Agent Skills vs. Slash Commands vs. 複製貼上提示詞:該使用哪種方法?

像 ChatGPT、Claude 和 OpenAI 的 Codex 這類 AI 助理已成為日常任務的強大工具。但告訴 AI 你想要什麼的方法不只一種。事實上,目前已出現三種引導 AI 的常見方法:

• 複製貼上提示詞(每次手動給予指令)
• Slash Commands(觸發預設動作的簡短 "/" 指令)
• Agent Skills(擴展 AI 能力的預先封裝「技能」)

每種方法都有其優缺點。在本文中,我們將以簡單的術語解釋這些方法,比較它們的優勢,並幫助你決定在不同情況下哪種最適合。我們還將看到即使是非技術使用者如何在實際場景中利用這些方法——從自動化檔案處理到簡化會計任務。

1. 複製貼上提示詞(手動方法)

**這是什麼:**這是大多數人開始與 AI 互動的經典方式。你或其他人撰寫詳細的提示詞(指令),每次需要 AI 執行該任務時,你就複製並貼上它。例如,如果你在網上找到一個「以正式語氣校對我的文字」的提示詞,你每次使用時都會貼上該提示詞。

**如何運作:**提示詞以自然語言提供,作為與 AI 對話的一部分。沒有特殊指令或自動化——你每次需要時就字面上給出完整的指令。然後 AI 在該次對話中遵循這些指令。

優點:

• **簡單和靈活:**無需設定——你只需用簡單的語言描述,就能指示 AI 做任何事情。你不受限於預設的指令或技能。
• **可發現性:**網上分享了數千個提示詞範例。你幾乎可以找到任何任務(寫作協助、餐點規劃等)的提示詞,直接重複使用。
• **無需特殊工具:**適用於任何聊天框(ChatGPT、Claude 等)——如果你會打字,就能使用提示詞。

缺點:

• **重複和費力:**對於重複性任務,這很繁瑣。你每次都必須重新輸入或複製相同的冗長指令,既耗時又容易出錯。不同對話之間沒有對你的自訂指令的記憶。
• **不一致性:**如果你或其他人修改提示詞或忘記其中一部分,結果可能會有所不同。維持每次提示詞的品質取決於使用者。
• **上下文限制:**冗長的提示詞會佔用 AI 的上下文視窗(它對對話的記憶)。每次重複冗長的提示詞會減少你實際資料或問題的空間。
• **良好提示詞的學習曲線:**非技術使用者可能會在「提示詞工程」上掙扎——如何有效地表達指令。可能需要反覆試驗才能獲得想要的結果。

**總結:**複製貼上提示詞就像每次烹飪一道菜時都給 AI 一份手動食譜。它在任何地方都能用於任何事情,但對於頻繁或複雜的任務可能會變得繁瑣。

2. Slash Commands(快捷提示詞)

**這是什麼:**Slash Commands 是常見指令的快捷方式或巨集。受到 Slack 或 Discord 等應用程式中 "/commands" 的啟發,這些讓你能用快速代碼觸發複雜的 AI 動作。例如,不用寫「請總結上述文字」,你可能只需輸入 /TLDR,AI 就知道要產生摘要。

**如何運作:**當使用支援 slash commands 的 AI 介面時,輸入 "/" 會彈出可用指令清單。你選擇或輸入關鍵字(例如 /summarize、/translate、/fix),通常在之後提供內容或主題。系統會在幕後將該指令擴展為一整套指令。例如,在 OpenAI 的 Codex CLI 工具中,slash commands 提供快速、鍵盤優先的控制——你輸入 "/" 並選擇指令,Codex 會執行切換模型或總結長對話等動作,無需額外麻煩。即使在 ChatGPT 中,一些進階使用者也會模擬自訂 slash commands 來格式化文字或快速改變語氣。

優點:

