🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: Claude AI and Claude Code Skills: Teaching AI to Think Like Your Best Engineer

Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.

Smettete di Copiare i Prompt. Iniziate a Costruire Intelligenza. Dalla “Prompt Fatigue” all’Intelligenza Persistente: Perché le Agent Skills Sono il Pattern Architetturale che Vi Manca.

Scoprite come le Claude Agent Skills risolvono il problema della ritenzione del contesto che ogni team di ingegneria affronta. Costruite intelligenza AI riutilizzabile attraverso la progressive disclosure e pattern di esecuzione ibridi.

Le Claude Skills di Anthropic aiuteranno qualsiasi team a ottenere risultati migliori

ARTICOLO FINALE – OTTIMIZZATO SEO & PRONTO PER LA PUBBLICAZIONE

La nostra senior frontend engineer sta spiegando la nostra architettura dei componenti a Claude. È la terza volta questa settimana.

Gli stessi pattern TypeScript che abbiamo affinato in due anni. Gli stessi requisiti di accessibilità che abbiamo imparato dopo quell’audit di conformità che nessuno vuole ricordare. Gli stessi vincoli del design system che impediscono ai nostri prodotti di sembrare un “frankenstack”.

Ottiene un output decente. Modifica il prompt. Riprova. Alla fine arriva a qualcosa di lavorabile.

Un altro ingegnere, conversazione identica. Mercoledì tocca a me: spiegare i nostri standard di documentazione API per quella che sembra davvero la centesima volta in questo trimestre.

È stato allora che la realizzazione mi ha colpito come una doccia fredda: Non stavamo scalando la nostra adozione dell’AI. Stavamo industrializzando conversazioni ripetitive.

I nostri guadagni di produttività? Divorati dall’overhead necessario per impostare il contesto. Ogni conversazione partiva da zero. Ogni frammento di dura conoscenza tribale doveva essere rispiegato. Ogni standard reimparato. Ogni pattern riscoperto.

Le Vostre Soluzioni Attuali Sono Soluzioni Complesse (E In Fondo Lo Sapete)

Lasciatemi descrivere la situazione. Probabilmente avete provato a risolvere questo problema di contesto, e nulla sembra mai del tutto giusto.

L’approccio del documento “Master Prompt”. L’ho vissuto per sei mesi. Iniziato con buone intenzioni. Nel giro di tre settimane, avevamo cinque versioni concorrenti sparse tra le discussioni di Slack. Metà erano obsolete. Nessuno sapeva quale fosse la versione canonica. Qualcuno aggiornava la propria copia, dimenticava di condividerla. L’intero sistema si reggeva su buone intenzioni e messaggi Slack di “promemoria amichevole” sempre più disperati.

La valutazione del sistema RAG. Abbiamo quasi impegnato tempo ingegneristico serio qui. Database vettoriali, modelli di embedding, strategie di chunking, punteggi di recupero. Vero overhead infrastrutturale. Pinecone o Weaviate. Manutenzione continua. E anche con tutta quella sofisticazione, si è ancora fondamentalmente vincolati dai limiti della finestra di contesto. Inoltre, la qualità del recupero varia enormemente in base alla somiglianza semantica. È una tecnologia impressionante che risolve il problema indirettamente.

Fine-tuning? Alla maggior parte dei team mancano l’esperienza ML o il budget. E anche se aveste entrambi, il fine-tuning ottimizza lo stile e il formato, non la codifica di conoscenze procedurali che evolvono ogni sprint.

Ecco cosa rende le Agent Skills fondamentalmente diverse da tutto il resto: Non cercano di superare in astuzia il problema del contesto con tecniche AI intelligenti. Lo risolvono attraverso una corretta architettura software: modularità, controllo di versione, lazy loading, esecuzione ibrida.

È meno eccitante che discutere di embedding e spazi vettoriali. Ma funziona. Funziona davvero. In produzione. In condizioni reali.

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Sarei felice se valutaste questa repo con delle stelle su Github, se la trovate utile 🙂 Condividetela con amici o colleghi!

GitHub – alirezarezvani/claude-code-skill-factory

L’Architettura a Rilascio Progressivo Che Cambia Tutto

Le Agent Skills operano su un principio che sembra quasi troppo ovvio per essere rivoluzionario: Claude non ha bisogno di sapere tutto sulla vostra organizzazione fin dall’inizio.

Deve sapere quale competenza esiste e quando attivarla.

