AI Agent 時代第一件要學的事：Skill 入門｜怎麼找、怎麼裝、怎麼改成你自己的

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0:00.000–0:01.540
zh最近很多AI大公司
0:01.540–0:03.900
zh他們都推出了他們新的AI agent工具
0:03.900–0:06.040
zh好像是XAI就推出了GraphBolt
0:06.040–0:07.700
zhGoogle就出了GMI Spark
0:07.700–0:10.580
zh那一些傳統的AI大公司就好像OpenAI
0:10.580–0:11.840
zh他們一直都用Codex
0:11.840–0:13.480
zh那Enthropec的話就有Codecode
0:13.480–0:16.880
zh而且他們推出的AI agent工具都越來越簡單
0:16.880–0:18.320
zh不像是我們一開始的時候
0:18.320–0:20.480
zh去使用Code又或者是Codex那樣子
0:20.480–0:21.580
zh能不能拿上手了
0:21.580–0:24.020
zh所以我們在這個AI agent的時代裡面
0:24.020–0:25.960
zh我覺得大家首先需要了解
0:25.960–0:28.220
zh又或者是學會的一件事情就是
0:28.220–0:29.100
enSkill
0:29.100–0:32.500
zh但是如果大家連AIA券都不知道是什麼的話呢
0:32.500–0:36.600
zh我在這邊也非常快的先跟大家介紹一下什麼是AIA券
0:36.600–0:41.400
zh簡單來說呢我們平時使用的那些Gemina或者是TrackGPT
0:41.400–0:44.100
zh那些就是一個普通的代語言模型
0:44.100–0:47.100
zh他們是不能夠直接幫我們去做事情的
0:47.100–0:49.700
zh充其讓他就是一個比較聰明一點的Google
0:49.700–0:52.800
zh所以我們在使用TrackGPT 優惡者是Gemina的時候
0:52.800–0:55.800
zh還是停留在一個疑問一答的一個情況裡面
0:55.800–0:58.500
zh但是如果我們是使用AIA券
0:58.500–1:01.440
zh他就可以幫我們直接做好一件事情
1:01.440–1:03.900
zh比如說我跟AI Agent招待了一件事情
1:03.900–1:05.300
zh跟他做好了我的目標
1:05.300–1:07.040
zh他就可以直接幫我們去做好
1:07.040–1:08.700
zh他也可以操作我們的電腦
1:08.700–1:10.300
zh看我們電腦裡面的檔案
1:10.300–1:11.900
zh根據這些檔案的資料
1:11.900–1:13.500
zh直接幫我們去做事情
1:13.500–1:15.900
zh如果他遇到不會不懂的事情
1:15.900–1:17.600
zh他也可以直接上網去查
1:17.600–1:18.600
zh查好了之後
1:18.600–1:19.800
zh再去幫我們去做
1:19.800–1:22.100
zh所以最後我們只需要檢查一下
1:22.100–1:24.500
zhAI Agent他幫我們做出來的成果
1:24.500–1:25.900
zh成品好不好就可以了
1:25.900–1:28.200
zh這一個就是我們使用一般的大語言
1:28.200–1:30.960
zh模型還有AI Agent最大的一個區別
1:30.960–1:32.680
zh那我們在使用AI Agent的時候
1:32.680–1:35.440
zh我們必須要學會一件事情就是Skill
1:35.440–1:36.280
zh比如這個例子
1:36.280–1:38.720
zh我想讓AI Agent自己去搜尋一下
1:38.720–1:40.520
zh最近十幾天的一個新聞
1:40.520–1:42.840
zh之後就根據他搜尋到的這些新聞
1:42.840–1:45.080
zh配合我想要的題目的架構
1:45.080–1:46.560
zh來幫我做一批新的題目
1:46.560–1:48.120
zh給學生們他們去做練習
1:48.120–1:49.760
zh那我在這整個過程當中
1:49.760–1:51.800
zh我就只是很簡單的跟他說
1:51.800–1:53.200
zh運行了這個Skill
1:53.200–1:56.120
zh之後他就會幫我做好題目還有答案
1:56.120–1:58.000
zh然後還幫我把所有的東西
1:58.000–2:00.100
zh整理放好了在GlueDrop上面
2:00.100–2:02.340
zh那我们在GlueDrop上面就可以看到
2:02.340–2:04.200
zh他究竟是用了哪些的行为
2:04.200–2:05.900
zh然后他是参考了我
2:05.900–2:08.140
zh放在GlueDrop上面里面的资料
2:08.140–2:10.340
zh来模拟这些题目的架构
2:10.340–2:12.140
zh又或者是字体的一个风格的
2:12.140–2:15.060
zh之后AI就会帮我做好了不同的选择题
2:15.060–2:17.260
zh还有相关题目的一些的答案
2:17.260–2:19.060
zh还有评分的参考
2:19.060–2:20.380
zh那我弄这一整份
2:20.380–2:22.320
zh练习院的一个过程当中
2:22.320–2:25.000
zh其实我就只是简单的跟他说了
2:25.000–2:26.020
zh运行这个skill
2:26.020–2:27.360
zh其他什么东西都没有
2:27.360–2:28.500
zh他就可以做好一份
2:28.500–2:30.360
zh这么好的一个答案给我们了
2:30.360–2:32.000
zh那这个就是使用了skill
2:32.000–2:33.900
zh还有没有使用skill的一个区别
2:33.900–2:36.060
zh如果我们没有使用skill的话呢
2:36.060–2:37.800
zh我们可能需要一开始的时候
2:37.800–2:40.100
zh先给到一个指令给到AI
2:40.100–2:41.900
zh就是让他帮我上网
2:41.900–2:44.120
zh去查一下最新的一个新闻
2:44.120–2:45.920
zh查好了这些新闻之后呢
2:45.920–2:48.380
zh我们还需要自己检查这些新闻
2:48.380–2:49.220
zh合不合适
2:49.220–2:51.660
zh当我们筛选好了这些新闻之后呢
2:51.660–2:53.160
zh我还要告诉AI
2:53.160–2:55.760
zh你就参考之前我上传给他的
2:55.760–2:57.160
zh那个题目的风格
2:57.160–3:00.960
zh帮我再根据刚刚的新闻创建一批新的题目
3:00.960–3:02.500
zh当它做好了题目之后呢
3:02.500–3:04.860
zh我还要自己把这些题目复制贴上
3:04.860–3:06.360
zh放到Google Doc上面
3:06.360–3:08.860
zh中间很多都需要我们手动的
3:08.860–3:11.260
zh去把AI给我们的成品
3:11.260–3:12.860
zh自己去串联在一起
3:12.860–3:15.120
zh但是如果我们是用了Skill的话呢
3:15.120–3:17.700
zh每一个步骤我们都可以很清楚的
3:17.700–3:21.460
zh告诉AI到底什么的新闻是适合用来做题目的
3:21.460–3:22.620
zh也些是不适合的
3:22.620–3:25.560
zh我们已经可以把这个筛选的一个指标
3:25.560–3:27.000
zh事先给到AI agent
3:27.000–3:29.000
zh他就可以自己通過這些的新聞
3:29.000–3:30.940
zh然後自己去做上一個步驟了
3:30.940–3:32.060
zh所以每一個步驟
3:32.060–3:33.700
zhAI都可以根據我們事件
3:33.700–3:35.100
zh給到他的規則準則
3:35.100–3:36.000
zh自己去做好
3:36.000–3:37.400
zh我們只需要做最後的
3:37.400–3:39.460
zh驗獸的這個步驟就可以了
3:39.460–3:40.640
zh那根據這個模式
3:40.640–3:41.960
zh其實不僅僅是
3:41.960–3:43.400
zh好像我剛剛那個例子
3:43.400–3:44.640
zh你也可以讓AI上網
3:44.640–3:46.400
zh去查各種你需要的資料
3:46.400–3:48.140
zh然後根據你公司優惠者是
3:48.140–3:50.140
zh你想要的一個需求規則
3:50.140–3:51.560
zh去篩選分析
3:51.560–3:54.140
zh然後讓AI自己去檢查一下
3:54.140–3:55.200
zh他弄出來的成品
3:55.200–3:56.860
zh的效果是好或者是不好
3:56.860–4:00.100
zh弄好了之後再把這些資料儲存在你想要的地方
4:00.100–4:01.600
zh又或者可以讓AI
4:01.600–4:04.600
zh再去發一個郵件通知給其他的部門
4:04.600–4:07.540
zh又或者是發給其他公司通通都沒有問題
4:07.540–4:10.200
zh那大家基本理解了什麼是SKILL之後呢?
4:10.200–4:12.380
zh接下來我們今天這一條影片
4:12.380–4:14.780
zh就會跟著具體的跟大家解釋一下
4:14.780–4:16.140
zh到底SKILL是什麼
4:16.140–4:17.620
zh它跟Prom就是
4:17.620–4:19.620
zh之前我們常使用的提示詞
4:19.620–4:20.780
zh差別是在哪裡
4:20.780–4:22.020
zh應該怎麼樣去找
4:22.020–4:22.980
zh怎麼樣去安裝
4:22.980–4:25.120
zh還有需要注意的一些事項
4:25.120–4:29.220
zh怎麽樣可以把其他人的Skill變成我們自己的Skill
4:29.220–4:32.920
zh其實我們之前用的這些提示詞就是Prom還有Skill
4:32.920–4:34.720
zh他們的差別是在哪裏呢
4:34.720–4:38.920
zh我覺得Skill其實就是一個進階版進化版的一個Prom
4:38.920–4:41.720
zh所有Prom有的東西Skill它都會有
4:41.720–4:46.520
zh比如這個資料夾裡面就是我用來分析YouTube影片的Skill
4:46.520–4:51.420
zh大家可以看它其實它當中是包括了非常多各種不同的東西的
4:51.420–4:54.920
zh但當中最重要的話就是這個Skill.MD
4:54.920–4:58.060
zh就是一個給AI agent他看的一個說明書
4:58.060–5:01.960
zh讓AI agent知道什麼情況他應該怎麼樣去處理
5:01.960–5:03.020
zh所以一個Skill呢
5:03.020–5:06.340
zh其實他是有一整個資料夾在裡面的
5:06.340–5:08.700
zh他不僅僅會有一份的說明書
5:08.700–5:11.160
zh那這個說明書其實就會是好像
5:11.160–5:13.240
zhHome一樣也是一段文字
5:13.240–5:15.880
zh但是呢在這個Skill的資料夾裡面
5:15.880–5:18.280
zh就會有其他一些參考的資料
5:18.280–5:21.680
zh讓AI agent知道他做出來的一個效果
5:21.680–5:25.320
zh應該是跟你這些給他的一些參考資料
5:25.320–5:27.180
zh要是差不多的一個品質的
5:27.180–5:28.820
zh還有會有一些的找本
5:28.820–5:30.380
zh是告訴AI Agent
5:30.380–5:31.920
zh當他接觸到
5:31.920–5:33.620
zh比如說是A這個情況的時候
5:33.620–5:35.120
zh就需要用到A這個找本
5:35.120–5:37.560
zhB這個情況就需要用到B這個找本
5:37.560–5:39.760
zh而且我們在使用Skill的時候呢
5:39.760–5:42.860
zh正常來說AI他就會自動的去判斷
5:42.860–5:46.100
zh什麼樣的情況他會觸發到這個Skill
5:46.100–5:49.640
zh所以我們不需要很刻意的告訴AI Agent
5:49.640–5:51.580
zh我需要用什麼什麼樣的Skill
5:51.580–5:52.740
zh不需要這樣子
5:52.740–5:55.980
zh而是我們可以直接給到一個任務
5:55.980–5:56.980
zh給到AI Agent
5:56.980–5:59.220
zh然後AI Agent他會自動的去判斷
5:59.220–6:01.280
zh他應該用到哪個Skill的
6:01.280–6:03.420
zh所以當我們弄好一個Skill之後呢
6:03.420–6:07.100
zh他就可以不斷的重複幫我們去處理
6:07.100–6:08.860
zh同一個類型的任務了
6:08.860–6:11.100
zh比如說你每天或者是每週
6:11.100–6:13.560
zh都有一個差不多的任務是需要做的
6:13.560–6:16.840
zh那我們就可以把整個過程打包成為一個Skill
6:16.840–6:18.780
zh讓AI每天幫我們去做了
6:18.780–6:22.520
zh它每一步都會根據我們定的一個規則去行動
6:22.520–6:24.180
zh所以當我們用了Skill之後
6:24.180–6:27.020
zhAI做出來的成品就會更加一致性了
6:27.020–6:28.540
zh就會更加的規模化了
6:28.540–6:30.380
zh如果我們沒有用Skill的話
6:30.380–6:32.540
zh有可能AI做出來的東西
6:32.540–6:33.780
zh它做出來的成品
6:33.780–6:36.240
zh每一次做出來的樣子都是不一樣的
6:36.240–6:38.940
zh如果它每一次做出來的樣子都是不一樣的話呢
6:38.940–6:41.240
zh我們就很難在公司裡面去使用了
6:41.240–6:42.620
zh但是我們用了Skill之後
6:42.620–6:45.080
zh可以把我們公司的那一套的規則
6:45.080–6:47.280
zh又或者是規矩交給AI Agent
6:47.280–6:48.380
zh就變成了AI Agent
6:48.380–6:49.380
zh他做出来的成品
6:49.380–6:52.040
zh是真正可以放在你们公司上面可以使用
6:52.040–6:54.320
zh当大家理解了skill是什么之后呢
6:54.320–6:55.640
zh我们接下来再来说一下
6:55.640–6:58.700
zh我们可以去什么地方找到这些skill
6:58.700–6:59.900
zh最简单的方法呢
6:59.900–7:01.180
zh其实就是直接让AI
7:01.180–7:03.360
zh去GitHub上面帮我们去查一下
7:03.360–7:06.900
zh有没有一些可以帮我们解决这个需求的一些的skill
7:06.900–7:07.920
zh好像我这个例子
7:07.920–7:08.980
zh我就跟AI说
7:08.980–7:10.920
zh我想要处理的事情就是
7:10.920–7:13.820
zh我想要一个可以记录学生层次表现
7:13.820–7:17.040
zh还有他们的行为的记录分析的一个工具
7:17.040–7:19.420
zh所以就讓他幫我上網去查一下
7:19.420–7:21.360
zh有沒有一些成品的Skill
7:21.360–7:22.460
zh可以做到這件事情
7:22.460–7:24.640
zh那當他幫我找到這個Skill之後呢
7:24.640–7:26.220
zh就不要馬上幫我安裝
7:26.220–7:27.240
zh我需要先知道
7:27.240–7:29.880
zh這個Skill裡面是包括了什麼樣的東西
7:29.880–7:32.380
zh使他可以幫我們做到什麼樣的效果
7:32.380–7:33.320
zh適合什麼情況
7:33.320–7:36.100
zh又或者是不適合什麼情況去使用的
7:36.100–7:38.380
zh我就要一個非常詳細的一個報告
7:38.380–7:38.880
zh所以呢
7:38.880–7:42.240
zh我就讓AI Agent上網去幫我們去查一下
7:42.240–7:43.240
zh之後呢
7:43.240–7:45.440
zh他就會直接幫我們去上網
7:45.440–7:47.240
zh特別就是針對GekHub上面
7:47.240–7:49.240
zh因為在GekHub上面有非常多
7:49.240–7:51.640
zh免費的一些開源的工具
7:51.640–7:52.640
zh或者是skill
7:52.640–7:54.240
zh我們就可以參考一下
7:54.240–7:56.000
zh然後好像這一個
7:56.000–7:57.560
zhAI它就會幫我們查到
7:57.560–7:58.480
zhAnthroby官方
7:58.480–8:00.000
zh它就會在GekHub上面
8:00.000–8:01.000
zh他就會在Github上面
8:01.000–8:03.000
zh就會有這一個skill
8:03.000–8:05.000
zh那當AI幫我們找到了一些skill之後
8:05.000–8:07.000
zh我們就可以自己點進去
8:07.000–8:09.000
zhGithub的網站上面
8:09.000–8:11.000
zh去看一下到底這個項目
