Prima miglioriamo il lavoro. Poi lo insegniamo all’AI.
Una Skill utile nasce da un workflow chiaro. Per questo il lavoro non parte da un prompt, ma dal processo reale.
Definiamo il task, chi lo esegue, quante volte accade e come misureremo il risultato.
Ricostruiamo input, fonti, decisioni, eccezioni, controlli e output. Identifichiamo cosa è conoscenza e cosa è accesso a strumenti.
Togliamo attività ridondanti, chiarifichiamo le regole e standardizziamo il percorso migliore prima di automatizzare.
Costruiamo istruzioni, esempi, risorse, criteri di qualità e casi limite. La Skill ha un perimetro preciso: sa quando attivarsi e quando non farlo.
Colleghiamo le fonti disponibili attraverso gli strumenti nativi OpenAI/Anthropic. Se manca un collegamento necessario, valutiamo MCP.
Testiamo la Skill su casi rappresentativi, casi difficili e output attesi. Correggiamo prima del rollout.
Prepariamo la Skill Access Matrix: ogni ruolo riceve solo le competenze necessarie e mantiene i propri permessi sui dati.
Il cliente resta Owner. Consegniamo documentazione, training e controllo del sistema. Possiamo rimanere per manutenzione o uscire.