Pensate a un onboarding efficace. Non stampate l’intera wiki di ingegneria per lasciarla sulla scrivania di qualcuno il primo giorno. Fornite una mappa: “Gli standard di sicurezza vivono qui. I pattern API sono documentati lì. Le linee guida per i test sono qua.” Esplorano secondo necessità, caricando il contesto just-in-time.

Le Agent Skills funzionano allo stesso modo. Una skill è semplicemente una cartella contenente un file SKILL.md che inizia con un frontmatter YAML: solo un nome e una descrizione:

---
name: esperto-documentazione-api
description: Genera documentazione API TypeScript seguendo i nostri standard di sicurezza, le convenzioni JSDoc e le specifiche OpenAPI
---

Questi metadati vengono caricati nel system prompt di Claude all’avvio, creando un catalogo leggero. Quando chiedete informazioni sulla documentazione di un endpoint, Claude scansiona il suo catalogo interno, riconosce che esperto-documentazione-api è rilevante, e solo allora carica le istruzioni dettagliate.

Questa non è arguzia da prompt engineering. È progressive disclosure (rilascio progressivo): lo stesso pattern fondamentale che usiamo nel design UI, nel design API e in ogni sistema architettato per scalare. Caricare ciò che serve, esattamente quando serve, niente di più.

Le implicazioni scaturiscono magnificamente da questo semplice principio. Potete mantenere dozzine di skill senza sovraccaricare la finestra di contesto di Claude. Ogni conversazione carica solo l’esperienza rilevante. Aggiungere nuove skill non degrada le prestazioni di quelle esistenti. Il sistema scala orizzontalmente invece di combattere i limiti di contesto verticali.

Ed ecco cosa lo rende veramente diverso: sono solo file e cartelle. Nessuna infrastruttura speciale. Nessuna dipendenza API. Nessun vendor lock-in. Pura architettura che risolve un problema architetturale.

La Skill di Code Review Che Ha Dissolto Il Mio Scetticismo

Mi sono avvicinato con scetticismo. Sembrava documentazione glorificata avvolta in una cerimonia non necessaria.

Poi ho passato un weekend a costruire una skill di code review per il nostro codebase TypeScript. Lo scetticismo è evaporato da qualche parte tra sabato pomeriggio e domenica mattina.

Ecco cosa ho codificato: La nostra vera checklist di revisione. Non generiche “best practice” raschiate da blog post, ma i pattern specifici a cui prestiamo attenzione perché ci siamo scottati. Antipattern di sicurezza che ci sono sfuggiti due volte prima che imparassimo a intercettarli. Insidie di performance uniche per la nostra particolare architettura. Requisiti di accessibilità che la compliance controlla effettivamente.

Ma la svolta non sono state le istruzioni in sé. È stato combinare quelle istruzioni con script Python eseguibili.

Uno script analizza la complessità ciclomatica e segnala le funzioni che superano la nostra soglia concordata. Avevamo deciso come team che qualsiasi cosa sopra i quindici rami decisionali stava diventando non mantenibile, ma i revisori dimenticavano di controllare costantemente. L’attenzione umana è finita.

Un altro script scansiona pattern di SQL injection specifici per il nostro utilizzo dell’ORM: non pattern generici, ma le esatte forme di vulnerabilità che emergono da come abbiamo configurato Prisma con la nostra architettura database.

Un terzo convalida le convenzioni di denominazione attraverso tre diverse acquisizioni aziendali. Questo conta più di quanto sembri. Quando si mantiene codice proveniente da tre aziende con convenzioni diverse, la coerenza diventa la differenza tra mantenibilità e incubo.

Ecco cosa succede nella pratica: Claude legge il codice con piena comprensione del linguaggio. Capisce l’intento, il contesto, i pattern architetturali, la logica di business. Poi esegue script deterministici per convalidare aspetti specifici e misurabili.

È intelligenza ibrida: La flessibilità dell’LLM incontra l’affidabilità del codice.

Le revisioni sono diventate sia più complete che più coerenti. Non perfette – nulla lo è – ma misurabilmente migliori. E aspetto critico: riproducibili. Stesso codice, stessa skill, stesso output. Quell’affidabilità conta quando si revisionano dozzine di pull request settimanalmente.

