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Le oltre 100 migliori skill per agenti per OpenClaw, Codex e Claude

L’elenco definitivo delle skill per agenti in ricerca, coding, cloud, machine learning, sicurezza, chat, growth e media, incluse le tool più scaricate su ClawHub.
Aggiornato 16 apr 2026  · 9 min leggi

Gli agenti AI non sono più solo interfacce chat che generano testo. Sono motori di esecuzione, e la ragione per cui sono diventati così potenti sono le skill degli agenti.

Le skill degli agenti sono pacchetti di funzionalità modulari definiti tramite file strutturati SKILL.md che consentono agli agenti AI di compiere azioni nel mondo reale. 

Invece di rispondere solo con testo, un agente dotato di skill può cercare sul web, eseguire codice, interrogare database, distribuire infrastrutture, perfezionare modelli, inviare email, automatizzare workflow e altro ancora. Puoi pensare alle skill come ad app per agenti AI. Ogni skill aggiunge una capacità eseguibile e mirata, documentata nel proprio riferimento markdown, che trasforma un modello linguistico in un sistema che può davvero fare cose.

In questo articolo abbiamo selezionato oltre 100 skill per agenti che possono essere usate con OpenClaw, Claude Code, OpenAI Codex, agenti Cursor CLI e altri ambienti agent-first. Queste skill coprono ricerca, coding, infrastruttura, machine learning, sicurezza, comunicazione e produzione creativa. L’obiettivo è semplice: offrirti una mappa pratica di ciò che è possibile quando gli agenti passano dalla conversazione all’esecuzione.

Alla fine includiamo anche una sezione bonus con le skill più scaricate su ClawHub, così puoi vedere quali strumenti la community usa attivamente con OpenClaw.

1. Migliori skill di ricerca e indagine

Skill che aiutano gli agenti a scoprire informazioni, interrogare fonti strutturate ed estrarre insight affidabili da dati tecnici e scientifici.

2. Migliori skill di orchestrazione del coding e copiloti per developer

Skill per eseguire progetti di coding multi-step e coordinare “team di agenti” end-to-end.

  • buildlog: Registra ed esporta sessioni di coding come “build log” condivisibili.
  • cc-godmode: Orchestrazione del lavoro software multi-agente con coordinamento auto-gestito.
  • codebuddy-code: Installa/configura un assistente CLI per il coding in stile CodeBuddy.
  • debug-pro: Metodologia di debug sistematica e debugging specifico per linguaggio.
  • coder-workspaces: Gestisce Coder workspaces per workflow remoti/simili a devcontainer.
  • cursor-agent: Una skill completa per usare l’agente Cursor CLI.
  • ec-task-orchestrator: Orchestrazione autonoma di task multi-agente.
  • codex-orchestration: Fornisce un layer di orchestrazione generale per agenti in stile Codex.
  • codex-quota: Verifica le quote/rate limit di Codex per evitare blocchi improvvisi.
  • coding-agent: Esegue comuni agenti/CLI di coding (Codex, Claude Code, ecc.) da un’unica skill.

3. Migliori skill per Git, GitHub, PR e intelligenza sui repo

Skill per controllo versione, automazione dei PR e comprensione dei cambiamenti in un repo.

  • auto-pr-merger: Automatizza verifica e merge dei PR quando le regole sono soddisfatte.
  • backup: Esegue backup e ripristino di config/skill/impostazioni dell’agente.
  • bat-cat: Fornisce un visualizzatore file in stile “bat” con output consapevole di git.
  • bitbucket-automation: Automatizza workflow di repo e PR su Bitbucket.
  • commit-analyzer: Analizza pattern dei commit per capire rischio e comportamento delle modifiche.
  • conventional-commits: Formatta i messaggi di commit secondo lo standard Conventional Commits.
  • deepwiki: Interroga documentazione/wiki del repo tramite un’interfaccia “deep wiki” basata su MCP.
  • gitclassic: Usa un browser GitHub leggero che funziona bene per gli agenti.
  • gitclaw: Sincronizza uno workspace agente in un repo GitHub come backup/mirror.
  • github: Opera GitHub via gh per issue, PR e azioni sui repo.

4. Skill per DevOps e operazioni cloud

Skill per il provisioning, il deploy, il monitoraggio e la messa in sicurezza dell’infrastruttura cloud.

