2026年8月8日 –, TR412-2
實際導入 AI Agent 後，用起來常會發現：跑程式碼風格檢查、靜態分析、執行自動化流程等這些重複出現的開發任務，每次還是要靠自己下 Prompt。即便大型語言模型越來越能理解開發者的意圖，團隊的開發知識卻難以穩定、可攜帶且低成本地傳遞給 Agent。
這場分享將從開發者與 AI 協作的演進談起，說明為什麼 Agent Skill 會成為下一個值得 Kotlin 工程師投入的 Agent 協作工具鏈。Skill 可以把重複的流程、工具使用方式與團隊慣例，打包成可重複使用的能力，讓 Agent 在需要時才載入相關知識，減少 Token 浪費，也降低每次都重新教 AI 的成本。
接著，將以 Kotlin 開發者熟悉的情境，介紹 Skill 的基本架構設計、不同 Agent 與開發環境中的套用範圍和管理差異，並討論 Kotlin 開發生態中，有哪些開發知識及情境適合整理成 Skill。最後，會分享如何透過開源工具，讓 Skill 不再綁死在單一提供商、機器或專案，最大化 Skill 帶來的效益。
JetBrains 技術傳教士，負責推廣 Kotlin、JetBrains IDE 及相關技術。平時醉心於技術研究，專注於 Web、後端技術及能提升生產力的技巧，致力於將複雜的技術名詞用通俗易懂的方式讓新手也能吸收。工作之餘也是多年技術社群志工，積極參與開源社群運作。