La struttura della skill appariva così:

code-review-skill/
├── SKILL.md                    # Workflow di revisione + orchestrazione
├── scripts/
│   ├── complexity_checker.py   # Segnala funzioni >15 rami
│   ├── security_scanner.py     # Le nostre vulnerabilità specifiche
│   └── naming_validator.py     # Coerenza tra acquisizioni
├── references/
│   └── security_incidents.md   # Cosa abbiamo imparato a nostre spese
└── examples/
    └── excellent_review.md     # Come appare l'eccellenza in pratica

Nulla di stravagante. Solo esperienza organizzata con confini chiari.

Il workflow in SKILL.md codificava ciò che i nostri migliori revisori fanno intuitivamente ma in modo incostante:

## Fase 1: Allineamento Architetturale
- Questa modifica rispetta i nostri contesti delimitati (bounded contexts)?
- Stiamo aggiungendo astrazioni necessarie o solo aggiungendo astrazioni?
- Verifica incrociata con references/security_incidents.md

## Fase 2: Valutazione Automatica della Qualità  
- Esegui scripts/complexity_checker.py sulle funzioni modificate
- Esegui scripts/security_scanner.py per i nostri noti pattern di vulnerabilità
- Valida la coerenza dei nomi con scripts/naming_validator.py

## Fase 3: Giudizio Umano Contestuale
- Valuta l'impatto sulla velocità del team
- Identifica lacune nei test specifiche per il comportamento modificato
- Verifica che gli aggiornamenti della documentazione corrispondano alle modifiche reali del codice

## Fase 4: Formazione di Feedback Costruttivo
- Formatta usando examples/excellent_review.md come riferimento
- Prioritizza chiaramente: problemi bloccanti vs "nice-to-have"
- Suggerisci soluzioni specifiche, non solo identificazione dei problemi

Questo cattura anni di comportamento appreso compresso in un formato riutilizzabile. Gli incidenti di sicurezza che ci hanno insegnato cosa conta davvero. La soglia di complessità scoperta attraverso il dolore della manutenzione reale. I conflitti di denominazione che abbiamo scoperto solo post-acquisizione, quando l’onboarding è diventato inutilmente difficile.

Il Punto di Vista Controcorrente Che Potrebbe Infastidirvi (Ma È Vero)

Ecco la mia prospettiva che probabilmente irrita alcune persone: Le Agent Skills non sono fondamentalmente un’innovazione dell’AI. Sono un pattern di ingegneria del software che capita funzioni brillantemente con l’AI.

Tutto ciò che riguarda le Claude Agent Skills – architettura modulare, caricamento progressivo, controllo di versione, componibilità – queste sono pratiche ingegneristiche consolidate applicate con attenzione alla gestione del contesto AI. La svolta non è rendere l’AI più intelligente. È riconoscere che organizzare le informazioni batte l’ammassare più informazioni.

Abbiamo investito anni inseguendo modelli più grandi, finestre di contesto più lunghe, sistemi di recupero più sofisticati. Le Agent Skills adottano l’approccio opposto: rendere l’AI più focalizzata fornendo accesso strutturato a conoscenze specializzate solo quando contestualmente rilevante.

Ecco perché le Skills sopravviveranno alla maggior parte degli strumenti AI che vediamo oggi. Non dipendono da capacità specifiche del modello, dimensioni della finestra di contesto o funzionalità API che potrebbero cambiare. Sono solo cartelle organizzate con cura che qualsiasi AI sufficientemente capace può consumare.

Quando Claude 5 verrà lanciato con qualsiasi miglioramento porterà, le vostre skill continueranno a funzionare. Quando i concorrenti alla fine raggiungeranno le capacità di Claude, il pattern delle Skills si trasferirà senza problemi.

La vera innovazione è ammettere che l’architettura conta più delle capacità grezze. Non è eccitante come discutere di comportamenti emergenti o leggi di scala, ma è ciò che viene effettivamente rilasciato e mantenuto bene.

Contesti di Deployment: Dove Vivono Veramente le Skills (E Perché Ognuno Conta)

Capire dove vengono eseguite le Agent Skills cambia il modo in cui le architettate. Non sono confinate a un singolo ambiente.

In Claude AI (applicazioni web e mobile): Caricate il file SKILL.md tramite allegato e lo referenziate esplicitamente: “Usando la code-review-skill, analizza questa pull request.”

Perché le Agent Skills Trasformeranno il Modo in Cui Costruiamo l’AI

Il vincolo è che le skill non persistono tra le conversazioni: ogni nuova chat richiede un nuovo caricamento. Inizialmente sembrava limitante finché non ho realizzato che è in realtà una feature, non un bug. Siete espliciti su quale esperienza è attiva in ogni contesto. Nessuna interferenza involontaria tra skill. Modello mentale pulito. Comportamento prevedibile.

