從雜亂想法到可用提示詞：9 個 Claude Skills 工作流程
一張給非技術讀者看的流程圖：把個人工作拆成九個可反覆使用的 Claude Skills，從想法整理、追問、潤飾到交接。
閱讀：從雜亂想法到可用提示詞：9 個 Claude Skills 工作流程Simon Synapse Signal Journal
觀點與教學
共 9 篇已發布內容。每篇文章都會標示作者、更新日期、AI 協作與參考來源。
AI 會想，不代表能把事情做好：看懂 DeepSeek Harness
用一般人聽得懂的方式，理解 AI Agent 如何透過工具、權限、工作日誌與驗證流程，從回答問題走向可靠完成任務。
閱讀：AI 會想，不代表能把事情做好：看懂 DeepSeek HarnessAI 做得快，為什麼交付還是卡在你？
用一個可視化的工作設計，理解如何讓 AI 先自查、再修正，並保留人類真正該做的最後判斷。
閱讀：AI 做得快，為什麼交付還是卡在你？別再把代理排成一列：圖工程如何讓 AI 工作系統不失控
從真實資料依賴、節點契約、驗證閘門到可恢復狀態，重新理解多代理工作流該怎麼拆、怎麼停，也怎麼交回人手。
閱讀：別再把代理排成一列：圖工程如何讓 AI 工作系統不失控Claude Code Hook 實作手冊：把重複提醒變成可驗證規則
把 Claude Code Hook 的觸發時機、範圍、handler 與驗證流程整理成一份可操作、可回查的公開學習紀錄。
閱讀：Claude Code Hook 實作手冊：把重複提醒變成可驗證規則從想法到可驗證產品：六階段工程流程案例
以影片壓縮、3D 數學視覺化與樂透資料研究為例，建立可檢查的輸入、驗收訊號、發布條件與停止規則。
閱讀：從想法到可驗證產品：六階段工程流程案例為什麼建立 Simon Synapse：公開作品、來源與限制
說明 Simon Synapse 如何以公開案例、來源查核、AI 協作揭露與政策頁面，讓讀者檢查內容的依據與限制。
閱讀：為什麼建立 Simon Synapse：公開作品、來源與限制誠實評估預測模型：隨機事件也需要可重現的檢驗
以均勻隨機基準、時間順序回測、事前保存與機率校準，說明如何誠實檢驗樂透選號或其他隨機事件的預測主張。
閱讀：誠實評估預測模型：隨機事件也需要可重現的檢驗本機影片壓縮的可驗證邊界：小賽壓縮器技術案例
以小賽影片壓縮器的工作紀錄與當前驗證流程，拆解 File API、Web Worker、網路請求與輸出檔，釐清本機處理的證據範圍。
閱讀：本機影片壓縮的可驗證邊界：小賽壓縮器技術案例