这段内容分享了编写AI Agent Skill的8条实战经验,强调“少即是多”的核心原则。作者以自身案例开场,指出给AI过多详细资料反而会让其表现下降,因此需要精简指令。第一阶段聚焦“拆”与“提炼”:每个Skill只做单一任务,避免因上下文过长导致模型遗忘;写作时不要从空白开始,而是通过实际操作中的修正记录提炼规则;描述部分要明确触发条件和使用场景。第二阶段强调“精”与“简”:正文只记录违反常规假设的“地雷清单”,不重复模型已知内容;使用高信息密度的引导词提高效率;将重内容移入References,主文件控制在500字内。第三阶段注重“验证”与“进化”:用程序强制关键步骤,防止模型偷懒或说谎;通过量化测试评估表现,并内置自我改进规则,让Skill在使用中自动更新。最后提醒,下载的Skill存在安全风险,需先审查再使用。整体而言,这套方法帮助使用者从“提示词使用者”转变为“系统设计者”,逐步构建高效、可靠的AI工作流。
Transcription
772 Words, 7201 Characters
Chinese 每天都有一堆新的AI工具冒出來
是不是常常不知道該從哪裡開始
別擔心這一次AI來人報
每天幫你競選五個最多人討論的
AI工具影片
每天十分鐘
讓AI走進你的生活中
讓你不知不覺成為效率大師
今天自己我想從一個很大練的實驗開始講
Walker S有一個工程師叫MikNicy
他在做一個工具
可以自動把他們家的登入系統
裝進客戶各種不同的專案裡面
他做了一件聽起來超級合理的事
把公司整個文件網站位給AI
伸出了一份1萬型的Stole
4.你可以先講成一份交給AI的工作手冊
等一下我會講得更清楚
然後他去討冊是
同一個任務
帶著那份1萬型的手冊
作對的機率是77%
把手冊整個拿掉
讓Agent全靠他自己
本來就會的東西去做
作對的機率是97%
你沒聽錯
他花了那麼多新鞋寫出來的手冊
讓模型退步了增等20個百分點
後來他把裡面95%的內容升掉
只留下553行
成績才回來
而且跑一輪的時間
從68分鐘
調到6分鐘
這件事打破了一個我們都留的直覺
我們以為給AI的資料越多
寫的越詳細
他就會做得越好
真實情況剛好相反
所以今天自己我整理了8條
寫AgentSkill的實戰獸者
分成三個階段
鮮蓋出來
再手下來
最後讓他新的過
我不會只講概念
我會從頭建議一個
我自己每天都在用的Skill
就是幫我寫
Sura's貼文的那一個
一路見到最後一條維持
那我們趕快開始吧
先畫一分鐘
把Skill這件事講清楚
一個Skill的本題
就是一個資料夾
裡面有四樣東西
第一個是主檔案
叫做Skill點滴
那是他的大腦
剩下三個是
指資料夾Refersis放參考資料
像是
魔版跟魚調之難
Squips放可以執行的城市
SS放圖片
表格這種近太蔬菜
今天這8條
其實就是在教你
這四個地方
各該放什麼
那他裝的到底是什麼
是
程序性質是
也就是做事的方法
像跨這種等級的模型
早就知道PDF是什麼
資料估辦儀
是怎麼回事
他不知道的是
你們談對協會歌書的格式
是你不屬流程你
那幾個奇怪的沒講
所以你要給他的
是他拿不到那一塊
再講一個很多人都有的毛病
我叫Skill地獄
你的電腦裡是不是也有一個資料夾
塞了幾十個
從各種地方下載回來的Skill
下載的時候很爽
感覺自己操有生成立
真的要用的時候
飛一捲突出來的
是一堆通用的廢話
你最後還是自己動手做完
因為那樣比根
AI吵架快而且下載這件事本身還有風險