In Claude Code: Le skill si trasformano in automazione invisibile. Installatele come plugin nella vostra directory ~/.claude/skills, e Claude Code rileva automaticamente la rilevanza senza invocazione esplicita.

Io faccio il commit del codice. Senza prompt, Claude Code riconosce il contesto, invoca la skill di revisione, esegue gli script di analisi e genera feedback dettagliato. È automazione del flusso di lavoro che comprende il contesto. La magia si manifesta in ciò che non dovete più fare.

Via integrazione API: Le skill diventano autentici differenziatori di prodotto. Stiamo costruendo una piattaforma per sviluppatori dove ogni cliente ha standard di codifica, policy di sicurezza e vincoli di deployment unici.

Creiamo una skill per cliente codificando le loro specifiche: i loro particolari requisiti di sicurezza, le loro convenzioni di denominazione, i loro vincoli di deployment modellati dalla loro infrastruttura. Quando elaboriamo le loro richieste, alleghiamo la loro skill specifica tramite l’endpoint /v1/skills.

Stessa AI sottostante. Comportamento personalizzato per cliente. Questo è impossibile da replicare economicamente con approcci tradizionali senza costruire infrastrutture completamente separate per cliente o mantenere modelli fine-tuned separati.

Questa flessibilità architetturale è dove le Agent Skills si separano dalle alternative.

Lezioni Apprese “sul Campo” (Quelle Imparate Duramente)

Dopo aver costruito diverse skill e averle osservate operare in condizioni di produzione, certi pattern emergono con scomoda chiarezza.

Stretto e profondo batte costantemente largo e superficiale. Il mio primo tentativo è stato prevedibilmente ambizioso: una massiccia skill “esperto-ingegneria” che copriva tutto, dalla code review alla risposta agli incidenti alle decisioni architetturali. Un disastro completo.

Ingombrante da mantenere. Claude non riusciva a determinare quando attivarla. Diverse sezioni contenevano consigli contrastanti. La skill è diventata una discarica piuttosto che un’esperienza focalizzata.

Suddividerla in skill strettamente mirate – esperto-code-review, esperto-doc-api, esperto-risposta-incidenti – ha funzionato drasticamente meglio. Ogni skill fa una cosa in modo eccellente. Claude orchestra più skill quando compiti complessi lo richiedono, ma mantenerle separate le rende individualmente riutilizzabili, debuggabili e manutenibili.

La struttura scala meglio di quanto faranno mai le istruzioni. Quando SKILL.md cresce oltre qualche schermata, dividetelo aggressivamente. La vostra checklist di sicurezza appartiene a references/security_standards.md. I template meritano file separati. Gli esempi vivono in examples/. Mantenete SKILL.md focalizzato come un laser sull’orchestrazione del workflow.

Claude carica i file on-demand tramite progressive disclosure, quindi una skill con dieci file di riferimento focalizzati in realtà performa meglio di un unico file monolitico. Ottenete efficienza dei token attraverso l’architettura, non attraverso trucchi di compressione o riassunto.

Testate le skill con lo stesso rigore con cui testate il codice. Ora scriviamo casi di test espliciti per le skill. Input di esempio con output corretti noti. Validazione automatizzata che il comportamento corrisponda alle aspettative attraverso le versioni.

Le skill sono artefatti eseguibili, non documentazione che potrebbe andare alla deriva. Versionatele correttamente. Revisionate le modifiche tramite pull request. Testate accuratamente prima del deployment. Rilasciate deliberatamente con procedure di rollback. Trattatele con identico rigore al codebase della vostra applicazione.

Questa disciplina previene la graduale erosione della qualità che uccide così tanti strumenti interni.

Il Discorso sulla Sicurezza Che i Team Continuano a Evitare

Affrontiamo questo direttamente senza indorare la pillola: Le Agent Skills eseguono codice nel vostro ambiente. Questa capacità è simultaneamente potente e potenzialmente pericolosa.

Ho revisionato skill contribuite dalla community che sembravano genuinamente utili in superficie ma contenevano pattern preoccupanti a un’ispezione più attenta. Script che facevano chiamate di rete a endpoint non documentati. Operazioni sui file che accedevano a più di quanto dichiarato nella descrizione. Dipendenze che tiravano dentro pacchetti di provenienza discutibile.