8:11.000–8:13.000
zh他的星星的數量是多少的
8:13.000–8:15.000
zh那這個星星的數量代表什麼呢
8:15.000–8:18.200
zh就是代表這一個項目的熱門的程度
8:18.200–8:21.200
zh越多星星的話就代表它是越受歡迎的
8:21.200–8:24.000
zh另外呢我們也是要看一下這一個
8:24.000–8:26.800
zhLast Week 它在這邊呢就會顯示一下
8:26.800–8:30.500
zh它之前更新的時間是多久之前
8:30.500–8:32.500
zh那如果這一個項目
8:32.500–8:36.000
zh它可能是半年或者是一年之前弄出來的
8:36.000–8:39.700
zh那我們就可能選擇其他比較新的一些的項目
8:39.700–8:42.300
zh之後呢我們可以再看一下這個 Week Meet
8:42.300–8:44.700
zh就是這個Skill的一個說明書
8:44.700–8:47.100
zh那如果你對這些Skill
8:47.100–8:49.900
zh又或者是這些內容不太了解的話呢
8:49.900–8:54.300
zh我們其實也可以回到你的AI Agent上面
8:54.300–8:58.800
zh我們可以讓他針對他幫我們研究到的某一個Skill
8:58.800–9:03.000
zh你可以跟他說再給你一份更加具體更加詳細的一個研究報告
9:03.000–9:07.500
zh那在他這邊他首先給過的就是一個清淡而已
9:07.500–9:09.000
zh那如果你看了之後
9:09.000–9:10.800
zh有一些Skill你是有興趣的
9:10.800–9:11.900
zh你想要進一步了解的
9:11.900–9:15.040
zh你就可以直接跟他說你想要進一步了解什麼樣的Skill
9:15.040–9:17.800
zh讓他再幫你去做一個進一步的演奏
9:17.800–9:19.300
zh這個也完全沒有問題
9:19.300–9:22.840
zh那我們就可以通過這個方法很方便很簡單的
9:22.840–9:27.040
zh就可以讓AI agent找到一些符合我們需求的Skill
9:27.040–9:29.760
zh但是當大家找到了這些Skill之後呢
9:29.760–9:32.860
zh不要新奇不要馬上的去安裝這些Skill
9:32.860–9:36.400
zh因為其實Skill不僅僅只是一個文字來的
9:36.400–9:39.060
zh它是有可能在這個Skill裡面
9:39.060–9:42.460
zh可能會隱藏了一些有惡意的一些指令的
9:42.460–9:46.240
zh所以當我們找到一些可能覺得合用的一些skills之後呢
9:46.240–9:50.040
zh我們在安裝之前可以讓AI agent信頒我們
9:50.040–9:52.040
zh仔細的針對這些skills
9:52.040–9:53.980
zh看一下以下這五件事情
9:53.980–9:58.120
zh就是我們需要了解一下這個skills會碰我哪些的答案
9:58.120–10:00.120
zh會不會自動的把我上去中置呢
10:00.120–10:03.320
zh會不會把我的資料傳到其他的地方呢
10:03.320–10:06.520
zh裡面會不會有一些我看不到的一些執行的指令
10:06.520–10:10.120
zh又或者其實他會幫我偷偷的安裝這些的套件
10:10.120–10:15.520
zh又或者會不會跟功能官專門寫給AI看的一些隱藏的指令
10:15.520–10:18.720
zh他會不會讀我的API IQ或者是環境變數呢
10:18.720–10:22.520
zh其實的問題我們都需要先讓AI Agent幫我們了解清楚
10:22.520–10:24.020
zh之後我們再去安裝
10:24.020–10:26.820
zh那我們安裝的方法其實也非常的簡單
10:26.820–10:29.820
zh就只是在AI Agent裡面跟他說一句
10:29.820–10:31.220
zh幫我安裝這個Skill
10:31.220–10:33.120
zhAI Agent就會自動幫你安裝了
10:33.120–10:35.120
zh當我們安裝好了一個Skill之後呢
10:35.120–10:37.120
zh我們就可以運作這個Skill
10:37.120–10:39.920
zh試試看它可不可以成功的運作
10:39.920–10:41.520
zh又或者我們可以看一下
10:41.520–10:42.320
zh檢查一下
10:42.320–10:44.420
zh用了這個Skill弄出來的成品
10:44.420–10:46.120
zh是不是符合我們期望的
10:46.120–10:48.920
zh之後呢就來到這一條影片最重要的一步了
10:48.920–10:51.220
zh就是怎麼樣可以把其他人的Skill
10:51.220–10:52.920
zh變成你自己的Skill
10:52.920–10:54.520
zh為什麼要這樣子做呢
10:54.520–10:55.820
zh大家可以想像一下
10:55.820–10:58.220
zh其實我們在Gateoff上面
10:58.220–11:00.020
zh下角下來其他人的Skill
11:00.020–11:02.420
zh就好像一台新的手機
11:02.420–11:04.920
zh那你買了一台新手機回去之後
11:04.920–11:08.500
zh肯定很多東西都是他們原廠的東西
11:08.500–11:11.420
zh你可能需要修改一下你的封面
11:11.420–11:13.800
zh然後下載一下新的APP
11:13.800–11:17.400
zh又或者是把一些帳戶都需要登入進去
11:17.400–11:19.900
zh把整台手機變成你自己的手機
11:19.900–11:22.840
zh那我們在使用Skill的情況其實也是一樣的
11:22.840–11:25.900
zh我們可以想像成為剛剛下載的其他弄好的Skill
11:25.900–11:28.840
zh其實都是一些原廠的Skill
11:28.840–11:30.340
zh它不會對你的行為
11:30.340–11:33.180
zh不會對你自己的個人的數據
11:33.180–11:36.000
zh又或者你的情況有任何的了解
11:36.260–11:37.540
zh所以我們接下來呢
11:37.540–11:39.580
zh就需要把你自己的情況
11:39.580–11:40.600
zh你的資料
11:40.600–11:42.140
zh給到 AI Agent
11:42.140–11:44.180
zh讓他寫在這個 SKILL 裡面
11:44.180–11:45.720
zh之後呢這個 SKILL
11:45.720–11:46.740
zh出來的東西
11:46.740–11:48.800
zh就會更加符合你自己的需求
11:48.800–11:49.820
zh就變成了一個
11:49.820–11:50.840
zh屬於你自己
11:50.840–11:52.380
zh定制化的 SKILL 呢
11:52.380–11:53.920
zh這樣子用起來的時候呢
11:53.920–11:55.700
zh就會更加的方便有效率了
11:55.700–11:58.260
zh所以我們把這個 SKILL 安裝好之後呢
11:58.260–11:59.300
zh可以讓 AI Agent
11:59.300–12:01.080
zh先運作這個 SKILL 一遍
12:01.080–12:01.860
zh之後呢
12:01.860–12:02.880
zh我們再來看一下
12:02.880–12:04.680
zh他做出來的效果如何
12:04.680–12:06.080
zh如果有問題的話呢
12:06.080–12:09.880
zh我們可以再跟AI Agent講清楚這幾件事情
12:09.880–12:11.720
zh比如說你想要AI Agent
12:11.720–12:14.080
zh通過這個Skill做出來的作品
12:14.080–12:16.080
zh成果應該是長什麼樣子的
12:16.080–12:18.380
zh也要非常具體的告訴他
12:18.380–12:20.080
zh而且你要告訴AI Agent
12:20.080–12:21.680
zh你弄好了這個成果之後
12:21.680–12:23.080
zh你要拿去做什麼的
12:23.080–12:24.980
zh或者說有沒有一些限制的
12:24.980–12:27.380
zh還有這一份文件是給誰看的
12:27.380–12:30.480
zh那除了剛剛跟AI文字上的溝通之外呢
12:30.480–12:32.580
zh還有一個更加好的做法就是
12:32.580–12:34.980
zh給一個參考物給到AI agent
12:34.980–12:36.620
zh因為我們跟AI說
12:36.620–12:38.920
zh或者是跟AI溝通的時候呢
12:38.920–12:42.620
zh可能很有可能很多人都會用一個好的這個字
12:42.620–12:43.980
zh去跟AI去溝通的
12:43.980–12:47.240
zh但是你自己心裡面覺得好的定義
12:47.240–12:50.280
zh跟AI覺得好的定義很有可能是不一樣的
12:50.280–12:52.280
zh可能你覺得好的意思就是
12:52.280–12:54.480
zh面板需要再乾淨一點
12:54.480–12:55.420
zh至少一點
12:55.420–12:57.680
zh需要增加更加多的圖片
12:57.680–12:59.720
zh但是AI就可能會覺得
12:59.720–13:01.180
zh好一點的意思就是
13:01.180–13:02.680
zh內容要更加豐富一點
13:02.680–13:05.280
zh所以它就會更加多的文字了
13:05.280–13:07.520
zh所以我們需要用一個實物
13:07.520–13:08.980
zh去告訴AI
13:08.980–13:10.820
zh怎麼樣是好的
13:10.820–13:13.620
zh我們可以把我們之前做好的一些成品
13:13.620–13:15.120
zh直接上傳給到AI
13:15.120–13:17.520
zh因為這一份成品是你之前已經做好
13:17.520–13:18.740
zh你覺得好的東西
13:18.740–13:20.440
zh所以這個就是你的標準了
13:20.440–13:22.640
zh又或者我們可以把其他人
13:22.640–13:24.380
zh你覺得好的一些例子
13:24.380–13:26.240
zh也可以上傳給到AI
13:26.240–13:27.840
zh除了一些你覺得好
13:27.840–13:29.980
zh又或者你已經做好的成品之外呢
13:29.980–13:32.740
zh我們也可以給到AI一些的反例
13:32.740–13:34.260
zh我們可以直接上傳
13:34.260–13:35.380
zh然後跟AI說
13:35.380–13:37.860
zh這一個就是我不想要的樣子
13:37.860–13:41.060
zh你可以讓AI從一些反面的造財裡面
13:41.060–13:43.620
zh也可以學習到你想要的風格如何
13:43.620–13:46.900
zh那我們除了丟這些的參考物給到AI之外呢
13:46.900–13:49.460
zh我們也需要告訴AI
13:49.460–13:52.500
zh希望AI可以從這個參考物裡面
13:52.500–13:54.700
zh學習到什麼樣的東西
13:54.700–13:56.740
zh比如說是學習到它的結構嗎
13:56.740–13:58.340
zh還是語氣還是排版
13:58.340–14:02.100
zh除非你是想要所有东西都是让AI学习好的
14:02.100–14:03.140
zh要不然的话呢
14:03.140–14:05.660
zh你就需要非常具体的告诉AI
14:05.660–14:07.180
zh需要学的东西是什么
14:07.180–14:10.700
zh那如果你完全没有一些参考物给到他怎么办呢
14:10.700–14:11.580
zh也没有关系
14:11.580–14:15.060
zh我们可以让AI先给我们弄几个不同的版本
14:15.060–14:19.460
zh之后你再从一个你觉得比较好的一个版本里面去选择一个
14:19.460–14:19.960
zh之后呢
14:19.960–14:22.420
zh再把每一个不满意的地方
14:22.420–14:24.420
zh很具体的跟AI说
14:24.420–14:26.140
zh哪个地方是不好的
14:26.140–14:27.100
zh怎么说呢
14:27.100–14:29.140
zh我們需要跟AI說
14:29.140–14:31.640
zh這個位置、方向還有程度
14:31.640–14:33.140
zh比如說你可以跟他說
14:33.140–14:34.640
zh第幾段太長了
14:34.640–14:36.440
zh需要壓到幾句以內
14:36.440–14:37.251
zh重點是把
14:37.251–14:38.431
zh重点是把握什么什么样的地方
14:38.431–14:41.611
zh那如果一个不好的一个沟通
14:41.611–14:43.831
zh又或者是一个不好的一个例子
14:43.831–14:46.091
zh就是跟AI说再好一点
14:46.091–14:47.651
zh这个感觉不太好
14:47.651–14:48.831
zh你自己再去想象
14:48.831–14:50.251
zh如果我们是这样子
14:50.251–14:51.451
zh跟AI说话的话呢
14:51.451–14:54.011
zh才有可能他改個四五遍給我們
14:54.011–14:56.051
zh都做不到我們想要的一個效果
14:56.051–14:59.511
zh那根據我們剛剛的那個方法去變AI溝通之後呢
14:59.511–15:02.851
zh我們就可以讓AI再幫我們去弄一個成品出來
15:02.851–15:04.711
zh就不斷重複這個過程
15:04.711–15:06.611
zhAI弄好的一個成品給我們
15:06.611–15:08.651
zh我們就跟他說問題在哪
15:08.651–15:10.611
zh之後AI就會再去改善
15:10.611–15:12.051
zh如果我們看到了問題之後
15:12.051–15:13.051
zh再讓AI改
15:13.051–15:14.551
zh就一直重複這個步驟
15:14.551–15:16.751
zh但AI他真正可以弄到一份
15:16.751–15:19.851
zh我們覺得OK沒有問題的一個成品之後呢
15:19.851–15:21.651
zh我們就可以跟AI說
15:21.651–15:23.851
zh根據我們剛才說的討論的修正
15:23.851–15:25.451
zh優化好這個Skill
15:25.451–15:26.051
zh之後呢
15:26.051–15:31.491
zhAI他就會直接把你剛剛下載的那個Skill改良好了
15:31.491–15:33.731
zh他就會根據你們對話的這個紀錄
15:33.731–15:36.291
zh然後就看一下有什麼需要低字化的地方
15:36.291–15:38.811
zh把這個Skill變成屬於你自己的Skill
15:38.811–15:40.971
zh所以我們想要用好AI Agent
15:40.971–15:41.931
zh用好Skill
15:41.931–15:45.371
zh並不是說安裝很多其他人覺得好的這些Skill
15:45.371–15:46.611
zh然後就是用的好了
15:46.611–15:49.451
zh其實你想要用好Skill用好AI Agent
15:49.451–15:53.851
zh是真正的把這些skills融合到你自己平時使用的情況
15:53.851–15:56.851
zh又或者是融合到你公司的一個實際的情況
15:56.851–15:59.391
zh把這些skills變成定製化
15:59.391–16:02.291
zh有你個人風格有你公司風格的這些skills
16:02.291–16:05.071
zh所以通過這個方法不斷的調照AI agent
16:05.071–16:06.931
zh不斷的調教這些skills之後呢
16:06.931–16:10.471
zhAI做主要的效果就會越來越符合你的期望了
16:10.471–16:12.871
zh總結來說只需要做到以下四個步驟
16:12.871–16:15.371
zh你就可以擁有一個屬於你自己的skills了
16:15.371–16:18.611
zh第一個步驟就是讓AI上網去幫你查一下
16:18.611–16:20.211
zh有什麼現成一些skill
16:20.211–16:22.651
zh但你找到一個你覺得不錯的skill之後呢
16:22.651–16:26.611
zh記得要讓AI幫我們去進行一個安全的檢查
16:26.611–16:29.851
zh查一下這個skill有沒有一些風險的問題
16:29.851–16:32.051
zh之後再讓AI去安裝
16:32.051–16:33.751
zh當AI安裝好之後呢
16:33.751–16:36.271
zh我們就可以先讓AI跑一遍
16:36.271–16:39.471
zh然後再告訴AI它給你的成品的問題是在哪裡
16:39.471–16:42.671
zh我們記得需要具體的跟AI說問題在哪
16:42.671–16:44.871
zh還有給到一些參考物給到AI
16:44.871–16:46.571
zh慢慢這樣子重複這個過程
16:46.571–16:50.791
zh最後就可以優化這個Skill變成屬於你自己定制化的Skill了
16:50.791–16:51.631
