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Claude／OpenCode Skills 新手超詳細講解與知識整理

作為剛接觸 Claude 和 OpenCode 的技術新手，不用被文中的專業詞彙嚇到。這篇內容會把 Skills 的核心知識拆成「白話解釋 + 步驟化操作 + 核心差異」，盡量避開複雜術語，讓你快速理解 Skills 是什麼、怎麼用、能帶來什麼價值。

一、先搞懂：Skills 到底是什麼？

白話版本

Skills 是 Anthropic 在 2025 年推出並逐步開放的功能。簡單來說，它就是給 AI 智能體（Agent）使用的「可重複使用技能包」。你可以把它想成裝在 Claude 或 OpenCode 裡的一組專用工具，裝好之後，AI 就能依照固定流程完成特定任務，不需要你每次都重新教一次。

簡單定義

它把流程性的工作知識，例如「怎麼蒐集熱門話題做選題」或「怎麼把 GitHub 專案打包成可直接使用的工具」，封裝成一個資料夾，而不只是單純一段提示詞。當 AI 需要時，可以自行載入並執行，核心價值就在於可重用與自動化。

關鍵特點

  1. Skills 是資料夾，不是單純文字，裡面可以放指令、腳本、模板與參考資料。
  2. 它可以搭配 Claude Code、OpenCode，也常見於其他 AI 編程工作流。
  3. 通常用自然語言觸發，例如「開始今日選題生成」。
  4. 能減少重複塞入大量上下文，節省 Token，也降低長對話中 AI 失焦的機率。

二、最容易懂的類比：Skills、Prompt、MCP 有什麼不同？

把 AI 智能體想成剛入職的實習生，三者差異就很好懂：

名稱類比核心作用特點適合情境
Prompt你站在實習生旁邊，當場口頭交代任務給 AI 臨時、一次性的指令只在當前對話有效，用完就結束偶爾才做一次的小任務，例如改語氣、寫開頭
Skills給實習生一本公司內部 SOP 操作手冊給 AI 可重複使用的固定工作流程能長期重用，按需載入重複性工作，例如每日選題、專案打包
MCP給實習生一張公司倉庫門禁卡讓 AI 安全連接外部系統或工具負責開權限，不負責教流程需要操作 GitHub、表單、資料庫等外部工具時

一句話記住差別

  • Prompt：臨時教一次，用完就忘。
  • Skills：一次整理好，之後反覆使用。
  • MCP：提供權限，讓 AI 能接觸外部系統。

三、Skills 能做什麼？看兩個實際案例

案例 1：AI 選題系統

痛點

以前找選題要手動刷微博、知乎、GitHub 等多個平台，再從中整理熱門事件、切入角度與標題。整個流程可能每天花上 2 到 3 小時。

用 Skills 的做法

建立 1 個總控 Agent，加上 3 個 Skills。你只要說一句「開始今日選題生成」，AI 就能自動完成：

  1. 熱點蒐集 Skill：抓取多個平台的最新科技熱點。
  2. 選題生成 Skill：依照資訊密度、討論度等標準，篩出可用題目。
  3. 選題審核 Skill：檢查是否符合方法論，不合格就退回重做。

結果

原本要花 2 到 3 小時的工作，可能在幾分鐘內完成，還能自動反覆優化。

案例 2：整合包生成器

痛點

GitHub 上很多優秀開源專案沒有圖形介面，還需要安裝環境與相依套件。對不熟程式的人來說，門檻很高。

用 Skills 的做法

建立一個整合包生成器 Skill。你只要把 GitHub 專案連結丟給 AI，並說「幫我把這個專案做成整合包」，它就能自動處理：

  1. 自動 clone GitHub 倉庫，辨識專案類型並解析相依套件。
  2. 自動產生前端介面，例如 Gradio WebUI。
  3. 打包成解壓即用的 ZIP，附上啟動腳本與自動安裝流程。
  4. 出錯時可依錯誤日誌持續修正。

結果

不懂環境配置的使用者，也能更快使用原本難以上手的開源專案。

核心價值

Skills 最適合處理「重複、固定流程、可標準化」的工作，把機械性流程交給 AI，自動化後能省下大量時間。

四、Skills 的基本結構

Skills 的本質是一個資料夾。剛開始不一定要自己寫，但要先知道基本規則。

1. 資料夾命名規則

資料夾名稱必須使用全小寫加連字號，例如：

hotspot-collector
repo-packager

2. 核心檔案

一個 Skill 資料夾中，只有 SKILL.md 是必要檔案，其他通常都是可選：

  • 必要檔案：SKILL.md
  • 可選檔案：scripts/、templates/、README.md 等

3. SKILL.md 的固定結構

SKILL.md 通常分成兩個部分。

第一部分：YAML 頭部

用 --- 包住，記錄技能名稱與描述。通常至少包含：

  • name
  • description

描述最好直接說明技能何時觸發、會做什麼。

---
name: repo-packager
description: 分析 GitHub 上的 Python 專案，產生 Gradio WebUI，並在使用者提供 GitHub URL 且提到打包或部署時觸發。
---

