Negli ultimi anni ChatGPT è passato dall’essere “una chat intelligente” a diventare un piccolo ecosistema di strumenti: Progetti, GPT personalizzati, Skill, app, Codex, file, memoria, automazioni. Il risultato è potente, ma anche un po’ confuso, molte funzioni sembrano fare la stessa cosa.

La domanda tipica è: “Se posso creare un GPT con istruzioni e file, a cosa mi serve un Progetto? E se posso creare una Skill, non è la stessa cosa di un GPT?” Risposta breve: no, non sono la stessa cosa. Però sì, si sovrappongono un po’.

La differenza più utile è questa:

• un Progetto è una scrivania di lavoro;
• un GPT è un assistente specializzato;
• una Skill è una procedura riutilizzabile;
• Codex è l’ambiente più vicino al lavoro sui file locali, sul codice e sulle cartelle del computer.

Vediamoli con calma, poi useremo un esempio molto concreto, un ufficio amministrativo che deve registrare scontrini in Excel per gestire le note spese.

Non sono “addestramento”

Partiamo da un equivoco importante. Quando carichiamo file in un Progetto, creiamo un GPT, o installiamo una Skill, non stiamo davvero “addestrando” il modello nel senso tecnico del termine.

Non stiamo modificando il cervello di ChatGPT (modifica dei sui pesi interni). Gli stiamo dando:

• istruzioni;
• documenti di riferimento;
• esempi;
• regole operative;
• strumenti da usare;
• contesto di lavoro.

È più simile a dire: “Per questa attività, comportati così e usa questi materiali”.

Il modello resta lo stesso. Cambia il contesto che gli viene dato. A volte il contesto proviene appunto da un testo puro, altre volte da un RAG (Retrieval-Augmented Generation) che è un database vettoriale che aiuta il nostro ChatGPT ad orientarsi all’interno di testi lunghi e complessi.

Che cos’è un Progetto

Un Progetto in ChatGPT è uno spazio di lavoro che raccoglie tutto ciò che riguarda un’attività continuativa: chat, file, istruzioni e contesto.

OpenAI descrive i Progetti come spazi pensati per lavori ripetuti o che evolvono nel tempo, con ricerca, scrittura, pianificazione, analisi, attività settimanali, gestione di materiali e documenti. Nei Progetti puoi caricare file, aggiungere istruzioni personalizzate e mantenere più conversazioni legate allo stesso tema. Fonte: Projects in ChatGPT.

Un Progetto è quindi perfetto quando hai un obiettivo lungo, non una singola domanda.

Esempi:

• “Gestione note spese 2026”
• “Piano editoriale Pills for Nerds”
• “Documentazione interna ufficio amministrativo”
• “Ricerca fornitori per evento aziendale”
• “Corso di formazione Excel per il team”

Il Progetto non è un assistente separato. È più una stanza con dentro documenti, conversazioni e regole.

Quando usare un Progetto

Usa un Progetto quando vuoi che ChatGPT rimanga “nel contesto” di un lavoro. Per esempio, se ogni settimana gli carichi scontrini, file Excel, regolamenti interni e note operative, non vuoi ripartire da zero ogni volta. Vuoi che tutto resti insieme. Il Progetto è la scelta giusta quando il problema è: “Voglio organizzare il lavoro e mantenere continuità”.

Che cos’è un GPT

Un GPT personalizzato è una versione configurata di ChatGPT per uno scopo specifico. Può avere istruzioni proprie, file di conoscenza, capacità abilitate, app o azioni verso servizi esterni.

OpenAI definisce i GPT come versioni di ChatGPT configurate per uno scopo specifico, con istruzioni, conoscenza e capacità selezionate. Fonte: GPTs in ChatGPT.

Esempi:

• “Assistente note spese”
• “Revisore contratti”
• “Coach Excel”
• “Assistente HR per policy interne”

Il GPT è utile quando vuoi creare un assistente riutilizzabile, con un’identità e un comportamento stabile.

