最近 AI 圈的新名詞像是「Agent Skill」，很多剛接觸 AI 的朋友都問我： 「這些跟我們平常寫的 Prompt (提示詞) 到底有什麼不一樣？」 其實，我們只要把 AI (例如 Claude, GPT) 想像成一位 「剛畢業的頂大天才」 ，一切就豁然開朗了。 這為天才畢業生智商超高、讀過萬卷書（訓練資料多），但他完全沒有在你公司上班的經驗，也不懂你們的規矩。 Prompt (提示詞) = 「口頭交辦」 當你對 AI 說：「幫我寫一個會議記錄」，這就是 Prompt。 就像主管走過去拍拍實習生的肩膀，口頭交代一件雜事。 特點：一次性、隨叫隨用。 缺點：如果你沒講清楚（Prompt 寫不好），天才也會做蠢事。而且每次都要重新講一遍背景：「我們客戶是誰、語氣要怎樣…」，非常累人。 Agent Skill (智能體技能) = 「職位 SOP 手冊」 Skill 不只是一句話，它更像是一個完整的 「職前訓練包 (Onboarding Kit)」。 假設你要讓這位天才接手「社群小編」的工作，你不會每天碎念，而是直接給他一本 「小編作戰手冊」： 內含 SOP (Prompt)：標準的發文流程、危機處理原則。 內含工具 (Scripts)：自動排版工具、Hashtag 產生器。 內含知識庫 (Knowledge)：公司過去一年的爆款文案例、品牌色碼表。 最厲害的是「漸進式揭露 (Progressive Disclosure)」： 這位天才不需要把整間公司的規章背下來（省腦力 Context），只有當你指派他「當客服」時，他才打開「客服 SOP」；指派他「寫程式」時，他才切換成「工程師手冊」。這就是 Agent Skill —— 讓通才變專才的關鍵。 簡單說：Prompt 是「叫他做雜事」，Skill 是「給他一個職位」並賦予專業能力。 MCP (模型上下文協議) = 「公司系統權限 & 電腦」 這聽起來最技術，但其實就是 「賦權」。 試想一下，這位天才畢業生 (AI) 熟讀了所有 SOP (Skill)，但他被關在一間空會議室，沒電腦、沒網路、沒權限，他能幹嘛？頂多在白板上畫畫餅。 MCP 就是那個「員工權限卡」： 讓他能 登入公司雲端硬碟 找資料（連接資料庫）。 讓他能 上網 Google 查競品（瀏覽網頁）。 讓他能 操作 CRM 系統 撈客戶名單（連接業務軟體）。 沒有 MCP，AI 只能陪你聊天；有了 MCP，AI 才能真正 「動手做事」。 總結一下 AI 模型：剛畢業的頂大天才 Prompt：你隨口下的 口頭指令 Agent Skill：讓他能勝任特定職位的 SOP 手冊 MCP：讓他能登入系統幹活的 員工權限 看懂這個區別，你就跨過 AI 應用的門檻了！ 未來的競爭，不是比誰會「指喚」實習生 (Prompt)，而是誰能建立最強大的 SOP 系統 (Skills)，並給予最完整的 工具授權 (MCP)，打造一支無人能敵的 AI 團隊！

你是否覺得現在的 AI Agent 雖然聰明，但總是在具體任務上「笨手笨腳」？每次都要重複教它流程、工具和注意事項，就像面對一個永遠記不住公司規定的新實習生？ 這就是 Agent Skills 登場的時刻。 🚀 它是什麼？ 簡單來說，Agent Skills 就是為 AI 準備的「入職訓練手冊」。 即使是最聰明的助理，如果沒有針對特定業務的 SOP（標準作業程序），也無法有效率地產出。 Skill 將這些特定領域的知識、工具使用方法和流程封裝成一個“技能包”，讓 Agent 需要時隨取隨用。 💡 核心理念：漸進式載入 (Progressive Loading) 這是 Agent Skills 最巧妙的設計。 Agent 不需要時時刻刻背誦所有技能手冊。它只記住技能的「名字」和「簡介」（只佔極少的 Token）。 當你不需要配圖時，它就忽略配圖技能。 當你說「幫我為文章配圖」時，它才會真正打開這個技能包，讀取詳細的操作指南。 這樣既節省了寶貴的 Context Window（上下文視窗），又能讓 Agent 掌握數百種專業技能而不「撐爆」大腦。 