Sviluppo e ingegneria AI

• Utilizzo di Claude Code per costruire e aggiornare dataflow Microsoft Power BI, job di Power Automate e script correlati — nuovi report realizzati con uno sforzo manuale notevolmente inferiore.
• Automazione della configurazione di Atlassian Jira/JSM e dell'igiene dei ticket — modifiche ai campi, aggiornamenti degli scheme — mantenendo Atlassian allineata alle esigenze di prodotto e di reporting senza accumulo di backlog.

• Co-sviluppo del dataflow e report Microsoft Power BI Dataflow – Platform – Claude Usage, che raccoglie i dati di utilizzo in un modello standardizzato integrato nella suite di audit Enterprise DataFlows.
• Documentazione di sorgenti dati, workspace e pianificazione di refresh in Confluence a supporto del reporting di governance AI.

• Configurazione dei server Atlassian MCP per consentire a Claude di leggere/aggiornare i ticket Atlassian Jira — commenti, transizioni di stato, link alle MR — e modificare le pagine Confluence direttamente dalla CLI.
• Applicato al lavoro di Enterprise Solutions: ticket JSM, modifiche di configurazione Atlassian Jira e aggiornamenti della documentazione, tutti integrati in un unico workflow agentico.

• Progettazione e realizzazione di un server MCP Python in sola lettura che espone primitive JQL curate per l'accesso ad Atlassian Jira tramite Claude — architettura di servizio backend con FastMCP + httpx + python-dotenv.
• Documentazione di architettura, README, screenshot di demo e una chiara definizione di ciò che è "fuori scope" — artefatto pubblico su github.com/Toby-Rogers/atlassian-mcp che dimostra una pratica di engineering senior.

# Esempio: una primitiva JQL curata esposta come tool MCP tramite FastMCP
from fastmcp import FastMCP
import httpx
import os

mcp = FastMCP("atlassian-mcp")

@mcp.tool()
def list_open_tickets_by_component(component: str, limit: int = 10) -> dict:
    """List open Atlassian Jira issues for a given component via JQL."""
    jql = f'component = "{component}" AND statusCategory != Done'
    response = httpx.get(
        f"{os.environ['JIRA_URL']}/rest/api/3/search",
        params={"jql": jql, "maxResults": limit},
        auth=(os.environ['JIRA_USER'], os.environ['JIRA_TOKEN']),
    )
    return response.json()

• Partecipazione al Platform Claude Code Kickoff e alle sessioni di pratica continuative, condividendo scenari reali di Enterprise Solutions — automazione Microsoft Power BI, workflow JSM, attività di amministrazione Atlassian.
• I contributi assicurano che il framework claude-setup e la libreria di skill condivisi riflettano casi d'uso reali di produzione cross-team, non solo workflow di engineering.

• Uso quotidiano di Glean per riunire il contesto di Atlassian Jira, Confluence, SharePoint, Teams e Outlook in un'unica vista durante la definizione delle automazioni o il troubleshooting.
• Report BI e workflow agentici allineati al programma Glean Training & Adoption e alla più ampia strategia Enterprise AI di InvestCloud.