• **速度和便利:**Slash commands 讓你「跳過冗長的指令,直接進入動作」。輸入簡短的 /command 比每次都輸入完整的描述性提示詞快得多。這減少了使用者的打字和認知負擔。例如,不用寫出「用五歲小孩能理解的方式向我解釋」,像 /ELI5 這樣的指令會立即告訴 AI 簡化解釋。
• **一致性:**Slash command 的行為像預設巨集——相同的指令每次都會產生相同風格的回應。這確保了一致的結果(假設底層 AI 輸出足夠確定性)。你不會每次都用不同的方式重新表達指令,因此誤解的空間較小。
• **適合常見任務:**許多日常需求——格式化文字、修正文法、總結、翻譯、改變語氣——都可以用一小組 slash commands 涵蓋。這對非技術使用者特別方便:不用猜測如何為這些任務提示 AI,他們只需學習幾個直觀的指令(例如 /fix 用於文法、/pro 用於專業語氣、/bulletsummary 用於條列式摘要)。它為初學者提供了現成的快捷方式,消除了猜測。
• **互動式控制:**Slash commands 也可以控制對話或環境。例如,Codex CLI 有像 /model 這樣的指令可以切換 AI 模型,或 /undo 可以撤銷最後的 AI 動作——這一切都不需要使用者寫長篇解釋。這讓使用者在 AI 互動中獲得類似命令列式的精確控制感。

缺點:

• **範圍有限(不自訂的話):**現成的 slash commands 涵蓋常見功能,但如果你需要非常專業化的東西,可能沒有預製指令。你要麼回到手動提示詞,要麼必須建立自訂指令(這可能需要一些專業知識)。一些進階使用者使用工具或 ChatGPT 的指令設定來設定自訂 slash 提示詞,但這是額外的步驟。
• **發現和記憶:**新使用者可能不知道存在哪些 slash commands。不像自然語言(你直接詢問),這裡你必須學習特定的 "/" 關鍵字。好的介面會為你列出它們,但這是另一組需要記住的快捷方式。需要「學習行話」,例如知道 /TLDR 表示總結,或 /code 可能將輸出格式化為程式碼。
• **平台支援:**並非每個聊天介面都原生支援自訂 slash commands。這個概念正在興起——例如,OpenAI 的 Codex CLI 和一些瀏覽器工具(如 Dia Browser)支援 slash 式提示詞,但官方的 ChatGPT 網頁版(尚)沒有內建 slash commands——使用者透過自訂指令或瀏覽器擴充功能來模擬它們。因此,根據平台的不同,你可能可以或不可以直接使用 slash 快捷方式。
• **用詞靈活性較低:*Slash commands 執行預先決定的指令集。如果你想要稍微變化,可能需要不同的指令或回到手動提示詞。(例如,/summary 可能提供一般摘要,但如果你想要「行動項目」摘要,你需要不同的指令或用正常語言明確詢問。)

**總結:**Slash commands 就像你的 AI 的鍵盤快捷鍵——非常適合加速例行動作和維持一致性。它們在互動式環境和頻繁任務(例如總是總結文章或用快速代碼修正文法)中表現出色。然而,它們依賴於可用的正確指令和使用者的一些認知來使用它們。

3. Agent Skills(模組化 AI 能力)

**這是什麼:**Agent Skills 是一種新的、更強大的擴展 AI 助理功能的方式。將 Skill 視為 AI 的外掛或附加元件——一組知識和指令,教導 AI 如何執行專業化任務或工作流程。一旦安裝了技能,AI 就可以在需要時自動使用它,而無需你每次都寫出這些指令。用 Anthropic Claude 的話說,「Agent Skills 是擴展 Claude 功能的模組化能力」,為特定任務封裝指令、中繼資料,甚至程式碼或模板。

**如何運作:**技能通常是一個包含特殊 SKILL.md 檔案(包含指令和技能描述)加上任何支援檔案(腳本、參考資料、模板)的資料夾。當 AI(代理)啟動時,它會將所有可用技能的名稱和簡短描述載入到其系統提示中(就像能力選單)。技能的完整內容在相關之前不會載入。如果在對話過程中 AI 意識到某個技能符合使用者的請求,它將檢索詳細指令或從該技能執行相關程式碼以協助完成任務。這種「按需載入」意味著技能可以提供大量知識,而不會預先佔用 AI 的整個上下文視窗。