🛠 實戰案例：全自動文章配圖 Skill 以前寫完文章，找圖、把圖貼進去要花半小時。 現在有了配圖 Skill，流程變成了： 自動分析：Agent 閱讀文章，找出需要視覺化的抽象概念。 風格匹配：從預設的 Tech、Warm、Minimal 等風格中自動選擇最合適的。 產生與插入：自動寫入提示字呼叫繪圖 AI（如 Gemini），產生圖片後自動插入 Markdown 的正確位置。 你只需要說一句：“給這篇文章配圖。” ✨ 為什麼這很重要？ Agent Skills 代表了 AI 應用開發的新方向—模組化與專業化。 對於開發者：只需要編寫標準化的SKILL.md，就能讓通用的 AI 瞬間變身為特定領域的專家。 給使用者：你的 AI 助理不再是通用的聊天機器人，而是可以透過「安裝技能」不斷進化的超級員工。 如果你也在折騰 AI Agent，不妨試試給它寫幾個 Skills，把那些重複、繁瑣的工作統統外包出去！

為什麼你的公司還在「手動」複製貼上？ 最近跟一位電商老闆聊天，他跟我抱怨：「經常都要請工讀生去 PTT、Google Maps、YouTube 巡一遍，看看有沒有人在罵我們。複製貼上到 Excel 就要花兩小時，還常常漏掉。」 我聽了很驚訝，因為在 AI 自動化的世界裡，這件事成本應該是十分低。 很多老闆以為做這種「全網輿情監測」需要花大錢買 Brand24 或 OpView 這種大系統。 但老實說，我自己用 n8n + AI 手搓了一套系統，而且功能更強大——因為它不只會「列出數據」，更會「自動派發工單」。 這套系統是怎麼運作的？ 這是我目前做過最複雜、但商業價值最高的自動化流程。 它會自動幫你完成以下 3 個核心任務： 1. 全網數據吸塵器 (The Data Vacuum) 以前我們要看 PTT 評價，要忍受那個復古的介面；要看 Google 評論，要一條一條滑。 在 n8n 裡，我們串接了 YouTube API 和 Apify (爬蟲神器)。 這就像你養了一群 24 小時不睡覺的「數位工讀生」。不管客戶是在 YouTube 影片下留言「這產品好用」，還是在 PTT 抱怨「產品/服務有問題」，3 分鐘內，這條評論就會自動出現在你的 Google Sheet 戰情室裡。 2. AI 黃金過濾器 (The Gold Filter) 數據抓回來最怕什麼？最怕「垃圾」。 網路上充斥著「+1」、「抽」、「路過」這種無意義的留言。如果直接給老闆看，他會瘋掉。 這裡我用了一個我很自豪的架構：「Code 為管家，AI 為總編」。 - n8n (Code)：負責硬性的分類和過濾。 - Gemini (AI)：負責「讀懂」內容。 它會自動判斷：「這條是在罵物流」、「那條是在稱讚口味」。甚至，它會把 80% 的垃圾留言自動丟進垃圾桶，只留下對公司決策有用的 「黃金數據」。 3. 自動行動工單 (The Action Ticket) 這是這套系統最值錢的地方，也是把「數據」變成「資產」的關鍵。 傳統的輿情報告，就是每個月給你一張漂亮的文字雲，然後...就沒有然後了。 我的系統設定了一套完整的 「跟進閉環」： - 自動分流：AI 判斷這條評論是「產品問題」還是「服務態度」，自動填入對應的 Google Sheet 欄位。 - 改善追蹤：這些問題會變成一張張待辦事項。下個月報告時，我們不只看「有多少負評」，而是看「上個月的問題解決了沒」。 這意味著什麼？意味著你的公司不再是被動挨打，而是有一套 自動進化的免疫系統。當競爭對手還在開會檢討時，你的團隊已經把問題解決了。 給老闆，也給開發者的一段話 如果你是老闆： 這套系統能幫你省下的不只是人力成本，而是「因為反應太慢而流失的商譽」。如果你想在公司部署這套系統，歡迎填寫下方的諮詢表單。 如果你是想轉型的文科生/開發者： 這支影片裡用到的技術——API 串接、JSON 資料清洗、AI Prompt 設計——正是現在市場上最缺的技能。 如果想進一步學習n8n，可以加入我的 進階AI自動化學習中心

