06 - 進階功能：Skills、Automations、多代理

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什麼時候該進到進階功能

當你已經能穩定地：

建立 project
下清楚任務
理解 permission 與 review
知道怎麼用 thread 協作

這時候再進入 Skills、Automations、多代理（multi-agent）會很有感。

Skills 是什麼

OpenAI 在產品與 Academy 內容中，把 Skills 描述成一種可重複使用的能力包：

內含 instructions
可能包含 resources 與 scripts
用來讓 Codex 更穩定地執行特定工作流

如果用白話講：

Skill = 把常做流程包裝成可重複調用的操作習慣

適合做成 Skill 的任務：

固定格式的筆記整理
每次都要跑的文件整理流程
特定 repo 的標準 review 流程
專屬團隊規範或輸出模板

Automations 是什麼

Automations 是讓 Codex 按排程自動回來做事。

官方舉的例子包括：

每週回顧
每日 issue triage
CI failure 摘要
定期檢查與整理狀態

如果你已經有一個成熟、可重複、好 review 的流程，把它做成 Automation 往往很值得。

多代理（multi-agent）有什麼用

官方在介紹 Codex app 時，把它定位成管理多個 agents 的 command center。

幾個你會感受到的差異：

可以平行處理多個 task
不同 thread 可同時進行
app 支援 worktrees，讓多個 agents 可在同一 repo 上並行而不互相干擾
你可以在不同工作間切換，而不丟失上下文

這種模式很適合：

一個 agent 做研究
一個 agent 做實作
一個 agent 整理文件
你自己負責 review 與收斂

什麼任務適合拆成多代理（重要判斷）

平行化有成本（協調、合併、驗證），不是每個任務都划算。一個任務適合拆多代理，通常要同時滿足：

可切成互相獨立的子任務：子任務之間不會互相依賴結果（A 不用等 B 做完）。
每個子任務範圍夠窄：一個 agent 只負責一小塊、最好只改自己那一檔，避免並行寫同一檔衝突。
產出可被中央 review / 驗證：你（或一個協調者）能在最後統一檢查、收斂。

典型適合平行：

大批同質工作：100 個檔各自加 frontmatter、一批考題各寫詳解、逐篇稽核評分。
互不相干的探索：同時查三個不同主題的資料。

典型不適合平行（該用單一 thread 順著做）：

強順序依賴：必須先設計好架構，下一步才知道要做什麼。
共享狀態：多個 agent 要改同一個檔 / 同一份設定 → 合併地獄。
高歧義：連你都還沒想清楚要什麼，拆出去只會放大混亂。

一句話：任務真的可拆才拆；每個 agent 範圍要窄；產出要能被中央驗證。 不要為了炫技而平行。

Worktree 並行：多 agent 同 repo 不打架

當多個 agent 要在同一個 repo 上同時動手，最大的風險是互相覆蓋。worktrees 就是解法：每個 agent 拿到自己的工作樹（各自的分支 / 工作目錄），獨立改、獨立 commit，最後再合併。

實務要點：

天然隔離寫檔：agent A 在它的 worktree、agent B 在它的，彼此不會踩到對方未存的改動。
合併才是真正的關卡：各 worktree 做完後要 merge 回主線，這時才會碰到衝突——所以讓不同 agent 改不同檔能把衝突降到最低。
配「一個 agent 一個檔」原則最穩：見 07-實戰工作流範例，每篇筆記由一個 agent 負責、反向連結與索引由協調者最後統一做，幾乎不會衝突。
有人同時推 main 時要 reconcile：若還有別人（或別的 agent）也在推同一條線，合併前先把遠端最新拉下來對齊。

初學者怎麼安全用進階功能

Skills

先從單一、穩定、輸出格式固定的任務開始做 skill。

Automations

只把「重複且低歧義」的工作自動化。

多代理

只有在任務彼此真的可以拆開時，才值得平行化。不要為了炫技而拆。

一個實際成長路線

你可以把使用成熟度想成這樣：

單一 thread 的小任務
project 內的多步驟任務
固定流程做成 skill
重複工作做成 automation
多個 agent 平行處理不同子任務

這條路線很自然，也最不容易失控。

重點整理

Skills 讓可重複流程更穩定。
Automations 讓重複工作自動跑。
多代理不是炫技，而是為了平行處理可拆分的工作。
先把單一流程跑順，再往進階功能升級，效果最好。

參考資料