Acquisire competenze di AI per un migliore sviluppo di LLM

Quali sono le competenze dell'IA?

Le competenze dell'IA sono frammenti di logica e regole che un LLM o un agente può utilizzare ripetutamente. Sono unità strutturate che indicano al modello come svolgere o completare determinati lavori. Questo è diverso dall'inserire semplicemente un prompt ogni volta. Una competenza si trova in una cartella o file, e l'IA può caricarla quando corrisponde al compito.

Per Claude, una competenza è una cartella con istruzioni e codice opzionale. Claude analizza le competenze che conosce e carica solo ciò che è necessario quando gli viene chiesto di svolgere un compito.

OpenAI Codex consente anche di creare competenze. Questi sono pacchetti con un nome, una descrizione e istruzioni che Codex può utilizzare. Codex può scegliere automaticamente una competenza per un flusso di lavoro o quando gli chiedi di usarne una.

In questa vista, le competenze permettono a un LLM di agire meno sul singolo prompt che digiti e più come un lavoratore che utilizza strumenti che già sa usare.

• Automazione dei compiti

Le competenze possono far ricordare al modello come svolgere lavori ripetuti. Ad esempio, una competenza può indicare a un agente come formattare un report, creare una presentazione o verificare la qualità del codice. Una volta che quella competenza esiste, non è necessario riscrivere le istruzioni ogni volta. L'agente può vedere la competenza e seguirla.

• Chiamata di strumenti

Gli agenti devono lavorare con strumenti esterni per interagire con il mondo. Le competenze spesso permettono all'agente di utilizzare questi strumenti in modo definito. Una competenza può contenere codice o script, o sapere come richiamare un servizio, API o strumento. Quando un agente raggiunge un passo che richiede uno strumento, la competenza lo guida. Questo rende le azioni ripetibili e riduce le chiamate casuali da richieste non strutturate.

• Uso della memoria

La memoria negli agenti significa la capacità di salvare e riutilizzare informazioni oltre una richiesta singola. Le competenze possono aiutare in questo memorizzando procedure, preferenze o passaggi per un flusso di lavoro. Gli agenti possono recuperare informazioni pertinenti su attività passate nel prompt quando necessario. La memoria aiuta a mantenere la continuità nei lavori più lunghi o quando un agente deve monitorare lo stato nel tempo.

• Ragionamento multistadio

I grandi modelli di linguaggio ottengono risultati migliori quando suddividono il lavoro in parti. Le competenze supportano questa idea fornendo un piano o istruzioni che guidano l'agente attraverso una serie di passaggi. Si assicurano che l'agente non indovini ogni passaggio da zero.

Gli agenti con logica di ragionamento usano le competenze per decidere quale passaggio intraprendere successivamente, cosa richiamare per primo e come collegare i risultati di un passaggio all'altro.

• Flussi di lavoro degli agenti

Un flusso di lavoro di un agente è una sequenza di attività e controlli che risolvono un compito più grande. Le competenze forniscono agli agenti modi conosciuti per gestire parte di quel flusso di lavoro. Sia in Claude che in Codex, è possibile accumulare o combinare competenze, così un agente passa da un passaggio all'altro senza che tu debba riscrivere le istruzioni. L'agente può leggere la descrizione di una competenza, caricarne le regole e lavorare nel contesto.

Ad esempio, un flusso di lavoro potrebbe iniziare con la pulizia dei dati, poi passare all'analisi, quindi alla creazione di report. Ogni parte potrebbe essere una competenza. L'agente collega ogni passaggio a ciò che la competenza indica.

Come creare competenze AI in diversi LLM

Modelli di AI stanno diventando più intelligenti nell'apprendere compiti specifici. Invece di digitare le stesse istruzioni più e più volte, ora puoi insegnare a questi modelli una sola volta. È qui che entrano in gioco le competenze. Sta cambiando il modo in cui le persone lavorano con l'IA. Tuttavia, ogni azienda lo fa in modo leggermente diverso. Diamo un'occhiata a come Claude, OpenAI e Anthropic gestiscono ciascuno di questi aspetti.

Claude

In Claude, una competenza è una cartella con un file chiamato SKILL.md. Claude legge il nome e la descrizione all'avvio. Quando un'attività sembra corrispondere alla descrizione, Claude carica le istruzioni complete. Il file deve indicare cosa fa la competenza e in quali situazioni Claude dovrebbe utilizzarla.

