哈囉，各位走在科技尖端的部落格讀者們！我是你們的部落格顧問，今天我們要來聊一個超級酷、但卻被90%的人都低估的 AI 新武器——Claude Skills。
你可能已經玩過 ChatGPT、用過 Claude 寫報告，覺得 AI 不過就是個「聰明的工具人」嘛！但 Anthropic 推出的這個 Skills 功能，可不是讓你多一個玩具，而是要讓你的 AI Agent 直接從「工具人」升級成「專案經理」！
這聽起來是不是有點玄？別擔心，我會用最口語、最有趣的方式，帶你一層一層剝開 Skills 的神秘面紗，讓你徹底搞懂這個「AI 超能力」到底有多厲害！
💡 為什麼 Skills 這麼重要？它跟 Prompt 有什麼不同？
在我們深入技術細節之前，先來搞懂一個根本問題：Skills 到底解決了什麼痛點？
過去我們使用 AI，主要靠的是 Prompt（提示詞）。Prompt 就像你給 AI 的一張「一次性便條紙」，告訴它：「嘿，幫我寫一篇關於 AI Skills 的文章，風格要有趣，字數要 2500 字。」
但隨著任務越來越複雜，Prompt 就開始力不從心了：
- 上下文爆炸（Context Overload）： 複雜的任務需要超長的 Prompt，佔用大量 Token，費用貴，而且 AI 容易「失憶」。
- 重複勞動（Repetitive Work）： 每次都要重新輸入一堆「最佳實踐」、「注意事項」和「SOP」，浪費時間。
- 缺乏資產化（Lack of Assetization）： 你的「神級 Prompt」只能自己用，無法分享、無法版本控制，更別說變成公司的數位資產。
Claude Skills 的出現，就是來終結這些痛點的！
如果說 Prompt 告訴 AI「做什麼」（What to do），那麼 Skills 則定義了 AI「如何判斷」和「執行」的完整流程（How to do it）。
| 特性 | Prompt（提示詞） | Claude Skills（技能） |
|---|---|---|
| 本質 | 一次性指令，佔用上下文 | 可重複使用的指令包，按需加載 |
| Token 消耗 | 每次執行都佔用大量 Token | 僅在需要時加載，大幅節省 Token |
| 可重複性 | 低，每次都要重新輸入 | 高，可版本控制、可共享 |
| 複雜度處理 | 難以處理複雜的判斷邏輯 | 擅長封裝複雜的判斷和執行流程 |
| 角色定位 | 「工具人」的便條紙 | 「專案經理」的 SOP 手冊 |
🚀 Skills 的三大超能力：零代碼、百倍效率、生態整合
根據我們從影片和官方文件整理的資訊，Claude Skills 至少有三個亮點，讓它成為 AI 自動化領域的「黑馬」：
1. 零代碼門檻：人人都是 AI 流程設計師
你以為要設計一個複雜的 AI 工作流，需要會寫 Python 或 JavaScript 嗎？錯！
Claude Skills 的核心設計理念是**「零代碼（Zero-Code）」**。它允許你用自然語言，也就是我們日常說的話，來定義一個複雜的「指令包」。
這個指令包可以包含：
- 最佳實踐（Best Practices）： 告訴 Claude 在特定情境下應該怎麼做。
- 判斷邏輯（Decision Logic）： 設定「如果 A 發生，就執行 B；否則執行 C」的流程。
- 工具調用（Tool Use）： 預先定義好 Claude 可以使用的外部工具（例如：搜尋引擎、程式碼解釋器、內部 API）。
這就像是，你不需要會蓋房子，只需要畫一張詳細的設計圖，Claude 這個「超強工頭」就能按圖施工。這大大降低了 AI 自動化的門檻，讓業務人員、行銷人員、甚至行政人員都能設計自己的 AI 工作流。
2. 百倍效率提升：從「手動執行」到「自動資產化」
效率提升是 Skills 帶來的最直接好處。
想像一下，你每週都要寫一份「市場競品分析報告」。過去你可能需要：
- 手動輸入 Prompt，要求 Claude 搜尋資料。
- 手動檢查結果，根據結果調整 Prompt，要求 Claude 進行分析。
- 手動要求 Claude 輸出成特定格式的 Word 或 Excel。
現在，你可以把整個流程封裝成一個 “競品分析大師” 的 Skill。
當你需要報告時，你只需要對 Claude 說：「請使用『競品分析大師』Skill，分析最新的三個競爭對手。」
這個 Skill 會自動完成：
- 步驟 1： 啟動搜尋工具，鎖定最新的競品資訊。
