| Layer | Deriva durante il giorno | Correzione nel loop notturno |
|---|---|---|
| UI | Markup, stile ed eventi mescolati | I check screen ripristinano separazione e coerenza responsive |
| Services | La logica business scivola nei passi sbagliati | Regole orchestrator/service rimettono in forma gli execute flow |
| Repositories | Drift di query e indice | Check + test ristabiliscono accesso dati prevedibile e performance |
| Architettura | Nuovi pattern di rottura con cambi estesi | Causa analizzata e convertita in rule/skill/subagent |
Framework IA contro il caos: Nightly Checks + Ralph Loop come chiave
Messaggio chiave: La vera leva è la divisione del lavoro: giorno per build e verifica UI/architettura, sera per refactoring e test, notte per riallineamento automatico con nightly checks + Ralph loop + shell script. In pratica vengono spesso corretti 30–70 file a notte; nelle fasi grandi fino a ~70% del codice prodotto di giorno.
Questo articolo è il seguito di Cursor 2025 – Le mie statistiche personali & Open Book: tra i top 300 utenti Cursor al mondo, con oltre 125 miliardi di token. La domanda più frequente non era «quanti prompt?», ma: come resta stabile l’architettura? La risposta è questo flusso: nightly builds, Ralph loop e subagents.
Punto di partenza: perché esiste questo articolo
Dopo Cursor 2025 – Le mie statistiche personali & Open Book, molti hanno chiesto come produco così tanto con Cursor senza perdere struttura. Velocità di giorno, qualità di notte: di notte nightly checks, Ralph loop e subagents correggono in modo sistematico (spesso 30–70 file a notte). Non è un altro post di statistiche, ma il manuale operativo dietro quei numeri.
Segnale architetturale
Se dopo molte modifiche si rompono più aree insieme, non è un bug isolato: è un problema di architettura. A quel punto serve analisi della causa e una guardrail permanente: nuova rule, nuovo skill o subagent dedicato.
Da circa quattro settimane uso i subagents in modo sistematico nei Ralph loop: il loop orchestra, i subagents vanno più in profondità e lavorano più a lungo. Per questo internamente ho spostato la maggior parte dei percorsi di correzione sui subagents.