Come creare competenze con esempi di competenze in Claude?

Segui la guida passo passo per creare rapidamente una competenza in Claude utilizzando i suoi esempi.

Passaggio 1
1. Accedi a Claude e clicca su "Impostazioni"

Accedi al tuo Claude, e sulla schermata principale, clicca sul tuo profilo per trovare il pulsante delle impostazioni. Clicca per entrare nell'interfaccia delle Impostazioni.

Passaggio 2
1. Scegli i tuoi esempi di competenze

Clicca su "Capacità" per scoprire "Competenze di esempio," dove troverai diversi esempi da provare nella tua Chat. Sfoglia quelli che ti piacciono e fai clic sul pulsante di scorrimento per attivarli.

passaggio 3
1. Prova l'abilità di esempio nella tua chat

Dopo aver attivato gli esempi di abilità, puoi usarli nella tua chat. Fai clic su "Prova nella chat" per iniziare la tua creazione.

Claude inizierà ad analizzare e leggere l'abilità per comprenderne le capacità e le pratiche, e realizzerà il workflow basandosi sul contenuto dell'abilità. Attendi alcuni secondi affinché Claude termini le analisi e la creazione. Puoi quindi controllare e scaricare il risultato.

Come creare un'abilità personalizzata in Claude?

Ecco i riferimenti per creare un'abilità personalizzata in Claude.

passo 1
1. Vai nelle impostazioni per aggiungere la tua abilità personalizzata

Accedi a "Capacità" nell'interfaccia Impostazioni e clicca su "Aggiungi" per creare la tua abilità personalizzata. Una volta aperto, vedrai tre opzioni: 1. Crea con Claude, ovvero puoi lasciare che Claude crei un'abilità personalizzata per te fornendo istruzioni dettagliate. 2. Scrivi istruzioni per l'abilità, includendo il nome, la descrizione e le istruzioni per l'abilità. 3. Carica un'abilità, che ti consente di caricare il file della tua abilità creata.

passo 2
1. Crea la tua competenza personalizzata

Puoi scegliere un metodo di creazione in base alle tue esigenze. Qui scelgo \"Scrivere istruzioni per la competenza\" come esempio. Voglio che Claude aiuti a progettare un design per poster di personaggi cinematografici creativi, enfatizzando creatività, colori audaci ma equilibrati e un omaggio a film classici. L'immagine sottostante mostra le istruzioni che ho dato a Claude.

passo 3
1. Prova la competenza creata

Dopo aver confermato la competenza personalizzata, puoi trovare la competenza nel pannello \"Le tue competenze\". Fare clic sul pulsante di scorrimento per aprirlo. A differenza delle abilità di esempio, l'abilità personalizzata è completamente modificabile. Ora facciamo clic su "Prova nella chat" per vedere cosa accadrà.

Analizzando le istruzioni dell'abilità, Claude, basandosi sui requisiti e sulla descrizione delle abilità AI, crea un pannello di generazione AI per una creazione coerente. Offre diverse opzioni di design per poster in stile classico di film.

Istruzioni diverse per le abilità genereranno risultati diversi. Puoi anche utilizzare le tue abilità AI personalizzate per fare molte cose, come mantenere la coerenza del marchio, analizzare i dati e organizzare i flussi di lavoro. Spero che tu possa ottenere una buona comprensione e sapere come creare un'abilità personalizzata in Claude attraverso questa guida.

OpenAI

L'agente Codex di OpenAI supporta anche competenze. In Codex, le competenze seguono la stessa idea: una cartella con istruzioni che l'agente può caricare su richiesta. Puoi usare uno strumento integrato per aiutarti a creare la competenza. Le nuove competenze aiutano Codex a svolgere lavori ripetibili senza riscrivere completamente il prompt ogni volta.

OpenAI definisce le competenze come pacchetti riutilizzabili. Ognuno contiene un nome, una breve descrizione e i passaggi del compito. Codex osserva le descrizioni e seleziona le competenze quando una richiesta dell'utente corrisponde. Lo standard deriva dal formato condiviso Agent Skills.

Come creare competenze di IA in OpenAI?