第二部分：Markdown 主體

通常包含：

  • Instructions：技能執行步驟
  • Examples：實際輸入與輸出範例

例如：

## Instructions

1. Clone repository.
2. Detect dependencies.
3. Generate UI wrapper.
4. Build portable package.

## Examples

Input: `https://github.com/example/project`
Output: Portable ZIP package with launcher scripts.

補充

一般會建議 SKILL.md 不要寫得過長，避免 AI 在載入時負擔過大。

五、新手最實用：Skills 的取得、安裝與使用方式

如果你剛入門，完全不需要從零開始自己寫。先用現成的 Skills 最有效率。

第一步：取得現成 Skills

Anthropic 在 GitHub 上公開了不少實用 Skills，可以直接參考：

官方常見 Skills

  • docx
  • frontend-design
  • pdf
  • skill-creator
  • xlsx

其中 skill-creator 很重要，因為它本身就是用來生成其他 Skills 的 Skill。

第二步：安裝 Skills

以下以 Claude Code 或 OpenCode 這類工具的常見用法來看。

方法 1：讓 AI 協助安裝

直接輸入類似以下內容：

安裝這個 skill，skill 專案地址為：
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

如果你要安裝其他 Skill，只要把 URL 換掉即可，例如：

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/xlsx

方法 2：手動安裝

  1. 建立對應的技能目錄。
  2. 從 GitHub 下載對應 Skill 資料夾。
  3. 將資料夾重新命名為全小寫加連字號格式。
  4. 放到工具指定的 Skills 路徑。

常見路徑示意：

Claude Code: ~/.claude/skills
OpenCode: ~/.config/opencode/skill

有些工具需要重新啟動後才會重新掃描 Skills。

第三步：使用 Skills

安裝完成後，通常不需要記額外命令，直接用自然語言描述需求即可。

例如：

幫我把這個 GitHub 專案做成整合包：
https://github.com/example/project

常見使用流程：

  1. 打開 Claude Code 或 OpenCode。
  2. 輸入帶有需求與關鍵詞的自然語言。
  3. 如有需要，先讓 AI 用 Plan 模式規劃步驟。
  4. 確認後再執行。

小技巧

如果 Skills 放在全域目錄，之後你在任何專案資料夾中開啟工具，都比較容易直接重用。

六、Skills 的核心設計原則：漸進式揭露

漸進式揭露的概念，是讓 AI 不要一開始就讀入所有內容，而是依需求分階段載入。

白話理解

就像你在手機 App 中不會一打開就看到全部設定，而是先進主選單，再逐步打開細節頁。

對 AI 的作用

當 AI 使用 Skills 時，常見流程是：

  1. 先讀取技能的基本資訊，判斷這個 Skill 是否適用。
  2. 需要時再載入完整的 SKILL.md。
  3. 若還不夠，再讀取腳本、模板或參考資料。

帶來的好處

  • 減少上下文負擔。
  • 降低出錯機率。
  • 節省 Token。

七、新手學 Skills 的建議路線

入門階段：先學會用

  1. 先安裝 Anthropic 官方的現成 Skills。
  2. 優先熟悉 skill-creator。
  3. 用自然語言實際操作 xlsx、pdf 等技能，先感受流程自動化。

進階階段：開始生成自己的 Skills

可以直接讓 AI 幫你產生專屬 Skill，例如：

幫我做一個可以把網址整理成摘要的 Skill。

產出的內容通常會包含：

  • SKILL.md
  • 對應資料夾結構
  • 可能需要的模板或腳本

之後你再依自己的需求微調觸發條件與步驟即可。

高階階段：把自己的工作流封裝起來

當你已經有穩定且反覆使用的工作流程，就很適合封裝成專屬 Skills，例如：

  • 自媒體排版 Skill
  • 資料分析 Skill
  • 專案打包 Skill

八、核心知識速記

  1. Skills 是給 AI 使用的可重複利用技能包。
  2. 它的形式通常是資料夾，必要檔案是 SKILL.md。
  3. Prompt 是臨時指令，Skills 是可重複調用的流程封裝。
  4. MCP 主要負責外部系統權限，不等於 Skills。
  5. 新手最有效率的做法，是先裝現成 Skills，再逐步學會生成自己的版本。
  6. Skills 最有價值的地方，在於把重複流程交給 AI 自動完成。

備註

本文為學習整理筆記，非原創內容。