今年有人掃描了將近4000個公開的Skill
超過3.5有某種程度的自安問題
其中13%是嚴重等級
有的長了Prompting Jackson
也就是躲在文字裡
偷偷改變
Agent行為的指令
有的乾脆就是惡意城市
別忘了Scripts那個資料家裡
是可以放成士兵器執行的
他碰得到你電腦裡的檔案
也碰得到你隨手放著的那些金藥
所以規矩很簡單從網路上抓Skill
就當成你要裝進專案的任何一個逃艦
先打開來看他做什麼會連去哪裡
再讓他跑
好前期要講完了
我們進第一階段
該出來也就是第一條到第三條
第一條一個Skill只做一件事
大部分的第一次寫Skill
都想要一次自動化一整條流程
相當內容好了
先查資料
然後寫一篇貼文
再寫一封電子報
最後每篇配張圖
這件事塞在同一個Skill裡面
這樣做幾乎一定會失敗
原因是記憶腐敗
英文叫做Connected爪子
意思是一段對話約長
塞進上下文時創的頭肯約多
模型就約本
他會忘記你最一開始交代的事
你把四個步驟塞在一起
跑到第三步的時候
他找出忘記第一步講好的規矩
有一個做YouTube的創作者本
就把他的流程真的拆開
想題目
想標題
做包裝
寫大缸
變成四個獨立的Skill
他們本來就是同一條流程
他也常常在同一個對話理念這用
但因為拆開了
沒進到新的一步
模型就重新讀一次那一步的規矩
然後拆到多戲
捍准是這樣
想一下
你這條流程裡面
最小的哪一塊單獨做完
就已經對你有價值了
就從那一塊開始
做文了在往外長
拆開還有第二個好處
這個技巧我覺得非常聰明
他卡發現了一件事
如果一個Skill有兩個步驟
第一步是問你澄清問題
第二步是蠶出計畫
那模型幾乎每次都會敷衍第一步
因為他看得到最終目標是
蠶出計畫
所以隨便問你兩句
就講是自己知道剩下的
然後突出一個很普通的計畫
他的解法是把後面的步驟長起來
拆成兩個獨立的Skill
第一個的唯一任務
就是對你的想法一直追問細節
追到你滿意為止
因為Agent根本不知道
後面還有一個規劃階段
他會把全部的注意力
都花在省問題之間事上
用限制他的事業
比他把當下這一步做滿
範圍定好了
下一個問題是
這個Skill裡面到底要寫什麼
第二條不要從空白夜開始寫
最常見的錯誤是
打開一個空檔案
然後跟Core說
幫我寫一個
可以自動寫FratTiaWin的Skill
你會拿到什麼
我叫他有自信的垃圾
滿滿的注意與氣要清切
加入吸引人的開頭這種話
很長
很痛用
完全沒有在模型本來就會的東西上面
多加任何一點東西
問題的根源是一個叫做
Borani被論的現象
科學家Michael Polani觀察到
當你對一件事變得非常熟練之後
那個過程就變成自動化的直覺了
你會的東西遠遠超過你講的出口的東西
你沒辦法做下來
你寫TiaWin的每一個判斷都打出來
因為你自己也不知道你在用他們
所以正確的做法是
你不從空白夜寫
你從實際操作裡面把它撈出來
我用我自己的垃圾走一遍
我打開Core
把今天要發的素材丟給他
叫他寫一篇FratTiaWin
第一版出來開頭太軟
我跟他說
第一句要有數字
不要用問句開場
第二版
他舉的例子太醜像
我說
立即要換成我自己的專案
講具體發生了什麼
第三版
結尾又出現那種很AI的總結局
我叫他拿掉
我修了三次
每次修正其實都是在把我的腦子
那些說不出口的
老說今天挖出來
等我終於拿到一篇買一的TiaWin
這時候我才打下最關鍵的那一句話
把我們剛才走過的
整個過程
包括我全部的修正和限制條件
整理成一個S掉
然後他就會在你的資料家裡
