Per chi sviluppa software, le skill sono interessanti per due motivi. Il primo: esistono skill "generatrici" che ti aiutano a scrivere le tue skill in modo più veloce e misurabile. Il secondo: ci sono pacchetti che danno all'agente una disciplina ingegneristica (test, pianificazione, debug). In questo articolo trattiamo entrambi, solo con esempi di cui abbiamo verificato l'esistenza.
skill-creator: la skill che scrive skill
skill-creator, nel repository ufficiale anthropics/skills di Anthropic, è pensata per creare nuove skill, modificare e migliorare quelle esistenti e misurarne le prestazioni. Secondo la descrizione, si occupa anche di eseguire valutazioni (eval), confrontare i risultati con l'analisi della varianza e ottimizzare la descrizione di una skill perché si attivi meglio.
Il flusso di lavoro è descritto in modo molto umano: decidi cosa vuoi, scrivi una bozza, prepara qualche messaggio di prova, esegui Claude con la skill su quei messaggi, valuta insieme i risultati, riscrivi, ripeti. Nella cartella ci sono script separati che eseguono le valutazioni, producono il rapporto di confronto e migliorano la descrizione, oltre a un "eval-viewer" per esaminare i risultati in modo visivo.
Anche la guida all'ottimizzazione delle descrizioni di agentskills.io porta questa skill come esempio. Secondo la guida, skill-creator automatizza questo ciclo dall'inizio alla fine: divide l'insieme di test, misura in parallelo i tassi di attivazione, propone con Claude miglioramenti della descrizione e produce un rapporto HTML dal vivo.
mcp-builder e claude-api: per chi costruisce integrazioni
- mcp-builder (ufficiale): una guida per sviluppare server MCP che permettano ai grandi modelli linguistici di dialogare con servizi esterni tramite strumenti ben progettati. Funziona con Python (FastMCP) o Node/TypeScript (MCP SDK). La skill divide il processo in quattro fasi: ricerca e pianificazione, implementazione, revisione e test, creazione delle valutazioni. Nella cartella ci sono documenti di riferimento per linguaggio e script di valutazione.
- claude-api (ufficiale): una skill di riferimento per l'API di Claude e gli SDK di Anthropic. Copre argomenti come identificativi dei modelli, parametri, streaming, uso degli strumenti e caching, e contiene cartelle separate per molti linguaggi di programmazione. Secondo la documentazione di Claude, questa skill open source viene fornita insieme a Claude Code.
- webapp-testing (ufficiale): un kit di strumenti per testare con Playwright le applicazioni web locali. Un aiuto pratico, di cui parliamo anche nell'articolo sul design, per chi sviluppa front-end.
Dalla community: la disciplina ingegneristica di Superpowers
Fuori dal repository ufficiale, uno dei pacchetti più discussi tra gli sviluppatori è obra/superpowers di Jesse Vincent, con licenza MIT. Si definisce "una metodologia completa di sviluppo software" per gli agenti di programmazione. A ottobre 2026 il repository contiene queste skill (una selezione):
| Skill | Quando entra in azione? |
|---|---|
| brainstorming | Prima di iniziare una nuova funzionalità o un lavoro creativo |
| writing-plans | Mentre scrivi un piano, senza toccare il codice, per un lavoro in più passaggi |
| test-driven-development | Durante l'implementazione: prima un test che fallisce, poi il minimo di codice |
| systematic-debugging | Davanti a un bug o a un test fallito, prima di proporre una correzione |
| verification-before-completion | Per eseguire i comandi di verifica prima di dire "fatto" |
Il README del repository dà istruzioni di installazione per molti agenti, come Codex, Cursor, Gemini CLI e GitHub Copilot CLI oltre a Claude Code, e indica che per Claude Code è presente nel marketplace ufficiale di plugin di Anthropic. È la conseguenza pratica del fatto che le Agent Skills sono uno standard aperto: la stessa skill può funzionare in strumenti diversi.
La stessa idea su altre piattaforme
Anche la documentazione di ChatGPT e Codex di OpenAI descrive le skill come basate sul "pattern aperto degli agent skills". A ottobre 2026 nella documentazione risaltano due aiutanti integrati: skill-creator, che crea una skill a partire dal lavoro che descrivi (in Codex si richiama con $skill-creator), e skill-installer, che installa skill già pronte dal repository openai/skills o da altri. Codex legge le skill locali dalle cartelle .agents/skills a livello di progetto e di utente.
Per uno sviluppatore l'abitudine più preziosa potrebbe essere questa: trasformare ogni lunga spiegazione che ripeti, la tua checklist di revisione del codice o i passaggi di rilascio in una skill e metterla nel repository del progetto. In Claude Code, le skill messe nella cartella .claude/skills arrivano al team insieme al repository. Ma non dimenticare di leggere gli script di ogni skill della community che installi, perché queste skill possono eseguire codice sul tuo computer con i tuoi permessi.
Nel tuo processo di sviluppo, quale passaggio ti fa dire più spesso "magari ci fosse una skill": i test, la revisione del codice o il rilascio?