Quando usare un GPT

Usa un GPT quando vuoi dare a più persone lo stesso assistente. Per esempio: “Tutti in amministrazione devono poter usare l’Assistente note spese, che chiede sempre gli stessi dati, controlla le stesse regole e risponde con lo stesso tono”. Il GPT è la scelta giusta quando il problema è: “Voglio un assistente specializzato e riutilizzabile”.

Che cos’è una Skill

Una Skill è un flusso di lavoro riutilizzabile. È una specie di procedura che dice a ChatGPT o Codex come svolgere un’attività in modo coerente.

OpenAI descrive le Skill come workflow riutilizzabili e condivisibili che indicano a ChatGPT come svolgere un compito specifico. Una Skill può includere istruzioni, esempi e codice. Fonte: Skills in ChatGPT.

Una Skill non è un assistente. È più simile a un manuale operativo che l’assistente può caricare quando serve.

Esempi:

• “Estrai dati da scontrini e normalizzali”
• “Trasforma una bozza in comunicato stampa”
• “Controlla una nota spese secondo policy aziendale”
• “Crea un report Excel con formato standard”

Una Skill può essere usata automaticamente quando ChatGPT capisce che è utile, oppure può essere richiamata esplicitamente.

Skill online e Skill in Codex

Le Skill esistono sia nel mondo ChatGPT online sia nel mondo Codex, ma non vanno confuse.

In ChatGPT online, le Skill si trovano nell’area Plugin → Skill, se il tuo account o workspace le supporta. Le Skill personali sono generalmente disponibili per utenti Business, Enterprise, Healthcare ed Edu. La documentazione spiega anche che le Skill personali vanno aggiunte separatamente su desktop e su web/mobile, non si sincronizzano automaticamente tra le piattaforme. Fonte: Skills in ChatGPT.

In Codex, invece, una Skill può essere una cartella locale sul computer (di solito C:\utenti\user\.codex\skills), con un file SKILL.md e magari file di supporto, esempi o script. Codex può leggerla e usarla mentre lavora sul filesystem locale (attenzione a limitare i permessi).

Quindi:

• Skill online: vive dentro ChatGPT, se il piano la supporta.
• Skill in Codex: vive localmente, nella cartella delle skill di Codex.
• Skill via API: esiste anche un supporto API per creare e gestire skill. Fonte: OpenAI Skills API.

Quando usare una Skill

Usa una Skill quando vuoi rendere ripetibile una procedura. Non ti serve un nuovo assistente. Ti serve una regola operativa precisa. Il problema tipico è: “Ogni volta che faccio questa cosa, voglio che venga fatta nello stesso modo”.

E Codex che c’entra?

Codex è l’ambiente più adatto quando il lavoro non è solo “parlare con ChatGPT”, ma interagire con file, cartelle, codice, repository, script, documenti locali, fogli di calcolo e progetti sul computer.

La documentazione OpenAI distingue ChatGPT Chat, Work e Codex: Chat serve per assistenza rapida e conversazionale, Work per attività lunghe e deliverable, mentre Codex resta dedicato allo sviluppo software e al lavoro tecnico. Codex nella desktop app è una vista separata e non appare sul web. Fonte: ChatGPT Work and Codex.

Quando diciamo “offline con Codex”, però, bisogna essere precisi, Codex può lavorare su file locali, ma non significa necessariamente che il modello funzioni senza connessione. “Offline”, in questo contesto, vuol dire soprattutto “sul mio computer, con le mie cartelle locali”, non “senza internet”.

Tabella riassuntiva

Strumento	Cos’è	Dove vive	Ideale per
Progetto	Spazio di lavoro con chat, file e istruzioni	ChatGPT online	Attività continuative
GPT	Assistente configurato per uno scopo	ChatGPT online	Assistenti riutilizzabili
Skill online	Procedura riutilizzabile per ChatGPT	ChatGPT / workspace (plugin>Skill)	Workflow standardizzati
Skill Codex	Procedura locale usata da Codex	Computer locale (C:\utenti\user\.codex\skills)	Automazioni su file e cartelle
Codex	Ambiente tecnico che lavora su file locali	Desktop app	Codice, Excel, documenti, script, repository

Esempio pratico: nota spese

Immaginiamo un ufficio amministrativo.

