Claude Code skill 教學:把手動品管檢查變成 AI 自動驗證關卡,四種部署模式怎麼選

把你每天手動的品管、上架前檢查、文案合規,寫成一個 Claude Code skill,讓 AI 每次自己跑驗證迴圈(檢查→修→再檢查)。解碼 Anthropic 官方文四種部署模式:手動叫用、綁流程自動跑、串一條龍、每個 PR 都跑,教你怎麼選、什麼時候升級,把個人習慣變成公司制度。

Claude Code skill 教學:把手動品管檢查變成 AI 自動驗證關卡,四種部署模式怎麼選

我每次叫 AI 幫我寫完一段商品描述,都會反射性再補一句:「退換貨規則有沒有寫錯?成分有沒有偷偷加了療效字眼?最低價這種字能不能寫?」

問到第五次,我才愣住。

這句話,我為什麼不寫下來,讓它每次自己跑?

上一篇我寫過〈用 AI 的高手不寫更長的 prompt,他們設計「驗收迴圈」〉,那篇講的是心法:為什麼你該讓 AI 檢查自己的工作,而不是拼命把 prompt(指令)寫更長。今天這篇不一樣,今天講的是實作。那個迴圈,具體怎麼變成一個 AI 每次都會自己跑的 Claude Code skill(Claude Code 的技能包)。

心法看那篇,怎麼做看這篇。

素材來自 Anthropic 官方部落格〈Building verification loops in Claude Code with skills〉,作者是 Claude Code 團隊的 Delba de Oliveira。我把裡面對工程師講的東西,翻成給電商經營者聽的話。

先講白:什麼是 verification loop(驗證迴圈)?

一句話:verification loop(驗證迴圈)就是 AI 做完事之後,自己跑一輪檢查、抓到問題就自己修,修好再往下走的循環。

Claude Code(Anthropic 的 AI 寫程式命令列工具)本來就會做一部分。你的程式碼裡有型別檢查、有測試、跑起來會報錯,這些「機器看得懂的訊號」它自己會讀、會據此修正。

問題是,剩下那一堆「機器看不懂、只能靠人肉檢查」的部分呢?

那就是每次你都得手動盯的地方。而這篇文章的重點,就是把這些手動步驟,變成 AI 自己會跑的關卡。

驗證迴圈的循環:gather context 收集脈絡、take action 動手做、verify 驗證,失敗就 loop back 退回重跑
驗證迴圈:AI 收集脈絡、動手做、驗證,抓到問題就 loop back 退回自己修。

Anthropic 內建了哪些驗證迴圈?

在你自己動手寫之前,先看 Claude Code 已經內建了哪幾種。Anthropic 官方列了六種,我照原文標清楚哪些還在測試階段,你別把它們當正式功能用:

內建迴圈在做什麼狀態
/verify幫你 build、跑起來、觀察改動後 app 的實際變化正式
Toolchain(工具鏈)讀你給的 linter、測試工具回報的錯誤碼並據此修正式
Code Review(程式碼審查)託管的多代理服務,自動幫你的 PR 跑一輪審查research preview(研究預覽)
GitHub Actions讓你本地在跑的檢查,在每次 push/PR 自動觸發一次正式
Spec validation(規格驗證)拿你 repo 裡的 markdown 規格文件逐項對照、抓違規並修正式
Rubrics(評分準則)用一個獨立的 grader(評分)代理打分,沒過就自動退回重做beta

Toolchain 這個有一個超實用的小撇步:把你專案「確切的 build 指令、測試指令」直接寫進 CLAUDE.md(專案的設定說明檔),Claude 就不用每次猜,直接照跑。

但你注意到沒有?這六種再厲害,也只涵蓋「機器本來就看得懂」的那一半。

真正該被收編的,是另一半:你每天靠腦袋記得、靠資深員工盯著的那些手動檢查。

把一個手動檢查,寫成一個 skill

這就進到 agent skill 怎麼寫skill.md 怎麼寫 這種你可能 Google 過的問題了。

Anthropic 給了兩條路。

第一條,最快:裝 skill-creator(技能產生器)這個外掛,讓 Claude 反過來訪談你。你只要打一句話:

/skill-creator 幫我做一個「上架前商品頁合規檢查」的 skill,訪談我的流程。

它會一路問你:你都檢查什麼?哪些字不能出現?漏了會怎樣?你把腦袋裡那份沒寫下來的清單講給它聽,它幫你整理成 skill。

第二條,手寫:在專案裡的 .claude/skills/<名字>/SKILL.md 丟一個 markdown 檔。最陽春的驗證 skill 就是幾行 frontmatter(前置設定)加一段 body(正文):

---
name: verify-copy-compliance
description: 檢查商品文案是否違反合規規則。當文案要上架前使用。
allowed-tools: [Read, Edit, Grep]
---
讀取這次要上架的文案。
逐條確認:沒有宣稱療效字眼、沒有「最低價/第一」等比較性用語、
退換貨與七天鑑賞期措辭與公司標準一致。
每抓到一處違規,回報 檔案:行號,然後直接改掉。

看到 description 那行沒有?它就是在告訴 Claude「什麼時候該把這個檢查叫出來」。body 就是你交代它「怎麼查」。

這裡有一個原文的 Pro tip,我覺得對做電商的人最有感:

規則型、死板的檢查,一樣算。

原文舉的例子是工程的:「拒絕任何刪掉資料庫欄位、卻沒有做資料回填的 migration」。這種規則,通用的 linter(程式碼檢查工具)抓不到,因為它是你這個專案才在乎的事。

翻成電商語言就是:「檔期文案不得宣稱療效、不得寫最低價」這種只有你們公司、你們這個產業才在乎的合規規則,市面上沒有任何通用工具會幫你抓。這種「別人抓不到、只有你在乎」的檢查,才最值得寫成 skill。

手動檢查靠人記得容易漏,寫成 skill 後 AI 每次自動把關商品頁,攔截療效字眼與最低價等合規地雷
手動檢查靠人記得,容易漏;寫成 skill 後,AI 每次自動把關商品頁的合規地雷。

那為什麼要寫成 skill,不直接塞進 prompt 就好?

因為 skill 是「漸進式載入」的(progressive disclosure)。平常它只佔幾個字的空間,Claude 知道有這個東西存在;真的用到才把完整內容讀進來。這代表兩件事:一,不佔你的 context(上下文)額度;二,每一次新對話它都自動在場,不靠任何人記得去貼。

想更完整理解 skill 這套機制,可以看我另一篇〈Agent Skills 是什麼?把團隊 SOP 變 AI 技能包〉,這篇就不重講基礎了。

四種部署模式怎麼選?這才是真正的分水嶺

好,假設你已經會寫一個檢查 skill 了。

先別急著開心。因為「寫得出檢查」只是入場券。

真正拉開差距的,是下一個決定:這個檢查,要在哪裡自動觸發?

Anthropic 給了四種部署模式,我做成一張表你先看全貌,再一個一個拆:

模式怎麼觸發適合什麼檢查升級訊號
Standalone(手動叫用)你自己想到才叫跨流程、不是每次都要跑的你每次改完都在手動叫它
Embedded(綁在流程尾巴)某個 skill 跑完自動接著跑只屬於某一條流程的這條流程每次都該檢查
Chained(串成一條龍)一個 skill 結束叫下一個一整套要連著跑的關卡你總是照同一個順序跑好幾個
On every PR(每次都跑)每次上架/每次改動都跑全團隊都該過的標準不能只靠某個人記得
四種部署模式階梯:Standalone 手動叫用、Embedded 綁流程尾巴、Chained 串成一條龍、On every PR 每次都跑,從 personal habit 個人習慣走到 team system 團隊制度
四種部署模式是一條階梯:從 personal habit 個人習慣,一路長成 team system 團隊制度。

