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00:00:00,080 --> 00:00:09,920
Benvenuto o benvenuta, io sono Filippo Strazzi e stai ascoltando Avocati Mac Compendium Compendium è un podcast in cui parlo delle mie esperienze quotidiane con la tecnologia, in particolare con quella app.

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00:00:10,160 --> 00:00:23,680
Compendium fa parte del network Ramtere e la Radio Geek questa è la puntata 85 nella quale ti parlerò delle skill di cosa sono perché sono utili, sono indispensabili nel mondo legale professionale e di come funzionano.

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00:00:23,680 --> 00:00:25,520
Questa è una puntata introduttiva.

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00:00:25,520 --> 00:00:29,200
Probabilmente ne seguiranno altre con aspetti più tecnici.

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00:00:29,200 --> 00:00:39,600
Ma prima sigla, una rapidissima comunicazione di servizio.

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00:00:39,600 --> 00:00:49,760
Registro metà luglio, la puntata dovrebbe uscire invece a fine luglio la settimana prossima sarò in vacanza con la famiglia quindi ovviamente mi devo mettere avanti, non c'è ancora registrazione su YouTube.

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00:00:49,760 --> 00:00:57,200
Penso che appunto se ne se ne riparlerà verso settembre perché in questo periodo estivo la situazione è quella che è.

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00:00:57,200 --> 00:01:04,880
Altre grandi cose ecco, probabilmente c'è la possibilità che nel mese di agosto invece non ci siano puntate o ci sia solo una puntata.

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00:01:04,880 --> 00:01:16,640
Adesso vedrò come sono messo a livello di programmazione e cosa da settembre, conto invece di ripartire più o meno con la cadenza ogni due settimane.

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00:01:16,640 --> 00:01:22,080
Partiamo e andiamo subito nel nucleo della puntata, e facciamo una permessa.

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00:01:22,080 --> 00:01:27,360
Il contesto: le skill possono essere usate sia nelle chat, poi vedremo cos'è una skill.

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00:01:27,440 --> 00:01:39,680
Però, intanto volevo far capire meglio dove si possono utilizzare, ma diciamo, se sono, tra virgolette, possono essere comode in una chat.

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00:01:39,680 --> 00:01:44,720
Ovviamente, anche qui le skill devono essere supportate dal sistema di chat.

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00:01:44,800 --> 00:01:57,840
Piccola parentesi: stavo facendo dei test con un slot Studio sul mio Mac Studio e mi sono reso conto, tristemente che le skill non sono gestite da questo sistema, ma altre cose, sì.

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00:01:57,840 --> 00:02:02,440
E questo mi ha un po' intristito perché se avesse avuto anche la possibilità di gestire le skill.

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00:02:03,000 --> 00:02:10,440
Insomma, ci sono modi per farlo, lo vedremo eventualmente in altre puntate, ma sarebbe stato molto comodo.

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00:02:10,440 --> 00:02:17,080
Il suo uso migliore l'uso migliore delle skill, però è con gli assistenti agentici di A.

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00:02:17,080 --> 00:02:21,240
Un assistente agentico può eseguire più passi in autonomia.

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00:02:21,240 --> 00:02:29,480
Leggere file, scrivere documenti, eseguire comandi, mentre la chat normale abitualmente è conversazionale e quindi lì si ferma.

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00:02:29,480 --> 00:02:36,040
La differenza sostanzialmente è tra chiedere un consiglio in una chat e delegare invece un compito alla gente.

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00:02:36,040 --> 00:02:43,720
Le skill ovviamente danno alla gente le istruzioni per svolgere il compito che li vuoi demandare.

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00:02:43,720 --> 00:02:48,600
Abitualmente questi strumenti sono Cloud Code, Cloud Cowork o Codex.

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00:02:48,600 --> 00:02:54,680
Poi gli assistenti agentici li vediamo diciamo dal più facile al più complesso.

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00:02:54,680 --> 00:03:07,560
Attualmente gli assistenti agentici che io consiglio proprio per iniziare, sono Cloud Cowork e ciò GPT Work che di fatto è la copia di Cowork anche se devo dire la verità.

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00:03:07,560 --> 00:03:09,080
C'è GPT Work.

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00:03:09,080 --> 00:03:33,240
Non lo ancora mai testato anche se ne avrei la possibilità, quelli un po' più complessi sono Cloud Code che esiste nella versione diciamo desktop e quindi all'interno diciamo di applicazione desktop di Claude Codex, che invece adesso una settimana o due fa è stato inserito nell'app di c'è GPT.

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00:03:33,240 --> 00:03:40,680
Quindi ormai adesso c'è una strana distinzione, una strana gestione, ma comunque c'è un'applicazione Codex.

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00:03:40,680 --> 00:03:54,800
E poi ci sono ovviamente le stesse applicazioni, ma a riga di comando quindi a terminale e poi abbiamo Open Code, che diciamo è la soluzione open della vicenda.

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00:03:55,680 --> 00:04:08,240
Diciamo che è molto interessante più che altro perché se Cloud Code e Codec salvo situazioni particolari, salvo piccoli hack possono essere utilizzati solo e esclusivamente con i relativi sistemi.

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00:04:08,240 --> 00:04:19,680
Quindi con Cloud Cloud Code con i vari modelli Cloud e invece Codec con i vari modelli di Open AI sostanzialmente.

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00:04:19,680 --> 00:04:36,160
Open Code ti dà la possibilità di utilizzare invece svariati sistemi anche quelli i vari cinesi mettiamoli nei modelli cinesi, ma soprattutto io, per esempio, lo utilizzo molto con Open Router e con un utilizzo consumo diciamo di token del sistema.

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00:04:36,480 --> 00:04:42,160
Fate, diciamo, queste premesse su dove si possono utilizzare le skill.

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00:04:42,320 --> 00:04:47,040
Diciamo, vediamo invece cosa sono esattamente le skill.

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00:04:47,040 --> 00:05:03,200
Cercherò di dartene una definizione inizialmente abbastanza molto semplice, anche perché poi, nella sostanza, sono un trucco che appunto, essendo un trucco, mettiamola così, poi si può adattare a tante soluzioni.

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00:05:03,200 --> 00:05:15,440
Oggi non credo che ti racconterò tutti le modalità come utilizzare le skill anche nei sistemi chiamiamoli così non supportati, ma ti premetto già che è possibile farlo.

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00:05:15,440 --> 00:05:17,280
Nella sostanza, cosa sono le skill?

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00:05:17,240 --> 00:05:26,480
Quindi, quindi fate questa parentesi, sono delle ricette che spiegano i large language model o l'intelligenza artificiale generativa come fare una cosa.