- 步驟 2： 根據預設的分析框架（SWOT、五力分析等）進行結構化分析。
- 步驟 3： 調用文件生成工具，將結果輸出成公司標準格式的 Excel 報表。
這就是從「手動執行」到「自動資產化」的飛躍。你的工作流變成了一個可重複、可規模化、可版本管理的數位資產，效率提升何止百倍！
3. 生態整合：Agent 協作的「軟編排」藝術
這可能是 Skills 最具顛覆性的能力——軟編排（Soft Orchestration）。
在複雜的企業應用中，一個 AI Agent 往往無法獨立完成所有任務。你需要的是一個「團隊」。
Skills 允許你定義一個主 Agent（Master Agent），它就像一個專案經理，負責協調多個子 Agent（Sub-Agents），每個子 Agent 都擁有特定的 Skill。
| 角色 | 職責 | 擁有的 Skill 範例 |
|---|---|---|
| 主 Agent | 專案經理，負責接收任務、拆解、協調和彙整結果。 | 專案管理、結果彙整 |
| 子 Agent A | 數據分析師，負責處理和分析數字。 | Excel 報表生成、數據視覺化 |
| 子 Agent B | 內容創作者，負責撰寫和潤飾文案。 | 部落格寫作風格調整、SEO 關鍵詞優化 |
| 子 Agent C | 程式碼專家，負責執行和除錯程式碼。 | Python 程式碼執行、Mermaid 圖表生成 |
主 Agent 收到任務後，會根據內建的 SOP（標準作業流程），將任務拆解並分派給擁有對應 Skills 的子 Agent。這種分層、協作的架構，讓 AI 系統的複雜度和可靠性都提升了一個檔次。
🛠️ 深入 Skills 的核心：兩種應用模式解析
Skills 的應用可以歸納為兩大類，它們代表了兩種不同的自動化思維：
模式一：能力包型（Capability Package）
這是一種單一 Agent 內部的能力強化。
想像你給 Claude 裝了一個「外掛程式」。這個外掛程式封裝了複雜的判斷邏輯和執行步驟。
應用情境： 法律文件審核。
你不需要每次都告訴 Claude 法律條文的細節，你只需要給它一個 “合約審核專家” 的 Skill。
- Skill 內部邏輯：
- 輸入： 一份合約文件。
- 步驟 1： 檢查合約中的「不可抗力條款」是否符合公司標準（判斷邏輯）。
- 步驟 2： 檢查「違約金比例」是否超過 20%（判斷邏輯）。
- 步驟 3： 如果有任何不符合項，調用
文件標註工具進行高亮和批註（工具調用）。 - 輸出： 一份帶有批註的審核報告。
這種模式的優勢在於效率和一致性。無論誰來使用這個 Skill，都能得到標準化、高品質的結果。
模式二：軟編排型（Soft Orchestration）
這是一種多 Agent 協作的流程管理。
主 Agent 不親自執行任務，而是像一個樂團指揮，協調不同的樂手（子 Agent）演奏出和諧的樂章。
應用情境： 跨部門專案管理。
假設公司要推出一個新產品，需要「市場調研」、「產品設計」和「行銷文案」三個步驟。
- 主 Agent（專案經理）： 接收「新產品發佈」任務。
- 調度： 啟動 子 Agent A（市場調研），使用其
競品分析Skill。 - 等待與判斷： 收到調研報告後，判斷報告是否合格。
- 調度： 如果合格，啟動 子 Agent B（產品設計），使用其
設計草圖生成Skill。 - 調度： 同時啟動 子 Agent C（行銷文案），使用其
社群文案撰寫Skill。 - 彙整： 收集所有子 Agent 的結果，生成最終的「新產品發佈專案報告」。
這種模式的優勢在於複雜度和彈性。它可以處理跨越多個系統、多個步驟的複雜業務流程，而且每個子 Agent 都可以獨立更新和維護，互不干擾。
📊 Skills 的技術基石：從 Prompt 到 Agent 的抽象層
要理解 Skills 的強大，我們必須稍微看一下它的技術原理。Skills 其實是 Anthropic 在 Prompt 和 Agent 之間建立的一個「中間層抽象」。
你可以把這個抽象層想像成一個**「AI 樂高積木」**。
| 概念 | 樂高比喻 | 技術意涵 |
|---|---|---|
| Prompt | 一次性的手寫說明書 | 每次都佔用上下文，無法重複利用 |
| Skill | 一個組裝好的功能模塊（例如：一輛車的輪子） | 可重複使用、版本控制、按需加載 |
| Agent | 一個完整的樂高作品（例如：一輛完整的車） | 具備多個 Skills，能執行複雜任務的實體 |
