別再重打同一串提示詞：用 Claude Skills 把內容流程變成可重複資產

你有沒有發現，自己每次叫 AI 寫貼文，都在重打同一串開場白？「請用我的語氣、不要太正式、開頭要有鉤子、條列用箭頭、結尾放一個 CTA……」交代完一輪，它寫一篇；明天要再寫，又得從頭交代一次。

這就是大多數人用 AI 的方式——把它當一次性的聊天機器人。每一次都從零開始，等於每天重新發明一次輪子。最近 Claude 推出的 Skills 2.0，正好補上這個缺口：它讓你把「一整套交代」封裝成一個可重複呼叫的 skill，下次只要 / 一下就能重跑。我看了一支用它打造「三層 LinkedIn 內容系統」的英文教學，覺得很有料，但這篇我想往上抽一層——不教你照抄那套 LinkedIn 流程，而是講清楚 skill 到底解決了什麼問題、怎麼套到你自己的內容、以及在你放手讓它自動發文之前，身為資安講師我一定要你先想的三件事。

skill 到底是什麼：把「一次性提示」變成「可重複資產」

用一句話講：一個 skill ≈ 系統指令（要它怎麼做）＋ 知識庫（它要參考的素材）。 以寫貼文為例，系統指令是「用這種語氣、這種格式、強調數字鉤子」，知識庫則是你的語氣指南與幾篇表現好的範例貼文。

這聽起來像 custom GPT 或專案，但 skill 真正的威力在兩件事：可堆疊、會自己長大。 你可以一個 skill 負責抓題目、一個負責寫、一個負責發佈，串成一條生產線；而且每次你手動改了它的產出，都能請 Claude「把這次的修正更新回 skill」，它就越用越貼近你。一次性的提示詞用完即丟，skill 則是會增值的資產。

教育設計師視角：2.0 真正的突破是「它會自己改考卷」

很多人看 Skills 2.0 的示範，注意力都放在「自動發文好酷」。但做課程設計這些年，我看到的重點完全是另一個：它會在定稿前自己測試自己。

影片裡，skill-creator 做完 skill 後，自動生出測試案例、開了六個 agent 各寫一篇貼文，再比對「有用 skill」跟「沒用 skill」的差異，最後產出一張評分卡——有 skill 得 100 分、沒有的得 71 分，還列出檢查項目：有沒有數字鉤子、夠不夠短、格式有沒有用箭頭、CTA 準不準。

這件事為什麼重要？因為它做的，正是教學設計裡最難的一步：把「什麼叫好」從你腦中模糊的直覺，變成一張寫得出來的評分標準（rubric）。 過去你說「這篇貼文寫得好」，憑的是感覺；現在 skill 逼你把那個感覺拆成可檢查的條件。當標準被寫出來，品質才談得上穩定、才教得會別人、也才交得給機器。這比「自動發文」深刻得多——它把你的隱性品味，變成了可傳承的顯性資產。

我教資安課的時候，其實一直有一套「這份教材夠不夠好」的隱性標準，但如果你問我那標準是什麼，我講不太出來。

後來我真的試著列了：第一，開頭的情境要讓學員覺得「這跟我有關」——銀行的人要聽到金融場景，不是通用的 OWASP Top 10 投影片。第二，每個 lab 的指令不能超過學員的注意力極限，一步一步走，錯了要知道自己錯在哪。第三，最後要有一個「靠自己打通」的時刻，不是照抄答案就過關。

這三條我過去全憑感覺在調。Skill 2.0 的 rubric 機制逼我把感覺寫下來的那一刻，我才發現：原來我每次「覺得不對」改掉的東西，都可以回溯到這幾條。差別不是我多了新標準，而是舊標準終於從腦袋裡被倒出來了。

三層心法，套到你自己的內容（不只 LinkedIn）

影片用的是 LinkedIn，但那套三層結構其實是通用的。把它抽象出來，你做 Threads、方格子、電子報、YouTube 腳本都能用：

• 第一層　定義產出：先讓 skill 知道「好的成品長怎樣」——你的語氣指南，加上 3 到 5 篇你自己覺得寫得好的範例。這層決定品質下限。
• 第二層　接資料來源：讓 skill 自己去找「值得寫的題目」，而不是憑空想。影片接的是 Reddit 的公開 JSON，你也可以換成你的電子報後台、社群留言、或某個你常逛的論壇。這層決定你寫的東西有沒有人要看。
• 第三層　自動化輸出：把成品送出去——自動發佈或排程。這層決定你省下多少手動時間。

提醒一個在地差異：影片用的趨勢工具與發佈服務都偏英文圈、也偏付費。在台灣，第二層你可以先土法煉鋼，自己貼幾篇近期討論度高的內容當輸入；第三層先別急著全自動，手動複製貼上反而讓你保有最後一道把關。框架照搬，工具換成你的。

我最常重複做的內容工作是把一個資安主題寫成 feifei.tw 上的教學文章。流程永遠一樣：從最近教的課或研究裡挑一個主題、決定目標讀者的程度、寫技術操作步驟配截圖、調整語氣讓非資安背景的人也讀得下去、最後補上延伸閱讀跟參考資料。

如果要封裝成第一個 skill，我會先做的就是「資安主題 → feifei.tw 風格教學文」這條流水線。原因很實際：這是我頻率最高的輸出，而且我已經有一套自己的文章風格——用台灣人講話的方式、不要翻譯腔、技術細節要準但不要嚇人、每篇聚焦一個觀念講透。這些偏好以前每次都要在 prompt 裡重打一次，現在封進 skill 就不用了。

