Claude Agent Skills 課程旨在解決通用型 AI 在執行特定專業任務時，因缺乏背景知識而導致指令失效或反應不精準的問題。透過標準化的檔案結構，使用者可以賦予 Claude 特定領域的執行能力，使其在特定任務中更加專業和精準。
課程強調將繁瑣的背景資訊與操作規則「模組化」，使用者只需透過一個資料夾與一個 SKILL.md 檔案，就能將特定領域的知識封裝成技能包。這樣，使用者不再需要重複教導 AI 工作習慣，只要讓 AI 讀取特定的技能包，它就能快速進入狀態，成為個人專屬的專家，例如行銷、數據或工程專家。
課程詳細拆解技能資料夾的結構，特別是 SKILL.md 檔案的撰寫格式，強調「漸進式揭露」（Progressive Disclosure）的概念。這種機制能有效管理上下文（Context）的消耗，確保 AI 在處理複雜任務時不會迷失方向。透過探索、觸發和執行三個階段，AI 能夠更精準地載入完整指令，避免受到對話上下文雜訊的干擾，從而優化 Token 成本。
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