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用 skill-creator 建立 Skill:Claude Code 自訂技能完整教學

skill-creator 是 Anthropic 官方 skills 專案中的一個 Skill 開發助手,可以協助使用者建立 Claude Code 可使用的自訂 Skill,透過 Skill,你可以把固定工作流程、專業知識、工具使用方式、文件格式與腳本包裝成可重複使用的能力,讓 Claude 在特定任務上更穩定、更一致,也更符合你的實際工作需求。

什麼是 Skill?

在 Claude Code 的使用情境中,Skill 可以理解成「給 AI 使用的操作說明書」。

它不是單純的一段 prompt,而是一個可重複使用的能力包。通常一個 Skill 會包含:

skill-name/
├── SKILL.md        # 核心說明文件,必要
├── scripts/        # 可執行腳本,選用
├── references/     # 參考文件或知識資料,選用
├── assets/         # 圖片、範本、範例檔案等資源,選用

其中最重要的是 SKILL.md
這個檔案會告訴 Claude:

  • 這個 Skill 是做什麼的
  • 什麼情境下應該使用
  • 要遵守哪些流程
  • 輸出格式是什麼
  • 是否需要使用特定工具、腳本或範本

簡單來說,Skill 的目標是讓 Claude 不只是「聽懂一次指令」,而是能長期穩定地執行某一類工作。


skill-creator 是什麼?

skill-creator 是 Anthropic 官方提供的 Skill 建立助手,收錄在官方 skills 專案中。

它的作用是協助你從零開始建立一個 Skill,包含:

  • 釐清 Skill 的用途
  • 設計觸發情境
  • 撰寫 SKILL.md
  • 建立參考文件
  • 設計測試案例
  • 評估 Skill 使用前後的效果
  • 最後打包成 .skill 檔案

如果你只是手動寫 SKILL.md,很容易漏掉使用情境、輸出格式、邊界條件或測試流程。
skill-creator 的價值就在於,它會像一個 Skill 顧問一樣,逐步問你問題,幫你把需求整理成可以實際使用的 Skill。


官方網頁與下載連結

官方 GitHub 專案:
https://github.com/anthropics/skills/tree/main

skill-creator 官方目錄:
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

下載 Anthropic skills 專案 ZIP:
https://github.com/anthropics/skills/archive/refs/heads/main.zip


安裝 skill-creator

如果你已經在使用 Claude Code,可以透過以下方式安裝 skill-creator

方法一:使用 npx skills add

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator

方法二:使用 claude install

claude install anthropics/skills/skill-creator

安裝完成後,就可以在 Claude Code 中呼叫:

/skill-creator

接著 Claude 會開始引導你建立 Skill。


用 skill-creator 建立 Skill 的基本流程

使用 skill-creator 建立 Skill,通常可以分成以下幾個階段。

1. 說明你想建立的 Skill

一開始,你可以用自然語言描述需求,例如:

我想建立一個 Skill,用來把會議逐字稿整理成結構化會議紀要。

或是:

我想建立一個 Skill,用來分析 WordPress 網站錯誤訊息,並提供排查步驟。

這時候不需要一次寫得非常完整,因為 skill-creator 會繼續追問細節。


2. 回答 skill-creator 的需求問題

skill-creator 通常會確認幾個重點:

  • 這個 Skill 主要要完成什麼任務?
  • 使用者在什麼情境下會觸發它?
  • 輸入資料可能是文字、檔案、程式碼還是圖片?
  • 輸出格式要用 Markdown、表格、JSON、Word 文件,還是其他格式?
  • 是否有固定流程、固定語氣或固定檢查清單?
  • 是否需要使用特定工具、腳本或外部文件?

這一步非常重要。
如果需求沒有講清楚,後面 Skill 產生的結果就可能不穩定。


3. 自動產生 SKILL.md 草稿

確認需求後,skill-creator 會協助產生 SKILL.md

一個基本的 SKILL.md 會長得像這樣:

---
name: meeting-minutes
description: Convert meeting transcripts into structured meeting minutes with decisions and action items.
---

# Meeting Minutes Skill

Use this skill when the user provides a meeting transcript and wants a structured meeting summary.

## Output Format

Include the following sections:

1. Meeting topic
2. Date and time
3. Participants
4. Key discussion points
5. Decisions
6. Action items with owner and deadline

## Guidelines

- Keep the summary concise.
- Preserve important decisions.
- Do not invent missing attendees or dates.
- If information is missing, mark it as "未提供".

這份 SKILL.md 就是 Claude 之後使用 Skill 時會讀取的核心說明。


4. 加入參考資料與範本

如果你的 Skill 需要固定格式,可以把範本放進 references/assets/

例如:

meeting-minutes/
├── SKILL.md
├── references/
│   └── meeting-template.md
├── assets/
│   └── company-style-guide.pdf

常見的參考資料包括:

  • 公司品牌規範
  • 文件格式範本
  • 常用表格
  • API 使用說明
  • 程式碼規範
  • 工作流程 SOP
  • 檢查清單

這樣 Claude 在執行任務時,不只會依照 prompt 回答,也會參考 Skill 內部的固定資料。


5. 設計測試案例

建立 Skill 後,最好不要馬上投入正式工作,而是先做測試。

你可以準備幾組測試資料,例如:

測試一:正常格式的會議逐字稿
測試二:缺少參與人資訊的會議紀錄
測試三:內容很長、決議很多的會議
測試四:只有零散重點,沒有完整逐字稿

測試的目的不是只看 Claude 有沒有回答,而是要比較:

  • 有使用 Skill 時,結果是否更穩定?
  • 輸出格式是否一致?
  • 是否遵守你指定的規則?
  • 是否能處理邊界情況?
  • 是否有少編造、少漏項?

