這個子專區解決什麼問題
整理 Skills WEDO 的工作流場景，從內容、工程、資料、部署到商業文件，把 AI 用在可驗收的交付物上。
- 每個 Skill 都應對應明確任務、輸入資料、輸出格式與驗收標準。
- AI 可以加速草稿與檢查，但不能模糊責任歸屬。
- 涉及客戶機密、個資、金流與醫療法律資料時，先做資料分級與遮蔽。
AI Skills
AI Skills 工作坊：把 AI 變成可交付的工作夥伴
AI Skills 工作坊不是把提示詞堆成清單，而是把常見任務拆成可重複執行的工作流。重點是交付品質、資料邊界、驗收方式與可持續維護。
Tool Signals
工具可以怎麼用
先理解任務，再選工具；Life Signal 只保留能協助日常判斷的入口。
內容工作流
SEO、AIO、品牌語氣、FAQ、社群短文與長文重寫。
工程工作流
理解需求、最小修改、測試驗證、部署檢查與回報格式。
資料與商業文件
表格整理、研究摘要、PRD、提案、簡報與決策紀錄。
Editorial Roadmap
文章與內容方向
先以可搜尋、可引用的主題摘要上線，後續再擴充成完整文章與工具導覽。
AI Skills 怎麼設計：從任務場景開始，不從工具開始
先定義要交付什麼，再決定 AI 需要讀哪些資料、遵守哪些規則、如何驗收，而不是先追逐新模型。
閱讀方向五種最適合 Skill 化的工作：內容、工程、資料、部署、商業文件
能重複、能驗收、能清楚描述輸入輸出的任務，最適合被整理成 Skill；一次性靈感則不必過度制度化。
閱讀方向FAQ
常見問題
清楚說明工具邊界，讓讀者知道哪些能參考，哪些需要回到正式站或專業意見。
AI Skills 和一般提示詞有什麼不同？
提示詞偏一次性指令；Skill 需要有任務邊界、流程、參考資料與驗收方式，才能長期重用。
哪些工作最適合做成 Skill？
內容改寫、工程修復、資料整理、部署檢查、PRD 與提案這類可重複交付的工作最適合。
AI Skills 可以直接處理客戶機密嗎？
不應直接丟入未分類資料。涉及機密、個資、金流、醫療或法律內容時，需先遮蔽與確認工具邊界。