Costruire con Gemini 3.1 Pro: il tutorial definitivo sugli agent di coding

Gemini 3.1 Pro è il modello foundation più avanzato di Google per ragionamento, coding e comprensione multimodale. Si basa sulla serie Gemini 3 con prestazioni migliorate sul long context, un uso degli strumenti più efficace e un ragionamento passo-passo più affidabile. 

Sui principali benchmark di coding e ragionamento, si colloca costantemente tra i modelli migliori, rendendolo oggi una delle scelte più solide per lo sviluppo software serio e i workflow agentici.

In questa guida definitiva ti mostrerò il modo migliore per usare Gemini 3.1 Pro per il coding agentico. Imparerai a installare e configurare la nuova Gemini CLI, impostare le estensioni, creare skill personalizzate e fare vibe coding di un'app chiamata Tinder for Geeks. Ti mostrerò anche come creare un contesto persistente, modificare la memoria, aggiungere affidabilità e guardrail, testare l'app in locale e distribuirla sul cloud.

Ti consiglio anche di dare un'occhiata alla nostra guida sull'ultimo modello di generazione di immagini di Google, Nano Banana 2.

Lo stack agentico di Gemini 3.1 Pro

Ci sono quattro modi principali per usare Gemini 3.1 Pro per il coding agentico. La scelta giusta dipende dal tuo livello di esperienza e da quanto controllo vuoi sullo stack tecnologico e sul workflow.

1. Google AI Studio Build: Un builder guidato nel browser per prototipare rapidamente e fare vibe coding con Gemini 3.1 Pro.
2. Gemini Code Assist per VS Code: Un assistente di coding AI nell'editor che porta workflow in stile agent direttamente nel tuo IDE.
3. Google Antigravity: Un ambiente di sviluppo nativo AI progettato per coding autonomo end-to-end guidato da agent.
4. Gemini CLI: Un potente agent da terminale che ti dà pieno controllo su contesto, memoria, skill personalizzate e workflow.

1. Google AI Studio Build

Build mode in Google AI Studio è la rampa d'accesso più veloce per principianti e non specialisti. Puoi fare “vibe coding” di app full-stack usando il linguaggio naturale, con supporto per runtime full-stack, logica server-side, gestione dei segreti e pacchetti npm. È ideale quando vuoi prototipare velocemente nel browser prima di passare a un setup di sviluppo locale completo.

2. Estensioni VSCode

Se ti trovi a tuo agio in VS Code, Gemini Code Assist ti fornisce una modalità agent che può generare codice, rispondere a domande e usare il contesto dell'IDE come file aperti e file di contesto dedicati. 

Se vuoi un setup multi-modello più flessibile, strumenti come Kilo Code possono girare dentro VS Code e permetterti di instradare verso modelli, incluso Gemini 3.1 Pro, quindi iterare con workflow in stile agent direttamente nell'editor.

3. Google Antigravity

Antigravity è la piattaforma di sviluppo agent-first di Google che combina un'esperienza IDE familiare con un gestore in stile “mission control” per coordinare agent autonomi. È progettata per task end-to-end in cui l'agent pianifica, scrive codice, esegue controlli e produce artifact verificabili da rivedere. 

Sceglila quando vuoi un IDE completamente integrato costruito attorno agli agent, non un pannello chat appiccicato all'editor.

4. Gemini CLI

Gemini CLI porta Gemini direttamente nel tuo terminale come agent open source, così puoi lavorare su repository reali, modificare file, automatizzare workflow e tenere tutto vicino ai tuoi strumenti locali. 

È la scelta migliore quando vuoi un controllo granulare su quale contesto il modello può vedere, quali strumenti può eseguire, come si comporta la memoria e come estenderlo con nuovi tool e integrazioni. Si integra anche con le quote di Gemini Code Assist e supporta diverse opzioni di autenticazione a seconda di dove lo esegui. 

Preparare l'ambiente di sviluppo per Gemini 3.1 Pro

Per un setup di coding agentico adeguato useremo la Gemini CLI perché ci dà pieno controllo su contesto, permessi, memoria, estensioni, skill, test e workflow di deployment. 

A differenza dei builder solo browser, Gemini CLI gira direttamente nel tuo ambiente di sviluppo locale, permettendoti di lavorare su repository reali, gestire file e integrare strumenti in modo production-ready.