• **範例:**假設你安裝了 PDF 表單填寫技能。如果你問「幫我填寫這個 PDF 表單」,AI 會注意到(從技能的描述中)這個技能是相關的。然後它會載入技能的指令,其中可能包括從 PDF 提取表單欄位的腳本和如何填充它們的指導。Claude 實際上有一個 PDF 技能,使它能夠填寫表單——這是它僅憑基礎訓練無法做到的。該技能提供了工作流程,甚至包含一個 Python 腳本來可靠地提取表單欄位,Claude 可以執行它以確保準確性。

Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 Codex CLI 現在都支援技能,遵循共同的標準。Claude 提供內建技能來處理 PowerPoint、Excel、Word 和 PDF 文件等任務——例如,Excel Skill 讓 Claude 能夠建立或分析試算表,甚至按指令生成圖表。OpenAI 的 Codex 最近增加了類似的技能系統:「Skills 是可重複使用的指令、腳本和資源包,幫助 Codex 完成特定任務」。你甚至可以直接按名稱呼叫 Codex 技能(使用 $SkillName 語法),或讓 Codex 根據你的提示選擇正確的技能。在底層,Codex 中的這些技能與 Claude 的技能非常相似——它們只是包含 SKILL.md 和可選程式碼的資料夾,遵循新興的 AgentSkills.io 標準。

優點:

• **可重複使用的領域專業知識:**技能允許你「建立一次,自動跨多次對話使用」。如果你有特定的流程或專業知識(比如「根據我公司的方法論分析調查結果」),你可以將其編碼為技能。然後,AI 將在相關時始終應用這些最佳實踐,而無需你每次重新教導它。這就像針對你的特定需求訓練 AI。這種專業化使 AI 在該領域更有效。
• **使用者無需重複:**從使用者的角度來看,技能消除了重複的提示。你不需要為定期執行的任務使用冗長的提示詞——指令已融入技能中。例如,如果你每週都需要 AI 以公司格式生成報告,「報告生成」技能意味著你只需說「起草本週的報告」,AI 就會從技能中知道程序(格式、部分、語氣)。這節省時間和按鍵次數,並減少指令中的錯誤。
• **在相關時自動使用:**一個大優勢是自動化。與 slash commands(你必須明確呼叫)不同,具有技能的代理可以自行決定何時使用它們。如果你的請求明確符合技能的目的,AI 將在不被告知的情況下載入它。這對非技術使用者很好——你只需用簡單的英語詢問,在幕後 AI「拿出合適的工具」。例如,問 Claude「請總結這個試算表中的資料並製作圖表」,如果 Excel 技能可用,Claude 將自動利用它來產生試算表和圖表。你不需要記住任何特殊指令——感覺非常自然。
• **可包含程式碼和工具:**技能不限於文字指令;它們可以捆綁 AI 可以執行的腳本和模板。這對複雜任務是一大優勢。如果某個操作最好透過程式碼完成(例如排序清單、進行數學運算、解析 PDF),技能可以有一個腳本,AI 將執行該程式碼以提高效率和準確性。這意味著具有技能的 AI 能力可以超越它僅用純提示詞可靠完成的事情。例如,技能可以包含事實資料庫或確保計算一致性的公式。它將傳統軟體的可靠性帶入 AI 的靈活推理中。
• **複雜工作流程的可組合性:**你可以安裝多個技能,AI 可以在需要時組合它們。換句話說,技能可以是處理多步驟工作流程的構建塊。Anthropic 指出你可以組合能力——例如,一個技能用於資料提取,另一個用於報告撰寫,兩者可能依序使用以滿足請求。AI 可以協調先使用哪些技能以及接下來使用哪些技能來完成複雜任務,這一切都不需要你微觀管理步驟。這種分層方法比單個巨大的提示詞對進階流程更具可擴展性。

缺點:

• **設定和技術障礙:**建立自訂技能比撰寫提示詞更複雜。這有點像編寫一個小模組。你需要在 SKILL.md 中清楚地寫出指令(通常是 YAML + Markdown 格式),可能還要寫程式碼片段或準備參考資料。非技術使用者可能會覺得這很艱鉅。然而,你不必建立技能就能從中受益——許多平台提供預建技能。例如,Claude 附帶現成的文件技能(用於 Excel、PDF 等),任何使用者都可以開啟,社群也在為 Codex 分享技能庫。儘管如此,使用預設之外的自訂技能可能需要開發人員的幫助或遵循詳細指南。
• **平台/可用性限制:**技能是特定於某些 AI 平台的新功能。截至 2025 年底,它們在 Claude(Claude.ai、Claude Code 和 API)和 OpenAI 的 Codex CLI(需要啟用技能的旗標)中得到支援,以及一些 AI 瀏覽器工具(Dia 瀏覽器的「Skills」在概念上類似)。如果你在基礎 ChatGPT 網頁介面上聊天,你還沒有官方的 Skills 機制。因此,要使用技能,你目前需要在提供它們的平台上。這可能會擴展,但這是一個考慮因素——你可能需要綁定到特定的應用程式或環境才能獲得好處。
• **透明度和信任:**因為技能在背景中執行,非專家使用者可能不總是知道 AI 正在呼叫哪個技能或它在做什麼。理想情況下,AI 會提到「我正在為此使用 Skill X」,但它可能不會總是詳細解釋。如果你因為技能啟動而得到意外風格的答案,這可能會令人困惑。此外,由於技能可以執行程式碼或存取檔案,存在安全方面的考量——你應該只安裝來自可信來源的技能。惡意技能可能會指示 AI 做有害的事情或洩露資料。平台提供商正在建立保護措施,但使用者應該有點謹慎(類似於安裝瀏覽器擴充功能或應用程式時要謹慎)。
• **開發階段的怪癖:**Agent Skills 是一項尖端功能。這意味著它們可能不完美。有時 AI 可能無法在應該觸發技能時觸發,或以奇怪的方式使用技能。OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 正在積極完善技能的「觸發規則」。目前,你可能偶爾需要輕推 AI(例如在請求中提到技能名稱)以使其使用技能。隨著時間推移,這應該會改善,但早期採用者可能會遇到一些坎坷。

**總結:**Agent Skills 就像為你的 AI 安裝應用程式或外掛。對於重複或複雜的工作流程,它們是最強大和最有效的方式,因為它們讓 AI 能夠以專家級的一致性自主執行專業化任務。然而,它們需要一些設定或使用特定平台。對於經常需要完成相同複雜任務(無論是資料分析、文件生成還是自訂流程)的使用者,投資於技能可以在節省的努力和改善的結果方面獲得巨大回報。

4. 優缺點快速比較

為了回顧這些差異,這裡是這些方法的快速並排比較:

複製貼上提示詞:「每次手動指令。」

• **+ 最適合:**一次性查詢,最大靈活性以簡單語言詢問任何事情。無需設定——只需輸入你需要的。
• **+ 範例:**你在網上找到一個將詩歌格式化為十四行詩的提示詞;每次想使用時就貼到 ChatGPT 中。
• **– 缺點:**對於頻繁任務重複性高,你必須記住或儲存提示詞文字。每次表達方式不同時不一致。
• **– 缺點:**對於非技術使用者來說,為複雜任務自己編寫完美的指令可能會令人不知所措。

Slash Commands:「常見任務的簡寫觸發器。」

• **+ 最適合:**在互動式聊天中簡化頻繁或簡單的任務(摘要、翻譯、語氣變更)。當速度很重要或在工作流程中(例如快速依次總結電子郵件)時很好。
• **+ 範例:**在聊天中,你在文字前輸入 /translate French——AI 知道要將你的文字翻譯成法語,而不是你寫「請將以下內容翻譯成法語」。
• **– 缺點:**限於可用指令;可能需要初始設定來定義自訂指令。你必須學習 slash 語法(例如知道 /fix 表示文法修正)。
• **– 缺點:**尚未在所有應用程式中普遍支援,因此這種便利性可能不是到處都有。

