「AI 會自動研究、寫文章、分類郵件、完成報告。」每當人們聽到這句話，就會關掉分頁，心想：「太棒了，但對我這種非工程師來說根本不可能。」
這是個謊言。你現在就可以只使用 Claude 的標準功能，在不需要程式碼、API 金鑰或終端機的情況下，創建你自己的「私人 AI 代理」。一旦你熟悉了，每個 Agent 大約只需要 15 分鐘就能完成。
我是 tatsuki（@nobel_824）。我協助中小企業運用 AI，幫助他們將 Claude 和 Codex 導入營運流程。身為一個整天都在使用 Claude Code 的人，我可以告訴你，太多人把「Agent」想得太複雜了。現實情況其實更簡單、也更實用。
這篇文章是基於 Khairallah AL-Awady 的指南，該指南在海外擁有 298 萬次閱讀量，並經過重新編排，以符合日本用戶和副業初學者的需求。等你讀完這篇文章，你將學會三種 Agent 的製作方法，並獲得可直接複製貼上的設計提示詞。
精選 300 個 Claude 提示詞大放送
我已將這些提示詞放在本文結尾處。
用白話來說，什麼是 AI Agent？
先暫時忘掉所有技術定義。
AI Agent 簡單來說，就是 Claude 自動、依序執行你過去需要手動一項一項完成的多個任務的狀態。 僅此而已，沒有更多。
想想你平常使用 Claude 的方式。你請它「研究這個主題」。你閱讀結果。你請它「建立大綱」。你檢查它。你請它「寫內文」。你修改它。你請它「排版」。你複製它。總共 4 個步驟。每次，你都需要閱讀、確認，然後輸入下一個指令。
而 Agent 則是一次完成這四件事。如果你說：「研究這個主題，建立大綱，撰寫內文，並排版成可供發佈的格式」，Claude 會依序處理所有事情，然後只給你最終的成品。
差別就只有這樣。聊天機器人做一件事就停下來。Agent 則是執行一系列任務並交付結果。一旦你理解了這一點，你只需要決定要委派哪些任務。
三種無需寫程式碼就能建立的 Agent 類型
你不需要 API 或 Agent SDK。你只需要使用 Claude 的既有功能，一行程式碼都不用寫，就能建立以下三種類型。
- 類型 1：基於聊天的 Agent（Claude Projects）— 在系統提示詞中寫下程序，當給定一個主題時，它會自動執行所有步驟。
- 類型 2：檔案處理 Agent（Claude Cowork）— 讀取你電腦上的資料夾，逐一處理檔案，並整理輸出結果。
- 類型 3：排程 Agent（Cowork + /schedule）— 在設定的時間自動啟動，執行工作並儲存結果。
根據你想要做的事情來選擇。類型 1 適合「一次性完成的成品」，類型 2 適合「清理累積的檔案」，類型 3 適合「想要每天自動完成的任務」。
有一個先決條件：類型 1（Projects）可以在免費方案上建立，但類型 2 和 3 使用的 Claude Cowork 僅限付費方案（Pro / Max 等）。 此外，類型 3 的 /schedule 功能正在逐步推出，因此你的環境可能還無法使用。我們先從製作一個完全免費的類型 1 Agent 開始。
類型 1：研究 → 文章撰寫 Agent（15 分鐘）
這是一個基於聊天的 Agent，當你給定一個主題時，它會回傳一篇完整的文章。一次輸入，一次輸出。
過程很簡單。打開 Claude，從左側的「Projects」建立一個新專案，將它命名為「文章 Agent」之類的名稱。然後，將以下設計提示詞貼到專案的「自訂指令（系統提示詞）」中。
你是一個自主文章生產 Agent。當使用者提供一個主題時，請自動執行以下步驟，無需在中途請求批准。
