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Agent Skill 一日工作坊 · 認識工具

用好 AI 的關鍵，是讓它動手

先備知識講完了 Agent 是什麼。現在介紹今天你實際動手用的兩個 Agent：Claude Code 與 codex。只說自然語言，一樣能讓它們動手做事。

16 頁 · 含示範 Claude Code + codex 這章只講透一件事：讓 AI 脫離聊天框、直接動手

這章最重要的一頁

從「問 AI 拿建議」，到「讓 AI 直接動手」

以前的用法 · 顧問模式

你問、它答，教你步驟。但手還是你的，它看不到你的檔案。做錯了回來再問，它再教一次。

今天的用法 · 小隊模式

給它一個資料夾，它讀得到、改得了。自己動手做完帶回來，你拿到的不是教學，是成果。

對行銷人，差別最大

開會時不再說「我覺得可以這樣做」，而是「這個我做好了，看能不能上線」。

脫離聊天框

ChatGPT 很強，但它卡在一個聊天框裡

不是 ChatGPT 不好用，是「聊天框」這個形式有四道天花板。

天花板 01

只給建議

它出一張嘴，實際去跑的還是你本人。

天花板 02

碰不到你的東西

你的檔案、你公司的工具，它完全摸不到。

天花板 03

換對話就忘

這次講的規則背景，下個對話一切歸零。

天花板 04

串不成流程

「下載、整理、產報告、發出去」這種一條龍接不起來。

重點：關鍵不是把問題問得更漂亮，而是讓它能「動手」。

同一個 AI，兩種待法

困在網頁裡，還是坐進你的電腦

左：AI 困在網頁瀏覽器裡只能說話；右：AI 坐進你的電腦直接動手辦事
左：困在網頁，只能說話　右：坐進電腦，直接辦事
聊天框版 · 網頁

隔著一層螢幕，只能說話。要它做事，得你親自把結果搬出搬進。

動手版 · Claude Code／codex

進到你的電腦裡，直接辦事。開檔、跑腳本、串服務，一路做到完。

同一個 AI 模型，差別只在「待在哪」：困在網頁是顧問，坐進電腦才是幫你動手的小隊。

第一支工具

Claude Code：住在你電腦裡的 Agent

先備知識講的那個 Agent，Claude Code 就是，只是住在你的電腦裡。

它能做什麼

讀寫你的檔案、執行腳本、呼叫工具、開瀏覽器抓資料。不是只會聊天，是會動手做事的 Agent。

五種入口 · 能力一樣強

CLI（終端機）、桌面 App、VS Code、JetBrains、網頁版。不管哪種都能跑腳本、呼叫 MCP、用 skills，差別只在介面。今天我們用桌面 App。

桌面 App 有個圖形化的 Customize 面板：你做的 skill 會列在這裡，一鍵開關，不用記任何指令。

第二支工具

codex：OpenAI 的對應版本

用起來跟 Claude Code 很像，一樣是住在資料夾裡的 Agent。

工具出處介面今天角色
Claude Code Anthropic 桌面 App，對非工程人最友善 主要用這個
codex OpenAI 主要是 CLI（終端機），能力定位相似 也會示範

兩個都示範，不是叫你二選一。下班後依手上任務選最順手的，不被任何一家綁住。

最大的不同

它不只接收文字，它進到你的資料夾動手

一般 ChatGPT

你貼文字，它回文字。

只進出文字
看不到你的電腦裡有什麼

Claude Code ／ codex

打開你電腦上的一個資料夾，在裡面工作。

進到資料夾動手
讀得到、改得了裡面所有檔案

今天你做的每一件事，都在某個資料夾裡：skill 在那、下載的 IG 影片在那、整理的關鍵字表在那。Claude Code 打開那個資料夾就能直接動手，不用你一個個貼給它看。

規則書放哪

規則書就放在資料夾根目錄

my-project/ ← 你今天的工作資料夾 ├── CLAUDE.md ← Claude Code 讀這份 ├── AGENTS.md ← codex 讀（內容可一樣） ├── keywords.csv └── ...
專案層 · 跟著資料夾走

放在專案資料夾根目錄，Mac／Windows 都一樣，就是左邊那棵樹。只對這個專案生效。

全域層 · 對你所有專案生效
Mac~/.claude/CLAUDE.md~/.codex/AGENTS.md
WindowsC:\Users\你\.claude\CLAUDE.mdC:\Users\你\.codex\AGENTS.md