zh那如果說
16:51.631–16:55.651
zh你要也要上網查的Skill其實都並不符合你的期望的
16:55.651–16:59.891
zh你只想要從零開始自己重新設置好這個Skill
16:59.891–17:01.551
zh那又要怎麼樣去做呢
17:01.551–17:03.671
zh因為這個步驟就會比較複雜一點
17:03.671–17:05.651
zh所以我之後就會另外拍一條影片
17:05.651–17:07.111
zh再去跟大家去講解
17:07.111–17:09.051
zh那這一條的影片就先到這裡了
17:09.051–17:10.591
zh如果大家有任何問題的話呢
17:10.591–17:12.511
zh都可以在這一條影片上面留言
17:12.511–17:14.751
zh那如果大家想要拿到這一條影片裡面
17:14.751–17:16.691
zh给大家展示的这个PPT的话呢
17:16.691–17:19.011
zh就可以加入我的AI自动画学习中心
17:19.011–17:20.831
zh就可以下载这份的PPT了
17:20.831–17:24.371
zh而且里面还有很多其他有关AI学习的一些的心得
17:24.371–17:27.011
zh或者是各种不同工具的使用方法
17:27.011–17:27.951
zh在右的链接呢
17:27.951–17:29.591
zh我就放在影片说明栏那里
17:29.591–17:32.131
zh如果大家觉得这一条影片对你有帮助的话呢
17:32.131–17:32.951
zh记得帮我点个赞
17:32.951–17:34.011
zh还有订阅我的频道
17:34.011–17:35.631
zh那我们下一条影片再见
17:35.631–17:36.531
zh拜拜
0:00.000–0:01.540
最近很多AI大公司
0:01.540–0:03.900
他們都推出了他們新的AI agent工具
0:03.900–0:06.040
好像是XAI就推出了GraphBolt
0:06.040–0:07.700
Google就出了GMI Spark
0:07.700–0:10.580
那一些傳統的AI大公司就好像OpenAI
0:10.580–0:11.840
他們一直都用Codex
0:11.840–0:13.480
那Enthropec的話就有Codecode
0:13.480–0:16.880
而且他們推出的AI agent工具都越來越簡單
0:16.880–0:18.320
不像是我們一開始的時候
0:18.320–0:20.480
去使用Code又或者是Codex那樣子
0:20.480–0:21.580
能不能拿上手了
0:21.580–0:24.020
所以我們在這個AI agent的時代裡面
0:24.020–0:25.960
我覺得大家首先需要了解
0:25.960–0:28.220
又或者是學會的一件事情就是
0:28.220–0:29.100
Skill
0:29.100–0:32.500
但是如果大家連AIA券都不知道是什麼的話呢
0:32.500–0:36.600
我在這邊也非常快的先跟大家介紹一下什麼是AIA券
0:36.600–0:41.400
簡單來說呢我們平時使用的那些Gemina或者是TrackGPT
0:41.400–0:44.100
那些就是一個普通的代語言模型
0:44.100–0:47.100
他們是不能夠直接幫我們去做事情的
0:47.100–0:49.700
充其讓他就是一個比較聰明一點的Google
0:49.700–0:52.800
所以我們在使用TrackGPT 優惡者是Gemina的時候
0:52.800–0:55.800
還是停留在一個疑問一答的一個情況裡面
0:55.800–0:58.500
但是如果我們是使用AIA券
0:58.500–1:01.440
他就可以幫我們直接做好一件事情
1:01.440–1:03.900
比如說我跟AI Agent招待了一件事情
1:03.900–1:05.300
跟他做好了我的目標
1:05.300–1:07.040
他就可以直接幫我們去做好
1:07.040–1:08.700
他也可以操作我們的電腦
1:08.700–1:10.300
看我們電腦裡面的檔案
1:10.300–1:11.900
根據這些檔案的資料
1:11.900–1:13.500
直接幫我們去做事情
1:13.500–1:15.900
如果他遇到不會不懂的事情
1:15.900–1:17.600
他也可以直接上網去查
1:17.600–1:18.600
查好了之後
1:18.600–1:19.800
再去幫我們去做
1:19.800–1:22.100
所以最後我們只需要檢查一下
1:22.100–1:24.500
AI Agent他幫我們做出來的成果
1:24.500–1:25.900
成品好不好就可以了
1:25.900–1:28.200
這一個就是我們使用一般的大語言
1:28.200–1:30.960
模型還有AI Agent最大的一個區別
1:30.960–1:32.680
那我們在使用AI Agent的時候
1:32.680–1:35.440
我們必須要學會一件事情就是Skill
1:35.440–1:36.280
比如這個例子
1:36.280–1:38.720
我想讓AI Agent自己去搜尋一下
1:38.720–1:40.520
最近十幾天的一個新聞
1:40.520–1:42.840
之後就根據他搜尋到的這些新聞
1:42.840–1:45.080
配合我想要的題目的架構
1:45.080–1:46.560
來幫我做一批新的題目
1:46.560–1:48.120
給學生們他們去做練習
1:48.120–1:49.760
那我在這整個過程當中
1:49.760–1:51.800
我就只是很簡單的跟他說
1:51.800–1:53.200
運行了這個Skill
1:53.200–1:56.120
之後他就會幫我做好題目還有答案
1:56.120–1:58.000
然後還幫我把所有的東西
1:58.000–2:00.100
整理放好了在GlueDrop上面
2:00.100–2:02.340
那我们在GlueDrop上面就可以看到
2:02.340–2:04.200
他究竟是用了哪些的行为
2:04.200–2:05.900
然后他是参考了我
2:05.900–2:08.140
放在GlueDrop上面里面的资料
2:08.140–2:10.340
来模拟这些题目的架构
2:10.340–2:12.140
又或者是字体的一个风格的
2:12.140–2:15.060
之后AI就会帮我做好了不同的选择题
2:15.060–2:17.260
还有相关题目的一些的答案
2:17.260–2:19.060
还有评分的参考
2:19.060–2:20.380
那我弄这一整份
2:20.380–2:22.320
练习院的一个过程当中
2:22.320–2:25.000
其实我就只是简单的跟他说了
2:25.000–2:26.020
运行这个skill
2:26.020–2:27.360
其他什么东西都没有
2:27.360–2:28.500
他就可以做好一份
2:28.500–2:30.360
这么好的一个答案给我们了
2:30.360–2:32.000
那这个就是使用了skill
2:32.000–2:33.900
还有没有使用skill的一个区别
2:33.900–2:36.060
如果我们没有使用skill的话呢
2:36.060–2:37.800
我们可能需要一开始的时候
2:37.800–2:40.100
先给到一个指令给到AI
2:40.100–2:41.900
就是让他帮我上网
2:41.900–2:44.120
去查一下最新的一个新闻
2:44.120–2:45.920
查好了这些新闻之后呢
2:45.920–2:48.380
我们还需要自己检查这些新闻
2:48.380–2:49.220
合不合适
2:49.220–2:51.660
当我们筛选好了这些新闻之后呢
2:51.660–2:53.160
我还要告诉AI
2:53.160–2:55.760
你就参考之前我上传给他的
2:55.760–2:57.160
那个题目的风格
2:57.160–3:00.960
帮我再根据刚刚的新闻创建一批新的题目
3:00.960–3:02.500
当它做好了题目之后呢
3:02.500–3:04.860
我还要自己把这些题目复制贴上
3:04.860–3:06.360
放到Google Doc上面
3:06.360–3:08.860
中间很多都需要我们手动的
3:08.860–3:11.260
去把AI给我们的成品
3:11.260–3:12.860
自己去串联在一起
3:12.860–3:15.120
但是如果我们是用了Skill的话呢
3:15.120–3:17.700
每一个步骤我们都可以很清楚的
3:17.700–3:21.460
告诉AI到底什么的新闻是适合用来做题目的
3:21.460–3:22.620
也些是不适合的
3:22.620–3:25.560
我们已经可以把这个筛选的一个指标
3:25.560–3:27.000
事先给到AI agent
3:27.000–3:29.000
他就可以自己通過這些的新聞
3:29.000–3:30.940
然後自己去做上一個步驟了
3:30.940–3:32.060
所以每一個步驟
3:32.060–3:33.700
AI都可以根據我們事件
3:33.700–3:35.100
給到他的規則準則
3:35.100–3:36.000
自己去做好
3:36.000–3:37.400
我們只需要做最後的
3:37.400–3:39.460
驗獸的這個步驟就可以了
3:39.460–3:40.640
那根據這個模式
3:40.640–3:41.960
其實不僅僅是
3:41.960–3:43.400
好像我剛剛那個例子
3:43.400–3:44.640
你也可以讓AI上網
3:44.640–3:46.400
去查各種你需要的資料
3:46.400–3:48.140
然後根據你公司優惠者是
3:48.140–3:50.140
你想要的一個需求規則
3:50.140–3:51.560
去篩選分析
3:51.560–3:54.140
然後讓AI自己去檢查一下
3:54.140–3:55.200
他弄出來的成品
3:55.200–3:56.860
的效果是好或者是不好
3:56.860–4:00.100
弄好了之後再把這些資料儲存在你想要的地方
4:00.100–4:01.600
又或者可以讓AI
4:01.600–4:04.600
再去發一個郵件通知給其他的部門
4:04.600–4:07.540
又或者是發給其他公司通通都沒有問題
4:07.540–4:10.200
那大家基本理解了什麼是SKILL之後呢?
4:10.200–4:12.380
接下來我們今天這一條影片
4:12.380–4:14.780
就會跟著具體的跟大家解釋一下
4:14.780–4:16.140
到底SKILL是什麼
4:16.140–4:17.620
它跟Prom就是
4:17.620–4:19.620
之前我們常使用的提示詞
4:19.620–4:20.780
差別是在哪裡
4:20.780–4:22.020
應該怎麼樣去找
4:22.020–4:22.980
怎麼樣去安裝
4:22.980–4:25.120
還有需要注意的一些事項
4:25.120–4:29.220
怎麽樣可以把其他人的Skill變成我們自己的Skill
4:29.220–4:32.920
其實我們之前用的這些提示詞就是Prom還有Skill
4:32.920–4:34.720
他們的差別是在哪裏呢
4:34.720–4:38.920
我覺得Skill其實就是一個進階版進化版的一個Prom
4:38.920–4:41.720
所有Prom有的東西Skill它都會有
4:41.720–4:46.520
比如這個資料夾裡面就是我用來分析YouTube影片的Skill
4:46.520–4:51.420
大家可以看它其實它當中是包括了非常多各種不同的東西的
4:51.420–4:54.920
但當中最重要的話就是這個Skill.MD
4:54.920–4:58.060
就是一個給AI agent他看的一個說明書
4:58.060–5:01.960
讓AI agent知道什麼情況他應該怎麼樣去處理
5:01.960–5:03.020
所以一個Skill呢
5:03.020–5:06.340
其實他是有一整個資料夾在裡面的
5:06.340–5:08.700
他不僅僅會有一份的說明書
5:08.700–5:11.160
那這個說明書其實就會是好像
5:11.160–5:13.240
Home一樣也是一段文字
5:13.240–5:15.880
但是呢在這個Skill的資料夾裡面
5:15.880–5:18.280
就會有其他一些參考的資料
5:18.280–5:21.680
讓AI agent知道他做出來的一個效果
5:21.680–5:25.320
應該是跟你這些給他的一些參考資料
5:25.320–5:27.180
要是差不多的一個品質的
5:27.180–5:28.820
還有會有一些的找本
5:28.820–5:30.380
是告訴AI Agent
5:30.380–5:31.920
當他接觸到
5:31.920–5:33.620
比如說是A這個情況的時候
5:33.620–5:35.120
就需要用到A這個找本
5:35.120–5:37.560
B這個情況就需要用到B這個找本
5:37.560–5:39.760
而且我們在使用Skill的時候呢
5:39.760–5:42.860
正常來說AI他就會自動的去判斷
5:42.860–5:46.100
什麼樣的情況他會觸發到這個Skill
5:46.100–5:49.640
所以我們不需要很刻意的告訴AI Agent
5:49.640–5:51.580
我需要用什麼什麼樣的Skill
5:51.580–5:52.740
不需要這樣子
5:52.740–5:55.980
而是我們可以直接給到一個任務
5:55.980–5:56.980
給到AI Agent
5:56.980–5:59.220
然後AI Agent他會自動的去判斷
5:59.220–6:01.280
他應該用到哪個Skill的
6:01.280–6:03.420
所以當我們弄好一個Skill之後呢
6:03.420–6:07.100
他就可以不斷的重複幫我們去處理
6:07.100–6:08.860
同一個類型的任務了
6:08.860–6:11.100
比如說你每天或者是每週
6:11.100–6:13.560
都有一個差不多的任務是需要做的
6:13.560–6:16.840
那我們就可以把整個過程打包成為一個Skill
6:16.840–6:18.780
讓AI每天幫我們去做了
6:18.780–6:22.520
它每一步都會根據我們定的一個規則去行動
6:22.520–6:24.180
所以當我們用了Skill之後
6:24.180–6:27.020
AI做出來的成品就會更加一致性了
6:27.020–6:28.540
就會更加的規模化了
6:28.540–6:30.380
如果我們沒有用Skill的話
6:30.380–6:32.540
有可能AI做出來的東西
6:32.540–6:33.780
它做出來的成品
6:33.780–6:36.240
每一次做出來的樣子都是不一樣的
6:36.240–6:38.940
如果它每一次做出來的樣子都是不一樣的話呢
6:38.940–6:41.240
我們就很難在公司裡面去使用了
6:41.240–6:42.620
但是我們用了Skill之後
6:42.620–6:45.080
可以把我們公司的那一套的規則
6:45.080–6:47.280
又或者是規矩交給AI Agent
6:47.280–6:48.380
就變成了AI Agent
6:48.380–6:49.380
他做出来的成品
6:49.380–6:52.040
是真正可以放在你们公司上面可以使用
6:52.040–6:54.320
当大家理解了skill是什么之后呢
6:54.320–6:55.640
我们接下来再来说一下
6:55.640–6:58.700
我们可以去什么地方找到这些skill
6:58.700–6:59.900
最简单的方法呢
6:59.900–7:01.180
其实就是直接让AI
7:01.180–7:03.360
去GitHub上面帮我们去查一下
7:03.360–7:06.900
有没有一些可以帮我们解决这个需求的一些的skill
7:06.900–7:07.920
好像我这个例子
7:07.920–7:08.980
我就跟AI说
7:08.980–7:10.920
我想要处理的事情就是
7:10.920–7:13.820
我想要一个可以记录学生层次表现
7:13.820–7:17.040
还有他们的行为的记录分析的一个工具
7:17.040–7:19.420
所以就讓他幫我上網去查一下
7:19.420–7:21.360
有沒有一些成品的Skill
7:21.360–7:22.460
可以做到這件事情
7:22.460–7:24.640
那當他幫我找到這個Skill之後呢
7:24.640–7:26.220
就不要馬上幫我安裝
7:26.220–7:27.240
我需要先知道
7:27.240–7:29.880
這個Skill裡面是包括了什麼樣的東西
7:29.880–7:32.380
使他可以幫我們做到什麼樣的效果
7:32.380–7:33.320
適合什麼情況
7:33.320–7:36.100
又或者是不適合什麼情況去使用的
7:36.100–7:38.380
我就要一個非常詳細的一個報告
7:38.380–7:38.880
所以呢
7:38.880–7:42.240
我就讓AI Agent上網去幫我們去查一下
7:42.240–7:43.240
之後呢
7:43.240–7:45.440
他就會直接幫我們去上網
7:45.440–7:47.240
特別就是針對GekHub上面
7:47.240–7:49.240
因為在GekHub上面有非常多
7:49.240–7:51.640
免費的一些開源的工具
7:51.640–7:52.640
或者是skill
7:52.640–7:54.240
我們就可以參考一下
7:54.240–7:56.000
然後好像這一個
7:56.000–7:57.560
AI它就會幫我們查到
7:57.560–7:58.480
