Claude Code Skills：為您的 AI 程式設計助手建立自訂工作流程

重點摘要

• Claude Code Skills 是 Markdown 檔案，能將團隊規範、慣例與指令模板直接注入到 Agent 的上下文（context）中。
• 一個 Skill 可以簡單到只是一段指令，也可以複雜到包含範例與環境變數參考的多步驟工作流程模板。
• Skills 取代了舊有的自訂指令目錄，讓您能以統一的方式一次教導 Agent，並在不同工作階段中重複使用。
• 當您將 Skill 固定在特定模型版本時，token 成本與輸出品質將變得可預測；在選擇生產環境模型前，請參考 TokenLab 模型目錄與 Anthropic 的定價頁面。

---

了解 Claude Code Skills

Skills 是純文字的 Markdown 檔案，存放在您專案內的 .claude/skills/（或全域的 ~/.claude/skills/）。當您呼叫一個 Skill 時，Claude Code 會將該檔案的內容直接注入到系統提示詞（system prompt）中，指示 Agent 優先遵循這些特定準則。

這種注入方式意味著您可以精確控制 Agent 的行為。Skill 檔案可以列出禁止的模式、必要的函式庫、輸出格式，或是完整的架構檢查清單。由於這些指令與您的程式碼一同進行版本控制，團隊中的每個人都能自動獲得相同的防護機制。

適合使用專屬 Skill 的常見情境包括：

• 強制執行嚴格的 TypeScript 型別，而非使用泛型物件。
• 標準化 API 的回應格式。
• 自動化資料庫遷移（migration）的產生。
• 在提交程式碼前執行測試套件。

透過將這些工作流程定義為 Skills，您可以防止 Agent 產生虛構的指令或使用過時的函式庫。這在與進階程式設計模型合作時特別有用。如果您正在為開發管線選擇不同的 LLM，可以閱讀我們的指南：2026 年最佳程式設計 AI 模型，了解 Claude Sonnet 5 與 Kimi K2.7 Code 或 DeepSeek V4 Pro 等替代方案的比較。

---

如何建立自訂 Skill

建立 Skill 非常簡單。您只需撰寫一個 Markdown 檔案，將其儲存在正確的目錄中，然後在 Claude Code 工作階段中參照它即可。讓我們逐步示範如何建立一個強制執行簡潔架構並執行測試套件的 Skill。

首先，在您的專案根目錄建立本地目錄：

mkdir -p .claude/skills

接著，在該目錄內建立一個名為 verify-and-test.md 的檔案。此檔案將指示 Claude Sonnet 5 審查程式碼庫、使用 Vitest 撰寫單元測試，並執行測試套件以驗證變更。

# Verify and Test Skill

您是一位專業的軟體工程師。您的任務是審查程式碼變更、撰寫完整的單元測試，並執行測試套件。

## 指令

1. 審查程式碼：分析修改過的檔案。確保它們沒有使用已棄用的 API。
2. 撰寫單元測試：在 `tests/` 目錄中建立測試檔案。請使用 Vitest。
3. 執行測試：執行 `npm run test` 以驗證所有測試皆通過。
4. 報告：提供測試結果摘要以及發現的任何問題。

## 範例

如果使用者要求您驗證一個新的工具函式：
- 尋找 `src/utils/math.ts`。
- 建立 `tests/math.test.ts`。
- 執行 `npm run test`。

儲存此檔案後，Claude Code 會自動偵測到它。您可以透過要求 Agent「對最新變更執行 verify-and-test skill」，或直接在提示詞中參照 Skill 名稱來呼叫它。

若要了解不同模型如何處理這些複雜的多步驟 Agent 工作流程，您可以查看我們的 OpenRouter 比較，以評估不同 API 提供商的延遲與可靠性。

---

管理 Token 成本與模型選擇

當您執行 Claude Code 時，您注入的每個 Skill 都會增加輸入 token 的計算量。由於 Skills 會被附加到系統提示詞中，包含大量範例的長篇 Skill 檔案可能會迅速增加您的 API 帳單。

根據 Anthropic 定價頁面（2026-07-07 觀察），輸入 token 與輸出 token 具有不同的成本結構。例如，Claude Sonnet 5 對每百萬個輸入 token 和輸出 token 有特定的費率。如果您在每個提示詞中都執行一個 Skill，這些輸入 token 就會累積起來。

為了控制開發成本，請考慮以下策略：

• 保持 Skill 簡潔：避免在 Skill 檔案中加入龐大的程式碼庫作為範例。請改用簡短、具代表性的片段。
• 區分全域與本地 Skills：將專案特定的規則放在 .claude/skills/，將一般偏好設定放在 ~/.claude/skills/，以避免弄亂您的上下文。
• 比較替代模型：雖然 Claude Sonnet 5 非常適合複雜的程式設計任務，但您可能希望將較簡單的任務導向成本較低的模型。您可以參考 定價比較 指南，查看不同提供商如何為輸入與輸出 token 定價。

---

Claude Code Skills 的最佳實踐

為了充分利用您的自訂工作流程，請遵循這些實用的準則。

實踐	說明	效益
版本控制	將 .claude/skills/ 提交到您的 Git 儲存庫。	確保整個團隊使用相同的程式碼標準。
定義輸入	明確指定 Skill 預期的變數或檔案。	減少歧義並防止 Agent 進行猜測。
提供負面範例	在 Markdown 中包含「不該做的事」章節。	防止模型重複過去常見的錯誤。
測試增量變更	先在小規模的程式碼變更上執行 Skill。	讓除錯 Skill 指令變得更容易。

撰寫 Skills 時，請將其視為程式碼。如果 Skill 無法產生預期的輸出，請優化提示詞、加入更清晰的範例，或限制指令的範圍。如果您的工作流程需要產生程式碼以外的資產（例如 UI 模型或宣傳媒體），您可以探索 2026 年最佳 AI 圖像模型 API 或 2026 年最佳 AI 影片模型 API，為這些任務找到合適的 API。

---

常見問題解答

我應該將 Claude Code Skills 儲存在哪裡？

您可以將它們儲存在專案根目錄的 .claude/skills/ 以用於專案特定的規則，或是儲存在全域的 ~/.claude/skills/ 以用於您電腦上所有專案皆適用的規則。

我可以將其他模型與 Claude Code 一起使用嗎？

Claude Code 是由 Anthropic 設計，主要用於其自家的模型，例如 Claude Sonnet 5。不過，您可以在 TokenLab 模型目錄 中比較各種模型的功能與定價，查看它們在程式設計基準測試中的表現。

如何在工作階段中停用某個 Skill？

如果您不希望 Claude Code 使用特定的 Skill，您可以將該 Markdown 檔案移出 .claude/skills/ 目錄，或重新命名檔案副檔名，讓 Agent 不會將其識別為作用中的 Skill。

---

開始使用 TokenLab

準備好優化您的 AI 開發工作流程了嗎？找到性價比最高的模型對於擴展您的應用程式至關重要。探索 TokenLab 程式設計模型分類，比較最新的模型、分析 token 定價，並為您的程式設計 Agent 找到完美的 LLM。