Agent Skills:「AI 可以學習/使用的預封裝能力。」

• **+ 最適合:**複雜、特定領域或可重複的工作流程——尤其是涉及多個步驟或外部資料/檔案的工作流程。當你希望 AI 在不被每次告知的情況下自動處理某事(一旦有了技能,AI「就知道如何做」)時也很有幫助。
• **+ 範例:**你有一個「每月預算報告」技能。在月底,你只需問「從我的支出建立本月的預算報告」,AI 就會使用該技能讀取你的支出試算表、進行計算並生成格式化的報告(全部按照技能中的規則)。
• **– 缺點:**需要使用支援技能的 AI 平台,可能需要一些技術工作來建立或安裝技能。對於自訂技能,可能有學習曲線或需要開發人員的幫助。
• **– 缺點:**因為它是新技術,你可能偶爾會遇到技能觸發問題,或者必須相信技能的內容是正確和安全的。

5. 不同情況下哪種方法更好?

沒有一體適用的答案——「最佳」方法取決於你嘗試做什麼以及你多久做一次。讓我們探討幾個場景以及哪種方法可能適合每個場景:

• **一次性或臨時任務(使用提示詞):**如果你有一個獨特的問題或你只會偶爾做一次的任務,不需要複雜的設定。只需透過正常提示詞詢問。例如,「為我的老闆草擬一封感謝信」——你可以用簡單的英語輸入。複製貼上(或只是打字)在這裡是理想的,因為它很快,而且你不會重複使用自訂指令。自然語言對大多數單一請求來說足夠強大。記住,AI 已經有很多通用知識——對於簡單的請求,一個簡單的提示詞通常就足夠了。
• **重複性任務(Slash Commands 或 Skills):**你發現自己一遍又一遍地給 AI 相同類型的指令嗎?這表明你可以從快捷方式中受益。對於中等複雜但常見的動作,slash commands 非常方便。例如,一個經常需要總結文章的學生可以依賴 /summary 指令,而不是每次都輸入「總結這個」——加快作業速度。內容作家可能經常使用 /outline 或 /bulletpoints 來構建草稿。另一方面,如果重複性非常特定於你的情境(比如每週你要求 AI 以特定方式分析你的網站分析資料),Agent Skill 可能值得。一旦你或某人設定了該技能,每份週報就變得像問一個問題一樣簡單——無需記住提示詞或指令。你越常做一項任務,可重複使用的解決方案回報就越高。
• **特定領域或複雜工作流程(Agent Skills 表現出色):**考慮有多個步驟或需要特殊知識/工具的任務:
  • **範例 1:檔案自動化。**想像你有一個資料夾的文字檔案,你想讓 AI 讀取它們全部並將關鍵資訊提取到試算表中。僅用提示詞,你必須手動將每個檔案的內容(或至少檔案名稱)複製到提示詞中,並指示 AI 如何格式化輸出——非常繁瑣。然而,一個精心製作的技能可以讓 AI 直接讀取檔案並透過嵌入式腳本處理它們,輸出格式良好的結果。在 OpenAI 的 Codex 中,技能甚至可以與工具整合(透過其 Model Context Protocol)來讀取或在檔案上執行程式碼。類似地,Claude 的技能利用其虛擬檔案系統讓 AI 處理檔案或在其沙箱中執行程式碼。簡而言之,技能可以自動化多步驟檔案操作,如果每次從頭開始描述會容易出錯。
  • **範例 2:會計和資料分析。**假設你是一個小企業主,有每月的會計資料。每個月,你都希望 AI 將支出分類、生成摘要,也許標記異常。沒有技能,你會將交易或試算表資料複製貼上到聊天中,並提示類似「按類別分析這些支出並突出任何不尋常的地方」。這一次還可以,但每月都會變得重複,而且你可能會不一致(也許某個月你忘記提到一個細節,分析就不同了)。如果你投資於會計技能,AI 基本上被教導了你的會計工作流程。技能可能包含你或專家定義一次的標準類別對應或異常檢測公式。今後,你只需提供原始資料並要求報告——AI 在技能的指導下,每次都執行完全相同的流程。這會帶來更可靠的結果。正如 Anthropic 的技能文件所述,技能可以捕捉「你組織的特定工作流程」用於分析或報告,使 AI 在你的條件下成為領域專家。
