# bartaguiz-velocite-harness-engineering-2026-10-15

## Veille

Slide deck di **Dorra Bartaguiz** (CTO, **Arolla**), presentato alla conferenza **Dev With AI** e pubblicato in PDF su LinkedIn il **15 ottobre 2026**; **61 slide**, in francese con esempi in inglese. Tesi: quando l'IA fa esplodere la velocità, la qualità si riconquista attraverso pratiche di *craft* strumentate costruite attorno al modello — *harness engineering*.

## Titre Article

Quand la vélocité explose avec l'IA, place au "Harness Engineering" !

## Date

2026-10-15

## URL

https://lnkd.in/p/eccdGyTZ

## Keywords

harness engineering, velocità, code review, collo di bottiglia, test generati dall'IA, coverage del codice, mutation testing, mutation test, code smell, pratiche di craft, software craftsmanship, shift-left, SDLC, PDLC, Example Mapping, ATDD, TDD, Given/When/Then, DDD, architettura esagonale, skill, Superpowers, agenti specializzati, loop engineering, software factory, supervisione umana, organizzazione agentica

## Authors

Dorra Bartaguiz — CTO d'Arolla (conseil et formation, « agentic software crafters ») ; slides de son talk Dev With AI publiées sur LinkedIn.

## Ton

Profilo: un deck da conferenza per sviluppatori, con un tono entusiasta e dimostrativo ("Haha!", "Woohoo!", "Generami questo requisito!"). La progressione è narrativa: la promessa della velocità, il richiamo che la revisione resta il collo di bottiglia, una dimostrazione attraverso un caso reale in cui il codice e i test generati vengono misurati e poi smontati, una definizione dell'harness, una ripresa passo dopo passo dello stesso caso con pratiche di craft, poi un ampliamento dal ciclo di sviluppo al ciclo di prodotto e all'organizzazione. L'argomentazione si basa su fonti citate (DORA, Clean Code, Minelli et al., Tornhill e Borg, Boehm, McKinsey, Kent Beck) e su misurazioni che la speaker ha effettuato sul proprio esempio (coverage, mutation score). Le slide sono spesso solo titoli o diagrammi, senza commento orale; diverse portano l'etichetta "Context Engineering Training". L'impostazione è quella di una craft trainer: le euristiche e i workflow dei team sono presentati come *"le skill di domani"*.

## Pense-betes

- **Constatazione**: la generazione accelera la sintassi ma aumenta l'onere della revisione e della verifica; la codebase resta il collo di bottiglia.
- **Caso screening**: data di invito = giorno di nascita + anno corrente + mese di nascita + N mesi secondo il tipo di screening, poi riprogrammazione (data non valida, data passata, festivo, weekend).
- **Misurazioni della speaker**: coverage dichiarata 100% / reale 33% (dominio 95%); mutation testing 13,82%.
- **Smell identificati**: configurazione hardcoded, metodi statici, violazione SRP, non thread-safe, fallimenti silenziosi, valori magici, naming generico, accoppiamento stretto, mutabilità.
- **Harness**: tutto ciò che viene aggiunto attorno al modello; leva proposta per il determinismo: craft + shift-left.
- **Craft SDLC in cinque blocchi**: Esplorazione → Scomposizione (epic, feature, user story) → Formulazione (esempi, scenari) → Test (TDD, ATDD, automazione) → Sviluppo e refactoring.
- **Baby steps**: *"da soli, non bastano"*; occorre lavorare sull'harness, quindi le skill.
- **Framework di skill citati**: Superpowers, le skill di Matt Pocock, Impatient Programming, **Skraft** (AXA, talk di Cyrille e Olivier a Devoxx 2026).
- **Nuova versione del modello**: *"Le tue vecchie skill sono già integrate"*.
- **PDLC**: strategia di prodotto, architettura e security by design, UX/UI, release engineering, observability, manutenzione, impatto sul prodotto; strumentare solo il team dev crea un collo di bottiglia.
- Correlato a [[sfeir-code-review-anneau-contraintes-2026-07-30]] e [[lassiege-usine-logicielle-heure-ia-2026-07-28]].

## RésuméDe400mots

Dorra Bartaguiz parte dalla promessa dell'IA: oltre l'80% degli sviluppatori ritiene che abbia aumentato la propria produttività individuale, secondo i DORA report 2024 e 2025. Ma la velocità comporta rischi. Il tempo di sviluppo si è ridotto, e il collo di bottiglia resta la code review. Nota che la lettura supera di gran lunga la scrittura: un rapporto superiore a dieci a uno secondo Robert C. Martin, con circa il 70% del tempo dedicato a comprendere il codice contro il 5% a modificarlo, secondo uno studio del 2015. L'IA accelera la generazione sintattica e aumenta l'onere della revisione.