如果你曾經歷過互聯網的早期階段，你一定見過一個非常熟悉的畫面。 第一批買電腦的人，第一批上網的人，第一批搭建網站、教人用工具的人。 當時，他們未必是技術最強的一群，甚至很多人，只是比其他人早一步行動。 但幾年之後，你會發現他們有一個共同點——他們大多都成功致富了 今天，AI 正在重演同樣的結構性變化。 🔍 什麼是 AI 的真正機會？ 對於資深工程師或大公司而言，最前沿的 AI 研發——包括底層演算法、模型訓練、硬件架構等——確實是最有價值的領域。但是對於大部分普通人來說，那不是一個現實可行又穩定的賺錢方式。這類工作需要長期投入、大量資金與高度技術能力。 歷史上每次大的技術革命——不論是工業革命還是互聯網革命，真正改變大多數人命運的，從來不是創造技術的那一群人，而是把技術快速應用到實際場景中去的人。那些早期教人上網、搭建網站、使用工具的人，後來都成為了市場上的贏家。在 AI 時代，這種模式正在重演。 📍 為什麼 2026 年的AI應用層是位置紅利？ 2026 年前後，AI 的應用層將成為普通人最關注的位置。不是因為 AI 技術不重要，而是因為 應用能力才是企業真正需要的東西。 過去兩年，大多數人都停留在「和 AI 聊天」這個階段——他們問問題，AI 回答。但真正有價值的，是能夠讓 AI 協助執行工作流程，而不是僅僅回答問題。 舉例而言，AI 可以給出一封郵件的回覆範本，但如果你仍然要手動複製、貼上，再逐一發送，整個流程依舊繁瑣。在這種情況下，你的工作效率並沒有本質上的改變。 AI 的真正價值，在於能否： - 自動處理重複性任務 - 將資訊自動整理成結構化數據 - 自動與現有系統協同工作 - 幫助完成可重複、可擴展的任務流程 這一類「整合與部署」能力，就是 AI 的應用層。 🚩 大多數人仍未真正入場 儘管 AI 技術普及得很快，但在企業與工作流程中，真正讓 AI 參與到實際決策與執行的人並不多。 你所看到的大多數 AI 用法，仍然是停留在： - 提問生成文字 - 自動整理語句 - 修改語氣或格式 這樣的使用方法雖然便利，卻並沒有真正改變「工作被做的方式」。 真正有爆發力的 AI 用例，是自動化工作流： - 自動接收、分類與回覆郵件 - 自動整理、結構化資料 - 自動更新紀錄、同步系統 - 自動分流客戶等級與通知負責人 這類應用才是企業必然需要的，也才是可以為你帶來價值與經濟回報的部分。 ⚡ 真正不公平的不是工具，而是反應速度 很多人會說 AI 是公平的，因為人人都可以使用。 這個觀點只對了一半。AI 在起點上確實公平，但在結果上，它對反應速度極度不公平。 當一種能力成為基本要求時，最早掌握實戰經驗的人就會佔據位置優勢。跟 AI 聊得好和真正把 AI 整合到工作流程裡，是兩個截然不同的技能。 具備以下能力的人會比其他人更快累積經驗： - 整合 AI 與現有系統 - 設計可執行的自動化流程 - 量化自動化成果（時間/成本/效益） - 可複製、可擴展的工作流模式 這些都不是簡單的「生成內容」所能替代的。 📌 如何抓住這個時代位置紅利 如果要簡單說明現在怎麼做最合理，那就是： 1. 不要再只跟 AI 聊天了解 AI 如何真正參與任務執行。 2. 學會構建自動化工作流例如利用工具（如 n8n）串接各種服務和 AI，形成完整流程。 3. 把 AI 與現有商業流程結合不只是生成結果，而是讓 AI 代替繁瑣任務。 4. 積累可量化的成果案例用數據證明價值，而不是口頭描述。 🧠 結語：AI 的價值，在於你是不是站對位置 到了 2026 年，你會發現真正改變命運的不是誰掌握了更多 AI 模型，而是誰把 AI 用到了可複製、可標準化、可營收的流程當中。 這不是未來的想像，而是正在發生的現實。如果你現在仍然停留在「生成答案」的階段，那你就已經落後了；而那些最先掌握自動化應用方法的人，正在悄悄站在位置紅利的最前緣。 如果想進一步學習AI自動化工作，可以加入我的AI自動化學習中心。目前社群仍處於早鳥優惠階段 (US$49/月)。隨著模版庫的擴充與人數增長 (滿 100 人)，價格將會進行調整。如果你想在 2026 年前完成這場效率革命，現在是最好的入場時機。 加入 Skool AI 自動化學習中心 期待在社群裡看到大家搭建出更多驚人的 Workflow。

