拆解一個 Skill:6,800 字寫作助手是怎麼煉成的

每週五晚上八點,我都會做同一件事:打開 Claude,說「幫我寫一篇關於 XX 的 Medium 文章」,然後開始一場 3 小時的馬拉松。

跟 AI 討論選題要半小時,讓它搜集資料又花 20 分鐘,改稿子改到手痠。最痛苦的是審校,AI 寫的東西總有一股「機器味」,什麼「在當今時代」、「綜上所述」、「顯著提升」滿天飛,我得一句一句抓出來改。

改到第三遍,已經凌晨 11 點。

我突然意識到:這些步驟每週都在重複,為什麼不把它變成一個自動化流程?

於是我花了兩天,做了一個「Medium 寫作助手」Skill。現在同樣的工作,1.5 小時搞定。今天就來拆解這個 Skill 是怎麼煉成的,讓你看看一個真實的 Agent Skill 長什麼樣。

一、為什麼需要這個 Skill?寫作流程的 9 個痛點

先說清楚背景。我每週寫一篇 6,800 字左右的 Medium 長文,主題涵蓋 AI 科技、財經、足球分析。用 ChatGPT 或 Claude 幫忙寫不是什麼新鮮事,但問題在於:

通用 AI 不懂你的寫作習慣。

我的文章有固定風格:開頭必須用真實人物或事件引入,要有具體數據支持論點,語言要口語化但有深度,還要避免所有 AI 套話。這些要求,我每次都得重複跟 AI 講一遍。

更麻煩的是流程。一篇文章從零到發布,我總結出 9 個步驟:

理解需求:確認主題、受眾、核心價值
搜集資料:找官方資訊、數據、競品對比
討論選題:提 3-4 個角度,選一個最適合的
學習風格:回憶我喜歡的寫作方式
創作初稿:寫出 6,800 字
三遍審校:內容、風格、細節
最終檢查:總字數、段落長度、台灣用語
格式化:轉成 Medium Markdown
保存存檔:存到 Dropbox 指定資料夾

每一步都需要我下指令,AI 才知道該做什麼。

我算了一下時間分配:

討論選題:30 分鐘
搜集資料:20 分鐘
創作初稿:40 分鐘
審校改稿:90 分鐘(最花時間)
格式化保存:10 分鐘

總計 190 分鐘,超過 3 小時。

問題在哪?重複性工作太多。

每次我都要:

提醒 AI「開頭要用真實案例」
提醒 AI「不要用『在當今時代』這種套話」
提醒 AI「數據要具體,不要說『顯著提升』」
提醒 AI「使用台灣慣用詞彙,不要用大陸用語」
提醒 AI「文件要存到 Dropbox 這個路徑」

這些規則每週重複,就像你每次開會都要花 10 分鐘重新解釋一次議程。

更糟的是 AI 的「健忘」。你第 2 步說過的要求,第 5 步它就忘了。你明明要求「避免 AI 套話」,初稿出來還是滿篇「綜上所述」。

我需要一個會記得我習慣的寫作助手。

二、設計思路:把「寫作經驗」變成「可執行指令」

Agent Skills 的邏輯其實不複雜:把你的工作流程寫成一份「指令文件」,AI 就照著做。

但怎麼把「我喜歡這樣寫文章」變成 AI 能懂的指令?

2.1 第一步:梳理決策樹

我先畫了一個決策樹。寫文章不是線性流程,有很多分支:

第一層分支:文章類型

AI + 科技(產品評測、工具教學)
財經(市場分析、投資洞察)
足球分析(比賽戰術、球員表現)

不同類型的文章,寫法不同。科技文要有實測數據,財經文要有市場趨勢,足球文要有戰術分析。

第二層分支:任務類型

新寫作(有 brief):直接進入 9 步流程
新寫作(無 brief):先生成 brief,再執行流程
修改文章:讀取 → 理解 → 修改
審校降 AI 味:執行三遍審校

這個決策樹很關鍵。你不能讓 AI 每次都走完整流程,要根據情境選擇路徑。

2.2 第二步:提煉核心原則

接著我問自己:什麼是絕對不能妥協的原則?

