AGENT SKILL 一日工作坊 · 階梯 1

第一次讓 AI 替你動手

你描述你要什麼，Claude 把腳本寫出來，然後直接跑給你看。不用懂程式，不用安裝，你只需要說清楚你的意圖。

⏱ 約 30 分鐘 8 頁 · 從概念到實作 SEO 人零門檻跟上
這條鏈只有四步：我描述意圖 → Claude 寫腳本 → Claude 跑腳本 → 我拿到結果。掌握這條鏈，今天所有的階梯都在它上面蓋。

階梯 1 · 起點

AI 不只會聊天，它會寫出真的能跑的腳本

這一梯你會學到

AI 可以接受你的自然語言描述，寫出一支完整腳本，然後直接執行，你拿到結果。整個過程你不用看懂任何一行 code。

關鍵在「寫 + 跑」是同一件事。不是你叫它寫，你再自己去跑。它一條龍都幫你做完。

帶走這條鏈

整個架構只有四步：

1 我描述意圖
2 Claude 寫腳本
3 Claude 跑腳本
4 我拿到結果
今天所有階梯的地基就是這條鏈。之後我們會讓它變成 Skill、排程執行、跨工具串接，但根都在這四步。把這條鏈理解透，後面的一切都會自然連上。

通用最小範例 · 第一步

情境：把一堆照片 按日期自動改名

不用寫一行 code，只需要用中文說清楚你要什麼。

你
我桌面有一個叫 photos 的資料夾，裡面有一堆 jpg。
幫我寫一個 Python 腳本，把它們按照修改日期由舊到新排序，
改名成 001.jpg、002.jpg、003.jpg 這樣，然後幫我跑。
✓ 說清楚在哪裡 ✓ 說清楚排序邏輯 ✓ 說清楚命名格式 ✓「幫我跑」三個字最關鍵
注意最後那三個字：「幫我跑。」這不是說說而已。Claude Code 收到這句話，會在寫完腳本之後直接執行，你不用另外開終端機，不用貼指令，它就跑了。

通用最小範例 · 後兩步

Claude 做了「寫」和「跑」兩件事，你只看結果

① Claude 寫腳本

# rename.py - Claude 自動生成 import os, shutil from pathlib import Path folder = Path("~/Desktop/photos").expanduser() jpgs = sorted(folder.glob("*.jpg"), key=lambda f: f.stat().st_mtime) for i, f in enumerate(jpgs, 1): f.rename(folder / f"{i:03d}.jpg")

② Claude 執行

Claude 在終端機直接跑，你看到輸出訊息：

✔ python3 rename.py Renamed: IMG_9203.jpg → 001.jpg Renamed: IMG_9204.jpg → 002.jpg Renamed: IMG_9205.jpg → 003.jpg ... (共 47 個) Done. 47 files renamed.

③ 你拿到結果

打開 Finder，photos 資料夾裡：

🖼 001.jpg 最舊的
🖼 002.jpg
🖼 003.jpg
⋮
🖼 047.jpg 最新的
你一行 code 沒寫。
重點：Claude 做了「寫」和「跑」兩件事，而且是連貫的，不是分兩次叫它。這就是 Agent 行為的最小示範，一個指令、多個動作、交出結果。

SEO 應用 · 第一個真實情境

清理客戶給的 雜亂關鍵字清單

你做 SEO 一定遇過這個：客戶匯出的關鍵字清單，重複、大小寫混、前後有空格，手動整理要半小時。

你收到的 keywords.csv

SEO 優化 seo優化 ← 前後空格 SEO優化 ← 大小寫不一 關鍵字研究 關鍵字研究 ← 重複 Google搜尋 google搜尋 ← 空格+大小寫 ... 500 行
你
我有一個 keywords.csv，第一欄是關鍵字，但裡面有重複、有大小寫不一致、有前後空白。幫我寫一個腳本清理：去掉重複、全部轉小寫、去掉空白，然後按字母排序，存成 keywords_cleaned.csv。
✓ 說清楚輸入檔名 ✓ 三個清理動作 ✓ 指定輸出檔名
這句話裡有三個動作：去掉重複 → 轉小寫 → 去空白。你不用知道用哪個函式，你只要說清楚你要什麼。Claude 自己決定怎麼做。

SEO 應用 · 結果

500 個亂關鍵字 → 320 個乾淨去重，30 秒完成

執行輸出

✔ python3 clean_keywords.py 讀入：500 筆 去空白後：500 筆 轉小寫後：500 筆 去重後：320 筆 排序完成 ✔ 已儲存 keywords_cleaned.csv
輸出的 keywords_cleaned.csv 長這樣：
google搜尋 seo優化 關鍵字研究 ... (共 320 行，乾淨、去重、排序)

時間對比

以前在 Excel 手動做 20 分鐘
現在用 Claude 30 秒
教學重點 但這還只是一次性的。每次有新的 keywords.csv 你還是要重說一次。

下一個階梯，我們讓它變成一個你隨時能叫的 Skill。說「清理關鍵字」，它就執行，不用再解釋規則。

備援方案

現場卡關，不要慌，兩種狀況都有解

狀況 ①：Python 沒裝

Claude Code 會主動告訴你，然後給你選項。

A
現場裝：Claude 會提示你跑
brew install python3
約 2 分鐘裝好
B
直接換語言：叫 Claude 改用 Node.js 版本，不裝 Python 也能跑
「改用 node 版本，不要用 python」

狀況 ②：沒有 keywords.csv

不用等，講師準備好了範例檔。

📎
共用連結有範例 csv，現場掃 QR Code 下載，放到桌面，直接用
✏️
或者叫 Claude 幫你生一份假的 keywords.csv 當練習素材：
「幫我生一份有 100 個 SEO 關鍵字的 csv，包含一些重複和大小寫不一致」
大原則：卡關了，直接告訴 Claude 你卡在哪。不要關掉視窗重來，不要默默等待，把錯誤訊息貼給它，它通常能自己修。這也是 Agent 行為，它看到錯誤會自己想辦法修正。

階梯 1 · 收尾

做完了，每個人都帶走一個成功經驗

全員帶走

✅ 「意圖 → 腳本 → 執行 → 結果」這條鏈在我腦裡了
✅ 親眼看過 AI 寫 + 跑兩件事連在一起
✅ 用中文說清楚意圖，比寫 code 更重要
✅ 關鍵字清理：20 分鐘 → 30 秒，親身體驗

技術端學員加碼挑戰

做完基本版之後，試試這個：

「讓 Claude 在清理完之後，加一欄標記每個關鍵字的字數，存到第二欄。」

這讓你練習「改一個現有腳本」，而不是從零重說。

接下來 · 階梯 2
把這個一次性動作，封裝成一個可以重複叫用的 Skill。說一句話就執行，規則不用每次重說。
這一梯最重要的一句話：AI 不只是聊天工具，它能接受自然語言描述，寫出腳本然後直接跑。你的工作是說清楚意圖，剩下的它來。這就是今天所有後續階梯的地基。
Agent Skill 工作坊 · 階梯 1 · 讓 AI 寫並跑腳本