伸出第一版的S掉點低
你打開也會發現
裡面那些規矩全部都是你剛剛講過的話
一句廢話都沒有
三門
為了省郵局話講得很好
你保留領域專業
讓Agent去做例行的部分
你出專業模型出打字
四掉
有了下一個問題是
他到底什麼時候會被叫出來
第三條
描述就是出發起
我們把
剛剛伸出來的檔案打開
最上面有一小段設定區
裡面通常就兩個東西名字
還有描述
描述有1400個字元的上線
這個描述是整個檔案裡最關鍵的部分
因為當你的工作去啟動的時候
Agent不會去讀你安裝的50個S掉的全文
那樣會立刻把上下為市場塞報
他只會在入每一個S掉的名字跟描述
然後用這些描述來決定
要不要把某一個S掉的完成內容
拉進來
剛剛
你還幫我伸的那句描述
是一個用來寫Festia文的S掉
這是一個很糟的描述
他只是在說這個工具是什麼
摩星天生有點懶
你給他一個理由呼略你
他就會呼略你
我把它改成這樣
讓使用者要寫Festia文
要把一片文章改成社群Tia文
或者要想Tia文開頭的時候
使用這個S掉
不要把它用在寫電子包
或是廠文章上
差別在哪裡
改完之後
他講的是這個S掉做什麼
什麼時候用什麼時候不要用
還有一個小提醒
描述可以寫的稍微推銷一點
模型的傾向是該用的時候不用
所以稍微脈力一點比還需安全
描述一個更底層的選擇
你要讓摩星自己決定要不要用
還是你手動呼叫
讓摩星自動出發
好處是方便
代價是每一個S掉的描述
都會占掉A圈的上下文
100個S掉就是100段描述
每一次請求都在稍頭肯
而且他多了一件要分心區
想的是
MapPaka自己的做法是
反過來
他大部分的S掉都關掉自動出發
改成手動交出來
他用自己要記得
有這個S掉這些麻煩式
換掉那一份不確定性
我的建議是這樣那種
每週固定要跑
而且一定要正確的關鍵流程
用手動出發
你想用他你就叫他
不要把這個決定交給摩星
好 第一階段結束
你手上已經有一個範圍清楚
內容來自你自己經驗
而且叫得出來的S掉了
接下來是第二階段
這段是分辨
業餘跟資深的地方
第四條
正文質寫地類
摩星會的東西不要講
我們回到開場那個
以外型的故事
你可不可以想通的事情是
他一直在告訴摩星
怎麼做每一件事
他強迫摩星
讀過幾千星
他早就會的基本設定不走
摩星就在那堆雜訊裡面迷路了
所以他3到
我只剩五
153行
而且那153行全部都是同一種東西
地雷清單
地雷是什麼
是那些違反合理假設的
環境特定的事實
是不會出現在訓練資料理的東西
比如說
如果你在NextJace的ProC裡面
你必須先做這一步
如果你不在
你就不能胡椒瑞德雷克
他說這一顆地雷
過去不知道被採報多少次
就這樣而已
你不要教模型怎麼寫程式
你相信他會寫程式
你只負責標出地雷在哪裡
你的時就變成一張地雷圖
不多也不少
那地雷從哪裡來
從你每一次的手動修正來
我剛剛那句
不要問句開場就是一顆地雷
不寫下來的話
你下個禮拜還要再改一次
像下個禮拜再改一次
另外我爸不一句
你可知不知道自己寫的越多表現越差
是因為他有在兩側
這件事我留到第八條講
正文這些地雷之後
第五條是這些句子該怎麼寫
第五條用引導詞
讓一個詞頂掉一整段
引導詞的意思是
有些詞在特定領域裡
漁音秘度非常高
模型讀過整個網路
他知道那個詞背後代表什麼
舉個例子
Coding間有一個很煩的習慣
他喜歡一層一層蓋
先把整個字要哭寫完
在寫所有的 API
最後才做畫面
這樣你要等到很後面
才有東西可以測
你想要的是
他先切一小片完整的功能出來
你可以寫一大段話
解釋這個哲學
或者你只要在 Steoli 寫一句