Anthroby官方
7:58.480–8:00.000
它就會在GekHub上面
8:00.000–8:01.000
他就會在Github上面
8:01.000–8:03.000
就會有這一個skill
8:03.000–8:05.000
那當AI幫我們找到了一些skill之後
8:05.000–8:07.000
我們就可以自己點進去
8:07.000–8:09.000
Github的網站上面
8:09.000–8:11.000
去看一下到底這個項目
8:11.000–8:13.000
他的星星的數量是多少的
8:13.000–8:15.000
那這個星星的數量代表什麼呢
8:15.000–8:18.200
就是代表這一個項目的熱門的程度
8:18.200–8:21.200
越多星星的話就代表它是越受歡迎的
8:21.200–8:24.000
另外呢我們也是要看一下這一個
8:24.000–8:26.800
Last Week 它在這邊呢就會顯示一下
8:26.800–8:30.500
它之前更新的時間是多久之前
8:30.500–8:32.500
那如果這一個項目
8:32.500–8:36.000
它可能是半年或者是一年之前弄出來的
8:36.000–8:39.700
那我們就可能選擇其他比較新的一些的項目
8:39.700–8:42.300
之後呢我們可以再看一下這個 Week Meet
8:42.300–8:44.700
就是這個Skill的一個說明書
8:44.700–8:47.100
那如果你對這些Skill
8:47.100–8:49.900
又或者是這些內容不太了解的話呢
8:49.900–8:54.300
我們其實也可以回到你的AI Agent上面
8:54.300–8:58.800
我們可以讓他針對他幫我們研究到的某一個Skill
8:58.800–9:03.000
你可以跟他說再給你一份更加具體更加詳細的一個研究報告
9:03.000–9:07.500
那在他這邊他首先給過的就是一個清淡而已
9:07.500–9:09.000
那如果你看了之後
9:09.000–9:10.800
有一些Skill你是有興趣的
9:10.800–9:11.900
你想要進一步了解的
9:11.900–9:15.040
你就可以直接跟他說你想要進一步了解什麼樣的Skill
9:15.040–9:17.800
讓他再幫你去做一個進一步的演奏
9:17.800–9:19.300
這個也完全沒有問題
9:19.300–9:22.840
那我們就可以通過這個方法很方便很簡單的
9:22.840–9:27.040
就可以讓AI agent找到一些符合我們需求的Skill
9:27.040–9:29.760
但是當大家找到了這些Skill之後呢
9:29.760–9:32.860
不要新奇不要馬上的去安裝這些Skill
9:32.860–9:36.400
因為其實Skill不僅僅只是一個文字來的
9:36.400–9:39.060
它是有可能在這個Skill裡面
9:39.060–9:42.460
可能會隱藏了一些有惡意的一些指令的
9:42.460–9:46.240
所以當我們找到一些可能覺得合用的一些skills之後呢
9:46.240–9:50.040
我們在安裝之前可以讓AI agent信頒我們
9:50.040–9:52.040
仔細的針對這些skills
9:52.040–9:53.980
看一下以下這五件事情
9:53.980–9:58.120
就是我們需要了解一下這個skills會碰我哪些的答案
9:58.120–10:00.120
會不會自動的把我上去中置呢
10:00.120–10:03.320
會不會把我的資料傳到其他的地方呢
10:03.320–10:06.520
裡面會不會有一些我看不到的一些執行的指令
10:06.520–10:10.120
又或者其實他會幫我偷偷的安裝這些的套件
10:10.120–10:15.520
又或者會不會跟功能官專門寫給AI看的一些隱藏的指令
10:15.520–10:18.720
他會不會讀我的API IQ或者是環境變數呢
10:18.720–10:22.520
其實的問題我們都需要先讓AI Agent幫我們了解清楚
10:22.520–10:24.020
之後我們再去安裝
10:24.020–10:26.820
那我們安裝的方法其實也非常的簡單
10:26.820–10:29.820
就只是在AI Agent裡面跟他說一句
10:29.820–10:31.220
幫我安裝這個Skill
10:31.220–10:33.120
AI Agent就會自動幫你安裝了
10:33.120–10:35.120
當我們安裝好了一個Skill之後呢
10:35.120–10:37.120
我們就可以運作這個Skill
10:37.120–10:39.920
試試看它可不可以成功的運作
10:39.920–10:41.520
又或者我們可以看一下
10:41.520–10:42.320
檢查一下
10:42.320–10:44.420
用了這個Skill弄出來的成品
10:44.420–10:46.120
是不是符合我們期望的
10:46.120–10:48.920
之後呢就來到這一條影片最重要的一步了
10:48.920–10:51.220
就是怎麼樣可以把其他人的Skill
10:51.220–10:52.920
變成你自己的Skill
10:52.920–10:54.520
為什麼要這樣子做呢
10:54.520–10:55.820
大家可以想像一下
10:55.820–10:58.220
其實我們在Gateoff上面
10:58.220–11:00.020
下角下來其他人的Skill
11:00.020–11:02.420
就好像一台新的手機
11:02.420–11:04.920
那你買了一台新手機回去之後
11:04.920–11:08.500
肯定很多東西都是他們原廠的東西
11:08.500–11:11.420
你可能需要修改一下你的封面
11:11.420–11:13.800
然後下載一下新的APP
11:13.800–11:17.400
又或者是把一些帳戶都需要登入進去
11:17.400–11:19.900
把整台手機變成你自己的手機
11:19.900–11:22.840
那我們在使用Skill的情況其實也是一樣的
11:22.840–11:25.900
我們可以想像成為剛剛下載的其他弄好的Skill
11:25.900–11:28.840
其實都是一些原廠的Skill
11:28.840–11:30.340
它不會對你的行為
11:30.340–11:33.180
不會對你自己的個人的數據
11:33.180–11:36.000
又或者你的情況有任何的了解
11:36.260–11:37.540
所以我們接下來呢
11:37.540–11:39.580
就需要把你自己的情況
11:39.580–11:40.600
你的資料
11:40.600–11:42.140
給到 AI Agent
11:42.140–11:44.180
讓他寫在這個 SKILL 裡面
11:44.180–11:45.720
之後呢這個 SKILL
11:45.720–11:46.740
出來的東西
11:46.740–11:48.800
就會更加符合你自己的需求
11:48.800–11:49.820
就變成了一個
11:49.820–11:50.840
屬於你自己
11:50.840–11:52.380
定制化的 SKILL 呢
11:52.380–11:53.920
這樣子用起來的時候呢
11:53.920–11:55.700
就會更加的方便有效率了
11:55.700–11:58.260
所以我們把這個 SKILL 安裝好之後呢
11:58.260–11:59.300
可以讓 AI Agent
11:59.300–12:01.080
先運作這個 SKILL 一遍
12:01.080–12:01.860
之後呢
12:01.860–12:02.880
我們再來看一下
12:02.880–12:04.680
他做出來的效果如何
12:04.680–12:06.080
如果有問題的話呢
12:06.080–12:09.880
我們可以再跟AI Agent講清楚這幾件事情
12:09.880–12:11.720
比如說你想要AI Agent
12:11.720–12:14.080
通過這個Skill做出來的作品
12:14.080–12:16.080
成果應該是長什麼樣子的
12:16.080–12:18.380
也要非常具體的告訴他
12:18.380–12:20.080
而且你要告訴AI Agent
12:20.080–12:21.680
你弄好了這個成果之後
12:21.680–12:23.080
你要拿去做什麼的
12:23.080–12:24.980
或者說有沒有一些限制的
12:24.980–12:27.380
還有這一份文件是給誰看的
12:27.380–12:30.480
那除了剛剛跟AI文字上的溝通之外呢
12:30.480–12:32.580
還有一個更加好的做法就是
12:32.580–12:34.980
給一個參考物給到AI agent
12:34.980–12:36.620
因為我們跟AI說
12:36.620–12:38.920
或者是跟AI溝通的時候呢
12:38.920–12:42.620
可能很有可能很多人都會用一個好的這個字
12:42.620–12:43.980
去跟AI去溝通的
12:43.980–12:47.240
但是你自己心裡面覺得好的定義
12:47.240–12:50.280
跟AI覺得好的定義很有可能是不一樣的
12:50.280–12:52.280
可能你覺得好的意思就是
12:52.280–12:54.480
面板需要再乾淨一點
12:54.480–12:55.420
至少一點
12:55.420–12:57.680
需要增加更加多的圖片
12:57.680–12:59.720
但是AI就可能會覺得
12:59.720–13:01.180
好一點的意思就是
13:01.180–13:02.680
內容要更加豐富一點
13:02.680–13:05.280
所以它就會更加多的文字了
13:05.280–13:07.520
所以我們需要用一個實物
13:07.520–13:08.980
去告訴AI
13:08.980–13:10.820
怎麼樣是好的
13:10.820–13:13.620
我們可以把我們之前做好的一些成品
13:13.620–13:15.120
直接上傳給到AI
13:15.120–13:17.520
因為這一份成品是你之前已經做好
13:17.520–13:18.740
你覺得好的東西
13:18.740–13:20.440
所以這個就是你的標準了
13:20.440–13:22.640
又或者我們可以把其他人
13:22.640–13:24.380
你覺得好的一些例子
13:24.380–13:26.240
也可以上傳給到AI
13:26.240–13:27.840
除了一些你覺得好
13:27.840–13:29.980
又或者你已經做好的成品之外呢
13:29.980–13:32.740
我們也可以給到AI一些的反例
13:32.740–13:34.260
我們可以直接上傳
13:34.260–13:35.380
然後跟AI說
13:35.380–13:37.860
這一個就是我不想要的樣子
13:37.860–13:41.060
你可以讓AI從一些反面的造財裡面
13:41.060–13:43.620
也可以學習到你想要的風格如何
13:43.620–13:46.900
那我們除了丟這些的參考物給到AI之外呢
13:46.900–13:49.460
我們也需要告訴AI
13:49.460–13:52.500
希望AI可以從這個參考物裡面
13:52.500–13:54.700
學習到什麼樣的東西
13:54.700–13:56.740
比如說是學習到它的結構嗎
13:56.740–13:58.340
還是語氣還是排版
13:58.340–14:02.100
除非你是想要所有东西都是让AI学习好的
14:02.100–14:03.140
要不然的话呢
14:03.140–14:05.660
你就需要非常具体的告诉AI
14:05.660–14:07.180
需要学的东西是什么
14:07.180–14:10.700
那如果你完全没有一些参考物给到他怎么办呢
14:10.700–14:11.580
也没有关系
14:11.580–14:15.060
我们可以让AI先给我们弄几个不同的版本
14:15.060–14:19.460
之后你再从一个你觉得比较好的一个版本里面去选择一个
14:19.460–14:19.960
之后呢
14:19.960–14:22.420
再把每一个不满意的地方
14:22.420–14:24.420
很具体的跟AI说
14:24.420–14:26.140
哪个地方是不好的
14:26.140–14:27.100
怎么说呢
14:27.100–14:29.140
我們需要跟AI說
14:29.140–14:31.640
這個位置、方向還有程度
14:31.640–14:33.140
比如說你可以跟他說
14:33.140–14:34.640
第幾段太長了
14:34.640–14:36.440
需要壓到幾句以內
14:36.440–14:37.251
重點是把
14:37.251–14:38.431
重点是把握什么什么样的地方
14:38.431–14:41.611
那如果一个不好的一个沟通
14:41.611–14:43.831
又或者是一个不好的一个例子
14:43.831–14:46.091
就是跟AI说再好一点
14:46.091–14:47.651
这个感觉不太好
14:47.651–14:48.831
你自己再去想象
14:48.831–14:50.251
如果我们是这样子
14:50.251–14:51.451
跟AI说话的话呢
14:51.451–14:54.011
才有可能他改個四五遍給我們
14:54.011–14:56.051
都做不到我們想要的一個效果
14:56.051–14:59.511
那根據我們剛剛的那個方法去變AI溝通之後呢
14:59.511–15:02.851
我們就可以讓AI再幫我們去弄一個成品出來
15:02.851–15:04.711
就不斷重複這個過程
15:04.711–15:06.611
AI弄好的一個成品給我們
15:06.611–15:08.651
我們就跟他說問題在哪
15:08.651–15:10.611
之後AI就會再去改善
15:10.611–15:12.051
如果我們看到了問題之後
15:12.051–15:13.051
再讓AI改
15:13.051–15:14.551
就一直重複這個步驟
15:14.551–15:16.751
但AI他真正可以弄到一份
15:16.751–15:19.851
我們覺得OK沒有問題的一個成品之後呢
15:19.851–15:21.651
我們就可以跟AI說
15:21.651–15:23.851
根據我們剛才說的討論的修正
15:23.851–15:25.451
優化好這個Skill
15:25.451–15:26.051
之後呢
15:26.051–15:31.491
AI他就會直接把你剛剛下載的那個Skill改良好了
15:31.491–15:33.731
他就會根據你們對話的這個紀錄
15:33.731–15:36.291
然後就看一下有什麼需要低字化的地方
15:36.291–15:38.811
把這個Skill變成屬於你自己的Skill
15:38.811–15:40.971
所以我們想要用好AI Agent
15:40.971–15:41.931
用好Skill
15:41.931–15:45.371
並不是說安裝很多其他人覺得好的這些Skill
15:45.371–15:46.611
然後就是用的好了
15:46.611–15:49.451
其實你想要用好Skill用好AI Agent
15:49.451–15:53.851
是真正的把這些skills融合到你自己平時使用的情況
15:53.851–15:56.851
又或者是融合到你公司的一個實際的情況
15:56.851–15:59.391
把這些skills變成定製化
15:59.391–16:02.291
有你個人風格有你公司風格的這些skills
16:02.291–16:05.071
所以通過這個方法不斷的調照AI agent
16:05.071–16:06.931
不斷的調教這些skills之後呢
16:06.931–16:10.471
AI做主要的效果就會越來越符合你的期望了
16:10.471–16:12.871
總結來說只需要做到以下四個步驟
16:12.871–16:15.371
你就可以擁有一個屬於你自己的skills了
16:15.371–16:18.611
第一個步驟就是讓AI上網去幫你查一下
16:18.611–16:20.211
有什麼現成一些skill
16:20.211–16:22.651
但你找到一個你覺得不錯的skill之後呢
16:22.651–16:26.611
記得要讓AI幫我們去進行一個安全的檢查
16:26.611–16:29.851
查一下這個skill有沒有一些風險的問題
16:29.851–16:32.051
之後再讓AI去安裝
16:32.051–16:33.751
當AI安裝好之後呢
16:33.751–16:36.271
我們就可以先讓AI跑一遍
16:36.271–16:39.471
然後再告訴AI它給你的成品的問題是在哪裡
16:39.471–16:42.671
我們記得需要具體的跟AI說問題在哪
16:42.671–16:44.871
還有給到一些參考物給到AI
16:44.871–16:46.571
慢慢這樣子重複這個過程
16:46.571–16:50.791
最後就可以優化這個Skill變成屬於你自己定制化的Skill了
16:50.791–16:51.631
那如果說
16:51.631–16:55.651
你要也要上網查的Skill其實都並不符合你的期望的
16:55.651–16:59.891
你只想要從零開始自己重新設置好這個Skill
16:59.891–17:01.551
那又要怎麼樣去做呢
17:01.551–17:03.671
因為這個步驟就會比較複雜一點
17:03.671–17:05.651
所以我之後就會另外拍一條影片
17:05.651–17:07.111
