這樣用，解鎖Claude真正威力！把工作流程拆成多個Skill與子代理，大幅縮短產出時間|數位時代 BusinessNext

許多人與Claude的互動，或許還停留在網頁中的一問一答，但現在AI真正的強大之處，不再只是能準確回答你的問題，而是要透過建立系統化的AI代理與Skills來執行複雜任務。

文案寫作與數位行銷講師KJ Rainey，在他的YouTube頻道上分享了一套如何發揮Claude潛力的教學影片，聲稱若要將Claude轉化為高效的工作夥伴，關鍵在於導入「AI員工」的概念。使用者透過Claude Cowork不再只是與AI閒聊，而是設定專門的Skills與資料夾結構，讓AI具備長期記憶與執行力。

用Skills和子代理拆解任務，釋放Claude真正潛力

發揮Claude潛力的第一步，是將環境從網頁版遷移至Mac或Windows的桌面版應用程式。KJ Rainey強調，使用者必須開啟應用程式頂端的「Cowork」賦予AI更強的本地操作能力，這是針對非工程師的AI代理功能，專注處理整理檔案、製作簡報與報表等辦公任務。

同時必須為Claude建立一個專屬的本地資料夾，並在此放置名為CLAUDE.md的核心文件，這份文件如同AI的「員工手冊」，定義了使用者的身份、工作偏好、當前專案與資料夾結構。

使用者也必須理解Claude存在的限制與機制，包括上下文視窗標準上限為20萬個 Token，最高可達100萬個 Token，一旦上下文增加，這塊白板被填滿，或者接近限制時，會出現Context Rot導致AI聚焦能力下降、精準度變差。

因此需要定期清空對話、重新讀取claude.md。透過將資訊存放在本地Markdown文件中，使用者能像操作檔案櫃一樣，只在必要時讓 AI 讀取特定文件，確保上下文視窗永遠乾淨、有效率。

而為了真正釋放Claude的潛力，雷尼建議使用者將任務拆分成多個模組化的Skill。

Skill是什麼？本質上，Skill其實就是一份簡單的Markdown格式檔案，這份檔案包含了執行某項任務的SOP、規則、上下文與腳本。

子代理則是為了執行Skill流程中的特定環節，而被呼叫出來、上下文乾淨的AI代理。當主對話已經有大量資訊時，可以開啟一個乾淨的子代理執行校對任務，以產出更客觀、精確的結果。

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如何打造高品質AI工作流？

至於該如何有效率地運用AI代理與Skills完成任務，KJ Rainey在影片中分享了建立高品質AI工作流的4個關鍵要素。他強調，如果使用者覺得AI的產出不理想，通常是因為忽略了以下其中一個甚至多個關鍵。

關鍵一：最好給予AI單一任務，單一脈絡

許多人運用Claude會犯的錯誤是，試圖用一個超長的指令，叫AI一次把所有事情做完，然而這會導致產出品質低劣，Claude可能被過多無用的資訊干擾，而無法發揮真正的能力。AI代理只需要針對「當下要產出的目標」，獲取最精確的上下文與工具，不多也不少。

關鍵二：給予AI愈精準的範例，AI就能給出愈符合需要的成果

KJ Rainey提到，假如你給予AI垃圾，不要期待可以從它那邊收到黃金。他強調，如果使用者給予AI劣質的資料來源，模糊的範例或隨便的規則，就一定會得到糟糕的產出。相反地，如果你能用心準備詳盡的客戶研究、優秀的對標範例、精確的Skills SOP與規則，Claude就能寫出頂級的文案與成果。

關鍵三：設定人類審查點

目前仍不要期待AI能夠全程自動化。許多人用起AI就想徹底偷懶，但如果讓AI獨自一次把整份工作做完，通常會導致非常平庸且毫無靈魂的結果。優秀的AI系統會設計停頓點，在給出成果後詢問使用者意見，再根據回饋調整成果繼續產出，這種人類與AI的協作才是產出優秀成果的關鍵。

