9 migliori competenze per agenti per addestrare un agente AI migliore

Installare decine di competenze per agenti non renderà necessariamente il tuo agente AI migliore. In effetti, molte competenze risolvono problemi molto specifici che potresti non incontrare mai, mentre una manciata migliora quasi tutti i flussi di lavoro degli agenti, dal debug e la verifica all'integrazione degli strumenti e all'apprendimento autonomo. Scegliere le competenze giuste ha spesso un impatto molto maggiore rispetto a installarne semplicemente di più.

Per aiutarti a fare chiarezza, abbiamo esaminato le competenze per agenti open source più adottate dal repository ufficiale di Anthropic e dai principali progetti della community. Il risultato è questo elenco di nove competenze ad alto impatto che migliorano costantemente l'affidabilità, la qualità del ragionamento e la produttività degli sviluppatori durante la creazione di agenti AI.

Se ti stai chiedendo quali competenze per agenti installare per prime, inizia da qui.

Confronto rapido

Come abbiamo selezionato queste competenze

Abbiamo valutato decine di competenze per agenti disponibili pubblicamente prima di restringere l'elenco a nove raccomandazioni. La nostra selezione è basata su quattro criteri.

• Valore pratico: Ogni competenza dovrebbe risolvere un problema ricorrente che gli agenti AI incontrano comunemente in produzione, piuttosto che dimostrare una capacità di nicchia.
• Riutilizzabilità: Abbiamo dato priorità alle competenze che possono essere applicate a diversi progetti, modelli e framework per agenti invece di essere strettamente legate a una singola implementazione.
• Qualità della documentazione: Una buona competenza dovrebbe spiegare chiaramente quando dovrebbe essere invocata, come funziona e da quali risorse dipende. I file SKILL.md ben strutturati migliorano significativamente l'adozione.
• Pronto per la produzione: Infine, abbiamo favorito le competenze mantenute da progetti open source affidabili con prove di utilizzo nel mondo reale, incluso il repository ufficiale delle Competenze di Anthropic e la collezione Superpoteri di Prime Radiant.

9 migliori competenze per agenti per addestrare un agente AI migliore

1. Creatore di Competenze

Repository: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

È una competenza per creare competenze. Data un'idea approssimativa di una capacità che vuoi che un agente abbia, guida attraverso la stesura del SKILL.md, la generazione di casi di test realistici, l'esecuzione dell'agente con e senza la competenza in parallelo per misurare la differenza e la valutazione dei risultati, inclusa una modalità di confronto A/B cieco quando vuoi verificare se una versione revisionata è effettivamente migliore della precedente. È ciò che consente al set di capacità di un agente di crescere attraverso l'iterazione invece di un'ingegneria manuale dei prompt da zero ogni volta.

Perché è eccezionale: A differenza della maggior parte delle competenze per agenti che insegnano un singolo flusso di lavoro, Creatore di Competenze insegna a un agente come migliorarsi. Una volta installato, diventa la base per costruire e iterare su ogni altra competenza personalizzata, rendendola una delle poche competenze il cui valore cresce nel tempo.

Compromessi: Offre poco valore immediato per le attività degli utenti finali. I team che cercano capacità di codifica, ricerca o automazione del browser dovrebbero installare prima quelle competenze, quindi utilizzare Creatore di Competenze per perfezionarle e valutarle nel tempo.

2. Creatore di MCP

Repository: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/mcp-builder

Guida un agente nella costruzione di un server MCP (Model Context Protocol) ben progettato — il modo standard con cui gli agenti si connettono a API e servizi esterni. Copre gli aspetti in cui è facile sbagliare: nominare gli strumenti in modo che siano facili da scoprire, bilanciare la copertura completa delle API con strumenti pratici specifici per i flussi di lavoro, scrivere messaggi di errore che aiutino effettivamente l'agente a riprendersi e generare domande di valutazione realistiche per verificare se il server regge sotto un uso reale.

Perché è ottimo: La maggior parte dei tutorial MCP si concentra sul far funzionare un server. MCP Builder va oltre, enfatizzando la scopribilità, la progettazione degli strumenti, la valutazione e la manutenibilità a lungo termine, rendendolo particolarmente prezioso per gli ambienti di produzione.

