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GA × AI 黃金甲 · 自學資料

Claude Agent
入門教學

簡報後的完整指南——從安裝到建立你的第一個工具站

Chapter 1

安裝 Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 官方的命令列工具,讓你在終端機裡直接跟 Claude 對話、讓它幫你寫程式、操作檔案、執行指令。 四個步驟,10 分鐘裝好。

1
安裝 Node.js
前往 nodejs.org 下載安裝。建議選「LTS」版本(穩定版)。裝完後打開終端機輸入 node -v 確認有版本號出現。
2
安裝 Claude Code
在終端機(Mac 叫 Terminal,Windows 叫 PowerShell)貼上這行指令:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
3
啟動並登入
在終端機輸入 claude,第一次會自動開啟瀏覽器要求登入 Anthropic 帳號。登入完成回到終端機就可以開始對話了。
4
開放工具權限(Bypass)
Claude 預設每個動作都要問你確認,適合謹慎操作。但如果你已經信任 AI、想讓它全力工作,可以改用以下指令啟動:
claude --dangerously-skip-permissions
--dangerously-skip-permissions 是什麼?
白話說就是:「我授權 AI 不用每步都問我,全力去做。」

預設模式下,Claude 每次要建立檔案、執行指令都會先問你確認——對新手很友善,但對老手很慢。加了這個旗標,Claude 會直接執行,只在真正不確定時才暫停。

注意:這意味著 AI 有更高的操作權限。只在你了解自己在做什麼時使用,並且確保在獨立的工作目錄下操作,不要在系統根目錄或重要設定資料夾裡執行。
Chapter 2

CLAUDE.md 是什麼

CLAUDE.md 就是你幫 AI 寫的「員工手冊」——它是誰、怎麼說話、能做什麼。放在專案根目錄,Claude 每次啟動都會自動讀取。 不寫等於讓 AI 每次從零開始猜你要什麼。

身份設定
你的 AI 叫什麼、性格是什麼、怎麼稱呼你。設定好之後,每次對話 AI 都會用同一種個性跟你溝通。
工作習慣
任務大小判斷、何時問你、何時自行決定。讓 AI 知道你的工作節奏,減少不必要的來回確認。
規則限制
禁止的行為、必須遵守的格式、品牌語氣要求。這是你對 AI 的底線定義,確保它不踩雷。
範本——複製貼上就能用
# 我的AI助理 ## 你是誰 你是[品牌名稱]的AI助理,稱呼我為「老闆」。 個性:有效率、直接、友善。 ## 工作習慣 - 直接執行,事後說明 - 超過2個檔案的修改才問我 - 預設模型:Haiku(省錢) ## 禁止事項 - 不說「當然可以」「沒問題」等廢話開頭 - 不推薦付費服務
把這個檔案放在每個專案資料夾的根目錄。如果想讓所有專案都套用同一套設定,放在 ~/.claude/CLAUDE.md(全域設定)。
Chapter 3

Skill 是什麼、怎麼建

Skill 是你的「部門SOP手冊」——給了 AI,它就知道這份工作怎麼做。 你把越多品牌知識塞進 Skill,AI 的輸出就越貼近你的標準。

角色定義
這個 Skill 讓 AI 扮演什麼專家?行銷顧問?文案師?客服代理?越具體越好。
工作流程
標準步驟是什麼?先分析再生成?需要問哪些問題?把你最有效率的工作方法寫進去。
品牌知識
產品說明、語氣規範、禁用詞、過去成功案例、客戶FAQ。這些是讓輸出「像你的品牌」的關鍵。
1
建立 Skill 資料夾
在終端機建立目錄:
mkdir -p ~/.claude/skills/我的行銷Skill
2
建立 SKILL.md
在資料夾裡建立 SKILL.md,把角色定義、工作流程、品牌知識全寫進去:
# 我的行銷助理 Skill ## 角色 你是[品牌]的資深行銷顧問,深諳台灣消費者心理。 ## 工作流程 1. 先問清楚目標受眾和行銷目的 2. 分析品牌優勢和競品差異 3. 輸出三個方向供選擇 ## 品牌語氣 - 親切但不幼稚 - 重功效,不誇大 - 禁用:保證/絕對/最好
3
在對話中呼叫
在 Claude 對話框輸入斜線加 Skill 名稱即可載入:
/我的行銷Skill
你的品牌資料越完整,Skill 越好用。把你的產品說明書、成功案例、客戶FAQ全塞進去。Skill 不是越短越好,是越完整越好。
Chapter 4

