Agent skill 是什麼？Agent Skill 教學、範本及撰寫工具

Agent Skill 是什麼？

Agent Skill 定義

根據 Agent Skill io 的定義，Agent Skill 是一個包含 SKILL.md 的資料夾，其中記錄了 Skill 名稱、用途說明，以及 AI Agent 執行特定任務時所需遵循的指令。

白話來說，Agent Skill 就像提供給 AI Agent 的工作 SOP。它會告訴 AI Agent 遇到特定任務時，應該依照哪些步驟執行、查閱哪些資料、使用哪些工具，以及最後要輸出什麼結果。

除了 SKILL.md 之外，一個完整的 Agent Skill 通常還會包含執行程式碼（scripts）、參考文件（references）、輸出模板（templates）及其他相關資源（assets），讓 AI Agent 能更穩定地完成任務。

以下為典型的 Agent Skill 資料夾架構範例：

my-skill/
├── SKILL.md          # Required: metadata + instructions
├── scripts/          # Optional: executable code
├── references/       # Optional: documentation
├── assets/           # Optional: templates, resources
└── ...               # Any additional files or directories

《延伸閱讀：AI Agent 是什麼？AI 代理介紹、應用場景》

SKILL.md 是什麼？

SKILL.md 是目前最常見的 Agent Skill 標準格式，已被多種 AI Agent 框架採用，例如 Claude Code、OpenClaw 等。

由於 SKILL.md 檔案採用 Markdown 格式，因此不僅 AI Agent 可以輕易讀取，人類也能直接閱讀與編輯，大幅降低建立與維護 Agent Skill 的門檻。

一份 SKILL.md 通常由兩個部分組成：

• YAML Frontmatter：定義名稱、描述等基本資訊。
• Markdown 主體：定義任務流程、執行規則、參考資料與輸出格式。

透過 SKILL.md，企業可以將原本依賴經驗的工作流程，轉換成 AI Agent 能理解與執行的標準作業程序。

常見 Agent Skill 類型

Anthropic Claude Code 團隊分析數百個 Skill 後，整理出 9 種常見的 Agent Skill 類型：

1. 工具與 API 使用：教 AI Agent 正確使用內部系統、API、SDK 或開發工具。

2. 測試與驗證：協助 AI Agent 自動測試功能並驗證執行結果。

3. 數據查詢與分析：查詢資料庫、報表或監控系統，協助分析問題與趨勢。

4. 業務流程自動化：將日常重複工作轉換成可自動執行的流程。

5. 程式碼模板與腳手架：快速建立符合公司規範的新專案或功能模組。

6. 程式碼品質管理：執行 Code Review、檢查規範並降低開發風險。

7. 部署與 CI/CD：協助版本發布、自動部署與持續整合流程。

8. 故障排查：依照標準流程分析錯誤、追蹤問題來源。

9. 基礎設施維運：管理雲端資源、系統設定與營運成本。

從上述 9 種常見的 Agent Skill 類型可以發現，Agent Skill 的價值不只是讓 AI Agent 回答問題，而是讓它理解企業的工具、規範與工作流程，進而真正參與日常工作。

Anthropic 團隊指出，優秀的 Agent Skill 通常聚焦於單一職責；較複雜的 Skill 則可能同時涵蓋多個類型，共同完成一項完整任務。

為什麼需要 Agent Skill？

隨著 AI Agent 越來越強大，企業面臨的挑戰已不再是「能不能完成工作」，而是「能不能穩定且正確地完成工作」。

Agent Skill 就像 AI Agent 的工作 SOP，將企業流程、規範與專業知識整理成可重複使用的技能，讓 AI Agent 執行任務時有明確依據，而不是每次都重新判斷。

