Agent Skills 是什麼？SKILL.md 怎麼寫、跟 MCP 差在哪

前言

Agent Skills（代理人技能）是一個資料夾，裡面一份 SKILL.md 寫著什麼情況該用、步驟怎麼走、規則有哪些，AI 代理人遇到符合的任務會自己載入。

這篇文章會用我在用的 13 個 Skill 講一個 Skill 裡放什麼、跟提示詞和 MCP 怎麼分工，再看 Uber 3,600 個 Skills 的案例。

Agent Skills 是什麼

你交代 AI 做一件常做的事，每次都要把規矩重講一遍：格式要怎樣、哪些不能寫、做完要檢查什麼。Agent Skills 就是把這些規矩寫成一份檔案放在資料夾裡，AI 遇到這類事自己拿出來讀，你不用再講。Anthropic 在 2025 年 10 月 16 日推出，2025 年 12 月 18 日開放成公開格式，Claude Code、Codex、Copilot、Cursor 都能讀同一份。

一個資料夾、一份 SKILL.md

最小的 Skill 只有一個檔案，叫 SKILL.md。檔案最上面兩行：這個 Skill 叫什麼、什麼情況該用。下面就是一般文字，寫步驟、寫規則，要多長有多長。需要的話旁邊再放範本或參考資料，檔案裡寫「遇到這種情況去看那個檔」，AI 自己會去翻。

AI 什麼時候會拿出來用

AI 平常只記得每個 Skill 的名字跟那一句「什麼情況該用」。你交代的事跟某一句對上，它才把那份檔案整個讀進來；檔案裡提到的範本，用到那步才翻。所以裝十幾個 Skill 也不會把對話塞爆，因為它用到才讀。

Skill、提示詞、MCP 差在哪

三個常常一起出現。我叫 AI 寫一篇文章，那句話是提示詞；它讀進來的寫作規則是 Skill；規則裡說「先查這個關鍵字目前誰排前面」，它去查的時候用的是 MCP。Skill 管怎麼做，MCP 管用什麼做。

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一個 Skill 裡面寫什麼

我有 13 個 Skill 在用，寫部落格、改社群貼文、寫提案、記開發進度各一個。寫了一年，一份能用的 SKILL.md 就三塊。

什麼情況該用

最上面那一句。要把你平常會講的話寫進去，像我寫文章的 Skill 寫的是「當使用者說『寫開發日記』『寫第 N 篇』時使用」，因為我真的會這樣講。寫成「協助內容產出」這種話，AI 對不上，永遠不會拿出來用。

步驟跟規則

照做事順序寫：開始前要問什麼、資料去哪查、產出長什麼樣、交完前檢查什麼。規則寫得出數字就寫數字，「前言 150 字以內」比「前言要精簡」有用一百倍，因為 AI 會數字數，不會判斷什麼叫精簡。每次發現 AI 有固定的毛病，回來加一條，這個檔案是越用越長的。

什麼不要寫進去

會變的東西（密碼、客戶名單）不放，只寫「去哪裡拿」。只用一次的交代不放，那是提示詞的事。好幾個 Skill 都要守的共同規則也不放，我原本每個 Skill 各寫一份「不能用的詞」，改到後來三份對不起來，現在抽成一個共用檔，每個 Skill 都指向它。

Uber 把 3,600 份 SOP 變成 Skill

個人用十幾個已經有感，放大到大公司長什麼樣，Uber 在 2026 年 8 月底公開的一份紀錄是目前最完整的例子。

3,600 個 Skill，每天用 3 萬次

Uber 的工程師寫了 3,600 個 Skill，每天被 AI 用超過 3 萬次。現在七成以上的程式碼修改是 AI 做的：測試一跑出錯，AI 自己去看是哪裡壞、自己修，工程師只做最後一關的審查。做法跟我的一樣，處理完一個常見問題，順手把做法寫成 Skill，下次 AI 自己來。

Skill 之外還給 AI 一張公司地圖

Skill 教 AI 怎麼做，但 AI 不知道這家公司現在的狀況：這個系統誰在管、上次出事是什麼原因。Uber 把 30 幾個內部系統、團隊、過去的事故全部整理成一張 AI 查得到的地圖。他們比過：同一件事，有地圖的 AI 38 秒做完，沒有的要 20 分鐘還會做錯。

工具太多就讓 AI 自己寫程式串

Uber 給 AI 接了一千多個工具，工具一多，光是讓 AI 知道「有哪些工具」就很花錢。他們的解法是讓 AI 先找出這次用得到的幾個，再把好幾個步驟寫成一段程式一次跑完，不用一步一步叫。批次工作這樣做省掉九成的費用。

