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

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。