導入 Agent Skill 主要有 5 個好處：依照固定流程執行、減少Token成本、保存企業知識、提高品質、一次建立多處使用。

1. 讓 AI Agent 依照固定流程工作

將企業 SOP、作業規範與最佳實務封裝成 Agent Skill，確保每次執行都遵循相同流程，降低結果不一致與 AI 幻覺風險。

2. 降低 Token 與 API 成本

Agent Skill 採用按需載入機制，只有在需要時才讀取完整內容，避免每次都將大量規則放入提示詞中，進而降低 Token 消耗與 API 成本。

3. 保存企業知識

將資深員工的經驗、工作流程與專業知識轉換成可版本管理的 Agent Skill 數位資產，避免因人員異動造成知識流失。

4. 提高工作品質與一致性

AI Agent 能直接依照既有的 Agent Skill 流程與規範執行任務，讓產出品質更穩定，也更容易追蹤與管理。

5. 一次建立，多處使用

同一套 Agent Skill 可套用在不同 AI Agent、團隊或系統中，降低維護成本並加速部署。

簡單來說，如果把 AI Agent 想像成員工，那麼 Agent Skill 就是企業的 SOP、教育訓練教材與工作手冊。沒有 Agent Skill，AI Agent 每次都可能用不同方式完成工作；有了 Agent Skill，企業才能建立真正可管理、可複製的數位員工。

而要承載這些高效的數位員工，你需要一個符合企業資安規範的運作平台。宇鯨智能的 OpenClaw 地端企業 AI 解決方案 便是專為此場景打造的商用環境，能讓你的 AI SOP 快速變現為實質的投資報酬率（ROI）。

Agent Skill 適合什麼場景？

Agent Skill 最適合流程固定、需要重複執行且輸出格式明確的工作，例如文件摘要、報表產生、資料分析、客服回覆、程式開發流程或內部作業自動化。

如果企業目前的商務任務需要大量討論、創意發想或依情境即時決策，則較不適合封裝成 Agent Skill，而是適合直接與 AI Agent 對話，由人與 AI 共同完成工作。

Agent Skill 開發教學：6 個步驟建立你的第一個 Skill

Agent Skill 就像 AI Agent 的工作 SOP，能將企業流程轉換成可重複執行的標準化任務。以下是建立 Agent Skill 的 6 個步驟。

步驟 1：先定義輸入與輸出

開始設計前，先確認 AI Agent 要使用哪些資料，以及最終要產出什麼結果。例如：

❌ 不明確的需求

「幫我分析公司的行銷數據。」

✅ 明確的需求

• 輸入：GA4、廣告平台與 CRM 數據
• 輸出：每週行銷報告，包含流量變化、廣告 ROI、潛在客戶數與改善建議

輸入與輸出越明確，執行結果越穩定。

步驟 2：建立 Skill 基本資訊

在確認輸入與輸出後，第二步是建立核心檔案 SKILL.md，用以定義該項 Agent Skill 的用途與使用條件。例如：

• 名稱：marketing-weekly-report
• 功能：自動整理行銷數據並產出週報
• 適用情境：每週固定產出管理報表
• 使用工具：GA4、CRM、廣告平台 API

這就像替 AI Agent 撰寫一份職務說明書。

步驟 3：將 SOP 拆成執行步驟

避免讓 AI Agent 自行判斷流程，而是明確列出執行順序。例如：

1. 讀取 GA4 數據
2. 讀取廣告平台數據
3. 讀取 CRM 資料
4. 計算轉換率與 ROI
5. 產出週報
6. 檢查異常數據

步驟越清楚，越能降低錯誤與遺漏。

步驟 4：建立固定輸出格式

為了方便管理 AI Agent 的產出與後續自動化，在設計 Agent Skill 時，建議直接定義輸出模板。例如行銷週報固定包含：

• 本週流量
• 潛在客戶數
• 廣告花費
• ROI
• 問題分析
• 下週建議

如此可確保每次產出的內容一致。

步驟 5：加入規則與工具串接

設計 Agent Skill 的第五步，是設定邊界規則，明確告訴 AI Agent 什麼情況不能執行。例如：

❌ 數據不足時自行推測

✅ 回報資料缺失並停止分析

同時可串接 CRM、ERP、Google Workspace、Microsoft 365 或企業資料庫，讓 Agent Skill 能直接融入實際工作流程。

步驟 6：持續測試與優化

Agent Skill 很少一次就做到完美，需要透過實際使用持續調整。常見優化方式包括：

• 檢查執行結果
• 分析錯誤案例
• 補充規則與範例
• 強化驗證機制

隨著不斷優化，Agent Skill 的穩定性與準確率也會持續提升。

Agent Skill 撰寫技巧：5 個提高穩定性的設計原則

當 Agent Skill 數量越來越多，重點已不只是讓 AI Agent 完成任務，而是讓每個 Skill 更穩定、更容易維護與擴充。一個實用的原則是：把複雜工作拆解成標準化的小任務，並將企業經驗沉澱成可重複使用的 Skill。

