AI 應用與 AI Skill
用 Agent Skill 統一會員分群命名：主力客、沉睡客不再各說各話
行銷團隊最常見的隱性混亂，是每個人對「沉睡客」「主力客」的定義都不一樣。這篇示範怎麼用一支 Agent Skill 把會員分群的定義與命名規則寫成全隊共識，讓 AI 在產出貼標建議或檢查標籤時照同一套標準，並說明分群定義為何要由人拍板、寫回系統前要過哪些權限與審核關卡。
AI 應用與 AI Skill
換更強的大模型，解不了你真正的問題。AI 應用的關鍵不在模型多聰明，而在能不能落到可驗證的工作流。從 AI 系統架構、評估框架與 LLM 評審、RAG 知識檢索與提示詞工程，到 AI Agent 工具盤點、Agent Skill 怎麼從個人玩具變成團隊資產、企業級 AI Agent 平台與 Gemini Enterprise 的選型與資安，這裡逐一拆給行銷人看。再延伸到 AI 如何改寫零售場景：讀懂顧客的沉默訊號、在 AI 比價時代重建品牌信任、面對 Google AI Max 與 AI Mode 的搜尋新局。把 AI 從話題變成品牌用得上的生產力。
AI 應用與 AI Skill
團隊怎麼導入與維護 Agent Skill？從個人玩具到團隊資產
一個人做的 Agent Skill 很好用，但團隊一多就亂：誰寫、誰維護、版本對不上、規則各跑各的。這篇從管理者視角談行銷團隊怎麼把 Skill 從個人玩具變成團隊資產，涵蓋盤點、共用庫、負責人與版本控管、定期檢視四步，並附一張導入檢查表與常見治理坑。
AI 應用與 AI Skill
SKILL.md 怎麼寫才好用？description 與五種設計模式一次搞懂
SKILL.md 怎麼寫才好用？很多人第一支 Skill 做出來，AI 卻不照做，問題通常不在格式，而在內容設計。這篇拆解兩個關鍵：description 怎麼寫才會被正確叫出、規則怎麼寫 AI 才照做，並用行銷情境改寫 Google Cloud 整理的五種 Skill 設計模式，附上一張寫 SKILL.md 的自我檢查表。
AI 應用與 AI Skill
AI Agent 是什麼？和 Agent Skill 差在哪，行銷人一次搞懂
AI Agent 是什麼？和 Agent Skill 又差在哪？這篇用行銷人聽得懂的白話拆解：AI Agent 是會規劃、會用工具、能跑多步驟把事做完的 AI 系統，比一般聊天機器人多了行動力；Agent Skill 則是給 Agent 的一項可重複專長。文中補上 Agentic workflow 怎麼運作、市場上最流行的 AI Agent 運用、Skill 最常用的場景，並用員工與作業手冊的比喻說清兩者關係。
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第一個 Agent Skill 怎麼做？行銷人的每月報表 Skill 手把手教學
第一個 Agent Skill 建議從每月報表開始。這篇用行銷月報當例子，手把手教你整理指標口徑、撰寫 SKILL.md、設定輸出格式、用資料試跑修正。不需要寫程式，但需要使用支援 Agent Skills 的工具。文中附最小可行的 SKILL.md 範例、四個常踩的坑，以及一張含人工覆核點的上線前檢查表。
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【實戰分享】Agent Skill 能幫行銷團隊做什麼？10 個零售行銷應用場景
Agent Skill 能幫行銷團隊做什麼？這篇整理零售與電商行銷最實用的 10 個 Agent Skill 應用場景，分成報表分析、內容文案、會員溝通三大類。每個場景都從行銷人的真實痛點切入，說明 Skill 能接手哪段重複工作、哪些環節仍要人把關與哪些資料權限前提，並附一張「先從哪一個下手」的優先順序判斷表。
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Agent Skill vs GPTs vs Gemini Gems：行銷團隊到底該選哪個？
Agent Skill、ChatGPT 的 GPTs、Gemini 的 Gems 到底差在哪、行銷團隊該選哪個？這篇用選型視角一次比較：GPTs 與 Gems 是各自平台內的客製入口，Agent Skill 則是跨平台的開放格式。文中拆解三者的綁定關係、可攜性與觸發方式，點出三個常見選型迷思，並附一張行銷團隊的決策判斷表。
AI 應用與 AI Skill
Skill、Prompt、MCP 差在哪？MCP 和 Skill 不同在哪？非工程師背景的你更要懂
Skill、Prompt、MCP 差在哪？MCP 和 Skill 不同在哪？這三個 AI 名詞最近一起爆紅，卻是行銷人最常搞混的詞。Prompt 是這一次交辦什麼，MCP 是 AI 能不能連到資料與工具，Agent Skill 是拿到資料後照什麼流程做。本文用行銷團隊的會員回購任務，拆解三者分工、三個常見誤解，以及一張行銷主管導入判斷表。
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AI Skill 是什麼？行銷人不用寫程式，也能看懂的 Agent 技能入門
Agent AI Skill（代理技能）是什麼？這篇用行銷人聽得懂的白話，拆解 Prompt、MCP 與 Agent Skill 的分工：Prompt 管這一次的指令，MCP 管 AI 拿不拿得到資料，Skill 管拿到資料後該怎麼做。從每月報表、受眾分群命名到活動檢討，看零售與電商行銷團隊怎麼把每天重複交代 AI 的工作，變成一次設定、全隊共用、跨工具可攜的能力，文末並附打造第一支 Skill 的三步驟與常見問題。
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電商行銷人最需要的十大 AI Skill：從一次性 prompt 到整隊都會用的流程
幾乎每個品牌都買了 AI 工具，多數人卻停在每週一重打 prompt 的原地。差距不在工具，而在你有沒有把 AI 變成可重複跑、可交接、結果穩定的 skill。這篇整理電商與行銷人最該優先建立的十大 AI skill，涵蓋廣告、EDM、簡訊、GA4 與 LINE OA，並用 MIT、McKinsey、Gartner 等研究說清楚一件事：skill 真正跑得動的前提，是底下乾淨的第一方資料與人的判斷。
廣告平台操作實務
同一組素材跑太久？91APP 如何用 AI 素材生成對抗廣告疲勞
同一組廣告素材跑太久，CTR 下滑、CPC 上升，這不是演算法問題，是廣告疲勞。本文拆解疲勞成因、品牌傷害，以及 91APP 如何用 AI 素材系統從數據決定切角、持續產製高品質素材，幫品牌突破投放瓶頸。
91APP CDMP
如何挑選 CDP AI Agent：從 CRM 到 OMO，品牌該買的是會創造營收的系統
當品牌評估 CDP AI Agent，真正該看的不是功能有多少，而是它能不能把 CRM、OMO、會員資料與營運經驗接成可持續優化的營收循環。本文從國際 MarTech 產業動態出發，解析品牌如何挑選能推動新客、回購、流失挽回，並讓每一次使用都沉澱為下一次經驗資產的 CDP AI Agent。