La mia politica è inequivocabile: Installare solo skill da fonti di cui mi fido completamente ed esplicitamente. Skill che ho creato e controllo. Skill ufficiali di Anthropic. Skill di colleghi il cui codice ho revisionato personalmente e che mi sentirei a mio agio a mantenere io stesso.

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Tutto il resto riceve un audit di sicurezza completo prima di qualsiasi considerazione di deployment. Non una scansione veloce: un audit approfondito. Leggere ogni riga di ogni script. Tracciare ogni operazione sui file. Capire ogni chiamata di rete. Verificare ogni dipendenza.

Per i deployment di team, questo richiede processi, non solo linee guida. Peer review obbligatoria per tutte le skill. Approvazione del team di sicurezza per qualsiasi skill che acceda a dati sensibili o effettui chiamate esterne. Documentazione esplicita di quali skill sono approvate per quali ambienti. Controllo di versione completo con audit trail.

Loggate l’esecuzione delle skill in produzione. Monitorate per comportamenti inaspettati. Abbiate procedure di rollback pronte e testate.

Il rischio non è teorico. Una skill malevola o compromessa potrebbe esfiltrare dati, modificare file critici, eseguire operazioni arbitrarie o creare backdoor. La stessa flessibilità che rende le Skills potenti le rende sensibili alla sicurezza.

Non lasciate che questo vi impedisca di usare le Skills: trattatele semplicemente con la dovuta cautela e rigore sistematico. Il modello di sicurezza è in realtà più chiaro e verificabile della maggior parte degli strumenti AI perché il codice è direttamente revisionabile. Nessuna scatola nera. Nessuna chiamata API nascosta con comportamento poco chiaro. Solo script Python che potete leggere, capire e controllare.

Sicurezza attraverso la trasparenza, non attraverso l’oscurità.

Un Percorso di Implementazione Realistico (Non Un’Altra Grande Strategia)

Dimenticate roadmap trimestrali e rilasci a fasi. Ecco cosa funziona veramente basandosi sull’esperienza di implementazione reale.

Scegliete un flusso di lavoro che frustra genuinamente il vostro team. Non l’opportunità più strategica. Non il più alto ROI teorico. Il flusso di lavoro che fa gemere udibilmente le persone quando realizzano di doverlo fare. Code review che richiedono troppo tempo. Documentazione sempre incoerente. Controlli di sicurezza che vengono dimenticati sotto la pressione delle scadenze.

Questo weekend – sì, questo weekend – documentate come la vostra persona migliore svolge effettivamente questo compito. Cosa controllano per prima cosa? Qual è il loro processo mentale? Cosa rende il loro output notevolmente migliore della media? Scrivete questo in prosa chiara prima di pensare alla sintassi o alla struttura delle skill.

Create la struttura minima della skill. Solo SKILL.md con quel flusso di lavoro chiaramente documentato. Nessuno script ancora. Nessun file di riferimento elaborato. Ottenete prima le istruzioni base corrette. Testatelo voi stessi estensivamente. Dove eccelle Claude? Dove fatica o fraintende?

Aggiungete esattamente uno script per il passaggio di validazione più critico. Solo uno. Fatelo funzionare in modo affidabile. Testatelo finché non vi fidate completamente. Poi distribuitelo a un piccolo gruppo di tre-cinque persone di cui vi fidate per dare feedback onesti e dettagliati.

Raccogliete feedback reale dall’utilizzo effettivo in condizioni di lavoro genuine. Iterate basandovi sulla realtà, non su supposizioni su come pensate che le persone lo useranno.

Questo approccio non è impressionante. Non ne verrà fuori una presentazione aziendale avvincente. Ma è onesto su come funziona l’apprendimento nelle organizzazioni reali. Imparerete di più costruendo una skill completa attraverso il deployment completo che leggendo documentazione per settimane o partecipando a conferenze sulla strategia AI.

GitHub – alirezarezvani/claude-skills: Una raccolta completa di Skills per Claude Code o…

Il Pattern Più Profondo Che Tutti Si Stanno Perdendo

Le Agent Skills rappresentano qualcosa di più fondamentale di una nuova funzionalità di Claude o una tecnica intelligente di prompt engineering.

Sono un formato per l’apprendimento organizzativo che persiste effettivamente oltre le singole conversazioni e le singole persone.

Ogni azienda ha competenze critiche che vivono esclusivamente nella testa delle persone. Pratiche di sicurezza apprese attraverso incidenti dolorosi. Pattern di codice che prevengono bug sottili scoperti attraverso fallimenti in produzione. Standard di documentazione che rendono l’onboarding genuinamente più veloce. Ottimizzazioni delle performance scoperte attraverso attenta profilazione.

