Claude Code vs. Gemini CLI: Portabilità delle Skill degli Agenti nel 2026

Il confronto tra Claude Code e Gemini CLI è cambiato radicalmente. Per molto tempo, la discussione si è incentrata sulla dimensione della finestra di contesto e su quale agente avesse le migliori capacità native. Ma due recenti cambiamenti hanno reso obsoleto questo dibattito. Primo, entrambi gli agenti ora supportano lo stesso standard aperto per le skill. Secondo, Gemini CLI non è più uno strumento rivolto ai singoli sviluppatori.

Ciò ridefinisce l'intera questione Claude Code vs Gemini CLI. Il focus non è più sulle funzionalità proprietarie di ciascun harness, ma sulla portabilità delle skill stesse. Cosa è necessario affinché una skill funzioni in modo affidabile su qualsiasi piattaforma che supporti lo standard? E cosa ci dicono i nostri dati di test — derivanti dall'esecuzione di 2116 skill in un ambiente Claude Code — sul perché si rompono?

La Base Condivisa: Lo Standard Agent Skills

Prima di confrontare gli harness, è fondamentale capire cosa hanno in comune. La domanda "do skills work in gemini cli" ha una risposta semplice e diretta: sì. Questo perché sia Claude Code che Gemini CLI, insieme a una lista crescente di altri client come Codex, Cursor e OpenCode, hanno adottato il formato aperto Agent Skills.

Originariamente sviluppato da Anthropic e ora mantenuto come standard aperto su agentskills.io, questo formato definisce una skill come una directory autonoma. Al suo centro c'è un file SKILL.md che contiene frontmatter YAML per i metadati (come name e description) e un corpo in markdown con istruzioni per l'agente. Questa directory può opzionalmente includere le proprie risorse, come script in una cartella scripts/ o documenti di riferimento in references/.

Questo standard condiviso significa che, in linea di principio, una skill scritta per Claude Code dovrebbe essere leggibile da Gemini CLI e viceversa. La skill stessa è portabile. La divergenza si manifesta nel modo in cui ogni harness la rileva, la carica e la esegue.

Meccaniche dell'Harness: Come Claude e Gemini Eseguono le Skill

Mentre il formato delle skill è lo stesso, le meccaniche operative di Claude Code e Gemini CLI differiscono in punti chiave. Queste differenze influenzano come le skill vengono gestite, come vengono caricate nel contesto e come interagiscono con il modello di sicurezza dell'agente.

Esecuzione delle Skill in Claude Code

Claude Code cerca le skill in due posizioni principali: una directory globale in ~/.claude/skills/<name>/SKILL.md per le skill personali, e una directory specifica del progetto in .claude/skills/<name>/SKILL.md. Scopre anche le skill in directory .claude/skills/ annidate mentre attraversa un progetto.

Quando un'attività attiva una skill, Claude Code renderizza l'intero file SKILL.md nella conversazione come un unico messaggio. Questo contesto persiste per il resto della sessione; il file non viene riletto nei turni successivi. Si tratta di un approccio semplice, basato su file. Il frontmatter in SKILL.md permette anche un certo controllo sul set di strumenti dell'agente durante l'esecuzione della skill. La chiave allowed-tools può pre-approvare strumenti specifici per il turno che invoca la skill, mentre disallowed-tools può rimuovere temporaneamente strumenti dalla portata dell'agente mentre la skill è attiva.

Esecuzione delle Skill in Gemini CLI

Gemini CLI utilizza un sistema di rilevamento più strutturato e a più livelli, e un processo di caricamento in due fasi. Cerca le skill in un ordine di precedenza specifico: skill integrate, skill delle estensioni, skill utente (~/.gemini/skills/ o l'alias ~/.agents/skills/), e infine skill del workspace (.gemini/skills/ o il suo alias .agents/skills/).

A differenza di Claude Code, Gemini CLI non carica immediatamente l'intera skill. All'inizio di una sessione, inietta solo name e description di ogni skill abilitata nel prompt di sistema. Ciò mantiene snello il contesto iniziale. Solo quando il modello determina che un'attività corrisponde a una skill, chiama lo strumento activate_skill. Questo attiva una richiesta di consenso per l'utente, che dettaglia il nome della skill, il suo scopo e il percorso della directory a cui verrà concesso l'accesso. Dopo l'approvazione dell'utente, il corpo completo di SKILL.md e la struttura della sua cartella vengono aggiunti alla cronologia della conversazione, e la directory della skill viene aggiunta all'elenco dei percorsi di file consentiti dall'agente.

