Anthropic ha rilasciato Agent Skills come standard aperto, puntando strategicamente a condividere il proprio approccio per rendere gli assistenti AI più capaci, con l’obiettivo di consolidare la propria posizione nell’infrastruttura software enterprise. Il laboratorio AI di San Francisco ha presentato strumenti di gestione enterprise e una directory di partner con skills di Atlassian, Figma, Canva, Stripe, Notion e Zapier. Nel giro di poche settimane, Microsoft ha integrato la specifica in VS Code e GitHub Copilot, mentre OpenAI ha replicato silenziosamente la stessa architettura in ChatGPT e Codex CLI. Il repository di skills ha superato le 20.000 stelle su GitHub, con decine di migliaia di skills creati dalla community già in circolazione. Non ci sono costi aggiuntivi: le skills funzionano su Claude.ai, Claude Code e tramite API ai prezzi standard.
Gli Agent Skills risolvono un problema fondamentale dei large language models, che possiedono una conoscenza generale, ma mancano di competenze procedurali per lavori specializzati. Un modello può sapere cos’è una presentazione PowerPoint, ma non conosce le regole di formattazione specifiche della tua azienda, la struttura delle slide o gli standard di qualità. Le skills racchiudono questa conoscenza procedurale in moduli riutilizzabili.
Al centro, una skill è sorprendentemente semplice: una directory che contiene un file SKILL.md con frontmatter YAML che definisce nome e descrizione, seguito da istruzioni in markdown. La cartella può includere anche script, esempi, documenti di riferimento e qualsiasi risorsa necessaria all’agente per svolgere correttamente il compito.
Quando chiedi a Claude di creare una presentazione, legge le istruzioni della skill e le segue in modo coerente, includendo eventuali regole di formattazione o requisiti aziendali specifici che hai codificato.
Il design segue la cosiddetta progressive disclosure: all’avvio, l’agente carica solo nome e descrizione di ciascuna skill installata - utilizzando poche decine di token. I dettagli completi vengono caricati solo quando il task lo richiede. Questa scelta architetturale permette alle organizzazioni di distribuire ampie librerie di skills senza sovraccaricare la finestra di contesto dell’AI. Un’azienda può avere centinaia di skills disponibili, ma Claude carica solo quelle rilevanti per ogni compito.
Rilasciare le Skills come standard aperto può sembrare controintuitivo. Perché regalare il proprio vantaggio competitivo? Ma Anthropic ha compreso qualcosa che ha già modellato l’industria tecnologica: nell’infrastruttura, chi definisce lo standard, vince anche se non possiede la tecnologia.
Red Hat non ha inventato Linux, ma IBM l’ha acquisita per 34 miliardi di dollari perché aveva costruito l’infrastruttura enterprise attorno a uno standard aperto. Google ha reso open source Android e ora controlla il settore mobile. Anthropic sta giocando la stessa partita con le capacità AI.
La strategia si chiarisce esaminando il pattern di adozione. Microsoft ha già integrato Agent Skills in VS Code e GitHub, insieme ai coding agents più diffusi come Cursor, Goose, Amp e OpenCode. VS Code e Visual Studio servono insieme 50 milioni di sviluppatori attivi ogni mese. Quando Microsoft incorpora la tua specifica in strumenti utilizzati da così tanti developer, hai definito il funzionamento di un’intera industria.
Un proverbio adattato alla situazione italiana: “Chi detta le regole, detta il mercato.”
La validazione più significativa è arrivata dal principale concorrente di Anthropic. OpenAI ha implementato il supporto alle skills sia nel loro tool Codex CLI che in ChatGPT. Lo sviluppatore Elias Judin ha scoperto l’implementazione chiedendo al Code Interpreter di ChatGPT di creare un file zip della directory /home/oai/skills. All’interno ha trovato cartelle per PDF, fogli di calcolo e documenti – ognuno dei quali contenente file di istruzioni strutturalmente identici alla specifica di Anthropic.
L’architettura è funzionalmente identica al Model Context Protocol (MCP) rilasciato da Anthropic. Questo allineamento segna un cambiamento rispetto alle precedenti GPT Actions di OpenAI, basate su definizioni JSON complesse e cloud-based. OpenAI avrebbe potuto creare qualcosa di diverso, invece, ha replicato il design di Anthropic perché le Skills erano già diventate lo standard di fatto.
La documentazione di Codex ora fa esplicito riferimento allo standard agent skills aperto, e il logo di Codex compare nella homepage di Agent Skills insieme a VS Code, GitHub, Claude Code e Cursor. Quando il tuo concorrente copia l’architettura e linka alla tua documentazione, hai vinto la guerra degli standard.
Le skills non esistono da sole. Si integrano con il Model Context Protocol (MCP), anch’esso sviluppato da Anthropic e recentemente donato alla Linux Foundation. In un anno, MCP è diventato uno dei progetti open source AI più adottati e in rapida crescita: oltre 97 milioni di download SDK mensili, 10.000 server attivi e supporto client di prima classe su piattaforme AI come ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Code e molte altre.
MCP fornisce connettività sicura a software e dati esterni. Le skills apportano la conoscenza procedurale per usare efficacemente questi strumenti. Insieme, formano lo stack infrastrutturale per agentic AI - il livello “plumbing” che collega i modelli al mondo reale e insegna loro come lavorare.
Il tempismo dell’annuncio Agentic AI Foundation rafforza questa interpretazione. La Linux Foundation ha annunciato la creazione della Agentic AI Foundation con contributi fondatori da Anthropic, Block e OpenAI. Membri platinum includono Amazon Web Services, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft e OpenAI. I tre progetti fondatori sono: MCP di Anthropic, il framework goose agent di Block e la specifica AGENTS.md di OpenAI.
