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

Описание: 🤖 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