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00:05:26,720 --> 00:05:32,520
Sono scritti in linguaggio naturale, abitualmente sono scritte in formato Markdown.

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00:05:32,760 --> 00:05:40,120
Ne ho già parlato mille volte del fatto che il Markdown è una delle lingue franche dei modelli dell'IA generativa.

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00:05:40,440 --> 00:05:48,760
Quindi, nella concretezza, questi file spiegano al Large Language Model come fare un determinato flusso di lavoro.

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00:05:48,760 --> 00:06:00,600
L'esempio che posso darti, che probabilmente è più compatibile con il legale, diciamo: è come spiegare al praticante, l'Aarge Language Model come lavoro legale.

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00:06:01,560 --> 00:06:23,640
Le skill di Cloud sono più potenti delle semplici cosiddette custom instruction o system Prom perché da una parte si attivano solo quando sono rilevanti quindi solo utilizzando quando vengono invocate, diciamo, possono contenere codice eseguibile.

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00:06:23,640 --> 00:06:51,960
Questo qui, ovviamente, solo se sono non in chat, ma appunto, si utilizzano un assistente iarga di comando, questo ovviamente è potenzialmente anche pericoloso nel mondo legale e non solo, ma offre enormi potenzialità proprio perché ti permette di far fare cose sul tuo computer attraverso le skill attraverso questa diciamo programmazione, a large language model.

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00:06:52,120 --> 00:07:00,200
Un esempio che ti faccio è una delle skill che mi sono creato per me stesso è quella della trascrizione da audio a testo.

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00:07:00,200 --> 00:07:06,760
Faccio una brevissima parentesi, ma credo che sia utile per spiegare il sistema.

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00:07:06,760 --> 00:07:28,880
Nella sostanza sui Mac, ma comunque su tutti i computer che hanno la capacità, diciamo di computazionale, mettiamola così, è possibile utilizzare Whisper o altri sistemi di riconoscimento da audio a testo, quindi di conversione da audio a testo, per appunto creare una trascrizione da un file MP3 o un file audio sostanzialmente.

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00:07:28,880 --> 00:07:33,760
Io, per esempio, lo uso molto per le trascrizioni di questo podcast.

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00:07:33,760 --> 00:07:39,280
Benissimo esistono sia delle applicazioni a pagamento ne ho parlato varie volte.

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00:07:39,600 --> 00:07:55,200
La transcriber dell'amico Alex Carculia, MacWisper che sostanzialmente impacchettano in un'applicazione desktop, diciamo Whisper, che di fatto è un modello e un sistema riga di comando.

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00:07:55,840 --> 00:08:22,400
Ovviamente, quando ho iniziato a giocare con le skill, mi sono reso conto che, per esempio, appunto per continuare tutto il mio flusso di lavoro diventava comodo avere la possibilità di non dover prendere il file, spostarlo nell'applicazione di Alex piuttosto che in Mac Whisper, aspettare che facesse la trascrizione, salvare la trascrizione sul computer e poi passarla all'archio language model per fare altre cose.

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00:08:22,400 --> 00:08:31,120
Ma sarebbe diventato molto più semplice fare un processo dove il sistema faceva già tutto in automatico e questo è possibile.

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00:08:31,600 --> 00:08:33,920
Ho creato appunto una skill apposta.

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00:08:33,920 --> 00:09:04,760
La trovare poi di riferimento alle skill, diciamo dell'uso del mondo legale che ho creato, dove nella sostanza, la Skill spiega come eventualmente scaricare il modello a riga di comando all'arge language model, verificare, ovviamente che il modello eventualmente sia già stato installato se se ovviamente l'hai già usato, e poi i comandi a terminale per fare la trascrizione e salvarla direttamente nel formato che mi interessa.

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00:09:05,240 --> 00:09:12,520
Tutto questo ovviamente senza che io poi alla fine debba sporcarmi, diciamo le mani con la riga di comando.

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00:09:12,520 --> 00:09:21,720
E tra l'altro, appunto, siccome queste skill possono lavorare uno in sequenza all'altro o una in concomitanza all'altra.

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00:09:21,720 --> 00:09:31,800
È ovvio che mi ha permesso, ovviamente, soprattutto per il podcast, per i podcast, di automatizzare maggiormente tutto il sistema.

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00:09:32,040 --> 00:10:02,120
Sono anche modulari e componibili, come di fatto ti ho già accennato prima, quindi il vantaggio, qual è che io posso creare delle chiamiamole così micro skill, cioè delle singole funzioni, diciamo, delle singole ricette per fare la cosa A e poi per fare la cosa B e poi per fare la cosa C e poi, in base al flusso di lavoro che di cui ho bisogno, quindi ho bisogno solo della funzione A e della funzione C, io posso dire fai A e poi dopo fai C, oppure fai C, poi A e poi B.

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00:10:02,120 --> 00:10:06,920
Insomma, posso comporre e strutturare il tutto.

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00:10:06,920 --> 00:10:39,640
Altre esempio, giusto per farla capire con vari sistemi, per esempio, ho creato una skill per utilizzare meglio l'MCP di Boudalò, che sostanzialmente mi dà accesso alla giurisprudenza che può fare per me l'intelligenza artificiale di fare ricerca direttamente nella banca dati di Boudalo, ho creato questa skill che da una parte ottimizza queste ricerche perché gli dà tutti i parametri migliori, diciamo, per fare la ricerca e strappola anche tutta una serie di informazioni, diciamo, di colorario per poi ottimizzare le ricerche.

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00:10:39,960 --> 00:11:02,960
Ma questa skill di Budalò la posso utilizzare in concomitanza con altre skill, per esempio, ho creato questa skill per creare gli atti, e ovviamente quando faccio creare gli atti, dico per tutte le ricerche giurisprudenziali, uso la skill di Buddha, che poi usa l'MCP di Budalò per fare ricerche giuridiche.

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00:11:02,960 --> 00:11:13,520
Quindi si vede come le singole skill possono essere poi unita, concatenati l'uno all'altro e quindi ogni attività, ogni compito può essere messo assieme.

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00:11:13,520 --> 00:11:19,360
Ecco, poi ne parleremo meglio, ma ho creato anche una skill per normativa.

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00:11:19,520 --> 00:11:39,440
An qui la skill normativa e la skill del Boudalò perciamo avere riferimenti normativi e avere riferimenti giurisprudenziali all'interno del documento, ovviamente possono lavorare in concomitanza, quindi, quando cito un articolo di una legge di un codice e così via, utilizza la skill di normativa.

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00:11:39,440 --> 00:11:56,720
Quando invece cita la giurisprudenza, crea un link su Boudalà per andare a esaminare il testo completo della sentenza, estrapola le informazioni da Boudalò di quel documento per trovare la giurisprudenza, il caso pratico e così via.

