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    Agent Skills

    Utilizzo di Agent Skills con l'API

    Scopri come utilizzare Agent Skills per estendere le capacità di Claude tramite l'API.

    Agent Skills estendono le capacità di Claude attraverso cartelle organizzate di istruzioni, script e risorse. Questa guida ti mostra come utilizzare sia Skills pre-costruite che personalizzate con l'API Claude.

    Per il riferimento API completo incluso schemi di richiesta/risposta e tutti i parametri, vedi:

    • Riferimento API Skill Management - Operazioni CRUD per Skills
    • Riferimento API Skill Versions - Gestione delle versioni

    Quick Links

    Inizia con Agent Skills

    Crea la tua prima Skill

    Crea Custom Skills

    Best practice per la creazione di Skills

    Overview

    Per un approfondimento sull'architettura e le applicazioni nel mondo reale di Agent Skills, leggi il nostro blog di ingegneria: Equipping agents for the real world with Agent Skills.

    Skills si integrano con l'API Messages attraverso lo strumento di esecuzione del codice. Che tu stia utilizzando Skills pre-costruite gestite da Anthropic o Skills personalizzate che hai caricato, la forma di integrazione è identica—entrambe richiedono l'esecuzione del codice e utilizzano la stessa struttura container.

    Utilizzo di Skills

    Skills si integrano in modo identico nell'API Messages indipendentemente dalla fonte. Specifichi Skills nel parametro container con un skill_id, type e opzionalmente version, e vengono eseguiti nell'ambiente di esecuzione del codice.

    Puoi utilizzare Skills da due fonti:

    AspettoAnthropic SkillsCustom Skills
    Valore Typeanthropiccustom
    Skill IDsNomi brevi: pptx, xlsx, docx, pdfGenerati: skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
    Formato versioneBasato su data: 20251013 o latestTimestamp epoch: 1759178010641129 o latest
    Gestione

    Entrambe le fonti di skill vengono restituite dall'endpoint List Skills (usa il parametro source per filtrare). La forma di integrazione e l'ambiente di esecuzione sono identici—l'unica differenza è da dove provengono le Skills e come vengono gestite.

    Prerequisiti

    Per utilizzare Skills, hai bisogno di:

    1. Chiave API Anthropic dalla Console
    2. Header Beta:
      • code-execution-2025-08-25 - Abilita l'esecuzione del codice (richiesto per Skills)
      • skills-2025-10-02 - Abilita l'API Skills
      • files-api-2025-04-14 - Per caricare/scaricare file da/verso il container
    3. Strumento di esecuzione del codice abilitato nelle tue richieste

    Utilizzo di Skills in Messages

    Parametro Container

    Skills vengono specificate utilizzando il parametro container nell'API Messages. Puoi includere fino a 8 Skills per richiesta.

    La struttura è identica sia per Anthropic che per Custom Skills—specifica il type e skill_id richiesti, e opzionalmente includi version per fissare una versione specifica:

    Download dei File Generati

    Quando Skills creano documenti (Excel, PowerPoint, PDF, Word), restituiscono attributi file_id nella risposta. Devi utilizzare l'API Files per scaricare questi file.

    Come funziona:

    1. Skills creano file durante l'esecuzione del codice
    2. La risposta include file_id per ogni file creato
    3. Usa l'API Files per scaricare il contenuto effettivo del file
    4. Salva localmente o elabora come necessario

    Esempio: Creazione e download di un file Excel

    Operazioni aggiuntive dell'API Files:

    Per i dettagli completi sull'API Files, vedi la documentazione dell'API Files.

    Conversazioni Multi-Turn

    Riutilizza lo stesso container su più messaggi specificando l'ID del container:

    Operazioni a Lunga Durata

    Skills possono eseguire operazioni che richiedono più turni. Gestisci i motivi di arresto pause_turn:

    La risposta può includere un motivo di arresto pause_turn, che indica che l'API ha messo in pausa un'operazione Skill a lunga durata. Puoi fornire la risposta così com'è in una richiesta successiva per permettere a Claude di continuare il suo turno, o modificare il contenuto se desideri interrompere la conversazione e fornire una guida aggiuntiva.