再去跟大家去講解
17:07.111–17:09.051
那這一條的影片就先到這裡了
17:09.051–17:10.591
如果大家有任何問題的話呢
17:10.591–17:12.511
都可以在這一條影片上面留言
17:12.511–17:14.751
那如果大家想要拿到這一條影片裡面
17:14.751–17:16.691
给大家展示的这个PPT的话呢
17:16.691–17:19.011
就可以加入我的AI自动画学习中心
17:19.011–17:20.831
就可以下载这份的PPT了
17:20.831–17:24.371
而且里面还有很多其他有关AI学习的一些的心得
17:24.371–17:27.011
或者是各种不同工具的使用方法
17:27.011–17:27.951
在右的链接呢
17:27.951–17:29.591
我就放在影片说明栏那里
17:29.591–17:32.131
如果大家觉得这一条影片对你有帮助的话呢
17:32.131–17:32.951
记得帮我点个赞
17:32.951–17:34.011
还有订阅我的频道
17:34.011–17:35.631
那我们下一条影片再见
17:35.631–17:36.531
拜拜
0:00.000–0:01.540
zh最近很多AI大公司
最近很多AI大公司
0:01.540–0:03.900
zh他們都推出了他們新的AI agent工具
他們都推出了他們新的AI agent工具
0:03.900–0:06.040
zh好像是XAI就推出了GraphBolt
好像是XAI就推出了GraphBolt
0:06.040–0:07.700
zhGoogle就出了GMI Spark
Google就出了GMI Spark
0:07.700–0:10.580
zh那一些傳統的AI大公司就好像OpenAI
那一些傳統的AI大公司就好像OpenAI
0:10.580–0:11.840
zh他們一直都用Codex
他們一直都用Codex
0:11.840–0:13.480
zh那Enthropec的話就有Codecode
那Enthropec的話就有Codecode
0:13.480–0:16.880
zh而且他們推出的AI agent工具都越來越簡單
而且他們推出的AI agent工具都越來越簡單
0:16.880–0:18.320
zh不像是我們一開始的時候
不像是我們一開始的時候
0:18.320–0:20.480
zh去使用Code又或者是Codex那樣子
去使用Code又或者是Codex那樣子
0:20.480–0:21.580
zh能不能拿上手了
能不能拿上手了
0:21.580–0:24.020
zh所以我們在這個AI agent的時代裡面
所以我們在這個AI agent的時代裡面
0:24.020–0:25.960
zh我覺得大家首先需要了解
我覺得大家首先需要了解
0:25.960–0:28.220
zh又或者是學會的一件事情就是
又或者是學會的一件事情就是
0:28.220–0:29.100
enSkill
Skill
0:29.100–0:32.500
zh但是如果大家連AIA券都不知道是什麼的話呢
但是如果大家連AIA券都不知道是什麼的話呢
0:32.500–0:36.600
zh我在這邊也非常快的先跟大家介紹一下什麼是AIA券
我在這邊也非常快的先跟大家介紹一下什麼是AIA券
0:36.600–0:41.400
zh簡單來說呢我們平時使用的那些Gemina或者是TrackGPT
簡單來說呢我們平時使用的那些Gemina或者是TrackGPT
0:41.400–0:44.100
zh那些就是一個普通的代語言模型
那些就是一個普通的代語言模型
0:44.100–0:47.100
zh他們是不能夠直接幫我們去做事情的
他們是不能夠直接幫我們去做事情的
0:47.100–0:49.700
zh充其讓他就是一個比較聰明一點的Google
充其讓他就是一個比較聰明一點的Google
0:49.700–0:52.800
zh所以我們在使用TrackGPT 優惡者是Gemina的時候
所以我們在使用TrackGPT 優惡者是Gemina的時候
0:52.800–0:55.800
zh還是停留在一個疑問一答的一個情況裡面
還是停留在一個疑問一答的一個情況裡面
0:55.800–0:58.500
zh但是如果我們是使用AIA券
但是如果我們是使用AIA券
0:58.500–1:01.440
zh他就可以幫我們直接做好一件事情
他就可以幫我們直接做好一件事情
1:01.440–1:03.900
zh比如說我跟AI Agent招待了一件事情
比如說我跟AI Agent招待了一件事情
1:03.900–1:05.300
zh跟他做好了我的目標
跟他做好了我的目標
1:05.300–1:07.040
zh他就可以直接幫我們去做好
他就可以直接幫我們去做好
1:07.040–1:08.700
zh他也可以操作我們的電腦
他也可以操作我們的電腦
1:08.700–1:10.300
zh看我們電腦裡面的檔案
看我們電腦裡面的檔案
1:10.300–1:11.900
zh根據這些檔案的資料
根據這些檔案的資料
1:11.900–1:13.500
zh直接幫我們去做事情
直接幫我們去做事情
1:13.500–1:15.900
zh如果他遇到不會不懂的事情
如果他遇到不會不懂的事情
1:15.900–1:17.600
zh他也可以直接上網去查
他也可以直接上網去查
1:17.600–1:18.600
zh查好了之後
查好了之後
1:18.600–1:19.800
zh再去幫我們去做
再去幫我們去做
1:19.800–1:22.100
zh所以最後我們只需要檢查一下
所以最後我們只需要檢查一下
1:22.100–1:24.500
zhAI Agent他幫我們做出來的成果
AI Agent他幫我們做出來的成果
1:24.500–1:25.900
zh成品好不好就可以了
成品好不好就可以了
1:25.900–1:28.200
zh這一個就是我們使用一般的大語言
這一個就是我們使用一般的大語言
1:28.200–1:30.960
zh模型還有AI Agent最大的一個區別
模型還有AI Agent最大的一個區別
1:30.960–1:32.680
zh那我們在使用AI Agent的時候
那我們在使用AI Agent的時候
1:32.680–1:35.440
zh我們必須要學會一件事情就是Skill
我們必須要學會一件事情就是Skill
1:35.440–1:36.280
zh比如這個例子
比如這個例子
1:36.280–1:38.720
zh我想讓AI Agent自己去搜尋一下
我想讓AI Agent自己去搜尋一下
1:38.720–1:40.520
zh最近十幾天的一個新聞
最近十幾天的一個新聞
1:40.520–1:42.840
zh之後就根據他搜尋到的這些新聞
之後就根據他搜尋到的這些新聞
1:42.840–1:45.080
zh配合我想要的題目的架構
配合我想要的題目的架構
1:45.080–1:46.560
zh來幫我做一批新的題目
來幫我做一批新的題目
1:46.560–1:48.120
zh給學生們他們去做練習
給學生們他們去做練習
1:48.120–1:49.760
zh那我在這整個過程當中
那我在這整個過程當中
1:49.760–1:51.800
zh我就只是很簡單的跟他說
我就只是很簡單的跟他說
1:51.800–1:53.200
zh運行了這個Skill
運行了這個Skill
1:53.200–1:56.120
zh之後他就會幫我做好題目還有答案
之後他就會幫我做好題目還有答案
1:56.120–1:58.000
zh然後還幫我把所有的東西
然後還幫我把所有的東西
1:58.000–2:00.100
zh整理放好了在GlueDrop上面
整理放好了在GlueDrop上面
2:00.100–2:02.340
zh那我们在GlueDrop上面就可以看到
那我们在GlueDrop上面就可以看到
2:02.340–2:04.200
zh他究竟是用了哪些的行为
他究竟是用了哪些的行为
2:04.200–2:05.900
zh然后他是参考了我
然后他是参考了我
2:05.900–2:08.140
zh放在GlueDrop上面里面的资料
放在GlueDrop上面里面的资料
2:08.140–2:10.340
zh来模拟这些题目的架构
来模拟这些题目的架构
2:10.340–2:12.140
zh又或者是字体的一个风格的
又或者是字体的一个风格的
2:12.140–2:15.060
zh之后AI就会帮我做好了不同的选择题
之后AI就会帮我做好了不同的选择题
2:15.060–2:17.260
zh还有相关题目的一些的答案
还有相关题目的一些的答案
2:17.260–2:19.060
zh还有评分的参考
还有评分的参考
2:19.060–2:20.380
zh那我弄这一整份
那我弄这一整份
2:20.380–2:22.320
zh练习院的一个过程当中
练习院的一个过程当中
2:22.320–2:25.000
zh其实我就只是简单的跟他说了
其实我就只是简单的跟他说了
2:25.000–2:26.020
zh运行这个skill
运行这个skill
2:26.020–2:27.360
zh其他什么东西都没有
其他什么东西都没有
2:27.360–2:28.500
zh他就可以做好一份
他就可以做好一份
2:28.500–2:30.360
zh这么好的一个答案给我们了
这么好的一个答案给我们了
2:30.360–2:32.000
zh那这个就是使用了skill
那这个就是使用了skill
2:32.000–2:33.900
zh还有没有使用skill的一个区别
还有没有使用skill的一个区别
2:33.900–2:36.060
zh如果我们没有使用skill的话呢
如果我们没有使用skill的话呢
2:36.060–2:37.800
zh我们可能需要一开始的时候
我们可能需要一开始的时候
2:37.800–2:40.100
zh先给到一个指令给到AI
先给到一个指令给到AI
2:40.100–2:41.900
zh就是让他帮我上网
就是让他帮我上网
2:41.900–2:44.120
zh去查一下最新的一个新闻
去查一下最新的一个新闻
2:44.120–2:45.920
zh查好了这些新闻之后呢
查好了这些新闻之后呢
2:45.920–2:48.380
zh我们还需要自己检查这些新闻
我们还需要自己检查这些新闻
2:48.380–2:49.220
zh合不合适
合不合适
2:49.220–2:51.660
zh当我们筛选好了这些新闻之后呢
当我们筛选好了这些新闻之后呢
2:51.660–2:53.160
zh我还要告诉AI
我还要告诉AI
2:53.160–2:55.760
zh你就参考之前我上传给他的
你就参考之前我上传给他的
2:55.760–2:57.160
zh那个题目的风格
那个题目的风格
2:57.160–3:00.960
zh帮我再根据刚刚的新闻创建一批新的题目
帮我再根据刚刚的新闻创建一批新的题目
3:00.960–3:02.500
zh当它做好了题目之后呢
当它做好了题目之后呢
3:02.500–3:04.860
zh我还要自己把这些题目复制贴上
我还要自己把这些题目复制贴上
3:04.860–3:06.360
zh放到Google Doc上面
放到Google Doc上面
3:06.360–3:08.860
zh中间很多都需要我们手动的
中间很多都需要我们手动的
3:08.860–3:11.260
zh去把AI给我们的成品
去把AI给我们的成品
3:11.260–3:12.860
zh自己去串联在一起
自己去串联在一起
3:12.860–3:15.120
zh但是如果我们是用了Skill的话呢
但是如果我们是用了Skill的话呢
3:15.120–3:17.700
zh每一个步骤我们都可以很清楚的
每一个步骤我们都可以很清楚的
3:17.700–3:21.460
zh告诉AI到底什么的新闻是适合用来做题目的
告诉AI到底什么的新闻是适合用来做题目的
3:21.460–3:22.620
zh也些是不适合的
也些是不适合的
3:22.620–3:25.560
zh我们已经可以把这个筛选的一个指标
我们已经可以把这个筛选的一个指标
3:25.560–3:27.000
zh事先给到AI agent
事先给到AI agent
3:27.000–3:29.000
zh他就可以自己通過這些的新聞
他就可以自己通過這些的新聞
3:29.000–3:30.940
zh然後自己去做上一個步驟了
然後自己去做上一個步驟了
3:30.940–3:32.060
zh所以每一個步驟
所以每一個步驟
3:32.060–3:33.700
zhAI都可以根據我們事件
AI都可以根據我們事件
3:33.700–3:35.100
zh給到他的規則準則
給到他的規則準則
3:35.100–3:36.000
zh自己去做好
自己去做好
3:36.000–3:37.400
zh我們只需要做最後的
我們只需要做最後的
3:37.400–3:39.460
zh驗獸的這個步驟就可以了
驗獸的這個步驟就可以了
3:39.460–3:40.640
zh那根據這個模式
那根據這個模式
3:40.640–3:41.960
zh其實不僅僅是
其實不僅僅是
3:41.960–3:43.400
zh好像我剛剛那個例子
好像我剛剛那個例子
3:43.400–3:44.640
zh你也可以讓AI上網
你也可以讓AI上網
3:44.640–3:46.400
zh去查各種你需要的資料
去查各種你需要的資料
3:46.400–3:48.140
zh然後根據你公司優惠者是
然後根據你公司優惠者是
3:48.140–3:50.140
zh你想要的一個需求規則
你想要的一個需求規則
3:50.140–3:51.560
zh去篩選分析
去篩選分析
3:51.560–3:54.140
zh然後讓AI自己去檢查一下
然後讓AI自己去檢查一下
3:54.140–3:55.200
zh他弄出來的成品
他弄出來的成品
3:55.200–3:56.860
zh的效果是好或者是不好
的效果是好或者是不好
3:56.860–4:00.100
zh弄好了之後再把這些資料儲存在你想要的地方
弄好了之後再把這些資料儲存在你想要的地方
4:00.100–4:01.600
zh又或者可以讓AI
又或者可以讓AI
4:01.600–4:04.600
zh再去發一個郵件通知給其他的部門
再去發一個郵件通知給其他的部門
4:04.600–4:07.540
zh又或者是發給其他公司通通都沒有問題
又或者是發給其他公司通通都沒有問題
4:07.540–4:10.200
zh那大家基本理解了什麼是SKILL之後呢?
那大家基本理解了什麼是SKILL之後呢?
4:10.200–4:12.380
zh接下來我們今天這一條影片
接下來我們今天這一條影片
4:12.380–4:14.780
zh就會跟著具體的跟大家解釋一下
就會跟著具體的跟大家解釋一下
4:14.780–4:16.140
zh到底SKILL是什麼
到底SKILL是什麼
4:16.140–4:17.620
zh它跟Prom就是
它跟Prom就是
4:17.620–4:19.620
zh之前我們常使用的提示詞
之前我們常使用的提示詞
4:19.620–4:20.780
zh差別是在哪裡
差別是在哪裡
4:20.780–4:22.020
zh應該怎麼樣去找
應該怎麼樣去找
4:22.020–4:22.980
zh怎麼樣去安裝
怎麼樣去安裝
4:22.980–4:25.120
zh還有需要注意的一些事項
還有需要注意的一些事項
4:25.120–4:29.220
zh怎麽樣可以把其他人的Skill變成我們自己的Skill
怎麽樣可以把其他人的Skill變成我們自己的Skill
4:29.220–4:32.920
zh其實我們之前用的這些提示詞就是Prom還有Skill
其實我們之前用的這些提示詞就是Prom還有Skill
4:32.920–4:34.720
zh他們的差別是在哪裏呢
他們的差別是在哪裏呢
4:34.720–4:38.920
zh我覺得Skill其實就是一個進階版進化版的一個Prom
我覺得Skill其實就是一個進階版進化版的一個Prom
4:38.920–4:41.720
zh所有Prom有的東西Skill它都會有
所有Prom有的東西Skill它都會有
4:41.720–4:46.520
zh比如這個資料夾裡面就是我用來分析YouTube影片的Skill
比如這個資料夾裡面就是我用來分析YouTube影片的Skill
4:46.520–4:51.420
zh大家可以看它其實它當中是包括了非常多各種不同的東西的
大家可以看它其實它當中是包括了非常多各種不同的東西的
4:51.420–4:54.920
zh但當中最重要的話就是這個Skill.MD
但當中最重要的話就是這個Skill.MD
4:54.920–4:58.060
zh就是一個給AI agent他看的一個說明書
就是一個給AI agent他看的一個說明書
4:58.060–5:01.960
zh讓AI agent知道什麼情況他應該怎麼樣去處理
讓AI agent知道什麼情況他應該怎麼樣去處理
5:01.960–5:03.020
zh所以一個Skill呢
所以一個Skill呢
5:03.020–5:06.340
zh其實他是有一整個資料夾在裡面的
其實他是有一整個資料夾在裡面的
5:06.340–5:08.700
zh他不僅僅會有一份的說明書
他不僅僅會有一份的說明書
5:08.700–5:11.160
zh那這個說明書其實就會是好像
那這個說明書其實就會是好像
5:11.160–5:13.240
zhHome一樣也是一段文字
Home一樣也是一段文字
5:13.240–5:15.880
zh但是呢在這個Skill的資料夾裡面
但是呢在這個Skill的資料夾裡面
5:15.880–5:18.280
zh就會有其他一些參考的資料
就會有其他一些參考的資料
5:18.280–5:21.680
zh讓AI agent知道他做出來的一個效果
讓AI agent知道他做出來的一個效果
5:21.680–5:25.320
zh應該是跟你這些給他的一些參考資料
應該是跟你這些給他的一些參考資料
5:25.320–5:27.180
zh要是差不多的一個品質的
要是差不多的一個品質的
5:27.180–5:28.820
zh還有會有一些的找本
還有會有一些的找本
5:28.820–5:30.380
zh是告訴AI Agent
是告訴AI Agent
5:30.380–5:31.920
zh當他接觸到
