Claude Skills: cosa sono, come si costruiscono e cosa cambia per chi lavora con l’AI

Le Claude Skills sono pacchetti di istruzioni e codice che Anthropic ha lanciato il 16 ottobre 2025 per insegnare a Claude come svolgere compiti specifici in modo ripetibile e coerente. Si tratta di cartelle filesystem-based che il modello carica solo quando rilevanti, trasformando l’AI da chatbot generico in un assistente specializzato capace di automatizzare workflow aziendali ricorrenti senza dover ripetere ogni volta le stesse istruzioni. Aggiornato ad agosto 2026: il formato è diventato uno standard aperto, i requisiti tecnici lato API si sono semplificati e sono emersi i primi limiti operativi documentati.

In questo articolo scoprirai:

• Cosa sono le Claude Skills e come funziona la loro architettura a tre livelli
• Come distinguere una Skill da un MCP server, e quando invece servono insieme
• Una Skill scritta ed eseguita davvero, con il suo output e il costo di contesto misurato
• Come creare una Custom Skill e su quali superfici di Claude usarla
• Che cosa è cambiato da ottobre 2025 ad agosto 2026, limiti documentati compresi
• Quali aziende come Rakuten, Box e Notion le stanno già adottando in produzione
• I rischi di sicurezza da valutare prima di installare Skills di terze parti

Cosa sono le Claude Skills e come funzionano

Le Claude Skills sono cartelle filesystem-based che contengono istruzioni, risorse e script eseguibili che insegnano a Claude come svolgere un task specifico. Ogni Skill deve contenere un file obbligatorio chiamato SKILL.md con frontmatter YAML che specifica nome (massimo 64 caratteri) e descrizione (massimo 1024 caratteri). Quando l’utente formula una richiesta, Claude scansiona i metadati di tutte le Skill installate e carica solo quelle pertinenti.

Anthropic ha presentato ufficialmente Agent Skills sul blog Claude il 16 ottobre 2025, posizionandole come l’evoluzione naturale degli agenti AI verso compiti reali e ripetibili. Da allora la documentazione si è articolata: esiste oggi una guida dedicata al governo delle Skills in azienda, che tratta revisione di sicurezza, valutazione prima del rilascio e distribuzione controllata.

Il funzionamento si basa su un meccanismo chiamato progressive disclosure: il modello non legge mai tutto il contenuto della Skill, ma scopre progressivamente cosa serve in base al task. Questo approccio risolve uno dei limiti storici dei prompt lunghi, ovvero il consumo eccessivo di token e la dispersione dell’attenzione del modello su istruzioni non rilevanti.

Anthropic, l’azienda fondata da Dario Amodei, presenta le Skills come il passo successivo al prompting: non un modo diverso di chiedere, ma un modo di consegnare al modello una procedura già scritta, che non va riformulata a ogni conversazione. Per approfondire l’ecosistema dei modelli che le supportano, consulta la nostra guida completa a Claude AI e l’articolo dedicato all’ultimo Claude Opus 4.7, il modello su cui girano oggi le Skills più avanzate.

Come è strutturata una Skill di Anthropic

Una Skill di Anthropic è strutturata secondo un’architettura a tre livelli di progressive disclosure che ottimizza l’uso del contesto. Il primo livello è costituito dai metadati (~100 token), che includono nome e descrizione e restano sempre caricati nel contesto. Il secondo livello è il file SKILL.md (sotto i 5.000 token), caricato solo quando il modello rileva che la Skill è pertinente al task. Il terzo livello comprende risorse e script eseguibili, caricati on-demand e di fatto illimitati nelle dimensioni.

Questa stratificazione è documentata in dettaglio nella documentazione ufficiale di Claude API. Il punto cruciale è che gli script eseguibili (ad esempio uno script Python come fill_form.py) non consumano contesto: viene caricato in memoria del modello solo l’output del comando bash, non il sorgente.

Il frontmatter YAML del file SKILL.md ha regole precise. Il campo name accetta solo lettere minuscole, numeri e trattini, non può contenere tag XML e non può contenere le parole riservate “anthropic” e “claude”. La descrizione deve spiegare in modo conciso cosa fa la Skill e quando va attivata, perché è proprio su quel testo che Claude basa la sua decisione di caricarla.