漸進式披露（Progressive Disclosure） 是這裡的關鍵技術。
傳統上，為了讓 AI 知道所有規則，你必須把所有規則都寫在 Prompt 裡，這就是為什麼 Prompt 會越來越長。
但 Skills 採用的是「漸進式披露」：
- 一開始： Claude 只知道這個 Skill 的名稱和用途（例如：有一個 Skill 叫做「競品分析大師」）。
- 需要時： 當 Claude 判斷當前任務需要用到這個 Skill 時，它才會按需加載這個 Skill 內部的詳細指令和邏輯。
這就像你不需要把整本百科全書都塞進 AI 的腦袋裡，只需要告訴它「這本書在哪裡」，需要時再去翻閱。這不僅大幅節省了 Token 費用，也讓 AI 的推理過程更清晰、更聚焦。
📈 如何開始打造你的第一個 Claude Skill？
說了這麼多，你一定手癢想試試看了吧？
打造一個 Claude Skill 的過程，其實就是一個**「將你的專業知識數位化、模塊化」**的過程。
這裡提供一個簡單的流程圖，幫助你理解這個過程：
實戰範例：部落格文章 SEO 優化 Skill
假設你是一個部落格顧問，你的目標是確保每篇文章都符合最高的 SEO 標準。你可以設計一個 “SEO 終極審核員” 的 Skill。
| 步驟 | 內容 | 關鍵指令/邏輯 |
|---|---|---|
| 1. 標題審核 | 檢查標題是否包含核心關鍵詞，且長度在 15-30 個字元之間。 | IF 標題長度 > 30 OR 標題長度 < 15 THEN 輸出警告 |
| 2. 關鍵詞密度 | 計算核心關鍵詞在文章中的出現次數，確保密度在 1.5% - 2.5% 之間。 | 調用程式碼解釋器 計算密度；IF 密度 > 2.5% THEN 建議減少 |
| 3. 圖片優化 | 檢查所有圖片是否都有 alt 屬性，且 alt 屬性中包含關鍵詞。 | 遍歷所有圖片標籤；IF alt 屬性缺失 OR 不含關鍵詞 THEN 輸出缺失清單 |
| 4. 格式檢查 | 檢查是否使用了 H1, H2, H3 標籤，並確保文章長度超過 2500 字。 | IF H1 標籤數量 > 1 OR 總字數 < 2500 THEN 輸出警告 |
| 5. 輸出報告 | 彙整所有檢查結果，生成一份 Markdown 格式的優化建議報告。 | 生成結構化輸出 |
透過這個 Skill，你只需要將文章內容丟給 Claude，它就能自動完成一個專業 SEO 顧問的審核工作，而且每次的審核標準都絕對一致！
🌐 Skills Marketplace：社群力量的崛起
Anthropic 不僅提供了 Skills 的技術，還鼓勵社群共建 Skills Marketplace（技能市場）。
這是一個非常聰明的策略。它讓 Skills 不再是 Anthropic 獨有的功能，而是變成了一個開放的生態系統。
- 對於使用者： 你可以像逛 App Store 一樣，在 Skills Marketplace 上找到別人已經開發好的、各種領域的 Skills，一鍵安裝，立即使用。
- 對於開發者： 你可以將自己精心設計的 Skills 分享出去，讓更多人受益，甚至未來可能形成一個**「AI 技能經濟」**，讓優秀的 Skill 設計者獲得回報。
這就像是，你買了一台超級電腦（Claude），而 Skills Marketplace 提供了無數的應用程式（Skills），讓這台電腦的能力無限擴展。
結論：Skills 是通往「真正的 Agent」的關鍵一步
Claude Skills 不僅僅是一個新功能，它是 Anthropic 對 AI Agent 未來形態的一次深刻思考和實踐。
它將 AI 的能力從「單純的對話」提升到了「可編程、可資產化、可協作的自動化工作流」。
對於我們這些想要利用 AI 提升生產力的人來說，Skills 提供了：
- 標準化： 確保複雜任務的執行品質和一致性。
- 規模化： 將一次性的 Prompt 變成可重複使用的數位資產。
- 協作性： 讓多個 AI Agent 能夠像一個團隊一樣高效運作。
如果你還只是把 Claude 當成一個聊天機器人，那你就真的低估了它的潛力。現在，是時候開始學習如何設計和使用 Skills，讓你的 AI Agent 真正從「工具人」蛻變成能夠獨當一面的「專案經理」了！
別再只寫 Prompt 了，開始設計你的第一個 Skill 吧！ 這是你掌握 AI 自動化超能力的入場券！
參考Youtube影片
延伸閱讀與資源：