Puoi lasciare che Codex generi i file iniziali per te o creare la competenza da solo.

passo 1
1. Usa un creatore di competenze

Utilizza il creatore di competenze integrato eseguendo questo comando nel Codex CLI o nell'estensione IDE: $skill-creator

Puoi aggiungere un prompt dopo il comando per descrivere cosa dovrebbe fare la competenza. Il creatore chiederà cosa fa la competenza, quando dovrebbe essere eseguita e se utilizza solo istruzioni o codice. Successivamente creerà un file SKILL.md con la struttura di base già in posizione.

Puoi anche creare la competenza manualmente se desideri avere pieno controllo o preferisci utilizzare un editor.

passo 2
1. Imposta i file delle competenze

Se lo stai facendo da solo, scegli un posto dove salvare la cartella delle competenze:

• Per uso personale, crea una cartella nel percorso delle abilità utente (ad esempio ~/.codex/skills/<skill-name>).
• Per un progetto, creala all'interno della cartella .codex/skills/<skill-name> in quel repository. Poi crea un file chiamato SKILL.md all'interno di quella cartella. Metti una piccola parte di intestazione YAML in cima come questa:

--- name: <skill-name> description: <cosa fa l'abilità e quando utilizzarla> ---

Sotto, aggiungi le istruzioni o gli esempi che l'abilità deve seguire. Queste istruzioni dicono a Codex come comportarsi quando l'abilità viene eseguita.

passo 3
1. Carica e utilizza la skill

Dopo aver salvato il file SKILL.md, è necessario riavviare Codex affinché possa trovare la tua nuova skill. Una volta riavviato Codex, apprende il nome e la descrizione della skill e sa quando utilizzarla ogni volta che qualcuno chiede qualcosa che corrisponde a ciò che la skill fa. Se la tua skill non viene visualizzata o non funziona automaticamente, controlla tre cose: assicurati che il file sia nella cartella corretta, assicurati di aver scritto esattamente SKILL.md e assicurati che il nome e la descrizione non siano troppo lunghi o formattati in modo errato.

Anthropic (creatore della skill)

L'approccio di Anthropic alle skill si basa su semplici file di testo. Questi file seguono un layout chiaro e non necessitano di una configurazione complessa. Claude li trova e li carica solo quando necessario, così l'intelligenza artificiale rimane veloce.

Ogni skill si trova in una cartella. La parte principale è un file SKILL.md. Quel file inizia con YAML front matter che contiene due informazioni obbligatorie: nome e descrizione. Il resto del file include la guida passo-passo e esempi su come utilizzare la competenza. Le competenze possono anche fare riferimento a file aggiuntivi nella stessa cartella se il lavoro richiede maggiori dettagli.

Come creare competenze AI in Anthropic?

passaggio 1
1. Crea la cartella della competenza

Inizia creando una nuova cartella per la tua competenza. Usa il kebab-case per il nome della cartella, come ad esempio project-planning-skill. All'interno di questa cartella, il file principale deve essere chiamato SKILL.md. Questo file è richiesto ed è sensibile alle lettere maiuscole e minuscole.

passo 2
1. Scrivi il file SKILL.md

Apri SKILL.md e inizia con il frontmatter YAML. Questo indica a Claude quando utilizzare la competenza.

Sotto il frontmatter, scrivi istruzioni chiare in Markdown. Spiega i passaggi che Claude dovrebbe seguire, aggiungi esempi di richieste degli utenti e includi errori comuni con le relative correzioni. Cartelle opzionali come scripts/, references/ o assets/ possono essere aggiunte se la competenza richiede codice, documenti o modelli.

passo 3
1. Carica e testa la competenza.

Comprimi la cartella delle competenze e caricala in Claude.ai da Impostazioni → Competenze, oppure posizionala nella directory delle competenze di Claude Code. Dopo il caricamento, testa la competenza ponendo domande che dovrebbero attivarla.

Elementi comuni tra tutte le competenze LLM

1
1. Struttura della cartella

Ogni competenza LLM vive nella propria cartella. All'interno di quella cartella, c'è un file chiamato SKILL.md. Questo file contiene il contenuto principale della competenza. Puoi anche inserire directory aggiuntive nella stessa cartella se la tua competenza necessita di più risorse, come codice o modelli. La cartella deve essere nominata in modo chiaro affinché l'agente possa trovarla e caricarla quando necessario.

2
1. File SKILL.md

Il cuore di ogni abilità è il file SKILL.md. Gli agenti cercano prima questo file. Indica al sistema che cos'è l'abilità e come svolgere il lavoro. Devi nominarlo esattamente SKILL.md con lettere maiuscole e posizionarlo al livello superiore della cartella. Gli agenti ignorano la cartella se questo file manca.