In questa sezione installeremo la Gemini CLI, la autenticheremo, configureremo il modello su Gemini 3.1 Pro, esploreremo il marketplace delle estensioni, installeremo le estensioni necessarie e poi creeremo skill personalizzate su misura per il nostro stack tecnologico. 

Questo assicura che l'agent capisca da subito la nostra architettura, gli standard di coding e i target di deployment.

Installa e autentica Gemini CLI per lo sviluppo agentico 

Prima di installare la Gemini CLI, assicurati di avere:

• Node.js versione 20 o superiore
• npm correttamente installato
• Un account Google Cloud con billing abilitato
• Accesso a Gemini 3.1 Pro tramite la Gemini API

Installa la Gemini CLI globalmente:

npm install -g @google/gemini-cli

Crea la cartella del progetto e spostati al suo interno:

mkdir love-geek
cd love-geek

Avvia la Gemini CLI:

gemini 

Al primo avvio, autentica usando il tuo account Google o una API key. Se usi l'autenticazione con API key, assicurati che sia configurata correttamente nelle variabili d'ambiente. Verifica che il billing sia abilitato in Google Cloud in modo da accedere a Gemini 3.1 Pro senza interruzioni.

Ecco come appare la nostra Gemini CLI all'inizio. 

Una volta dentro la Gemini CLI, digita “/model”. Si apre il menu di selezione del modello. Scegli l'opzione di selezione manuale e seleziona l'ultimo modello preview di Gemini 3.1 Pro dall'elenco disponibile.

Selezionare il modello corretto è fondamentale. I workflow agentici dipendono molto dalla gestione del long context, dall'uso degli strumenti e dal ragionamento strutturato, che sono punti di forza di Gemini 3.1 Pro.

Estendi la Gemini CLI con estensioni

Gemini CLI include un marketplace di estensioni concettualmente simile alle estensioni di VS Code. Le estensioni ti consentono di aggiungere server MCP, strumenti di retrieval, API esterne e sistemi di contesto avanzati, così il tuo agent può operare oltre la semplice completazione di prompt.

Per il nostro stack, installeremo:

1. Exa MCP Server per ricerche avanzate sul web e nei repository
2. Context7 per il retrieval della documentazione aggiornata per stack moderni

Installale con:

gemini extensions install https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server
gemini extensions install https://github.com/upstash/context7

Dopo l'installazione, riavvia la Gemini CLI:

gemini 

Ora dovresti vedere server MCP aggiuntivi e skill caricate nel tuo ambiente. Questi strumenti permettono all'agent di cercare sul web, recuperare repository GitHub e portare la documentazione più recente direttamente nel suo contesto di ragionamento.

Crea skill personalizzate per l'applicazione web 

Le estensioni installate sono generiche. Per creare un'applicazione pronta per la produzione, ci servono skill specifiche di progetto che codifichino le best practice per il nostro stack esatto.

Il nostro stack:

• Next.js App Router
• Tailwind CSS + shadcn/ui
• Drizzle ORM con Neon Postgres
• Autenticazione Clerk
• Vitest
• Deployment su Vercel

Usa il seguente prompt dentro la Gemini CLI per generare skill personalizzate e modulari:

Generate the following skills:

1. nextjs-app-router-skill (enforce App Router + Server Components best practices)
2. drizzle-neon-skill (schema, migrations, relations, Neon connection)
3. clerk-auth-skill (middleware, protected routes, secure server-side auth)
4. vitest-testing-skill (unit tests for core logic and edge cases)
5. vercel-deploy-skill (env setup and production deployment rules)"

Dopo l'invio, Gemini 3.1 Pro genererà definizioni di skill strutturate. Poi ti chiederà di installarle in locale.

Approva ogni installazione. Quando ti viene chiesto il permesso, premi Shift + Tab per spostare il focus sul terminale e digita “Y”. Ripeti per tutte e cinque le skill.

Dopo l'installazione, ricarica le skill digitando “/skills reload” all'interno della Gemini CLI. 

Per verificare, digita “/skills list”. Vedrai elencate tutte le tue skill personalizzate. Questo conferma che la skill è stata aggiunta correttamente.

A questo punto, il tuo agent Gemini 3.1 Pro non è più generico. Conosce il tuo stack, le regole del database, i vincoli di autenticazione, il framework di test e il target di deployment.

