WorkshopSkill 活動資料夾

方法指南

把工作坊的備料交給 AI 代理

不是「AI 替你設計工作坊」——那是玩具。無趣但有用的是這版：代理按你的需求挑活動、抓列印檔案、搭好前後測。三步，命令都是真的。

為什麼是資料夾，不是攻略文章

代理掃不動清單文章，更跑不了它。這裡每個活動都隨附 SKILL.md：frontmatter 拿給你的需求做匹配（人數、分鐘、場地、道具），後面是它真能執行的備料命令。同一個資料夾裡的指南、反思引導表和測評預設都是純 markdown 與 JSON——不抓取、不登入、沒有隻為眼睛渲染的東西。全部機關就在這：人讀頁面，代理讀資料夾。

第一步：發現

把代理指向站點的機器可讀層：skills.json 一個檔案列出全部技能的描述、包網址和 sha256；catalog.json 再補全每個資料夾和它的約束——人數、分鐘、場地、道具——列成結構化資料。一行需求——「20 人、15 分鐘、零道具、職級混坐」——夠一個會匹配的代理把兩真一假排在紙塔前面。代理看到的和頁面展示的完全同一份：兩邊讀的都是同一張目錄。

第二步：安裝

每個資料夾都釋出 zip 技能包——一條命令裝完，解壓得到以技能命名的目錄：SKILL.md、它引用的全部檔案、帶逐檔案校驗和的 manifest：curl -LO https://workshopskill.com/zh-hant/activities/two-truths/files/two-truths.zip && unzip two-truths.zip。把這個目錄放進代理的 skills 目錄——Claude Code 放 ~/.claude/skills/，OpenAI Codex 放 ~/.codex/skills/，Qoder 放 ~/.qoder/skills/。完整三步工作流見技能頁，逐代理的安裝路徑見英文教程與中文場景教程。

第三步：跑備料

技能檔案裡的命令接手剩下的：抓可列印的答卷和工作簿、抓反思引導表，再用 formlm-cli smart generate 把線上前後測搭起來——每位學員的前後差值自動計分，落在你自己的工作空間。第一到三步不需要任何帳號；線上測量需要一個免費的 FormLM 帳號——資料始終是你的。

代理不能做的部分

站在你場子的最前面。匹配、列印清單、建表單、算分，是代理的班；反思引導裡那三十秒沒人搭救的沉默，是你的班。資料夾的寫法讓這兩半永遠不需要中介軟體：代理備出來的每樣東西，你照指南列印、原樣執行。

五步清單

  1. 發現：把代理指向 skills.json 一行需求，約束對資料夾。
  2. 安裝：curl + unzip 該資料夾的技能包 一條命令得到載入器就緒的目錄——SKILL.md、檔案、manifest。
  3. 跑備料：卡組、工作簿、答卷、線上前後測 formlm-cli smart generate 搭好自動算差值的測量。
  4. 你來帶場 匹配和計分歸代理上夜班，反思引導歸你。

常被問到的問題

哪些代理能用這套？

任何能抓 URL、照 markdown 指令行事的代理——Claude、帶瀏覽的 ChatGPT、或本地 CLI 代理都行。技能頁寫明瞭確切的三步工作流。

線上測量那步是必需的嗎？

不是——每個資料夾純紙面就能跑完整。線上版留給你要自動差值計分、或有遠端學員的場合；紙面答卷和 JSON 預設的題目一字不差。

再往深處