Compromessi: È principalmente utile per gli sviluppatori che costruiscono nuovi server MCP. Se stai solo utilizzando strumenti MCP esistenti, probabilmente non invocherai spesso questa competenza.

3. Competenze di Scrittura

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/writing-skills

Una meta-competenza per scrivere bene altre competenze, da un framework creato dal team di Jesse Vincent presso Prime Radiant. Il suo principio fondamentale è che la scrittura delle competenze dovrebbe seguire la stessa disciplina dello sviluppo guidato dai test: stabilire prima un fallimento di base, scrivere la competenza, quindi testare contro un controllo senza guida con ripetizioni sufficienti per sapere che la formulazione ha effettivamente cambiato il comportamento piuttosto che solo leggersi bene. Documenta anche modelli di fallimento comuni — come una breve descrizione di una competenza che sovrascrive silenziosamente istruzioni più dettagliate più avanti nel file — raccolti dall'uso in produzione reale.

Perché è ottimo: A differenza di Skill Creator, che si concentra sulla generazione di nuove competenze, Writing Skills si concentra sul miglioramento della qualità della competenza stessa. Introduce modelli di scrittura ripetibili, metodologia di test e insidie comuni che aumentano significativamente le probabilità che una competenza si comporti in modo coerente.

Compromessi: È principalmente rilevante per gli autori che creano competenze personalizzate piuttosto che per l'esecuzione quotidiana degli agenti.

4. Test di Applicazioni Web

Repository: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing

Fornisce a un agente un modello affidabile per testare un'app web locale utilizzando Playwright: attendere che la rete si stabilizzi, fare uno screenshot, identificare i selettori effettivamente presenti, quindi agire — invece di indovinare la struttura della pagina o agire prima che la pagina abbia finito di caricarsi.

Perché è ottimo: Piuttosto che insegnare l'automazione del browser in generale, questa competenza si concentra sul rendere affidabili le interazioni con il browser. Imponendo stati di attesa, verifica tramite screenshot e scoperta dei selettori, riduce drasticamente i comportamenti instabili nei test dell'interfaccia utente.

Compromessi: La competenza presuppone l'accesso a Playwright e a un ambiente browser controllabile, rendendola meno utile per gli agenti che operano in flussi di lavoro solo testuali.

5. Verifica Prima del Completamento

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/verification-before-completion

Affronta una modalità di fallimento specifica e comune: un agente che dichiara completato un compito perché il codice sembra corretto, senza effettivamente confermare che la correzione funzioni. Questa competenza impone di verificare l'output reale rispetto al requisito effettivo prima di dichiarare il completamento.

Perché è ottimo: Questa è probabilmente la competenza con il più alto ROI per gli agenti di codifica. Molti fallimenti degli agenti non avvengono perché la soluzione è sbagliata, ma perché non è mai stata verificata. Installare questa competenza migliora immediatamente l'affidabilità in quasi tutti i flussi di lavoro ingegneristici.

Compromessi: Aggiunge tempo di esecuzione aggiuntivo perché la verifica diventa obbligatoria, il che potrebbe non essere necessario per attività esplorative o a basso rischio.

6. Debugging Sistematico

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/systematic-debugging

Un processo strutturato in quattro fasi per trovare la vera causa principale di un bug anziché ricorrere a una soluzione apparentemente plausibile: raccogliere prove sul punto in cui si verifica il guasto, risalire attraverso i confini dei componenti per isolarlo, formulare un'ipotesi e poi verificarla prima di considerarlo risolto. Prevede anche una regola esplicita per quando tre correzioni consecutive non hanno funzionato: fermarsi e mettere in discussione l'architettura invece di provare una quarta patch.

Perché è eccezionale: La maggior parte degli agenti ricorre per impostazione predefinita al debugging per tentativi ed errori. Questa competenza impone la raccolta di prove prima di proporre correzioni, portando a meno diagnosi allucinate e a soluzioni più riproducibili.

Compromessi: Il flusso di lavoro strutturato può sembrare più lento per bug semplici che uno sviluppatore esperto potrebbe risolvere immediatamente.

