從 SOP 到 AI Skill：我如何用 Notion 管理自己的 AI 工作方法

以前我寫 SOP，是把工作方法交給另一個人；現在我寫 Skill，是把工作方法交給 AI。
我的本業是化學工程師。工作裡有很大一部分，其實是在把複雜、細節很多、容易因人而異的事情，整理成其他人能理解、也能重複執行的流程。做久了，我才慢慢發現，自己很習慣做的事情可能不是「寫文件」，而是標準化。

Skill 越多，我反而越看不清楚 AI 怎麼工作

今年開始接觸 Vibe Coding 之後，我也陸續用了不少別人分享的 Skill。最近看到一些 GPTs、Gems 相關的消息，也讓我想把這段時間實際使用 Skill 的方法整理出來。
一開始我把 Skill 當成一種更完整的 Prompt，看到有興趣的就裝起來。數量一多，我很快遇到一個問題：我不知道自己到底有哪些 Skill。

有些 Skill 我只看過一次介紹；有些知道名字，卻不清楚裡面真正寫了什麼；有些可能早就不符合我現在的工作習慣。當 AI 的結果跟我預期不一樣，我也很難判斷問題到底出在模型、這次對話，還是某一套我已經忘記內容的規則。
我可以接受 AI 做得不夠好，但我不喜歡自己不知道它為什麼這樣做。

真正想留下的不是工具，而是工作方法

對我來說，Skill 不只是一段 Prompt，也不只是安裝在某個 AI 平台裡的一項功能。它比較像一套可以交給 AI 執行的工作方法：什麼時候適合使用、開始前要知道什麼、事情要照什麼順序處理、哪些資料 AI 可以自己找、哪些決定必須回到人，以及最後怎樣才算真的完成。

如果真正有價值的是這些判斷與流程，我希望工作方法本身是由自己持有的。
平台與工具一定會改變，但我花時間整理出來的判斷、流程與習慣，不需要因為換了一個平台就重新來一次。對我來說，這是一種很直接的自由：工具可以換，方法可以留下來。

如果連現在該使用哪一套方法，都完全交給 AI 自己決定，我還是會慢慢失去對工作方式的理解。
我不反對 AI 提出建議，但我不希望它直接替我決定。AI 可以根據情境推薦某個 Skill，也可以說明理由；最後要不要用，我希望自己知道，也由自己決定。

我想保留的不是每一步都親手操作，而是選擇工作方法的主導權。
也正因為如此，我需要先知道自己手上有哪些 Skill，以及每一套方法到底是怎麼運作的。

Notion 是管理層，不是執行層

所以我把 Skill 的管理層放在 Notion。
不是因為 Skill 一定要放在 Notion，而是它很符合我整理與管理工作方法的習慣：我願意在這裡閱讀、分類、建立關聯、修改，也比較有可能長期維護。對我來說，Notion 比較像工作方法的 Source of Truth；AI 平台則負責執行。

我不會把原始 Skill 收進資料庫就算完成。
我會先保留來源，再整理成自己看得懂的版本：它想解決什麼問題、適合和不適合什麼情境、AI 和人各自負責什麼、哪些決定要交回給人確認、流程怎麼走、怎樣才算完成。需要精確執行的原始規則則繼續保留，讓 AI 也能讀取。

我希望同一套工作方法，人可以理解，AI 也可以執行。
我把目前這套資料庫叫做 Mininote AI Skills。裡面有些 Skill 來自我研究過的公開來源，也有我自己設計的方法；除了 Skill 本身，我也會留下來源、分類、使用狀態，以及我是否真的用過。它讓我先看見自己手上有哪些方法，再決定什麼時候把其中一套交給 AI。

這些 Skills 從哪裡來？

我最初是在 Gary Chen 的 YouTube 影片〈700 萬人下載的 /grill-me，Matt Pocock 到底寫了什麼？〉5:43 認識 grill-me，後來才找到 Matt Pocock 的 GitHub Skills 收藏。
我沒有把整個 Repository 原封不動搬進 Notion，而是挑選自己有興趣、可能會用到的 Skill，保留原始作者、來源與指令，再整理成自己比較容易閱讀和維護的版本。

例如，grill-me 會用一輪輪深入提問，把還沒想清楚的想法、規劃或決策談清楚；writing-shape 可以把零散筆記與素材整理成有清楚論點的文章；teach 則把一個想學的主題整理成可以持續進行的學習課程。
除了這些公開來源，我也會把自己真的需要的方法寫成 Skill。像 skill-guide-writer 就是我自己設計的整理方法，用來把原本不容易閱讀的 Skill，整理成來源清楚、一般人也能理解的 Notion 中文手冊。

Mininote AI Skills 裡同時有兩種內容：我從公開來源整理的 Skill，以及我自己設計的方法。 我做的比較像一層整理與轉譯：保留原始作者與來源，再加入台灣繁體中文解讀、適合與不適合的使用情境、AI 與人的責任分工、對話範例、提示詞，以及我實際使用後的調整。
如果我要把工作方法放進自己的系統裡，我也應該知道它是從哪裡來的。

Skill 不只屬於寫程式的人

目前對我來說最直接的使用方式，是 ChatGPT＋Notion。
我會先把 Skill 放在自己的 Notion，把 Notion 連到 ChatGPT，再挑一個 Skill 頁面交給它，請它完整閱讀並依照裡面的流程處理事情。這不需要先把 Skill 安裝成正式套件，也不需要先建立程式專案。

我一開始接觸 Skill 時，大多是在 Codex、Claude Code、SKILL.md 或 Coding Agent 的脈絡裡看到它，所以很容易讓沒有寫程式的人覺得 Skill 跟自己沒有關係。
但如果把 Skill 拉回到最基本的概念——一套可以交給 AI 執行的工作方法——它其實可以離一般使用者很近。釐清一個還沒想清楚的想法、整理閱讀心得、準備一場會議、把固定工作流程交給 AI，都可以是 Skill。

使用本身，就是下一版的測試

把 Skill 放回自己看得見、改得到的地方之後，使用和改進會自然連在一起。
每一次實際工作都是一次測試。AI 哪裡問太多、哪個判斷不符合我的習慣、哪個需要人確認的地方應該提早或延後，我都可以回到 Skill 裡修正。下一次再使用時，AI 讀到的就是新的版本。

這跟我以前寫 SOP 的感覺其實很像。
流程不是寫完就結束，而是在真的被使用之後，才慢慢知道哪裡需要修正。只是以前我把方法交給人，現在也可以把方法交給 AI。

我目前還在持續整理這套系統，也把 Mininote AI Skills 公開出來。如果你對這種方式有興趣，可以複製一份，挑一個 Skill 實際跑一次，再決定它對自己的工作方式有沒有幫助。
Mininote AI Skills（公開資料庫）：
https://sweet-lock-00d.notion.site/3c23a1cc7ad380db9675cf01a56bae45?v=3c53a1cc7ad38183abf1000c3905ee8c&source=copy_link
開啟後可以先從「第一次使用」頁籤裡的〈從這裡開始｜如何使用 Mininote AI Skills〉看起。

Notion 和 ChatGPT 都只是我現在使用的工具。
我真正想留下的是自己的工作方法：知道它怎麼運作，可以帶著它走，也能在每一次使用後繼續修改。工具可以換，但方法留在自己手上；AI 可以幫忙，但最後怎麼使用，仍然由自己決定。