Questo sistema è gestito tramite un set di comandi dedicati, come gemini skills install <git-url-or-dir> --consent e /skills link <path> --scope user|workspace.

Ecco un riepilogo delle differenze principali:

Funzionalità	Claude Code	Gemini CLI
Percorso Skill	~/.claude/skills/, .claude/skills/	~/.gemini/skills/, .gemini/skills/ (più alias .agents/skills/)
Invocazione	Iniezione dell'intero SKILL.md al primo uso, persiste	Nome/Descrizione nel prompt di sistema; SKILL.md iniettato all'attivazione
Consenso Utente	Implicito all'installazione/posizionamento	Prompt esplicito alla prima attivazione per sessione
Gestione	Operazioni su file system	Comandi CLI (gemini skills ..., /skills ...)

La Vera Storia per il 2026: Gemini CLI Non è Più uno Strumento Consumer

Il confronto tecnico è ora in gran parte accademico per la maggior parte degli sviluppatori. Il 19 maggio 2026, Google ha annunciato che sta passando da Gemini CLI a un nuovo strumento chiamato Antigravity CLI. A partire dal 18 giugno 2026, Gemini CLI e le estensioni IDE associate Gemini Code Assist hanno smesso di servire le richieste per gli abbonati individuali Google AI Pro e Ultra, così come per il livello gratuito (che prima era di 60 richieste/minuto e 1.000/giorno).

Il servizio continua per i clienti enterprise con licenze Gemini Code Assist Standard e Enterprise e per coloro che utilizzano l'API Gemini tramite fatturazione diretta. Il repository gemini-cli rimane pubblico sotto licenza Apache-2.0 ed è ancora in fase di sviluppo attivo.

Fondamentalmente, Google ha dichiarato che le tecnologie principali dell'agente — Agent Skills, Hooks, Subagents ed Extensions — saranno trasferite su Antigravity CLI, che è descritto come una riscrittura in Go per motivi di performance. L'annuncio non ha affrontato la questione della licenza per Antigravity CLI. Questo cambiamento modifica il significato stesso della scelta tra Claude Code o Gemini CLI nel 2026. Per uno sviluppatore individuale senza una licenza enterprise o fatturazione diretta dell'API, non è più una scelta tra due strumenti consumer. La preoccupazione pratica è se l'investimento nella creazione di una libreria personale di skill sarà portabile verso futuri harness di agenti.

Finestra di Contesto vs. Profondità della Skill

Si è parlato molto della finestra di contesto da 1M di token pubblicizzata da Gemini. Sebbene esistano configurazioni con contesti ampi da entrambe le parti, fissarsi sul numero di token è fuorviante. La dimensione del contesto e la profondità della skill risolvono classi di problemi diverse.

Una finestra di contesto enorme è potente per compiti che richiedono una comprensione olistica di una grande codebase. Permette all'agente di mantenere una porzione maggiore del vostro repository nella sua attenzione immediata, il che può essere prezioso per refactoring o analisi complesse. Tuttavia, non risolve il problema dell'azione.

Una finestra da 1M di token non può installare un binario mancante. Non può fornire una chiave API. Non può correggere un file SKILL.md scritto in modo troppo vago per essere attivato in modo affidabile. Questi sono problemi di profondità della skill — la capacità di un agente di eseguire un compito preciso, ripetibile e consapevole dell'ambiente. Questo è il dominio di una skill ben scritta, e il suo successo spesso dipende meno dalla dimensione della finestra di contesto e più dall'ambiente in cui viene eseguita.

Cosa Mostrano i Nostri Dati sul Fallimento delle Skill (Su Qualsiasi Piattaforma)

Questo ci porta al cuore del problema: perché le skill falliscono? A SkillProof, installiamo ed eseguiamo le skill per pubblicare un verdetto onesto. Delle 2116 skill che abbiamo testato, 1307 (62%) sono state superate, 704 sono contrassegnate come "Funziona con configurazione" — fanno il loro lavoro, ma solo dopo una configurazione che la scheda deve esplicitare — e 105 ottengono un verdetto di fallimento: alcune sono state eseguite lasciandovi in una situazione peggiore rispetto a non avere alcuna skill, altre non sono state eseguite affatto.

Per essere perfettamente chiari: eseguiamo questi test esclusivamente in un harness Claude Code. Non abbiamo mai eseguito una skill su Gemini CLI o Antigravity CLI, e non facciamo alcuna affermazione sui loro tassi di successo. Il nostro processo completo è dettagliato nella nostra metodologia.