[1 研究] 在網路上搜尋該主題的最新資訊，並從 5-7 個來源中提取關鍵點、數字和專家觀點。 [2 角度] 找出讀者目前對該主題的看法，並選擇一個能顛覆或擴展該看法的角度。選擇能獲得最多互動的角度。 [3 大綱] 建立詳細的大綱，包括以「常識與現實之間的落差」開頭的引言、5-7 個大膽的副標題、每個章節中具體的數字或範例，以及結尾的行動呼籲（CTA）。 [4 撰寫] 撰寫 2000-3000 字的內文。每個段落最多 3 句話。將每個章節中最重要的重點加粗。使用具體的數字，避免模糊的表達。採用對話式語氣，零廢話。 [5 自我審查] 根據以下標準進行自我檢查：每個章節是否都提供了新資訊？每個論點是否都有具體的數字或範例？是否有任何部分會讓忙碌的人停止閱讀（如果是，請修正）？引言是否真的引人入勝？
最後，只輸出完整的文章，並在開頭加上推薦的標題。在單一回覆中執行步驟 1-5，無需尋求批准。
現在，只需在專案中開啟一個新的聊天，並輸入一個主題，例如「AI 代理入門」。Claude 會一次性完成從研究到自我審查的所有步驟，從一個 3 個字的輸入回傳一篇完整的文章。
這裡的關鍵在於指令的細緻度。即使是「寫一篇文章」，根據細緻度的不同，結果也會天差地別。
- ✗ 「寫一篇關於 AI 的文章」
- ◯ 「針對 AI 初學者應該建立的第一個 Agent，一次性完成研究、大綱、內文、審查。讀者是副業初學者，非工程師。」
將任務 Agent 化，本質上就是把這些「◯」指令固定到提示詞中，而不是每次都重新輸入。一旦你理解了這一點，你的視角就會轉變為「那個任務我也能讓它自動化」。
類型 2：資料夾批次處理 Agent（15 分鐘）
接下來是清理你電腦上檔案的 Agent。從這裡開始，我們要使用 Claude Cowork（桌面應用程式，付費方案）。
如果你立即傳入一個大型的生產資料夾，一旦中途失敗，要重做就會很麻煩。我建議先從一個包含 2-3 個檔案的小型資料夾開始，然後再切換到真實的資料夾。 這裡同樣適用「指令細緻度」的原則。
- ✗ 「總結這個資料夾裡的 PDF」
- ◯ 「讀取 /Downloads 中所有的 PDF，將每個檔案整理成 5 個摘要重點 + 3 個行動項目，並以相同檔名儲存為 .md 檔案到 /Summaries 資料夾。最後，建立一個彙整所有內容的 all-summaries.md。」
將「◯」細緻度的指令直接貼到 Cowork 中。打開 Cowork，授予它處理目標資料夾的權限，然後像這樣要求批次處理：
查看 /Downloads 資料夾，並對其中的所有 PDF 執行以下操作： 1. 讀取內文 2. 建立摘要（最多 5 個要點） 3. 找出 3 個重要的行動項目 4. 將摘要檔案以相同檔名和 .md 副檔名儲存在 /Summaries 資料夾中 當所有檔案都處理完成後，請按時間順序建立「all-summaries.md」。不要為每個檔案停下來，請一口氣處理到結束。
Claude 會逐一讀取 PDF，建立摘要，輸出個別檔案，最後彙整成一份總文件。如果你有 20 個 PDF，數小時的手動閱讀和筆記工作，只需一個指令就能完成。
在我提供的業務支援中，這種「枯燥」的批次處理，往往是人們認為最有效果的。比起華麗的 AI，一個能安靜地清理累積文件的工具，在前線更受歡迎。
類型 3：在你睡覺時工作的排程 Agent（15 分鐘）
第三種是每天早上自動執行的 Agent。這是 Agent 真正的威力所在；一旦設定好，即使「你什麼都不做」，它也會持續運作。
首先要做一件事。由於這個範例會讀取 Gmail 和 Google 日曆，你必須先在 Cowork 設定中啟用這兩個連線（Connectors）。 如果沒有連線，即使你貼上提示詞，它也會因為「無法讀取郵件」而停下來。這是我一開始常犯錯的地方，所以請先克服這個障礙。
連線完成後，在 Cowork 聊天輸入框中輸入 /schedule。建立定期任務的技能就會啟動，選擇頻率（每天、工作日、每週、每小時等），並撰寫要執行的內容。設定一個像這樣的指令：
每個工作日的早上 7:00 執行。 1. 檢查 Gmail 中昨天下午 5:00 之後收到的郵件。 2. 將每封郵件分類為「需要行動」、「僅供參考」或「忽略（電子報等）」。 3. 為「需要行動」的郵件草擬回覆建議。 4. 檢查今天的 Google 日曆行程，並記錄每個會議的與會者和議程。 5. 將所有內容以「晨間簡報-[今天日期].md」的格式儲存到 Google 雲端硬碟。 請按照「## 需要行動的郵件」、「## 今日行程」、「## 參考資料」的順序使用標題。