6. 根據測試結果修改 Skill

第一次產生的 Skill 通常不會完美。

常見需要調整的地方包括:

  • 描述太模糊,導致 Claude 不知道何時使用
  • 輸出格式不夠明確
  • 邊界條件沒有寫清楚
  • 範例太少
  • 沒有說明錯誤情況要怎麼處理
  • 沒有限制 Claude 不要自行補資料

建議你把 Skill 當成一份「可持續最佳化的 SOP」。
每次遇到輸出不符合預期,就回頭修改 SKILL.md


7. 打包成 .skill 檔案

當 Skill 測試穩定後,就可以打包成 .skill 檔案,方便匯入、分享或部署。

打包後的 Skill 就像一個可攜式能力包,可以用在支援 Skill 的 Claude 環境中。


skill-creator 適合用在哪些情境?

skill-creator 很適合用來建立以下類型的 Skill:

文件處理類

例如:

  • 會議紀要整理
  • 合約摘要
  • 報告格式化
  • WordPress 部落格文章產生
  • SEO 文章檢查
  • 論文格式整理

開發工作類

例如:

  • Code Review
  • 安全檢查
  • API 文件產生
  • Git commit message 規範
  • Docker 部署檢查
  • WordPress 錯誤排查

企業流程類

例如:

  • 客服回覆 SOP
  • 品牌語氣檢查
  • 行銷企劃產生
  • 業務提案格式
  • 專案週報整理

個人自動化類

例如:

  • 每週工作回顧
  • 讀書筆記整理
  • 投資研究筆記格式化
  • 學習計畫產生
  • 旅遊規劃模板

建立 Skill 時的實用建議

1. description 要寫清楚

description 不只是說明文字,它會影響 Claude 判斷什麼時候該使用這個 Skill。

不建議這樣寫:

description: 幫我整理資料

建議改成:

description: Use this skill when the user provides meeting transcripts and wants structured meeting minutes with decisions, discussion points, and action items.

越清楚,Claude 越容易正確觸發。


2. 輸出格式要固定

如果你想要表格,就直接指定表格欄位。
如果你想要 Markdown,就明確寫出標題層級。
如果你想要 JSON,就提供完整 schema。

例如:

## Output Format

Return the result in Markdown with the following sections:

# 會議紀要
## 一、會議基本資訊
## 二、討論重點
## 三、決議事項
## 四、待辦事項

3. 明確說明不要編造資料

這一點很重要,尤其是處理會議、合約、財務、法律或客戶資料時。

可以在 Skill 中加入:

## Accuracy Rules

- Do not invent missing information.
- If a field is not provided, write "未提供".
- Preserve names, dates, numbers, and deadlines exactly as given.

4. 加入好範例與壞範例

Skill 裡面可以放 Examples,讓 Claude 更容易理解你要的品質。

例如:

## Examples

Good:
- Clear action item with owner and deadline.
- Concise summary without unnecessary commentary.

Bad:
- Inventing a deadline that was not mentioned.
- Mixing discussion points with final decisions.

常用指令整理

安裝 skill-creator

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator

使用 claude install 安裝

claude install anthropics/skills/skill-creator

呼叫 skill-creator

/skill-creator

從官方 GitHub 下載 skills 專案

git clone https://github.com/anthropics/skills.git

或直接下載 ZIP:

https://github.com/anthropics/skills/archive/refs/heads/main.zip

做好 Skill 後,如何移植到其他系統?

建立好 Skill 之後,不一定只能放在 Claude Code 裡使用。
如果 Skill 的設計夠清楚,也可以移植到其他 Agent 系統,例如 Hermes Agent、Codex,或是你自己架設的本地 AI Agent 平台。

不過要注意一件事:
Skill 的核心不是某一個平台的格式,而是裡面的工作流程、判斷規則、輸出格式、參考資料與可執行腳本。

也就是說,真正有價值的是這些內容:

SKILL.md
references/
scripts/
assets/
examples/

只要把這些內容轉成目標 Agent 系統可以讀懂的格式,就可以完成移植。


Skill 移植的核心概念

一個 Skill 通常可以拆成五個部分:

1. 任務說明:這個 Skill 是做什麼的
2. 觸發條件:什麼情況下應該使用
3. 操作流程:執行任務時要照什麼步驟
4. 輸出格式:最後要產生什麼格式
5. 工具資源:是否需要腳本、範本、參考文件或 API

不同 Agent 系統的格式可能不同,但這五個部分通常都可以保留下來。

因此,移植 Skill 的重點不是「直接複製檔案」,而是把原本的 SKILL.md 改寫成目標系統的規則檔、角色設定、工具說明或 system prompt。


建議的 Skill 通用資料夾結構

為了方便未來移植,建議你在建立 Skill 時,就使用比較通用的結構:

my-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
├── references/
│   └── knowledge-base.md
├── examples/
│   ├── input-1.md
│   └── output-1.md
├── scripts/
│   └── helper.py
├── assets/
│   └── template.md
└── manifest.json

其中:

  • SKILL.md:給 Claude 或支援 Skill 的 Agent 使用
  • README.md:給人類維護者閱讀
  • references/:放背景知識、規則、範本
  • examples/:放輸入與輸出範例
  • scripts/:放可執行工具
  • assets/:放模板、圖片、表格等資源
  • manifest.json:給其他 Agent 系統讀取的設定檔

如果你未來要移植到 Hermes Agent 或 Codex,這種結構會比較容易轉換。


範例:建立一個通用 manifest.json

可以在 Skill 裡面額外放一個 manifest.json,用來描述這個 Skill 的基本資訊。

{
  "name": "wordpress-seo-writer",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Generate Traditional Chinese WordPress blog posts with SEO title, tags, meta description, and structured article format.",
  "language": "zh-TW",
  "entry": "SKILL.md",
  "references": [
    "references/seo-guidelines.md"
  ],
  "examples": [
    "examples/input-1.md",
    "examples/output-1.md"
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "keyword_checker",
      "type": "script",
      "path": "scripts/keyword_checker.py"
    }
  ]
}

這個檔案不一定是 Claude Code 必要的,但它很適合給自建 Agent 系統使用。
例如 Hermes Agent 可以讀取 manifest.json,知道這個 Skill 的名稱、用途、入口檔案、參考資料與可用工具。


移植到 Hermes Agent

如果你使用的是自建的 Hermes Agent,建議把 Skill 當成一個「Agent 能力模組」來管理。

可以設計成以下結構:

hermes-agent/
├── agents/
│   └── writer-agent/
│       ├── system.md
│       ├── tools.json
│       └── skills/
│           └── wordpress-seo-writer/
│               ├── SKILL.md
│               ├── manifest.json
│               ├── references/
│               ├── examples/
│               └── scripts/

