什麼是 Agent Skills？如何安裝並使用它？

如果你有在使用像是 Claude Code, Codex, Gemini CLI 等 AI 工具，但卻不知道什麼是 Agents Skills，那你一定要花 5 分鐘閱讀這篇文章。

這篇文章會帶你了解什麼是 Agents Skills？為什麼需要他？如何使用它？，讓你使用 AI 的效率翻倍！

為什麼需要 Agents Skills？

如果你使用過 Claude Code, Codex 等 AI 工具，你可能會發現一個問題，那就是我們每次開新專案或是新的對話，都要重新向 AI 工具敘述你的程式碼風格、要注意的地方、操作流程、團隊規範等等細節。

有些人可能就會將常常寫的 Prompt 做成 Command，或是簡單一點，直接儲存在一個容易複製的地方，比如 Raycast 的 snippet，方便我們直接取用。

又或是直接將相關敘述寫進 CLAUDE.md/GEMINI.md/AGENTS.md 這些檔案當中。

但不管是哪個做法，都有其壞處：

1. 寫成 command 或 snippet，需要大量手動的複製貼上。
2. 寫進 CLAUDE.md/GEMINI.md/AGENTS.md，又會導致越來越長的敘述，佔用 Context，而且難以維護。

也因此 Agents Skills 就出現啦！

什麼是 Agents Skills？

Skill 是一個資料夾，裡面用來描述 AI 要如何完成某些特定工作的知識。

用一個非工程師也容易懂的比喻：

把 Agent 想成「新進店員」，把 Skill 想成「店裡的新人訓練包」。

• 店員本身很聰明，也會說話，但不一定知道你這家店的流程。
• 新人訓練包會將工作流程寫清楚，比如説：「先做什麼、再做什麼、遇到什麼情況怎麼處理」。
• 所以每次來新客人、新任務時，店員就能照同一套標準做事，不會每次都不一樣。

Skill 資料夾會包含四種東西

1. SKILL.md：skill 本身的說明檔（像是 skill 的目標、流程、規則、觸發時機等等）
2. references/：根據需要自動載入的文件
3. scripts/：可重複執行的腳本(Python, Bash 等等)
4. assets/：輸出可以使用到的字體、圖標等等資源

基本上只有 SKILL.md 是必要的，其他都是補充內容，需要再增加即可。

所以假設我們需要一個 Skill，讓 AI 知道每次完成一個工程任務時，輸出一個報告，那完整的 Skill 可能會是這樣。

skills/
└── engineering-task-report/
├── SKILL.md
├── references/
│ └── report-rules.md
├── scripts/
│ └── collect-summary.sh
└── assets/
└── output-example.md

那接下來我們就來看看這些檔案裡面具體大概會是什麼樣子吧！

SKILL.md

首先是最主要的 SKILL.md，這是 Skill 的核心檔案，主要定義**「何時觸發、怎麼執行、最後要輸出什麼」**。

你可以把它想成整個 skill 的操作說明書。他整體會像是這樣樣子：

---
name: engineering-task-report
description: 任務完成後，自動輸出標準工程報告
---

## Trigger

- 當使用者提到「完成了」「請總結」「輸出報告」時啟用

## Workflow

1. 整理本次修改的檔案與重點
2. 提取測試執行結果與風險
3. 依照 report-rules.md 的格式輸出報告

## Output

- 使用繁體中文
- 必須包含：變更摘要、測試結果、風險與下一步

references 資料夾

這裡放的是補充規範，像是報告格式、命名規則、寫作風格等。 當 agent 需要更細節的標準時，就會參考這份文件。

換句話說，如果 agent 不需要更細節的內容，他就不會讀取這些文件，這樣就可以大幅減少 context 和 token。

拿上面 skill 的例子，references/report-rules.md 裡面可能會像是這樣：

# 報告規範

## 必填章節

1. 變更摘要
2. 影響範圍
3. 測試結果
4. 已知風險
5. 下一步建議

## 寫作規則

- 用條列，不要長篇大論
- 每點不超過兩句
- 風險要明確標示嚴重度

scripts 資料夾

這裡放可重複執行的腳本，負責自動蒐集資料，減少手動整理時間。

以前面的 skill 為例子，scripts/collect-summary.sh 內容可能就會是：

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

echo "== Changed files =="
git diff --name-only HEAD~1..HEAD

echo
echo "== Last commit =="
git log -1 --pretty=format:'%h %s'

assets 資料夾

這裡可以其他輸出需要的資料，比入這邊我輸出範例，讓 agent 知道成品應該長什麼樣子。

一樣以前面的 skill 為例子，assets/output-example.md 內容可能就會是：

# 工程任務完成報告（範例）

## 1. 變更摘要

- 新增登入錯誤提示文案與重試機制

## 2. 測試結果

- Unit tests: 24 passed
- E2E: 登入流程通過

## 3. 已知風險

- [中] 高峰時段可能出現 API timeout

Agent skills 的核心特性

相信看到這邊，你可以大致了解 Skills 的優勢，他就像是團隊或你個人的做事方式、工作流程，寫成可重複使用的手冊，交給 Agent 讓他自己在正確的時機自動使用，而不需要的時候就不會載入，佔用 Context。