Ogni settimana i dipendenti inviano scontrini per carburante, ristoranti, parcheggi, trasferte e piccoli acquisti. L’ufficio deve registrarli in un file Excel con colonne come:

• data;
• dipendente;
• categoria;
• fornitore;
• importo;
• IVA;
• metodo di pagamento;
• centro di costo;
• note;
• stato di approvazione.

Il problema sembra semplice, ma nella pratica è pieno di dettagli:

• gli scontrini sono foto storte o PDF;
• alcune voci sono poco leggibili;
• i nomi dei fornitori vanno normalizzati;
• le categorie devono rispettare la policy aziendale;
• Excel deve mantenere un formato preciso;
• alcuni importi vanno segnalati se superano una soglia;
• bisogna evitare duplicati.

Vediamo come cambierebbe il lavoro usando Progetto, GPT e Skill.

Caso 1: come Progetto online

Creiamo in ChatGPT un Progetto chiamato “Note spese amministrazione 2026”.

Dentro mettiamo:

• il modello Excel aziendale;
• la policy note spese;
• esempi di scontrini già registrati;
• istruzioni del tipo: “Usa sempre le categorie ufficiali, segnala importi sopra i 100 euro, non inventare dati mancanti, chiedi conferma quando uno scontrino è illeggibile”.

A questo punto ogni settimana possiamo aprire il Progetto, caricare nuovi scontrini e chiedere:

“Estrai i dati da questi scontrini e prepara una tabella coerente con il modello Excel.”

Il vantaggio del Progetto è il contesto. Tutto resta nello stesso posto: file, conversazioni, decisioni, esempi, correzioni.

Il limite è che il Progetto non è una procedura rigida. Se vogliamo una sequenza precisa sempre uguale, dobbiamo scrivere bene le istruzioni o affiancare una Skill.

Progetto online: ottimo per

• tenere insieme documenti e conversazioni;
• lavorare su una pratica amministrativa continuativa;
• condividere il contesto con colleghi, se il piano lo permette;
• riprendere il lavoro senza rispiegare tutto.

Progetto online: meno adatto per

• automazioni locali su cartelle del computer;
• procedure molto rigide;
• elaborazioni batch su tanti file locali senza caricarli.

Caso 2: GPT “Assistente note spese”

Ora immaginiamo di creare un GPT chiamato “Assistente note spese”.

Lo configuriamo così:

• tono: pratico, amministrativo, sintetico;
• istruzioni: estrarre dati dagli scontrini, usare le categorie aziendali, segnalare anomalie;
• conoscenza: policy note spese, esempi, schema Excel;
• capacità: analisi file, eventualmente strumenti collegati.

Quando un collega apre il GPT, può scrivere:

“Ho questi tre scontrini, puoi prepararli per la nota spese?”

Il GPT risponde sempre nello stesso stile, chiede i dati mancanti e restituisce una tabella pronta.

Il vantaggio è che il GPT diventa un assistente riconoscibile e riutilizzabile. Non è legato per forza a un singolo Progetto.

Il limite è che un GPT non è automaticamente un archivio di lavoro. Se ogni mese vuoi mantenere cronologia, documenti e conversazioni insieme, un Progetto è più adatto.

GPT online: ottimo per

• dare al team un assistente standard;
• evitare che ogni persona debba scrivere prompt diversi;
• rendere l’esperienza più semplice per utenti non tecnici;
• distribuire un comportamento coerente.

GPT online: meno adatto per

• conservare tutto il lavoro di un reparto in un unico spazio;
• manipolare direttamente file locali sul PC;
• gestire cartelle e processi offline.

Caso 3: Skill online “Registra scontrini”

Ora facciamo un passo più preciso.

Creiamo una Skill chiamata “Registra scontrini in nota spese”.

La Skill contiene una procedura:

1. Leggi ogni scontrino.
2. Estrai data, fornitore, importo totale, IVA se presente.
3. Classifica la spesa secondo le categorie aziendali.
4. Se un dato è incerto, segnalo come “da verificare”.
5. Controlla possibili duplicati.
6. Restituisci una tabella con colonne esatte.
7. Aggiungi un riepilogo delle anomalie.

