Negli ultimi mesi abbiamo imparato a scrivere prompt sempre più strutturati. Non più il classico “fammi un testo su…”, ma richieste con contesto, ruolo, esempi, formato, vincoli, criteri di successo e magari anche una fase di allineamento prima dell’esecuzione.
In un articolo precedente abbiamo parlato dell’“anatomia di un prompt”: una struttura fatta di blocchi, quasi una piccola architettura in linguaggio naturale. Task, contesto, riferimento, brief di successo, regole, conversazione, piano, allineamento.
Ora però siamo davanti a un passo ulteriore: le Skill.
E qui la domanda diventa interessante: se un buon prompt può già contenere istruzioni, contesto, esempi e regole, che cosa aggiunge davvero una Skill? La risposta breve è questa: un prompt serve a chiedere bene una cosa; una Skill serve a farla bene ogni volta.
Un prompt è una richiesta.
Una Skill è una procedura riutilizzabile.
Un GPT è un assistente configurato.
Codex è l’ambiente in cui quella procedura può anche lavorare sui file locali.
Per capirlo bene useremo un esempio concreto: la gestione delle note spese, cioè l’estrazione dei dati dagli scontrini e la loro registrazione in un file Excel aziendale.
Skill, prompt e GPT non sono la stessa cosa
Partiamo dal chiarimento più importante.
Un prompt è quello che scriviamo in chat per ottenere un risultato. Può essere breve o molto strutturato. Può contenere ruolo, contesto, vincoli, esempi e formato di output.
Un GPT personalizzato è una versione configurata di ChatGPT per uno scopo specifico. Può avere istruzioni, conoscenza caricata, capacità abilitate, app o azioni. OpenAI lo descrive come una versione di ChatGPT configurata per un uso specifico, con istruzioni, conoscenza e capacità selezionate.
Una Skill, invece, è un workflow riutilizzabile e condivisibile che dice a ChatGPT come svolgere un’attività specifica in modo più coerente. Secondo la documentazione OpenAI, una Skill può includere istruzioni, esempi e codice; una volta installata, ChatGPT può usarla automaticamente quando è utile.
Quindi:
| Strumento | Domanda a cui risponde |
|---|---|
| Prompt | “Cosa voglio ottenere adesso?” |
| GPT | “Che assistente voglio usare spesso?” |
| Skill | “Quale procedura voglio rendere riutilizzabile?” |
La differenza non è solo tecnica. È mentale.
Con il prompt stiamo chiedendo.
Con il GPT stiamo configurando un assistente.
Con la Skill stiamo confezionando un modo di lavorare.
La Skill come procedura
Immaginiamo un ufficio amministrativo.
Ogni settimana arrivano scontrini, ricevute, fatture semplificate, PDF, foto scattate male, importi parzialmente leggibili, note spese incomplete. L’obiettivo è sempre lo stesso, trasformare quei documenti in righe ordinate dentro un file Excel.
Una riga tipo potrebbe contenere:
- data;
- dipendente;
- fornitore;
- categoria di spesa;
- importo;
- IVA;
- metodo di pagamento;
- centro di costo;
- stato di verifica;
- note.
Potremmo scrivere ogni volta un buon prompt:
“Leggi questi scontrini, estrai i dati, non inventare campi mancanti, restituisci una tabella compatibile con Excel.” Funziona. Ma ogni volta dobbiamo ricordarci tutto: colonne, regole aziendali, soglie, categorie, duplicati, dati mancanti.
Una Skill serve proprio a questo: trasformare quella richiesta in una procedura stabile. Non è più solo “aiutami con questi scontrini”. Diventa: “quando lavoro sulle note spese, segui sempre questa procedura”.
L’anatomia di una Skill
Una Skill ha una sua anatomia. In Codex, per esempio, una Skill può essere una cartella locale con un file principale chiamato SKILL.md e, se necessario, risorse aggiuntive.
La forma tipica è questa (la trovi di solito in in C:\utenti\user\.codex\skills):
nome-skill/
SKILL.md
references/
scripts/
assets/
agents/Non tutte le Skill devono avere tutte queste parti. Una Skill semplice può avere solo SKILL.md. Una Skill più avanzata può includere documentazione, esempi, template, script o asset.
Nel nostro caso potremmo avere:
nota-spese-excel/
SKILL.md
references/
categorie-note-spese.md
schema-excel.md
policy-rimborsi.md
scripts/
aggiorna_excel.py
assets/
template-nota-spese.xlsxVediamo i pezzi uno per uno.
1. Nome e descrizione: il cartello sulla porta
La prima parte di una Skill è il suo biglietto da visita.