當他接觸到
5:31.920–5:33.620
zh比如說是A這個情況的時候
比如說是A這個情況的時候
5:33.620–5:35.120
zh就需要用到A這個找本
就需要用到A這個找本
5:35.120–5:37.560
zhB這個情況就需要用到B這個找本
B這個情況就需要用到B這個找本
5:37.560–5:39.760
zh而且我們在使用Skill的時候呢
而且我們在使用Skill的時候呢
5:39.760–5:42.860
zh正常來說AI他就會自動的去判斷
正常來說AI他就會自動的去判斷
5:42.860–5:46.100
zh什麼樣的情況他會觸發到這個Skill
什麼樣的情況他會觸發到這個Skill
5:46.100–5:49.640
zh所以我們不需要很刻意的告訴AI Agent
所以我們不需要很刻意的告訴AI Agent
5:49.640–5:51.580
zh我需要用什麼什麼樣的Skill
我需要用什麼什麼樣的Skill
5:51.580–5:52.740
zh不需要這樣子
不需要這樣子
5:52.740–5:55.980
zh而是我們可以直接給到一個任務
而是我們可以直接給到一個任務
5:55.980–5:56.980
zh給到AI Agent
給到AI Agent
5:56.980–5:59.220
zh然後AI Agent他會自動的去判斷
然後AI Agent他會自動的去判斷
5:59.220–6:01.280
zh他應該用到哪個Skill的
他應該用到哪個Skill的
6:01.280–6:03.420
zh所以當我們弄好一個Skill之後呢
所以當我們弄好一個Skill之後呢
6:03.420–6:07.100
zh他就可以不斷的重複幫我們去處理
他就可以不斷的重複幫我們去處理
6:07.100–6:08.860
zh同一個類型的任務了
同一個類型的任務了
6:08.860–6:11.100
zh比如說你每天或者是每週
比如說你每天或者是每週
6:11.100–6:13.560
zh都有一個差不多的任務是需要做的
都有一個差不多的任務是需要做的
6:13.560–6:16.840
zh那我們就可以把整個過程打包成為一個Skill
那我們就可以把整個過程打包成為一個Skill
6:16.840–6:18.780
zh讓AI每天幫我們去做了
讓AI每天幫我們去做了
6:18.780–6:22.520
zh它每一步都會根據我們定的一個規則去行動
它每一步都會根據我們定的一個規則去行動
6:22.520–6:24.180
zh所以當我們用了Skill之後
所以當我們用了Skill之後
6:24.180–6:27.020
zhAI做出來的成品就會更加一致性了
AI做出來的成品就會更加一致性了
6:27.020–6:28.540
zh就會更加的規模化了
就會更加的規模化了
6:28.540–6:30.380
zh如果我們沒有用Skill的話
如果我們沒有用Skill的話
6:30.380–6:32.540
zh有可能AI做出來的東西
有可能AI做出來的東西
6:32.540–6:33.780
zh它做出來的成品
它做出來的成品
6:33.780–6:36.240
zh每一次做出來的樣子都是不一樣的
每一次做出來的樣子都是不一樣的
6:36.240–6:38.940
zh如果它每一次做出來的樣子都是不一樣的話呢
如果它每一次做出來的樣子都是不一樣的話呢
6:38.940–6:41.240
zh我們就很難在公司裡面去使用了
我們就很難在公司裡面去使用了
6:41.240–6:42.620
zh但是我們用了Skill之後
但是我們用了Skill之後
6:42.620–6:45.080
zh可以把我們公司的那一套的規則
可以把我們公司的那一套的規則
6:45.080–6:47.280
zh又或者是規矩交給AI Agent
又或者是規矩交給AI Agent
6:47.280–6:48.380
zh就變成了AI Agent
就變成了AI Agent
6:48.380–6:49.380
zh他做出来的成品
他做出来的成品
6:49.380–6:52.040
zh是真正可以放在你们公司上面可以使用
是真正可以放在你们公司上面可以使用
6:52.040–6:54.320
zh当大家理解了skill是什么之后呢
当大家理解了skill是什么之后呢
6:54.320–6:55.640
zh我们接下来再来说一下
我们接下来再来说一下
6:55.640–6:58.700
zh我们可以去什么地方找到这些skill
我们可以去什么地方找到这些skill
6:58.700–6:59.900
zh最简单的方法呢
最简单的方法呢
6:59.900–7:01.180
zh其实就是直接让AI
其实就是直接让AI
7:01.180–7:03.360
zh去GitHub上面帮我们去查一下
去GitHub上面帮我们去查一下
7:03.360–7:06.900
zh有没有一些可以帮我们解决这个需求的一些的skill
有没有一些可以帮我们解决这个需求的一些的skill
7:06.900–7:07.920
zh好像我这个例子
好像我这个例子
7:07.920–7:08.980
zh我就跟AI说
我就跟AI说
7:08.980–7:10.920
zh我想要处理的事情就是
我想要处理的事情就是
7:10.920–7:13.820
zh我想要一个可以记录学生层次表现
我想要一个可以记录学生层次表现
7:13.820–7:17.040
zh还有他们的行为的记录分析的一个工具
还有他们的行为的记录分析的一个工具
7:17.040–7:19.420
zh所以就讓他幫我上網去查一下
所以就讓他幫我上網去查一下
7:19.420–7:21.360
zh有沒有一些成品的Skill
有沒有一些成品的Skill
7:21.360–7:22.460
zh可以做到這件事情
可以做到這件事情
7:22.460–7:24.640
zh那當他幫我找到這個Skill之後呢
那當他幫我找到這個Skill之後呢
7:24.640–7:26.220
zh就不要馬上幫我安裝
就不要馬上幫我安裝
7:26.220–7:27.240
zh我需要先知道
我需要先知道
7:27.240–7:29.880
zh這個Skill裡面是包括了什麼樣的東西
這個Skill裡面是包括了什麼樣的東西
7:29.880–7:32.380
zh使他可以幫我們做到什麼樣的效果
使他可以幫我們做到什麼樣的效果
7:32.380–7:33.320
zh適合什麼情況
適合什麼情況
7:33.320–7:36.100
zh又或者是不適合什麼情況去使用的
又或者是不適合什麼情況去使用的
7:36.100–7:38.380
zh我就要一個非常詳細的一個報告
我就要一個非常詳細的一個報告
7:38.380–7:38.880
zh所以呢
所以呢
7:38.880–7:42.240
zh我就讓AI Agent上網去幫我們去查一下
我就讓AI Agent上網去幫我們去查一下
7:42.240–7:43.240
zh之後呢
之後呢
7:43.240–7:45.440
zh他就會直接幫我們去上網
他就會直接幫我們去上網
7:45.440–7:47.240
zh特別就是針對GekHub上面
特別就是針對GekHub上面
7:47.240–7:49.240
zh因為在GekHub上面有非常多
因為在GekHub上面有非常多
7:49.240–7:51.640
zh免費的一些開源的工具
免費的一些開源的工具
7:51.640–7:52.640
zh或者是skill
或者是skill
7:52.640–7:54.240
zh我們就可以參考一下
我們就可以參考一下
7:54.240–7:56.000
zh然後好像這一個
然後好像這一個
7:56.000–7:57.560
zhAI它就會幫我們查到
AI它就會幫我們查到
7:57.560–7:58.480
zhAnthroby官方
Anthroby官方
7:58.480–8:00.000
zh它就會在GekHub上面
它就會在GekHub上面
8:00.000–8:01.000
zh他就會在Github上面
他就會在Github上面
8:01.000–8:03.000
zh就會有這一個skill
就會有這一個skill
8:03.000–8:05.000
zh那當AI幫我們找到了一些skill之後
那當AI幫我們找到了一些skill之後
8:05.000–8:07.000
zh我們就可以自己點進去
我們就可以自己點進去
8:07.000–8:09.000
zhGithub的網站上面
Github的網站上面
8:09.000–8:11.000
zh去看一下到底這個項目
去看一下到底這個項目
8:11.000–8:13.000
zh他的星星的數量是多少的
他的星星的數量是多少的
8:13.000–8:15.000
zh那這個星星的數量代表什麼呢
那這個星星的數量代表什麼呢
8:15.000–8:18.200
zh就是代表這一個項目的熱門的程度
就是代表這一個項目的熱門的程度
8:18.200–8:21.200
zh越多星星的話就代表它是越受歡迎的
越多星星的話就代表它是越受歡迎的
8:21.200–8:24.000
zh另外呢我們也是要看一下這一個
另外呢我們也是要看一下這一個
8:24.000–8:26.800
zhLast Week 它在這邊呢就會顯示一下
Last Week 它在這邊呢就會顯示一下
8:26.800–8:30.500
zh它之前更新的時間是多久之前
它之前更新的時間是多久之前
8:30.500–8:32.500
zh那如果這一個項目
那如果這一個項目
8:32.500–8:36.000
zh它可能是半年或者是一年之前弄出來的
它可能是半年或者是一年之前弄出來的
8:36.000–8:39.700
zh那我們就可能選擇其他比較新的一些的項目
那我們就可能選擇其他比較新的一些的項目
8:39.700–8:42.300
zh之後呢我們可以再看一下這個 Week Meet
之後呢我們可以再看一下這個 Week Meet
8:42.300–8:44.700
zh就是這個Skill的一個說明書
就是這個Skill的一個說明書
8:44.700–8:47.100
zh那如果你對這些Skill
那如果你對這些Skill
8:47.100–8:49.900
zh又或者是這些內容不太了解的話呢
又或者是這些內容不太了解的話呢
8:49.900–8:54.300
zh我們其實也可以回到你的AI Agent上面
我們其實也可以回到你的AI Agent上面
8:54.300–8:58.800
zh我們可以讓他針對他幫我們研究到的某一個Skill
我們可以讓他針對他幫我們研究到的某一個Skill
8:58.800–9:03.000
zh你可以跟他說再給你一份更加具體更加詳細的一個研究報告
你可以跟他說再給你一份更加具體更加詳細的一個研究報告
9:03.000–9:07.500
zh那在他這邊他首先給過的就是一個清淡而已
那在他這邊他首先給過的就是一個清淡而已
9:07.500–9:09.000
zh那如果你看了之後
那如果你看了之後
9:09.000–9:10.800
zh有一些Skill你是有興趣的
有一些Skill你是有興趣的
9:10.800–9:11.900
zh你想要進一步了解的
你想要進一步了解的
9:11.900–9:15.040
zh你就可以直接跟他說你想要進一步了解什麼樣的Skill
你就可以直接跟他說你想要進一步了解什麼樣的Skill
9:15.040–9:17.800
zh讓他再幫你去做一個進一步的演奏
讓他再幫你去做一個進一步的演奏
9:17.800–9:19.300
zh這個也完全沒有問題
這個也完全沒有問題
9:19.300–9:22.840
zh那我們就可以通過這個方法很方便很簡單的
那我們就可以通過這個方法很方便很簡單的
9:22.840–9:27.040
zh就可以讓AI agent找到一些符合我們需求的Skill
就可以讓AI agent找到一些符合我們需求的Skill
9:27.040–9:29.760
zh但是當大家找到了這些Skill之後呢
但是當大家找到了這些Skill之後呢
9:29.760–9:32.860
zh不要新奇不要馬上的去安裝這些Skill
不要新奇不要馬上的去安裝這些Skill
9:32.860–9:36.400
zh因為其實Skill不僅僅只是一個文字來的
因為其實Skill不僅僅只是一個文字來的
9:36.400–9:39.060
zh它是有可能在這個Skill裡面
它是有可能在這個Skill裡面
9:39.060–9:42.460
zh可能會隱藏了一些有惡意的一些指令的
可能會隱藏了一些有惡意的一些指令的
9:42.460–9:46.240
zh所以當我們找到一些可能覺得合用的一些skills之後呢
所以當我們找到一些可能覺得合用的一些skills之後呢
9:46.240–9:50.040
zh我們在安裝之前可以讓AI agent信頒我們
我們在安裝之前可以讓AI agent信頒我們
9:50.040–9:52.040
zh仔細的針對這些skills
仔細的針對這些skills
9:52.040–9:53.980
zh看一下以下這五件事情
看一下以下這五件事情
9:53.980–9:58.120
zh就是我們需要了解一下這個skills會碰我哪些的答案
就是我們需要了解一下這個skills會碰我哪些的答案
9:58.120–10:00.120
zh會不會自動的把我上去中置呢
會不會自動的把我上去中置呢
10:00.120–10:03.320
zh會不會把我的資料傳到其他的地方呢
會不會把我的資料傳到其他的地方呢
10:03.320–10:06.520
zh裡面會不會有一些我看不到的一些執行的指令
裡面會不會有一些我看不到的一些執行的指令
10:06.520–10:10.120
zh又或者其實他會幫我偷偷的安裝這些的套件
又或者其實他會幫我偷偷的安裝這些的套件
10:10.120–10:15.520
zh又或者會不會跟功能官專門寫給AI看的一些隱藏的指令
又或者會不會跟功能官專門寫給AI看的一些隱藏的指令
10:15.520–10:18.720
zh他會不會讀我的API IQ或者是環境變數呢
他會不會讀我的API IQ或者是環境變數呢
10:18.720–10:22.520
zh其實的問題我們都需要先讓AI Agent幫我們了解清楚
其實的問題我們都需要先讓AI Agent幫我們了解清楚
10:22.520–10:24.020
zh之後我們再去安裝
之後我們再去安裝
10:24.020–10:26.820
zh那我們安裝的方法其實也非常的簡單
那我們安裝的方法其實也非常的簡單
10:26.820–10:29.820
zh就只是在AI Agent裡面跟他說一句
就只是在AI Agent裡面跟他說一句
10:29.820–10:31.220
zh幫我安裝這個Skill
幫我安裝這個Skill
10:31.220–10:33.120
zhAI Agent就會自動幫你安裝了
AI Agent就會自動幫你安裝了
10:33.120–10:35.120
zh當我們安裝好了一個Skill之後呢
當我們安裝好了一個Skill之後呢
10:35.120–10:37.120
zh我們就可以運作這個Skill
我們就可以運作這個Skill
10:37.120–10:39.920
zh試試看它可不可以成功的運作
試試看它可不可以成功的運作
10:39.920–10:41.520
zh又或者我們可以看一下
又或者我們可以看一下
10:41.520–10:42.320
zh檢查一下
檢查一下
10:42.320–10:44.420
zh用了這個Skill弄出來的成品
用了這個Skill弄出來的成品
10:44.420–10:46.120
zh是不是符合我們期望的
是不是符合我們期望的
10:46.120–10:48.920
zh之後呢就來到這一條影片最重要的一步了
之後呢就來到這一條影片最重要的一步了
10:48.920–10:51.220
zh就是怎麼樣可以把其他人的Skill
就是怎麼樣可以把其他人的Skill
10:51.220–10:52.920
zh變成你自己的Skill
變成你自己的Skill
10:52.920–10:54.520
zh為什麼要這樣子做呢
為什麼要這樣子做呢
10:54.520–10:55.820
zh大家可以想像一下
大家可以想像一下
10:55.820–10:58.220
zh其實我們在Gateoff上面
其實我們在Gateoff上面
10:58.220–11:00.020
zh下角下來其他人的Skill
下角下來其他人的Skill
11:00.020–11:02.420
zh就好像一台新的手機
就好像一台新的手機
11:02.420–11:04.920
zh那你買了一台新手機回去之後
那你買了一台新手機回去之後
11:04.920–11:08.500
zh肯定很多東西都是他們原廠的東西
肯定很多東西都是他們原廠的東西
11:08.500–11:11.420
zh你可能需要修改一下你的封面
你可能需要修改一下你的封面
11:11.420–11:13.800
zh然後下載一下新的APP
然後下載一下新的APP
11:13.800–11:17.400
zh又或者是把一些帳戶都需要登入進去
又或者是把一些帳戶都需要登入進去
11:17.400–11:19.900
zh把整台手機變成你自己的手機
把整台手機變成你自己的手機
11:19.900–11:22.840
zh那我們在使用Skill的情況其實也是一樣的
那我們在使用Skill的情況其實也是一樣的
11:22.840–11:25.900
zh我們可以想像成為剛剛下載的其他弄好的Skill
我們可以想像成為剛剛下載的其他弄好的Skill
11:25.900–11:28.840
zh其實都是一些原廠的Skill
其實都是一些原廠的Skill
11:28.840–11:30.340
zh它不會對你的行為
它不會對你的行為
11:30.340–11:33.180
zh不會對你自己的個人的數據
不會對你自己的個人的數據
11:33.180–11:36.000
zh又或者你的情況有任何的了解
又或者你的情況有任何的了解
11:36.260–11:37.540
zh所以我們接下來呢
所以我們接下來呢
11:37.540–11:39.580
zh就需要把你自己的情況
就需要把你自己的情況
11:39.580–11:40.600
zh你的資料
你的資料
11:40.600–11:42.140
zh給到 AI Agent
給到 AI Agent
11:42.140–11:44.180
zh讓他寫在這個 SKILL 裡面
讓他寫在這個 SKILL 裡面
