Claude Code 不是給工程師用的：非技術人也能打造 AI 代理人

本文整理自 AI Explored Podcast 2026 年 3 月播出的單集。

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看到「Code」就想跑？

Claude Code、OpenAI Codex、Cursor。光看名字，腦袋裡浮現的畫面大概是：黑色終端機、跑不完的程式碼、一堆看不懂的技術術語。如果你不是軟體工程師，這些工具名稱幾乎等於「跟我無關」的代名詞。

但 Whale Boss 創辦人 Ryan Staley 在 AI Explored Podcast 上分享的觀點完全相反。他說：Claude Code 是他用過最好的通用型 AI 代理人，用它來做的事大部分跟寫程式無關。Staley 的背景是 23 年的企業銷售，他不是工程師，也沒有寫過任何程式語言。但他現在每天都在用 Claude Code 來經營事業。他協助導入 AI 的客戶從新創到年營收 200 億美元的企業都有，而他發現最大的誤解，就是人們以為 coding agent 只能寫程式碼。

Staley 直言，Codex 5.3 和 Claude Code 這類工具，在非技術任務上的表現驚人。行銷人可以用它批量產生社群內容，銷售主管可以用它分析 CRM 資料並產出行動建議，創業者可以用它跨多個資料源同時跑分析。這些都不需要寫任何一行程式碼。你只需要用自然語言告訴它你要什麼，它就開始做。

從聊天到代理：四個層級的工具選擇

要理解 Claude Code 的定位，得先搞清楚目前 AI 工具的層級結構。Staley 把它拆成四層，從最簡單到最進階。

第一層是大家最熟悉的：ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 加上連接器。你在聊天介面裡接上 Google Drive 或 HubSpot，然後在對話中問問題。AI 會去查你的即時資料，給你答案。這一層的門檻最低，任何人都能馬上開始用。但它有一個限制：基本上一次只能連一個資料源，而且只能做到「你問、它答」的層次。

第二層是 Claude Cowork。這是 Anthropic 在 2026 年 2 月推出的桌面工具，Mac 版先上，Windows 版大約在 2 月 10 日跟進。Cowork 的介面長得很像一般的 ChatGPT 或 Claude 聊天視窗，不會讓人害怕。但它的能力更強：你可以叫它從桌面端對端執行任務，而不只是回答問題。它介於聊天機器人和 coding agent 之間，是一個對非技術人友善的過渡選項。

第三層就是 Claude Code 和 OpenAI Codex。這是真正的 coding agent。介面看起來像程式碼編輯器（IDE），黑底白字，Staley 自己形容「很像 DOS 時代」。聽起來很嚇人，但關鍵差異在於：它能跑長時間任務、同時啟動多個代理人、連接多個資料源。一般的 Claude 聊天一次只能接一個資料源，但 Claude Code 可以同時串接你的 CRM、筆記工具、雲端硬碟，然後跨源頭做分析。

第四層是 Cursor。它本質上是一個模型聚合器，讓你在同一個介面裡切換不同的 AI 模型，依照不同模型的強項來分配任務。這比較偏開發者取向，但如果你已經在用 coding agent 了，Cursor 提供了一個統一的操作入口。

實戰：同時派三個代理人做內容

為了說明 Claude Code 的威力，Staley 舉了一個行銷人應該會有感的例子。

他會在 Claude Code 裡下這樣一個指令：「同時派出三個代理人。第一個，去研究過去七天的十大熱門話題。第二個，把這些話題跟我平常談論的主題做比對，找出交集。第三個，用我指定的格式，把交集的部分寫成社群貼文。」然後系統就真的同時跑三條工作線，最後產出完整的內容。

這件事如果用傳統的自動化工具來做，你需要在 Make.com 或 Zapier 或 n8n 裡建一條完整的工作流，設定每個節點的觸發條件、資料傳遞格式、錯誤處理邏輯。而且只要其中一個節點出問題，整條流程就斷掉。Staley 的看法是，Claude Code 的方式不只更快，而且更不容易壞。因為你不是在建一條脆弱的自動化鏈，而是在跟一個有判斷力的代理人說話，它會自己想辦法把事情做完。