  • docker-essentials: Crea, tagga ed esegue container con workflow Docker puliti e production-ready.
  • k8-multicluster: Gestisce più cluster Kubernetes e cambia contesti in sicurezza.
  • nginx-config-creator: Genera configurazioni di reverse proxy per deployment Nginx/OpenResty.
  • appdeploy: Esegue il deploy di web app, inclusi backend e database.
  • aws-infra: Guida il lavoro su AWS tramite CLI e best practice.
  • aws-ecs-monitor: Monitora servizi ECS e segnali CloudWatch per la salute in produzione.
  • aws-security-scanner: Scansiona ambienti AWS per problemi di sicurezza comuni.
  • azd-deployment: Distribuisce app container su Azure Container Apps usando azd.
  • azure-cli: Gestisce risorse Azure tramite comandi e flow di Azure CLI.
  • hetzner: Controlla risorse Hetzner Cloud usando hcloud.

5. Migliori skill per Data Science e Machine Learning

Skill per preparare dati, costruire workflow di training, monitorare esperimenti e portare i modelli ML in produzione in modo utile. 

  • peft: Fine-tuning di LLM con adapter LoRA/QLoRA, merge/swap degli adapter ed esecuzione di workflow di post-training leggeri.
  • wandb-monitor: Monitora e confronta run di Weights & Biases per individuare velocemente problemi di training e regressioni di performance. 
  • senior-computer-vision: Crea pipeline CV end-to-end (dataset → training → eval → deploy) con guida a export/ottimizzazione (ONNX/TensorRT/CoreML).
  • senior-data-engineer: Crea pipeline ETL/ELT scalabili e infrastrutture dati moderne (Spark/Airflow/dbt/Kafka).
  • hugging-face-model-trainer: Allena/fine-tuna LLM con metodi TRL (SFT/DPO/GRPO) su Hugging Face Jobs ed esporta GGUF.
  • duckdb: Analisi veloci su CSV/Parquet/JSON con la CLI di DuckDB. 
  • senior-data-scientist: Skill di data science di livello mondiale.
  • data-analyst: Analizza dati via SQL/fogli di calcolo, crea grafici e genera report pronti per le decisioni.
  • hugging-face-datasets: Crea/gestisce dataset sull’Hub, incluse query/trasformazioni basate su SQL con DuckDB.
  • hugging-face-evaluation: Aggiunge risultati di valutazione strutturati alle model card ed esegue/importa benchmark (vLLM/lighteval, ecc.).

6. Skill per sicurezza, governance e safety

Skill che aggiungono guardrail, scanning, verifiche di policy e impostazioni sicure agli agenti.

  • agentguard: Aggiunge monitoraggio/guardrail per ridurre comportamenti rischiosi degli agenti.
  • agentmemory: Fornisce memoria cloud crittografata per agenti su più dispositivi.
  • clawscan: Scansiona pacchetti di skill per segnali di allarme prima di installazione/uso.
  • clawsec-feed: Recupera advisory di sicurezza/segnali CVE per consapevolezza continua.
  • clawskillshield: Esegue uno scanner local-first per rilevare comportamenti sospetti delle skill.
  • config-guardian: Valida i cambi di configurazione per prevenire aggiornamenti rotti o non sicuri.
  • prompt-guard: Difende da prompt injection e dall’esecuzione di istruzioni non sicure.
  • skill-flag: Rileva pattern malevoli/backdoor nel codice/istruzioni delle skill.
  • skill-scanner: Scansiona skill/server MCP per comportamenti simili a spyware e rischi.
  • skills-audit: Audita le skill installate rispetto a policy e controlli di sicurezza.

7. Skill per comunicazione, messaggistica e community

Skill che permettono agli agenti di pubblicare, rispondere e gestire conversazioni su piattaforme di chat.

  • discord-voice: Abilita conversazioni vocali in tempo reale direttamente nei canali vocali di Discord.
  • giphy: Trova e invia GIF pertinenti al contesto nelle conversazioni.
  • mailchannels: Invia email tramite MailChannels e gestisce i flow di ingest firmati.
  • google-messages-openclaw-skill: Abilita invio/ricezione SMS/RCS tramite integrazione Google Messages.
  • lark-integration: Collega la messaggistica Lark/Feishu ai workflow dell’agente via webhook.
  • clawsignal: Aggiunge messaggistica in tempo reale per alert e coordinamento tra agenti.
  • olvid-channel: Integra il messenger sicuro Olvid come canale dell’agente.
  • disclawd: Connette a un ambiente tipo Discord progettato per agenti.
  • agent-mail: Casella email per agenti AI.
  • whatsapp-styling-guide: Garantisce che i messaggi WhatsApp dell’agente seguano regole di formattazione coerenti.