以下是幾個常見的 Agent Skill 撰寫技巧。

一、一次只解決一個問題

不要期待一個 Skill 同時負責客服、行銷、報表分析和專案管理。例如：客服表單分類 Skill、行銷週報產生 Skill、客戶開發信撰寫 Skill。

每個 Skill 專注做好一件事，通常能獲得更高的準確率，也更容易維護與優化。

二、把容易變動的資訊獨立管理

工作流程通常不常改變，但 API、帳號或資料來源卻可能經常更新。因此建議將下列資訊獨立管理，而不是直接寫在 Skill 內，例如：API 金鑰、系統帳號、檔案路徑、資料庫連線資訊。

如此一來，環境變更時就不必修改整個 Skill。

三、用多個 Skill 組成完整流程

不要做一個什麼都會做的「超級 Skill」。更好的做法是讓多個 Skill 互相合作。

例如行銷週報流程：

數據收集 Skill
→ 數據分析 Skill
→ 報告產生 Skill
→ Email 發送 Skill

當其中一個流程需要調整時，只要修改對應 Skill 即可，不會影響整體系統。

四、持續優化與更新

Agent Skill 並非建立完成後就一勞永逸，而是需要隨著流程、工具與需求變化持續調整。建議定期：

• 檢查執行結果
• 補充新規則與範例
• 移除過時流程
• 參考官方最佳實務

就像企業會持續優化 SOP 一樣，Agent Skill 也需要不斷迭代，才能維持最佳效果。

五、善用社群與官方範例

如果不知道該如何設計 Skill，可以參考各大 AI Agent 框架的官方文件與社群案例，例如 Agent Skill io、Claude Code、OpenClaw、Codex 與 Hermes Agent。

研究成熟範例，往往比從零開始摸索更快建立高品質的 Agent Skill。

進階必學：5 種 Agent Skill 設計模式

當企業開始建立 Agent Skill 時，除了規劃工作流程，更重要的是選擇合適的設計模式。這些模式就像蓋房子的標準工法，能讓 Agent Skill 更穩定、更容易維護，也更方便後續擴充。

以下是 Google Cloud Tech 整理的 5 種常見 Agent Skill 設計模式。

1. 工具封裝（Tool Wrapper）

將特定工具、API 或系統操作封裝成可重複使用的 Agent Skill。

例如查詢 CRM、讀取 ERP 資料、處理 PDF 文件或發送 Email。如此一來，AI Agent 不需要每次重新理解系統規則，直接呼叫 Skill 即可完成工作。