  • **範例 3:文件編輯或生成。**許多非技術專業人士處理文件——撰寫提案、填寫表格、建立投影片。技能已經在這裡應用。Claude 的預建 Word、PDF、Excel 和 PowerPoint 技能允許它遵循最佳實踐來建立和編輯這些文件。對於非技術使用者,這意味著你可以說類似「Claude,從這份 Word 報告製作 PowerPoint 大綱」,因為 PowerPoint 技能,Claude 可以為你生成一個 .pptx 投影片。沒有技能,AI 可能只會給你一個文字大綱,你得自己製作投影片。技能基本上彌補了那個差距,端到端處理專業格式和任務。因此,對於你重複的複雜內容建立或編輯任務(合約、報告、表格),技能是遊戲改變者。它們將一個需要幾小時的手動流程變成一個單一提示詞,可靠地執行。
• **互動式工作/編碼對話(Slash Commands + Skills 適合進階使用者):**如果你是在互動式迴圈中使用 AI 的人(如開發人員、分析師,甚至是用 AI 協助進行研究的學生),結合技術可能是理想的。例如,在使用 Codex CLI 的編碼對話中,你可能經常使用 slash commands 來管理對話:/diff 查看程式碼更改、/undo 撤銷錯誤、/review 讓 AI 仔細檢查你的程式碼。同時,你可能會載入特定領域的技能(例如特定框架的技能或用於編寫單元測試的技能),Codex 會在需要時應用。類似地,研究人員可以有一個分析 PDF 論文的技能,同時也使用像 /TLDR 或 /quote 這樣的 slash commands 來加速文獻回顧。Slash commands 讓你在當下進行精細控制,而技能在背景中處理繁重的任務。
• **非技術使用者,意外需求:**如果你不是程式設計師或 AI 專家,你可能會從自然提示詞開始,如果介面提供了一些 slash 快捷方式,也許會用幾個。這對大多數需求來說完全可以。隨著時間推移,當你適應了,留意你一遍又一遍做的任務。這些是嘗試更進階方法的機會:
  • 許多使用者友好的 AI 應用程式可能會在底層實現技能,而你沒有意識到。例如,Dia Browser(一個以 AI 為中心的網頁瀏覽器)有一個一鍵式 Skills Gallery,你可以在其中執行「總結此頁面」或在報告中「提取關鍵指標」等動作——基本上是透過簡單的 UI 動作執行的預建提示詞。從你的角度來看,它只是一個按鈕或選單項,但這就是技能系統使它變得簡單的力量。
  • 如果你樂於嘗試新工具,你可以使用像 Claude Code(一個以編碼為導向的環境,但不僅限於編碼)這樣的工具來執行非技術工作流程。Claude Code 讓你輕鬆安裝技能外掛——例如,添加文件技能包來處理 Office 檔案。即使你不是編碼者,這意味著你可以用簡單的語言問 Claude,例如「從 contracts/Agreement.pdf 提取所有表單欄位」,因為你安裝了 PDF 技能,它會這樣做,甚至可能建立結構化輸出。同樣,OpenAI 的 Codex 可以用來自動化你電腦上的檔案任務(在你的指導下)——它可以讀取目錄、執行小腳本等,這可以幫助批量重新命名檔案或從多個來源聚合資料等事情。這些工具正變得更易於使用,因此非技術使用者可以透過自然語言逐漸利用編碼能力(AI 處理實際的程式碼執行)。關鍵是從簡單開始,並隨著需要利用不斷增長的預製技能/指令庫。

