Tra le novità più interessanti degli ultimi mesi, le Skills di Claude di Anthropic occupano senza dubbio un posto d’onore. Non parliamo di un semplice aggiornamento, ma di un vero e proprio salto di qualità che sta ridefinendo il modo in cui interagiamo con i LLM, trasformandoli da brillanti conversatori a veri e propri agenti capaci di agire nel mondo digitale.
Cosa sono le Skills di Claude e come migliorano il nostro lavoro
Immaginate di avere un assistente che sa quando è il momento di prendere in mano la situazione, usare uno strumento specifico per risolvere un problema, e poi tornare da voi con la soluzione pronta. Questo, in estrema sintesi, è il cuore pulsante delle Skills di Claude di Anthropic.
In termini più tecnici, le Skills di Claude non sono altro che la capacità del modello di “utilizzare strumenti” o “chiamare funzioni” esterne. Sono, in sostanza, moduli di competenza specializzata, veri e propri artefatti riproducibili che estendono le capacità cognitive e operative di Claude. Questo significa che, quando interagite con Claude AI, lui non si limita a generare testo basato sui dati con cui è stato addestrato. Se gli date accesso a una serie di strumenti che possono essere API, database, calcolatrici, browser web o persino applicazioni complesse come fogli di calcolo o software per presentazioni, Claude può decidere autonomamente quale strumento utilizzare per portare a termine un compito specifico. È un po’ come un artigiano che, davanti a un compito complesso, non si limita a pensare alla soluzione, ma prende il martello, la sega o il cacciavite più adatto, attivando la skill più pertinente.
A cosa servono, vi chiederete? Beh, a migliorare il nostro lavoro in modo piuttosto significativo.
Pensate alla generazione di report complessi, all’analisi di dati finanziari, alla creazione di presentazioni PowerPoint accattivanti, alla lettura e manipolazione di fogli Excel con formule intricate, o persino alla navigazione sul web per reperire informazioni aggiornate. Tutte queste sono operazioni che Claude, grazie alle sue skills, può ora svolgere con una proattività e un’efficacia impensabili per i chatbot tradizionali. La sua capacità di interagire con il mondo esterno lo rende non solo un elaboratore di testo, ma un vero e proprio agente AI, come abbiamo esplorato nell’articolo sull’impatto degli Agenti AI nel 2025. Questa evoluzione sposta l’asticella delle possibilità, trasformando l’AI da un mero esecutore passivo a un risolutore attivo di problemi, un concetto chiave nelle moderne guida alle agentic applications.
Un vantaggio organizzativo non trascurabile è la possibilità di codificare la conoscenza e il comportamento specifico. Un’azienda può creare una skill “stile-aziendale” che definisce il tono di comunicazione, la terminologia preferita e le convenzioni di formattazione. Quando Claude genera un documento, questa skill garantisce coerenza stilistica e terminologica, risolvendo un problema annoso dell’IA generativa: l’adattabilità ai contesti reali e la ripetibilità di workflow deterministici.
Quanto costano le Skills di Claude
Quando si parla di innovazione tecnologica, la domanda sul costo è sempre dietro l’angolo. Per quanto riguarda le Agent Skills di Claude, è importante chiarire che non esiste un costo separato o un abbonamento specifico per l’utilizzo delle “skills” in sé. Piuttosto, l’utilizzo di queste capacità rientra nel modello di pricing generale delle API di Claude di Anthropic.
In pratica, ogni volta che Claude utilizza uno strumento, questo processo implica l’elaborazione di token sia per la richiesta dello strumento, sia per l’interpretazione dell’output dello strumento stesso. Questo significa che il costo è direttamente proporzionale all’intensità dell’utilizzo e alla complessità dei compiti che richiedono l’attivazione di queste funzioni esterne. Quindi, più Claude interagisce con strumenti ed API per voi, più token verranno consumati e di conseguenza il costo aumenterà, sebbene in linea con il normale utilizzo dell’API.
Non ci sono costi “nascosti” o extra per sbloccare le funzionalità delle skills, sono semplicemente parte integrante del suo funzionamento avanzato. È un po’ come pagare per la benzina quando la vostra auto usa tutte le sue marce: più le usate, più consumate, ma non pagate un extra per il cambio in sé.
Come funzionano le Skills di Claude
Il funzionamento delle Skills di Claude è affascinante e si basa su un principio di “ragionamento e azione” che ricorda molto il modo in cui noi umani affrontiamo i problemi. Immaginate Claude non solo come un cervello, ma come un cervello con una cassetta degli attrezzi a portata di mano.
