10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流 (1版)

👉你每天花在重複貼提示詞的時間，可以歸零。 你有沒有這種感覺：明明已經在用 AI 了，卻還是在重複同一件事——打開新對話，把昨天說過的規則再說一遍，然後驚覺輸出品質參差不齊，還不敢直接用。省下來的時間，不知不覺又還給了 AI。 問題不在 AI 不夠強，而在你的工作還沒變成 AI 能記住的形式。 👉AI Skill，是你教 AI 永久記得怎麼做事的方法。 一份純文字的 .md 檔案，不需要寫程式、不需要學 API——你把工作流程、規則和範例寫進去，AI 下次執行就會照著跑，品質穩定、可傳承、可分享。一次部署，終生受用。 本書系統性教你這套方法，並帶你在 Claude Code、Gemini CLI、OpenAI Codex、Claude Dispatch、Computer Use 等主流 AI 平台上實作。從第一個 Skill 的誕生，到 Skill Chain、到 AI Agent，你將一步一步把自己最熟悉的工作流，打包成不依賴記憶、不怕交接、不被 AI 版本迭代淘汰的自動化系統。 ________________________________________ 這本書適合： 📌 每天重複做相同事情卻找不到時間做「真正要緊的事」的知識工作者 📌 想把 AI 帶進課堂或研究流程，但不確定從哪裡開始的教師與研究生 📌 需要讓整個團隊用同一套標準操作 AI 的主管或行政人員 📌 想在 AI 時代建立可積累、可複利的核心競爭力的任何人 ________________________________________ 書籍亮點： ✔️ 26 章完整教程 × 14 堂課可直接上課的投影片結構 ✔️ 多平台 AI 實作範例（Claude Code / Gemini CLI / Codex / Dispatch / Computer Use） ✔️ 開箱即用的 Skill 模板，含學術研究、行銷企劃、程式開發、影音創作 ✔️ 進階主題：YOLO 智慧視覺、Firebase AI Agent、YouTube OAuth 全自動發布

Chapter 00__為什麼你需要 AI Skill 工作系統 0.1 小美的故事 0.2 提示詞 vs. Skill：差在哪？ 0.3 SKILL.md 快速預覽 0.4 五個痛點，你中了幾個？ 0.5 五大工具，各有各的本事 0.6 你的學習路線 0.7 本書的學習方法 Chapter 01__AI Skill 概念與 SKILL.md 撰寫 1.1 Skill 長什麼樣？先看成品 1.2 SKILL.md 結構拆解 1.3 五個必寫區塊：照著填就對了 1.4 四大防呆機制：讓 Skill 不暴走 1.5 用 SKILL 生成器快速建立：7 步驟互動工具 1.6 觸發條件怎麼寫 1.7 Skill Boundaries：告訴 AI 這個 Skill 不做什麼 1.8 資料夾結構與 assets 1.9 【跟做】打造 Email 回覆助手 1.10 【跟做】打造會議紀錄產生器 1.11 你的第一個自訂 Skill 1.12 流程變現：從知識到系統的五個層次 1.13 Skill Chain 入門：三種串接模式 1.14 進階 Steps 設計——複雜 Skill 的三種模式 1.15 Skill 命名規範—讓 1000 個 Skill 也不亂 1.16 Skill 品質自我評估清單 Chapter 02__Skill 全生命週期：測試、安裝、生態庫與分享 2.1 Skill 壞了怎麼修？除錯三步法 2.2 測試你的 Skill 2.3 安裝 Skill 到 Claude Code 2.4 【重點】claude-skills 社群精選庫：現成 Skill 即裝即用 2.5 【重點】ClawHub.ai：Skill 界的 App Store 2.6 Skill 的三大元素：SKILL.md + assets + scripts 2.7 【跟做】安裝 claude-skills 2.8 【跟做】精選 5 個 Skill 立刻體驗 2.9 【跟做】改造你的第一個 Skill 2.10 安全掃描：裝之前先檢查 2.11 把你的 Skill 發佈到 GitHub 2.12 把你的 Skill 作品上架到 Netlify 2.13 隨書 Skill 套件 2.14 Skill 反面教材集——10 個把 AI 搞壞的寫法 2.15 解剖一個真實的生產 Skill——從已安裝的 Skill 學習設計 Chapter 03__MCP Server 與 Skill 整合 3.1 MCP 是什麼？