2. 內容生成（Generator）

內容生成模式的 Agent Skill，專門負責產出固定格式的內容。

例如行銷週報、SEO 文章、客戶開發信或會議紀錄。透過標準模板與規範，確保每次輸出的品質與格式一致。

3. 審查與驗證（Reviewer）

審查與驗證模式的 Agent Skill，讓 AI Agent 扮演檢查員，負責驗證結果是否符合規範。

例如檢查數據異常、審核客服回覆、確認品牌語氣或驗證資料完整性。重點不在產生內容，而是在降低錯誤風險。

4. 流程自動化（Pipeline）

流程自動化模式的 Agent Skill，負責將多個工作串接成完整工作流程。

例如客戶送出表單後，由 AI 自動分類問題、指派部門、產生回覆草稿，再交由人工確認後寄出。這類模式通常最容易為企業帶來明確的 ROI。

5. 需求訪談（Inversion）

需求訪談模式的 Agent Skill，負責當需求不夠明確時，先提問再執行。

例如規劃客服 AI Agent 專案時，先了解客服量、使用系統、改善目標、預算與限制條件，再開始設計方案。

好的 AI Agent 不會急著回答，而是先確認問題是否定義清楚。

實務上通常會混合使用

上述 5 種 Agent Skill 設計模式並非互相排斥，而是經常組合使用。

以「行銷數據週報 Agent」為例：

• 工具封裝：讀取 Google Analytics 與 CRM 數據
• 流程自動化：收集、整理與分析資料
• 內容生成：產出週報與主管摘要
• 審查與驗證：檢查數據異常
• 需求訪談：資料不足時主動詢問使用者

因此，與其把這 5 種模式視為不同類型的 Agent，不如把它們看成設計 Agent Skill 的積木。透過自由組合，企業才能打造真正符合自身工作流程的 AI Agent。

Agent Skill 的差異往往不在使用哪個 AI 模型，而在於是否採用了正確的設計模式。

Agent Skill 撰寫工具

隨著 Agent Skill 越來越普及，許多 AI Agent 平台也推出了官方的 Skill Creator 工具，協助使用者快速建立高品質的 Agent Skill。例如 Claude 的 Skill Creator 及 OpenClaw 的 Skill Creator。

這些官方 Skill Creator 工具的使用方式通常很簡單，只要確認目前使用的 AI Agent 已安裝或支援該 Skill，接著直接以自然語言描述需求即可。

例如：「請使用 skill-creator 幫我建立一個 Skill，用於蒐集 B2B 業務開發的潛在客戶名單。」

之後只需依照 AI Agent 的引導回答問題，就能逐步完成 Agent Skill 的建立。

Agent Skill 除錯與優化方法

即使建立了完善的 Agent Skill，實際上線後仍可能出現技能誤判、內容失真或輸出格式不一致等問題。因此，Agent Skill 應該被視為持續優化的 SOP，而非一次完成的設定。

狀況一：AI Agent 呼叫錯誤的 Agent Skill

例如使用者想摘要文件，AI Agent 卻啟動分析流程，通常是因為 Skill 描述不夠清楚。改善方式包含：

• 明確定義適用情境
• 使用真實使用者關鍵字
• 避免不同 Skill 功能重疊
• 提供實際範例

Skill 描述越明確，AI Agent 越容易做出正確判斷。

狀況二：AI 產生幻覺或錯誤推論

當缺乏可信資料來源時，AI Agent 可能捏造資訊或產生錯誤結論。改善方式包含：

• 明確標示不適用情境（NOT FOR）
• 指定必須參考的文件
• 以 API 文件或企業規範為依據
• 避免資訊不足時自行推論

好的 Agent Skill 不只規範該做什麼，也要規範不能做什麼。

狀況三：輸出格式不一致

如果同一項任務每次產出格式、內容深度或語氣都不同，通常代表 Skill 缺乏標準流程。改善方式包含：

• 定義固定執行步驟
• 提供輸出模板
• 統一標題與段落格式
• 提供參考範例

必要時也可將大型 Skill 拆分成多個文件，提升維護性與可讀性。

Agent Skill 的設計原則：越像 SOP，結果越穩定

許多人會把 Agent Skill 寫成一大段 Prompt，但更有效的方法是將它設計成企業 SOP。一份優秀的 Agent Skill 通常包含：

• 明確的觸發條件
• 固定的執行流程
• 不適用情境說明
• 標準輸出格式
• 參考範例

當 AI Agent 不需要自行猜測，而是依照既定流程執行時，就能大幅提升穩定性與準確率。這也是企業成功導入 AI Agent 的重要關鍵。

Agent Skill 不只是 Prompt，而是企業的 AI SOP

Agent Skill 和 Prompt 到底差在哪裡？

Prompt 解決的是單次任務，Agent Skill 解決的是可重複執行的工作流程。

Agent Skill 範本

範例 Agent Skill：Summarize Pro

Summarize Pro 是 Clawhub 上累積近 3 萬次下載的熱門 Agent Skill，專門用於內容摘要。

當 AI Agent 遇到摘要相關任務時，它會依照預先定義的規則，自動提煉重點、整理關鍵資訊並輸出結構化摘要，而不需要每次重新撰寫提示詞（Prompt）。

以下為宇鯨智能整理的精簡版範例，協助快速理解 Agent Skill 的基本架構與內容組成。

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name: summarize-pro
description: 100% 本地處理的 AI 摘要工具，將長內容提煉為清晰、具可操作性的文本。
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# Summarize Pro (AI 摘要引擎)