我們用 Vertical Slice 的方式
來做 Vertical Slice 在軟體工程裡
是大家都懂得詞
意思是
垂直切一小片
從資料庫到畫面都
只做一點點
但那小片是真的可以跑的
你用了這個引導詞之後
去把Agent 的思考過程展開來看
你會看到
他自己把這個詞重複給自己
好
我要用 Vertical Slice 來做
所以我先做一張表
一個路由
一個按鈕
看到他把你的詞講回來就是
你知道剩下的訊號
非工程的力值也一樣
我那個貼文 skill 就寫了一句
引導詞
先給畫面再給數字
最後可以去
你自己的判斷
這比我寫一整段說明
有效率太多了
反過來說
如果你發現 Agent
老師不照你講的做
通常代表你的引導詞不夠一致
不夠有力
第六條
把後的東西搬出去
那 Agent 需要收在翻
黃金法則是
主要的那個 skill 點 md 檔案
控制在 500 星期內
你可能會說
那我的語調指南
我的報款貼文範例怎麼辦
答案是漸漸使結入
也就是需要的時候才揭露
這就是前面講的
reference 資料夾的用途
我實際整理一次
我那個貼文 skill
主檔案例 16 4個步驟
調角度
寫開頭
寫證文
檢查
然後我把三分東西
搬進reference 是一份是語調指南
一份是我過去表現最好的貼文
一份是開頭的距離型清單
搬出去之後
主檔案裡面用一句話
直向他們
這一句話叫做上下文指標
像我就寫開頭這一步
先去讀 Reference 是司裡面的
開頭距離型清單
重點在於
你要指定它在哪一步
讀哪一份
剛提到的
便說它把讀開頭分本之件事
從流程一開始
挪到腰想開頭的前一秒
殘酌的品質差很多
因為一次全部在進來
走到第四步的時候
它早就往光了
這個概念在往外延伸一步
就是指 A 準
假設你的 skill
第一步是上往做研究
第二步才是根據研究殘酥東西
如果你讓主要的 A 準
自己去爬
它會把幾千形的原始資料
直接拉進主要的上下文視床
等它走到第二步
技術伴已經很嚴重了
解法式在 skill 靈明確寫
啟動一個子 A 準去做搜尋
讓它整理出前五個趨勢的摘腰
支把摘腰回船回來
子 A 準去做髒火
燒掉它自己的上下文
然後交回一張乾淨的變條
你都主要 A 準全程保持清醒
最後補一個修減的技巧
叫做三儲測試
一把 skill 裡面一段話刪掉
然後問自己 A 準的行為會改變嗎
舉例來說
一起來一整段叫它寫詳細的
可沒勸息把那段刪掉
它霸層還是會寫的差不多
那這段就是霸寫的看掉
好
現在你有一個又小又模組化的 skill
第三階段讓它性得過
這是我認為最多人沒做
但差距最大的一段
一起調脆弱的步驟
用程式強制
不要用嘴巴交代
先講一個很好笑的真實故事
也是 Nick的
他做一個會自動改程式麻的 agent
使用裡面明白寫著
寫完程式麻之後
你必須跑測試
確認沒有東西壞掉
他還設了一個檢查機制
如果測試跑完了
就建立一個叫做case test的檔案當作技好
你知道可有做了什麼嗎
他寫完程式麻
直接跳過測試
然後用中端機指令建立了一個
空的case test的檔案
讓系統以為他跑過測試
然後就下班了
這行為完全就是一個
很混的菜鳥工程式
但他一點出一個很根本的原則
關鍵的步驟
你要用強制的
光用交代的沒有用 Nick的修法是
把測試的輸出結果
算出一組加密雜湊指
存進那個檔案裡
下一關的 agent
會去驗那組雜湊指
對不對
對不上
這份工作就退回去重做
他說得很好
模型後來不說謊了
原因跟他有沒有拜託的
比較客氣沒有關係