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00:11:57,520 --> 00:12:23,520
Infine, seguono uno standard aperto: le skill nascono, diciamo, sono stati inventate, chiamiamole così, da Antropic quindi per Cloud, ma nella sostanza, più o meno, tutti i grandi provider ti permettono di utilizzare le skill, poi, a volte, in base ai provider, diciamo, hanno creato dei dialetti o delle capacità particolari.

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00:12:23,680 --> 00:12:43,560
Quindi, per esempio, nel mio progetto di skill legali, siccome le utilizzo sia con Clude che con Codex, che sono rispettivamente Antropic e Open AI, ogni volta che faccio generare le skill, le faccio generare per tutte le due piattaforme con le particolarità di tutte le piattaforme.

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00:12:43,560 --> 00:13:01,800
L'altro vantaggio grosso è che le custom instruction o i sostanzialmente system prompt sono come delle note permanenti, che le A legge sempre che consumano sostanzialmente contesto e token, mentre le skin sono dei manuali che si consultano solo quanto servono.

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00:13:01,800 --> 00:13:28,440
Quindi è come se io dovessi utilizzare il forno microonde, non so come funziona, e quindi cerco il manuale del forno di microonde, ma quando non utilizzo il microonde, io questo manuale ce l'ho lì nel mio archivio, esiste e so che esiste e appunto so che quando devo utilizzarlo posso andare a cercare lì, ma il mio contesto già, tutte queste informazioni vengono caricate nel contesto solo e esclusivamente quando servono.

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00:13:28,680 --> 00:13:38,920
Questo ovviamente è molto utile perché da una parte appunto non mi sporca il contesto con informazioni inutili se non quando servono, diciamo.

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00:13:39,240 --> 00:13:53,480
E dall'altra, mi permette diciamo specializzare il large language model in tante situazioni, rispetto a tante circostanze e questo aiuta molto.

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00:13:53,720 --> 00:13:56,520
La domanda è perché sono utili queste skill.

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00:13:57,400 --> 00:14:06,920
Innanzitutto, nella sostanza sono delle SOP, cioè delle standard operation procedure che nel mondo legale non vengono utilizzate molto.

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00:14:06,920 --> 00:14:07,640
Mettiamola così.

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00:14:07,640 --> 00:14:10,680
Io invece sono un fanatico di questo sistema.

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00:14:10,920 --> 00:14:34,400
Sostanzialmente sono delle procedure standard per svolgere un'operazione, appunto, sono delle ricette, sono delle descrizioni dei flussi di lavoro che quindi sono doppiamente vantaggiose, perché da una parte ti permettono di formalizzare come lavori, e dall'altra, appunto, ti permettono di standardizzare le attività dello studio legale.

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00:14:34,400 --> 00:14:59,520
Per cui se io spiego per esempio come si crea un link normativa in una skill, il large language model non dovrà inventare ogni, ma facendo le opportune ricerche, quindi, per esempio, recuperando il numero della legge l'articolo della legge e sapendo come si compone sostanzialmente quali sono i dati essenziali per comporre un link normativa, me lo riesce a gestire.

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00:14:59,520 --> 00:15:16,160
Riesce anche a gestire, per esempio, tutte le particolarità di link normativa, cioè solitamente dei codici più grandi, diciamo, codice civile, procedura civile, codice penale e così via, perché sa tutti i trucchetti, mettiamola così, per fare queste cose.

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00:15:16,160 --> 00:15:34,000
Inoltre, quindi abbiamo standardizzazione sostanzialmente, abbiamo anche la possibilità di verificare e perfezionare i flussi di lavoro dello studio legale, ovvero abitualmente, cosa faccio quando creo una skill per il mondo legale.

79
00:15:34,000 --> 00:15:52,080
Abitualmente ho dovuto svolgere un compito mi sono reso conto che questo compito è ripetitivo, diciamo, in alcune maniere, e diciamo, ho avuto un processo, diciamo non lineare per svolgere questo compito.

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00:15:52,080 --> 00:16:00,600
Una volta che me ne accorgo: se me ne accorgo, ovviamente, io quando ho realizzato quello che volevo fare, dico: va benissimo.

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00:15:59,840 --> 00:16:03,480
A fronte di tutta questa conversazione, generiamo una skill.

82
00:16:03,960 --> 00:16:21,960
A questo punto diciamo nasce la prima versione della skill, nasce un primo sistema di funzionamento che poi posso, tra l'altro, richiamare le volte successive che mi serve, ma soprattutto posso ottimizzare.

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00:16:21,960 --> 00:16:26,280
Anche qui appunto, te l'ho già detto in varie salse quindi nelle note dell'episodio.

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00:16:26,280 --> 00:16:33,320
Lascerò il link al mio repository sulle skill legali, quello che vedrai tra le varie cose.

85
00:16:33,720 --> 00:16:49,080
È che questo repository è cresciuto nel tempo, credo credo di averlo iniziato a utilizzare da aprile di quest'anno, guardo velocemente sul repository.

86
00:16:49,080 --> 00:16:53,880
Direi: sì, che le prime cose che ho creato.

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00:16:53,880 --> 00:17:12,280
Appunto, la skill per normativa l'ho creata a inizio aprile e come vedrai sono state generate progressivamente svariate altre skill, ma soprattutto ho anche modificato le skill, o meglio, ho cercato di ottimizzarle sostanzialmente.

88
00:17:12,440 --> 00:17:19,640
Questo per esempio con normativa avevo creato un primo core, chiamiamolo così del funzionamento normativo.

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00:17:19,640 --> 00:17:22,440
Funzionava tutto quindi i link funzionavano e così via.

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00:17:22,440 --> 00:17:28,840
Poi ho cercato di ottimizzarla e a fronte delle necessità sopravvenute mettiamola in questi termini.

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00:17:28,840 --> 00:17:34,200
Per esempio, ho inserito tutto un sistema che gestisce anche le successioni di norme.

92
00:17:34,200 --> 00:18:05,840
Quindi il testo normativo che si modifica nel tempo e ti permette anche di avere i link ai testi cosiddetti abrogati, cioè precedenti e non più vigenti, e in questa maniera oltretutto, appunto, siccome è possibile creare questi link che diventano molto utili per verificare, ovviamente quello che dice il Large Language Model, ma attraverso questi link, ovviamente il Large Language Model può attingere alla normativa di riferimento corretta in quel momento specifico e quindi ridurre anche lì gli errori.

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00:18:05,840 --> 00:18:15,680
Nella sostanza, appunto, quello che ho fatto io, che ho già più o meno raccontato, è creare una serie di ricette per velocizzare e aiutare il mio lavoro quotidiano.

