In un mondo in cui gli strumenti di sviluppo appaiono sempre più sofisticati e assistiti, l’ultima novità resa nota da GitHub ha un sapore particolare: l’arrivo di Copilot CLI in versione public preview, ossia una versione preliminare aperta al pubblico che introduce l’agente di codifica AI – finora confinato agli editor – direttamente nel terminale del programmatore.
Fino a oggi, usare Copilot significava affidarsi a plugin per ambienti come Visual Studio Code, IntelliJ o simili. Ma ogni volta che dev’eri sgusciare da quell’ambiente per fare operazioni “esterne” — aprire una pull request, interrogare un issue tracker, cambiare ramo, fare refactoring su file multipli — inevitabilmente capitava di staccarsi dal flusso naturale. Copilot CLI rappresenta un tentativo di ridurre questa distanza, di portare l’AI dove lo sviluppatore vive: nella shell, nel terminale, nei comandi diretti.
La premessa è ambiziosa: immagina di poter dare comandi testuali al tuo terminale — “rifattorizza questa funzione”, “crea branch per la feature X”, “risolvi questo bug” — e vedere Copilot “pensare”, proporre modifiche, proporre pull request, tutto nel contesto del tuo repository, connesso al tuo account GitHub. Naturalmente, ogni passo viene visualizzato prima dell’esecuzione: l’agente non fa nulla senza il tuo assenso.
Una delle parti più interessanti di questa iniziativa è il fatto che Copilot CLI non è semplicemente un’estensione del plugin, ma piuttosto un agente autonomo integrato al sistema GitHub: può accedere a repository, problemi, pull request, tutto passando attraverso una autenticazione GitHub nativa.
L’installazione, per chi ha già una sottoscrizione Copilot (Pro, Pro+, Business o Enterprise), non richiede procedure troppo complesse: basta installare un modulo npm, autenticarsi e iniziare a interagire con il terminale.
All’inizio, il supporto è previsto su macOS, Linux e in modalità sperimentale su Windows tramite PowerShell.
Ciò che rende veramente potente Copilot CLI è la sua capacità di agire non solo come suggeritore di righe di codice, ma come agente vero e proprio: può pianificare, modificare, debuggare, rifattorizzare, agire su più file, con un contesto complessivo. In altri termini, non stai più semplicemente “completando” il codice, ma collaborando con un agente nel processo.
Un altro punto chiave è l’architettura che sta dietro: Copilot CLI supporta il protocollo MCP (Model Context Protocol), che permette di collegarsi a server MCP — incluso il server di default di GitHub — o a server personalizzati, per estendere le funzionalità.
Sul piano dei casi d’uso, Copilot CLI promette di essere utile soprattutto in momenti delicati: quando si esplorano codebase nuovi, si lavora su bug provenienti da issue tracker, si debuggano problemi locali complessi, si vuole gestire lo sviluppo con comandi naturali anziché catene di comandi tradizionali.
Tuttavia, come sempre accade con le tecnologie in anteprima, resta da vedere come Copilot CLI reagirà alle complessità del mondo reale: repository ampi, progetti con molte dipendenze, contesti “sporchi” con script particolari, configurazioni non standard, conflitti multipli. Ogni agente ha il suo momento di adattamento.
Un aspetto da tenere d’occhio è quello della sicurezza: chi concede accesso — anche parziale — a un agente al proprio filesystem e alla possibilità di eseguire comandi deve essere consapevole dei confini. Copilot CLI chiede di approvare strumenti che possono modificare o eseguire file, e offre modalità per gestire tali permessi.
L’arrivo di Copilot CLI segna una direzione interessante: spostare l’intelligenza artificiale dalle “finestre” degli editor verso il flusso principale del lavoro degli sviluppatori — il terminale. Se l’equilibrio tra autonomia, controllo e sicurezza sarà ben trovato, potrebbe cambiare il modo in cui interagiamo quotidianamente con i nostri strumenti di sviluppo.