Hermes Agent 在執行任務時,可以做三件事:

1. 根據使用者輸入,判斷是否需要啟用某個 Skill
2. 讀取該 Skill 的 SKILL.md 與 references/
3. 將 Skill 內容合併進 Agent 的 system prompt 或 task prompt

例如使用者輸入:

請幫我寫一篇 WordPress SEO 文章,主題是 skill-creator。

Hermes Agent 可以比對 Skill 的 description,找到 wordpress-seo-writer,然後載入:

skills/wordpress-seo-writer/SKILL.md
skills/wordpress-seo-writer/references/seo-guidelines.md
skills/wordpress-seo-writer/examples/output-1.md

接著再讓模型依照這些規則產生文章。


Hermes Agent 的 Skill 載入邏輯範例

如果是自己開發 Hermes Agent,可以用簡單的流程實作:

User Request
     ↓
Intent Router
     ↓
Skill Matcher
     ↓
Load SKILL.md
     ↓
Load references / examples / scripts
     ↓
Compose Agent Prompt
     ↓
Run Model
     ↓
Return Result

也可以設計一個簡單的 Skill Registry:

{
  "skills": [
    {
      "name": "wordpress-seo-writer",
      "description": "Write Traditional Chinese WordPress SEO articles.",
      "path": "./skills/wordpress-seo-writer",
      "trigger_keywords": [
        "WordPress",
        "SEO文章",
        "部落格文章",
        "中繼描述",
        "標籤"
      ]
    },
    {
      "name": "code-review-security",
      "description": "Review code for security, maintainability, and deployment risks.",
      "path": "./skills/code-review-security",
      "trigger_keywords": [
        "code review",
        "安全檢查",
        "漏洞",
        "重構"
      ]
    }
  ]
}

這樣 Hermes Agent 就可以根據關鍵字、語意比對或任務分類,自動決定要不要載入某個 Skill。


移植到 Codex

如果要移植到 Codex,建議分成兩層處理:

1. 專案層級規則:放進 AGENTS.md
2. 任務型 Skill:保留成獨立 Skill 資料夾

Codex 會讀取專案中的 AGENTS.md,因此可以把與專案相關的固定規則放在這裡,例如:

# AGENTS.md

## Project Rules

- Use Traditional Chinese when writing user-facing documentation.
- Do not modify database schema unless explicitly requested.
- Before changing code, inspect the existing architecture.
- Prefer small, reviewable changes.
- When writing WordPress articles, use the wordpress-seo-writer skill.

而真正的 Skill 內容則可以保留在專案目錄中:

project/
├── AGENTS.md
├── skills/
│   └── wordpress-seo-writer/
│       ├── SKILL.md
│       ├── references/
│       ├── examples/
│       └── scripts/

這樣做的好處是:

  • AGENTS.md 負責專案整體規則
  • SKILL.md 負責特定任務流程
  • references/ 保存知識與格式
  • scripts/ 保存可重複使用的工具

Codex 使用 Skill 的建議方式

如果 Skill 是用來處理開發工作,例如 Code Review、安全檢查、部署檢查,建議把 Skill 寫得更像工程 SOP。

例如:

# Code Review Security Skill

Use this skill when reviewing code changes for security, maintainability, and deployment risks.

## Review Checklist

1. Authentication and authorization
2. Input validation
3. SQL injection risk
4. Secrets and environment variables
5. File upload handling
6. Error handling
7. Logging and privacy
8. Deployment risk

## Output Format

Return the review in this format:

# Code Review Report

## Summary
## Critical Issues
## Medium Issues
## Low Risk Suggestions
## Recommended Patch
## Test Plan

然後在 AGENTS.md 裡加入:

## Skills

When the task involves security review, load:

skills/code-review-security/SKILL.md

這樣 Codex 在處理程式碼任務時,就可以依照固定流程執行,而不是每次都靠臨時 prompt。


Claude Skill、Hermes Agent、Codex 的對應關係

Skill 內容Claude CodeHermes AgentCodex
任務說明SKILL.md descriptionmanifest.json descriptionAGENTS.md 或 Skill description
操作流程SKILL.mdsystem prompt / task promptAGENTS.md / Skill
參考資料references/knowledge base / RAGproject docs / references/
腳本工具scripts/tools / function callingscripts / shell tools
輸出格式SKILL.mdresponse schemaAGENTS.md / task instruction
測試案例examples/evaluation settest prompts / eval cases

移植時最容易出問題的地方

1. Skill 觸發條件不清楚

如果 description 寫得太模糊,Agent 不知道什麼時候該使用。

不建議:

幫我處理文章

建議:

當使用者要求撰寫 WordPress SEO 部落格文章,且需要標題、標籤、中繼描述與繁體中文內容時,使用此 Skill。

2. 原本依賴 Claude 的功能,其他系統沒有

有些 Skill 可能假設 Claude Code 可以讀檔、執行 script 或打包 .skill
移植到其他系統時,要確認目標平台是否支援:

  • 讀取本地檔案
  • 執行 shell 指令
  • 呼叫 Python 腳本
  • 使用 MCP server
  • 使用 function calling
  • 存取 Git repo
  • 存取外部 API

如果不支援,就要改成純文字流程,或另外做工具橋接。


3. references 太大,模型上下文放不下

如果參考文件很多,不建議一次全部塞進 prompt。
比較好的方式是:

1. 先用 Skill description 判斷要不要使用
2. 再根據任務讀取必要 references
3. 只載入與當前任務相關的段落

這樣可以避免上下文太長,也能提升回答品質。


4. 腳本路徑與執行環境不同

例如你在 Claude Code 裡用的是:

python scripts/check.py

但移植到 Hermes Agent 的 Docker 環境後,可能要改成:

python /app/skills/wordpress-seo-writer/scripts/check.py

因此建議在 manifest.json 中明確寫出腳本路徑、執行方式與依賴套件。


建議:把 Skill 設計成可攜式能力包

如果你一開始就希望 Skill 可以移植到 Claude Code、Hermes Agent、Codex 或其他 Agent 系統,建議遵守以下原則:

1. SKILL.md 不要寫死特定平台專用語法
2. 把平台相關設定放到 adapters/ 目錄
3. 把核心流程寫在 core.md
4. 把範例輸入輸出放到 examples/
5. 把工具設定放到 manifest.json

可以設計成:

portable-skill/
├── core.md
├── SKILL.md
├── manifest.json
├── adapters/
│   ├── claude-code.md
│   ├── hermes-agent.md
│   └── codex-agents.md
├── references/
├── examples/
└── scripts/

其中:

  • core.md:保存跨平台共用的核心流程
  • SKILL.md:給 Claude Code 使用
  • manifest.json:給自建 Agent 系統使用
  • adapters/claude-code.md:Claude Code 專用說明
  • adapters/hermes-agent.md:Hermes Agent 專用說明
  • adapters/codex-agents.md:Codex 專用說明

這樣同一個 Skill 就不會被綁死在單一平台上。


移植檢查清單

在把 Skill 移到其他 Agent 系統前,可以用這份清單檢查:

□ Skill 的用途是否明確?
□ description 是否能讓 Agent 判斷何時使用?
□ 輸入格式是否定義清楚?
□ 輸出格式是否固定?
□ 是否有 examples?
□ 是否有 references?
□ references 是否可以被目標系統讀取?
□ scripts 是否能在目標環境執行?
□ 是否需要 API key 或環境變數?
□ 是否有測試案例?
□ 是否有平台專用 adapter?
□ 是否避免把敏感資訊寫進 Skill?

Skill 應該被設計成 Agent 的可攜式 SOP

skill-creator 產生的 Skill,最好不要只當成 Claude Code 的專用檔案。
更好的做法,是把它設計成一個「可攜式 AI 工作流程」。

Claude Code 可以使用 SKILL.md
Hermes Agent 可以使用 manifest.jsonreferences/ 與自訂 router。
Codex 可以透過 AGENTS.md、專案規則與 Skill 資料夾來載入任務流程。

只要核心流程設計清楚,Skill 就可以成為跨 Agent 系統共用的能力包,讓同一套工作方法在不同 AI 工具之間延續使用。

Claude Code Workflow 完整指南:ultrawork、多 Agent 協作與腳本化 AI 編程實戰

Claude Code Workflow 完整指南:ultrawork、多 Agent 協作與腳本化 AI 編程實戰

Claude Code 已經不只是「在終端機裡幫你寫程式的 AI」。根據 Anthropic 官方說明,Claude Code 是一個能理解整個程式碼庫、編輯檔案、執行命令,並協助開發者完成修 Bug、加功能、自動化開發任務的 agentic coding assistant。

而近期 AI 開發社群開始討論一個更進階的概念:Claude Code Workflow

它的核心不是「再寫一段更長的 Prompt」,而是把一整套開發流程變成可以重複執行、可以追蹤、可以驗證、可以復跑的工作流。換句話說,Workflow 讓 AI 編程從「模型臨場建議」進一步走向「工程化編排」。

這對開發者、技術主管、架構師與 AI Agent 使用者來說,是非常重要的一步。


什麼是 Claude Code Workflow?

Claude Code Workflow 可以理解成一種「把 AI Agent 工作流程寫成程式」的方式。

過去我們使用 Claude Code,通常是這樣:

請幫我分析這個 GitHub 專案,找出架構問題,並提出改善建議。

這種方式雖然方便,但有幾個問題:

第一,每次執行結果可能不完全一致。
第二,很難知道每個 Agent 到底做了哪些步驟。
第三,不容易重複使用在下一個專案。
第四,流程本身大多存在 Prompt 裡,而不是程式碼裡。
第五,無法像 CI/CD 或測試腳本一樣被版本控制、審查與維護。

Workflow 的價值就在這裡:它把流程變成代碼,而不是只靠 Prompt。

一個 Workflow 通常會包含三個核心部分:

export default {  meta: {    name: "workflow-name",    description: "說明這個 workflow 要做什麼"  },  async run() {    const result = await agent("請執行某個任務");    return result;  }}

概念上,一個 Workflow 至少會有:

  1. meta:定義名稱與描述
  2. agent():至少呼叫一個 Agent 執行任務
  3. return:把結構化結果傳回主流程

這代表 Workflow 不只是「提示詞模板」,而是一個可以持久化、版本化、重複執行的 AI 編排腳本。


為什麼 Workflow 很重要?

Claude Code 官方文件目前已經提供許多常見工作流程,例如探索程式碼、修 Bug、重構、測試、處理 PR、撰寫文件、平行 Session、Plan Mode,以及把 Claude 接進腳本與 CI 批次處理。

但 Workflow 的想像更進一步:它不是只告訴 Claude「請照這些步驟做」,而是把這些步驟寫成可執行邏輯。

這會帶來幾個關鍵改變:

1. 可重複使用

同一個 PR Review Workflow,可以套用到不同 GitHub Repository。

同一個 Deep Research Workflow,可以套用到不同技術主題。

同一個架構評審 Workflow,可以套用到不同系統設計案。


2. 可追蹤

Workflow 可以明確知道:

哪個 Agent 負責分析安全性?
哪個 Agent 負責效能?
哪個 Agent 負責測試覆蓋率?
哪個 Agent 負責最終彙整?

這比單純 Prompt 更接近真正的軟體工程流程。


3. 可驗證

Workflow 可以設計成多階段驗證。

例如:

第一個 Agent 產生答案。
第二個 Agent 檢查是否有錯誤。
第三個 Agent 用反方角度挑戰結論。
最後由 Judge Agent 統整可信結果。

這種方式可以降低 AI 幻覺,特別適合程式碼審查、資安報告、技術研究與商業決策文件。


4. 可復跑

如果 Workflow 是 JS 腳本,它就能像程式碼一樣被 Git 管理。

你可以:

保存版本
比較差異
建立標準流程
在不同專案重跑
放進團隊內部工具鏈
整合 Codex CLI、Claude Code、CI/CD 或內部自動化平台

這代表 AI Agent 的使用方式,正在從「聊天」變成「工程系統」。


如何開啟 Claude Code Workflow 實驗功能?