94
00:18:15,680 --> 00:18:34,720
Da una parte ho creato questo reposito perché mi è comodo nel senso che spesso e volentieri se cambio computer, se faccio altre cose, ho tutto lì e so che esiste, posso copiare anche io e sostanzialmente installare, anche io sui vari computer dove utilizzo i vari large language mode.

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00:18:34,720 --> 00:18:42,160
Secondariamente questo mi permette di avere una storia, quindi avere le varie versioni delle skill.

96
00:18:42,160 --> 00:19:03,440
Quindi potere, se vedo che ci sono dei problemi, tornando indietro, poter versionare, si dice tutte le varie cose, giusto per intenderci, alcune skill che ho creato: sono quella di normativa, sono quella di Boudalò appunto, che sostanzialmente migliora l'interazione con il sistema di Boudalau.

97
00:19:03,440 --> 00:19:13,760
Ho creato quello che dal mio punto di vista, ma ancora una versione molto acerba, mettiamola così, aiuta a rendere più chiari leggibili gli atti legali.

98
00:19:13,760 --> 00:19:23,760
Sostanzialmente prendendo lo spunto, diciamo, del libro da come scrivere in plain English, diciamo di Brian Gardner.

99
00:19:23,760 --> 00:19:28,560
Ma anche qui avevo creato dei flussi di lavoro collegati a questo.

100
00:19:28,560 --> 00:19:32,920
Non avevo mai creato una skill apposta per fare solo questa cosa qua.

101
00:19:33,320 --> 00:19:52,040
Quello che ho visto che c'ero, diciamo, quello che ho aggiunto, per esempio, è stato il fatto che sono andato anche a cercare tutto il materiale di riferimento per il mondo legale italiano, e se c'erano appunto qualcosa di simile a Brian Gardner, diciamo, nel mondo italiano.

102
00:19:52,040 --> 00:20:01,320
Ho scoperto che non c'era, ma ho scoperto anche che ci sono vari autori che si sono dedicati a queste cose e quindi appunto l'ho potuto inserire.

103
00:20:01,320 --> 00:20:05,400
Ho inserito, per esempio, un'altra skill, il miglioratore di prompt legale.

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00:20:05,400 --> 00:20:18,360
Quindi, quando si chiama questa skill, sostanzialmente se fai un prompt, chiamiamo così generico o comunque non strutturato, che quindi funziona meno bene con i large language model.

105
00:20:18,360 --> 00:20:41,000
Questa skill può essere invocata, può appunto farti delle domande, migliorare, e sostanzialmente a quel punto lì poi darti delle risposte più approfondite, appunto, avendo un contesto migliore sostanzialmente passando a un contesto migliore all'arge language model, ottenere risultati migliori nella risposta.

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00:20:41,000 --> 00:20:44,680
Queste skill, ovviamente, come ti dicevo, sono in continuo sviluppo.

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00:20:44,840 --> 00:21:01,080
Infatti, ti suggerisco, diciamo, di guardare il reposito adesso, non è che vengono fuori ogni 5 minuti, però, nell'ultimo periodo, in base poi sostanzialmente a quello che sto affrontando in quel momento specifico al lavoro, ho fatto varie cose.

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00:21:01,080 --> 00:21:26,800
Per esempio, l'ultima skill, diciamo, che ho creato, si chiama Memo legale strutturale memo legale strutturato, che, diciamo, è una skill pensata, diciamo, per creare dei memo legali italiani brevi e operativi, prendendo spunto, diciamo, dal mondo anglosassone, ma ovviamente cercando di renderlo più compatibile col mondo italiano.

109
00:21:26,800 --> 00:21:41,360
Il problema è che inizia a avere veramente tante skill e quindi anche poi tutta l'attività successiva di test di controllo è importante e appunto ci vuole anche un minimo di tempo, diciamo, per gestirla.

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00:21:41,360 --> 00:21:44,400
Vediamo quindi a come creare queste skill.

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00:21:44,400 --> 00:21:51,280
Beh allora, come ti raccontavo, sostanzialmente sono dei file markdown, quindi volendo, si possono fare a mano.

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00:21:51,600 --> 00:22:00,000
Secondo me non è utilissimo, ma può essere utile invece fare la revisione manuale delle skill a mano.

113
00:22:00,000 --> 00:22:25,360
Perché non è utilissimo scrivere le skill a mano, perché, nella sostanza, la skill comunque richiede tutta una serie di informazioni che spesso volentieri, se hai studiato come funziona tutto il sistema, ok, ma tendenzialmente, siccome ci sono tutta una serie di informazioni che devi devi sapere, mettiamole in questi termini, è più comodo farlo con l'ausilio dell'intelligenza artificiale.

114
00:22:25,360 --> 00:22:39,920
Questo per vari motivi: innanzitutto, perché quasi tutti i sistemi principali hanno comunque una skill pensata per creare le skill, quindi hanno già un flusso di lavoro definito per creare la skill.

115
00:22:40,800 --> 00:23:00,000
Inoltre, di fatto tu puoi spiegare all'intelligenza artificiale quello che vuoi, quello che vorresti ottenere, diciamo, demandare anche tutta una serie di ricerche e di approfondimenti all'intelligenza artificiale, fargli generare una prima bozza di skill, testarla, migliorarla e poi aggiustarla progressivamente.

116
00:23:00,440 --> 00:23:15,880
Lì, secondo me invece è utile, per esempio, una volta che hai la skill funzionante, mettiamola in questi termini, e diciamo, hai dei piccoli tweak, delle piccole correzioni da apporre, invece lavorare manualmente.

117
00:23:15,880 --> 00:23:20,760
Tuttavia, per esempio, giusto per farti un esempio, la skill di normativa, io cosa ho fatto?

118
00:23:20,760 --> 00:23:28,760
Mi ho detto: voglio fare questa skill, le ho dato le pagine web dove c'erano tutto il materiale legato a normativa e come si creano i link.

119
00:23:28,840 --> 00:23:42,760
Gli ho dato due o tre dritte che potevo dargli solo io perché sapevo meno male alcune cose come funzionavano, gli ho fatto fare una prima skill e poi progressivamente a fronte di test vari ed eventuali, liel' fatta migliorare.

120
00:23:42,760 --> 00:23:50,920
Ho già detto appunto che c'ero skill creator, quindi non mi ripeto, e ti ho anche già raccontato più o meno come ho generato la skill di normativa.

121
00:23:50,920 --> 00:24:09,880
L'esempio di una skill è abbastanza semplice, ma mi sembra giusto, anche se siamo in un podcast, diciamo, orale, poi se ho modo, nelle note dell'episodio, metterò comunque anche il testo, diciamo di come è strutturata di base la skill.