Questa conoscenza è preziosa – a volte straordinariamente preziosa – ma è raramente catturata sistematicamente. Vive nei messaggi Slack, nei commenti alle pull request, nelle spiegazioni verbali durante l’onboarding e nella memoria istituzionale che esce dalla porta quando le persone se ne vanno.

Le Agent Skills forniscono una struttura tangibile per codificare questa esperienza in artefatti riutilizzabili, controllati nelle versioni e testabili. Trasformano l’effimera conoscenza tribale in asset organizzativi durevoli. E poiché sono solo file e cartelle che utilizzano formati standard, si integrano perfettamente con tutti gli strumenti esistenti che i team usano già per gestire il codice.

Le organizzazioni che capiscono questo in anticipo creano vantaggi composti che accelerano nel tempo. Non perché hanno accesso a una migliore AI – tutti possono usare Claude – ma perché stanno catturando e codificando sistematicamente l’esperienza invece di lasciarla evaporare tra le conversazioni, perdersi negli archivi delle chat o sparire quando le persone cambiano ruolo.

In definitiva, non si tratta di capacità AI o finestre di contesto o parametri del modello.

Si tratta di architettura dell’apprendimento organizzativo che capitalizza invece di resettare.

Iniziate a Costruire (La Rivoluzione Inizia in Piccolo)

La documentazione completa esiste. Gli esempi testati in produzione sono disponibili. La comunità in crescita sta condividendo pattern apertamente. Ciò che manca è semplicemente la vostra esperienza, impacchettata appropriatamente.

Come i Team Possono Costruire Skill Personalizzate per Claude AI o Claude Code: Una Guida Pratica all’Implementazione

Clonate le repository ufficiali ed esplorate esempi reali:

Scegliete un flusso di lavoro che frustra il vostro team. Costruite una skill per esso questo weekend. Imparerete infinitamente di più rilasciando una skill reale che leggendo articoli aggiuntivi o partecipando ad altri webinar sulla strategia AI.

Il futuro dell’AI aziendale non è fatto di foundation model a taglia unica che servono risposte identiche a tutti.

È fatto di agenti specializzati che comprendono il vostro dominio, i vostri vincoli, le vostre lezioni apprese duramente tanto profondamente quanto le vostre persone migliori.

Le Agent Skills sono il pattern architetturale che rende questo futuro non solo possibile ma pratico da implementare a partire da oggi.

E inizia con una cartella, un file SKILL.md, e la volontà di catturare ciò che il vostro team sa già ma non ha ancora codificato.

Tocca a Voi: Costruiamo Insieme Questo Ecosistema

Lasciate un commento qui sotto con il flusso di lavoro specifico che state affrontando per primo. Leggo e rispondo a ogni commento. Impariamo dalle esperienze di implementazione reale degli altri mentre questo ecosistema si sviluppa.

La domanda non è se costruire Skills. La domanda è se catturerete sistematicamente la vostra esperienza o la lascerete continuare a evaporare tra le conversazioni.

La rivoluzione non sarà trasmessa in televisione o annunciata alle conferenze.

Sta accadendo silenziosamente in repository controllate da versione di cartelle organizzate, capitalizzando l’esperienza una skill alla volta, trasformando il modo in cui i team lavorano con l’AI da conversazioni transazionali a intelligenza persistente.

Iniziate questo weekend. Costruite qualcosa di reale. Condividete ciò che imparate.

Informazioni su Questo Articolo

Ultimo Aggiornamento: Ottobre 2025
Verifica: Tutti gli esempi di codice testati, link alle repository verificati, affermazioni tecniche verificate rispetto alla documentazione ufficiale di Anthropic

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Informazioni sull’Autore

Costruisce flussi di lavoro ingegneristici potenziati dall’AI all’intersezione tra esperienza da CTO e architettura pratica, guidando team di prodotto/software engineering. Documenta ciò che funziona effettivamente in produzione rispetto a ciò che suona impressionante nei post dei blog.

In precedenza ha scalato team di ingegneria attraverso molteplici ristrutturazioni e acquisizioni aziendali – ha imparato quale conoscenza si capitalizza e quale evapora senza sistemi adeguati.

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📝 Nota sulla traduzione

Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/nginity/claude-ai-and-claude-code-skills-teaching-ai-to-think-like-your-best-engineer-4e71030d7719

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