Esempio pratico di SKILL.md

Un esempio minimo di file SKILL.md potrebbe iniziare con un blocco di frontmatter contenente name: pdf-form-filler e description: Use when the user needs to fill PDF forms programmatically, seguito dal corpo Markdown con le istruzioni operative e i riferimenti agli script. La cartella della Skill può inoltre contenere sotto-cartelle references/ per documentazione e scripts/ per il codice eseguibile, organizzate liberamente. Il repository ufficiale github.com/anthropics/skills fornisce decine di esempi pubblici da cui partire.

Skills vs MCP vs Prompt: le differenze chiave

Skills, MCP e prompt rispondono a esigenze diverse e sono complementari, non concorrenti. Le Skills sono “il cervello”: conoscenza procedurale e workflow che dicono al modello come svolgere un task. L’MCP (Model Context Protocol) è invece “le mani”: un protocollo aperto JSON-RPC che permette al modello di accedere a dati live e compiere azioni su sistemi esterni autenticati. I prompt, infine, restano istruzioni a livello di singola conversazione per task one-off.

La distinzione operativa è netta. Se devi garantire consistenza su task ripetitivi, formato del commit message, validazione dati, generazione di contratti standardizzati, la risposta è una Skill. Se invece devi leggere dati da un CRM o scrivere su Jira, serve un MCP server. Spesso i due si combinano: la Skill spiega come formattare l’output, l’MCP fornisce quali dati elaborare.

Rispetto ai prompt, le Skills offrono tre vantaggi sostanziali: si caricano automaticamente quando rilevanti, eliminano la ripetizione delle stesse istruzioni in ogni chat e possono contenere codice eseguibile (cosa che un prompt testuale non può). Il consenso emergente nella community è che il futuro degli agenti AI passi dalla combinazione tra i due: Skills per la logica procedurale ripetibile, MCP per l’accesso real-time ai sistemi aziendali.

Come capire se ti serve una Skill o un MCP server

La domanda torna sempre nella stessa forma, ed è la confusione più diffusa sul tema. La regola pratica è guardare che cosa manca a Claude per fare il lavoro. Se manca il procedimento — l’ordine dei passi, il formato dell’output, i controlli da fare prima di consegnare — serve una Skill: quella conoscenza sta in un file di testo e non richiede alcuna connessione. Se manca il dato o il permesso di agire — leggere le anagrafiche dal CRM, aprire un ticket, scrivere su un gestionale — serve un MCP server, perché nessun file di istruzioni può autenticarsi al posto tuo.

Il test più rapido è porre la domanda al negativo: se stacchi la rete, la Skill continua a funzionare, l’MCP no. Da qui deriva anche una differenza di rischio che conviene tenere a mente: una Skill si audita leggendola riga per riga, mentre un server MCP va valutato per le credenziali che detiene. Su quel lato dell’architettura abbiamo pubblicato una guida al Model Context Protocol dedicata.

Quando Skill e MCP lavorano sullo stesso task

I due si incontrano più spesso di quanto la contrapposizione lasci pensare, e il punto di contatto è documentato: una Skill può contenere istruzioni che richiamano esplicitamente i tool di un server MCP, nella forma NomeServer:nome_tool. In quel caso la Skill diventa il copione e l’MCP l’attrezzatura di scena: leggi le fatture non pagate con questo tool, applica queste tre regole di sollecito, scrivi il promemoria in questo formato.

Vale la pena sapere che Anthropic tratta proprio questo riferimento come un indicatore di rischio alto nella checklist di revisione per le aziende: una Skill che nomina tool MCP estende l’accesso oltre il proprio perimetro, quindi va letta sapendo a cosa quel server è collegato. È una precisazione che cambia il modo di fare la revisione, perché non basta guardare cosa fa la Skill: bisogna guardare cosa può raggiungere.

Su quali superfici di Claude sono disponibili le Skills

Le Claude Skills sono disponibili su tre superfici distinte: Claude.ai, Claude Code e Claude API, ciascuna con regole specifiche di caricamento, condivisione e accesso di rete. Una Custom Skill non si sincronizza automaticamente tra le tre, va caricata separatamente su ciascuna piattaforma.

Su Claude.ai sono accessibili agli utenti dei piani Pro, Max, Team ed Enterprise. Le Custom Skills si caricano come file zip da Settings > Features, e l’accesso di rete varia in base ai setting dell’organizzazione. Restano però individuali per utente: claude.ai non prevede una gestione centralizzata da parte degli amministratori né una distribuzione org-wide, che passa invece dalla Skills API — condivisa a livello di workspace — o dai plugin di Claude Code. Le Skills pre-costruite ufficiali per PowerPoint (pptx), Excel (xlsx), Word (docx) e PDF sono attive quando Claude crea documenti.