8. Migliori skill per note, conoscenza e gestione della conoscenza personale

Skill per memorizzazione durevole, scrittura di note e recupero di informazioni dai tuoi sistemi di conoscenza.

  • logseq: Permette a un agente di leggere/scrivere note in una vault Logseq locale.
  • notesctl-skill-for-openclaw: Controlla Apple Note con operazioni deterministiche simili a CLI.
  • openclaw-confluence-skill: Usa le REST API di Confluence Cloud per cercare e modificare pagine.
  • openclaw-nextcloud: Collega file/note/attività/calendario di Nextcloud all’agente.
  • git-notes-memory: Memorizzazione durevole con git-notes tra sessioni.
  • memory-hygiene: Pulisce e ottimizza la memoria vettoriale per ridurre drift/rumore.
  • openclaw-feeds: Aggrega feed RSS per ricerca e monitoraggio quotidiano.
  • hardcover: Recupera liste di lettura e metadati dei libri da Hardcover via API.
  • get-tldr: Riassume contenuti lunghi tramite un’API di sintesi TL;DR.
  • essence-distiller: Estrae le idee chiave e il “cosa conta” da contenuti disordinati.

9. Skill per marketing, publishing e crescita social

Skill per pubblicare contenuti, gestire annunci, creare link/QR e automatizzare workflow social.

10. Skill per media, immagini, video e produzione creativa

Skill per generare immagini/video, modificare asset e produrre artefatti creativi e diagrammi.

  • image-router: Genera immagini tramite un’API che può instradare verso più modelli.
  • imagemagick: Manipola immagini (ridimensiona/converti/compone) con tool ImageMagick.
  • avatar-video-messages: Crea messaggi video in stile avatar da prompt testuali.
  • video-agent: Produce video avatar AI usando la Video Agent API di HeyGen.
  • video-cog: Supporta produzione video AI long-form con pianificazione multi-step.
  • voice-reply: Genera risposte vocali text-to-speech locali (utili offline).
  • artifacts-builder: Crea artefatti multi-parte (documenti/asset) da un unico piano dell’agente.
  • excalidraw-diagrams: Crea diagrammi e schizzi architetturali in stile Excalidraw.
  • manim-composer: Produce scene matematiche/animazioni usando composizione in stile Manim.
  • morfeo-remotion-style: Applica uno stile/template Remotion coerente ai video in output.

Bonus: skill più scaricate su ClawHub

Queste sono le skill più scaricate e usate su ClawHub, basate sulle classifiche attuali del marketplace e sui download pubblici (accurate al momento della scrittura):

  • gog: CLI di Google Workspace per automazione di Gmail, Drive, Docs e Sheets | ~29,4K download.
  • tavily-search: Ricerca web in tempo reale ottimizzata con AI per informazioni aggiornate | ~23,8K download.
  • summarize: Riassume URL, PDF, documenti e audio in output concisi | ~22,4K download.
  • github: Integrazione completa della CLI GitHub per issue, PR, repo e workflow | ~21,6K download.
  • sonoscli: Controlla speaker Sonos, inclusi riproduzione, volume e gestione stanze | ~18,6K download.
  • weather: Recupera condizioni meteo e previsioni in tempo reale per qualsiasi località | ~18,6K download.
  • ontology: Abilita esplorazione di knowledge graph strutturati e ragionamento semantico | ~18,1K download.
  • notion: Leggi/scrivi pagine e database Notion direttamente dal tuo agente | ~11,9K download.
  • api-gateway: Layer gestito e unificato per chiamate API sicure a integrazioni di terze parti | ~11,7K download.
  • nano-banana-pro: Strumento avanzato per generazione di immagini e automazione creativa | ~11,6K download.

Considerazioni finali

La mia ossessione per le skill degli agenti è iniziata quando ho cambiato completamente il mio workflow di coding da un IDE a OpenAI Codex. Codex è eccellente nel creare e usare skill, ma all’inizio non capivo davvero come ottimizzarle. Non ero sicuro di come dovessero essere strutturati i file SKILL.md, cosa rendesse una implementazione migliore di un’altra e come progettare skill pulite, riutilizzabili e production-ready.