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一個人怎麼把 Skill 用進每天的工作

Uber 有幾千個工程師在寫 Skill，我一個人有 13 個，照專案分：

數量跟 Uber 差很多，但挑哪些事來寫、寫好怎麼接在一起用，方法是一樣的。

從每週都在重複的事開始挑

我的第一個 Skill 是部落格文章的前置作業，因為每週一篇，寫之前要做的事每次都一樣：查這個關鍵字有沒有人搜、看目前排前面的文章寫了什麼、把大綱列出來。以前這些要自己開好幾個分頁查，現在打一個指令，AI 先問我要押哪個字，問完自己去查量、看對手、列大綱給我看，我再決定要不要寫、從哪個角度寫。

寫完之後還有一個 Skill 管上架：把草稿的重點顏色換成官網的、圖片換成圖床網址、寫進發文用的試算表、把站內連結逐一對過有沒有失效。這兩段是每篇都一樣的工，交給 Skill；中間寫什麼、怎麼寫，還是我自己的事。

挑的標準就一句：這件事下週還會不會再做一次。會，就值得寫成 Skill；只做一次的事，打在對話框裡就好。

同一份素材，三個 Skill 接力產三種輸出

文章寫完不是結束，還要發 Threads 跟 LinkedIn，兩個平台的語氣差很多。我有兩個 Skill 專門做這件事：一個把文章改成 Threads 的口語短版，一個改成 LinkedIn 的專業版，兩個都直接寫進我的試算表草稿分頁。三個 Skill 接力，同一篇素材出三種版本，我沒有重講過一次「Threads 要口語、LinkedIn 要專業」，那些寫在各自的 Skill 裡。

對外的事也能包成 Skill

不只寫作。客戶用 LINE 丟一段需求過來，我有一個 Skill 專門把它變成一段提案說明，口吻、長度、要講哪幾點都固定，我看過再回。開發專案有一個 Skill 記每天的進度，格式固定，月底回頭看不用整理。這些事的共同點是語氣跟格式每次都一樣、只有內容不同，這種事最適合包成 Skill。

Skill 越用越準的方法

第一版都不會好用。我寫文章那個 Skill 一年來改了幾十次，每次都是同一個原因：AI 又犯了同一種毛病，我回去加一條規則。像它老是把段落寫成一大坨，我就加「單段不超過 200 字」；老是用某幾個詞，我就把那些詞列成清單叫它不准用。Skill 是越用越長的，寫的時候不用一次寫完。

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常見問題 FAQ

Q1：Agent Skills 跟提示詞有什麼不同？

提示詞是你這次打給 AI 的話，講完就沒了，下次重打。Skill 是寫好存著的做事說明，AI 遇到那類事自己讀。提示詞是一次性的，Skill 是留著重複用的。

Q2：Agent Skills 要怎麼寫第一個？

在 Claude Code 的 .claude/skills/（Codex 是 .codex/skills/）開一個資料夾，放一份 SKILL.md，最上面寫名字跟什麼情況該用，下面用一般文字寫步驟。從一件你每週都在交代 AI 的事開始，把你每次都會講的那幾句搬進去就是第一版。

Q3：Agent Skills 跟 MCP 差在哪？

MCP 給 AI 工具，Skill 教 AI 怎麼做事。MCP 讓 AI 能讀你的試算表、查你的網站排名；Skill 寫著拿到這些工具之後該照什麼順序用。一個是手，一個是手冊。

Q4：不是工程師也能寫 Skill 嗎？

能，SKILL.md 是一般文字檔。你平常怎麼跟新人交代一件事，就怎麼寫進去。我 13 個 Skill 裡面沒有一行程式碼，全是「先做什麼、再做什麼、什麼不能做」。

Q5：AI 照 Skill 做事會不會做錯？

會。Skill 只保證它照你寫的流程走，流程本身寫錯它也照走。所以我每個 Skill 都有一條：做完停下來給人看，確認才進下一步。Uber 也一樣，AI 修完程式碼還是要工程師看過才算數。

總結

Agent Skills 是一份寫好存著的做事說明，放在資料夾裡，AI 遇到那類事自己讀。它跟提示詞的差別是不用每次重講，跟 MCP 的差別是一個管怎麼做、一個管用什麼做。Uber 有 3,600 個，我有 13 個，做的是同一件事：把「這種事該怎麼做」從腦子搬到 AI 讀得到的地方。要開始的話，挑一件你每週都在重複交代 AI 的事，把你每次講的那幾句寫下來，就是第一個 Skill。

這篇文章跟這個網站都是用代理人加 Skill 做出來的，想看其他專案可以到作品集。

參考資料

• Anthropic：Introducing Agent Skills（2025-10-16）
• Agent Skills：開放標準規格（2025-12-18 起）
• OpenAI：Build skills（Codex 文件）
• ABMedia：AI Agent 如何改善企業工作流？Uber 公開用 3,600 個 Skills 建立 SOP 的實戰經驗（2026-08-31）
• Yao et al.：ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（ICLR 2023，arXiv 2210.03629）