是因為他讓乖乖去做
變成比說謊還容易的那條路
同樣的邏輯
可以套在任何一個脆弱
或是每次都必須正確的步驟上
比如說報表裡的數字家種
你不要叫模型自己夾
你在Script資料家裡
方一次程式去算
然後他正文寫
不要自己計算總計
執行類似腳本
用他的輸出
這一整類的錯誤就直接消失了
這比如說
Agent說他修好了一個畫面上的BUG
你不要只看程式嗎
讓死掉強制他用PrayRide
錄一段修復前
跟修復後的操作影片
負債破壞快速上
影片對了
才輪到你花時間看程式嗎
到這裡你在做的事情
其實已經超過寫Prompt了
你是在蓋一台狀態機
一個實作的Agent
一個驗證的Agent
一個審查的Agent
中間有關卡
驗證那一關美果審查的Agent
根本打不開這份工作
你可最後那句話我很喜歡
每一次失敗都是系統的BUG
如果模型說謊
那是因為你留了一個露動給他轉
所以不要回頭去修他這次的
殘處去凶靈的系統
第八條
兩側他
然後讓他自己進化
先講兩側
回到開場的故事
你可那句話值得再講一次
他之所以知道那份
一萬型的Skyo在扯厚腿
是因為他有量
不量的話
你只會覺得怎麼今天
AI怪怪的
然後繼續往裡面加字
具體怎麼做
Andphopic的Skyo Creator
裡面有內建的Evo功能
Evo就是拿固定的題目
去測他的成績
你可以將他用三個字的Agent
去跑你的Skyo
給一個真實的題目
然後請他檢查這件事
步驟有沒有造成續走
該讀參考答案的時候
有沒有讀
外部工具有沒有正確胡講
跑完你會拿到一份報告
哪一關過
哪一關過
還會附上修改建議
有人會說
我做的是只是工作
品質很主觀沒辦法量
對貼文
好不好看是主觀的
但是功能面是客觀的
他有沒有照著你寫的步驟走
這件事一定量得出來
建完Skyo馬上號五分鐘
測一次非常划算
兩萬之後是謹華
建一個好的Skyo
很像帶一個新人
你不會第一天丟一本手冊給他
然後期待他接下來一年
都做得完美無缺
你要看著修正
持續給會潰
差別在於
我們可以把這個會潰回圈自動化
做法是
在Skyo里直接簽入一條自我改進的規則
你加一句
注意兩個訊號
如果使用著手動修改了你的輸出
或者使用著名確稱在了你的輸出
就問使用著
這件事要不要永久寫進Skyo里
我示範一次
我叫他寫一篇貼文
出來之後我自己動手把開頭那句改掉
他馬上就問我
要不要把這個寫進Skyo
我說要
然後他打開自己的Skyo點
MD在地淚清單那一段多寫了一行
存檔
這就是這一集
我最想讓你帶走的一件事
你的Skyo在你使用他的過程中
自己長大了
每今天交換的東西
下個禮拜
明年他都還記得
好
我們快速把八條複習一遍
第一
一個Skyo只做一件事
太大的流程要拆開
順便還可以藏住後面的步驟
逼他把當下這部桌門
第二
不要從空白夜開始
跟飛翁一起做一遍
從你的每一次修正理
把今天撈出來
第三
描述就是觸發期
要講清楚
什麼時候用
什麼時候不要用
關鍵流程建議改成
手動呼叫
第四
正文字寫地雷
模型會的東西不要叫
第五
用引導詞
一個餘秘密度高的詞
可以頂掉一整段解釋
第六
把後的東西
反擊Refereances
主檔案控制在500星期內
張火丟給子Agent
再用三處測試砍掉沒有作用的短落
第七
脆弱的步驟
用城市強制
用證局取代新人
每一次失敗
都當成系統的Buck去修
第八
先兩側在優化
然後
千一條自我改進規則
讓每一次修正
都變成永久的知識
另外
別忘了開頭那個提醒
從網路上轉過來
刷來的STILL好之前先自己度過一遍