3
1. Metadata/YAML frontmatter

Ci sono alcuni metadata nella parte superiore del file SKILL.md. Questo è scritto in un linguaggio chiamato YAML. Ci sono almeno due campi:

- nome: il nome breve dell'abilità.

- descrizione: un paio di frasi che spiegano cosa fa l'abilità e quando usarla.

Quando gli agenti si avviano, leggono solo il nome e la descrizione per scoprire quali abilità sono disponibili.

4
1. Istruzioni

Sotto i metadati, scrivi le istruzioni reali in testo semplice o markdown. Questa parte indica all'agente come svolgere il compito. Puoi suddividerlo in passaggi, esempi, suggerimenti e qualsiasi altra guida desideri. Gli agenti leggeranno questa parte solo quando decidono di utilizzare l'abilità. Questo mantiene il funzionamento efficiente ed evita di caricare l'intero file ogni volta.

5
1. Script o codice opzionale

Puoi aggiungere cartelle come script o altre all'interno della cartella dell'abilità se il tuo compito richiede più codice o strumenti. Queste possono contenere file di codice reale, modelli o documenti che devi consultare. Non sono necessari, ma sono utili quando l'abilità richiede più di semplici istruzioni scritte. L'agente carica questi file solo quando sono necessari.

Qual è la differenza tra abilità AI e prompt?

Ora che conosci la differenza tra abilità AI e prompt, esploriamo come puoi utilizzare i prompt generati dall'AI per produrre contenuti visivi con Pippit.

Uno sguardo rapido a Pippit AI: visualizza i prompt AI nei LLM

Pippit è uno strumento AI che ti permette di creare immagini, video e design in un unico posto. Funziona come un agente con diverse modalità, così puoi guidarlo con istruzioni chiare e ottenere risultati che coincidono con la tua idea.

Le competenze AI indicano ai LLM come pensare, quali passaggi seguire e quale stile utilizzare. Dopo aver impostato queste competenze, i prompt che ottieni sono più chiari e utili. Puoi utilizzare quei prompt e usarli in Pippit.

Il suo generatore video AI o agente di design AI analizza il tuo prompt e genera contenuti di alta qualità. Poiché Pippit funziona con diverse modalità AI, puoi provare lo stesso prompt basato sulle competenze in modi diversi e regolare il risultato finché non soddisfa il tuo obiettivo.

Perché scegliere Pippit per generare con i LLM

passo 1
1. Risposta rapida ai prompt AI generati dai LLM

Il generatore video AI su Pippit accetta prompt testuali e input LLM, insieme a link di prodotti, immagini, documenti e videoclip, per generare video. La piattaforma supporta modelli AI, inclusi Veo 3.1, Sora 2, la modalità Lite e la modalità Agent, che trasformano qualsiasi input in contenuti video coinvolgenti con script automatizzati, narrazioni e sottotitoli. Puoi persino generare video con avatar digitali in oltre 25 lingue, completi di musica, transizioni, effetti ed elementi personalizzabili, senza richiedere riprese o esperienza di modifica avanzata.

passo 2
1. Porta in vita i prompt AI con scene reali

Pippit dispone di uno strumento di design AI che utilizza Seedream 4.5 o Nano Banana Pro per generare illustrazioni, immagini di marketing, opere d'arte e altre immagini partendo dalla tua idea e da immagini di riferimento. Puoi impostare il rapporto d'aspetto, aggiungere testo alle immagini tramite prompt e persino utilizzare le opzioni outpaint, upscale, inpaint e gomma per modificare le immagini.

passo 3
1. Programma e monitora i post

Pippit offre un auto-publisher e un dashboard di analisi, così puoi programmare e monitorare con facilità i tuoi post sui social media. Puoi pianificare contenuti fino a un mese e pubblicarli su Facebook, Instagram o TikTok. Il dashboard di analisi della piattaforma fornisce approfondimenti dettagliati sulla crescita dei follower, metriche di coinvolgimento, impression e performance dei contenuti per tutte le piattaforme connesse.

