Dati Immobiliari OMI - ZERO Righe di Codice: GitHub Copilot Genera l'Intera Pipeline per 7k File KML скачать в хорошем качестве

Dati Immobiliari OMI - ZERO Righe di Codice: GitHub Copilot Genera l'Intera Pipeline per 7k File KML

🤖 ESPERIMENTO GITHUB COPILOT: ZERO RIGHE DI CODICE MANUALE! Ho creato un'intera pipeline di data processing SENZA scrivere una singola riga di codice. Come? Usando GitHub Copilot Coding Agent. ⚡ IL METODO: Ho scritto solo 1 file: implementation.json GitHub Copilot ha generato automaticamente: • 4 script Node.js completamente funzionanti • Parser XML per 7.887 file KML • Analizzatori CSV intelligenti • Sistema di inferenza tipi di dati TUTTO generato dall'AI. ZERO codice scritto a mano. 📊 COSA FA L'APPLICAZIONE: Processa i dati pubblici dell'Osservatorio Mercato Immobiliare (OMI) dell'Agenzia delle Entrate: • Estrae file ZIP con dati immobiliari nazionali • Processa 7.887 file KML con perimetri geografici zone OMI • Analizza 6 CSV (quotazioni e volumi compravendita) • Genera 14 file JSON con schemi strutturati • Prepara dati per PostgreSQL + PostGIS 🎯 DATI PROCESSATI: QIP: 7.887 file KML + 2 CSV quotazioni VCN: 4 CSV volumi compravendite (residenziale, commerciale, pertinenze) 🧠 COME FUNZIONA: 1. Definisco il flusso in implementation.json 2. Specifico step con descrizioni chiare 3. Copilot genera il codice completo 4. Testo e itero (sempre via Copilot) 💻 SCRIPT GENERATI (100% AI): 1. extract-raw-data.js - Estrae ZIP automaticamente 2. analyze-kml-structure.js - Parser XML con geometrie 3. analyze-csv-structure.js - Analisi CSV quotazioni 4. analyze-vcn-csv-structure.js - Analisi CSV volumi 🎬 COSA VEDRAI: • File implementation.json • Interazione con Copilot step-by-step • Generazione automatica script • Testing in tempo reale • Debugging assistito da AI • Riflessioni sull'AI-assisted coding 🤔 DOMANDE: È ancora "programmazione" se non scrivo codice? GitHub Copilot può sostituire un developer? Quali sono i limiti? Come cambia il lavoro del developer? (Rispondo a tutto nel video!) 📋 FASI (TUTTE VIA COPILOT): ✅ Fase 1: Creazione implementation.json (unica cosa manuale) ✅ Fase 2: Generazione extract-raw-data.js ✅ Fase 3a: Generazione analyze-kml-structure.js ✅ Fase 3b: Generazione analyze-csv-structure.js ✅ Fase 3c: Generazione analyze-vcn-csv-structure.js ⏳ Fase 4: Import PostgreSQL (prossimo video) 🔗 REPOSITORY: https://github.com/piergiorgio-roveda... 📄 DATI: https://fornituredatiomi.agenziaentra... 🎓 COSA IMPARERAI: GitHub Copilot Coding Agent: • Strutturare richieste efficaci • Best practices implementation.json • Iterazione con AI • Limiti e punti di forza Data Processing: • Pipeline ETL • Parsing XML/CSV • Inferenza tipi dati • Database geospaziali 🎯 IDEALE PER: • Developer curiosi sull'AI coding • Data engineer/scientist • Analisti mercato immobiliare • Studenti automazione • Chi lavora con open data italiani ⚙️ REQUISITI: • GitHub Copilot • Conoscenza base progettazione software • Node.js installato • Curiosità verso AI development 📚 FILE CHIAVE: • implementation.json - L'UNICO che ho scritto • /scripts - 4 script generati 100% da Copilot • /data-schema - 14 file output 💡 PROSSIMI SVILUPPI: • Import PostgreSQL • Query geospaziali • API REST • Dashboard interattiva