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什麼是 Agent Skills?如何安裝並使用它?

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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:

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:

1-使用 claude code 創建 skill

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:

2-claude-code-創建完-skill

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:

3-codex-create-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。

4-skills-網站

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:

5-find-skills

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!

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