Quando sottoponete una richiesta a Claude che potrebbe richiedere l’uso di uno strumento, il modello entra in un ciclo di ragionamento interno. Analizza il vostro input, confrontando l’intento e il contesto con le descrizioni delle Skills disponibili. Questo processo di selezione intelligente gli permette di determinare se una delle “skills” può aiutarlo a raggiungere l’obiettivo. Se identifica uno strumento adatto, formula una “chiamata” a quella funzione, specificando gli argomenti necessari (ad esempio, per una skill di ricerca web, la query di ricerca; per una skill di analisi dati, i dati da analizzare e il tipo di analisi richiesta). È importante sottolineare che le skills vengono caricate on-demand, solo quando effettivamente necessarie, garantendo efficienza. Inoltre, Claude è trasparente in questo processo, mostrando quali skill sta utilizzando per elaborare la vostra richiesta.
A questo punto, la “skill” esterna viene eseguita. Questa skill può interagire con API, eseguire codice Python, interrogare un database, leggere o scrivere un file. È fondamentale che le skills eseguibili siano affidabili e gestite adeguatamente per garantire sicurezza e coerenza. Una volta che la skill ha completato il suo compito, restituisce un output a Claude. Claude, a sua volta, riceve questo output e lo integra nel suo processo di ragionamento, utilizzandolo per formulare la sua risposta finale o per decidere se è necessario chiamare un’altra skill.
Questo processo iterativo (ragionamento, chiamata strumento, esecuzione, ricezione output, ulteriore ragionamento) permette a Claude di eseguire compiti complessi che vanno ben oltre la semplice generazione di testo. È un ciclo dinamico che lo rende un vero e proprio agente, capace di interagire con il mondo esterno per portare a termine le istruzioni. Per chi volesse approfondire ulteriormente come funziona questa magia, esistono percorsi come il Percorso di Carriera AI Developer che permettono di immergersi nella creazione di questi sistemi.
Come creare le Skills in Claude
Esistono due approcci principali per l’utilizzo delle Skills: le Skills predefinite fornite e mantenute da Anthropic, disponibili direttamente nell’applicazione di Claude, e le Skills personalizzate, che gli utenti possono creare e caricare.
Se vogliamo creare delle skill da zero bisogna innanzitutto controllare se la “skill-creator” di Anthropic è abilitata o meno, questo lo si può vedere andando su “Settings” e poi su “Capabilities” dove scorrendo si troverà una sezione con le varie skill.
Una volta che abbiamo abilitato la “skill-creator” possiamo chiedere a Claude stesso, in una nostra chat, di creare una skill specifica (es. creare delle slide con degli elementi particolari, editare delle immagini in formati specifici, ecc.).
A questo punto Claude utilizzerà la “skill-creator” per creare la nostra skill che poi potremo scaricare in formato “.skill” e caricare all’interno delle nostre impostazioni per poterla utilizzare quando ne abbiamo bisogno.
Per qualsiasi dettaglio in più su come creare le Agent Skills su Claude consigliamo di consultare la documentazione ufficiale di Anthropic.
Come utilizzare le Skills di Claude: i consigli di Data Masters
Ora che sappiamo cosa sono e come funzionano, la domanda più pratica è: come possiamo sfruttare al meglio le Agent Skills di Claude nel nostro lavoro quotidiano?
Per ottenere i migliori risultati nell’utilizzo delle Skill di Claude, è essenziale adottare un approccio strategico che bilanci la precisione della richiesta con lo spazio per l’autonomia del modello. In primo luogo, quando si interagisce con Claude, è fondamentale essere specifici, pur lasciando spazio alla creatività. Sebbene sia necessario indicare chiaramente l’obiettivo, come un’analisi dettagliata dei dati di vendita del primo trimestre per identificare i trend principali, è controproducente “micro-gestire” il processo. Claude è abilissimo a determinare in autonomia quale skill utilizzare se l’intenzione è espressa con chiarezza, agendo come un vero e proprio agente.
Questa prospettiva di “agente” è cruciale: Claude può pianificare, eseguire e rivedere compiti anche molto complessi e multifase. Ad esempio, una richiesta come “Prepara una presentazione sulle nuove strategie di marketing basandoti sui dati dell’ultimo trimestre e includi previsioni per il prossimo anno” attiverà probabilmente una serie di skill in sequenza, dall’accesso ai dati alla generazione di grafici e slide, posizionandolo come un complemento o un’alternativa superiore ai tradizionali LLM.
Tuttavia, anche l’agente più capace richiede un meccanismo di controllo: è vitale verificare e affinare il risultato fornito. Se l’output iniziale non è perfetto, l’affinamento iterativo della richiesta è il modo più efficace per massimizzare le sue capacità. In un’ottica di crescita, è incoraggiato esplorare i limiti e le opportunità delle skills di Claude, sperimentando con richieste che vanno oltre le capacità di un semplice chatbot, come l’elaborazione di fogli di calcolo o l’interazione con sistemi esterni.
Infine, l’uso di un sistema AI che interagisce con dati esterni richiede una profonda attenzione alla sicurezza e alla privacy. È indispensabile comprendere la gestione dei dati e le autorizzazioni concesse agli strumenti esterni.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
