你有沒有發現，每次跟 AI 協作，總在重複解釋同樣的事情？
「不對，我們公司格式是這樣的...」
「上次不是說了，要用這個模板...」
如果這聽起來很熟悉，那你可能正站在「提示工程」到「技能封裝」的升級關口。
根據 Anthropic 官方建議與實際應用經驗，我整理了 3 個明確信號，告訴你什麼時候該把工作流打包成 Skill：
這是最明顯的信號。當你發現每次完成某個任務，都要不斷向 AI 補充說明：
「幫我寫技術文檔」
「不對，代碼示例要按這個模板...」
「章節標題要三級標題...」
或是：
「幫我分析這個數據」
「先把異常值篩掉」
「用中位數，不是平均值」
「圖表要用公司配色...」
與其每次都解釋一遍，不如把這些規則打包成 Skill，一次建立、永久複用。
根據 HubSpot 調查，善用 AI 自動化的團隊，每天可節省超過 2 小時的重複工作。
有時候 AI 的通用能力夠了，但缺乏「場景專屬的知識材料」。
典型場景：
- 技術文檔：需要代碼規範、術語表、文檔模板
- 品牌設計：需要品牌手冊、配色規範、Logo 資源
- 數據分析：需要指標定義、計算公式、報表模板
這就是「通用 Agent + 垂直知識」的經典應用。把模板、規範、案例放到 Skill 的 assets/、reference/ 目錄，或直接寫在 SKILL.md 中，AI 就能一次輸出符合需求的精準結果。
有些任務更複雜，需要組合多個環節：
- 競品分析報告：檢索數據 → 分析整理 → 製作 PPT
- 內容生產：收集資料 → 學習風格 → 擬定大綱 → 正文寫作
- 自動化工作流：數據輸入 → 處理轉換 → 報告生成
把每個環節的指令、腳本、參考材料打包成 Skill，讓 Agent 透過「規劃 → 執行 → 觀察」的循環，一次完成原本需要多步驟協同的複雜任務。
Claude Code 創始人 Boris Cherny 就分享過，他用 /commit-push-pr 這個 Slash Command，每天執行數十次。這正是把高頻工作流封裝成 Skill 的實戰案例。
結論：從「操作員」升級為「設計師」
- 操作員思維：學怎麼寫完美的 Prompt，當 AI 的指令員
- 設計師思維：學怎麼封裝 Skill，建構可複用的知識資產
Gartner 預測，到 2026 年將有超過 60% 的企業工作流由 AI Agent 驅動。
與其焦慮地追逐每週出的新工具，不如靜下心來，開始把你工作中最核心的 Know-how，封裝成「AI 帶不走、也學不會」的硬核資產。
這才是 AI 時代真正的競爭力。