Per verificare se ci si può fidare dei test generati, prende un caso reale: il calcolo della data di invito per uno screening medico a partire dal tipo di screening, dalla data di nascita e dalla data corrente, con regole di riprogrammazione per date non valide, passate, festive o nel weekend. Generato da un singolo prompt, il codice viene dichiarato coperto al 100%. Lei misura una coverage complessiva del 33%, del 95% sul dominio, segnala una serie di difetti (configurazione hardcoded, metodi statici, violazione del principio di responsabilità unica, fallimenti silenziosi, valori magici, accoppiamento stretto), e ottiene un punteggio di mutation testing del 13,82%. Test generati senza rigore validano gli errori dell'IA.

Definisce poi l'harness come tutto ciò che viene aggiunto attorno al modello per migliorare la generazione; un agente è un modello più un harness. Per rendere l'agente più deterministico, propone pratiche di craft e lo shift-left. Lo stesso caso viene ripreso passo dopo passo: richiedendo definizioni di dominio, scomponendolo in regole, identificando esempi e casi limite, scrivendo scenari Given/When/Then, generando test di accettazione e unitari, poi richiedendo un refactoring verso il clean code, l'architettura esagonale e i pattern tattici DDD. Con l'IA, il TDD diventa una pratica per controllare un agente imprevedibile; cita Kent Beck, secondo il quale i team che sanno testare si adattano meglio.

I baby steps non bastano: occorre lavorare sull'harness, in particolare attraverso le skill. I framework popolari, da Superpowers a Skraft in AXA, si basano su queste pratiche. Infine, la vita di un prodotto non si ferma al ciclo di sviluppo: strumentare solo il team di sviluppo crea un nuovo collo di bottiglia. Propone di strumentare l'intero ciclo del prodotto con agenti specializzati e guardrail contro i loop infiniti, e riassume le software factory come la combinazione di loop engineering, harness engineering e supervisione umana.

## GrapheDeConnaissance

- Dorra Bartaguiz —publie→ talk Quand la vélocité explose avec l'IA (DOCUMENT, 0.98)
- Dorra Bartaguiz —travaille_chez→ Arolla (ORGANISATION, 0.85)
- talk Quand la vélocité explose avec l'IA —observé_dans→ Dev With AI (EVENEMENT, 0.95)
- talk Quand la vélocité explose avec l'IA —référence→ DORA (ORGANISATION, 0.9)
- Dorra Bartaguiz —affirme_que→ la revue de code reste le goulot d'étranglement à l'ère de l'IA (AFFIRMATION, 0.95)
- Dorra Bartaguiz —mesure→ couverture annoncée 100 %, mesurée 33 % (95 % sur le domaine) sur le cas dépistage (MESURE, 0.95)
- Dorra Bartaguiz —mesure→ score de mutation testing de 13,82 % des tests générés (MESURE, 0.95)
- Dorra Bartaguiz —recommande→ mutation testing (METHODOLOGIE, 0.9)
- Dorra Bartaguiz —affirme_que→ un agent IA est un modèle plus un harness (AFFIRMATION, 0.95)
- Harness engineering —utilise→ craft / artisanat logiciel (METHODOLOGIE, 0.9)
- Harness engineering —utilise→ Shift-Left (METHODOLOGIE, 0.9)
- Harness engineering —améliore→ Agents de codage (TECHNOLOGIE, 0.88)
- Example Mapping —fait_partie_de→ SDLC (METHODOLOGIE, 0.85)
- ATDD (Acceptance Test-Driven Development) —fait_partie_de→ SDLC (METHODOLOGIE, 0.85)
- Dorra Bartaguiz —affirme_que→ avec l'IA, le TDD devient un outil de contrôle d'un agent imprévisible (AFFIRMATION, 0.92)
- Kent Beck —affirme_que→ "Teams that know how to test properly will adapt better to AI agents." (CITATION, 0.88)
- Domain-Driven Design —améliore→ code généré par IA (CONCEPT, 0.8)
- Superpowers —est_basé_sur→ craft / artisanat logiciel (METHODOLOGIE, 0.85)
- AXA —a_créé→ Skraft (TECHNOLOGIE, 0.88)
- Skraft —est_basé_sur→ craft / artisanat logiciel (METHODOLOGIE, 0.85)
- PDLC —affine→ SDLC (METHODOLOGIE, 0.85)
- Dorra Bartaguiz —recommande→ outiller tout le cycle produit par un workflow d'agents spécialisés (métier, tech, UX/UI) (AFFIRMATION, 0.9)
- Software Factory —utilise→ Loop Engineering (METHODOLOGIE, 0.9)
- Software Factory —utilise→ Harness engineering (METHODOLOGIE, 0.9)

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Canonical: https://www.thekb.eu/it/fiches/bartaguiz-velocite-harness-engineering-2026-10-15/