關鍵四：持續迭代優化

最好的Skills檔案，不該一開始就設定得過度死板而限制了AI的創意，而是應該明確告訴它「不要做什麼」。實務中或許無法一開始就寫出完美的系統，但可以透過一次又一次的實際執行中找出不該碰的地雷事項。

每次讓AI執行任務後，檢視成果，找出不滿意的地方，然後回頭去優化你的輸入素材、Skills規則與範本。AI系統會在這個過程中變得越來越強大。

實戰案例解析：從耗時10小時到1小時的「Email 系統 2.0」

雷尼也分享了他如何運用Skills和子代理打造AI工作流，建立出「Email系統2.0」的真實案例。為客戶代操電子報的工作，過去每週耗費他約10小時來腦力激盪與撰寫。但在導入模組化的 AI 工作流後，時間大幅縮短至只需1小時，且每個月能穩定為他創造2,000美元（約新台幣 6.3 萬元）的收入。

雷尼沒有一開始就叫AI寫信，而是先載入精簡過後的客戶背景與過去受歡迎的內容筆記，執行他準備的「構思」Skill，讓AI生成約15個可能的切入點，再從中挑選出一個最理想的點子，並加入自己的人類觀點與調整建議。

針對挑選出的點子，他再啟動「撰寫」Skill，讓AI依據嚴謹的寫作SOP與範本產出初稿。草稿完成後，由系統自動觸發一個全新乾淨的子代理。因為這個子代理沒有參與前面的創作，不會有任何偏見與盲點，能以絕對客觀的視角審查並優化信件。

透過這套系統，雷尼成功將繁雜的資料梳理與初稿建構全然交給AI負責，自己則專注於把關品味與最終決策，達成最高效的人機協作。

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資料來源：YouTube
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/陳建鈞

過去兩年，企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」；然而，隨著 AI Agent 技術的快速發展，未來幾年，企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI，AI Agent 更像一個虛擬人，可以自主查詢資料、操作系統與執行流程，這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義，從單純的輔助工具，正式升級為企業的「數位員工」。

然而，當 AI 被賦予更多權限與自主性時，也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言，若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制，AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險，反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此，中華創智推出 AgentHub 平台，協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制，讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」：權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為，在 AI Agent 時代，企業首先必須思考的核心命題是：「我們可以授權它做到什麼程度？」

他指出，AI Agent 若要順利完成一項完整任務，勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而，這也正是企業最兩難的地方：一旦賦予 AI 過大的權限，很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險，但若權限不足，又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬，正是企業導入 AI Agent 時最難以切割，卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察，在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示，早在去（2025）年，就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時，多半先從單一部門開始試行，客戶在規劃 AI Agent 時，希望從企業整體出發，讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而，當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後，企業真正需要解決的問題，就不只是如何部署，還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論，促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台，讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent，」李柏青說，未來企業需要管理的不只是員工，更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊；而 AgentHub，就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

打造數位員工的「生產履歷」！AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調，AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身，而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理，並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制，這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權，以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』，當系統運作遭遇異常或疑慮時，企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露，第一線客戶、特別是金融與政府單位，在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界，也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此，中華創智在協助企業導入 AgentHub 時，不僅協助建立底層架構與權限管理機制，更會依據不同應用情境，與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範，協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境，在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

從 MLOps 到 AgentHub：把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台，AgentHub 最大的差異化優勢，莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示，中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時，便已深入企業地端環境，相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著，企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點，中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗，也成為 AgentHub 最重要的設計基礎，讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運，而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外，AgentHub 的另一項優勢，在於採用 No-Code／Low-Code 開發模式，使用者不需要具備程式能力，只需透過拖拉元件，即可快速打造符合業務需求的 AI Agent，讓真正熟悉業務流程的人，也能成為 AI Agent 的開發者。

然而，「人人都能輕鬆開發」的背後，並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出，在 AgentHub 的架構下，每一隻 AI Agent 投入實戰前，都必須經過嚴謹的審核機制，並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然；若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差，管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣，必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業，關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為，AI 會放大企業原有的優勢，也會放大既有的管理斷點，因此，資料治理、權限管理與 IT 基礎架構，才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出，真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent，更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程，將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待，未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制，歡迎與中華創智團隊聯繫
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