122
00:24:09,880 --> 00:24:12,600
Ma quello che è lo standard, diciamo di Entropic.

123
00:24:12,600 --> 00:24:16,520
Poi per esempio, Open Eye già fa qualcosa di un pino diverso.

124
00:24:16,520 --> 00:24:45,000
Comunque hai un'intestazione che si chiama YAML, cioè sostanzialmente un'intestazione con dati strutturati, in pratica sono tre lineette che aprono e chiudono l'intestazione YAML del file Markdown, il primo campo è name, quindi il nome della skill, il secondo campo necessario è la description, cioè appunto la descrizione di come è fatta, di cosa fa la skill, e quando deve scattare, diciamo.

125
00:24:45,520 --> 00:24:56,080
Nome della skill e description sono le uniche cose che vengono caricate nel contesto dell'archest model quando si usano le skill.

126
00:24:56,080 --> 00:25:16,240
Se poi tu chiami la skill, diciamo, a questo punto o comunque il sistema ritiene che sia necessario la skill per la domanda che hai posto, allora viene caricato anche tutto il contesto della skill che sta subito dopo il file YAML, e sostanzialmente è una descrizione punto per punto passo dopo passo, di cosa devi fare.

127
00:25:16,640 --> 00:25:50,720
Quindi adesso l'esempio che avevo fatto in un'altra di citazione quando redigi un atto di citazione, prima inserisci l'intestazione, con tribunale sezione, indica le parti, esponi i fatti in modo cronologico, cita le norme con l'inca normativa, fai le conclusioni specifica alle domande richieste, verifica i requisiti dell'articolo 163, ovviamente, questo è un esempio molto banale, ma ti dà un'idea sostanzialmente di come funzionano le skill.

128
00:25:50,720 --> 00:26:06,240
Poi appunto, come ti dicevo, se vuoi vedere nel dettaglio, tutto puoi andare tranquillamente a guardare il repository delle mie skill, quindi capire sostanzialmente nel dettaglio come sono state fatte, cosa è stato inserito dentro.

129
00:26:06,240 --> 00:26:13,280
Anche qui io spesso e volentieri alcune, soprattutto quando nascono, diciamo, non faccio tutti questi approfondimenti.

130
00:26:13,520 --> 00:26:33,400
E poi solo progressivamente, in base agli errori o a cose che non mi tornano, mettiamolo così, o casi anche speciali, diciamo che non avevo pensato originariamente, vado e faccio fare abitualmente modifiche a tutta la large language model di queste skill e cerco di ottimizzare.

131
00:26:33,640 --> 00:26:44,520
Un'altra cosa importante da conoscere per creare e lavorare con le skill è il concetto di progressive disclosure.

132
00:26:45,240 --> 00:26:52,440
È un termine che nasce nell'interaction design degli anni 80, attribuito a Ben Miderman.

133
00:26:52,440 --> 00:26:54,920
Spero che di averlo letto correttamente.

134
00:26:55,240 --> 00:27:03,160
Per presentare le informazioni in strati successivi solo quando l'utente è pronta a riceverle e invece di mostrare tutto subito.

135
00:27:03,160 --> 00:27:05,720
Come si applica alle skill?

136
00:27:05,720 --> 00:27:11,240
Significa che la gente carica il contesto solo quando serve e nella misura strettamente necessaria.

137
00:27:11,240 --> 00:27:12,200
Questo perché?

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00:27:12,200 --> 00:27:27,800
Perché ovviamente anche qui l'ho detto varie volte, ma lo ripeto, non si va a bruciare, o comunque non si va a inserire troppe informazioni all'interno del contesto.

139
00:27:27,960 --> 00:27:31,960
Innanzitutto, appunto si ha potenza senza consumo eccessivo di token.

140
00:27:31,960 --> 00:27:42,200
Cioè il principio fondamentale a ogni stadio di carica si carica solo il minimo indispensabile per determinare se passare allo stadio successivo.

141
00:27:42,200 --> 00:27:58,920
Quindi spesso e volentieri, per esempio, la skill è strutturata step, vengono caricati i primi step, o addirittura quello che spesso succede, è che la skill prevede tutti gli step, e poi ogni singolo step è inserito in un file successivo.

142
00:27:58,920 --> 00:28:05,880
Ovviamente, in base agli step viene caricato quel singolo file e quelle singole informazioni.

143
00:28:05,880 --> 00:28:19,040
L'altro discorso è appunto che si evita il cosiddetto lost in the middle, sostanzialmente i modelli linguistici non processano tutto il contesto in modo uniforme, ma spesso i volentieri danno più peso all'inizio e alla fine del contesto.

144
00:28:19,760 --> 00:28:28,400
Quindi, spesso e volentieri, se ci sono informazioni a metà skill, diciamo in un prompt molto grosso, diciamo, rischi si rischia.

145
00:28:28,400 --> 00:28:37,680
Quindi ha per esempio 15.000 token, si rischia che parte dell'informazione venga persa, quindi ovviamente il large model non svolga tutto.

146
00:28:37,680 --> 00:28:41,120
Inoltre, ovviamente c'è meno rumore, meno confusione.

147
00:28:41,120 --> 00:28:56,400
Se ho caricato 20 skill, per esempio contemporaneamente e che non mi servono, ma me ne servono solo una o due, è ovvio che il large language model casomai rischi di sbagliare, diciamo, o addirittura di fraintendere le informazioni di una skill con un'altra.

148
00:28:56,400 --> 00:29:26,560
Invece, in questa maniera, ovviamente viene caricato solo quello che è necessario e ovviamente essendo caricato solo quello che è necessario, il prompt, le domanda, la domanda all'arge model è più piccola, mettiamola in questi termini, e quindi si consumano sia meno token per il prompt, sia tendenzialmente la risposta sarà più centrata e quindi verranno la risposta consumerà anche meno token.

149
00:29:26,560 --> 00:29:27,440
Come si implementa?

150
00:29:27,520 --> 00:29:34,640
Io abitualmente lo faccio dicendoglielo: nel senso: la prima interazione è generare la skill completa.

151
00:29:34,640 --> 00:29:35,600
Mettiamola così.

152
00:29:35,600 --> 00:29:38,240
Gli do un occhio veloce, vedo se funziona.

153
00:29:38,240 --> 00:29:42,560
A questo punto chiedo di ottimizzarla per la progressive disclosure.

154
00:29:42,720 --> 00:29:55,760
In questo modo sostanzialmente la skill più o meno è già strutturata, e quindi viene fatto solo un singolo passaggio per verificare, appunto che questi principi siano stati attuati.

155
00:29:55,760 --> 00:30:09,560
Abitualmente lo dichiaro, almeno dal mio esperienza personale la progressive disclosure non viene utilizzata quando si generano questi skill dai generatori di skill, da quello che ho visto io.

