🧩 Skill：把重複的工作固定下來

一句話：Skill 就是給 AI 看的「工作說明書」

AI Agent（例如 Gemini Spark、Claude Code、Codex）跟一問一答最大的分別，是你給它一個目的，它會處理一連串的事。而 Skill 就是事先寫好、告訴它這件事該怎樣做的說明書——包括每一步做什麼、中間要檢查什麼、什麼才算合格。寫好一次，之後每次執行的品質就穩定下來。

用 AI Agent 最該學的一件事：Skill

本站主打影片：Skill 與提示詞的分別、去哪裡找、安裝前的安全檢查，以及最重要的——怎樣改成屬於你自己的版本。

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有 Skill 與沒有 Skill，差在哪

1. 沒有 Skill：每一步之間都要你自己接叫 AI 找新聞 → 自己看這則適不適用 → 上載歷屆試題 → 叫它參考題型出題 → 它在對話框給你 → 你自己複製貼上搬去別處。就像工廠裡每部機器做完一個半成品，都要人手搬去下一部。
2. 有 Skill：一次過做完，你只負責驗收叫它啟動這個技能，它就自己上網找最近兩星期的新聞、參考你上載的試卷格式、生成選擇題與長短答題連答案，最後存進 Google 文件——中間不需要你干預。
3. 連檢查步驟都可以事先寫進去哪些新聞屬於你要的範圍、出來的題目要達到什麼標準——這些判斷準則都可以寫在 Skill 裡面，讓它自己過濾，不用每次口頭交代。

提示詞與 Skill 的五個分別

1. 包含範圍提示詞是一段文字；Skill 把提示詞有的全部包含，還多出參考文件與腳本。
2. 適用場景提示詞適合單次、一次性的任務；Skill 適合重複執行的固定流程。
3. 會不會消失提示詞講完就沒有了；Skill 儲存成檔案，一直都在。
4. 每次要不要重貼提示詞每次都要重新貼一遍（除非存成 Gemini 的 Gem）；Skill 不用，AI 會自己判斷該啟動哪一個。
5. 內容結構提示詞是純文字；Skill 是一個資料夾，最重要的檔案叫 SKILL.md——它既是說明書，也像一本書的目錄，告訴 AI「做 A 這件事時，去看哪一份文件的哪一部分」。

四步做出屬於你的 Skill

1. 一、找直接叫 AI Agent 上網找。說法例如：「我想做（某件事），幫我上網找一下有沒有現成的 Skill 可以做到。但找到之後不要立刻安裝，先整理一個清單告訴我：名稱、連結、包括什麼內容、實際做到什麼效果、適合與不適合什麼情況。」
2. 二、驗這一步不可以跳過。 叫 AI 檢查整個 Skill 有沒有問題、有沒有安全隱患，看完報告才決定裝不裝。
3. 三、裝確認沒問題，把網址給 AI，叫它自己安裝。
4. 四、改（最重要）告訴 AI 這個 Skill 要怎樣改，才符合你的科目、年級、程度與格式要求。不改的話，它做出來的只是一份「一般老師」用的東西，不是你用的。

為什麼一定要改：別人的 Skill 就像一部原廠手機

買一部新手機回來是原廠設定，裡面沒有你的資料、沒有你常用的應用程式，用起來反而不如舊手機順手——你一定會把舊資料搬過去、登入自己的帳號、改回自己習慣的排版。別人的 Skill 也一樣。 舉例：一個出題 Skill 之所以會自動出經濟科的題目，是因為裡面早就寫好了這條規則。你教的是別科，就必須改成你的科目、年級和程度，否則生成出來的東西不會合用。

叫 AI 改東西：說法決定成敗

1. AI 對「好」的定義跟你不同你心裡的「好一點」可能是版面乾淨、字數少一點；AI 理解的「好一點」可能是內容更豐富，於是給你更多文字。你們講的根本不是同一件事。
2. 不好的說法「你再改好一點」「感覺不太對」「你幫我再想想」——這樣改三四次都改不出你要的。
3. 好的說法：講清楚位置、方向、程度哪一段太長、要壓縮到多少字以內、重點要保留什麼——具體指出要修正的地方。
4. 比描述更快：直接給實物上傳你以前做好的成品、你認為好的例子，甚至反例（告訴它你不想要的樣子）。但要講清楚：你想它學這份文件的哪一部分——是結構、語氣，還是排版。
5. 滿意之後，把改動固定下來跟 AI 說：「根據我們剛才討論的修改過程，優化改良這個 Skill。」它就會把整個 Skill 更新成你的客製化版本，下次直接用。

最後一句

裝得越多 Skill 不代表越好。 關鍵是你能不能把它改成真正融入你日常工作的工具——一個改好的 Skill，勝過十個原廠的。