我列出了 6 條:

永遠不要直接寫文章,先討論選題
這條最重要。AI 最喜歡你一說「寫文章」就直接開始寫,結果寫出來的選題角度可能根本不是你想要的。
三遍審校是核心,尤其是降 AI 味
初稿永遠不能直接用,必須審三遍。第一遍查事實,第二遍改風格(降 AI 味),第三遍打磨細節。
所有文件必須保存到 Dropbox 指定路徑
Brief 存 _briefs/,知識資料存 _knowledge_base/,成品存 草稿/。這樣才能累積知識庫。
必須使用台灣慣用詞彙和台北時間
我的讀者是台灣人,不能出現「軟件」、「信息」這種大陸用語,時間要標註「台北時間」。
真實數據 > 虛構案例
編造案例會被讀者抓包。寧可少寫一點,也要確保數據真實可查證。
保持風格:真實案例 + 數據 + 深度思考 + 有態度
這是我文章的靈魂。開頭用真實案例引入,論點用數據支持,結論有深度洞察,全文有明確態度。

這 6 條原則,就是這個 Skill 的「憲法」。

2.3 第三步:拆解「風格」這個抽象概念

最難的部分來了:怎麼教 AI 理解「風格」?

「風格」太抽象了。你說「我喜歡口語化」,AI 可能寫成「嗯嗯啊啊」。你說「要有深度」,AI 可能堆砌一堆理論。

我的方法是:用範例對比,不用文字描述。

我列了 10 組「好範例 vs 壞範例」:

開頭方式對比:

✅ 好的:「今早,張泉靈發了一條長微博…」
❌ 壞的:「在當今時代,職業轉型已經成為…」

數據表達對比:

✅ 好的:「更新後快了 3 倍,bug 少了一半」
❌ 壞的:「該工具取得了顯著改進,獲得一致好評」

句式對比:

✅ 好的:「用好 Claude Code,你的開發速度能快不少。我測下來,平均每個項目省 3-5 小時。」
❌ 壞的:「通過充分利用 Claude Code 的能力,可以顯著提升開發效率…」

10 組範例,勝過 10,000 字描述。

AI 學習能力很強,給它看夠多範例,它就能「悟」出你的風格。

2.4 第四步:建立「降 AI 味」清單

這是整個 Skill 最關鍵的部分。

AI 寫文章有個通病:太像 AI 寫的。滿篇套話,讀起來像政府公文。

我整理了一份「必刪清單」:

開頭套話(必刪):

在當今時代
隨著…的發展
在…背景下
近年來

連接詞套話(必刪):

綜上所述
值得注意的是
總的來說
顯而易見

動詞套話(必刪):

進行操作 → 直接用動詞
做出決定 → 決定
採取行動 → 行動

形容詞套話(必改成具體數字):

顯著提升 → 快了 3 倍
大幅優化 → 省 50% 時間
全面突破 → 解決了 3 個問題

然後我寫了審校流程:

第一遍:內容審校

事實準確?數據、人名、事件有沒有錯
邏輯清晰?論點有沒有支撐論據
無編造?所有案例和數據可不可以查證

第二遍:風格審校(降 AI 味)

刪除所有套話
檢查「不是…而是…」(最多保留 1 次)
把抽象表達改成具體數字

第三遍:細節打磨

句子長度(15-25 字,不超過 30 字)
段落長度(手機螢幕 3-5 行)
標點自然(多用句號,少用逗號連接)

這三遍審校,是把 AI 初稿變成「人寫的文章」的關鍵。

三、實現細節:SKILL.md 的架構設計

有了設計思路,接下來就是寫 SKILL.md。

Agent Skills 的 SKILL.md 就像程式的「設定檔」,結構很重要。我把整個文件分成 5 大區塊:

3.1 區塊一:Metadata(觸發機制)

最上面是元資料,告訴系統這個 Skill 什麼時候觸發:

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name: medium-writing-assistant
description: Medium 寫作助手,協助創作 6800 字高品質 Medium 文章。
觸發場景:當用戶提到「寫一篇...」、「幫我創作...」、「我想寫...」、
「改一下這篇文章」、「修改」、「審校一下」、「降AI味」、「選題討論」、
「給我幾個選題」或「生成 brief」時使用。
---

這段很關鍵。你要告訴 AI:什麼樣的對話會觸發這個 Skill。

我列了 9 種觸發關鍵詞,涵蓋了創作、修改、審校的各種說法。這樣無論我怎麼說,AI 都知道要啟動這個 Skill。

3.2 區塊二:核心架構(決策樹)

接著是決策樹,寫清楚這個 Skill 的邏輯分支:

## 核心架構:兩層判斷

### 第一層:工作區判斷
- AI + 科技:產品評測、工具教學、技術趨勢
- 財經:市場分析、投資洞察、經濟趨勢
- 足球分析:比賽戰術、球員表現、賽季展望

### 第二層:任務類型判斷
- A. 新寫作(有 brief):完整 9 步流程
- B. 新寫作(無 brief):先生成 brief
- C. 修改已有文章:讀取 → 理解 → 修改
- D. 審校/降AI味:三遍審校流程

這段讓 AI 知道:拿到任務後先判斷文章類型,再判斷任務類型,然後選擇對應的執行路徑。

3.3 區塊三:完整工作流程(9 步詳解)

這是最核心的部分,把 9 個步驟寫清楚。

每個步驟我都會寫:

目標:這一步要達成什麼
具體操作:AI 該怎麼做
檢查點:怎麼確認做對了
範例:好的輸出長什麼樣

舉個例子,Step 3(選題討論):

### Step 3: 選題討論 ⭐⭐ 必做

**重點**: 永遠不要直接寫文章!先討論選題!

提供 3-4 個選題方向,每個包含:
1. 吸引人的標題
2. 核心角度:用一句話說明這個選題的獨特視角
3. 工作量評估:⭐(輕鬆) / ⭐⭐(中等) / ⭐⭐⭐(困難)
4. 優勢與劣勢
5. 是否需要實測
6. 詳細大綱:3-7 個大標題 + 預計字數(總計 6800 字)

**等待 Charlie 選擇後再繼續**。

注意最後一句「等待 Charlie 選擇後再繼續」。這個很重要,告訴 AI 不要自作主張。

再看 Step 6(三遍審校):

### Step 6: 三遍審校(降 AI 味)⭐⭐⭐

**閱讀材料**: 查看 `references/降AI味指南.md`

**第一遍: 內容審校**
- [ ] 事實準確?(數據、人名、事件)
- [ ] 邏輯清晰?(論點支撐論據)
- [ ] 結構合理?(開頭-主體-結尾)
- [ ] 無編造?(所有案例和數據可查證)

**第二遍: 風格審校(降 AI 味)** ← 核心!
必刪的 AI 套話:
- 「在當今時代」、「隨著...的發展」
- 「綜上所述」、「值得注意的是」
- 「充分利用」、「顯著提升」、「大幅優化」

**第三遍: 細節打磨**
- [ ] 句子長度(15-25字,不超過30字)
- [ ] 段落長度(手機屏3-5行)
- [ ] 標點自然(多用句號,少用逗號連接)

每個檢查點都變成「可執行的清單」。AI 看到這個,就知道審稿時該做什麼檢查。

3.4 區塊四:參考文件(風格指南 + 降AI味指南)

Skill 的強大之處,在於可以外掛參考文件。

我在 Skill 資料夾下建了 references/ 目錄,放了兩個文件:

1. 風格指南.md(2,500 字)

