Claude Agent Skills 課程來了！2 小時免費學習、告別重複下指令

Claude 母公司 Anthropic 近期攜手技術專家艾里・修皮克（Elie Schoppik）開放短期免費 Agent Skills 課程。教學內容是為了解決當前通用型 AI 在執行特定專業任務時，常因缺乏背景知識而導致指令失效或反應不精準的問題。透過標準化的檔案結構，使用者能賦予 Claude 具備特定領域的執行能力。

僅需透過一個資料夾與一個 SKILL.md 檔案，使用者就能將原本繁瑣的背景資訊與操作規則「模組化」。未來使用者不再需要重複教導 AI 工作習慣，只要讓它讀取特定的技能包，它就能瞬間進入狀態，成為個人專屬的行銷、數據或工程專家。

Claude "Agent Skills with Anthropic" 課程註冊步驟一次看

1.前往DeepLearning.ai網站，點選「Enroll Now」

2.可以選擇用 Google 或 LinkedIn 帳號直接進入，或是註冊帳號

3.註冊完畢即可開始進行線上課程

Agent Skills 是什麼？10 堂課、2 小時 19 分鐘一次學會

Agent Skills with Anthropic 為針對初學者設計的課程，主要介紹「技能」（Skills）的運作機制及如何使用。所謂的「技能」，本質上是包含特定指令的資料夾，它能賦予 AI 代理專業知識。透過這種方式，開發者不需要在每次對話中重複解釋相同的工作流程，而是將其包裝成一個技能，讓代理在需要時自動載入並執行。

課程中將詳細拆解技能資料夾的結構，特別是 SKILL.md 檔案的撰寫格式。課程強調 「漸進式揭露」（Progressive Disclosure） 的概念，這能有效管理上下文（Context）的消耗，確保 AI 在處理複雜任務時不會迷失方向。這項技術目前已可應用於 Claude.ai、Claude Code 以及 Claude API 等多個平台。

什麼是「漸進式揭露」機制？

漸進式揭露機制能有效解決長對話中常見的「內容偏移」與幻覺問題：

- 探索階段（Discovery）： AI 僅讀取技能名稱與描述，避免占用過多上下文空間，進而優化 Token 成本。

- 觸發階段（Activation）： 當使用者意圖符合描述時，AI 才會精準載入完整指令。

- 執行階段（Execution）： AI 會根據封裝的 SOP 執行任務，不再受對話上下文的雜訊干擾。

Agent Skills with Anthropic 課程也進一步指導進階使用者結合模型上下文協定（MCP，Model Context Protocol） 與子代理（Subagents），在 Claude Agent SDK 框架下建立具備專門知識的系統。例如，建立具備 Bash 執行權限的研究代理，使其能自動檢索 GitHub 儲存庫資料，並執行 Python 腳本產出完整的技術報告。

24 分鐘詳解 Claude Code 工作流

在課程後半段，有長達 24 分鐘的內容專注於 Claude Code 的應用。開發者可以學習如何建立自動化的程式碼審查（Code Review）與測試流程。透過設置帶有特定技能的「子代理」，可以在隔離的上下文中執行專門任務，避免主程序的運行效率受到干擾。這種模組化的設計，大幅提升了 AI 在軟體開發生命周期中的可靠性。

最後，課程引導學員使用 Claude Agent SDK 建立研究型代理。這類代理能利用特定技能，自動抓取開源工具的文檔、 GitHub 儲存庫以及網頁搜尋結果，最後生成一份完整的學習指南。

課程中也為不同需求的讀者提供應用場景：

- 學生與研究員： 學習將繁雜的課程筆記或文獻製作成技能包，讓 AI 變身隨身家教，精準生成練習題。

- 開發者與工程師： 開發自動化的 程式碼審查 (Code Review) 工作流，確保 AI 始終遵循團隊規範。

- 管理者： 透過課程中的 Excel 與 PowerPoint 分析範例，即便是不具備深厚程式背景的管理者，也能學會架構出第一個大幅提升團隊效率的技能檔案。

資料來源：Agent Skills with Anthropic、Anthropic；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清