7. Assegnazione di agenti paralleli

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/dispatching-parallel-agents

Spiega come suddividere un'attività tra più sotto-agenti in esecuzione simultanea anziché far lavorare un singolo agente attraverso passaggi sequenziali, incluso come strutturare il passaggio di consegne in modo che ogni sotto-agente abbia un contesto sufficiente per lavorare in modo indipendente e i risultati si integrino perfettamente in seguito.

Perché è eccezionale: L'esecuzione parallela è uno dei modi più efficaci per ridurre la latenza nei flussi di lavoro complessi. Questa competenza fornisce una strategia riutilizzabile per scomporre il lavoro senza sacrificare il coordinamento.

Compromessi: Non tutte le attività traggono vantaggio dal parallelismo. I flussi di lavoro fortemente dipendenti potrebbero in realtà diventare più complessi se suddivisi tra più sotto-agenti.

8. Sviluppo guidato dai test

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/test-driven-development

Impone la disciplina red-green-refactor: scrivere prima un test che fallisce, scrivere il codice minimo per superarlo, quindi rifattorizzare, anziché scrivere prima il codice di implementazione e testare come pensiero successivo (o per niente). La competenza è esplicita sul fatto che questa è una regola rigida piuttosto che una preferenza, con le motivazioni spiegate sul perché il codice scritto prima del proprio test tende a non essere efficace.

Perché è eccezionale: A differenza delle competenze di codifica generiche, questa cambia il processo di sviluppo stesso. Imponendo un flusso di lavoro test-first, migliora la qualità del codice a lungo termine piuttosto che generare semplicemente implementazioni più velocemente.

Compromessi: L'investimento iniziale è maggiore, rendendolo meno attraente per prototipi rapidi o script usa e getta.

9. Ricevere revisioni del codice

Repository: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/receiving-code-review

Spiega come un agente dovrebbe effettivamente rispondere al feedback delle revisioni, distinguendo tra feedback che richiede una correzione reale e feedback che è una questione di stile, ed evitando il fallimento comune di ignorare critiche valide o di correggere eccessivamente ogni commento indipendentemente dal merito.

Perché è eccezionale: Molti agenti di codifica trattano i commenti delle revisioni come comandi. Questa competenza insegna a un agente a valutare criticamente il feedback, distinguendo i problemi attuabili dalle preferenze stilistiche invece di applicare ciecamente ogni suggerimento.

Compromessi: Il suo valore dipende dal fatto che la revisione faccia effettivamente parte del tuo flusso di lavoro di sviluppo. I sistemi con agente singolo potrebbero invocarla raramente.

Domande frequenti

Che cos'è una competenza per agenti?

Una competenza per agenti è un pacchetto di capacità riutilizzabile che insegna a un agente AI come eseguire un compito specifico. A differenza dei prompt, le competenze possono includere istruzioni strutturate, script di supporto, esempi e risorse aggiuntive che vengono caricate solo quando pertinenti.

Le competenze per agenti sono la stessa cosa di framework come LangChain?

Non proprio.

Framework come LangChain, CrewAI o AutoGen forniscono l'infrastruttura per costruire agenti. Le competenze per agenti definiscono come un agente dovrebbe svolgere i singoli compiti all'interno di tali framework.

Ho bisogno di tutte e nove le competenze?

Non necessariamente.

La maggior parte degli sviluppatori trarrà beneficio dall'iniziare con Creatore di competenze, Verifica prima del completamento, e Debugging sistematico. Ulteriori competenze possono essere aggiunte man mano che le responsabilità dell'agente diventano più specializzate.

Queste competenze possono essere personalizzate?

Sì.

Poiché sono distribuiti come repository open-source, puoi modificare le istruzioni, gli esempi e le risorse di supporto per adattarli ai tuoi flussi di lavoro o ai requisiti specifici del dominio.

Le Competenze degli Agenti sostituiranno il prompt engineering?

Probabilmente no.

Invece, completano il prompt engineering spostando i flussi di lavoro riutilizzabili dai prompt a pacchetti modulari e manutenibili che possono evolversi indipendentemente.