11:44.180–11:45.720
zh之後呢這個 SKILL
之後呢這個 SKILL
11:45.720–11:46.740
zh出來的東西
出來的東西
11:46.740–11:48.800
zh就會更加符合你自己的需求
就會更加符合你自己的需求
11:48.800–11:49.820
zh就變成了一個
就變成了一個
11:49.820–11:50.840
zh屬於你自己
屬於你自己
11:50.840–11:52.380
zh定制化的 SKILL 呢
定制化的 SKILL 呢
11:52.380–11:53.920
zh這樣子用起來的時候呢
這樣子用起來的時候呢
11:53.920–11:55.700
zh就會更加的方便有效率了
就會更加的方便有效率了
11:55.700–11:58.260
zh所以我們把這個 SKILL 安裝好之後呢
所以我們把這個 SKILL 安裝好之後呢
11:58.260–11:59.300
zh可以讓 AI Agent
可以讓 AI Agent
11:59.300–12:01.080
zh先運作這個 SKILL 一遍
先運作這個 SKILL 一遍
12:01.080–12:01.860
zh之後呢
之後呢
12:01.860–12:02.880
zh我們再來看一下
我們再來看一下
12:02.880–12:04.680
zh他做出來的效果如何
他做出來的效果如何
12:04.680–12:06.080
zh如果有問題的話呢
如果有問題的話呢
12:06.080–12:09.880
zh我們可以再跟AI Agent講清楚這幾件事情
我們可以再跟AI Agent講清楚這幾件事情
12:09.880–12:11.720
zh比如說你想要AI Agent
比如說你想要AI Agent
12:11.720–12:14.080
zh通過這個Skill做出來的作品
通過這個Skill做出來的作品
12:14.080–12:16.080
zh成果應該是長什麼樣子的
成果應該是長什麼樣子的
12:16.080–12:18.380
zh也要非常具體的告訴他
也要非常具體的告訴他
12:18.380–12:20.080
zh而且你要告訴AI Agent
而且你要告訴AI Agent
12:20.080–12:21.680
zh你弄好了這個成果之後
你弄好了這個成果之後
12:21.680–12:23.080
zh你要拿去做什麼的
你要拿去做什麼的
12:23.080–12:24.980
zh或者說有沒有一些限制的
或者說有沒有一些限制的
12:24.980–12:27.380
zh還有這一份文件是給誰看的
還有這一份文件是給誰看的
12:27.380–12:30.480
zh那除了剛剛跟AI文字上的溝通之外呢
那除了剛剛跟AI文字上的溝通之外呢
12:30.480–12:32.580
zh還有一個更加好的做法就是
還有一個更加好的做法就是
12:32.580–12:34.980
zh給一個參考物給到AI agent
給一個參考物給到AI agent
12:34.980–12:36.620
zh因為我們跟AI說
因為我們跟AI說
12:36.620–12:38.920
zh或者是跟AI溝通的時候呢
或者是跟AI溝通的時候呢
12:38.920–12:42.620
zh可能很有可能很多人都會用一個好的這個字
可能很有可能很多人都會用一個好的這個字
12:42.620–12:43.980
zh去跟AI去溝通的
去跟AI去溝通的
12:43.980–12:47.240
zh但是你自己心裡面覺得好的定義
但是你自己心裡面覺得好的定義
12:47.240–12:50.280
zh跟AI覺得好的定義很有可能是不一樣的
跟AI覺得好的定義很有可能是不一樣的
12:50.280–12:52.280
zh可能你覺得好的意思就是
可能你覺得好的意思就是
12:52.280–12:54.480
zh面板需要再乾淨一點
面板需要再乾淨一點
12:54.480–12:55.420
zh至少一點
至少一點
12:55.420–12:57.680
zh需要增加更加多的圖片
需要增加更加多的圖片
12:57.680–12:59.720
zh但是AI就可能會覺得
但是AI就可能會覺得
12:59.720–13:01.180
zh好一點的意思就是
好一點的意思就是
13:01.180–13:02.680
zh內容要更加豐富一點
內容要更加豐富一點
13:02.680–13:05.280
zh所以它就會更加多的文字了
所以它就會更加多的文字了
13:05.280–13:07.520
zh所以我們需要用一個實物
所以我們需要用一個實物
13:07.520–13:08.980
zh去告訴AI
去告訴AI
13:08.980–13:10.820
zh怎麼樣是好的
怎麼樣是好的
13:10.820–13:13.620
zh我們可以把我們之前做好的一些成品
我們可以把我們之前做好的一些成品
13:13.620–13:15.120
zh直接上傳給到AI
直接上傳給到AI
13:15.120–13:17.520
zh因為這一份成品是你之前已經做好
因為這一份成品是你之前已經做好
13:17.520–13:18.740
zh你覺得好的東西
你覺得好的東西
13:18.740–13:20.440
zh所以這個就是你的標準了
所以這個就是你的標準了
13:20.440–13:22.640
zh又或者我們可以把其他人
又或者我們可以把其他人
13:22.640–13:24.380
zh你覺得好的一些例子
你覺得好的一些例子
13:24.380–13:26.240
zh也可以上傳給到AI
也可以上傳給到AI
13:26.240–13:27.840
zh除了一些你覺得好
除了一些你覺得好
13:27.840–13:29.980
zh又或者你已經做好的成品之外呢
又或者你已經做好的成品之外呢
13:29.980–13:32.740
zh我們也可以給到AI一些的反例
我們也可以給到AI一些的反例
13:32.740–13:34.260
zh我們可以直接上傳
我們可以直接上傳
13:34.260–13:35.380
zh然後跟AI說
然後跟AI說
13:35.380–13:37.860
zh這一個就是我不想要的樣子
這一個就是我不想要的樣子
13:37.860–13:41.060
zh你可以讓AI從一些反面的造財裡面
你可以讓AI從一些反面的造財裡面
13:41.060–13:43.620
zh也可以學習到你想要的風格如何
也可以學習到你想要的風格如何
13:43.620–13:46.900
zh那我們除了丟這些的參考物給到AI之外呢
那我們除了丟這些的參考物給到AI之外呢
13:46.900–13:49.460
zh我們也需要告訴AI
我們也需要告訴AI
13:49.460–13:52.500
zh希望AI可以從這個參考物裡面
希望AI可以從這個參考物裡面
13:52.500–13:54.700
zh學習到什麼樣的東西
學習到什麼樣的東西
13:54.700–13:56.740
zh比如說是學習到它的結構嗎
比如說是學習到它的結構嗎
13:56.740–13:58.340
zh還是語氣還是排版
還是語氣還是排版
13:58.340–14:02.100
zh除非你是想要所有东西都是让AI学习好的
除非你是想要所有东西都是让AI学习好的
14:02.100–14:03.140
zh要不然的话呢
要不然的话呢
14:03.140–14:05.660
zh你就需要非常具体的告诉AI
你就需要非常具体的告诉AI
14:05.660–14:07.180
zh需要学的东西是什么
需要学的东西是什么
14:07.180–14:10.700
zh那如果你完全没有一些参考物给到他怎么办呢
那如果你完全没有一些参考物给到他怎么办呢
14:10.700–14:11.580
zh也没有关系
也没有关系
14:11.580–14:15.060
zh我们可以让AI先给我们弄几个不同的版本
我们可以让AI先给我们弄几个不同的版本
14:15.060–14:19.460
zh之后你再从一个你觉得比较好的一个版本里面去选择一个
之后你再从一个你觉得比较好的一个版本里面去选择一个
14:19.460–14:19.960
zh之后呢
之后呢
14:19.960–14:22.420
zh再把每一个不满意的地方
再把每一个不满意的地方
14:22.420–14:24.420
zh很具体的跟AI说
很具体的跟AI说
14:24.420–14:26.140
zh哪个地方是不好的
哪个地方是不好的
14:26.140–14:27.100
zh怎么说呢
怎么说呢
14:27.100–14:29.140
zh我們需要跟AI說
我們需要跟AI說
14:29.140–14:31.640
zh這個位置、方向還有程度
這個位置、方向還有程度
14:31.640–14:33.140
zh比如說你可以跟他說
比如說你可以跟他說
14:33.140–14:34.640
zh第幾段太長了
第幾段太長了
14:34.640–14:36.440
zh需要壓到幾句以內
需要壓到幾句以內
14:36.440–14:37.251
zh重點是把
重點是把
14:37.251–14:38.431
zh重点是把握什么什么样的地方
重点是把握什么什么样的地方
14:38.431–14:41.611
zh那如果一个不好的一个沟通
那如果一个不好的一个沟通
14:41.611–14:43.831
zh又或者是一个不好的一个例子
又或者是一个不好的一个例子
14:43.831–14:46.091
zh就是跟AI说再好一点
就是跟AI说再好一点
14:46.091–14:47.651
zh这个感觉不太好
这个感觉不太好
14:47.651–14:48.831
zh你自己再去想象
你自己再去想象
14:48.831–14:50.251
zh如果我们是这样子
如果我们是这样子
14:50.251–14:51.451
zh跟AI说话的话呢
跟AI说话的话呢
14:51.451–14:54.011
zh才有可能他改個四五遍給我們
才有可能他改個四五遍給我們
14:54.011–14:56.051
zh都做不到我們想要的一個效果
都做不到我們想要的一個效果
14:56.051–14:59.511
zh那根據我們剛剛的那個方法去變AI溝通之後呢
那根據我們剛剛的那個方法去變AI溝通之後呢
14:59.511–15:02.851
zh我們就可以讓AI再幫我們去弄一個成品出來
我們就可以讓AI再幫我們去弄一個成品出來
15:02.851–15:04.711
zh就不斷重複這個過程
就不斷重複這個過程
15:04.711–15:06.611
zhAI弄好的一個成品給我們
AI弄好的一個成品給我們
15:06.611–15:08.651
zh我們就跟他說問題在哪
我們就跟他說問題在哪
15:08.651–15:10.611
zh之後AI就會再去改善
之後AI就會再去改善
15:10.611–15:12.051
zh如果我們看到了問題之後
如果我們看到了問題之後
15:12.051–15:13.051
zh再讓AI改
再讓AI改
15:13.051–15:14.551
zh就一直重複這個步驟
就一直重複這個步驟
15:14.551–15:16.751
zh但AI他真正可以弄到一份
但AI他真正可以弄到一份
15:16.751–15:19.851
zh我們覺得OK沒有問題的一個成品之後呢
我們覺得OK沒有問題的一個成品之後呢
15:19.851–15:21.651
zh我們就可以跟AI說
我們就可以跟AI說
15:21.651–15:23.851
zh根據我們剛才說的討論的修正
根據我們剛才說的討論的修正
15:23.851–15:25.451
zh優化好這個Skill
優化好這個Skill
15:25.451–15:26.051
zh之後呢
之後呢
15:26.051–15:31.491
zhAI他就會直接把你剛剛下載的那個Skill改良好了
AI他就會直接把你剛剛下載的那個Skill改良好了
15:31.491–15:33.731
zh他就會根據你們對話的這個紀錄
他就會根據你們對話的這個紀錄
15:33.731–15:36.291
zh然後就看一下有什麼需要低字化的地方
然後就看一下有什麼需要低字化的地方
15:36.291–15:38.811
zh把這個Skill變成屬於你自己的Skill
把這個Skill變成屬於你自己的Skill
15:38.811–15:40.971
zh所以我們想要用好AI Agent
所以我們想要用好AI Agent
15:40.971–15:41.931
zh用好Skill
用好Skill
15:41.931–15:45.371
zh並不是說安裝很多其他人覺得好的這些Skill
並不是說安裝很多其他人覺得好的這些Skill
15:45.371–15:46.611
zh然後就是用的好了
然後就是用的好了
15:46.611–15:49.451
zh其實你想要用好Skill用好AI Agent
其實你想要用好Skill用好AI Agent
15:49.451–15:53.851
zh是真正的把這些skills融合到你自己平時使用的情況
是真正的把這些skills融合到你自己平時使用的情況
15:53.851–15:56.851
zh又或者是融合到你公司的一個實際的情況
又或者是融合到你公司的一個實際的情況
15:56.851–15:59.391
zh把這些skills變成定製化
把這些skills變成定製化
15:59.391–16:02.291
zh有你個人風格有你公司風格的這些skills
有你個人風格有你公司風格的這些skills
16:02.291–16:05.071
zh所以通過這個方法不斷的調照AI agent
所以通過這個方法不斷的調照AI agent
16:05.071–16:06.931
zh不斷的調教這些skills之後呢
不斷的調教這些skills之後呢
16:06.931–16:10.471
zhAI做主要的效果就會越來越符合你的期望了
AI做主要的效果就會越來越符合你的期望了
16:10.471–16:12.871
zh總結來說只需要做到以下四個步驟
總結來說只需要做到以下四個步驟
16:12.871–16:15.371
zh你就可以擁有一個屬於你自己的skills了
你就可以擁有一個屬於你自己的skills了
16:15.371–16:18.611
zh第一個步驟就是讓AI上網去幫你查一下
第一個步驟就是讓AI上網去幫你查一下
16:18.611–16:20.211
zh有什麼現成一些skill
有什麼現成一些skill
16:20.211–16:22.651
zh但你找到一個你覺得不錯的skill之後呢
但你找到一個你覺得不錯的skill之後呢
16:22.651–16:26.611
zh記得要讓AI幫我們去進行一個安全的檢查
記得要讓AI幫我們去進行一個安全的檢查
16:26.611–16:29.851
zh查一下這個skill有沒有一些風險的問題
查一下這個skill有沒有一些風險的問題
16:29.851–16:32.051
zh之後再讓AI去安裝
之後再讓AI去安裝
16:32.051–16:33.751
zh當AI安裝好之後呢
當AI安裝好之後呢
16:33.751–16:36.271
zh我們就可以先讓AI跑一遍
我們就可以先讓AI跑一遍
16:36.271–16:39.471
zh然後再告訴AI它給你的成品的問題是在哪裡
然後再告訴AI它給你的成品的問題是在哪裡
16:39.471–16:42.671
zh我們記得需要具體的跟AI說問題在哪
我們記得需要具體的跟AI說問題在哪
16:42.671–16:44.871
zh還有給到一些參考物給到AI
還有給到一些參考物給到AI
16:44.871–16:46.571
zh慢慢這樣子重複這個過程
慢慢這樣子重複這個過程
16:46.571–16:50.791
zh最後就可以優化這個Skill變成屬於你自己定制化的Skill了
最後就可以優化這個Skill變成屬於你自己定制化的Skill了
16:50.791–16:51.631
zh那如果說
那如果說
16:51.631–16:55.651
zh你要也要上網查的Skill其實都並不符合你的期望的
你要也要上網查的Skill其實都並不符合你的期望的
16:55.651–16:59.891
zh你只想要從零開始自己重新設置好這個Skill
你只想要從零開始自己重新設置好這個Skill
16:59.891–17:01.551
zh那又要怎麼樣去做呢
那又要怎麼樣去做呢
17:01.551–17:03.671
zh因為這個步驟就會比較複雜一點
因為這個步驟就會比較複雜一點
17:03.671–17:05.651
zh所以我之後就會另外拍一條影片
所以我之後就會另外拍一條影片
17:05.651–17:07.111
zh再去跟大家去講解
再去跟大家去講解
17:07.111–17:09.051
zh那這一條的影片就先到這裡了
那這一條的影片就先到這裡了
17:09.051–17:10.591
zh如果大家有任何問題的話呢
如果大家有任何問題的話呢
17:10.591–17:12.511
zh都可以在這一條影片上面留言
都可以在這一條影片上面留言
17:12.511–17:14.751
zh那如果大家想要拿到這一條影片裡面
那如果大家想要拿到這一條影片裡面
17:14.751–17:16.691
zh给大家展示的这个PPT的话呢
给大家展示的这个PPT的话呢
17:16.691–17:19.011
zh就可以加入我的AI自动画学习中心
就可以加入我的AI自动画学习中心
17:19.011–17:20.831
zh就可以下载这份的PPT了
就可以下载这份的PPT了
17:20.831–17:24.371
zh而且里面还有很多其他有关AI学习的一些的心得
而且里面还有很多其他有关AI学习的一些的心得
17:24.371–17:27.011
zh或者是各种不同工具的使用方法
或者是各种不同工具的使用方法
17:27.011–17:27.951
zh在右的链接呢
在右的链接呢
17:27.951–17:29.591
zh我就放在影片说明栏那里
我就放在影片说明栏那里
17:29.591–17:32.131
zh如果大家觉得这一条影片对你有帮助的话呢
如果大家觉得这一条影片对你有帮助的话呢
17:32.131–17:32.951
zh记得帮我点个赞
记得帮我点个赞
17:32.951–17:34.011
zh还有订阅我的频道
还有订阅我的频道
17:34.011–17:35.631
zh那我们下一条影片再见
那我们下一条影片再见
17:35.631–17:36.531
zh拜拜
拜拜