一句話版本 3.2 三大元件速覽 3.3 【跟做】設定第一個 MCP Server 3.4 【跟做】連接 Google Drive MCP 3.5 【跟做】連接更多 MCP 3.6 【跟做】MCP + Skill 整合實作 3.7 企業場景：MCP 連接公司工具 3.8 多 MCP 協同——複雜工作流的設計 3.9 MCP 失效降級方案——設計不壞的 Skill Chapter 04__Pencil AI——MCP 驅動的視覺設計工具 4.1 設計師和工程師的鴻溝 4.2 Pencil 是什麼：跟 Figma 差在哪 4.3 MCP 如何讓 AI 操作畫布 4.4 【跟做】安裝 Pencil 擴充套件 4.5 【跟做】建立第一個 .pen 設計 4.6 【跟做】設計轉程式碼 4.7 【跟做】建立 Pencil 網頁設計 Skill 4.8 搭配五大工具的設計工作流 Chapter 05__Claude Code——Skill 系統核心平台 5.1 先看效果：Claude Code 能做什麼 5.2 【跟做】安裝 Claude Code 5.3 基本操作：對話與檔案 5.4 【跟做】用 Claude Code 寫一個小工具 5.5 Agent 模式：讓 AI 自己動手 5.6 Git 整合：AI 幫你管版本 5.7 CLAUDE.md：教 AI 你的規矩 5.8 在 Claude Code 裡用 Skill 5.9 【跟做】用 Skill Creator 自動生成 Skill Chapter__06 Google Antigravity——AI 驅動的視覺化開發 6.1 Antigravity 是什麼？跟其他 IDE 差在哪 6.2 Editor View：寫程式的地方 6.3 Manager View：指揮 AI 的地方 6.4 多模型切換：Gemini / Claude / GPT 怎麼選 6.5 【跟做】打造 AI 記帳 Web App 6.6 Pandoc 文件轉換快車道 6.7 Skill 載入與共用 6.8 Antigravity vs Claude Code：分工策略 6.9 【跟做】Office 文件自動化 Skill Chapter 07__OpenAI Codex CLI——命令列的 AI 編程助手 7.1 先看成果：三十秒的程式碼重構 7.2 安裝與設定 7.3 三種模式深入解析 7.4 【跟做】程式碼生成實作——Python 資料分析 7.5 【跟做】自動 Code Review 7.6 雲端任務（codex cloud exec） 7.7 模型選擇：Codex 專用模型 vs 通用 GPT 模型 7.8 Codex CLI vs Claude Code——怎麼選 7.9 進階技巧 7.10 【跟做】自動化資料處理 pipeline 7.11 企業場景：Codex CLI 在工作中怎麼用 Chapter 08__Gemini CLI——批次處理與 Google 生態系 8.1 先看成果：三分鐘的威力 8.2 安裝與設定 8.3 三種使用方式：互動、單次、管道 8.4 管道模式深入——Gemini CLI 的最強武器 8.5 【跟做】Google Sheets 自動化腳本 8.6 圖片處理 8.7 超長文件處理 8.8 模型選擇：Flash vs Pro 8.9 實戰：批次文件處理工作流 8.10 Gemini CLI vs 其他工具：什麼時候該選它？ Chapter 09__Claude Dispatch——手機遙控你的電腦 9.1 Dispatch 是什麼 9.2 你需要準備什麼 9.3 【跟做】安裝六步驟 9.4 指令格式：怎麼跟 Dispatch 說話 9.5 三個寫作原則 9.6 Gmail 整合實作：從搜尋到回覆的完整流程 9.7 Google Drive 整合實作：讀取、摘要、整理 9.8 Google Calendar 整合實作：查詢、建立、修改行程 9.9 批次處理指令 9.10 Dispatch 的限制與注意事項 9.11 最佳實踐：每日 Dispatch 工作流 Chapter 10__Computer Use——AI 自主操控滑鼠與鍵盤 10.1 Claude 版龍蝦——AI 長出了手 10.2 它能做什麼？ 10 個真實場景 10.3 【跟做】啟用 Computer Use 10.4 【跟做】第一次體驗：操作瀏覽器 10.5 Zoom Action：放大再點 10.6 【跟做】桌面檔案自動整理 10.7 【跟做】自動填寫網頁表單 10.8 終極組合：Dispatch + Computer Use 10.9 企業場景實戰 10.10 安全邊界：什麼不能做 10.11 Claude 版 vs 真正的龍蝦 Chapter 11__AutoResearchClaw——從一個想法到一篇論文 11.1 先看成果：一句話 → 一篇論文 11.2 23 階段流水線怎麼跑的 11.3 【跟做】安裝 AutoResearchClaw 11.4 【跟做】跑第一篇論文 11.5 文獻搜索不造假：四層引用驗證 11.6 硬體自動適應與 Sandbox 實驗 11.7 多 Agent 同儕審查 11.8 MetaClaw：越跑越聰明 11.9 產出格式 11.10 搭配Claude Code / Codex CLI 使用 11.11 倫理與邊界：什麼時候該用/不該用 Chapter 12__文獻綜述與研究缺口分析 12.1 全自動（第 11 章）vs 半自動（本章） 12.2 文獻搜尋策略設計 12.3 【跟做】Claude 深度文獻分析 12.4 【跟做】Gemini CLI 批次提取元資料 12.5 研究缺口在哪？ AI 幫你找 12.6 【跟做】建立文獻回顧 Skill 12.7 【跟做】生成一篇文獻綜述 Chapter 13__AI 輔助統計分析——Jamovi / R / Python / SPSS Skill 13.1 四大統計工具，你該選哪個？ 13.2 為什麼教授們開始推薦 Jamovi 13.3 【跟做】Jamovi 安裝與匯入資料 13.4 【跟做】Jamovi 描述統計 13.5 【跟做】Jamovi 推論統計 13.6 數據判讀指南：看懂檢定結果的真正意義 13.7 【跟做】Jamovi 迴歸分析 13.8 Jamovi 的 R 語言橋接 13.9 R 語言 × Claude Code 13.10 Python × Claude Code 13.11 SPSS Skill 自動化 13.12 APA 格式報表一鍵生成 13.13 【跟做】同一份資料，四種工具跑一次 13.14 方法論框：從研究問題到統計方法的決策流程 13.15 常見錯誤與防呆 Chapter 14__論文與計畫書 AI 協作撰寫 14.1 AI 是助手，不是代筆 14.2 【跟做】研究大綱自動生成 14.3 【跟做】各章節 AI 協作技巧 14.4 【跟做】引用管理自動化 14.5 論文寫作 Skill 實作 14.6 AutoResearchClaw 產出的精修 14.7 【跟做】計畫書：需求分析 Skill 14.8 【跟做】計畫書：撰寫 Skill 14.9 【跟做】計畫書：品質審查 Skill 14.10 5 進階：計畫經費與進度時程自動規劃 Skill 14.11 Skill Chain：三個 Skill 串起來 14.12 方法論框：論文各章節的 AI 協作策略 14.13 去 AI 味：從草稿到可交付的論文 Chapter 15__YOLO 智慧視覺——AI Skill 驅動電腦視覺 15.1 AI 看得懂但數不出來 15.2 YOLO 是什麼：You Only Look Once 15.3 【跟做】安裝 YOLO（5 分鐘） 15.4 【跟做】第一張偵測：拍照數人頭 15.5 【跟做】做成 Claude Code Skill 15.6 三個實際場景 15.7 進階：Webcam 即時串流 15.8 跨平台部署 Chapter 16__客戶提案與商業報告自動化 16.1 企業人的 AI Skill 怎麼用 16.2 【跟做】需求分析 Skill（企業版） 16.3 【跟做】客戶提案書 Skill 16.4 【跟做】商業報告 Skill 16.5 【跟做】Email 商務溝通 Skill 16.6 財務分析 Skill 16.7 Skill Chain 實戰：從來信到提案 16.8 實際案例：三種行業的提案 Chapter 17__行銷企劃與社群內容 Skill 17.1 行銷人最需要自動化的五件事 17.2 claude-skills 的 Marketing Skill 17.3 【跟做】行銷企劃 Skill 17.4 【跟做】社群貼文量產 17.5 【跟做】SEO 內容優化 Skill 17.6 【跟做】競品分析 Skill 17.7 學術成果的社群化 17.8 知識轉譯 Skill 17.9 【跟做】影音多媒體 Skill：從文案到影片 Chapter 18__專案管理與團隊協作 Skill 18.1 PM 最需要自動化的五件事 18.2 claude-skills 的 PM Skill 套件 18.3 【跟做】會議紀錄自動化 Skill 18.4 【跟做】專案排程 Skill 18.5 【跟做】週報 / 月報自動生成 18.6 【跟做】風險評估 Skill 18.7 教育場景：教學行政 Skill 18.8 【跟做】教育知識圖譜與教材自動化 Skill 18.9 團隊 Skill 共享流程 Chapter 19__企業 AI Skill 系統建置 19.1 企業導入 AI Skill 的四步曲 19.2 角色與權限設計 19.3 企業安全規範 19.4 claude-skills 企業級套件 19.5 品質管理：Regulatory & Quality Skill 19.6 【跟做】建立公司的 Skill 共享庫 19.7 三種企業規模的落地策略 19.8 ROI 怎麼算 Chapter 20__個人 AI Skill 系統整合 20.1 你的 Skill 總覽 20.2 Skill Chain 四大設計模式 20.3 五大工具搭配策略 20.4 不同身份的推薦配置 20.5 CLAUDE.md 終極版 20.6 日常工作流範例 20.7 維護你的 Skill 系統 20.8 實作：打造你的個人 AI 工作台 Chapter 21__Firebase Agent Skills——用自然語言打造 Web App 21.1 不寫程式也能做出網站？ 