Questa Skill non è un assistente completo. È una procedura. Può essere usata dentro ChatGPT quando il compito è proprio quello.

Il vantaggio è la ripetibilità. La Skill riduce la variabilità delle risposte.

Il limite è che, da sola, non organizza il lavoro nel tempo come un Progetto e non ha una “personalità” o una pagina dedicata come un GPT.

Skill online: ottima per

• standardizzare un workflow;
• far seguire sempre gli stessi passaggi;
• creare procedure condivisibili;
• ridurre errori e dimenticanze.

Skill online: meno adatta per

• sostituire un intero assistente;
• organizzare chat e file di un’attività lunga;
• lavorare su cartelle locali non caricate.

Caso 4: Codex e Skill locale

Ora immaginiamo che l’ufficio abbia una cartella locale sul computer:

NoteSpese/
  scontrini_da_registrare/
  archivio_scontrini/
  nota_spese_2026.xlsx

Con Codex, possiamo lavorare direttamente su quei file locali, nei limiti dei permessi concessi.

Possiamo creare una Skill locale chiamata “expense-receipt-excel” che dice a Codex:

• dove trovare gli scontrini;
• come leggere i file;
• quali colonne aggiornare in Excel;
• come nominare i file archiviati;
• come gestire duplicati;
• come creare un report finale;
• quando chiedere conferma all’utente.

Qui la Skill può includere non solo istruzioni, ma anche codice o script di supporto. Per esempio, uno script che apre il file Excel, aggiunge righe, applica formattazione e salva una copia di sicurezza.

Questa è la soluzione più potente quando il lavoro deve davvero toccare file locali.

Skill Codex: ottima per

• automatizzare procedure su cartelle locali;
• aggiornare file Excel reali sul computer;
• processare molti file;
• creare copie, report, log e controlli;
• integrare istruzioni e codice.

Skill Codex: meno adatta per

• utenti che vogliono solo una chat semplice;
• team che lavora tutto via browser;
• scenari in cui non si vuole concedere accesso ai file locali.

Online o offline?

Nel caso degli scontrini, la differenza principale non è “intelligenza”, ma posizione del lavoro.

Se lavori online con ChatGPT:

• carichi i file nella chat o nel Progetto;
• ricevi tabelle, analisi, suggerimenti;
• puoi scaricare un Excel generato;
• è più semplice per utenti non tecnici;
• è più facile condividere in un workspace.

Se lavori in locale con Codex:

• i file restano nelle cartelle del computer;
• Codex può leggere e modificare file reali;
• puoi creare procedure più automatizzate;
• puoi usare script e controlli più robusti;
• serve più attenzione ai permessi e alla struttura dei file.

Per un ufficio amministrativo, questa differenza è enorme.

Se hai 5 scontrini ogni tanto, ChatGPT online basta e avanza.

Se hai 500 scontrini al mese, cartelle condivise, template Excel, archivi e controlli, Codex con Skill locale diventa molto più interessante.

Qual è il metodo migliore?

Dipende dal livello di maturità del processo.

Per un uso semplice, il metodo migliore è: Progetto online + istruzioni chiare + modello Excel caricato. È facile da capire, non richiede configurazioni complesse e permette agli utenti non tecnici di lavorare subito.

Per un piccolo team, il metodo migliore diventa: GPT “Assistente note spese” + Progetto per ogni periodo o reparto. Il GPT dà un’esperienza uniforme. Il Progetto conserva il contesto di lavoro.

Per un ufficio amministrativo strutturato, il metodo migliore è una combinazione: Progetto + GPT + Skill + Codex.

Sembra tanto, ma ognuno fa una cosa diversa.

Il Progetto è la scrivania:
“Note spese amministrazione 2026”, con policy, file, conversazioni e revisioni.

Il GPT è il front office:
“Assistente note spese”, usato dai dipendenti o dagli amministrativi per caricare scontrini, ricevere spiegazioni e preparare dati.

