Skill 進化史

昨天買了 @cab_late 的回放課，其實原本就對 Skill 有了解，至少我是少數有去看官方文件而不是單純轉傳的人，聽完還是覺得滿有收穫的。

以下總結一些重點與自己的一些想法：

1. Skill 的 Metadata (name, description) 會被放進 system prompt，所以要能被 LLM 讀懂 description 是關鍵，要破除關鍵字的迷思，原則大於規則，因為 LLM 是靠語意去判斷是否相關，這部分官方文件其實沒有提到，所以我猜應該是經驗談
2. 過多的 Skill 會佔用 context window，差不多 30 個就開始會影響輸出
3. 有提到一個 Secretary 的用法，給了我啟發，因為有在做 Obsidian 的知識管理，想說可以做一個幫我把每次對話有價值的內容記下來的小秘書，然後用 hook 去觸發，這樣我就不需要自己去複製貼上，只要在 template 中加上是否 review 的 column 即可，定時去審閱每一張新增的 note，這樣可以減少不少粗活
4. 不要一味複製其他人的 Skills，因為每個人的 quota 有限，所以要先回歸到自己的痛點是什麼，然後設計完反覆迭代，這就是客制化的資產

最後分享一個我最近大量使用的 Skill，因為我有在跑 SDD 開發，會需要大量的 AI 實作流程，所以用 ralph-loop 還滿兇的，常常要先開一個新畫面把指令全部都打好才輸入，所以我乾脆做了個 /ralph-expert，他讓我不用理會 /ralph-loop 的格式、條件、結束關鍵字，我直接無腦跟他說我要什麼剩下他會自己腦補，腦補不對再透過跟他對話直接完成，省下我不少時間。接著就遇到長篇幅的時候會卡到 markdown 語法跳脫的問題，有時候 Claude Code 會說遇到問題直接跳過 ralph-loop，所以解法是可以先把餵給 Claude Code 的 prompt 先寫進 /tmp/xxx.md，然後動態 load 進來解決，這就形成了我第一次的迭代，未來如果又再踩到坑就持續的請 LLM 幫我修正原本的 Skill，乾淨俐落。

其實到了一定的程度買這些課程要的不是內容本身，而是去學習其他人怎麼思考，以及他的案例有給我們什麼樣的啟發，所以價值其實是來自於購買者本身而不是在於課程內容，而我也是藉著這次的 100 天挑戰來挑著自己的想法（所以免費），未來想法更精煉了再來開課分享。

當然以上重點不是全部課程內容，有興趣的人可以趁著這波折扣入手，幾天前還是 999 之類的價格，真的有變便宜幫推一下 https://portaly.cc/CabLate/product/cclvRi7kRrQFAEsEnVCg