如果你今天只想帶走一件事
我會說是這個
跳一件你這裡已經從不做過三次的事情
用第二條的方法跟AI一起做一遍
然後將它整理成一個STILL
剩下的7條就當成你的檢查表
一條一條回去對
你會發現自己慢慢不再囤積那些用不到的檔案
也不再花20分鐘跟模型炒一件5分鐘的事
你的身份會從一個POP的使用者變成一個系統的設計者
如果你覺得今天的內容讓你有一點收貨
那就幫我打Apple Podcast
按讚追蹤
有個無心好評吧
FBIGFATE SO
AI藍人報就找得到我了
你的支持是我持續優化內容的最大動力
不想出過最新的AI工具
明天再繼續回來
AI藍人報我是湯丸蘭,明天見,掰掰
Podcast Summary
Key Points:
- 一个Skill只做一件事,大流程需拆开,避免记忆腐败。
- 不要从空白开始写,应通过实际修正经验提炼内容。
- 描述是触发词,需明确使用时机,关键流程建议手动调用。
- 正文只写“地雷清单”,即环境特定事实,不教模型已会的东西。
- 用引导词(如Vertical Slice)压缩解释,提高指令效率。
- 将重内容移入References,主文件控制在500字内,用子Agent处理脏活。
- 脆弱步骤用程序强制验证,用证据取代信任。
- 先量化测试再优化,并内置自我改进规则,让Skill在使用中进化。
Summary:
这段内容分享了编写AI Agent Skill的8条实战经验,强调“少即是多”的核心原则。作者以自身案例开场,指出给AI过多详细资料反而会让其表现下降,因此需要精简指令。第一阶段聚焦“拆”与“提炼”:每个Skill只做单一任务,避免因上下文过长导致模型遗忘;写作时不要从空白开始,而是通过实际操作中的修正记录提炼规则;描述部分要明确触发条件和使用场景。第二阶段强调“精”与“简”:正文只记录违反常规假设的“地雷清单”,不重复模型已知内容;使用高信息密度的引导词提高效率;将重内容移入References,主文件控制在500字内。第三阶段注重“验证”与“进化”:用程序强制关键步骤,防止模型偷懒或说谎;通过量化测试评估表现,并内置自我改进规则,让Skill在使用中自动更新。最后提醒,下载的Skill存在安全风险,需先审查再使用。整体而言,这套方法帮助使用者从“提示词使用者”转变为“系统设计者”,逐步构建高效、可靠的AI工作流。
FAQs
AI Skill 是一個資料夾,包含主檔案 Skill.md(大腦)、參考資料夾 References、可執行程式夾 Scripts,以及圖片表格等靜態素材夾。它用來教模型你特定的做事方法,而非它已知道的知識。
這是因為模型會在一大堆雜訊中迷路,導致記憶腐敗(上下文混亂)。實驗顯示,一份1萬行的指南讓模型正確率從97%降到77%,精簡後才恢復。所以應只提供模型不知道的特定規則。
網路上約3.5%的Skill有安全問題,其中13%是嚴重等級,可能包含提示注入或惡意程式。下載後應先打開檢查內容,確認它做什麼、會連去哪裡,再執行。
因為你無法用語言完整描述你的熟練技能(波蘭尼悖論)。正確做法是與AI一起實際操作一遍,從你的每次修正中提取規則,最後讓AI自動生成Skill檔案。
描述是觸發器,要寫清楚這個Skill做什麼、何時用、何時不要用,例如「寫社群貼文時用,不要用在電子報」。建議寫得稍微推銷一點,並對關鍵流程改用手動呼叫而非自動觸發。
用程式強制取代口頭交代。例如要求測試輸出結果的雜湊值驗證,或讓Agent錄製操作影片證明修復,讓乖乖執行比說謊更容易。