Standalone:手動叫用

你想到了、才把它叫出來。

適合那種「跨很多流程、但不是每次都要跑」的檢查。比如上架前的一次性合規總檢、每季做一次的 SEO 稽核、網站無障礙檢查。這種你不會希望它每改一個字就跳出來煩你。

它的代價是:每次都得你自己記得叫。

升級訊號很明確:如果你發現自己「每次改完都在手動叫同一個檢查」,那它已經不該是 standalone 了。該把它綁死。

Embedded:綁在產出流程的尾巴

這一階,是把檢查直接接在「產出用的 skill」屁股後面,讓那條流程自己跑完就自己檢查,不用你開口。

想像一下,你有一個「產生商品頁文案」的 skill。你在它的正文最後加一句:文案產完,立刻跑一次合規檢查,有問題先修好再回報。

從此,只要有人用這個 skill 生文案,合規檢查就自動在後面等著。這就像餐廳的出餐口。

以前是老師傅站在那,每一盤菜出去前用眼睛掃一遍。現在這道檢查變成產線上固定的一關,菜不過關就退回去,不靠老師傅今天有沒有精神。

但 embedded 有個限制你要記住:你只能改「你自己能編輯的 skill」。 內建的、外掛管理的 skill(那種一更新就被覆蓋的),你動不了它的內容。那些怎麼辦?看下一階。

還有,跨流程的檢查別 embed。合規總檢這種很多地方都要用的,你 embed 進其中一條流程,其他地方就叫不到了。那種留給 standalone。

Chained:串成一條龍

一個 skill 跑完,自己去叫下一個。好幾個檢查串成一條線,一路跑到底。

Anthropic 自己的 Claude Code 團隊每天就這樣用:/code-review(找 bug)跑完接 /simplify(精簡程式碼),再接 /verify(確認整體行為正常),如果這次動到了畫面,最後再接一個自訂的 /design 去對照 DESIGN.md(設計規範文件)。

翻成電商版,你完全可以串:文案草稿 → 合規檢查 → SEO 檢查 →(如果這次有改到價格)比價與庫存核對。一條龍跑完,你才需要看結果。

這一階最漂亮的地方,是它讓「習慣」變成「契約」。

以前是「我每次都記得在 A 之後跑 B」。現在是「A 跑完,它自己一定會跑 B」。差別在於,前者靠你的記性,後者靠系統。

不過有兩個雷要先講。第一,串鏈會增加 token(運算計費單位)花費,一次跑一整串當然比較貴,所以先小範圍測,別一口氣全串上去。這點我在〈為什麼你的 Agent Skills 越加越多、AI 卻越不聽話〉裡講過,skill 不是越多越好,串鏈也一樣,要克制。第二,剛剛說內建 skill 你改不動對吧?chained 就是解法:你做一個「外包裝」skill,讓它先叫那個改不動的原始 skill,跑完再叫你自己的驗證 skill。改不動的東西,用外面包一層的方式補上檢查。

On every PR:從個人習慣,變成公司制度

最後一階,也是格局最大的一階。

當你這條鏈在自己身上跑順了,就可以把它搬到「每次上架、每次改動都自動跑」。這代表什麼?代表不只你的東西要過這關,你同事的東西、外包的東西、任何人的改動,通通得過同一道關卡,不管他今天有沒有記得。

這就是 Anthropic 說的,驗證從「個人的基礎設施」變成「團隊的基礎設施」。

你當初只是為了省自己每次兩分鐘寫下的一個檢查,現在幫全公司每一次改動都省下那兩分鐘。

這種「讓一套關卡自動守著所有人的產出」的思路,其實就是 Agent 管 Agent 的雛形。我在〈Cursor 自我改善飛輪解碼〉裡把這條「內外迴圈、防作弊考核」拆得更細,你這一階想再往深走,可以接著看。

但這一階最需要忍住。鏈還在調整的時候,先別急著上全域關卡。 因為一旦變成全團隊的關卡,你每一次微調,都變成一個全團隊都會被影響、都看得到的事件。等它穩了再上。

看懂這四階沒有?