至於趨勢追蹤那一層，我目前真的是土法煉鋼：自己看 HITCON 社群討論、翻 CVE 公告、追國外資安部落格，手動把「最近大家在聊什麼」餵進去。不完美，但至少我知道輸入的品質。

動手做：先把第一層 skill 立起來

不用一開始就追求三層全自動。先把「用你語氣寫東西」這個 skill 做出來，你就已經贏過大多數人了。最小步驟：

1. 在 Claude Code 裡開一個專案資料夾（在 IDE 裡做，看得到每個檔案，比純對話好掌控）。
2. 生一份語氣指南：把你過去寫得滿意的幾篇貼文貼給 Claude，請它萃取成一份 markdown。
3. 放 3 到 5 篇範例貼文（你自己的或你欣賞的），存成 markdown。
4. 用 / 叫出 skill-creator，描述需求，讓它把 skill 建起來。

菲比改良：在第 4 步描述需求時，多加一句——「在開始寫之前，先問我三個問題確認主題、受眾與這篇的目的，再動筆。」 預設的 skill 容易一接到主題就埋頭寫，但好內容的差別常在動筆前。讓它先問你三個問題，產出品質會明顯不同。

我實際做了不只一個——book-to-articles 是把技術書 PDF 拆成 feifei.tw 風格的系列文章，ctf-challenge-creator 是一句話生出完整的 CTF 題目含 Dockerfile 和 writeup。

做的過程，比想像中順的是骨架：告訴 skill「你是資安講師、目標讀者是大一大二、每題只考一個漏洞」，它就真的能守住這些邊界，不會亂加超出範圍的東西。

卡住的地方是細節品質。CTF 題目第一版跑出來，reverse shell 用 os.system() 會阻塞、pip 提權路徑沒用絕對路徑、Ubuntu 22.04 忘了加 --break-system-packages——全是我過去踩過的坑。我後來把這些踩坑經驗直接寫進 skill 的指令裡，等於把我的「解題除錯清單」烙印進去了。這一步最花時間，但也最值得：skill 不是一次寫完就好的東西，它是你經驗的活文件，每踩一次坑就更新一次。

菲比說的「動筆前先問三個問題」，我後來也加了——效果很明顯，因為它逼 AI 先確認受眾程度，不會寫出一堆初學者看不懂的前置假設。

資安講師的提醒：放手讓它發文前，先想三件事

到了第三層「自動發佈」，興奮之餘請先踩一下煞車。把帳號與發文權限交給 AI 加第三方工具，等於開了一道新的風險缺口。三件事先想清楚：

• 第三方工具的信任邊界：影片用的發佈服務（透過 MCP 連接）會拿到你社群帳號的授權。任何能替你發文的服務，理論上也能替你發「你沒寫的文」。挑有信譽的、看清楚它要哪些權限，並定期到帳號設定檢查、撤銷不用的授權。
• 金鑰與權杖怎麼放：MCP 設定裡常含 API 金鑰，別把它連同專案直接推上公開的 GitHub。用環境變數、加進 .gitignore，這是最容易外洩、也最容易避免的一關。
• 別讓它發「未審核」的內容：全自動排程很爽，但 AI 抓 Reddit 趨勢寫出來的東西，可能誤用了沒查證的數據、或語氣踩到你不想碰的議題。至少保留一道人工審核——寧可手動按下發佈，也別讓一篇沒人看過的貼文，掛著你的名字上線。

這不是要你不用，而是要你「知道邊界地用」。會放權，也要會收權，才是真的把工具握在手裡。

流程總覽

常見翻車 FAQ

問：我不會寫程式，能做 skill 嗎？
答：能。整個過程你是用中文（或英文）描述需求，由 skill-creator 幫你建檔，你不用自己寫程式碼。在 IDE 裡做的好處只是「看得到檔案」，不代表你要會讀程式。

問：這跟我直接在對話裡交代一長串提示，差在哪？
答：差在「可重複」與「會長大」。提示詞每次重打、容易漏；skill 封裝一次，之後 / 一下就重跑，而且每次你修正它都能更新回去。寫一次、用一百次，差距會越拉越大。

問：一定要做到第三層自動發佈嗎？
答：完全不用。第一層就很有價值了。第三層自動化省的是時間，但也帶來資安與內容把關的成本。新手我建議停在第一、二層，等你對產出品質夠有信心，再考慮放手。

把你的工作流，變成會增值的資產

AI 時代真正的差距，不在你今天問了多好的問題，而在你有沒有把「問得好的方法」沉澱下來、變成下次自動就在的東西。skill 就是這個沉澱的容器——把一次性的靈光，變成可重複、可傳承、會自己變好的資產。

如果你想真的動手把工作流做成 skill、用 Claude Code 打造自己的 AI 工具，而不只是停在「聽說很強」，歡迎來看我的〈Vibe Coding 實戰〉課程，我們一起把你每天在重複的事，變成一鍵就能重跑的系統。

本文的三層內容系統與 skill-creator 操作，啟發自 YouTube 影片〈Claude Skills 2.0：把工作流設成 skill，一鍵重跑〉；教育設計師對「自我測試＝可傳承的評分標準」的詮釋、可遷移框架的在地化，以及放權前的資安提醒，為我結合教學與資安現場經驗的補充。