Su Claude Code esistono solo Custom Skills, filesystem-based: vivono in ~/.claude/skills/ per uso personale o in .claude/skills/ all’interno della cartella di progetto. Le Skills pre-costruite per i documenti Office qui non sono disponibili. La condivisione avviene tramite Claude Code Plugins e l’accesso di rete è completo, come per qualsiasi programma sul computer. Per chi sviluppa con agenti autonomi, consigliamo l’articolo su Claude Code in modalità Auto.

Via API: workspace condiviso e sandbox chiusa

Su Claude API le Skills si gestiscono via endpoint dedicato /v1/skills per CRUD e versioning programmatico, sono condivise workspace-wide e si attivano indicando lo skill_id nel parametro container insieme al tool di esecuzione codice. Qui non c’è accesso a internet né possibilità di installare pacchetti a runtime: l’ambiente sandboxed espone solo i pacchetti pre-installati da Anthropic, una scelta architetturale che riduce la superficie di attacco ma limita le integrazioni dinamiche.

Come creare una Custom Skill passo dopo passo

Creare una Custom Skill richiede di costruire una cartella con un file SKILL.md ben scritto e, opzionalmente, script o risorse di supporto. Il primo passo è definire chiaramente quando la Skill deve attivarsi: la description nel frontmatter è il segnale che Claude usa per decidere il caricamento, quindi deve essere specifica e univoca.

Il secondo passo è scrivere il corpo Markdown del SKILL.md. Le best practice di Anthropic, raccolte nello skills cookbook ufficiale, suggeriscono di mantenerlo sotto i 5.000 token, di usare elenchi numerati per i workflow sequenziali e di includere esempi concreti. Tutta la documentazione di riferimento più voluminosa va spostata in file separati nella sotto-cartella references/, dove Claude andrà a leggerla solo se serve.

Il terzo passo, opzionale, è aggiungere script eseguibili. Python è il linguaggio più supportato negli ambienti sandboxed di Anthropic. Gli script vanno collocati in scripts/ e richiamati esplicitamente nelle istruzioni del SKILL.md con il loro path relativo.

Caricamento e test

Per Claude.ai, comprimi la cartella in zip e caricala da Settings > Features > Skills. Per Claude Code, copia la cartella in .claude/skills/nome-skill/ dentro il progetto. Per Claude API, invia la Skill via POST al /v1/skills con i beta header richiesti.

Il test va fatto formulando richieste in linguaggio naturale che dovrebbero attivare la Skill: se Claude non la carica, quasi sempre il problema è nella description troppo vaga. Non serve sapere programmare per Skills puramente testuali, ma per quelle con script servono almeno basi di Python o Bash.

Una Skill costruita davvero: il controllo delle note spese

Gli esempi che circolano si fermano quasi sempre al frontmatter. Quella che segue è stata scritta ed eseguita per davvero, su un caso banale e frequente: una nota spese in CSV da verificare contro le soglie di rimborso aziendali. Due file, nessuna dipendenza esterna.

Il file SKILL.md: istruzioni, non prosa

Il corpo del SKILL.md non spiega il dominio: dice a Claude che cosa eseguire e che cosa non fare. La quarta istruzione è la più importante, perché impedisce al modello di inventare un totale quando lo script fallisce.

---
name: nota-spese
description: Controlla una nota spese in CSV secondo le regole aziendali,
  segnala le righe fuori policy e produce il totale rimborsabile. Usare
  quando l'utente carica una nota spese o un file di spese trasferta.
---

# Controllo nota spese

## Istruzioni

1. Esegui `python3 scripts/valida.py <percorso-csv>`.
2. Riporta solo le righe segnalate FUORI POLICY, con il motivo.
3. Chiudi con il totale calcolato dallo script, senza ricalcolarlo a mano.
4. Se lo script esce con codice diverso da 0, mostra l'errore e fermati:
   non inventare un totale.

Lo script che calcola al posto del modello

In scripts/valida.py stanno le soglie e l’aritmetica. È qui che si vede la differenza tra una Skill e un prompt lungo: le regole di rimborso sono un dato aziendale che cambia, e tenerle in un file di codice significa poterle modificare senza riscrivere le istruzioni.