所以他具有以下 5 個優點：

1. 按需載入，降低 Context 負擔 Skill 不需要每次對話都完整載入，而是在任務需要時再讀取對應內容。
2. 流程標準化，結果更一致 把 SOP、檢查清單、輸出格式寫進 skill 後，agent 能更穩定地照規則執行。
3. 可組合，不只是文字提示 一個 skill 可以同時搭配 references/、scripts/、assets/，從規範到執行再到輸出一次到位。
4. 可維護、可版本控制 skill 本質上就是資料夾與檔案，可以像程式碼一樣放進 Git，追蹤每次修改。
5. 可分享、可跨專案重用 團隊可以共用同一套技能，減少重工，也讓不同專案的品質與流程更一致。

如果把 Prompt 比喻成口頭交代，那 Skill 就會像是一個會持續更新的標準作業手冊。

如何使用 Agent Skills？

那我們要怎麼使用 Agent Skills 呢？基本上可以分成 3 種方式：

1. 手動創建
2. 請 AI 幫忙創建
3. 使用 Vercel Skills CLI 快速安裝

下面我就ㄧㄧ講解這三種方式的細節。

手動創建

這個方式最單純，就是像上面那樣手動建立資料夾與 SKILL.md，再依需求補上 references/、scripts/、assets/。

重點是先決定你要放在「專案層」還是「全域層」：

如果是放在專案層的 Skills，只要在專案資料夾底下新增 .claude/skills/(Claude Code) 或 .agents/skills/(Codex, Gemini CLI) skill 資料夾即可。

而如果是全域層，也就是讓這個 Skill 可以跨專案使用的話，就需要放在他們各自的主資料夾底下：

如果是 Mac 用戶，位置會在

• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/
• Gemini CLI：~/.gemini/skills/

請 AI 幫忙創建

第二個方法最直覺，直接讓 AI 幫我們創建 Skill，像我這邊告訴 Claude Code 說我想要創建 Skill，接著他就會問我相關的問題，像是 Skill 類型、用途等等：

這邊我描述說我想要一個會根據程式碼可維護性、效能、資安等面向自動 Code Review 的 Skill，接著 Claude Code 就會自動幫我們創建。可以看到這邊他幫我們在全局創建了一個 auto-review skill，並且也自己新增了對應的 commands 讓我們可以手動執行：

如果想要創建專案的 skill 也可以主動和他說明。

對於 Codex 和 Gemini 的用法也是一樣的，他們都有內建的 skill-creator skill，會在你需要的時用自動調用。

如果你使用 Codex，可以使用 $ 符號主動使用 Skill：

如果覺得 Skill 使用起來有可以改善的地方，也能直接讓 AI 幫忙修改。

使用 Vercel Skills CLI 快速安裝

第三種方式，是直接使用 Vercel 推出的 Skills CLI，從 GitHub 上安裝別人已經創建好的 Skill。

我們可以在 Skills.sh 上找到適合我們的 Skill，然後直接複製安裝指令，使用 npx skills add <owner/repo> 就可以直接安裝到我們的 Agent 中，非常方便。

比如說這邊我想新增 find-skills 這個 Skill，他可以根據我們的需求，自動去找別人創建好的 Skill 並且幫我們安裝。所以我這邊點進去 find-skills 並點擊紅框中指令，即可複製安裝指令：

回到 Terminal，直接貼上指令就可以安裝了～！

總結

如果你常常在新對話、新專案裡反覆跟 AI 交代「程式碼風格、流程、團隊規範」，那 Agents Skills 就是用來解這個痛點的。

• Skill 就像一個可重複使用的「SOP 訓練包」：用 SKILL.md 定義觸發時機、工作流程、輸出格式，必要時再加上 references/（規範）、scripts/（自動蒐集/執行）、assets/（範例/資源）。
• 核心價值：按需載入省 Context、流程標準化更一致、可組合不只是文字、可版本控制、可跨專案分享重用。
• 使用方式三選一：手動建立（專案層 .agents/skills/ 或全域 ~/.codex/skills/ 等）、請 AI 幫你生成/調整、或用 Vercel Skills CLI 從 GitHub 快速安裝現成技能。

接著就嘗試在你自己的工作流程上，新增合適的 Skill 吧！