你會不會覺得，當電腦使用了一段時間之後，你的 ChatGPT 或 Claude 越來越難以控制？ 有一個可能，就是你的規則與技能彼此衝突。 所以我做了一個視覺化的管理工具，可以幫你管理電腦裡面所有的規則以及技能。 安裝的時候，它會去掃描你電腦裡面的 ChatGPT、Claude Code、Google Antigravity、Hermes Agent 等等的 AI agent，確認它們的全域規則與技能的位置，以及專案規則與技能的位置。 你可以在建立好的網頁上，直接視覺化地去判斷這些規則以及技能到底是什麼，是否需要修改或者是刪除。 agent-inventory

寫了電子報一年半以上了，我正在努力將迭代許多次的技能，改做成安裝包，任何人只要使用 ChatGPT、Claude、Antigravity 等 AI 代理，都可以使用。 包含: - AI 知識庫: 讓 AI 協助建立、管理、重製你的知識，適合讀書、寫作、準備考試、思考副業等等。 - Google工作流: 利用 Google Apps Script 管理雲端硬碟、Gmail、文件、試算表的自動化。 - AI 剪片工作流: 從寫作、轉錄字幕、動畫，最後到成片與發佈，都由AI獨力完成。 - 自媒體管理: 覺得管理自媒體很煩嗎？我也是。此技能包會帶著你申請API，閱讀自媒體成效，提供建議。 - 網站架設與維護: 從最簡單的靜態網頁開始，讓 AI Agent 帶著你一步一步進行，並且確保基礎資安防護。 我還在想有哪些可以做，如果你有好主意，也可以提供給我

在這個禮拜，討論的重點是為什麼 AI 模型持續進步，但是企業卻沒有迅速跟上。 我認為主要原因是： 1. 沒有由上而下全面推動 2. 工具迭代太快 3. 模型出錯率仍高 我也在文中提出了解決方案，有興趣的看看吧： 本期電子報：Sam Altman 承認 AI 發展沒有想像中這麼快，是什麼阻礙了發展？

我發現管理 AI 代理的技能非常重要。畢竟我們不會去看 AI 寫的每一段程式，但是至少我們要看過它自己建立的技能（技能就是 SOP）。 技能寫得不好，AI 就會做得非常糟糕。 兩個方式： 一個是讓 AI 使用 Mermaid 來畫流程圖給你看，然後你去檢視流程圖，看看這樣子對不對。 第二個就是人工的方式。 以 ChatGPT 桌面應用版程式為例： 1. 請點選左上角的外掛程式 2. 點選 skills，這裡就可以去查看目前 AI Agent 的各種技能 3. 你還可以看得到底下每一個專案裡面，有每個專案不同的技能

之前就已經介紹了我這個技能包，上週拍了片簡短談了一下。 很簡單的小工具，只要直接把連結丟給 AI Agent ，讓他帶著你建立你的 Google 自動化工作流即可。 話說在設計此技能包的時候，我在想如果所有我讀的書或者線上課程，都能夠用這種方式，讓 AI Agent 帶著我學習，以實作為導向，這樣學起來應該更有效率吧？ 本周就開始來研究這樣的技能，能夠把資料匯入後，轉成以 Agent 先行的學習框架。