今天用不到全域層，先知道有這回事就好。

寫成檔案的規則書

CLAUDE.md：放在資料夾裡的 System Prompt

每個資料夾放一份「給 AI 看的說明書」，講這個專案的規則與慣例。就是先備知識說的 System Prompt，只是寫成檔案。.md 是 Markdown 純文字，記事本就能寫。

CLAUDE.md　Claude Code 用

放在資料夾根目錄。Claude Code 每次打開這個資料夾就自動讀取，從此所有工作都遵守這份家規，不用每次重新交代。

AGENTS.md　codex 用

作用完全相同，只是檔名不同。告訴 codex 這個專案的規則、慣例、要注意的事。兩個系統都懂「把規則寫成檔案」這件事。

它跟 skill 的分工很單純：skill 是「某一件事」的說明書，CLAUDE.md 是「整個資料夾」的家規。

一份真實的 CLAUDE.md

規則書長什麼樣

# CLAUDE.md - SEO 內容工作資料夾 ## 語言 回覆一律用台灣繁體中文， 中英文之間留空格。 ## 寫文章前的準備 先確認目標關鍵字與搜尋意圖， 再動筆。 ## 標題規範 標題控制在 30 字內， meta 描述 150 字內。 ## 用詞禁區 不要用「首先、其次、總結來說」 這類制式連接詞。
語言用台灣繁體中文、中英文間留空格
準備動筆前先確認關鍵字與搜尋意圖
標題標題 30 字內、meta 描述 150 字內
禁區不要用制式連接詞，例如「首先、其次」

把你每次都要交代的話，一次寫進檔案。以後在這個資料夾做任何事，AI 都自動遵守，不用每次重講一遍。

感受一份名作 · 上

Karpathy 的 CLAUDE.md，全文（上）

# CLAUDE.md 行為準則，用來減少 AI 寫程式時常犯的錯。可跟你的專案規則合在一起用。 取捨：這些準則偏向謹慎而非速度。瑣碎小事，自己拿捏。 ## 1. 想清楚再動手 別亂猜；別藏著困惑；把取捨講出來。 - 把你的假設明講；不確定就問。 - 有多種解讀，通通列出來，別默默選一個。 - 有更簡單的做法就說，該爭就爭。 - 有不清楚的，停下來，指出哪裡不清楚，問。 ## 2. 簡單優先 用剛好解決問題的最少程式碼；不要臆測性的東西。 - 不做超出要求的功能。 - 不為只用一次的程式碼做抽象。 - 不加沒人要求的「彈性」或「可設定性」。 - 不為不可能發生的狀況寫錯誤處理。 - 寫了 200 行、其實 50 行就夠，就重寫。 問自己：「資深工程師會不會覺得太複雜？」會，就簡化。

感受一份名作 · 下

Karpathy 的 CLAUDE.md，全文（下）

## 3. 只動該動的 只碰你非碰不可的；只收拾你自己弄出的爛攤子。 改既有程式碼時： - 別「順手改善」旁邊的程式碼、註解或排版。 - 別重構沒壞的東西。 - 配合既有風格，就算你會用別的寫法。 - 看到無關的死碼，提一下就好，別刪。 改動產生「孤兒」時： - 移除「你的改動」造成沒用到的 import／變數／函式。 - 別刪本來就存在的死碼，除非有人要你刪。 檢驗法：每一行改動，都要能直接對應到使用者的需求。 ## 4. 目標驅動執行 定義成功的標準；反覆跑到驗證通過為止。把任務變成可驗證的目標： - 「加驗證」→「先寫不合法輸入的測試，再讓它通過」 - 「修這個 bug」→「先寫一個能重現它的測試，再讓它通過」 多步驟任務先講簡短計畫：每一步寫「做什麼 → 怎麼驗證」。 強的成功標準讓你能自己反覆跑；弱的標準（「弄到能動」）會讓你一直回頭問。 --- 這份準則有效的話，你會看到：不必要的改動變少、因為過度複雜而重寫變少、釐清問題的提問出現在「動手之前」而不是「出錯之後」。

進階 · 怎麼寫得好

好的規則書，是教 AI 怎麼做事

拆一份名作 · 行為準則型

想清楚再動手別亂猜，不確定就問，有更簡單的做法就講
簡單優先只做剛好解決問題的，不加沒人要的功能
只動該動的改一處，別順手把旁邊沒壞的也改一改
講清楚成功把「做好」變成做得到的檢查