Nel file SKILL.md, in alto, troviamo di solito un blocco di metadati:
---
name: nota-spese-excel
description: Estrae dati da scontrini e ricevute, li normalizza secondo la policy aziendale e prepara righe compatibili con il file Excel delle note spese.
---Questa sezione serve a far capire a ChatGPT o Codex quando la Skill è rilevante.
È più importante di quanto sembri. Se la descrizione è troppo vaga, la Skill rischia di attivarsi quando non serve. Se è troppo stretta, potrebbe non essere usata quando invece sarebbe utile.
Un buon nome Skill deve essere:
- breve;
- specifico;
- orientato al compito;
- facile da riconoscere.
Una buona descrizione deve dire:
- cosa fa;
- quando usarla;
- eventualmente quando non usarla.
Nel mondo dei prompt, questa parte corrisponde un po’ al Task: “che cosa deve fare il modello?”. Ma nella Skill ha anche una funzione di routing, aiuta il sistema a decidere se caricarla.
2. Scopo
Dopo il nome, una buona Skill spiega il suo scopo.
Non deve dire banalità come “sii utile” o “rispondi bene”. Quelle cose il modello le sa già. Deve invece contenere le regole non ovvie che rendono quel lavoro speciale.
Esempio:
Usa questa Skill quando l’utente chiede di estrarre, controllare, normalizzare o registrare scontrini, ricevute e spese aziendali in una nota spese.Qui non stiamo dicendo genericamente “analizza documenti”. Stiamo dicendo: usa questa Skill quando il lavoro riguarda un processo amministrativo preciso.
Nel prompt classico, questa parte sarebbe il mix tra Task, Success Brief e Rules.
Nella Skill diventa permanente.
3. Trigger
Una Skill deve rendere chiaro quando va usata.
Per esempio:
Usa questa Skill quando l’utente parla di note spese, scontrini da registrare, ricevute da inserire in Excel, rimborsi, trasferte, rendicontazione o controllo spese.Questa parte è fondamentale perché una Skill non dovrebbe essere caricata sempre. Deve entrare in gioco quando serve. Qui c’è una differenza forte rispetto al prompt GPT. Nel prompt di un GPT, le istruzioni sono spesso sempre attive dentro quell’assistente. Se apro il GPT “Assistente note spese”, mi aspetto che ragioni sempre da assistente note spese. Una Skill invece è più modulare. Può essere richiamata solo quando il compito lo richiede.
In altre parole:
- il GPT è una stanza arredata in un certo modo;
- la Skill è uno strumento che prendi dallo scaffale quando serve.
4. Output atteso
Una Skill deve spiegare chiaramente che tipo di risultato produrre.
Per la nota spese, potremmo definire così l’output:
Per ogni scontrino restituisci:
- data
- dipendente
- fornitore
- categoria
- importo totale
- IVA, se presente
- metodo di pagamento
- centro di costo
- stato: completo / da verificare / non rimborsabile
- noteQuesta è una delle parti più vicine all’anatomia classica del prompt. Nei prompt strutturati la chiameremmo Formato di output o Brief di successo. La differenza è che nella Skill non vale solo per una singola risposta. Vale per tutte le volte in cui quella Skill viene usata.
5. Regole operative
Questa è la parte centrale.
Una Skill contiene regole operative. Non solo “cosa produrre”, ma “come ragionare durante il lavoro”.
Per una Skill sulle note spese, le regole potrebbero essere:
- Non inventare dati mancanti.
- Se la data non è leggibile, scrivi "da verificare".
- Se l’importo non è chiaro, segnala la riga come incompleta.
- Usa solo le categorie ufficiali della policy.
- Segnala scontrini potenzialmente duplicati.
- Segnala spese sopra soglia.
- Non modificare il file Excel originale senza creare una copia.Questa sezione corrisponde al blocco Rules dell’anatomia del prompt, ma con una differenza, qui le regole sono pensate per essere mantenute, testate, aggiornate e condivise.
Un prompt ben scritto è spesso personale.
Una Skill ben scritta è organizzativa.
6. Risorse di supporto
Una Skill può rimandare a file di supporto. Nel nostro esempio:
references/categorie-note-spese.md
references/policy-rimborsi.md
references/schema-excel.mdIl file categorie-note-spese.md potrebbe contenere:
Trasporti
Vitto
Alloggio
Parcheggi
Pedaggi
Materiale ufficio
Spese non rimborsabiliIl file schema-excel.md potrebbe spiegare:
Colonne obbligatorie:
A: Data
B: Dipendente
C: Fornitore
D: Categoria
E: Importo
F: IVA
G: Metodo pagamento
H: Centro di costo
I: Stato
J: NoteQuesto è un punto chiave. Nel prompting tradizionale, spesso mettiamo tutto nella richiesta: contesto, esempi, regole, template, spiegazioni. Ma più il prompt cresce, più diventa fragile. È lungo, difficile da mantenere e facile da rompere.