Progetto pratico: costruire “Tinder for Geeks” con Gemini 3.1 Pro

Ora progetteremo e costruiremo un'app Tinder for Geeks completa, end-to-end e pronta per la produzione usando Gemini 3.1 Pro in modalità agentica completa. Non è una demo giocattolo. Progetteremo l'architettura, genereremo lo schema, implementeremo il motore di matching, aggiungeremo l'autenticazione, testeremo la logica core e distribuiremo su Vercel con standard di produzione adeguati.

1. Prompt iniziale per costruire l'app

Dentro la Gemini CLI, inizia con un'istruzione strutturata ed esplicita. La qualità del primo prompt determina quanto bene l'agent pianifica l'architettura invece di lanciarsi a generare file a caso.

Digita quanto segue:

Build a production-ready MVP called "Tinder for Geeks".

App Requirements:
- Swipe-based profile browsing (like / dislike)
- Mutual likes create a match
- Matches page
- Authenticated users only
- Clean modern UI using Tailwind + shadcn/ui

Tech Stack (do not change):
- Next.js App Router (TypeScript)
- Server Actions + Route Handlers
- Postgres on Neon
- Drizzle ORM with migrations
- Clerk authentication
- Vitest for unit testing
- Deployment-ready for Vercel

Execution Rules:
1. Show folder structure first.
2. Generate database schema and migrations.
3. Implement API logic and matching engine.
4. Build swipe UI.
5. Add protected routes.
6. Generate unit tests for matching logic.
7. Provide an environment variable checklist for Vercel deployment.

Keep explanations minimal.
Focus on clean, modular, production-ready code.
Validate each step before moving to the next.

Una volta inviato il prompt, Gemini 3.1 Pro non inizierà subito a generare file a caso. Prima ragionerà sulla struttura complessiva del progetto e determinerà quali skill specifiche dello stack attivare. 

Poiché abbiamo installato in precedenza skill personalizzate, la CLI potrebbe suggerire automaticamente di abilitare moduli come la skill Next.js App Router o la skill Drizzle ORM.

Vedrai richieste di permesso che chiedono se attivare queste skill. Ogni skill inietta vincoli specifici dello stack, standard architetturali e best practice nel ragionamento dell'agent. Approvarle garantisce che il codice generato segua pattern di produzione corretti invece di boilerplate generico.

Se preferisci un workflow più rapido e non vuoi approvare manualmente ogni attivazione o scrittura di file, puoi passare alla modalità YOLO premendo CTRL + Y.

In modalità YOLO, l'agent procede senza richieste di conferma. È utile per il rapid prototyping, ma usala con cautela in repository di produzione, dove le modifiche ai file e i permessi richiedono più controllo.

Alla fine, la Gemini CLI fornisce un riepilogo strutturato di:

• File creati
• Funzionalità implementate
• Definizioni dello schema del database
• Endpoint API
• Variabili d'ambiente richieste

Genererà anche una checklist per il deployment su Vercel, così saprai esattamente quali API key e variabili d'ambiente configurare prima del deploy.

2. Rendi persistenti contesto e memoria

Ora renderemo stateful l'agent creando una memoria persistente del progetto usando il comando /init dentro la Gemini CLI.

Questo genera un file GEMINI.md nella root del progetto. Il file funge da memoria viva dell'agent. Riassume la struttura del progetto, lo stack tecnologico, le convenzioni, i comandi di build, i comandi di test e le istruzioni di deployment.

Successivamente, vogliamo che Gemini si comporti come un ingegnere disciplinato, non come un generatore di codice casuale. Aggiungi la seguente istruzione alla memoria:

“Dopo ogni modifica importante, esegui automaticamente lo stage dei file pertinenti, valida i tipi e i test, poi crea un piccolo commit atomico git usando il formato dei conventional commit, senza mai committare segreti, e mostra il messaggio di commit prima di continuare.”

Questo impone:

• Commit incrementali puliti
• Validazione della sicurezza dei tipi
• Verifica dei test prima di finalizzare le modifiche
• Igiene corretta dei commit

Ora l'agent seguirà automaticamente un workflow Git professionale dopo ogni aggiunta di funzionalità.

Vogliamo anche che l'agent gestisca la pubblicazione del repository e la validazione CI usando GitHub CLI.

Aggiungi questo alla memoria:

“Aggiorna la Memoria: Ricorda di usare GitHub CLI (gh) per pubblicare questo repository se non è già pubblicato, pushare tutti i commit sul branch main e poi controllare e riportare lo stato attuale dei workflow di GitHub Actions.”