La Skill è la procedura:
“Registra scontrini”, con regole precise su estrazione, categorie, anomalie, duplicati e formato finale.

Codex è l’officina:
lavora sui file locali, aggiorna davvero nota_spese_2026.xlsx, archivia gli scontrini e produce report.

La combinazione ideale

Una configurazione realistica potrebbe essere questa.

1. Progetto ChatGPT: “Note spese 2026”

Contiene:

• policy aziendale;
• categorie ufficiali;
• esempi di note spese approvate;
• istruzioni generali;
• conversazioni mensili;
• report e riepiloghi.

Serve al responsabile amministrativo per mantenere il contesto.

2. GPT: “Assistente note spese”

Serve ai colleghi.

Fa domande semplici:

• Chi ha sostenuto la spesa?
• A quale trasferta si riferisce?
• Hai già indicato il centro di costo?
• Vuoi caricare lo scontrino?

Restituisce un riepilogo comprensibile anche a chi non sa nulla di Excel.

3. Skill online: “Controlla nota spese”

Serve a standardizzare.

Ogni volta applica le stesse regole:

• estrazione dati;
• classificazione;
• controllo soglie;
• controllo duplicati;
• segnalazione dati incerti.

4. Skill locale Codex: “Aggiorna Excel note spese”

Serve all’amministrazione.

Fa il lavoro operativo:

• prende i dati validati;
• aggiorna il file Excel;
• salva una copia di sicurezza;
• archivia gli scontrini;
• produce un log;
• segnala righe da verificare.

Questa combinazione è robusta perché separa bene i ruoli.

Gli utenti non tecnici usano il GPT.
Il responsabile usa il Progetto.
La procedura sta nella Skill.
L’automazione sui file locali la fa Codex.

GPT dentro ad un progetto

In pratica: dentro un Progetto non “richiami” un GPT personalizzato come se fosse un tool.

Un Progetto ha le sue istruzioni di progetto, i suoi file, la sua memoria/contesto e gli strumenti disponibili in ChatGPT. I GPT personalizzati invece sono conversazioni separate con un assistente configurato. La documentazione OpenAI dice anche che le chat create con un GPT non possono essere spostate dentro un Progetto.

Quindi hai tre strade pratiche:

1. Replicare il GPT nel Progetto
   Copi le istruzioni principali del GPT nelle “Impostazioni progetto” e carichi gli stessi file come fonti del progetto. È il modo più semplice per ottenere un comportamento simile.
2. Usare il GPT fuori dal Progetto
   Apri il GPT personalizzato normalmente, gli fai fare il lavoro, poi porti il risultato nel Progetto, per esempio salvando testo, tabelle o documenti come fonti.
3. Creare una Skill o istruzioni riutilizzabili
   Se il GPT serviva soprattutto a seguire una procedura, conviene trasformare quella procedura in una Skill o in istruzioni da incollare nel Progetto.

Progetto e GPT sono due contenitori diversi. Il Progetto non “monta” un GPT al suo interno; però puoi copiare nel Progetto le istruzioni e i materiali che rendevano utile quel GPT.

Il punto chiave

Progetti, GPT e Skill non sono tre versioni della stessa cosa. Sono tre livelli diversi.

Il Progetto risponde alla domanda: “Dove tengo tutto il lavoro?”

Il GPT risponde alla domanda: “Quale assistente voglio usare per questo tipo di attività?”

La Skill risponde alla domanda: “Quale procedura deve essere seguita sempre nello stesso modo?”

Codex risponde alla domanda: “Come faccio a lavorare davvero sui file locali, sulle cartelle e sui documenti?”

Quando li usi separatamente, sono utili.
Quando li combini bene, iniziano a sembrare un piccolo sistema operativo per il lavoro d’ufficio.

E nel caso delle note spese, il consiglio finale è questo:

• se parti da zero, crea un Progetto;
• se molte persone devono usarlo, aggiungi un GPT;
• se il processo deve essere ripetibile, crea una Skill;
• se devi aggiornare davvero file Excel locali, usa Codex con una Skill locale.

La soluzione migliore non è scegliere un solo strumento. È dare a ogni strumento il suo mestiere.

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