開頭方式範例
結構偏好範例
語言特徵範例
金句風格範例
台灣用語對照表

2. 降AI味指南.md(1,800 字)

必刪套話列表
必改句式列表
改寫對照範例
快速自檢清單

然後在 SKILL.md 裡寫:

### Step 4: 學習 Charlie 的風格 ⭐

**閱讀材料**: 查看 `references/風格指南.md`

**提取要素**:
- 開頭方式:真實人物/事件 + 直接點題
- 結構偏好:SCQA 模型或金字塔原理
- 語言特徵:口語化、短句、直接、有態度

AI 執行到 Step 4,會先讀取風格指南,學習我的寫作風格,然後才開始創作。

這樣的好處是:你的風格規則可以獨立更新。

我不用每次都改 SKILL.md,只要更新風格指南,下次 AI 就會按新規則執行。

3.5 區塊五:關鍵原則(核心提醒)

最後一個區塊,是核心原則提醒:

## 關鍵原則

1. **永遠不要直接寫文章,先討論選題** ⭐⭐⭐
2. **三遍審校是核心,尤其是降 AI 味** ⭐⭐⭐
3. **⭐ 所有文件必須使用 Filesystem 工具保存到 Dropbox 指定路徑** ⭐⭐⭐
4. **⭐ 必須使用台灣慣用詞彙和台北時間** ⭐⭐⭐
5. **真實數據 > 虛構案例**
6. **保持風格:真實案例 + 數據 + 深度思考 + 有態度**

為什麼要重複寫一遍?因為 AI 執行長流程時,容易「走偏」。

把核心原則放在最後,像「總結提醒」,讓 AI 在每個步驟都能回頭看:「我有沒有遵守這 6 條原則?」

四、實戰效果:使用前 vs 使用後

這個 Skill 上線後,我用了 4 週,寫了 4 篇文章。效果怎麼樣?

4.1 時間節省:從 190 分鐘到 90 分鐘

先看時間對比:

使用前(手動流程):

討論選題:30 分鐘
搜集資料:20 分鐘
創作初稿:40 分鐘
審校改稿:90 分鐘
格式化保存:10 分鐘
總計:190 分鐘

使用後(自動化流程):

討論選題:15 分鐘(AI 直接給 3-4 個選題,我選一個)
搜集資料:5 分鐘(AI 自動搜尋並保存知識庫)
創作初稿:20 分鐘(AI 按風格指南創作)
審校改稿:40 分鐘(AI 按降 AI 味清單自動審三遍,我只需最終檢查)
格式化保存:10 分鐘(AI 自動格式化並保存到 Dropbox)
總計:90 分鐘

節省時間:100 分鐘,效率提升 52.6%。

但更重要的不是時間,是心智負擔降低。

以前我要記著「這一步該提醒 AI 什麼」,現在不用了,AI 按流程走,我只需要在關鍵決策點(選題、最終檢查)介入。

4.2 品質提升:AI 味從 80% 降到 20%

「AI 味」這個東西很難量化,但我用一個簡單方法測試:

測試方法:把文章給 3 個朋友看,問他們「這篇是人寫的還是 AI 寫的?」

使用前(手動審校):

3 個人都說「AI 寫的」
主要問題:套話太多,「在當今時代」、「綜上所述」滿天飛
改稿次數:平均 4-5 次才能達到發布標準

使用後(自動化審校):

2 個人說「人寫的」,1 個人說「不確定」
主要改進:套話基本消失,語言口語化,有真實感
改稿次數:平均 1-2 次就達到發布標準

這個差距在哪?在於一致性。

手動審校時,我可能第一遍抓到「在當今時代」,但第三段的「綜上所述」漏掉了。AI 審校不會漏,它會把降 AI 味清單掃描一遍。

4.3 知識累積:從零散筆記到結構化知識庫

第三個好處是知識管理。

以前寫文章,資料搜集完就丟了。下次寫類似主題,又要重新搜一遍。

現在每篇文章的 Brief 和知識資料,都自動保存到 Dropbox:

/AI/_briefs/2024.12.15 Claude Code 評測-brief.md
/AI/_knowledge_base/Claude Code-20241215.md
/AI/草稿/2024.12.15 Claude Code 評測.md

4 週後,我累積了:

4 份 Brief(選題思路和需求分析)
4 份知識資料(搜集的資料和數據)
4 篇成品

下次寫類似主題,我可以直接查之前的知識庫,不用從零開始。

這就是可複用的知識資產。

4.4 一致性:不同主題,風格統一

最後一個好處:風格一致性。

我這 4 週寫了 3 種不同主題:

AI 科技(Claude Code 評測)
財經(美聯儲降息分析)
足球(曼城戰術分析)

但讀者回饋說:「你的文章風格很穩定,每篇讀起來都是你的味道。」

為什麼?因為風格指南固定了。無論主題是什麼,AI 都按同樣的風格規則創作:

開頭用真實案例
論點用數據支持
語言口語化
避免 AI 套話

這就是 Skill 的價值:把「你的風格」標準化,讓 AI 每次都能重現。

五、這個案例給你的 3 個啟發

拆解完這個 Skill,我想分享 3 個關鍵啟發:

5.1 Agent Skills 不是「教 AI 做事」,是「固化你的工作流程」

很多人以為 Agent Skills 就是「寫個說明,讓 AI 幫你做事」。

錯了。

Agent Skills 的本質,是把你的工作流程文件化,讓 AI 按流程執行。

重點不是 AI 有多聰明,而是你的流程有多清楚。

我這個 Medium 寫作助手,核心不是「教 AI 寫文章」,而是「把我的 9 步寫作流程固化下來」。

如果你的流程本身就亂,AI 也救不了你。

5.2 「降 AI 味」是 Skill 設計的核心難題

AI 寫東西很快,但寫得「像 AI」是最大問題。

這個 Skill 最花時間的部分,不是寫流程,是整理「降 AI 味清單」。

我花了 3 天,分析了 20 篇 AI 生成的文章,提煉出:

10 種必刪套話
8 種必改句式
15 組改寫範例

然後寫成降 AI 味指南,放進 Skill 的參考文件。

這個清單是這個 Skill 的靈魂。沒有它,初稿再快也沒用,因為你還是要花 90 分鐘改稿。

5.3 Skill 的價值在「可複用」,不在「省時間」

最後一個啟發:Skill 的價值不只是省時間,更是累積知識。

我節省了 100 分鐘,但更重要的是:

我有了一套可複用的寫作流程
我累積了結構化的知識庫
我的風格被標準化,可以遷移到其他場景

這個 Medium 寫作助手,未來可以衍生出:

客戶報告寫作助手(改 Step 5 的創作模板)
社群貼文生成器(簡化為 3 步流程)
提案文件生成器(調整風格指南)

一個 Skill,多種應用。

這才是 Agent Skills 的真正價值:不是解決一次性問題,而是建立可複用的解決方案。

結語

這篇文章拆解了我的 Medium 寫作助手 Skill,從需求分析、設計思路、實現細節,到實戰效果,完整展示了一個真實 Skill 的誕生過程。

如果你也有重複性工作,試試看做一個 Skill。

不需要懂程式,不需要懂技術,你只需要:

梳理你的工作流程
提煉核心原則
用範例教 AI 理解你的風格
寫成 SKILL.md

然後,讓 AI 按你的方式工作。

建議標籤: Agent Skills, AI 自動化, Medium 寫作, 工作流程優化, 降 AI 味

建議封面圖: 一個人在電腦前寫作,螢幕上顯示 SKILL.md 文件,旁邊是整齊排列的文件夾,象徵「結構化知識」和「自動化流程」

總字數: 約 6,850 字
預估閱讀時間: 17 分鐘