Questo assicura:

• Che il repository venga pubblicato automaticamente
• Che tutti i commit vengano pushati con coerenza
• Che lo stato della CI venga controllato dopo ogni aggiornamento
• Che tu venga informato se qualche workflow fallisce

A questo punto, il tuo agent Gemini 3.1 Pro non è più stateless. Capisce il tuo progetto, segue una disciplina ingegneristica, gestisce correttamente Git e monitora la CI. Qui il coding agentico diventa davvero potente.

3. Aggiungi affidabilità e guardrail

La maggior parte delle app vibe-coded falliscono non per le funzionalità mancanti, ma per l'assenza di salvaguardie. Applicazioni pronte per la produzione devono gestire input malevoli, edge case imprevisti, race condition e uso improprio delle API. Se salti questo passaggio, la tua app potrebbe funzionare in modalità demo ma rompersi con utenti reali o sotto abusi automatizzati.

Ora istruiremo Gemini 3.1 Pro a irrobustire il sistema.

Usa il seguente comando dentro la Gemini CLI:

“Aggiungi affidabilità e guardrail a questo progetto imponendo validazione degli input, gestione corretta degli errori, rate limiting sulle route API, verifica sicura dell'auth di Clerk sul server, protezione da azioni duplicate, logging per i flussi critici e prevenzione di breaking change nelle API.”

4. Configura le variabili d'ambiente e valida in locale

Ora colleghiamo la nostra applicazione a servizi di produzione reali. Usiamo Clerk per l'autenticazione e Neon per un database Postgres completamente gestito. Questo passaggio trasforma il codice generato in un sistema full-stack funzionante.

Vai su clerk.com e crea un account gratuito.

Crea una nuova applicazione dalla dashboard. Clerk genererà automaticamente:

• Publishable key
• Secret key

Copia la publishable key e la secret key dalla dashboard principale. Verranno aggiunte alle tue variabili d'ambiente.

Poi vai su neon.tech e crea un account gratuito.

Crea un nuovo progetto. Neon effettuerà il provisioning di un database Postgres gestito per te.

Dopo la creazione del progetto:

• Apri la dashboard
• Individua la stringa di connessione
• Copia l'URL completo di connessione Postgres

Questo URL verrà usato da Drizzle ORM per connettersi al tuo database.

Usa il file .env.example fornito come template. Crea un nuovo file .env.local.

Sostituisci i valori placeholder con:

• Clerk publishable key
• Clerk secret key
• Stringa di connessione del database Neon

Assicurati di non fare mai commit di .env.local su Git.

Una volta configurate le variabili d'ambiente, torna alla Gemini CLI e digita:

“Ho aggiunto le API key di Clerk e Neon alle variabili d'ambiente. Esegui l'applicazione in locale, verifica la connettività al database, testa il flusso di autenticazione e segnala eventuali errori.”

Ora Gemini 3.1 Pro dovrebbe:

• Avviare il server di sviluppo
• Eseguire le migrazioni del database
• Confermare la connettività a Neon
• Validare la gestione della sessione di Clerk
• Testare le route protette
• Segnalare eventuali errori di runtime

Se tutto è configurato correttamente, la CLI fornirà un URL di sviluppo locale come http://localhost:3000.

Apri l'URL (http://localhost:3000) nel browser. 

Clicca “Create Account” e usa l'accesso con Google per la configurazione più rapida.

Dopo l'autenticazione, completa il tuo profilo con nome, bio e immagine di profilo.

Verrai quindi reindirizzato all'interfaccia di swipe. Puoi scorrere a sinistra per rifiutare un profilo o a destra per metterlo tra i preferiti. Se due utenti si piacciono a vicenda, viene creato un match mostrato nella pagina dei match.

In pochi minuti hai ora un'applicazione web completamente funzionante, autenticata e con database, in esecuzione in locale.

Questa è la potenza del coding agentico con Gemini 3.1 Pro. Ciò che normalmente richiede ore di setup e debug si riduce a un workflow strutturato e guidato che produce rapidamente e in modo affidabile un'app funzionante e distribuibile.

5. Deployment in produzione con Vercel

Ora che l'app funziona in locale, è il momento di distribuirla in produzione. Dato che abbiamo configurato l'automazione Git in precedenza, il deployment diventa semplice.

Per prima cosa, dai istruzioni alla Gemini CLI:

“Fai commit e push di tutte le modifiche su GitHub.”

