當 AI 工具從「問答」進化到「替你做事」，串聯能力決定了誰真的能幫上忙。
當初我在 Gemini 花了三小時建三個 Gem：一個寫文案、一個做受眾分析、一個跑社群企劃。結果每次要用，得先打開 Gem A 跑出結果、複製貼上到 Gem B、再把 Gem B 的產出丟進 Gem C。
整個流程下來，根本變成了 AI 之間的搬運工。
Gem 的本質：聰明但各做各的
Gemini Gem 的設計邏輯是「一個 Gem 做一件事」。你可以給它最多 10 個檔案作為知識庫，寫一段指令告訴它該扮演什麼角色，然後它就固定在那裡等你發問。
你的文案 Gem 不知道你的受眾分析 Gem 得出了什麼結論；你的社群企劃 Gem 不知道你的市場研究 Gem 找到了什麼數據；每一個 Gem 都活在自己的世界裡，對其他 Gem 的存在一無所知。
這就像你請了五個顧問，但每個人都坐在隔音房裡，彼此不能交頭接耳，所有的訊息傳遞都得靠你一個人跑來跑去。
Skill 的本質：會自己組隊的模組
真正的問題不是 Gem 不夠聰明，而是它的架構從一開始就沒有考慮過「協作」這件事。
Claude 的 Skill 走了一條完全不同的路。
每個 Skill 是一個獨立的模組沒錯，但差異在於 Skill 之間可以互相串聯，而且 Claude 會自動判斷該叫誰出場。
舉我自己的實際工作流當例子，我在 Claude 裡建了超過 40 個 Skill，涵蓋市場分析、受眾畫像、社群企劃、廣告拆解、文案架構、課程設計、影片提示詞等等。當我說「幫我寫一篇關於 AI 影片趨勢的文章」，Claude 的運作方式是這樣的：
（一）自動掃描：Claude 先快速瀏覽所有 Skill 的名稱和簡介，速度很快，大概就像掃一眼名片的程度，進而判斷哪些跟這次任務有關。只有被選中的 Skill 才會完整載入，不會浪費資源在用不到的模組上。
（二）自動組隊：它決定先啟動「市場分析 Skill」去蒐集數據，再啟動「受眾畫像 Skill」抓出目標讀者的痛點，最後把所有素材丟給「Abby 寫作風格 Skill」統一產出。
（三）一次完成：我從頭到尾只下了一道指令，中間不需要複製貼上任何東西，這就是「串聯」的威力。它把原本需要你手動搬運的五個步驟，壓縮成一個步驟。
三個 Skill 串聯勝過 Gem 的實戰場景
1. AI 影片的全流程製作
我有一個「導演顧問 Skill」，它扮演影片製作總指揮的角色。當我丟出一個品牌影片的概念，它會根據需求自動去呼叫「編劇 Skill」產出逐鏡劇本、「運鏡大師 Skill」設計鏡頭語言、「影片提示詞 Skill」產出可以直接貼進 AI 生成工具的 Prompt、「配樂大師 Skill」設計音訊藍圖。一個 Skill 調度四個 Skill，我只需要告訴它「我要拍一支品牌影片」。但回到 Gemini ，你得自己開四個 Gem，然後當人工調度員。
2. 從靈感到發文的內容產線
我丟一張圖片給 Claude，它先用視覺分析能力解讀畫面，再啟動「社群企劃 Skill」產出三個切角和爆款標題，接著用「文案架構 Skill」拉出骨架，最後「寫作風格 Skill」完成定稿。一張圖片進去，一篇可以直接發的文章出來。
3. 廣告優化的即時診斷
我貼上廣告後台數據，「廣告數據診斷 Skill」拆解演算法行為，同時「行銷變現顧問 Skill」提供策略建議。兩個 Skill 的產出自動整合成一份完整的診斷報告。
工具的價值，在於它能不能串起你的工作鏈
很多人選 AI 工具的標準是「哪個模型比較聰明」。但在實際工作場景裡，模型的智商差異遠不如工作流的串聯效率來得重要。
Gem 像是一把好刀。Skill 像是一整套廚房系統：從備料、烹飪到擺盤，每個環節的工具都知道彼此的存在，會自動配合。
你不需要成為 AI 工程師，才能擁有一套自動化的工作系統。你需要的是，選對一個「懂得串聯」的平台，然後把你腦中的工作流程，一個模組一個模組地搭建起來。
AI 不會取代你的專業判斷，但串聯好的 AI 會取代你所有的重複勞動。
Gemini 和 Claude 的核心差異：一個各做各的，一個自動組隊。