SOGLIE = {"pasto": 35.0, "taxi": 60.0, "hotel": 150.0}

for r in csv.DictReader(f):
    cat, imp = r["categoria"].strip().lower(), float(r["importo"])
    limite = SOGLIE.get(cat)
    if limite is None:
        print(f"FUORI POLICY {r['data']} {cat}: categoria non prevista")
    elif imp > limite:
        print(f"FUORI POLICY {r['data']} {cat}: {imp:.2f} EUR oltre {limite:.2f}")
    else:
        ok.append(r); totale += imp

Cosa restituisce e quanto contesto costa

Eseguita su un CSV di cinque righe, la Skill ne scarta tre e chiude il conto:

FUORI POLICY 2026-08-03 taxi: 72.00 EUR oltre 60.00
FUORI POLICY 2026-08-04 pasto: 41.00 EUR oltre 35.00
FUORI POLICY 2026-08-05 parcheggio: categoria non prevista
Righe ammesse: 2
Totale rimborsabile: 168.50 EUR

La parte interessante è il costo, misurato sui file reali. Il frontmatter di questa Skill è lungo 253 caratteri: è l’unica porzione che resta sempre nel contesto, anche nelle conversazioni in cui le note spese non c’entrano nulla. Il corpo del SKILL.md, 485 caratteri, entra solo quando la Skill scatta. Lo script — 801 caratteri di sorgente Python — non entra mai: Claude lo esegue e riceve i 253 caratteri del suo output. È il motivo per cui il calcolo va nello script e non nelle istruzioni: un numero prodotto da un programma è sempre lo stesso, un numero prodotto dal modello no.

Le Skills pre-costruite offerte da Anthropic

Anthropic offre quattro Skills pre-costruite ufficiali focalizzate sulla produttività documentale: PowerPoint (pptx), Excel (xlsx), Word (docx) e PDF. Queste Skills permettono a Claude di generare, modificare e analizzare i formati Microsoft Office e Adobe direttamente, senza che l’utente debba spiegare ogni volta la struttura del file di output desiderato.

Oltre alle quattro ufficiali, esistono Skills open source pubblicate nel repository github.com/anthropics/skills. Tra le più rilevanti c’è claude-api, che fornisce a Claude la documentazione dell’SDK per otto linguaggi di programmazione, rendendolo immediatamente operativo nella generazione di codice client per le API di Anthropic: su Claude Code arriva già inclusa nell’installazione.

L’ecosistema di terze parti sta crescendo rapidamente. Su GitHub esistono già repository community come alirezarezvani/claude-skills, che al 16 agosto 2026 dichiara 362 Skills pronte all’uso e convertibili verso tredici diversi strumenti di coding AI, da OpenAI Codex a Gemini CLI a Cursor. Su aitmpl.com è disponibile una libreria di template installabili con un singolo comando npx.

Anthropic mantiene inoltre una directory di partner con Skills certificate per use case enterprise. È un movimento che ricorda l’evoluzione dei marketplace di plugin di altre piattaforme, ma con una differenza sostanziale: le Skills sono solo cartelle di testo e codice, quindi auditabili riga per riga prima dell’installazione. Per restare aggiornato sull’evoluzione del modello sottostante, segui le novità su Claude Opus 4.6 e Claude Sonnet 4.6.

Le Claude Skills ad agosto 2026: che cosa è cambiato dal lancio

A dieci mesi dal debutto del 16 ottobre 2025, il quadro è cambiato in tre punti che contano per chi deve decidere se investirci.

Il formato non è più solo di Anthropic. La documentazione di Claude Code presenta oggi le Skills come implementazione di uno standard aperto, Agent Skills, pubblicato su agentskills.io e funzionante anche su strumenti di altri produttori. Non è solo un’etichetta: nel frontmatter esistono campi che appartengono alla specifica e non al prodotto, come license e compatibility, che Claude Code accetta senza usarli.

La superficie si è allargata. Le Skills pre-costruite girano ora anche su Claude Platform per AWS e su Microsoft Foundry, oltre che su claude.ai e via API.

Su Claude Code comandi e Skills sono la stessa cosa. Un file .claude/commands/deploy.md e una Skill in .claude/skills/deploy/SKILL.md producono entrambi il comando /deploy. La differenza è che la Skill può portarsi dietro file di supporto e farsi caricare da sola quando il contesto la rende pertinente, mentre il comando aspetta di essere digitato.