他還可以用同樣的方式一次產出十到三十個 YouTube 影片腳本，或者同時對不同客戶資料做交叉分析。這些任務的共同特徵是：它們都涉及多步驟、多資料源、多輸出格式，正好是 coding agent 比聊天機器人強太多的地方。

有人可能會問：Claude Code 可以完全自主運作嗎？Staley 說，他聽過有人讓 Claude Code 連續自主跑了 30 個小時沒有人為介入。這當然是很進階的用法，需要很多前置設定。但重點是，這個工具的上限遠超過一般人的想像。

Skills：讓代理人記住怎麼做事

Claude Code 真正厲害的地方，不只是它能做什麼，而是它能「記住」怎麼做。這靠的是一個叫「Skills」的機制。

Skills 的概念很簡單：你把一組工作流程的指令打包成一個檔案，代理人以後碰到類似任務，就會自動按照這個流程執行。不需要你每次都從頭教它一遍。Staley 把 Skills 比喻成「今天的工作，明天會變成任務清單上的一個項目」。意思是，現在你花一整天做的事，教會代理人之後，它五分鐘就能搞定。

Skills 作為一種標準，正在快速被產業採納。Anthropic 最早提出這個概念，OpenAI 最近也開始在 Codex 裡支援類似機制。這意味著你建立的 skill 檔案不只能自己用，還能分享給別人。Podcast 主持人 Michael Stelzner 分享了自己的經驗：他用 Claude 的 Projects 功能建了一個很厲害的會議文案寫手，然後請 Claude 幫他把它打包成一個 skill，下載成一個小檔案，分享給團隊成員。對方只要上傳、啟動這個 skill，就等於在任何對話裡都能召喚出同樣水準的文案能力。

這個共享機制的潛力很大。未來很可能會出現公開的 skill 資源庫，就像現在的 ChatGPT 自訂 GPTs 一樣，但執行能力更強，因為它不只是一個聊天角色設定，而是一整套可以跨資料源執行的工作流程。

為什麼 SaaS 股市蒸發了一兆美元

如果你覺得上面這些功能聽起來很像某些付費 SaaS 工具在做的事，那你的直覺是對的。這正是為什麼華爾街在 2026 年 2 月大幅拋售 SaaS 軟體股。

事情的導火線是 Anthropic 在 Claude Cowork 裡推出產業專用的工具。這些工具能做法律合約審閱、自動紅線標註、合規檢查、銷售資料整理等工作，過去每一項都是一整家 SaaS 公司的核心業務。當 AI 平台本身就能做到這些事，而且成本只是傳統訂閱費的零頭，投資人自然會重新評估那些 SaaS 公司的價值。結果是近一兆美元的市值蒸發，Thomson Reuters 單日跌幅創下歷史紀錄，LegalZoom 也崩了將近兩成。

Staley 沒有迴避這個話題。他提到這次拋售潮的原因很直接：Anthropic 和 OpenAI 正在從基礎模型層往應用層走。過去大家以為 AI 公司只做模型，應用交給垂直 SaaS 廠商做。但現在 AI 平台直接端出了能跑完整工作流程的工具，而且任何人都能用自然語言操作，不需要寫程式。

這對非技術使用者來說其實是好消息。它意味著以前需要買五套不同的 SaaS 工具、再用 Zapier 串接起來的工作流程，現在可能只需要一個 Claude Code 加上幾個 skills 就能搞定。門檻在降低，能力在提升。Staley 說得很直接：如果你有任何類型的資料庫在持續更新，不管是銷售資料、客戶互動紀錄還是內部文件，把它接上這些工具，就能解鎖巨大的效率提升。學習曲線是有的，但一旦跨過去，回報會讓你覺得當初為什麼不早點開始。