Anthropic sta standardizzando l’infrastruttura mentre i concorrenti rincorrono. Due mesi fa, le Skills sembravano una funzione per sviluppatori. Oggi sono infrastruttura.
Il design tecnico merita attenzione perché rivela come l’AI enterprise potrà scalare. Gli approcci tradizionali per conferire conoscenza specializzata all’AI prevedevano il fine-tuning - addestramento costoso e lungo su dati specifici. Le skills offrono una strada diversa.
Considera come cambia la finestra di contesto quando si attiva una skill. All’inizio, Claude mantiene solo il system prompt e i metadata riassuntivi delle skills installate. Quando il tuo messaggio attiva una skill rilevante, Claude legge l’intero SKILL.md nel contesto. Se quella skill fa riferimento a risorse aggiuntive - regole di formattazione dettagliate, template di codice, output di esempio - Claude le carica solo quando servono.
Questo design di disclosure progressiva significa che la quantità di contesto inclusa in una skill è praticamente illimitata. Una skill completa per PowerPoint può includere istruzioni generali in SKILL.md, regole CSS dettagliate in un file separato, workflow di conversione HTML-to-PPTX in un altro, e strutture di template altrove. L’agente carica ogni livello solo quando il compito lo richiede.
Per le aziende, questa architettura rende possibile ciò che prima era impraticabile: librerie di skills che codificano la conoscenza istituzionale senza saturare la finestra di contesto. I team legali possono avere skills per la revisione dei contratti. I team finanziari per i formati di report specifici. Gli ingegneri per gli standard di codice. L’expertise di ogni dipartimento diventa portabile, versionabile e condivisibile.
L’aggiornamento di dicembre ha introdotto funzionalità di gestione enterprise che chiariscono le ambizioni di Anthropic oltre gli strumenti per sviluppatori. I clienti enterprise usano le skills in produzione sia nei workflow di coding che nelle funzioni di business come legale, finanza, contabilità e data science.
Gli amministratori dei piani Team ed Enterprise possono ora gestire centralmente le skills, controllando quali workflow sono disponibili in tutta l’organizzazione, consentendo comunque ai dipendenti di personalizzare la propria esperienza. La directory delle skills su claude.com/connectors funziona come un app store, permettendo agli utenti di sfogliare e abilitare skills sviluppate da partner come Atlassian, Canva, Figma e Notion.
La storia enterprise è rilevante perché mostra dove si concentra il valore. Le skills permettono alle organizzazioni di codificare i propri processi specifici - non solo capacità generali, ma esattamente come vogliono che vengano svolte le attività. Una skill per la creazione di report trimestrali può includere il formato esatto richiesto dal CFO, le fonti dati da consultare e il workflow di revisione. Questa conoscenza istituzionale diventa un asset che funziona su qualsiasi agente compatibile con le skills.
L’emergere di Agent Skills come standard di settore ridefinisce le dinamiche competitive nell’AI enterprise. Le organizzazioni che valutano investimenti in AI affrontano un cambiamento fondamentale: l’expertise codificata nelle skills oggi determina l’efficacia degli assistenti AI domani, indipendentemente dal modello sottostante.
Opportunità: gli early adopters possono costruire vantaggi competitivi codificando la conoscenza istituzionale in librerie di skills portabili. Lo standard aperto significa che questi investimenti non sono vincolati a un singolo vendor - le skills funzionano su Claude, ChatGPT, GitHub Copilot e su qualunque agente conforme. I team di sviluppo che già usano VS Code possono sfruttare subito le skills, e quelle create per Claude Code sono trasferibili automaticamente su GitHub Copilot.
Rischi: la rapida standardizzazione crea urgenza. Le organizzazioni lente nello sviluppo di skills potrebbero trovarsi indietro rispetto ai competitor che hanno già codificato competenze simili. Anche la sicurezza merita attenzione: le skills forniscono a Claude nuove capacità tramite istruzioni e codice, quindi skills malevole potrebbero introdurre vulnerabilità. Anthropic raccomanda di installare skills solo da fonti affidabili.
Impatto strategico: il pattern ricorda cambiamenti tecnologici passati in cui gli standard infrastrutturali hanno avuto più valore delle funzionalità proprietarie. Le aziende che si sono posizionate attorno a TCP/IP, HTML o Kubernetes hanno acquisito vantaggi di mercato duraturi. Le skills sembrano seguire la stessa traiettoria - e la finestra per stabilire l’expertise si misura in mesi, non anni.
Anthropic sta giocando a scacchi 4D mentre i concorrenti cercano di monetizzare. Rilasciando le Skills come standard aperto, l’azienda si pone come voce guida su come funziona l’infrastruttura AI. L’adozione da parte di Microsoft fornisce la prova concreta; la replica di OpenAI convalida la strategia; la Agentic AI Foundation garantisce la neutralità a lungo termine.
Per i leader tecnologici, il messaggio è diretto: le skills stanno diventando infrastruttura. La domanda non è se investire nella codifica della conoscenza istituzionale - ma quanto rapidamente puoi catturare l’expertise procedurale della tua organizzazione in pacchetti portabili e versionabili che funzionano su tutte le principali piattaforme AI.
Due mesi fa, le Skills sembravano una funzione di nicchia per sviluppatori. Oggi Microsoft le integra in VS Code, OpenAI le replica in ChatGPT e i giganti del software enterprise corrono a supportarle. Questa traiettoria rivela qualcosa di importante sul futuro dell’AI: non solo verso modelli migliori, ma verso un’infrastruttura standardizzata che definisce come tutti usano i modelli.
Chi scrive le regole spesso cattura più valore di chi cerca semplicemente di possedere la tecnologia. Anthropic scommette che questa è una competizione che può vincere.