白話先懂：Skill 是給 AI 的工作流程包，適合固定步驟、檔案處理、可重複產出；GPT 是可重複使用的聊天助手，適合一般使用者打開就問、依 Knowledge 回答、越界時停下來。
適合有明確輸入、固定流程、可重複輸出的工作。重點是資料夾、流程、測試與檔案操作安全。
適合一般使用者打開就能問的助手。重點是知識庫、Instructions、拒答邊界與互動流程。
每個工具都要先定義不能做什麼：不能亂編、不能覆蓋、不能假裝知道、不能跳過人工確認。
Skill vs GPT：資料用途圖
兩者都需要資料，差別在資料扮演的角色。Skill 把資料當作流程輸入與輸出；GPT 把資料當作回答依據與邊界。
Skill 的資料夾
GPT 的 Knowledge
通論：先分清楚 Skill、GPT、Agent
Skill 通用作業流程
Skill 不是單次問答，而是把一套可重複作業固定下來。
輸入檔、規則、範本、輸出位置先分好。
缺角色、缺規則、缺來源時先停下來。
比對、整理、摘要、轉檔或生成草稿。
輸出表格、草稿、issue log、待確認清單。
高風險項目交給法務、主管或資料 owner。
保存版本、操作 log、錯誤清單與復原路徑。
GPT 通用建置流程
GPT 的核心是 GPT Builder 裡的設定順序：規則放 Instructions，資料放 Knowledge，開場問題幫小白開始。
Knowledge / Instructions 邊界
測壞了怎麼修：故障排除圖
測試失敗時不要只重問一次，而是判斷要補哪一層：規則、知識、模板、停止條件，還是測試資料。
小白詞彙表
先用白話理解這些詞，不必一開始就懂技術細節。
最值得做成 Skill
偏流程、偏檔案、偏可驗收。
合約比對 Skill
合約比對有明確輸入、固定流程與可驗收輸出。真正要工具化的不是「幫我看合約」這句話，而是讓 AI 每次先確認資料夾、角色、底線與版本，再用同一套表格把風險攤開。
公文撰寫 Skill
公文撰寫看似文字工作，其實是資料檢核工作。Skill 要先確認案件事實、來文、範本、依據與核准流程，再產草稿，不能讓 AI 憑語感生出文號與法規。
資料整理 Skill
資料整理最適合 Skill 化，因為它不是一次性的問答，而是一套固定檢查：欄位、格式、空值、重複、異常、轉換與輸出。工具要讓每次整理都有紀錄，而不是整理完卻不知道改了什麼。
長文摘要 Skill
長文摘要的價值不在縮短文字，而在可追溯。Skill 要固定產出摘要、證據矩陣、反方觀點、限制與待確認問題。
簡報生成 Skill
簡報生成適合 Skill，因為輸入固定：觀眾、目的、素材、品牌模板、時長與輸出格式。好的工具會先排故事線，再生成頁面。
檔案整理 / 格式轉換 Skill
檔案任務適合 Skill，因為它需要讀資料夾、分類、重新命名、轉檔與輸出清單。但它最怕誤刪誤搬，所以流程必須保守。
最值得做成 GPT
偏對話、偏知識庫、偏一般使用者。
公文助手 GPT
公文助手 GPT 適合處理輕量互動：使用者貼資料、問怎麼寫、請它改語氣。它不一定要讀本機資料夾，但 Instructions 要非常嚴格。
品牌規範 GPT
品牌規範 GPT 適合讓團隊直接丟文案、簡報或頁面來檢查。重點是它要用核准規範回答，而不是憑感覺說好不好看。
客服知識庫 GPT
客服 GPT 的價值是穩定回答核准知識庫，不是自由聊天。它要知道何時回答、何時拒答、何時轉人工。
教學出題 GPT
出題 GPT 適合互動生成：老師放教材、課綱、難度與題型，GPT 產題目、答案、解析與對應教材。
週報統整 GPT
週報 GPT 適合高頻互動。它要把訊息整理成固定結構，並分清楚事實、推論、風險與請求支援。
市場調查 GPT
市調 GPT 的價值是整理、比較、歸納，不是自動亂爬或裝作知道最新資料。它要把來源可信度與限制講清楚。
閱讀方式：先看工具頁，不要直接回案例。工具頁會告訴你要準備什麼資料、怎麼設定指令、怎麼試到穩，再回案例看真實情境。
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