Questo assicura:

• Che tutte le modifiche locali siano committate correttamente
• Che non vengano inclusi segreti
• Che il branch main sia aggiornato
• Che il repository sia pronto per il deployment

Il tuo repository dovrebbe ora essere disponibile su GitHub kingabzpro/love-geek.

Vai su https://vercel.com e crea un account gratuito. Collega il tuo account GitHub quando richiesto. Vercel si integra direttamente con i repository GitHub, consentendo deploy automatici a ogni push.

Una volta collegato:

• Clicca “Add New Project”
• Seleziona il repository love-geek
• Importa il progetto

Vercel rileva automaticamente che si tratta di un'applicazione Next.js e configura le impostazioni di build di conseguenza.

Prima del deployment, scorri fino alla sezione Environment Variables.

Clicca “Import .env” o aggiungi manualmente:

• Clerk publishable key
• Clerk secret key
• URL del database Neon
• Qualsiasi variabile d'ambiente aggiuntiva usata in locale

Assicurati che tutte le variabili d'ambiente di produzione corrispondano ai valori di .env.local.

Clicca Deploy.

Vercel:

• Installerà le dipendenze
• Compilerà il progetto Next.js
• Eseguirà la build di produzione
• Provisionerà il deployment

Al termine, la tua applicazione sarà online su https://love-geek.vercel.app.

Apri l'URL live e testa:

• Flusso di autenticazione
• Creazione del profilo
• Funzionalità di swipe
• Creazione del match
• Route protette

Se tutto funziona, ora hai un'applicazione web completamente distribuita, autenticata e con database, in esecuzione in produzione.

Dall'idea al prodotto distribuito in meno di 30 minuti.

Ora, ogni volta che fai push di nuove funzionalità su GitHub, Vercel ridistribuirà automaticamente l'applicazione. Con Gemini 3.1 Pro che gestisce struttura, memoria e guardrail, puoi continuare ad aggiungere funzionalità con fiducia ed evolvere questa base in una startup pronta per la produzione nel giro di pochi giorni.

Considerazioni finali

Se devo essere onesto, sono rimasto davvero colpito dalla prima build. L'app ha funzionato end-to-end con autenticazione, integrazione del database, logica di swipe e deployment gestiti in modo strutturato. C'erano alcuni piccoli vuoti durante i test, come la necessità di richiedere manualmente profili seed temporanei per testare correttamente la funzionalità di swipe. Non era una limitazione del modello, solo qualcosa che avrei dovuto specificare più chiaramente.

Ciò che mi ha colpito di più è stata la capacità di debugging di Gemini 3.1 Pro. Quando l'app generava errori o comparivano problemi di configurazione, è stato molto efficace nel risalire alla causa, suggerire correzioni e validare la soluzione passo dopo passo. Non si è limitato a mettere toppe alla cieca. Ha ragionato sui problemi.

L'ecosistema attorno ha fatto la differenza. La combinazione di Gemini CLI, skill personalizzate, estensioni, memoria persistente e modalità YOLO ha creato un workflow di sviluppo potente. Il sistema di memoria ha ridotto le spiegazioni ripetute, le skill personalizzate hanno imposto disciplina architetturale e le estensioni hanno migliorato accuratezza di documentazione e ricerca.

In termini di costi, costruire, fare debug e distribuire questa applicazione full-stack mi è costato circa 5 dollari di utilizzo API. Rispetto a modelli di coding di fascia più alta, è estremamente ragionevole. 

Ho anche scelto di non affidarmi a free tier limitate o piattaforme di coding in abbonamento che spesso si disconnettono o limitano l'uso. Pagare per un'esperienza stabile e di alta qualità ne è valsa la pena.

Nel complesso, è stato più di una semplice costruzione di un'app. È stata un'esperienza di apprendimento nello sviluppo agentico. Capire come gestire la memoria, creare skill personalizzate, usare le estensioni di Gemini e passare strategicamente alla modalità YOLO ha cambiato il mio approccio all'ingegneria assistita dall'AI.

Consiglio vivamente questo workflow a chiunque, specialmente ai vibe coder che vogliono andare oltre i prototipi rapidi e costruire applicazioni strutturate, pronte per la produzione, più velocemente e con meno mal di testa da debug.

Se vuoi approfondire la costruzione con AI agentica, ti consiglio di dare un'occhiata al corso Designing Agentic Systems with LangChain.