    Utilizzo di Più Skills

    Combina più Skills in una singola richiesta per gestire flussi di lavoro complessi:


    Gestione di Custom Skills

    Creazione di una Skill

    Carica la tua Skill personalizzata per renderla disponibile nel tuo workspace. Puoi caricare utilizzando un percorso di directory o singoli oggetti file.

    Requisiti:

    • Deve includere un file SKILL.md al livello superiore
    • Tutti i file devono specificare una directory radice comune nei loro percorsi
    • La dimensione totale del caricamento deve essere inferiore a 8MB
    • Requisiti del frontmatter YAML:
      • name: Massimo 64 caratteri, solo lettere minuscole/numeri/trattini, nessun tag XML, nessuna parola riservata ("anthropic", "claude")
      • description: Massimo 1024 caratteri, non vuoto, nessun tag XML

    Per gli schemi completi di richiesta/risposta, vedi il riferimento API Create Skill.

    Elenco di Skills

    Recupera tutte le Skills disponibili nel tuo workspace, incluse sia le Skills pre-costruite di Anthropic che le tue Skills personalizzate. Usa il parametro source per filtrare per tipo di skill:

    Vedi il riferimento API List Skills per le opzioni di paginazione e filtro.

    Recupero di una Skill

    Ottieni i dettagli su una Skill specifica:

    Eliminazione di una Skill

    Per eliminare una Skill, devi prima eliminare tutte le sue versioni:

    Il tentativo di eliminare una Skill con versioni esistenti restituirà un errore 400.

    Versioning

    Skills supportano il versioning per gestire gli aggiornamenti in modo sicuro:

    Anthropic-Managed Skills:

    • Le versioni utilizzano il formato data: 20251013
    • Nuove versioni rilasciate quando vengono apportati aggiornamenti
    • Specifica versioni esatte per la stabilità

    Custom Skills:

    • Timestamp epoch generati automaticamente: 1759178010641129
    • Usa "latest" per ottenere sempre la versione più recente
    • Crea nuove versioni quando aggiorni i file Skill

    Vedi il riferimento API Create Skill Version per i dettagli completi.


    Come Vengono Caricate le Skills

    Quando specifichi Skills in un container:

    1. Metadata Discovery: Claude vede i metadati per ogni Skill (nome, descrizione) nel system prompt
    2. File Loading: I file Skill vengono copiati nel container in /skills/{directory}/
    3. Automatic Use: Claude carica e utilizza automaticamente le Skills quando rilevanti per la tua richiesta
    4. Composition: Più Skills si compongono insieme per flussi di lavoro complessi

    L'architettura di progressive disclosure garantisce un uso efficiente del contesto—Claude carica solo le istruzioni complete di Skill quando necessario.


    Casi d'Uso

    Organizational Skills

    Brand & Communications

    • Applica formattazione specifica dell'azienda (colori, font, layout) ai documenti
    • Genera comunicazioni seguendo i template organizzativi
    • Assicura linee guida di brand coerenti in tutti gli output

    Project Management

    • Struttura note con formati specifici dell'azienda (OKRs, decision log)
    • Genera attività seguendo le convenzioni del team
    • Crea recap di riunioni e aggiornamenti di stato standardizzati

    Business Operations

    • Crea report, proposte e analisi standard dell'azienda
    • Esegui procedure analitiche specifiche dell'azienda
    • Genera modelli finanziari seguendo i template organizzativi

    Personal Skills

    Content Creation

    • Template di documento personalizzati
    • Formattazione e styling specializzati
    • Generazione di contenuti specifici del dominio

    Data Analysis

    • Pipeline di elaborazione dati personalizzate
    • Template di visualizzazione specializzati
    • Metodi analitici specifici dell'industria

    Development & Automation

    • Template di generazione del codice
    • Framework di test
    • Flussi di lavoro di deployment

    Esempio: Financial Modeling

    Combina Excel e custom DCF analysis Skills:


    Limiti e Vincoli

    Limiti di Richiesta

    • Massimo Skills per richiesta: 8
    • Dimensione massima caricamento Skill: 8MB (tutti i file combinati)
    • Requisiti del frontmatter YAML:
      • name: Massimo 64 caratteri, solo lettere minuscole/numeri/trattini, nessun tag XML, nessuna parola riservata
      • description: Massimo 1024 caratteri, non vuoto, nessun tag XML

    Vincoli dell'Ambiente

    Le Skills vengono eseguite nel container di esecuzione del codice con questi limiti:

    • Nessun accesso di rete - Non può effettuare chiamate API esterne
    • Nessuna installazione di pacchetti runtime - Solo pacchetti pre-installati disponibili
    • Ambiente isolato - Ogni richiesta ottiene un container fresco

    Vedi la documentazione dello strumento di esecuzione del codice per i pacchetti disponibili.


    Best Practices

    Quando Utilizzare Più Skills

    Combina Skills quando le attività coinvolgono più tipi di documenti o domini:

    Buoni casi d'uso:

    • Analisi dati (Excel) + creazione di presentazioni (PowerPoint)
    • Generazione di report (Word) + esportazione in PDF
    • Logica di dominio personalizzata + generazione di documenti

    Evita:

    • Includere Skills inutilizzate (impatta le prestazioni)

    Strategia di Gestione delle Versioni

    Per la produzione:

    # Pin to specific versions for stability
    container={
        "skills": [{
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "1759178010641129"  # Specific version
        }]
    }

    Per lo sviluppo:

    # Use latest for active development
    container={
        "skills": [{
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "latest"  # Always get newest
        }]
    }

    Considerazioni sul Prompt Caching

    Quando utilizzi il prompt caching, nota che cambiare l'elenco di Skills nel tuo container interromperà la cache:

    Per le migliori prestazioni di caching, mantieni il tuo elenco di Skills coerente tra le richieste.

    Gestione degli Errori

    Gestisci gli errori correlati alle Skills con eleganza:


    Prossimi Passi

    Riferimento API

    Riferimento API completo con tutti gli endpoint

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    Pre-costruite e mantenute da Anthropic
    Carica e gestisci tramite Skills API
    DisponibilitàDisponibile a tutti gli utentiPrivata al tuo workspace
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {
                    "type": "anthropic",
                    "skill_id": "pptx",
                    "version": "latest"
                }
            ]
        },
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": "Create a presentation about renewable energy"
        }],
        tools=[{
            "type": "code_execution_20250825",
            "name": "code_execution"
        }]
    )
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # Step 1: Use a Skill to create a file
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": "Create an Excel file with a simple budget spreadsheet"
        }],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    
    # Step 2: Extract file IDs from the response
    def extract_file_ids(response):
        file_ids = []
        for item in response.content:
            if item.type == 'bash_code_execution_tool_result':
                content_item = item.content
                if content_item.type == 'bash_code_execution_result':
                    for file in content_item.content:
                        if hasattr(file, 'file_id'):
                            file_ids.append(file.file_id)
        return file_ids
    
    # Step 3: Download the file using Files API
    for file_id in extract_file_ids(response):
        file_metadata = client.beta.files.retrieve_metadata(
            file_id=file_id,
            betas=["files-api-2025-04-14"]
        )
        file_content = client.beta.files.download(
            file_id=file_id,
            betas=["files-api-2025-04-14"]
        )
    
        # Step 4: Save to disk
        file_content.write_to_file(file_metadata.filename)
        print(f"Downloaded: {file_metadata.filename}")
    # Get file metadata
    file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(
        file_id=file_id,
        betas=["files-api-2025-04-14"]
    )
    print(f"Filename: {file_info.filename}, Size: {file_info.size_bytes} bytes")
    
    # List all files
    files = client.beta.files.list(betas=["files-api-2025-04-14"])
    for file in files.data:
        print(f"{file.filename} - {file.created_at}")
    