156
00:30:09,560 --> 00:30:22,680
Quindi spesso volentieri le skill sono molto grosse, soprattutto ovviamente se l'attività è complessa e il passaggio specifico di progressive disclosure diventa utile.

157
00:30:22,680 --> 00:30:30,760
Io proprio gli scrivo ottimo ottimizza la skill, seguendo il principio della progressive disclosure.

158
00:30:31,720 --> 00:31:12,600
Anche perché anche qui sono quelle informazioni, bene o male che i large language model, soprattutto quelli evoluti, sanno fare, diciamo, hanno già il concetto, e quindi non è richiesto una cosa particolare, spesso e volentieri cosa succede, la skill viene spezzettata, e la struttura della skill non è un singolo file, ma c'è il file skill.md che la skill vera e proprio il file principale dove sono contenuti le informazioni principali della skill, e poi ci sono i cosiddetti references, c'è una sottocartella dentro la cartella della singola skill dove vengono inserite tutte queste informazioni.

159
00:31:12,840 --> 00:31:16,360
Per esempio gli script da lanciare, le informazioni utili.

160
00:31:16,600 --> 00:31:47,920
Io spesso e volentieri, per esempio, nel modo di fare le skill, spesso e volentieri se ho fatto riferimento a informazioni che mi interessava comunque tracciare, mettiamolo in questi termini, inserisco comunque o faccio inserire le fonti all'interno della skill, proprio perché ci sia un riferimento, e la large language model da una parte sappia da dove è stata presa, dall'altra l'uomo sappia come poter approfondire e verificare quello che è stato fatto.

161
00:31:48,160 --> 00:31:54,400
Alcune avvertenze su come fare le skill sul progressive disclosure.

162
00:31:54,400 --> 00:31:57,360
Ho fatto fare ovviamente l'intelligenza artificiale delle ricerche.

163
00:31:57,360 --> 00:31:59,360
Perché poi è sempre utile.

164
00:31:59,360 --> 00:32:07,600
Io quando preparo queste puntate, sostanzialmente poi vado a approfondire gli argomenti è anche utile per me, ma spero che sia utile anche per te.

165
00:32:07,840 --> 00:32:26,480
Nelle note dell'episodio, se tutto va come deve andare, poi i vari paper che non ho letto integralmente lo dichiaro, ma su cui ho fatto poi fare le ricerche e che farò inserire dall'intelligenza artificiale nella note, diciamo, ci sono due cose chiare che emergono dalla ricerca accademica.

166
00:32:26,480 --> 00:32:32,160
Innanzitutto caricare troppo contesto, peggiora le prestazioni, non le migliora.

167
00:32:32,160 --> 00:32:40,000
Quindi sostanzialmente è utile che la progressive disclosure è utile proprio per questo motivo.

168
00:32:40,160 --> 00:32:45,920
Perché permette di caricare il minimo indispensabile.

169
00:32:45,920 --> 00:32:50,240
Abitualmente quando si utilizza la progressive disclosure.

170
00:32:50,240 --> 00:33:01,520
Poi l'assistente lavora in maniera più metodica, mettiamole in questi termini, quindi consulta più risorse, ma il guadagno finale è modesto e dipende dal tipo di task.

171
00:33:01,520 --> 00:33:31,880
Non è una sostanzialmente una pallottola d'argento, è una buona pratica igienica, come lavarsi le mani, il che comunque non è poco, nel senso che comunque non aspettarti che con la progressive disclosure ci siano dei cambiamenti magici, diciamo, ma sicuramente permette di strutturare meglio le informazioni e il flusso di lavoro, è utile anche a livello pratico, anche qui sempre con un esempio di normativa.

172
00:33:32,120 --> 00:34:12,520
Nella sostanza, la schema principale, diciamo, dai, dai casi abituali di come si crea l'URN per una norma, soprattutto per i codici e così via, e poi ci sono tutta una serie di riferimenti specialistici e di normativa specialistica, che diciamo è inserita solo un file separato che appunto prevede le maggiori eccezioni e così via, proprio per rendere più semplice la lettura e perché tendenzialmente, non so, in ambito civile il codice civile e il codice di procedura civile sono quelli più citati, diciamo, poi ci sono anche altre normative, ovviamente.

173
00:34:12,600 --> 00:34:27,400
Tuttavia, tendenzialmente a livello statistico, spesso e volentieri, quei link devono essere fatti in una certa maniera, e ovviamente avere informazioni subito rende più semplice tutta l'operazione.

174
00:34:27,400 --> 00:34:57,880
Non so, ad esempio, mentre facevo i vari test, proprio per rendere più semplice e consumare meno token, per esempio, ho inserito una regola per cui se può, il sistema utilizza il modello meno intelligente, diciamo, ma siccome ho visto, ho fatto un po' di test, ho visto che comunque anche per esempio iQu di Antropic funziona bene per creare il link normativa, gli ho detto utilizza un subagente per creare link.

175
00:34:57,880 --> 00:35:08,760
Quindi, tra altre cose, non va sporcare il contesto della ricerca che sta facendo, casomai, demanda a un subagente la creazione di tutti i link mentre farà risposta.

176
00:35:08,760 --> 00:35:13,480
Quindi, anche qui ho cercato di ottimizzare dove era possibile farlo.

177
00:35:13,480 --> 00:35:31,200
Quindi ovviamente bisogna sempre e questo l'ho fatto io: l'ottimizzazione spesso e volentieri nasce da esigenze e sensibilità dell'utente, non dal large language model e anche qui come ti possono venire in mente queste cose.

178
00:35:31,200 --> 00:35:51,120
Innanzitutto, perché comunque Clude l'abbonamento base, diciamo, è abbastanza spartano a livello di capacità di token e quindi mi ero reso conto che consumavo abbastanza velocemente i token, allora ho detto: come potrei ottimizzarlo, ciò pensato, ho fatto qualche test con la Skill e HIV.

179
00:35:51,120 --> 00:35:55,760
Quando mi sono reso conto che i risultati erano buoni, ho detto: proviamo a fare così.

180
00:35:55,760 --> 00:36:07,120
È ovvio che non è che ho migliorato incredibilmente il risultato finale, ma ho limato, qui là, secondo me, qualche dispegno inutile di token, diciamo.

181
00:36:07,120 --> 00:36:17,200
Ovviamente i paper che ho esaminato, o meglio che fate di esaminare l'intelligenza artificiale sono paper legati al mondo dell'informatica.