Una Skill permette di separare:
- istruzioni principali;
- documentazione di dettaglio;
- esempi;
- policy;
- template;
- script.
Questa è una differenza enorme rispetto al prompt GPT.
Nel prompt scrivo: “Leggi queste regole e applicale.”
Nella Skill progetto una piccola documentazione: “Quando serve la policy, leggi questo file di riferimento.”
È il principio della progressive disclosure: non caricare tutto sempre, carica solo ciò che serve.
7. Fornire esempi
Una Skill può contenere esempi di output. Questo è molto simile al blocco Reference dell’anatomia del prompt. Nei prompt avanzati, diamo al modello un esempio di ciò che vogliamo: stile, struttura, livello di dettaglio, tono.
Nelle Skill gli esempi diventano parte della procedura.
Esempio:
Data: 2026-03-14
Dipendente: Marco Rossi
Fornitore: Trenitalia
Categoria: Trasporti
Importo: 48,90
IVA: da verificare
Metodo pagamento: carta aziendale
Centro di costo: Sales Nord
Stato: da verificare
Note: manca riferimento trasfertaGli esempi servono a ridurre l’ambiguità. Il modello non deve “immaginare” il formato giusto. Lo vede.
8. Script
Questa è una delle parti più interessanti. Una Skill può includere codice.
Nel mondo ChatGPT online, OpenAI spiega che una Skill può includere istruzioni, esempi e codice. Nel mondo Codex, questo diventa ancora più evidente perché una Skill locale può contenere script che lavorano su file, cartelle, documenti, fogli di calcolo o immagini.
Per la nota spese, una Skill locale in Codex potrebbe includere uno script che:
- apre il file Excel aziendale;
- aggiunge nuove righe;
- controlla duplicati;
- applica formattazione;
- salva una copia di backup;
- sposta gli scontrini elaborati in una cartella archivio;
- produce un report finale delle anomalie.
Qui la Skill si stacca completamente dal concetto di “prompt lungo”.
Un prompt può dire al modello cosa fare.
Una Skill può anche portarsi dietro gli strumenti per farlo.
Naturalmente questo richiede attenzione, una Skill con codice va letta, verificata e considerata affidabile prima di usarla, soprattutto se proviene da fonti esterne.
9. Asset: template, immagini, file di partenza
Una Skill può contenere anche asset.
Nel nostro esempio:
assets/template-nota-spese.xlsx
assets/modello-report-anomalie.docx
assets/esempio-scontrino-compilato.pngQuesta parte è utile quando il lavoro non è solo “rispondere”, ma produrre qualcosa con uno standard preciso.
Un GPT può avere file di conoscenza. Ma una Skill può essere pensata per usare risorse operative: modelli, template, boilerplate, file da copiare e adattare.
La differenza sottile è questa: la conoscenza di un GPT serve soprattutto a rispondere meglio, gli asset di una Skill servono spesso a produrre meglio.
10. Metadata e interfaccia
Alcune Skill possono includere anche metadati per l’interfaccia, per esempio in una cartella agents/.
In Codex, una Skill può avere un file come:
agents/openai.yamlcon informazioni come nome visibile, breve descrizione o policy di invocazione.
Questa parte è meno importante per l’utente non tecnico, ma è utile per capire che una Skill non è solo testo. È un piccolo pacchetto.
Ha:
- un nome interno;
- una descrizione;
- una struttura;
- file;
- eventualmente permessi o policy;
- versioni o modalità di distribuzione.
Prompt GPT vs Skill: la differenza anatomica
Ora confrontiamo le due anatomie.
Un prompt GPT o agentico ben fatto spesso contiene:
| Anatomia prompt | Funzione |
| Task | Cosa deve fare |
| Contesto | Cosa deve sapere |
| Riferimento | Che aspetto ha un buon risultato |
| Brief di successo | Come capire se ha funzionato |
| Regole | Cosa rispettare o evitare |
| Conversazione | Quando fare domande |
| Piano | Come procedere |
| Allineamento | Conferma prima di eseguire |
Una Skill contiene invece:
| Anatomia Skill | Funzione |
| Nome | Identifica la procedura |
| Descrizione | Dice quando usarla |
| Scopo | Spiega il problema che risolve |
| Trigger | Aiuta ad attivarla nel momento giusto |
| Workflow | Stabilisce i passaggi |
| Output atteso | Standardizza il risultato |
| Regole operative | Riduce errori e ambiguità |
| References | Sposta il contesto pesante fuori dal prompt |
| Esempi | Mostra il risultato desiderato |
| Scripts | Esegue parti del lavoro in modo deterministico |
| Assets | Fornisce template e materiali |
| Metadata | Aiuta gestione, interfaccia e distribuzione |
La somiglianza è chiara: entrambi servono a guidare il modello.
