In questa puntata Filippo spiega cosa sono le skill, come usarle con gli agenti IA e perché possono aiutare lo studio legale.

Note dell'episodio

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Sinossi e link

Ti ricordo che la sinossi è generata dalla IA in particolare usando la trascrizione del podcast con l'app Transcriber dell'amico Alex Raccuglia che trovi le sue tante applicazioni su Ulti.media e NotebookLM.

Dove usare le skill

Filippo parte dal contesto pratico: le skill possono essere utili anche in una chat, ma rendono molto di più quando vengono usate con assistenti agentici. La differenza è semplice: nella chat chiediamo un consiglio; con un agente deleghiamo un compito.

Da qui entrano in scena strumenti come Claude Code, Claude Cowork, Codex e OpenCode: ambienti in cui l'assistente può leggere file, scrivere documenti, eseguire comandi e portare avanti più passaggi. Le skill diventano quindi il modo per dire all'agente come vogliamo che lavori.

Cosa sono le skill

La definizione è volutamente concreta: una skill è una ricetta scritta in linguaggio naturale, di solito in Markdown, che spiega a un LLM come svolgere una determinata attività. Non è solo una nota permanente o una custom instruction: è un piccolo manuale operativo che il modello consulta quando serve.

Filippo insiste su alcuni punti:

le skill possono attivarsi quando sono rilevanti;
possono contenere file di supporto e anche codice eseguibile;
sono modulari e componibili;
seguono uno standard abbastanza aperto, anche se ogni piattaforma introduce le proprie varianti.

Skill e studio legale

Il passaggio al mondo legale arriva quasi naturale. Una skill può diventare una SOP, una Standard Operating Procedure dello studio: come si redige un atto, come si controllano le citazioni, come si prepara un memo, come si usano strumenti come BuddaLaw o Normattiva.

Il vantaggio non è solo automatizzare. Scrivere una skill costringe anche a formalizzare procedure che spesso restano implicite: quello che il professionista fa per esperienza viene trasformato in istruzioni verificabili, migliorabili e condivisibili con collaboratori, praticanti e assistenti IA.

Repository skill legali

Filippo racconta poi il lavoro sul suo repository di skill legali, che raccoglie ricette pensate per velocizzare attività quotidiane dello studio. Non è un progetto chiuso: le skill cambiano, vengono aggiornate e migliorate man mano che cambiano gli strumenti e i flussi di lavoro.

Questo è anche il punto in cui la puntata diventa più operativa: non serve partire da zero ogni volta. Copiare, adattare e iterare una skill esistente è spesso il modo più rapido per costruire qualcosa di utile.

Creare una skill

Per crearle si può lavorare a mano, ma Filippo suggerisce di usare l'IA stessa come supporto. Si descrive il processo, si prova la skill su casi reali, si guarda dove fallisce e la si corregge.

L'esempio della skill per Normattiva chiarisce l'idea: non basta dire al modello "metti i link alle norme". Bisogna spiegare quando attivarsi, che formato usare, quali riferimenti riconoscere e come comportarsi nei casi ambigui.

Progressive disclosure

La parte più tecnica riguarda il progressive disclosure: caricare solo le istruzioni necessarie, nel momento in cui servono. Filippo collega il concetto all'interaction design e lo applica agli agenti: una skill ben fatta non butta tutto nel contesto, ma divide istruzioni, riferimenti e script in strati successivi.

Qui tornano anche i problemi pratici dei LLM: il costo dei token, il rischio di confondere istruzioni diverse e il fenomeno del lost in the middle, per cui le informazioni sepolte in mezzo a contesti lunghi possono contare meno.

Ricerche e avvertenze

Filippo cita diversi lavori sul tema, tra cui SkillJuror, Arbiter, SkillReducer e il pezzo di MindStudio sul progressive disclosure.

Il messaggio resta prudente: molte evidenze arrivano dal mondo del codice, non dal diritto. Quindi il progressive disclosure è una buona pratica ragionevole, non una verità dimostrata per ogni contesto legale.

Skill negli strumenti web

La puntata allarga poi lo sguardo agli strumenti web: gli spazi di Perplexity, le Gems di Gemini, i GPTs di ChatGPT e i progetti di Claude. Non sono tutti equivalenti alle skill, ma rispondono alla stessa esigenza: rendere l'IA meno generica e più aderente a un compito.

Sviluppare e testare skill

La chiusura operativa è dedicata al metodo. Una skill va pensata come un piccolo programma: si scrive, si prova, si rompe, si corregge. Non serve essere sviluppatori, ma serve trattarla come una procedura di studio.

Filippo lo riassume in modo molto concreto: testare le skill non è optional. È lo stesso lavoro che si fa con una procedura interna, solo che con l'IA si può iterare più velocemente e trasformare l'esperienza quotidiana in un sistema riutilizzabile.