如果將頻率設為「工作日上午 7:00」，你每天早上醒來時，郵件已經分類完畢，回覆草稿也準備好了，行程也已經摘要完畢。
這裡有一個關於「在你睡覺時工作」的技巧。只要儲存空間和資料完全在雲端（Google 雲端硬碟、郵件等），排程任務即使你的電腦處於睡眠狀態或應用程式關閉，也會遠端執行。 反之，如果涉及讀寫電腦上的本地資料夾，則只會在電腦開機時執行。這就是為什麼在上述範例中，我特意將儲存位置設定為 Google 雲端硬碟，而不是本地端。如果你想讓它在你真正睡覺時運作，訣竅就是將輸入和輸出都保持在雲端。
還有一點需要注意：使用者介面顯示和 /schedule 的行為可能會隨著更新而改變。如果你找不到如所述的功能，請遵循 Cowork 內的最新指引。與其著重於特定的畫面佈局，更重要的是「撰寫一次，自動執行」的設計理念。
3 個「培養」你已建立之 Agent 的習慣
你的第一個 Agent 通常只會是「還行」。它不會是完美的。真正的功夫從這裡才開始；差別在於你如何培養它。
首先是修正規則。如果你想修正輸出，不要只是修正了事，而是將它作為一條新規則加入系統提示詞中。如果你覺得摘要太長，就加入一行「每條摘要必須少於 100 個字元」。重複這樣做 10 次，Agent 就會變得非常精確。
其次是範例規則。將幾個「理想輸出」的範例上傳到專案的知識庫中，並指示它「符合這個標準」。有範例的 Agent 明顯優於只有指令的 Agent。
第三是每週回顧。每週一次，回顧過去 7 天的輸出，將優點和缺點反映到指令中。一個有這個謙虛習慣的 Agent，和一個放著不管的 Agent，一個月後的完成度將會天差地別。
換句話說，Agent 不是「建立一次就完成」，而是你越培養它，它就變得越聰明的夥伴。我自己只要注意到任何不順眼的地方，也都會加到我的 Agent 提示詞中。
你今天就可以建立的 5 個 Agent
一旦你理解了這 3 種類型，應用方式就是無限的。以下是你馬上可以製作的 5 個 Agent：
- 內容再利用：給它一篇長文章，它就能一次產生 X 平台的串文、LINE 訊息、Instagram 貼文說明和電子報引言。
- 競爭對手監控：每週搜尋 3 個競爭對手，並將新產品、價格變化和訊息傳遞策略的轉變摘要成一份簡報。
- 客戶入職引導：給它客戶名稱和專案摘要，它就能準備好一封歡迎郵件、進度時程表，以及帶有客戶名稱的訪談重點。
- 會議記錄格式化：給它潦草的筆記，它就能將其格式化為決議事項、帶有負責人的行動項目，以及用於分享的後續步驟。
- 收據處理：每月掃描 /Receipts 資料夾，提取日期、商店名稱、金額和類別，並整理成摘要表格。
所有這些都是涉及「多步驟手動工作」的任務。想想你每週都會重複做的一項任務。那就是你接下來應該建立的 Agent。
總結
- AI Agent 是 Claude 自動依序執行你過去需要手動一項一項完成的任務的狀態。
- 有 3 種無需寫程式碼就能建立的類型：Projects 中的基於聊天的 Agent、Cowork 中的檔案處理 Agent，以及使用 /schedule 的排程 Agent。
- 設計提示詞的核心是「按順序寫下步驟，並告訴它不要請求批准」。
- Agent 不是建立一次就完成；透過修正規則、範例和每週回顧來培養它，它會變得更聰明。
- 一旦你建立了第一個，你就會開始看到周圍所有重複性的任務都可以「Agent 化」。
如果你讀完這篇文章只是覺得「原來如此」，那麼明天你還是會手動做所有事情。大多數人都會這樣。你願意花費 15 分鐘建立一個 Agent，還是繼續手動作業？這是個轉捩點。
今天就從製作類型 1 開始。在 Claude 中建立一個專案，並貼上上述的提示詞。這就是你的「第一個」。
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