**總結:**對於簡單性和一次性需求使用複製貼上提示,對於你想要速度的快速和常見任務使用 slash commands,對於在複雜或頻繁的工作流程中為你的 AI 建立長期「肌肉記憶」使用 agent skills。許多使用者會發現混合使用這些方法最適合他們。你可能從直接詢問 AI(提示)開始,然後在識別重複性動作時採用一些快捷方式,最終對繁重任務使用技能(或受益於內建技能)。在便利性上有一個演變:手動 → 快捷方式 → 自動化。

結論

對大多數人來說,與 AI 互動總是從簡單的事情開始——只是用簡單的語言問問題或提出請求。畢竟,這就是這些模型的美妙之處。但隨著你將 AI 更深入地整合到日常工作或個人專案中,像 slash commands 和 agent skills 這樣的新方法可以顯著提高生產力和一致性。

• Agent Skills 為你的 AI 助理提供了一種可安裝的專業知識。它們非常適合特定領域和可重複的流程,將你的 AI 從通用助理變成你需要時的專業專家。一旦設定好,它們就會在背景中自動工作——最接近於隨時待命的訓練有素的專家。
• Slash Commands 就像方便的快捷方式——它們使與 AI 的互動感覺更敏捷和更受控制。特別是當 UI 開始採用它們時,即使是非技術使用者也可以從日常任務的快速指令中受益(想像在所有應用程式中都有一個 "/summarize" 或 "/translate" 按鈕)。它們將自然語言的直觀性與命令列的效率融合在一起。
• 複製/貼上提示詞 仍然是後備和基礎。它們只需要你的文字。對於創造力或不尋常的任務,你仍然會依賴自訂提示。提示就像對話——技能和指令只是讓某些對話更快或更豐富。

作為日常使用者,你不必只選擇一種方法。它們相互補充。你可能 90% 的時間使用簡單的提示詞,為了速度混合使用 slash commands,並依賴幾個技能來處理你關心的那些繁重工作流程(無論是生成你的每月預算報告還是管理你的部落格內容)。

關鍵要點是 AI 工具正在進化以滿足我們的需求:不是總是適應 AI(透過反覆完善我們的提示詞),我們現在可以讓 AI 適應我們——教它新技能並給自己快捷方式來引導它。這使 AI 對每個人都更易於使用和有用,而不僅僅是程式設計師。

實際上,如果你發現自己在想「用 AI 做這件事一定有更快的方法」,考慮是否存在(或可以製作)slash command 或技能。例如,為什麼每次都要手動指示 AI 如何格式化電子郵件,如果你可以只輸入 /draft-email 並填寫具體內容?或者為什麼要反覆解釋你的資料分析方法,如果技能可以一勞永逸地封裝它?

我們仍處於這些功能的早期階段,但它們指向一個與 AI 互動更有效率的未來。就像軟體有選單、快捷方式和外掛來增強可用性一樣,AI 系統正在獲得指令和技能以變得更使用者友好和強大。無論你是自動化工作部分的非技術使用者,還是突破界限的技術嫻熟使用者,了解這些方法將幫助你充分利用你的 AI 助理。

記住:「最佳」方法是讓你的生活對手頭的任務更輕鬆的方法。因此,將這些工具保留在你的工具箱中,愉快地提示(或者我們應該說,愉快地指令和技能化)!

來源:

• Anthropic Claude Documentation – What are Agent Skills
• Anthropic Engineering Blog – Equipping agents for the real world with Agent Skills(PDF 技能範例、漸進式載入)
• Anthropic Skills GitHub – Skills teach Claude how to complete specific tasks in a repeatable way
• Seraphic Security – Dia Browser Key Features(Skills 作為預建上下文提示詞)
• OpenAI Codex Docs – Slash commands in Codex CLI(定義和使用)
• Medium(D09r)– Slash Prompts for ChatGPT(slash commands 作為迷你巨集的概述)
• Reddit(r/OpenAI)– Codex supports skills(公告貼文)(OpenAI 對技能的定義和在 Codex 中的使用)
• Anthropic Claude Skills Documentation – Available pre-built skills(Excel、PDF 等)(Excel 技能功能範例)