你是否曾有過這樣的經驗：你已經摸索出一套和 AI 協作的有效方法，知道怎麼下指令、怎麼設定格式、怎麼讓 AI 輸出符合公司要求的內容。但同樣的任務換一個人操作，結果就完全不同。新進成員要重新摸索，主管要一再重複說明，資深員工累積的 AI 使用經驗，沒有辦法變成組織共用的資產。
這不是員工的問題，也不是模型不夠聰明，而是「有效的方法」從未被清楚定義過，只存在於少數人的使用習慣裡。這個問題在 Agent 時代會更加明顯。AI 開始可以自主執行任務，但沒有明確的指引，每一次執行都可能走向不同的結果。
Anthropic 在 2025 年 10 月推出 Agent Skills ，目的就是解決這個問題，讓每個人、每個組織，都能把「怎麼把事情做好」的知識，系統性地教給 AI，讓個人的工作經驗成為整個團隊都能調用的執行攻略。
本篇 Aiworks 將帶你全面了解 Skills 是什麼、它由哪些部分構成、適合在什麼情況下使用，以及如何在 AI 工具中安裝並開始使用。
文章大綱
什麼是 Agent Skills？
Agent Skills（簡稱 Skill）是一份寫給 AI 看的「任務說明書」，以 Markdown（.md）純文字檔的方式儲存。
當你要請 AI 執行某類任務時，它會先讀這份說明書，再照著裡面的規則動作。
Skill 的核心概念，可以用「遊戲攻略」來理解：
- AI 或 AI Agent 就是你操控的角色。它有能力行動，但需要你的指引。
- 對話、上下文（context）、知識庫等則是遊戲中的世界觀，包含劇情背景、地圖規則、當前任務狀態。角色每走一步都在參考這些資訊。
- 完成任務就是通關，可以有很多種路線和方法。
遊戲過程中，你可能會蒐集道具、學會新招式。但沒有攻略，你可能繞了很多冤枉路才找到最有效的打法。
Skill 就是那本遊戲攻略。
攻略告訴你：面對這個任務，應該用哪個道具、出哪個招、走哪條路線，才能最有效率地達到目標。角色本身的能力沒有變，但拿著攻略的你，每次都能按照最佳路徑行動，不用靠摸索或運氣。
寫 Skill，就是在替 AI、也替你自己寫一本這樣的攻略。
Agent Skills 的組成
Skill 是一個資料夾（.skill），核心是一份名為 SKILL.md 的文件。這份文件告訴 AI 什麼時候啟動這個 Skill、要執行什麼任務、可以運用哪些工具。
一個完整的 Skill 通常包含以下幾個要素：
| 要素 | 用途 | 範例 |
|---|---|---|
| 1. 身份與目的 | 這個 Skill 是用來做什麼的？明確的定位讓 AI 知道它在這個任務中扮演的角色。 | 「你是 Aiworks 的內容撰寫助手，專門產出 SNS 貼文。」 |
| 2. 規則與限制 | 有哪些事情必須做、哪些事情絕對不能做。這些規則讓輸出結果具有一致性。 | 「不可以使用第一人稱」、「字數不超過 150 字」。 |
| 3. 格式範本 | 輸出的內容應該長什麼樣子，最好附上實際範例。 | |
| 4. 流程步驟（可選） | 如果任務有固定的執行順序，可以逐步寫清楚。 | 「先分析背景、再列出關鍵訊息、最後依照格式產出。」 |
| 5. 工具（可選） | Skill 也可以包含可執行的程式碼，讓 AI 在特定步驟呼叫工具完成任務。 | 擷取 PDF 中的表單欄位、生成特定格式的試算表。 |
| 6. 資源（可選） | Skill 資料夾裡也可以放入任務所需的附加檔案，AI 在執行任務時可以視需要取用，不需要每次由使用者手動提供。 | 圖片、範本文件、參考資料 |
漸進式揭露（Progressive Disclosure）
就像一份遊戲攻略不會要你從頭讀到尾，而是讓你先看目錄找到關卡，再翻到對應章節，真的卡關了才需要細讀附錄的詳細說明。Skill 的運作邏輯也是如此。
漸進式揭露（Progressive Disclosure）的特性，讓 Skill 根據三個層級按需求載入：
- 【第一層】基本資訊（每次對話都載入）：啟動時，AI 只會先讀到每個 Skill 的名稱與簡短描述，用來判斷這個 Skill 是否與當前任務相關。這讓你可以安裝很多個 Skill，而不會對對話速度造成影響。
- 【第二層】
SKILL.md（確定觸發後載入）：當任務符合某個 Skill 的描述，AI 才會完整讀取SKILL.md的內容，包含執行流程、規則與範例。 - 【第三層】附屬資源與程式碼（視情況載入）：Skill 資料夾內的工具與資源（例如：補充文件、參考資料，或可執行的程式碼），只在任務需要時才被存取。
什麼情況下適合使用 Skill？
Skill 最適合用在以下幾種情境：
- 重複性流程與固定 SOP： 如果你每週都要輸出同一種報告、同一種格式的貼文，或者需要依照特定 SOP 審閱文件，Skill 能讓你一次建立、自動沿用，不需要每次重新向 AI 解釋怎麼做。