I limiti da conoscere prima di costruirne una libreria

Due vincoli, entrambi dalla documentazione ufficiale. Una singola richiesta API accetta al massimo 8 Skills: se un ruolo aziendale ne richiede di più, la strada indicata è accorpare quelle troppo strette, non moltiplicare le chiamate. E non esiste una soglia dichiarata per quante Skills tenere attive contemporaneamente: Anthropic dice di misurare con i propri test quando il modello comincia a sbagliare la scelta, e fermarsi lì. Il problema non è il contesto — i metadati pesano poco — ma l’attenzione: più le descrizioni si somigliano, più il modello confonde quale caricare.

Lato API i requisiti si sono semplificati rispetto al lancio: oggi serve un solo beta header, skills-2025-10-02, insieme al tool di esecuzione codice. Il secondo, files-api-2025-04-14, va aggiunto soltanto se usi la Files API per caricare file in ingresso o scaricare quelli prodotti dalla Skill.

Le aziende che stanno già usando le Claude Skills

Tra le aziende che hanno adottato pubblicamente le Claude Skills figurano Rakuten, Box, Notion e Canva, ciascuna con use case distinti che illustrano il potenziale del paradigma. Le testimonianze dei rispettivi responsabili sono pubblicate da Anthropic nell’annuncio di lancio.

Rakuten rappresenta forse il caso più impressionante: “quello che prima richiedeva un giorno, oggi lo facciamo in un’ora”, dichiara Yusuke Kaji, General Manager AI dell’azienda giapponese. Claude processa più fogli di calcolo, intercetta le anomalie critiche e genera i report seguendo le procedure interne. È un esempio paradigmatico di come l’automazione di task ripetitivi e ad alta varianza testuale produca ROI immediato.

Box ha integrato Skills per trasformare documenti archiviati nella propria piattaforma in PowerPoint, Excel e Word conformi agli standard dell’organizzazione, accelerando la produzione di report client-facing. Per Notion, il product manager MJ Felix descrive un’integrazione che porta gli utenti “from questions to action faster”, con meno riformulazioni sui task complessi e risultati più prevedibili. Canva, per bocca del suo Head of AI, ha annunciato che userà le Skills per personalizzare gli agenti dedicati ai workflow creativi e di design.

Internamente, le aziende stanno costruendo Skills per task come report finanziari ricorrenti, audit di compliance, validazione dati, generazione di contratti standardizzati e format aziendale dei commit Git. Il pattern comune è il task ripetitivo che richiede competenza domain-specific. Per capire come misurare il valore di queste iniziative, suggeriamo l’analisi se l’AI generativa non genera ROI, il problema non è la tecnologia, che applica un framework di valutazione coerente.

I rischi di sicurezza delle Claude Skills

Il principale rischio di sicurezza delle Claude Skills è che una Skill malevola può esfiltrare dati, accedere a sistemi non autorizzati o invocare tool in modi dannosi. Anthropic stessa, nella documentazione ufficiale, raccomanda di trattare l’installazione di una Skill come l’installazione di un software qualsiasi e di usare solo Skills da fonti fidate, ovvero proprie o ufficiali Anthropic.

Un vettore di attacco specifico è quello delle Skills che recuperano dati da URL esterni: il contenuto remoto può iniettare istruzioni malevole che il modello interpreta come parte del task, un fenomeno noto come indirect prompt injection. La prompt injection indiretta è una tecnica in cui istruzioni nascoste in contenuti esterni (pagine web, documenti, output di tool) vengono interpretate dal modello come comandi legittimi dell’utente. Anthropic raccomanda di auditare tutti i file inclusi nella Skill, SKILL.md, script Python, immagini, riferimenti, prima dell’installazione, riga per riga.

Un punto rilevante per le aziende: le Skills non sono coperte da Zero Data Retention (ZDR). Questo significa che le organizzazioni con requisiti stringenti di residenza e cancellazione dei dati devono valutare attentamente quali Skills attivare in ambienti regolati. La documentazione del help center Anthropic esplicita questo limite.

Perché la stessa Skill non è ugualmente sicura su ogni superficie

L’asimmetria tra Claude Code e API merita attenzione: su Claude Code una Skill ha accesso di rete completo (come qualunque programma locale), mentre su API è confinata in una sandbox senza internet. Questo significa che la stessa Skill può avere comportamenti molto diversi sulle due superfici, e i team di sicurezza devono modellare le minacce per superficie. Per uno sguardo sull’approccio enterprise di Anthropic alla cybersecurity, consulta Claude Security in beta pubblica.