Tuttavia, i nostri dati sul perché le skill falliscono sono ancora molto rilevanti per qualsiasi harness. Abbiamo analizzato le note di test per ogni skill che non ha superato il test senza problemi. I risultati sono eloquenti.

Delle 704 skill che richiedono configurazione:

• 195 menzionavano una CLI o un binario mancante.
• 99 dipendevano da un server MCP separato, da configurare e avviare.
• 92 richiedevano una chiave API o altre credenziali.
• 64 necessitavano di un account a pagamento o di un abbonamento.

Delle 105 skill che hanno ottenuto un verdetto di fallimento:

• 27 riguardavano una CLI o un binario mancante.
• 12 dipendevano da un server MCP.
• 10 richiedevano un account a pagamento.
• 7 necessitavano di una chiave API.

Questi sono conteggi derivanti da una scansione per parole chiave delle nostre note di test, non una tassonomia esaustiva delle cause, e le categorie si sovrappongono: una singola skill potrebbe richiedere sia una CLI che una chiave. Ma il pattern è difficile da ignorare. La ragione preponderante per cui una skill non mantiene le promesse è una dipendenza dall'ambiente esterno. Una skill che richiede un binario che non avete installato fallirà sia che la eseguiate tramite Claude Code o Gemini CLI. Una skill che necessita di una chiave API non funzionerà senza di essa, indipendentemente dalla finestra di contesto dell'agente.

Casi di Studio: Dove le Skill Passano e Falliscono

Esaminare esempi specifici rende tutto più chiaro. La differenza tra una skill che supera il test e una che necessita di configurazione spesso non ha nulla a che fare con l'harness dell'agente.

• Sync Agent Instructions: Questa skill di coding ha superato i nostri test. Il suo scopo è sincronizzare le istruzioni tra i file CLAUDE.md, GEMINI.md e AGENTS.md. Funziona perché non ha dipendenze esterne; utilizza solo comandi di shell di base come cp, git diff e git add. La sua logica è interamente portabile. Il valore che ha fornito rispetto a una baseline ingenua è stata la sua precisione — ha correttamente preparato per il commit i file di destinazione tramite git add lasciando il file di origine non preparato.

• AI Multimodal: Questa skill di data ha ottenuto la valutazione "Funziona con configurazione". I suoi script sono puliti e utilizzano l'SDK Python ufficiale google-genai. Tuttavia, richiede che l'SDK sia installato e, cosa più importante, una GEMINI_API_KEY attiva nell'ambiente. Non abbiamo potuto fornire una chiave per il test, quindi il suo output non è mai stato misurato. Questa è una skill basata su Gemini che fallisce per una ragione che la bloccherebbe altrettanto efficacemente all'interno di Gemini CLI stesso.

• Amazon Alexa QA: Un altro esempio di "Funziona con configurazione", questa skill di seo illustra il problema delle dipendenze nascoste. Le sue istruzioni non menzionano mai che richiede silenziosamente uno strumento separato browser-act-cli, che deve essere installato tramite uv tool install browser-act-cli. Necessita anche di un account Amazon attivo e con login effettuato. Questo schema di fallimento è completamente indipendente dall'agente.

• AI Search Hub: Questa skill di data che ha superato il test è un esempio di uno strumento che funziona e basta. Abbiamo eseguito il suo comando documentato e ha restituito una risposta corretta al primo tentativo. La baseline — lo stesso modello senza la skill — ha richiesto tre tentativi e non ha prodotto alcun risultato.

Confrontare Gemini CLI vs Claude Code per il coding, quindi, è meno una questione sui due strumenti che sulle skill che si eseguono su di essi. Uno standard condiviso è un vero passo avanti, ma come mostrano i nostri dati, la portabilità si riduce a se una skill è onesta riguardo a ciò di cui ha bisogno dalla macchina sottostante.

Letture correlate: abbiamo affrontato la stessa questione di portabilità con l'agente di OpenAI in Claude Code vs Codex CLI, e abbiamo trattato come i file di istruzioni differiscono dalle skill in AGENTS.md vs Claude Skills.

Questo è il problema che SkillProof è stato creato per risolvere. Installiamo ogni skill, la eseguiamo su un lavoro reale e pubblichiamo il verdetto — inclusi i fallimenti. Il catalogo completo di 2116 skill testate è consultabile gratuitamente; se preferite partire da una lista ristretta, vendiamo anche pacchetti di dieci skill basati sul ruolo a $10 ciascuno.