- 領域知識與組織規範： 包含品牌語調規範、文件格式要求、內部術語，或特定工具的操作邏輯，例如 Excel 公式慣例、PDF 處理流程等。
- 特定工作習慣與偏好： 舉凡筆記整理方式、程式碼撰寫風格、研究調查流程，都可以透過 Skill 讓 AI 在每次對話中都按照習慣的方式行動。
- 跨工具、跨平台的一致性： 同一個 Skill 在不同工具與平台均可使用，不需要重複建立相同的規則，讓同一套工作方式在不同情境下都能穩定運作。
Agent Skills 和 Projects、Gems、GPTs 的差異是什麼
Projects、Gems、GPTs 和 Skill，都是透過預先寫好的指引來規範 AI 的回應與行為。兩者的差異在於 Projects 提供的是「背景知識」，Skill 提供的是「做事方法」；前者告訴 AI「你需要知道什麼」，後者告訴 AI「你需要怎麼做」。兩者各有定位，也可以同時搭配使用。
| Projects / Gems / GPTs | Skill | |
|---|---|---|
| 核心用途 | 提供 AI 背景知識與參考脈絡 | 封裝 AI 可重複執行的任務流程 |
| 載入方式 | 在特定範圍內持續載入 | 在所有對話按任務需求動態載入 |
| 組成形式 | 系統提示詞 + 知識庫 | 資料夾（核心文件 + 工具 + 資源） |
| 執行能力 | 文字指令與回應為主 | 可執行程式碼腳本 |
| 跨平台攜帶 | 綁定特定工具或平台 | 可跨不同工具與使用情境 |
| 功能強項 | 建立「有特定個性和背景知識的 AI 助理」 | 封裝「一套帶得走、可重複執行的任務流程」 |
Skill 的優點與限制
優點
- 可疊加： 多個 Skill 可以同時啟動、自動協調。例如同時載入「品牌語調 Skill」與「文章格式 Skill」，讓兩者各司其職。
- 可攜帶： Skill 採用統一格式，已作為開放標準發布，可在所有相容的工具或平台使用，不需要重複建立。
- 高效率： 漸進式揭露機制確保只載入必要的內容，不會對對話速度造成明顯影響。
- 可包含程式碼： 部分任務改用程式執行，輸出結果比依賴語言模型生成更穩定且可預期。
限制
- 前期需要投入撰寫： Skill 的品質直接影響 AI 的表現。核心文件
SKILL.md的描述寫得不夠清晰，AI 可能在不合適的情境觸發 Skill，或者在應該啟動時沒有反應。 - 各平台不自動同步： Skill 需在每個使用的平台或帳號分別上傳與管理。例如上傳至 Claude 的 Skill 不會自動同步到 Claude Code，反之亦然。
- 資安風險需注意： 使用 Skill 需啟用程式碼執行功能，一旦啟用，AI 就可以自動執行 Skill 內含的程式碼，建議只安裝來自可信賴來源的 Skill。
- 企業合規需注意： Skill 目前不在 ZDR（Zero Data Retention，零資料留存）的適用範圍內，企業採用前需確認組織的資料留存政策。
如何使用 Skill
以下為目前支援且可使用 Skill 的 AI 工具：
Claude
在側邊欄中找到 Customize，即可安裝或管理 Skill。目前開放給 Pro、Max、Team 及 Enterprise 用戶使用。
ChatGPT
點擊帳戶頭像，並在列表中選擇「技能」，即可安裝或管理 Skill。目前開放給 Business 及 Enterprise 用戶使用。
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AI coding CLI 工具
在使用 Claude Code、Codex、Gemini 等 AI coding CLI 工具時，將 Skill 的資料夾安裝到對應路徑，AI 就會自動偵測並在需要時載入。
不管透過哪種方式，Skill 的啟動都是自動的，AI 會根據任務內容判斷哪個 Skill 與當前任務相關，並在需要時自動載入。
結語：攻略的價值，在於讓每個人都能走最有效率的路
企業在 AI 時代面臨的核心挑戰之一，從來不是工具夠不夠強，而是知識能不能被傳遞。透過經驗累積的判斷方式、有效的工作路徑、不能妥協的品質標準，難以系統性地讓整個組織共享。隨著 AI Agent 開始能夠自主執行任務，企業導入 AI 的下一個門檻已經不是會不會用，而是「能不能讓 AI 在組織裡穩定、一致地運作」。
Skill 提供了一種新的可能：把「怎麼把事情做好」的知識整理成一份「攻略」，以可執行的形式傳遞給 AI，再透過 AI 讓這套攻略在不同成員、不同情境下穩定重現。
攻略的價值，不在於讓角色更強，而在於讓任何人讀完都能走最有效率的路。釐清哪些工作流程值得被封裝、哪些任務需求可以被系統化，是寫出一本好攻略的前提，也是組織把 AI 從個人生產力工具提升為團隊協作基礎建設的關鍵一步。
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