Memory 是什麼、怎麼建

Memory 就是AI的「工作筆記本」——記住你的偏好、品牌、過去的決定。 沒有 Memory,每次對話 AI 都是第一次認識你。

對話記憶
當次對話內自動記住你說的話和做的決定。關掉對話就消失——適合一次性任務。
持久記憶
存在 memory/ 資料夾的文字檔,跨對話永久保留。你的品牌設定、工作習慣、重要決策都存這裡。
自動更新
做完重要任務後,叫 AI 把結論存進 MEMORY.md。下次對話直接有歷史背景,不用重新解釋。
1
在專案根目錄建立 memory 資料夾
mkdir -p 你的專案資料夾/memory
2
建立 MEMORY.md(推薦結構如下)
# 品牌基本資料 - 品牌名稱:[你的品牌] - 目標受眾:25-45歲女性,重視生活品質 - 主推產品:[產品列表] - 品牌語氣:溫暖、專業、接地氣 # 工作習慣 - 文案長度:標題15字內、內文200字以內 - 慣用平台:Instagram、Line - 不喜歡:過多條列式、過度正式語氣 # 重要決策紀錄 - 2024-01 決定不做B2B,專注C端 - 2024-03 產品線擴增至XX品項
每完成一個重要任務,叫AI把結論存進 MEMORY.md。具體說法:「把剛才決定的風格設定存進 memory/MEMORY.md 的品牌語氣區塊。」下次不用重新解釋。
Chapter 5

GitHub 讓 Skill 趨於無限

GitHub 是 AI 的「技能倉庫」,你把 Skill 存在上面,哪台電腦都能用,還可以版本控管。 不需要懂 GitHub 的所有功能,只需要四個動作。

備份 Skill
換電腦不怕。你的所有 Skill、CLAUDE.md、Memory 全部上傳 GitHub,新電腦 clone 下來立刻恢復。
版本控管
Skill 改壞了可以回滾。每次修改前 commit 一版,隨時能回到過去的任何版本。
分享給團隊
幹部同事也能用同一套 Skill。把 repo 分享出去,整個團隊的 AI 都用同樣的品牌標準運作。
四個你需要記住的指令
# 初始化(只做一次) git init # 把所有修改加入暫存區 git add . # 儲存版本(加上說明) git commit -m "更新行銷Skill的語氣設定" # 上傳到 GitHub git push
不需要懂 GitHub 的所有功能。只需要這4個動作,就能讓你的 AI 能力永不丟失。每次改完 Skill 就 commit + push,養成習慣。
Chapter 6

模型選擇指南

選錯模型不是問題大小——是費用差 8 倍以上。 大多數工作用 Sonnet 就夠了,不需要每件事都開最貴的。

模型 適合情境 費用參考
Haiku 日常問答、文案修改、簡單分析、快速生成 最便宜(約 Sonnet 的 1/8)
Sonnet 主力工作、建工具、複雜推理、多檔分析 中等(預設推薦)
Opus 重大策略、關鍵決策、複雜架構設計 最貴(謹慎使用)
大多數工作用 Sonnet 就夠了。遇到需要精密推理的大事才升 Opus。日常文案問答用 Haiku 省成本。別每件事都開最貴的——這不是花越多越好的工具。
對話管理小提示
Claude Code 右下角有個 token 圈圈,代表這次對話用了多少「記憶容量」。當圈圈快滿時:

1. 先叫 AI 把本次對話的重點決策存進 Memory
2. 重開一個新對話,讓 AI 讀取 Memory 繼續工作
3. 超過 30 輪來回建議重開,對話越長 AI 越容易忘記前面說過的話
Chapter 7

啟動包說明

你今天拿到的啟動包是一個已經預設好的工作環境—— 直接跑 setup.sh,10 分鐘完成個人化設定。

Layer 1
基礎設定層
CLAUDE.md 範本、Memory 資料夾結構、基礎工作習慣設定。這是你的 AI 人格基礎。
Layer 2
行銷 Skill 套件
預建的行銷文案 Skill、社群內容 Skill、客服話術 Skill。適合黃金甲學員的業務場景。
Layer 3
工具站範本
可直接部署的 HTML 工具站框架,包含 AI 串接範本。改改品牌資料就能變成你自己的工具站。
1
下載並解壓縮 ga-starter-kit.zip
下方下載按鈕或從 design.reyway.com/ga-starter-kit.zip 取得。
2
進入資料夾
cd ga-starter-kit
3
執行安裝腳本
./setup.sh
4
回答 10 個問題完成個人化設定
腳本會問你的品牌名稱、產品類型、目標客群等基本資訊,自動寫進你的 CLAUDE.md 和 Memory。
下載啟動包 ga-starter-kit.zip
Chapter 8

第一步,從今天開始

工具都準備好了。唯一缺的是你踏出第一步。

打開 Claude,輸入:
「我是 [你的名字],在 [公司] 做 [工作],
我最想解決 [你最痛的事]。幫我開始。」
不要想太多。先聊第一句。
工具準備好了,就看你踏出第一步。
如果你不知道說什麼,試試這些開場
業務場景:「我每週要寫10篇 IG 貼文,幫我想一個能快速複製的工作流程」

分析場景:「幫我分析這個月的銷售數據,找出最值得加強的方向」

學習場景:「我想了解你能幫我做哪些事,給我一個具體的清單」