## 觸發條件
當收到 `summarize`, `summary`, `key takeaways`, `action items`, `bullet points`, `executive summary` 時觸發。

## 輸出格式
*每次摘要底部皆須附帶：📊 統計：[X] 字 → [Y] 字（縮減 [Z]%）*

- **📝 預設摘要**：3-5 個抓取主要觀點的項目符號。
- **📋 核心要點**：3-7 個單句項目符號，著重具體細節與行動。

## 行為準則
- **絕對準確**：嚴禁捏造，精確保留人名、日期與數據。
- **極簡高效**：去除贅詞，語氣與原文一致。
- **邊緣處理**：文本 <30 字提示過短；模糊文本給予合理解讀；無文本提示請使用者貼上。
- **資安與資料**：數據絕不外傳。歷史紀錄上限 100 條，儲存滿 500 條時進行提示。

從表面上看，Summarize Pro 只是一個 AI 摘要工具，但本質上更像一份 AI Agent 的工作規格書。

完整版的 Summarize Pro 工具包含超過 20 個功能模組、20 多種觸發情境、多個參考檔案，以及權限管理、錯誤處理與資料保護規則，涵蓋從內容輸入、摘要生成到結果管理的完整流程。

這也是優秀 Agent Skill 的共同特徵：不只定義要做什麼，更明確定義如何做、何時做，以及哪些情況不能做。

Agent Skill 常見問題（FAQ）

Agent Skill 是什麼？

Agent Skill 是 AI Agent 的能力模組，用來定義特定任務的流程、規則與工具使用方式，讓 AI 能穩定完成工作。

Agent Skill 原理是什麼？

AI Agent 會根據使用者需求判斷是否需要啟用某個 Skill，並依照 Skill 中定義的流程執行任務。

Agent Skill 如何使用？

先將 Skill 安裝或匯入 AI Agent，之後 AI Agent 便可依照觸發條件自動使用對應技能。

Agent Skill 格式有哪些？

目前常見的 Agent Skill 格式有 SKILL.md、OpenAPI／JSON Schema 與 MCP。簡單來說，SKILL.md 負責定義工作流程，OpenAPI 定義工具功能，而 MCP 負責串接外部系統。

Agent Skill 推薦哪些類型？

企業常用的 Agent Skill 包括文件摘要、知識庫查詢、客服回覆、數據分析、報表產生與系統串接。

Agent Skill Store 是什麼？

Agent Skill Store 是提供 Agent Skill 分享與下載的平台，讓使用者快速取得現成技能並導入 AI Agent。例如 Clawhub、Claude Marketplaces。

使用第三方 Skill 前，建議先審查內容來源、檢查程式碼，並於測試環境驗證後再正式使用。

Agent Skill 如何開發？

建立 Agent Skill 時，需先定義任務目標、執行流程、使用工具與輸出格式，再透過 SKILL.md 進行規範。

Agent Skill 與 Tool 有什麼差別？

Tool 是單一工具，例如查詢資料或發送 Email；Agent Skill 則是將工具、規則與流程組合成完整工作能力。

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🚀 讓 Agent Skill 真正成為企業的數位員工

看完這篇文章，你應該已經了解：Agent Skill 的本質並不只是提示詞（Prompt），而是將企業 SOP、知識與工作流程，轉化為 AI Agent 可以重複執行的數位資產。

但當開始導入 ERP、CRM 與內部系統時，企業通常會遇到幾個問題：

• 如何確保資料安全不外流？
• 如何管理多模型與使用成本？
• 如何控管 Skill 權限與使用範圍？

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• 支援地端與私有雲部署
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