👇 準備好開始了嗎？ 1. 領取練習素材： 詳細教學影片我已經放在： https://www.skool.com/hei-ai-8196/classroom/67f39ead?md=b1ade3e883f0417a906876ad1781fc3d 2. 如果想進一步學習n8n，可以加入我的 進階AI自動化學習中心 最近這陣子，如果你有在 Threads 或 IG 上滑手機，應該會發現大家都在瘋狂討論一個工具——n8n。 大家都說它能幫你省下大量工作時間，甚至能幫企業部署自動化來賺錢。 但老實說，對於我們這種完全沒有電腦背景的 「文科生」 來說，第一次打開 n8n 的介面，看到滿滿的英文和紅色的報錯，真的會想直接關掉網頁。 先告訴大家我的背景：我唸書和工作都是商科出身，以前我連 Excel 都非常討厭使用。但我現在卻能用 n8n 指揮 AI 幫我 24 小時工作。 為了證明小白也能學會，我錄製了一支 80 分鐘的保姆級教學影片，手把手帶大家搞懂n8n！ 這隻機器人會幫我們自動完成以下 5 個超實用的步驟，以下是我的實作筆記： 1. 抓取資料：派「服務生」去拿菜單 (HTTP Request) 以前我們要收集網站上的資料，只能手動複製貼上。但在 n8n 裡，我們派出一個叫 HTTP Request 的節點。 把它想成是餐廳的*「服務生」*。你不需要懂程式碼，你只要給它一個網址（就像告訴服務生桌號），它就會跑去廚房（網站後台），把所有產品的名稱、價格、庫存全部一次打包帶回來給你。 在影片中，我們用這個功能，一鍵抓取了 30 筆產品資料。 2. 資料整形：自動拆包裹與擺盤 (Split Out & Set) 資料抓回來後通常很亂，可能是一大包混在一起的數據（JSON 格式）。這時候新手最容易卡關。 我們用了兩個神器： - Split Out (拆包裹)： 把原本打包在一起的「一大包」資料，自動拆分成 30 個獨立的產品，讓 n8n 一筆一筆處理。 - Set (整形)： 這是最強大的「過濾器」。透過簡單的滑鼠拖拉 (Drag & Drop)，我們把不需要的亂碼（如 ID、庫存碼）丟掉，只留下我們想要的「產品名稱」和「價格」。這就像把便當裡的青椒挑掉，只留下雞腿一樣簡單。 3. 邏輯篩選：AI 也能幫你省錢 (Filter) 資料整理好後，我們不需要處理所有產品。 我們加入了一個 Filter (篩選) 節點，設定條件：「只保留價格大於 $500 的產品」。 這就像你有一個嚴格的秘書，它會自動幫你過濾掉那些低價值的項目，只把重要的資料送到下一步給 AI 處理。這個邏輯可以應用在任何地方（例如：只回覆 VIP 客戶的信件）。 4. 接上大腦：讓 AI 變身社群小編 (Google Gemini) 這是整個流程的重頭戲！我們接入了免費的 Google Gemini AI 模型。 我們不是單純跟 AI 聊天，而是設定了一套「自動化指令」： - 設定人設： 「你是一個專業的社群小編，説話要有網感...」 - 動態變數： 我們把第 2 步整理好的「產品名稱」和「價格」，直接拖進提示詞裡。 結果： AI 會自動讀取那 30 個產品的資料，然後在一瞬間寫出 30 篇完全不同、且帶有 Hashtag 的 IG 推廣文案！這在以前，人類可能要寫一整天。 5. 自動歸檔：看著 Excel 自動填滿的療癒感 (Google Sheets) 最後一步，我們不需要手動複製 AI 寫好的文案。 我們把 n8n 連接到 Google Sheets。當流程跑完，你會看到你的試算表像有鬼魂在打字一樣，一行一行自動填入 AI 寫好的標題、內文和價格。 這一刻的成就感，真的會讓你忘記前面的學習痛苦。 給自己 80 分鐘，換一個「AI 員工」 我特地把這支影片做得非常長，是因為我把所有新手會踩的坑（包含 JSON 便當盒理論、API Key 申請、報錯處理）全部都錄進去了。 我不希望這只是一支你看完覺得「哇好厲害」的影片，我希望這是一支你看完能真的「做出來」的影片。