    # Delete a file
    client.beta.files.delete(
        file_id=file_id,
        betas=["files-api-2025-04-14"]
    )
    # First request creates container
    response1 = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this sales data"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    
    # Continue conversation with same container
    messages = [
        {"role": "user", "content": "Analyze this sales data"},
        {"role": "assistant", "content": response1.content},
        {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"}
    ]
    
    response2 = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "id": response1.container.id,  # Reuse container
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=messages,
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    messages = [{"role": "user", "content": "Process this large dataset"}]
    max_retries = 10
    
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=messages,
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    
    # Handle pause_turn for long operations
    for i in range(max_retries):
        if response.stop_reason != "pause_turn":
            break
    
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
        response = client.beta.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5-20250929",
            max_tokens=4096,
            betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
            container={
                "id": response.container.id,
                "skills": [
                    {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
                ]
            },
            messages=messages,
            tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
        )
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {
                    "type": "anthropic",
                    "skill_id": "xlsx",
                    "version": "latest"
                },
                {
                    "type": "anthropic",
                    "skill_id": "pptx",
                    "version": "latest"
                },
                {
                    "type": "custom",
                    "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                    "version": "latest"
                }
            ]
        },
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": "Analyze sales data and create a presentation"
        }],
        tools=[{
            "type": "code_execution_20250825",
            "name": "code_execution"
        }]
    )
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # Option 1: Using files_from_dir helper (Python only, recommended)
    from anthropic.lib import files_from_dir
    
    skill = client.beta.skills.create(
        display_title="Financial Analysis",
        files=files_from_dir("/path/to/financial_analysis_skill"),
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    # Option 2: Using a zip file
    skill = client.beta.skills.create(
        display_title="Financial Analysis",
        files=[("skill.zip", open("financial_analysis_skill.zip", "rb"))],
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    # Option 3: Using file tuples (filename, file_content, mime_type)
    skill = client.beta.skills.create(
        display_title="Financial Analysis",
        files=[
            ("financial_skill/SKILL.md", open("financial_skill/SKILL.md", "rb"), "text/markdown"),
            ("financial_skill/analyze.py", open("financial_skill/analyze.py", "rb"), "text/x-python"),
        ],
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    print(f"Created skill: {skill.id}")
    print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
    # List all Skills
    skills = client.beta.skills.list(
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    for skill in skills.data:
        print(f"{skill.id}: {skill.display_title} (source: {skill.source})")
    
    # List only custom Skills
    custom_skills = client.beta.skills.list(
        source="custom",
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    skill = client.beta.skills.retrieve(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    print(f"Skill: {skill.display_title}")
    print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
    print(f"Created: {skill.created_at}")
    # Step 1: Delete all versions
    versions = client.beta.skills.versions.list(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    for version in versions.data:
        client.beta.skills.versions.delete(
            skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            version=version.version,
            betas=["skills-2025-10-02"]
        )
    
    # Step 2: Delete the Skill
    client.beta.skills.delete(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    # Create a new version
    from anthropic.lib import files_from_dir
    
    new_version = client.beta.skills.versions.create(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        files=files_from_dir("/path/to/updated_skill"),
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    # Use specific version
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [{
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": new_version.version
            }]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Use updated Skill"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    
    # Use latest version
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [{
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest"
            }]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Use latest Skill version"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    # Create custom DCF analysis Skill
    from anthropic.lib import files_from_dir
    
    dcf_skill = client.beta.skills.create(
        display_title="DCF Analysis",
        files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )
    
    # Use with Excel to create financial model
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
                {"type": "custom", "skill_id": dcf_skill.id, "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": "Build a DCF valuation model for a SaaS company with the attached financials"
        }],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    # First request creates cache
    response1 = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Analyze sales data"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    
    # Adding/removing Skills breaks cache
    response2 = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
                {"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}  # Cache miss
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
    try:
        response = client.beta.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5-20250929",
            max_tokens=4096,
            betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
            container={
                "skills": [
                    {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
                ]
            },
            messages=[{"role": "user", "content": "Process data"}],
            tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
        )
    except anthropic.BadRequestError as e:
        if "skill" in str(e):
            print(f"Skill error: {e}")
            # Handle skill-specific errors
        else:
            raise
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