182
00:36:17,280 --> 00:36:36,480
Quindi, quello che ti ho raccontato e i paper che leggerai se vorrei approfondirle, ovviamente sono l'avvertenza è che non sono il mondo giuridico e quindi fino a quando non ci saranno le benchmark legali tramite il progressing disclosure e con ipotesi specifiche.

183
00:36:36,480 --> 00:36:52,000
Diciamo quello che ti ho raccontato fino adesso prendilo comunque con un minimo di attenzione, perché le ricerche di cui abbiamo parlato fino adesso sono state fatte in un ambito differente e quindi non si applicano paro paro, mettiamola in questi termini.

184
00:36:52,000 --> 00:37:14,200
Altro discorso che, però, oggi non approfondiremo perché sarebbe un discorso a parte, è che però il concetto generale voglio che ti sia chiaro perché secondo me è un concetto utile da sapere, è che le skill, diciamo, funzionano con questi strumenti, ma possono essere utilizzate anche con i cosiddetti strumenti web.

185
00:37:14,200 --> 00:38:06,440
Io li utilizzo in particolare con gli spazi di Perplexity, ma nella sostanza, quello che faccio io con Perplexity si possono fare con le gemes di Gemini GPT di GPT e i progetti di Claude, nella sostanza, siccome la skill di fatto le skill sono dei file mark down e siccome i progetti o gli spazi o quello che sono, sono sostanzialmente dei chat in cui ci sono recaricati e quindi il large language model ha la possibilità di accedere a dei file, non ci sono grossi problemi, tra virgolette, a caricare le skill come file a questo punto, e ovviamente spesso e volentieri poi dipende dalla piattaforma, non si avrà la possibilità di lanciare degli script, mettiamoli in questi termini quindi comunque sono meno performanti da quel punto di vista lì.

186
00:38:06,440 --> 00:38:20,040
Ma per esempio, Perplexity comunque ha un suo sistema minimale che permette di fare delle operazioni e quindi se riesce ad accedervi, diciamo, può anche eseguire gli script, ma questo è un altro discorso ancora.

187
00:38:20,280 --> 00:38:35,400
Diciamo in questa maniera sostanzialmente con un idoneo prompt di sistema che si può personalizzare in questi spazi, in questi progetti e così via, puntando a quei file, ovviamente, è possibile implementare le skill direttamente.

188
00:38:35,400 --> 00:38:38,280
Oggi non ne parlerò in dettaglio, ma te lo segnalo.

189
00:38:38,280 --> 00:38:52,160
Perché, diciamo, se ti pone la domanda va benissimo, bellissimo, ma io non voglio usare cloud code o roba del genere, in un certo limite lo puoi fare, e secondo me, ovviamente vanno personalizzate.

190
00:38:52,160 --> 00:39:04,960
Perché ovviamente, soprattutto se la skill è singola, ok, basta caricare quella skill lì è rinominarla come ritieni opportuno, se la skill fa riferimento dei sottofilini in sottopercorsi, va lievemente modificata.

191
00:39:04,960 --> 00:39:11,760
Ma insomma, non voglio entrare nel merito troppo, se c'è interesse, ne parlerò casomai meglio.

192
00:39:11,760 --> 00:39:17,280
Ora ragioniamo prima di arrivare alla conclusione a come sviluppare queste skill.

193
00:39:17,280 --> 00:39:29,520
In parte ne ho già parlato, però, nella sostanza, voglio specificarti alcune cose che credo siano utili e che secondo me, vanno ragionate.

194
00:39:30,000 --> 00:39:32,320
Non lo vedo raccontare da noi.

195
00:39:32,320 --> 00:39:34,960
Bisognerebbe pensare, secondo me, alle skill come un programma.

196
00:39:35,040 --> 00:39:46,160
Lo so che qui immagino tutti impazziate, perché io sono avvocato e mi o non in quel senso.

197
00:39:46,160 --> 00:40:15,520
Nel senso, semplicemente che, per esempio, da una parte, se esistono già delle skill che fanno parte di quello che vorresti che venisse fatto, ma tu le vuoi personalizzare, non c'è bisogno di reinventare la ruota, ma basta prendere quella skill e dire all'arge language mod di modificarla di copiarla e modificarla come ti risulta più utile, secondariamente è importante ed è forse la cosa fondamentale di testare le skill.

198
00:40:16,160 --> 00:40:20,400
Ovviamente, siccome non siamo programmatori, io l'ho imparato.

199
00:40:20,400 --> 00:40:35,880
Dicamo, creando le mie piccole applicazioni con l'ausilio di un'intelligenza artificiale, ma il metodo che ti ho riscritto, tra l'altro, secondo me, la puntata precedente o in quella ancora precedente, non mi ricordo più, è quello di far fare all'A creare alle A dei test.

200
00:40:35,880 --> 00:40:45,560
Testare le skill, infatti, non è un optional, non è per esperti, non è roba da ingegneri, è quello che fate già con le procedure dello studio.

201
00:40:45,560 --> 00:40:59,320
Le scrivete, le provate su un caso, trovate il punto dove il praticante si blocca, corregge o ripristinare, la differenza è che con gli A potete farlo 20 volte in un'ora invece che in un mese e questo ovviamente è molto potente.

202
00:40:59,320 --> 00:41:21,720
Quindi, io abitualmente, anche qui ti rimando appunto all'esame delle singole skill, non all'interno della skill perché spesso con interno non voglio complicare troppo la vita, ho scoperto poi che certe cose non vanno bene, diciamo se stanno tutte dentro la skill, ma ho una cartella dedicata ai test e sostanzialmente io cosa faccio?

203
00:41:21,720 --> 00:41:26,440
Faccio fare dei ovviamente si spendono un quintale di token, lo segnalo.

204
00:41:26,760 --> 00:41:43,880
Ma prima diciamo di testare io stesso la skill, la faccio testare alla Large Language Model in n casi, che genera direttamente il Large Language Model, questo mi permette, o meglio, permette, poi alla large language model di vedere se ci sono dei problemi.

205
00:41:43,880 --> 00:42:16,240
Per esempio, appunto, normativa come Boudalou, in particolare, l'ho veramente ottimizzata tanto, nel senso che gli ho fatto fare una quantità enorme di test di ricerca sostanzialmente all'interno di Boudalou, e quindi li ho fatto trovare tutti i casi un po' particolari, un po' speciali, tutte le piccole cose, che abitualmente un large language model casmai non c'entra sempre al primo colpo, anzi ha dei problemi, e in questa maniera, ovviamente, ho migliorato notevolmente poi i risultati delle ricerche di Boudalò dell'MCP di Boudalò.

206
00:42:16,400 --> 00:42:30,480
Infatti, anche qui, per esempio, l'MCP l'MCP espone, chiamiamoli così, solo tutta una serie di informazioni, ma dopo sta il ragionamento, chiamiamolo così del Large Language Model, quello di fare la ricerca.