Perché le Claude Skills rivoluzionano l’automazione aziendale

Le Claude Skills rivoluzionano l’automazione aziendale perché trasformano la conoscenza tacita di un’organizzazione, il “come si fa qui”, in un artefatto versionabile, condivisibile e riutilizzabile da un agente AI. È un cambio di paradigma rispetto ai prompt usa-e-getta del primo biennio di adozione dei LLM nelle imprese.

Il modello economico cambia di conseguenza. Una volta scritta una Skill per il “Q3 financial report format”, quel processo è automatizzabile in modo prevedibile per tutti i prossimi trimestri senza nuovo onboarding del modello. Si crea un asset aziendale che vive accanto al codice e alla documentazione, con processi di review e merge analoghi a quelli del software engineering.

La progressive disclosure architetturale ha un secondo effetto sottovalutato: rende possibile mantenere librerie di Skills molto grandi senza degradare le performance del modello. Solo i metadati restano sempre caricati (~100 token per Skill), quindi un’azienda può disporre di molte Skills senza saturare il contesto — a patto di verificare che il modello continui a scegliere quella giusta. La documentazione Anthropic conferma questa scalabilità.

Il vero salto è culturale, non tecnico. Le Skills costringono le aziende a esplicitare procedure che spesso vivono nella testa dei senior, codificandole in formato eseguibile. Questo “knowledge management eseguibile” è il vero motivo per cui realtà come Rakuten ottengono compressioni temporali drammatiche. Vale la pena leggere anche Claude Opus come advisor nelle pipeline AI. Il prossimo passo evolutivo, già visibile, è la combinazione tra Skills e Computer Use per agenti capaci di operare desktop autonomamente.

Dalla skill personale al processo aziendale: dove si rompe il passaggio

Una Skill che funziona sul tuo computer non è ancora un processo aziendale, e il salto è meno tecnico di quanto sembri. Quella delle note spese qui sopra risolve il lavoro di una persona; per farla diventare il modo in cui l’azienda chiude i rimborsi servono tre cose che il file non contiene: qualcuno che la mantenga quando le soglie cambiano, una revisione fatta da chi non l’ha scritta, e una serie di casi di prova da rieseguire a ogni modifica. Sono i passaggi che Anthropic mette nel ciclo di vita per le aziende, dove chiede da tre a cinque richieste di test per ogni Skill, comprese quelle in cui la Skill non deve attivarsi.

Il secondo ostacolo è la distribuzione: le Custom Skills non si sincronizzano tra claude.ai, Claude Code e API, quindi la sorgente unica va tenuta in Git e portata su ogni superficie separatamente. Chi arriva a questo punto sta già facendo un’altra cosa rispetto a scrivere prompt: sta iniziando ad automatizzare i processi ripetitivi con artefatti versionati. E quando le Skill da mantenere diventano un sistema, la domanda si sposta dal come si scrive al chi lo tiene in piedi: ne parliamo in Claude Agent SDK per PMI.

Come trasformare la competizione tra i giganti dell’IA nel tuo vantaggio competitivo

Se le Claude Skills definiscono il potenziale tecnologico di Anthropic, la loro messa a terra nel contesto enterprise avviene attraverso Mimír AI Agent.

In quanto piattaforma agnostica, Mimír AI Agent libera le aziende dal rischio del vendor lock-in: non sei più vincolato a un singolo provider, ma puoi orchestrare la precisione di Anthropic e la potenza di OpenAI, anche integrando l’infrastruttura Microsoft Azure, all’interno di un unico ecosistema operativo.

Le Claude Skills dentro un’orchestrazione multi-modello

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Fonti

• Introducing Agent Skills, Anthropic Blog, 16 ottobre 2025
• Agent Skills, Claude API doc, consultata il 16 agosto 2026
• Skills for enterprise, Claude API doc, consultata il 16 agosto 2026
• Extend Claude with skills, Claude Code doc, consultata il 16 agosto 2026
• What are Skills, Anthropic Help Center, consultata il 16 agosto 2026
• Agent Skills, specifica dello standard aperto
• Skills, Anthropic GitHub
• Introduction to Claude Skills, Anthropic Cookbook, 14 ottobre 2025