學它三件事，寫你自己的

1
寫「行為」，不只寫「設定」
規則書不是自我介紹，是教它怎麼做事。
2
一條原則 ＋ 幾條具體做法
別只寫大方向，把「怎麼做」也寫下來。
3
附一個自我檢查的標準
例如：「資深的人會不會嫌這太複雜？」

一句話：好規則書，就是把你「帶一個新人時會反覆叮嚀的眉角」一條條寫下來，寫成行為、配上做法、給個檢查點。

分清楚兩種工具

聊天的，和會動手的

聊天型

ChatGPT、Claude 網頁／App。

問答、給建議、腦力激盪
寫文案、想點子很好用
碰不到你的東西
動手型

Claude Code、codex。

進資料夾、跑腳本、串服務
把一條龍流程做到完
今天全程用這個

今天全程用動手型，因為要碰你電腦裡的檔案與工具。（雲端也有動手型，例如 Cowork，但今天的事都得在本機做，所以用 Claude Code。）

環境確認

今天裝兩支工具，Mac／Windows 都能跑

主力是 Claude Code，再加一支 codex 多試。帶什麼電腦來都沒問題。

Claude Code　今天主力

Mac 與 Windows 都有桌面 App，裝法一樣。

1. 下載 Claude Code 桌面 App
2. 登入 Anthropic 帳號
3. 打開資料夾就能開始
codex　多試一支

OpenAI 的對應版，終端機（CLI）工具。

1. 用 OpenAI 帳號登入
2. 現場一起裝起來
3. 不裝也能看我示範

這頁只是確認你兩支工具都裝好了。還沒裝好的現在舉手，我們花兩分鐘一起搞定。

用好它的心法

它有兩種幹活方式，一種精準、一種會變通

「跑腳本」和「AI 判斷」是兩種不同的東西。分清楚，你才知道一件事該交給誰。

腳本 · 確定性

一步一步寫死的步驟。每次跑，結果都一模一樣，精準、可重複、可驗證。

適合有標準答案的事：把這欄數字加總、檔名改成 001 002、刪掉重複的列。

AI 判斷 · 語言

沒有標準答案、要看情況的事。它會理解、會變通，但同一題問兩次，答案可能略有出入。

適合要拿捏的事：這篇語氣專不專業、這個關鍵字想找資訊還是想買東西。

一句話記住：有標準答案的，交給腳本，每次都一樣；要看情況拿捏的，交給 AI，它會變通。今天做的 skill，就是把這兩種搭在一起用。

用好它的心法

好的自動化，是把一件事拆給對的方式做

真實的工作往往兩種都要。訣竅是拆開：哪一段要精準、哪一段要判斷。

1
讀進客戶給的 keywords.csv
腳本 · 確定
2
呼叫 API 抓每個字的月搜量數字
腳本 · 確定
3
判斷每個字想找資訊、還是想買東西
AI · 判斷
4
整理成報表，寫回 Google Sheet
腳本 · 確定

你不用自己動手分，講清楚需求，Claude Code 會自己決定哪段寫腳本、哪段用 AI 想。但你心裡有這個分法，就知道哪一段最該盯緊（通常是要判斷的那段）。

用好它的心法

放手給它，但一定要查核

AI 很強，但它會出錯，也會一本正經地唬爛（先備知識說的「幻覺」）。聰明的用法是「信任但查核」。

查核 01

先跑小樣本

別一次叫它處理 500 筆。先給 5 筆，看結果對了，再放它跑全部。錯也只錯 5 筆，好抓。

查核 02

叫它攤開過程

「跟我說你改了哪些檔、每一步做了什麼。」看得到過程，你才查得到問題，而不是只看結果。

查核 03

留好存檔點

動手前先用 git 存檔，做錯了一鍵還原。今天有一整章專門講這個，你完全不用背指令。

查核不是因為不信任 AI，是因為你才是負責的人。最後掛你名字送出去的東西，要你看過、確認過才送。這一條，是你跟 AI 共事一輩子的安全帶。

動手第一步

現在，選好你今天的工作資料夾

1
在桌面新建一個資料夾　取個名字，例如 workshop-今天。或直接用我發給你的 starter 資料夾。
現在就做
2
用 Claude Code 打開它　桌面 App → 開啟資料夾，選剛剛那個資料夾。
現在就做
3
跟它打聲招呼　問它「這個資料夾裡有什麼」，確認它讀得到裡面的檔案。
現在就做

這個資料夾就是你今天的「工作桌」。每個階梯做出來的東西，都會放進來。這是這章唯一一個「現在就做」的動作，做完我們就進階梯 1。