207
00:42:30,480 --> 00:42:34,800
Quindi sa che ha questi strumenti e deve utilizzare questi strumenti per fare la ricerca.

208
00:42:34,800 --> 00:42:41,360
Benissimo, io cosa ho fatto sostanzialmente, gli ho fatto provare a fare N ricerca.

209
00:42:41,360 --> 00:43:16,560
Credo che di essere arrivato più di 200 ricerche contemporanea, o meglio in batch, a questo punto, a fronte del fatto che i risultati di queste ricerche fossero corretti o meno, edessero errori o meno, ho fatto ottimizzare la skill per evitare tutti gli errori sostanzialmente, a questo punto a fronte di questo, la skill performa molto meglio e i risultati di utilizzare l'MCP di Budalò senza skill e con la mia skill sono effettivamente molto differenti.

210
00:43:16,800 --> 00:43:37,120
Anche qui, per esempio, recentemente l'amico Roberto Alma ha inserito le nuove funzionalità nell'MCP, non ho ancora avuto il tempo di implementarle, quindi, per esempio, queste funzionalità presumo possono avere più problemi proprio perché non ho avuto tempo di aggiornare la skill con tutte le funzionalità.

211
00:43:37,120 --> 00:43:54,240
Più vuoi ottenere buoni risultati, più il mio suggerimento è quello di fare dei test e ovviamente non devi farli tu, ma li puoi delegare, diciamo all'intelligenza artificiale e metterti solo a supervisionare o a comprendere quali possono essere i problemi.

212
00:43:54,240 --> 00:44:11,160
È ovvio che, per esempio, per strumenti come Boudalò come normativa, che sono strumenti diciamo che io utilizzo quotidianamente nelle mie ricerche aumentate con l'intelligenza artificiale, è ovvio che ho impiegato molto tempo e ho cercato di ottimizzare il tutto.

213
00:44:11,160 --> 00:44:17,000
Per altre situazioni, o non ho avuto il tempo di farlo o ho avuto meno tempo.

214
00:44:17,000 --> 00:44:25,800
Però è proprio questo, per esempio, nel miglioratore di chiarezza degli atti legali, ho fatto dei primi test, ma non ho avuto il tempo per esempio di farli approfonditi.

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00:44:25,800 --> 00:44:33,080
Tant'è vero che dal mio punto di vista questa skill è ancora marginale, cioè ancora non perfetta, ha ancora dei margini di miglioramento.

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Pian pianino, avendo nel tempo, ovviamente fare i test permette di migliorare.

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Giusto per farti l'ultimissimo esempio su l'attività che ho fatto io, ho creato appunto questa ricerca web con Search XG, sostanzialmente Search XG, un motore open source di ricerca online che cosa fa.

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In pratica, quando tu fai la ricerca, la fa su N sistemi, quindi Brave, Google e così via, molto legato alla privacy e cosa ho fatto sostanzialmente per fare i test, non ho fatto solo questo, ma nella sostanza, siccome avevo accesso anche alle ricerche di Perplexity, li ho in pratica, fare dei test per verificare, ovviamente n test, per verificare i risultati della ricerca di Search Gix di Perplexity e la ricerca, diciamo, normale dei modelli, in modo che ottimizzando le ricerche di Search Gx, in pratica, Search Gic funzionasse quasi come perplexity, come risultati e così via.

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In questa maniera, in estrema sintesi, ho creato un sistema per cui se non hai perplexiti per fare ricerche, devi installare il Search X, che è un argomento a parte, mettiamola così, anche se credo di aver fatto fare una guida passo passo su come si installa sempre l'intelligenza artificiale, quindi ho fatto fare tutta una serie di cose proprio per rendere più semplice anche per chi non è abituato a questi sistemi, e credo addirittura che la guida passo passo sostanzialmente sia utile anche per il large language model per fare l'installazione sostanzialmente.

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Quindi se ovviamente qui ci vuole uno strumento come Cloud Code e così via, però, in questa maniera anche per chi non fosse avvezza queste cose, tu dici: questa è la skill di Search GX, installa prima Search GX, configuralo correttamente e poi fai i test per verificare se tutto funziona e installa la skill anche nel mio sistema.

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Eccolo strumenti come Cloud Code e così via, poi se non sei avvezio a queste cose, le skill puoi far installare direttamente il sistema, ovviamente dicendo di guarda, questa la skill è qui la trovi qui, installala.

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Tendenzialmente casomai ti chiederà dei permessi, ti chiederà di fare cose, diciamo, ma ti permette poi di installare correttamente tutto, e anche qui, abitualmente io cerco sempre di inserire in una parte della skill, diciamo che non viene chiamata automaticamente, le regole di base per installarla.

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Quindi anche per rendere più semplice la vita al modello, che non deve inventare di nuovo la ruota, ma ha già tutte le informazioni per fare le varie cose.

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Tirando le somme, diciamo che le skill trasformano l'intelligenza artificiale da consulente generico a collaboratore che parla la lingua dello studio legale.

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Inizi con una skill semplice, per esempio il formato di un atto, testatela, iteratela, miglioratela.

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Non serve essere sviluppatori, basta spiegare il proprio processo anche a voce all'intelligenza artificiale.

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Anche qui è utile non dare per scontato che l'intelligenza artificiale vi capisca il primo colpo, ma spesso e volentieri è utile, appunto nella fase di iterazione, vi renderete ti renderai conto che non ha capito questo concetto, non ha capito quell'altro, ma progressivamente nelle varie modifiche che fai, ti renderai conto che il sistema prevede sempre di più tutte le varie funzioni quindi diventa molto utile.

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E anche qui una volta che hai creato la skill, da una parte se ti va, condividila.

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Ma dall'altra, ti renderai conto che la skill ha un doppio vantaggio.

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Cioè diventa anche uno strumento, diciamo che non solo può utilizzare l'intelligenza artificiale da un certo punto di vista, ma che puoi utilizzare anche tu.

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Quindi può formalizzare anche tutta una serie di flussi di lavoro che abitualmente tu fai, ma che non hai mai formalizzato concretamente.

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Anche questo, secondo me, è un vantaggio enorme.

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Appunto.

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Le famose SOP sono utili proprio perché casomai, appunto, formalizzando nelle skill e il flusso di lavoro del tuo ufficio, puoi anche poi trasmettere sostanzialmente non solo all'assistente intelligenza artificiale, ma anche al praticante, al collaboratore e così via.

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Bene, siamo arrivati alla fine.

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00:49:15,840 --> 00:49:16,480
Come al solito.

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Che è il numero di questa puntata.

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Come sempre, ci sentiamo alla prossima.