Come trasformare i suggerimenti AI generati dagli LLM in video con Pippit

Segui questi tre rapidi passi per generare video di alta qualità con suggerimenti AI nei modelli di linguaggio su larga scala per presentazioni, post sui social media, annunci e altro.

passaggio 1
1. Apri il generatore di video

• Registrati per un account Pippit. Usa il tuo login Google, TikTok o Facebook. Qualunque sia il più semplice.
• Fai clic su "Generatore di video" dal pannello a sinistra.
• Scrivi la tua idea per il video generata dagli LLM nel campo di testo. Il tuo prompt può essere specifico. Non dire semplicemente "crea un video di marketing". Dì qualcosa come "presentazione del prodotto con transizioni fluide, colori vivaci e musica moderna."
• Più dettagli fornisci, meglio Pippit comprenderà ciò che desideri. Pensa al tuo prompt come alla descrizione di una competenza. Indica a Pippit esattamente quando e come lavorare.

Passo 2
1. Genera video dai prompt

• Fai clic su "Aggiungi media e altro" se vuoi caricare foto, videoclip o materiale di riferimento. È come aggiungere "risorse" a una competenza. Stai fornendo a Pippit i materiali grezzi di cui ha bisogno.
• Fai clic su "Scegli un modello." Scegli in base alle tue esigenze. La modalità Lite è veloce per video di marketing rapidi. La modalità Agent è creativa e flessibile. Veo 3.1 gestisce bene i video realistici. Sora 2 crea contenuti raffinati.
• Se scegli la modalità agent, carica un video di riferimento per mostrare a Pippit lo stile che desideri.
• Apri "Personalizza impostazioni video." Imposta la durata del tuo video. Scegli la tua lingua per i voiceover o i sottotitoli.
• Fai clic su "Genera." Pippit crea il tuo video. Aggiunge animazioni, transizioni ed effetti. Tutto basato sulle istruzioni che hai fornito.

passaggio 3
1. Esporta e condividi

• Fai clic su "Modifica di più" per aprire l'interfaccia di modifica e rivedere ciò che Pippit ha creato.
• Puoi cambiare sfondi, aggiungere sottotitoli automatici, tagliare clip e applicare filtri. Piccole modifiche fanno una grande differenza.
• Fai clic su "Scarica" per salvare il video sul tuo computer.
• Puoi anche fare clic su "Pubblica" per condividerlo immediatamente ovunque ti serva.

Come creare immagini con prompt generati da LLM in Pippit

Clicca semplicemente sul link qui sotto per registrarti e segui questi tre passaggi rapidi per creare immagini, illustrazioni o opere d'arte con Pippit:

Passo 1
1. Apri il design AI

• Clicca su "Inizia gratis" nell'angolo in alto a destra del sito web di Pippit.
• Registrati utilizzando il tuo account email, Google, Facebook o TikTok. Quello che funziona per te.
• Fai clic su "Image studio" sotto "Creation."
• Fai clic su "AI design" sotto "Level up marketing images."
• Scrivi il tuo prompt. Sii specifico riguardo a quello che vuoi. Descrivi colori, stile, atmosfera e dettagli. Più sei chiaro, meglio Pippit comprende la tua visione.

passo 2
1. Crea immagini dai prompt

• Fai clic sul pulsante \"+\" se desideri caricare immagini di riferimento. Forse hai degli esempi dello stile che stai cercando. Forse desideri elementi specifici che l'AI dovrebbe usare come ispirazione.
• Fai clic su \"Model\" per scegliere tra Seedream o Nano Banana. Ognuno ha punti di forza diversi. Se non sei sicuro, lascia su Auto e lascia che Pippit decida.
• Scegli il rapporto d'aspetto che ti serve, a seconda del tuo progetto.
• Fai clic su \"Generate\" e attendi mentre l'AI di Pippit crea la tua immagine basata su tutto ciò che hai descritto.