以下指令來自社群實測內容,目前不屬於 Anthropic 官方正式文件中明確宣告的穩定功能。因此建議把它視為「實驗性功能」,不要直接用在正式 Production 流程。

macOS / Linux

export CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1

接著啟動 Claude Code CLI:

claude

Windows

SET CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1

接著啟動:

claude

啟動多 Agent Workflow 的範例 Prompt

ultrawork 請為 GitHub 專案 XXX 啟動 multi agent workflow,分析程式碼品質、安全性、架構、測試覆蓋率與可維護性,最後輸出一份結構化 Review 報告。

查看 Workflow

/workflows

產生或管理 Subagents

/agents

Workflow、Subagents、Skills、Agent Teams 有什麼不同?

這是最容易混淆的地方。

Claude Code 官方文件已經明確說明 Subagents、Skills、Agent Teams 的用途。Subagents 是專門處理特定任務的 AI 助手,每個 subagent 有自己的 context window、自訂系統提示、工具權限與獨立權限,適合把支線任務從主對話中分離出去。

Skills 則是透過 SKILL.md 擴充 Claude 的能力,適合把常用指令、檢查清單、多步驟程序變成可重複呼叫的技能。官方文件也提到 Skills 可以在需要時被載入,避免長篇指令一直佔用主要上下文。

Agent Teams 則是多個 Claude Code Session 的協作模式,由一個 lead session 協調工作,其他 teammate 各自在獨立 context window 中工作,並且可以彼此溝通。官方文件也明確指出,Agent Teams 與 Subagents 的差異在於:Subagents 主要回報給主 Agent,而 Agent Teams 的成員可以彼此直接溝通。

下面用簡單方式比較:

類型核心概念適合用途本質
Prompt臨時指令單次任務、快速問答自然語言
Skills可重複使用的能力包常用檢查清單、格式化、特定任務 SOPSKILL.md 指令與資源
Subagents專門任務助手安全審查、測試分析、文件整理獨立上下文的 AI 助手
Agent Teams多個 Claude Code Session 協作大型專案、多模組開發、跨層協作多 Session 團隊
Workflow用程式碼編排 Agent 流程PR Review、研究、驗證、評審、循環改進腳本化流程

最重要的差異是:

Skills 是讓 Claude 學會一種能力;Subagents 是讓 Claude 派出專門助手;Workflow 則是把整個流程寫成代碼。


Workflow 與 Subagents 的差異

Subagents 比較像「專業分工」。

例如:

一個 security-reviewer subagent 專門看資安問題。
一個 test-writer subagent 專門補測試。
一個 docs-writer subagent 專門寫文件。

但 Workflow 是「流程編排」。

它可以決定:

先讓 Agent A 分析架構。
同時讓 Agent B 分析安全性。
等 A、B、C 都完成後,由 Agent D 彙整。
再讓 Agent E 反向驗證。
最後輸出 JSON 結果。

所以可以這樣理解:

Subagents 是工作者,Workflow 是工頭加流程圖。


Workflow 與 Skills 的差異

Skills 比較像「可重複使用的操作說明」。

例如:

/code-review
/debug
/loop
/verify

Claude Code 官方文件也提到,Skills 可以透過 SKILL.md 建立,並在相關情境自動載入或手動呼叫。

但 Workflow 更像「可執行的流程腳本」。

Skills 通常重點在「教 Claude 怎麼做」。
Workflow 則重點在「用程式控制 Claude 何時做、誰來做、如何彙整、如何驗證、如何回傳結果」。

所以差異可以簡化成:

Skills 是能力;Workflow 是編排。
Skills 偏向 Prompt 與知識包;Workflow 偏向 JS 腳本與結構化輸出。
Skills 告訴 Claude 怎麼做;Workflow 規定整個流程怎麼跑。


Claude Code Workflow 支援的 6 種常見型態

以下是目前最值得關注的 6 種 Workflow 型態。

Claude Code Workflow 6 types

1. Pipeline 流水線

Pipeline 是最基本的工作流型態。

它的概念是把任務拆成多個階段,前一階段的輸出會成為下一階段的輸入。

例如:

讀取需求 → 分析程式碼 → 修改程式 → 產生測試 → 執行測試 → 輸出報告

適合用在:

新功能開發
Bug 修復
重構流程
文件產生
部署前檢查

範例:

請建立一個 pipeline workflow:1. 分析目前 Repository 架構2. 找出最可能影響效能的模組3. 產生優化建議4. 修改程式碼5. 補上測試6. 回傳修改摘要

2. Parallel + Barrier 同步聚合

這種模式會同時啟動多個 Agent,等所有 Agent 都完成後,再進入下一階段。

它很適合用在需要多角度分析的任務。

例如 PR Review:

Agent A:檢查安全性Agent B:檢查效能Agent C:檢查可讀性Agent D:檢查測試覆蓋率Agent E:檢查架構風險Barrier:等待所有結果完成Aggregator:去重複、交叉驗證、輸出總結

適合用在:

PR 深度 Review
大型重構前評估
資安檢查
技術選型比較
競品研究

這種模式的重點是「同步聚合」。它不是誰先完成就直接輸出,而是等所有結果回來後再統整。


3. Adversarial Verify 對抗驗證

Adversarial Verify 是用來降低 AI 幻覺的重要模式。

做法是讓一個 Agent 產生答案,另一個 Agent 扮演反方、審查者或攻擊者,專門找錯。

例如:

Agent A:提出架構改善建議Agent B:找出 Agent A 的錯誤、過度假設與風險Agent C:根據 A 與 B 的結果,輸出可信版本

適合用在:

程式碼審查
資安報告
法務文件初稿
技術研究
投資或商業分析
政府標案文件

這種模式的價值在於:不要只相信第一個 AI 回答,而是讓另一個 AI 專門挑戰它。


4. Judge Panel 評審制度

Judge Panel 很適合用在「沒有唯一正確答案」的任務。

例如:

產品命名
品牌文案
UI 設計
技術架構
資料庫 Schema
API 命名
Landing Page 文案

你可以設計多個評審:

Judge A:從工程可維護性評分Judge B:從使用者體驗評分Judge C:從 SEO 角度評分Judge D:從商業轉換率評分Judge E:從品牌一致性評分

最後由總評審輸出:

最佳方案
各方案優缺點
分數
風險
建議採用版本

這比單一 Agent 給建議更穩定,也更適合團隊決策。


5. Loop until X 累積式收斂

Loop until X 的概念是:不斷循環改善,直到達到某個條件。

例如:

產生方案 → 評分 → 修改 → 再評分 → 達到 90 分或預算用完 → 輸出

適合用在:

文案優化
測試覆蓋率提升
程式效能調校
SEO 文章改寫
Prompt 優化
UI 設計迭代

這種模式的重點是「預算控制」。

例如你可以設定:

最多跑 5 輪
最多花 20 分鐘
分數達 90 分就停止
測試全部通過就停止
沒有新增有效改善就停止

這讓 AI 工作流不會無限制消耗 token 或時間。


6. Nested Workflow 分層正交

Nested Workflow 是最高階的用法。

它允許一個大 Workflow 裡面再呼叫小 Workflow。

例如:

主 Workflow:完整 SaaS 專案審查子 Workflow A:前端架構審查子 Workflow B:後端 API 審查子 Workflow C:資料庫審查子 Workflow D:資安審查子 Workflow E:DevOps 審查子 Workflow F:成本與可擴展性審查

這種方式非常適合大型專案。

因為大型任務如果全部塞進一個 Prompt,很容易失控。Nested Workflow 則可以把任務切成多個正交模組,每個模組有自己的輸入、輸出與驗證方式。


Claude Code Workflow 的常見使用場景

場景 1:GitHub PR 深度 Review

這是最典型的 Workflow 應用。

你可以讓 Workflow 自動:

分析 PR diff
檢查安全漏洞
檢查效能問題
檢查命名與可讀性
檢查測試是否足夠
檢查是否破壞既有架構
輸出 Review Comment

範例 Prompt:

ultrawork 請針對 GitHub PR XXX 啟動 multi agent workflow,分別從安全性、效能、可維護性、測試覆蓋率與架構一致性進行審查,最後輸出一份可以貼到 PR 的 Review 報告。

場景 2:Deep Research 技術調研

Workflow 非常適合做技術研究。

例如你要研究:

LangGraph vs CrewAI vs Claude Agent SDK
GCP Cloud Run vs Kubernetes
PostgreSQL vs MySQL
Redis Queue vs Cloud Tasks
Claude Code vs Codex CLI

Workflow 可以讓不同 Agent 分別研究:

官方文件
GitHub Repo
社群案例
限制與成本
導入風險
實作難度

最後再由彙整 Agent 輸出結論。


場景 3:Harness Engineering 技術調研

如果你正在做企業級 AI Agent 平台,Workflow 可以變成一種 Harness Engineering 工具。

它可以負責:

建立研究任務
拆分技術問題
派出多個 Agent
收集結果
交叉驗證
產生決策文件
輸出 JSON 或 Markdown 報告

這讓技術調研不只是「問 AI 一個問題」,而是變成一套可重複執行的工程流程。


場景 4:大型重構前的風險評估

在修改大型系統前,可以先跑一個重構評估 Workflow。

例如:

請建立一個 workflow,分析目前專案是否適合把 monolith 拆成 service,請從資料庫耦合、API 邊界、部署複雜度、測試風險與團隊維護成本評估。

Workflow 可以輸出:

可重構區塊
高風險檔案
依賴關係
測試缺口
建議順序
不建議改動區域


場景 5:SEO 文章自動產製與審查

Workflow 不只適合寫程式,也可以用在內容產製。

例如:

Agent A:產生 SEO 大綱Agent B:研究搜尋意圖Agent C:撰寫文章Agent D:檢查繁體中文語氣Agent E:產生 meta descriptionAgent F:評估是否符合 E-E-A-T

最後輸出:

WordPress 文章
SEO 標題
Meta Description
標籤
FAQ
內部連結建議


場景 6:AI 產品功能規格書產生

你可以把 Workflow 用在產品開發初期。

例如:

輸入一個產品想法,Workflow 自動產生:1. PRD2. User Stories3. API 規格4. Database Schema5. 前端頁面列表6. 測試案例7. 開發任務切分

這對 AI SaaS、內部系統、WordPress 外掛、企業工具都很實用。


場景 7:安全性與合規檢查

Workflow 可以設計成安全審查管線。

例如:

Agent A:檢查硬編碼密碼Agent B:檢查 SQL InjectionAgent C:檢查 XSSAgent D:檢查權限控管Agent E:檢查 Docker / CI/CD 設定Agent F:產生修補建議

適合用在:

上線前檢查
客戶交付前審查
政府標案資安文件
內部稽核
DevSecOps 流程


場景 8:創意應用:AI 製作人工作流

如果你正在做 AI 音樂、AI 內容或 AI 製作人系統,Workflow 也可以派上用場。

例如一首歌的產製流程可以變成:

Agent A:分析歌曲主題Agent B:產生歌詞方向Agent C:設計 Suno PromptAgent D:檢查曲風一致性Agent E:產生封面圖 PromptAgent F:產生社群貼文Judge Panel:從商業性、情緒、記憶點、品牌一致性評分

這種方式可以把創意流程產品化,不再只是單次生成。


Workflow 的核心價值:把 AI 協作變成工程資產

Claude Code Workflow 真正重要的地方,不是它多了一個指令,也不是它可以叫很多 Agent。

真正的重點是:

Workflow 讓 AI 協作流程本身變成可以保存、維護、優化與版本控制的工程資產。

這跟過去的 Prompt Engineering 很不一樣。

Prompt Engineering 重點是「如何問得更好」。
Workflow Engineering 重點是「如何把 AI 工作流程工程化」。

未來團隊很可能會出現這些檔案:

.github/workflows/ai-pr-review.js.claude/workflows/security-audit.js.claude/workflows/deep-research.js.claude/workflows/refactor-planner.js.claude/workflows/seo-content-pipeline.js

這些 Workflow 會像今天的 CI/CD、Lint、Test、Build Script 一樣,成為開發流程的一部分。


實務導入建議

如果你想開始使用 Claude Code Workflow,可以先從低風險場景開始。

建議順序如下:

第一階段:研究與報告

先用 Workflow 做:

技術調研
文件整理
架構比較
PR 摘要
SEO 文章初稿

這類任務即使輸出有誤,也比較容易人工修正。


第二階段:Review 與驗證

接著導入:

PR Review
資安檢查
測試覆蓋率分析
架構風險評估
文件一致性檢查

這時候建議搭配 Adversarial Verify,讓另一個 Agent 專門挑錯。


第三階段:半自動修改程式碼

最後再導入:

自動修 Bug
自動補測試
自動重構
自動產生 API
自動修改文件

但這個階段一定要搭配 Git、測試、人工 Review 與權限控管。


使用 Claude Code Workflow 要注意什麼?