影片筆記：AI Agent 時代第一件要學的事：Skill 入門｜怎麼找、怎麼裝、怎麼改成你自己的

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->

⚠️ 可先使用，仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉；下列為待處理問題，建議播放原片確認。

  • 待修正：逐字稿全文快速校讀未完成（已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。）

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

一句話總結

在 AI Agent 時代，使用者應學會利用現有的 Skill（進階版 Prompt 結構）來自動化重複性任務，並透過搜尋 GitHub、進行安全檢查及提供具體參考物進行迭代優化，將通用 Skill 客製化為符合個人或公司需求的專屬版本。

核心重點

  1. AI Agent 與 LLM 的本質差異：
  • LLM (如 Gemini, ChatGPT)：僅具備「疑問一答」的能力，如同聰明的 Google，無法直接執行任務。
  • AI Agent：具備執行任務的能力，能操作電腦檔案、上網查詢、處理資料並產出最終成果，使用者角色轉變為最終驗收者。
  1. Skill 的定義與結構：
  • Skill 被定義為「進階版的 Prompt」。
  • 結構上是一個完整的資料夾，核心包含 Skill.md（說明書）、參考資料、範本（範例）以及觸發條件。
  • 透過設定觸發條件，AI Agent 能自動判斷何時執行該 Skill，確保輸出的一致性與規模化。
  1. Skill 的獲取與篩選策略：
  • 建議指示 AI Agent 在 GitHub 上搜尋現成的開源 Skill。
  • 評估標準包括：Stars（星星數量，代表受歡迎程度）、Last Week/Update Time（近期更新時間）以及 README（說明書）。
  1. 安裝前的安全檢查（關鍵步驟）：
  • 安裝 Skill 前必須要求 AI Agent 檢查潛在風險。
  • 檢查項目包含：是否包含惡意指令、是否自動上傳資料、是否傳送至其他位置、是否有隱藏執行指令、是否偷偷安裝套件、是否讀取 API Key 或環境變數。
  1. 客製化 Skill 的迭代流程：
  • 將下載的 Skill 視為「原廠設定」，需修改為個人專屬。
  • 具體反饋：提供具體的成品參考物（正例與反例），明確指出需學習的結構、語氣或排版。
  • 迭代修正：避免模糊指令（如「再好一點」），需具體指出問題位置、方向與程度（例如：壓縮特定段落）。
  • 固化：確認成品 OK 後，指示 AI 根據對話紀錄優化並保存該 Skill。

詳細大綱

一、 AI Agent 時代的基礎認知

  • 市場趨勢：各大 AI 公司（XAI、Google、OpenAI、Anthropic）推出新的 AI Agent 工具，趨勢是操作更簡單。
  • 核心差異對比：
  • LLM 停留在問答模式。
  • AI Agent 能直接做事（操作檔案、上網、處理資料），最終產出成果供使用者檢查。

二、 Skill 的概念與優勢

  • 定義：AI Agent 時代需學會的核心概念，是進階版/進化版的 Prompt。
  • 結構細節：
  • 包含整個資料夾。
  • 核心為 Skill.md（說明書）。
  • 包含參考資料、範本（範例）及觸發條件。
  • 使用好處：
  • 自動化與一致性：AI 自動判斷觸發條件，無需刻意指定使用哪個 Skill。
  • 規模化與公司應用：確保每次輸成品風格與品質一致，適合在公司內部使用。
  • 效率提升：將重複性任務（如每週新聞分析、題目生成）打包，AI 依規則自動執行，使用者僅需最後驗收。

三、 如何尋找與安裝 Skill

  • 搜尋方法：指示 AI Agent 上網搜尋 GitHub 上的開源 Skill。
  • 範例情境：尋找能記錄學生層次表現與行為分析的 Skill。
  • 評估標準：
  • Stars (星星數量)：代表項目受歡迎程度。
  • Last Week/Update Time：檢視更新時間，優先選擇近期更新的項目。
  • README：閱讀 Skill 的說明書。
  • 安全檢查（安裝前必做）：
  • 在安裝前，要求 AI Agent 檢查 Skill 是否包含惡意指令。
  • 確認項目：是否自動上傳資料、是否傳送至其他位置、是否有隱藏執行指令、是否偷偷安裝套件、是否讀取 API Key 或環境變數。

四、 將他人 Skill 轉化為個人客製化 Skill

  • 核心理念：
  • 下載的 Skill 如同「原廠手機」，需修改為個人專屬。
  • 目標是將 Skill 融合至個人或公司的實際情況中。
  • 優化流程：
  1. 運行與檢視：安裝後先運行一次，檢視成品是否符合期望。
  2. 具體反饋：
  • 明確告知成品應呈現的樣貌、用途、受眾及限制。
  • 提供參考物：上傳自己覺得好的成品（正例）或覺得不好的例子（反例）。
  • 明確學習目標：告知 AI 需學習結構、語氣或排版等特定面向。
  1. 迭代修正：
  • 若無參考物，讓 AI 生成多個版本，選擇較好者進行微調。
  • 具體指出問題的位置、方向與程度（例如：第幾段太長，需壓縮至幾句內）。
  • 避免模糊指令（如「再好一點」），需具體說明不滿意的細節。
  1. 固化 Skill：確認成品 OK 後，指示 AI 根據對話紀錄優化並保存該 Skill，使其成為個人定制版。

五、 總結與後續

  • 四個步驟總結：
  1. 讓 AI 搜尋現成 Skill。
  2. 進行安全檢查。
  3. 安裝並運行，具體指出問題並提供參考物。
  4. 反覆迭代優化，變更為客製化 Skill。
  • 未來預告：若需從零開始自行設置 Skill，將另行拍攝影片講解。
  • 資源獲取：影片中的 PPT 及 AI 自動化學習中心資源可於影片說明欄連結下載。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • AI 公司/品牌：
  • XAI
  • Google
  • OpenAI
  • Anthropic (註：逐字稿中出現 Enthropec, Anthroby)
  • AI 產品/模型/工具：
  • GraphBolt (XAI 推出)
  • GMI Spark (Google 推出，疑點：可能指 Google 相關產品)
  • Codex (OpenAI 使用)
  • Codecode (Anthropic 推出，疑點：可能指 Claude 或其他產品)
  • Gemini (大型語言模型)
  • TrackGPT (大型語言模型，疑點：可能指 ChatGPT)
  • AI Agent
  • Skill (AI Agent 的功能模組)
  • Prompt (提示詞)
  • Skill.md (Skill 的說明書檔案)
  • GitHub (開源平台)
  • Google Doc (文件處理工具)
  • GlueDrop (檔案儲存/展示平台，疑點：可能指 Google Drive 或其他平台)
  • API IQ (疑點：可能指 API Key)

操作流程整理

  1. 搜尋 Skill：指示 AI Agent 在 GitHub 搜尋符合需求的開源 Skill。
  2. 評估與篩選：
  • 檢查 Stars 數量。
  • 確認 Last Week/Update Time 是否為近期更新。
  • 閱讀 README 說明。
  1. 安全檢查：
  • 要求 AI Agent 檢查 Skill 是否包含惡意指令。
  • 確認無自動上傳資料、傳送資料至其他位置、隱藏執行指令、偷偷安裝套件、讀取 API Key 或環境變數等風險。
  1. 安裝與初次運行：
  • 安裝 Skill。
  • 運行一次，檢視初步成品。
  1. 客製化迭代：
  • 提供具體參考物（正例/反例）。
  • 明確指出需學習的結構、語氣或排版。
  • 具體指出問題位置與程度（避免模糊指令）。
  • 若無參考物，讓 AI 生成多版本並選擇微調。
  1. 固化 Skill：
  • 確認成品符合期望。
  • 指示 AI 根據對話紀錄優化並保存該 Skill，形成個人定制版。

值得注意的限制或風險

  • 安全性風險：安裝第三方 Skill 前若未進行嚴格的安全檢查，可能面臨資料外洩、惡意指令執行或環境變數被讀取的風險。
  • 客製化難度：客製化 Skill 需要使用者提供具體的參考物與明確的反饋，若僅使用模糊指令（如「再好一點」），可能無法達到預期效果。
  • 技術門檻：目前從零開始自行設置 Skill 需要額外學習，影片僅涵蓋基於現有 Skill 的修改。

逐字稿辨識疑點

  • Enthropec / Anthroby：逐字稿中分別出現「Enthropec」與「Anthroby」，根據上下文應均指 Anthropic 公司。
  • GMI Spark：Google 推出的產品名稱，需查證是否為正確名稱（可能指 Google Cloud 相關服務或 Gemini 相關產品）。
  • Codecode：Anthropic 推出的工具名稱，需查證是否為正確名稱（可能指 Claude 或特定代碼工具）。
  • TrackGPT：與 Gemini 並列的大型語言模型，需查證是否為正確名稱（可能為 ChatGPT 之聽誤）。
  • AIA券 / AIA Agent：逐字稿中多次出現「AIA券」，根據上下文應指 AI Agent。
  • GlueDrop：用於存放整理好資料的平台，需查證是否為正確名稱（可能為 Google Drive 或其他雲端儲存服務之聽誤）。
  • 找本：在描述 Skill 結構時出現「會有一些的找本」，根據上下文應指 範本 或 範例。
  • GekHub / Gateoff：應均指 GitHub。
  • Week Meet：應指 README 或相關說明文件。
  • 低字化：應指 客製化 或 定製化。
  • API IQ：應指 API Key。
  • 清談：應指 簡報 或 簡短說明。
  • 演奏：應指 研究 或 解說。
  • 造財：應指 案例 或 範例。

可延伸追問

  • 如何從零開始自行編寫一個 Skill 的 Skill.md 與相關結構？
  • 針對特定行業（如醫療、法律），有哪些高品質的開源 Skill 推薦？
  • 如何建立更嚴格的自動化安全檢查腳本，以確保 Skill 的安全性？

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