AGENT SKILL 一日工作坊 · 階梯 1

第一次讓 AI 替你動手

你說清楚意圖，Claude 把腳本寫出來，直接跑給你看。不用懂程式。

11 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。今天所有階梯都在它上面蓋。

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

你用自然語言描述，AI 寫出腳本、直接執行，你拿到結果，全程不用看懂 code。

關鍵是「寫 + 跑」一條龍，不是你叫它寫、再自己去跑。

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。之後變成 Skill、排程、跨工具串接，根都在這四步。

動手前的關鍵一步

開口前先想三件事：脈絡、範例、驗收標準

給 AI 下指令跟交代同事一樣，這三件講全，它第一次就做對。

① 脈絡

它在哪、有什麼。

「我桌面有個 photos 資料夾，裡面是手機拍的 jpg。」

先讓它知道現場長怎樣，它才不會亂猜。

② 範例

你要的長什麼樣。

「改成 001.jpg、002.jpg 這樣。」

一個具體例子，勝過一百字形容。

③ 驗收標準

怎樣算做對。

「按修改日期由舊到新排。」

講清楚成功的樣子，它才知道做到哪算完成。

這不是寫程式，是「把事情交代清楚」的能力。等一下每個範例，這三件事都藏在裡面。

通用最小範例 · 先看我示範一次

先示範：把一堆照片 按日期自動改名

我先做一次給你看，等一下換你做。不寫一行 code，只用中文說清楚。

你
我桌面有一個叫 photos 的資料夾，裡面有一堆 jpg。幫我寫一個腳本，把它們按修改日期由舊到新排序，改名成 001.jpg、002.jpg 這樣，然後幫我跑。
✓ 脈絡：哪個資料夾 ✓ 驗收：排序邏輯 ✓ 範例：命名格式 ✓「幫我跑」最關鍵
看出來了嗎？這句話正好用上脈絡、範例、驗收，最後三個字「幫我跑」讓它寫完直接執行。

通用最小範例 · 先看我示範一次

看它寫好、也跑完，照片就排好了

① 它寫腳本

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

② 它執行

它在終端機直接跑，你看到輸出：

✔ python3 rename.py 改名 IMG_9203.jpg → 001.jpg 改名 IMG_9204.jpg → 002.jpg 改名 IMG_9205.jpg → 003.jpg ... (共 47 個) 完成，47 個檔案改好

③ 結果

打開 Finder，photos 資料夾裡：

🖼 001.jpg 最舊的
🖼 002.jpg
🖼 003.jpg
⋮
🖼 047.jpg 最新的
我一行 code 沒寫。
重點：它把「寫」和「跑」連在一起做完，這就是 Agent 行為的最小示範。換你做一次。

通用最小範例 · 換你動手

換你做：把下載資料夾那堆檔案，丟給它分類

這個例子人人都有素材：你的「下載」資料夾。先做兩個動作，再說一句話。

1
打開電腦的「下載」資料夾
2
挑前 20 個檔案，拉進你剛剛建的工作資料夾
你
我這個資料夾裡有一堆雜亂的檔案。幫我寫一個腳本，按檔案類型分到子資料夾：圖片、PDF、文件、其他，分完幫我跑。
✓ 範圍：這個資料夾 ✓ 規則：按類型分 ✓「幫我跑」最關鍵
跟我剛剛示範的一樣，這句話也藏著脈絡、範例、驗收：範圍、規則，加上那三個字「幫我跑」。

通用最小範例 · 換你動手

它一樣「寫」完就「跑」，你的檔案就分好了

① Claude 寫腳本

# classify.py · 自動生成 from pathlib import Path base = Path("./工作資料夾") rules = {"圖片": [".jpg", ".png"], "PDF": [".pdf"], "文件": [".docx", ".csv"]} for f in base.iterdir(): box = "其他" for k, e in rules.items(): if f.suffix in e: box = k (base/box).mkdir(exist_ok=True) f.rename(base/box / f.name)

② Claude 執行

Claude 在終端機直接跑，你看到輸出訊息：

✔ python3 classify.py 移動 photo_01.jpg → 圖片/ 移動 報表.csv → 文件/ 移動 發票.pdf → PDF/ ... (共 20 個) 完成：分好 4 個資料夾

③ 你拿到結果

打開工作資料夾，現在長這樣：

📁 圖片/ 8 個
📁 PDF/ 5 個
📁 文件/ 4 個
📁 其他/ 3 個
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

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。你不用懂函式，說清楚要什麼，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，每次有新檔案還是要重說一次。

下一梯把它變成隨時能叫的 Skill：說「清理關鍵字」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
叫它自己裝：跟它說「幫我把 Python 裝起來」，
它會自己跑安裝指令 brew install python3，
裝好你完全不用碰終端機
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，把錯誤訊息直接貼給 Claude。別關視窗重來、別默默等，它通常能自己修。

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 不只聊天，它能寫出腳本然後直接跑。你的工作是說清楚意圖，剩下的它來。
Agent Skill 工作坊 · 階梯 1 · 讓 AI 寫並跑腳本