Poi ho scoperto ClawHub, un marketplace centrale per skill di agenti che funziona oltre l’ecosistema OpenClaw. Supporta strumenti come OpenAI Code, OpenCode, Claude Code e altri ambienti agent-first. Da allora installo le skill direttamente dall’hub usando semplici comandi npx dopo averle esaminate sulla pagina web di ClawHub.

In questo articolo abbiamo passato in rassegna le migliori skill per agenti per categoria e casi d’uso reali. Il mio consiglio è semplice: inizia dalla sezione bonus e installa per prime le skill più scaricate di ClawHub. Sono ampiamente adottate, affidabili per la community e una base solida per costruire sistemi di agenti seri.

FAQ sulle skill degli agenti

Che cos’è una skill per agenti AI?

Pensa a una skill di agente come a un "pacchetto npm" o un’app per la tua AI. Invece di dare all’AI solo un prompt testuale, una skill è una cartella autonoma che include istruzioni, script eseguibili e materiali di riferimento. Al suo centro c’è un file SKILL.md con metadati e procedure passo-passo. Questo permette agli agenti (come OpenClaw, Claude Code o Cursor) di caricare dinamicamente competenze specifiche del dominio—per esempio come fare deploy su AWS, eseguire un audit di sicurezza o interrogare un database—esattamente quando serve.

In cosa una skill per agenti è diversa da un prompt standard o da un server MCP?

  • I prompt si basano interamente sulla conoscenza generale dell’LLM e possono produrre risultati incoerenti. Le skill includono istruzioni con vero codice eseguibile e regole, assicurando che l’agente svolga i task in modo coerente (idempotente) ogni volta.
  • I server MCP (Model Context Protocol) gestiscono l’integrazione tecnica tra sistemi AI e API di terze parti (come la connessione a Slack o Postgres).
  • Le skill stanno uno strato sopra. Contengono il know-how o la logica di business, dicendo all’agente quando usare quegli strumenti, come sequenziare le azioni e come formattare l’output.

Le skill degli agenti sono sicure da scaricare dai marketplace pubblici?

Devi trattarle con cautela. Poiché le skill sono codice eseguibile, girano con gli stessi permessi del tuo agente AI, il che significa che possono accedere al file system, leggere variabili d’ambiente ed eseguire comandi shell. Di recente, i ricercatori di sicurezza hanno evidenziato vulnerabilità della supply chain su marketplace aperti come ClawHub, dove file SKILL.md malevoli o script nascosti hanno tentato di esfiltrare chiavi API o installare malware.

Rivedi sempre il SKILL.md e gli script prima di installare una skill di terze parti e valuta di eseguire gli agenti in ambienti sandbox se usano tool community non verificati.

Come fa un agente AI a sapere quando usare una skill specifica?

Le skill degli agenti usano un’architettura chiamata "divulgazione progressiva" per risparmiare sui costi di token.

  • Scoperta: Quando l’agente parte, legge solo i metadati YAML (nome e breve descrizione) di tutte le skill installate.
  • Corrispondenza semantica: Quando fai una domanda o assegni un compito, l’agente verifica se la tua richiesta coincide con le descrizioni di qualche skill.
  • Esecuzione: Se c’è una corrispondenza, l’agente carica le istruzioni complete del SKILL.md e gli eventuali script associati nella propria finestra di contesto per eseguire il task. Puoi anche attivarle esplicitamente con i comandi slash (ad es. /deploy-app).

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Abid Ali Awan
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In quanto data scientist certificato, sono appassionato di sfruttare tecnologie all’avanguardia per creare applicazioni di machine learning innovative. Con una solida esperienza in riconoscimento vocale, analisi e reportistica dei dati, MLOps, AI conversazionale e NLP, ho affinato le mie competenze nello sviluppo di sistemi intelligenti in grado di avere un impatto concreto. Oltre alla mia expertise tecnica, sono anche un comunicatore efficace, con il talento di rendere chiari e sintetici concetti complessi. Di conseguenza, sono diventato un blogger molto seguito in ambito data science, condividendo idee ed esperienze con una community in crescita di professionisti dei dati. Attualmente mi concentro sulla creazione e sull’editing di contenuti, lavorando con large language model per sviluppare contenuti potenti e coinvolgenti che possano aiutare aziende e singoli a valorizzare al meglio i propri dati.

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