorni
• Qualità migliorata: Ogni agente si concentra sulla sua area di expertise
• Meno context switching: Posso lavorare su task ad alto valore mentre gli agenti gestiscono l’implementazione

È un approccio che richiede sperimentazione e aggiustamenti. I prompt vanno raffinati, i workflow vanno ottimizzati. Ma una volta che prendi il ritmo, è difficile tornare al modo tradizionale.

La domanda non è se questa tecnologia diventerà mainstream, ma quanto velocemente saprai adattarti e sfruttarla.

E tu, hai mai sperimentato con workflow AI più complessi? Quali sono state le tue esperienze con l’automazione del processo di sviluppo? Condividi nei commenti - sono sempre curioso di sentire come altri sviluppatori stanno esplorando questo territorio!

Nota: Gli esempi di codice e configurazioni in questo articolo sono basati sulla versione attuale di Claude Code. Per implementazioni specifiche, consulta sempre la documentazione ufficiale più aggiornata.