passo 3
1. Esporta sul tuo dispositivo

• Esamina le immagini generate. Scegli quella che si avvicina di più a ciò che hai in mente.
• Usa "Inpaint" se devi modificare parti specifiche dell'immagine. Forse un volto non sembra corretto. Forse vuoi sostituire un oggetto. Questo strumento ti consente di correggere piccole aree senza rigenerare tutto.
• Usa "Outpaint" e seleziona un rapporto d'aspetto o una dimensione se hai bisogno di più spazio intorno alla tua immagine. L'AI riempirà le nuove aree rispettando lo stile dell'immagine originale.
• Scegli "Eraser" per eliminare qualsiasi artefatto strano o errori nell'immagine.
• Ingrandisci l'immagine se hai bisogno di maggiore chiarezza e dettagli più nitidi. Questo è davvero utile se intendi stampare l'immagine o utilizzarla su uno schermo grande.
• Apri il menu "Download" e scegli il formato del file. JPG è più piccolo ed è adatto per la maggior parte degli usi. PNG mantiene una qualità migliore e supporta la trasparenza, se necessario.
• Decidi se vuoi o meno un watermark e premi "Download" per salvare l'immagine sul tuo computer.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo parlato di cosa sono le competenze di AI e fornito una panoramica di esse nei diversi LLM, come Claude, OpenAI e Anthropic. Abbiamo anche esaminato le parti comuni delle competenze, come la struttura delle cartelle, il file SKILL.md, i metadati, le istruzioni e il codice opzionale. Hai visto come le competenze di intelligenza artificiale differiscono dai prompt regolari e perché rendono i compiti più riutilizzabili e strutturati. Comprendere queste competenze può aiutarti a creare contenuti migliori, automatizzare i passaggi e ottenere risultati più coerenti dagli agenti di intelligenza artificiale. Ora puoi prendere queste competenze strutturate di intelligenza artificiale generativa e utilizzarle in modo pratico con Pippit. Inizia a utilizzare Pippit ora.

Domande frequenti

1
1. A cosa servono le competenze di intelligenza artificiale generativa?

Le competenze di intelligenza artificiale generativa sono utilizzate per definire come dovrebbe pensare un'IA, quali passi dovrebbe seguire e che tipo di output dovrebbe produrre. Trasformano un semplice prompt in un processo strutturato che il modello può ripetere per scrittura, analisi, programmazione e attività creative. Nel settore sanitario, finanziario e scientifico, l'IA generativa aiuta con attività come la sintesi di rapporti, l'analisi dei dati e l'accelerazione del lavoro di ricerca o diagnostico. Con il assistente AI di Pippit, puoi utilizzare i prompt che crei nei LLM e impiegarli in Pippit per semplificare il tuo flusso di lavoro creativo.

2
1. Quanto tempo ci vuole per apprendere competenze di AI?

Apprendere competenze di AI può richiedere poche settimane per una comprensione di base e alcuni mesi per sentirsi a proprio agio nella creazione di flussi di lavoro strutturati e istruzioni riutilizzabili. Molte persone iniziano con una logica di prompt semplice e gradualmente passano a competenze multi-step e all'uso di strumenti. Dopo aver appreso come acquisire competenze di AI e quanto tempo richieda, puoi applicare ciò che hai imparato in modo più pratico testando direttamente i tuoi prompt strutturati nei progetti visivi con Pippit.

3
1. Quali sono le competenze di AI generativa più utili?

Le competenze di AI generativa più utili includono la strutturazione chiara dei prompt, il ragionamento passo a passo, la pianificazione dei contenuti, il controllo dello stile e la capacità di riutilizzare istruzioni per attività simili. Queste competenze ti permettono di ottenere risultati stabili in scrittura, analisi, progettazione e automazione. Supportano anche il lavoro con gli strumenti, la gestione del contesto e la guida del modello attraverso flussi di lavoro più lunghi.

4
1. In che modo le competenze di Claude differiscono dalle altre competenze di IA?

Le competenze di Claude si concentrano sulla comprensione e generazione di risposte naturali, utili e sicure, con un forte accento sul ragionamento, la sintesi e il rispetto scrupoloso delle istruzioni. Rispetto ad altre intelligenze artificiali, Claude è progettato per essere più cauto, evitare risultati dannosi e gestire compiti sfumati o complessi come il ragionamento a più passaggi o argomenti sensibili. Pur eccellendo nella velocità o nella creatività, Claude bilancia l'utilità con la sicurezza e la chiarezza.

5
1. Le competenze di IA aiutano a trovare lavoro?

Le competenze di IA possono essere utili per il lavoro perché dimostrano che sai utilizzare strumenti moderni e fornire istruzioni chiare ai sistemi di intelligenza artificiale. Queste competenze sono utili in ruoli come creazione di contenuti, marketing, analisi dei dati e team di prodotto in cui l'IA fa parte del lavoro quotidiano. Puoi dimostrare queste competenze in pratica utilizzando Pippit. Quando trasformi i tuoi prompt strutturati in video, immagini e campagne con strumenti di IA.