21.2 Firebase Agent Skills 全覽 21.3 為什麼 Skill 比「把文件丟給 AI」更好 21.4 【跟做】安裝 Firebase CLI + Agent Skills 21.5 【跟做】Step by Step 打造自主學習平台 21.6 部署上線與預覽版 21.7 免費方案說明與安全考量 21.8 設計模式對照：什麼場景用哪個 Skill Chapter 22__從Skill 到 AI Agent：下一步 22.1 Skill → Agent 的三步演進 22.2 AI Agent 生態系現況 22.3 Self-Improving Agent 22.4 2026-2027 趨勢 22.5 你的 AI 成長計畫 22.6 實作一：靜態 Skill（5 分鐘） 22.7 實作二：Skill Chain（10 分鐘） 22.8 實作三：自主 Agent 工作流（15 分鐘） 22.9 結語 Chapter 23__AI Agent 框架比較——選擇你的龍蝦 23.1 什麼是 AI Agent 23.2 Agent 不等於語言模型 23.3 四大框架比較 23.4 模型選擇 23.5 通訊軟體串接 23.6 資安防護 23.7 實作一：CrewAI 多 Agent 團隊——完整版（15 分鐘） 23.8 實作二：LangGraph 狀態機（10 分鐘） 23.9 試試看：選出你的框架 23.10 常見問題與延伸 Chapter 24__AI Agent 工作流程編排——讓 Skill 自己跑 24.1 為什麼需要工作流程編排 24.2 認識 ai-agent-orchestrator 24.3 YAML 工作流程語法 24.4 九種內建動作 24.5 變數替換 24.6 LINE Notify 整合 24.7 實作：你的第一個工作流程 24.8 實作：每日教學影片自動化 24.9 條件分支與迴圈 24.10 常見問題與延伸 Chapter 25__AI 影片自動化——一句話到 YouTube 25.1 你今天要做什麼 25.2 前置準備 25.3 取得 fal.ai API Key 25.4 設定 YouTube API 25.5 你的第一支影片 25.6 加上 AI 背景圖 25.7 上傳到 YouTube 25.8 字幕與背景音樂 25.9 客製化參數 25.10 費用試算 25.11 常見問題與延伸挑戰 Appendix A__Skill 開發速查表 A.1 SKILL.md 空白模板 A.2 觸發條件（Description）常用寫法 A.3 五大關鍵詞 A.4 Rules 常用模式 A.5 Skill 目錄結構範本 A.6 Skill 安裝路徑 A.7 除錯三步法 Appendix B__AI 提示詞範本集（學術 + 企業） B.1 文獻分析提示詞（5 套） B.2 統計分析提示詞 B.3 論文寫作提示詞 B.4 計畫書提示詞 B.5 客戶提案提示詞 B.6 行銷企劃提示詞 B.7 商業報告提示詞 B.8 Dispatch 指令模板（20+） Appendix C__五大工具命令速查表 C.1 Claude Code C.2 Google Antigravity C.3 OpenAI Codex CLI C.4 Gemini CLI C.5 Claude Dispatch + Computer Use C.6 工具選擇速查 C.7 官方文件連結 Appendix D__AI 產出驗證框架 D.1 來源分級 D.2 學術誠信專用檢核表 D.3 程式碼與命令安全驗證 Appendix E__常見錯誤與修正對照表 E.1 Skill 設計類錯誤 E.2 工具操作類錯誤 E.3 學術應用類錯誤 E.4 商務應用類錯誤 E.5 跨場景通用錯誤 E.6 Agent 與自動化類錯誤 Appendix F__產業別 Skill 設計指南 F.1 客服產業：Email 回覆助手 F.2 行銷產業：行銷企劃書產生器 F.3 財務產業：月報摘要與異常標記助手 F.4 人力資源產業：職位描述與招募文案生成器 F.5 技術寫作產業：API 文件與使用者手冊生成器 F.6 教育產業：AI 教案產生器 F.7 通用進階：把任何 Skill 升級到「生產品質」 Appendix G__教學資源主題索引 G.1 SKILL.md 結構與撰寫 G.2 Skill 生命週期管理 G.3 MCP Server 與外部整合 G.4 五大 AI 平台 G.5 學術研究 G.6 企業與商業應用 G.7 AI Agent 與進階應用 G.8 核心概念快速查詢 G.9 三類讀者的快速資源清單 G.10 Skill 生態全圖