Standalone → Embedded → Chained → On every PR,這根本不只是四種技術選項。

這是一條路徑:你一個人腦袋裡記得的檢查,怎麼一步步長成全公司每次都自動過的制度。

從今天開始:六步走一遍

Anthropic 原文收尾給了一套流程,我翻成經營者版,你照著走就行:

第一:挑出你這週最常重複的那個手動跟進。 就是那個你每次都要多問一句、多檢查一遍的動作。頻率最高的,優先。

第二:先試內建的 /verify 別急著自己造輪子,說不定內建的就夠用。

第三:用大白話把這個檢查寫下來。 想像你在交代一個報到第一天的新人,把「要查什麼、什麼算過、什麼算不過」講清楚。寫不出來,就先叫 Claude 給你一版最佳實務,再改成你們公司真正在乎的樣子。

第四:交給 skill-creator,或自己手寫丟進 .claude/skills/ 兩條路都行,看你習慣。

第五:在下一個新任務上叫用它,確認檢查真的有跑。 沒跑,多半是 description 沒寫清楚它該在什麼時候出場,回去改。

第六:試著把它串成一條龍。 等單一檢查穩了,再往 chained、往 on every PR 那個方向走。

如果你問我,這件事的價值到底在哪?

你能寫下來、交給 AI 自己跑的檢查越多,AI 第一次就命中你要的樣子的機率就越高。那些你以前得一次次手動修的小毛病消失了,你的注意力,才終於能留給那些沒有任何 skill 寫得下來的判斷。

那才是只有你能做的事。

常見問題 FAQ

Q1:Claude Code skill 是什麼?怎麼寫一個?

Claude Code skill 是一個放在專案 .claude/skills/ 資料夾裡的技能包,核心是一個 SKILL.md 檔案,裡面用 frontmatter(前置設定,含 name、description、allowed-tools)告訴 AI「什麼時候用」,用正文告訴它「怎麼做」。最快的寫法是裝 skill-creator 外掛讓 Claude 訪談你,最陽春的寫法是手寫幾行 markdown。

Q2:什麼是 verification loop(驗證迴圈)?

verification loop 是 AI 做完事後自己跑檢查、抓到問題自己修、修好再往下走的循環。在 Claude Code 裡,它可以被包成 skill,讓每一次對話都自動套用同一套檢查,不用靠人記得。

Q3:Standalone、embedded、chained、每個 PR,四種部署模式怎麼選?

看這個檢查「該在哪裡自動觸發」。偶爾才跑、跨很多流程的,用 standalone 手動叫;只屬於某一條流程、每次都該跑的,用 embedded 綁在那條流程尾巴;要好幾個檢查連著跑的,用 chained 串成一條龍;全團隊每次改動都該過的標準,用 on every PR。判斷原則:你越常手動重複它,就越該往後面那幾階升級。

Q4:不是工程師、電商團隊也能用 skill 做檢查嗎?

可以。skill 的本質是「把你腦袋裡的檢查清單寫下來,讓 AI 每次自動跑」,跟寫不寫程式無關。上架前的商品欄位檢查、檔期文案合規、退換貨措辭一致性,這些都能寫成 skill。你需要的是講得清楚「要查什麼」,不是會寫 code。

Q5:skill chaining 會不會很燒 token?

會,串起來一次跑一整串一定比單跑一個貴。所以官方建議先小範圍測,確認這條鏈真的每一環都有價值,再逐步擴大,別一口氣把所有檢查全串上去。

Q6:skill-creator 是什麼?

skill-creator 是一個外掛,你裝了之後可以用 /skill-creator 叫它反過來訪談你的工作流程,再幫你把回答整理成一個 skill。適合你腦中有一套檢查、但懶得自己從零手寫 SKILL.md 的情況。


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