Claude Skills

Claude Skills 是什麼?把你的專業流程,變成 AI 能重複執行的知識資產

技能包,只是你自己不知道你會寫而已。會教學、會帶新人、會做簡報的人,早就具備寫技能包的能力,差的只是格式轉換。

發佈 2026-02-28 | 最後更新 2026-03-01

這篇在講什麼

你有沒有過這種經驗:跟 AI 合作改出一個超滿意的版本,下次想做一樣的事,卻要重新解釋一大堆?「我要這樣的格式」「語氣要像上次那樣」「記得保留學生提問的段落」,每次都重講一遍,很累。技能包就是在解決這件事。

適合誰

· 老師、主管、顧問:你會上課、帶新人、寫培訓手冊,你早就會寫技能包了
· 常跟 AI 改出滿意成果,卻苦於下次要重教一遍的人
· 想把個人專業變成可累積、可傳承資產的知識工作者

你會得到什麼

· 技能包的本質與它真正的創新點在哪
· 兩種製作方法:從零開始、從實際工作流程回推
· 三個核心好處,以及分層載入、版本備份等實務要點

核心理念學 AI 太麻煩了,工具一直換、學不完。反過來想:把自己的內容整理好,讓 AI 來學我。技能包出現之後,這個方向有了具體的載體。

技能包是什麼:給 AI 看的操作手冊

技能包就是一份操作文件,用 Markdown 語法寫的,就這麼簡單。操作手冊這種東西從以前就有了,所以格式本身沒什麼新。它真正的創新在於:規範了 AI 要怎麼讀這份手冊、怎麼用這份手冊。只要照技能包的格式寫,AI 就會最大限度地依照上面的流程執行。

為什麼這很重要?因為 AI 很容易偷懶。丟一份一小時演講的逐字稿,要求「整理至少 3000 字的詳細報告」,它可能只給你 500 字摘要;再唸它一次,變 1000 字。指令一複雜,AI 就散了。技能包最核心的價值,是讓 AI 老老實實照著規格走。

提示詞像點菜

「幫我煮一道菜」「幫我蒸個蛋」。一句話交代一件事,即時、方便,但每次結果看廚師心情。

技能包像廚師訓練手冊

刀工、火候、食材標準全寫清楚,缺食材、缺醬料的例外狀況怎麼處理也都有。可以寫到幾千甚至幾萬字。

把 AI 的使用方式想成一個光譜也可以:最嚴謹的一端是程式碼,像計算機,每一步固定;中間是技能包,給 AI 一個判斷框架,像錦囊妙計,有彈性但有規矩;最發散的一端是空口提示詞,最即時,也最不穩定。

幾萬字的手冊,AI 為什麼讀得動:分層載入

技能包可以寫得很長,但 AI 讀它的方式像看一張活動海報:第一層看大標題,第二層看副標題,有興趣才看詳細內容,最後才掃 QR code 進官網。技能包也一樣,AI 先讀最前面的描述,判斷「我現在做的任務需不需要這份手冊」,不需要就完全不載入。

舉個例子:一間公司把所有寫企劃的規矩做成技能包,裡面收了歷年十幾份企劃案當範例,加起來好幾萬字。AI 在回 Email 時,判斷用不到,不啟動;要寫企劃了,而且對象是政府單位,它就只載入政府單位的企劃書格式那一段。

這就是技能包會聽話的原因:它規定了 AI 什麼時候讀、讀哪一段、參考什麼資料,用不到的部分連載入都不會載入。

三個核心好處

好處 1專業知識整理起來

教 AI 一次,規矩講好,之後一個觸發詞就能重跑整套流程。

好處 2可以給夥伴使用

新人來了讀同一份手冊,AI 還能幫他檢查格式對不對、該找誰確認。

好處 3封裝你的最佳狀態

在狀態最好的時候把原則寫下來,累的時候讓 AI 拿這份標準幫你把關。

第一個好處,用我的逐字稿整理當例子。我常有一兩個小時的演講要整理成教學手冊,直接丟給 AI 根本整理不到我要的規格。所以我教了它一次,把規矩寫進技能包,還把「詳細」「超詳細」「一比一」這幾個詞各自對應的規格都定義清楚。之後只要說「幫我超詳細整理」,它就知道要做到什麼程度。

第三個好處是我認為對個人品牌創業者最重要的。我早上寫文比較穩定,晚上寫就容易情緒化。所以我在早上狀態好的時候,把「如何把知識教學寫得親和、避免高高在上的語氣」這些原則寫成技能包。之後我很忙、很累、心情不好的時候,就請 AI 用這份技能包幫我檢查語氣,看有沒有容易挑起對立或惹人討厭的詞。它封裝的除了專業知識,還有我最佳的認知狀態。

怎麼開始:兩種製作方法

前置準備只有一件事:到 Claude 介面的「客製化」裡找到 Skills 區塊,把官方內建的「技能包創建者(skill-creator)」打開。免費版也能用。然後開新對話,說「幫我做技能包」就開始了。

方法一:從零開始

它會引導你回答:想做什麼、全新的還是改現有的、需要什麼功能。跟著選、補上需求細節就完成。適合你已經很清楚自己要什麼的情況。

方法二:從工作流程回推(更實際)

最好的素材是你實際做到滿意的工作成果。像我把講座逐字稿丟給 AI 整理教學手冊,第一版不滿意,來回修改:保留我說話的語氣、保留學生的提問。改到滿意之後,跟它說:

先幫我整理一下,我是怎麼一步步教你寫成這個版本的。 確認沒問題之後: 幫我把這個流程做成技能包, 我希望下次丟逐字稿給你,你就自動整理成這樣的版本。 (提醒:檔名都用英文、輸出成 .skill 檔。)

核心邏輯是:這次教了它三小時,下次一個指令就要到位。你用不著憑空想「我需要什麼功能」,從真實成果出發,讓 AI 把過程封裝起來。

更新前先備份更新技能包會直接覆蓋舊版。有時候新版反而沒有舊版好用,沒備份就回不去了。養成習慣:每次做出或更新技能包,先下載一份。技能包也用不著一開始就寫幾萬字,從小手冊開始,越補越多,太複雜再拆分。

再往上一層:上下文工程

技能包背後其實是三件更根本的事:把自己的話說清楚;搞清楚 AI 會怎麼理解你說的話(我怎麼說是一回事,AI 怎麼聽是另一回事);在對的時候給 AI 對的資料。

想像一個新人要寫企劃書,你把公司十幾年來幾百本企劃書全丟給他,他看不完,直接擺爛。換個說法:「你這次寫政府案,先看這兩本,看完不懂再問我。」他就願意看了。AI 也一樣,一口氣丟所有東西會消化不良,這件事統稱上下文工程,技能包的分層載入就是它的一種實作。

沒有技能包,基本上就不會有好的 AI 員工。再聰明的 AI,也得猜你到底要幹嘛。

你可以怎麼練習

只要技能包和知識庫寫得好,之後不管換什麼工具,都叫 AI 想辦法來配合你。這是長遠的工程,也是最划算的投資:知識越累積越多,AI 越來越懂你,你越來越不焦慮。

  1. 打開 Claude 的技能包創建者(客製化 → Skills → skill-creator)。想先看別人寫好的長什麼樣,技能包下載頁有二十多包可以拆。
  2. 回想最近一次跟 AI 改到滿意的成果,回到那個對話,請它先整理「你是怎麼教它的」。
  3. 確認整理沒錯,請它做成 .skill 檔,檔名用英文。
  4. 下載備份一份,再實際觸發一次,驗證下次真的一個指令就到位。
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