1. 目前仍應視為實驗功能

你提供的 CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1ultrawork/workflows 等內容,目前我沒有在 Anthropic 官方穩定文件中確認到完整正式公告。

因此建議文章中不要把它寫成「官方正式發布」,而是描述為:

「影片與社群實測發現的實驗性功能」
「可能尚未正式開放或仍在測試」
「實際可用性可能依 Claude Code 版本而異」


2. 不要讓 Workflow 直接碰 Production

Workflow 可以很強,但也代表風險更高。

建議:

只在 Git branch 執行
先跑 dry-run
要求輸出 diff
要求測試通過
不要自動部署
敏感操作需要人工確認


3. 結構化輸出很重要

Workflow 最好不要只輸出一段文章。

建議輸出:

{  "summary": "",  "findings": [],  "risks": [],  "recommendations": [],  "files_changed": [],  "tests": [],  "confidence": 0.87}

這樣才能被其他工具、CI/CD、Dashboard 或自動化系統接續使用。


4. 成本與 Token 要控管

多 Agent 工作流很容易消耗大量 Token。

尤其是:

Parallel + Barrier
Judge Panel
Loop until X
Nested Workflow

這些模式都可能比單一 Claude Code Session 更昂貴。

所以一定要設定:

最大輪數
最大 Agent 數量
最大輸出長度
停止條件
預算限制


Claude Code 下載與官方資源

Claude 官方下載頁目前提供 macOS、Windows、Windows ARM64、iOS、Android,以及 Claude Code 的 Terminal、VS Code、JetBrains、Slack 等環境入口。官方頁面也顯示 Linux 桌面版目前不可用,但 Claude Code Terminal 可透過官方入口安裝。

Claude Code 官方文件也提供 Common workflows、Skills、Subagents、Agent Teams 等開發者文件,可作為學習 Claude Code 工作模式的基礎。


Workflow 是 Claude Code 繼 MCP、Skills、Subagents 之後的重要演進

Claude Code Workflow 的概念,代表 AI 編程正在進入下一個階段。

第一階段是聊天式 AI:你問,它答。
第二階段是 Agentic Coding:AI 可以讀檔、改檔、跑命令。
第三階段是 Skills 與 Subagents:AI 可以載入能力,並派出專門助手。
第四階段就是 Workflow:AI 工作流程本身可以被程式化、版本化、驗證與重複執行。

如果說 Prompt 是個人技巧,Workflow 就是團隊工程資產。

未來 GitHub 上很可能會出現大量開源 Claude Code Workflow,例如:

PR Review Workflow
Security Audit Workflow
Deep Research Workflow
Refactor Workflow
SEO Content Workflow
DevOps Check Workflow
AI Product Planning Workflow

對開發者來說,這不只是多一個 Claude Code 小技巧,而是 AI Agent 工程化的重要方向。

Claude Code Workflow 的關鍵價值可以濃縮成一句話:

把 AI 編程從「一次性的對話」升級成「可重複、可追蹤、可驗證、可復跑的工程流程」。

這也是 AI 編程真正走向團隊化、標準化與產品化的開始。

AI 取代分析師?Claude Financial Services Plugins 完整解析

AI 取代分析師?Claude Financial Services Plugins 完整解析

一、什麼是 Claude for Financial Services Plugins?

Claude 是由 Anthropic 推出的 AI 助手,而 Claude for Financial Services Plugins 則是專為金融產業打造的擴充工具組。

該插件系統讓 Claude 不只是聊天工具,而是直接進化為:

👉 投資分析師
👉 財務建模專家
👉 研究助理
👉 Deal sourcing 引擎

透過整合多個金融資料供應商與自動化工作流,Claude 能夠執行完整的金融分析流程。


⚙️ 核心亮點:41 個技能 + 38 個斜線指令

這套系統最強大的地方在於:

🔹 41 個自動觸發技能(Skills)

當你輸入自然語言時,Claude 會自動判斷並執行對應任務,例如:

  • 自動建立 DCF 模型
  • 解析財報(10-K、10-Q)
  • 預測公司未來現金流
  • 計算估值(WACC、IRR)
  • 分析市場趨勢

👉 幾乎等於「AI 自動跑完整投資分析流程」


🔹 38 個 Slash Commands(斜線指令)

你也可以直接用指令操作,例如:

/dcf
/valuation
/earnings-analysis
/company-profile
/deal-sourcing

👉 類似「金融版 CLI + Copilot」


🧠 Claude 可以做哪些金融工作?

以下是實際應用場景:


📊 1️⃣ DCF 建模(Discounted Cash Flow)

https://media.wallstreetprep.com/uploads/2018/04/13150201/dcf1.jpg
https://cdn.corporatefinanceinstitute.com/assets/Discounted-Cash-Flow-DCF-Formula-2.png
https://cdn.corporatefinanceinstitute.com/assets/Valuation-Modeling-in-Excel.png

Claude 可自動:

  • 抓取公司財務數據
  • 預測未來營收與現金流
  • 計算折現率(WACC)
  • 輸出估值結果

👉 傳統需要 2–3 小時 → 現在幾分鐘完成


📑 2️⃣ 財報分析(Financial Statements Analysis)

https://cdn.corporatefinanceinstitute.com/assets/Net-Income-and-Retained-Earnings-1024x696.png
https://www.geckoboard.com/uploads/Cashflow-dashboard-example.png
https://media.wallstreetprep.com/uploads/2021/12/09124400/FB-Table-of-Contents.jpg

Claude 可自動解析:

  • Income Statement
  • Balance Sheet
  • Cash Flow

並產出:

  • 關鍵指標(ROE、毛利率)
  • 成長趨勢
  • 風險警示

🏢 3️⃣ 公司研究(Equity Research)

https://s3.amazonaws.com/thumbnails.venngage.com/template/ff356a68-3ca0-4696-a175-0e5b3354d9b3.png
https://cdn.corporatefinanceinstitute.com/assets/Comparable-company-analysis.png
https://www.marketsandmarkets.com/Images/graph-analytics-market1.jpg

4

輸入公司名稱即可:

  • 自動產出公司報告
  • 分析競爭對手
  • 市場定位與護城河
  • 投資建議(Bull / Bear case)

🔍 4️⃣ Deal Sourcing(投資機會發掘)

https://cdn.prod.website-files.com/65d48bc2b64ae3248b634894/66ebd82b61399462d231a183_66ebd7d8921e5c7861746860_Guide%2520to%2520Increasing%2520Venture%2520Capital%2520Deal%2520Flow%2520in%25202024_1.png
https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/5cd8b72c65a707a8fbfe11d2/36700356-3692-4fbb-9fcd-18f25fbdf949/Startup%2BFunding%2BStages.png
https://cdn.prod.website-files.com/5a710020b54d350001949426/60a22b4667b6fc9dfcb7a0ef_Deal%20Sourcing%20to%20Closing.jpeg

Claude 能:

  • 搜尋潛在投資標的
  • 篩選符合條件公司
  • 分析市場機會
  • 建立 pipeline

👉 對 VC / PE / 投資銀行極具價值


🔗 整合 11 個資料供應商

根據官方設計,Claude plugins 已整合多個金融數據來源,例如:

  • 市場數據(股價、交易量)
  • 財報資料
  • 宏觀經濟指標
  • 公司基本面資料

👉 AI 不再「幻想」,而是基於真實數據分析


🧩 技術架構概念(你會有興趣的重點)

從工程角度看,這其實是一個:

Claude (LLM)
   ↓
Plugin Orchestrator
   ↓
Skills (41 modules)
   ↓
Data Providers (11 sources)
   ↓
Structured Financial Output

👉 本質就是「金融版 AI Agent」


⚡ 為什麼這個東西很關鍵?

這代表一個重大趨勢:

🔥 AI 正在取代「重複性高的金融分析工作」

過去:

  • 分析師花 80% 時間整理資料
  • 20% 做判斷

現在:

  • AI 做 80% 分析
  • 人類專注策略與決策

🚀 未來發展

Claude Financial Plugins 只是開始,接下來可能會出現:

  • 自動生成投資簡報(Pitch Deck)
  • 即時交易策略 AI
  • 完整 AI 投資顧問

👉 最終形態:AI 投資銀行

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  • 易於集成: 提供統一的 API 介面,方便與現有系統整合,無需自行部署和維護模型。
  • 成本效益: 透過 API 調用,使用者無需購買昂貴的 GPU 伺服器,降低了硬體成本。

使用方法:

  1. 註冊帳號: 使用 Google 帳號即可快速註冊 OpenRouter。
  2. 選擇模型: 在平台上瀏覽並選擇適合的模型,部分模型提供免費使用。
  3. 調用 API: 使用統一的 API 介面,將選定的模型整合到您的應用中。

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Claude Dev 提供了一個 AI 自動生成程式的開發工具,融合了 VS Code 的編輯器功能和強大的 Claude 3.5 Sonnet’s 模型。這套系統融合了代碼的自動生成過程,更在軟體開發的各個階段提供了全方面的支持。

特色介紹

代碼開發和文件管理的全新模式

利用 Claude 3.5 Sonnet’s 的主動式編碼能力,Claude Dev 能夠逐步處理複雜的軟件開發任務。它不僅允許創建和編輯文件,還能探索複雜項目,並在獲得使用者許可後,執行終端機命令。

以往要採用AI開發,必須在各種AI工具以及視窗中切換,有遇到錯誤也需要手動張貼錯誤訊息,提供給AI除錯,現在超越了傳統的代碼自動完成或技術支持,為開發者提供了更全面的幫助。

AI 監督並且和使用者互動

傳統的自主AI腳本通常在沙盒環境中運行,而 Claude Dev 提供了一個圖形使用者UI,可以用來監督每一個變更的文件和執行的命令。這種方式確保了操作的安全性,並使開發者能夠安全地探索主動式 AI 的潛力。你還可以將圖片貼入聊天中,利用 Claude 的視覺能力將模型轉換成功能完整的應用程序,或者用截圖修復錯誤。

深入瞭解每一步的變更

Claude Dev 允許你直接在編輯器中查看每次更改的差異,並在聊天中通過語法高亮預覽跟踪進度。終端命令也可以直接在聊天中運行,你無需自己打開終端機。此外,每次使用工具或發送信息到 API 前,都會出現許可按鈕(例如「批准終端命令」),讓你能夠控制操作。

代碼和項目管理的高效工具

Claude Dev 擁有全面性寫程式的能力:

  • 執行系統上的終端命令
  • 列出指定目錄的頂層文件路徑
  • 遞迴列出指定目錄及其子目錄中的所有文件路徑
  • 解析頂層源代碼文件以提取關鍵元素名稱,如 Class 和 Function 等。

透由這些工具的運用,結合自然語言處理的基礎,使 Claude Dev 能夠理解代碼庫的結構和意圖,從而有效地協助開發者去開發大型和複雜的項目。

高級代碼概覽和文件結構的智能分析

從項目文件結構到高級代碼概覽,Claude Dev 使用如 tree-sitter 的工具來解析源代碼,提取出 Class 、Function、 Method 等定義。這種深度分析使 Claude Dev 能夠迅速了解代碼的結構和用途,並根據任務需要閱讀最相關的文件。

實時監控AI的成本控制

Claude Dev 也能跟踪整個任務循環和個別請求的 API 使用成本,並設定在任務中允許的最大 API 請求數量。任務完成後,Claude 可以決定是否通過如

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這些高級功能證明了 Claude Dev 不僅是代碼自動生成的工具,更是一個全面的開發環境,讓開發者能夠更有效地控制和優化他們的開發流程。通过提供一個全方位的開發解決方案,Claude Dev 真正實現了零代碼開發的未來。

參考資料

https://github.com/saoudrizwan/claude-dev

下載 VSCode Extension

ANTHROPIC API