La differenza è ancora più chiara: il prompt è un atto comunicativo; la Skill è un artefatto operativo.
Ora mettiamo tutto insieme.
Versione prompt
Potremmo scrivere:
Agisci come assistente amministrativo.
Leggi questi scontrini.
Estrai data, fornitore, importo, IVA e categoria.
Non inventare dati mancanti.
Restituisci una tabella compatibile con Excel.
Segnala anomalie e possibili duplicati.
Prima di procedere, fammi domande se mancano informazioni.È un buon prompt.
Funziona per una sessione. Forse funziona anche per dieci. Ma ogni volta dobbiamo ricordarci di incollarlo, aggiornarlo, adattarlo.
Versione GPT
Creiamo un GPT chiamato “Assistente note spese”.
Dentro mettiamo:
- istruzioni;
- tono;
- esempi;
- file di policy;
- schema del file Excel;
- eventuali capacità come analisi dati.
Questo GPT è comodo per gli utenti. Chi lo apre sa già cosa fare. Il GPT può guidare la conversazione, chiedere informazioni mancanti, aiutare a preparare i dati.
È un assistente specializzato.
Versione Skill
Creiamo una Skill “nota-spese-excel”.
Dentro mettiamo:
- regole di estrazione;
- schema delle colonne;
- esempi di righe corrette;
- policy di classificazione;
- criteri per segnalare anomalie;
- eventuale script per aggiornare Excel;
- eventuale template
.xlsx.
A questo punto non abbiamo solo un assistente: abbiamo una procedura riutilizzabile.
Se usata in ChatGPT, la Skill standardizza il modo in cui vengono estratti e presentati i dati.
Se usata in Codex, può anche intervenire su file locali, cartelle e fogli Excel reali, nei limiti dei permessi concessi.
Skill online e Skill in Codex
Le Skill possono vivere in più ambienti.
In ChatGPT online, le Skill si trovano nella sezione Plugin > Skill, se il piano e il workspace le supportano. OpenAI indica che le Skill personali sono generalmente disponibili per utenti Business, Enterprise, Healthcare ed Edu. Possono essere create con la chat, con un editor o caricate dal computer.
In Codex, invece, le Skill possono essere locali. Una Skill è una cartella sul computer, leggibile da Codex, con istruzioni e risorse. Questo è particolarmente utile quando il lavoro riguarda file locali, progetti, codice, documenti o automazioni.
La differenza pratica è semplice:
| Ambiente | Skill utile per |
| ChatGPT online | Standardizzare risposte e workflow conversazionali |
| Codex locale | Standardizzare procedure che lavorano su file, cartelle, codice e documenti |
| API | Gestire skill in applicazioni o sistemi custom (solo per sviluppatori) |
La documentazione OpenAI specifica anche che le Skill personali devono essere aggiunte separatamente su desktop e web/mobile: non si sincronizzano automaticamente tra queste superfici.
Template semplificato di una Skill per note spese
Una Skill minima potrebbe avere questa forma:
---
name: nota-spese-excel
description: Estrae dati da scontrini e ricevute e prepara righe compatibili con il modello Excel aziendale per note spese.
---
# Nota Spese Excel
Usa questa Skill quando l'utente chiede di estrarre, normalizzare, controllare o registrare dati da scontrini, ricevute o fatture semplificate per una nota spese.
## Output
Per ogni documento restituisci:
- data
- dipendente
- fornitore
- categoria
- importo totale
- IVA, se presente
- metodo di pagamento, se leggibile
- centro di costo
- stato: completo / da verificare / non rimborsabile
- note
## Regole
- Non inventare dati mancanti.
- Se un campo non è leggibile, scrivi "da verificare".
- Usa solo le categorie definite nella policy.
- Segnala possibili duplicati.
- Segnala spese sopra soglia.
- Mantieni il formato tabellare.
## Risorse
Per le categorie ufficiali, leggi `references/categorie-note-spese.md`.
Per il formato Excel, leggi `references/schema-excel.md`.
Per le soglie di rimborso, leggi `references/policy-rimborsi.md`.
Notiamo una cosa: sembra un prompt, ma non è solo un prompt. È un modulo riutilizzabile.
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