在人工智慧 (AI) 發展的趨勢下，管理者需要一套策略來評估和應用不同的 AI 模型。關鍵在於理解如何透過模組化技能包來提升 AI 模型的專業性，這不僅適用於 Claude，也適用於其他大型語言模型。
模組化技能包的核心概念是將特定領域的知識封裝成技能包，透過標準化的檔案結構賦予 AI 在特定領域的執行能力。這種方法適用於任何在執行特定專業任務時會遇到缺乏背景知識問題的通用型 AI 模型。透過探索、觸發和執行三個階段，AI 可以更精準地載入完整指令，避免受到對話上下文雜訊的干擾。
任何具備上下文學習能力，但同時又容易受到上下文干擾的大型語言模型，都可以透過類似的模組化技能包來優化其 Token 成本，並提升在特定領域的專業性。管理者應考慮採用類似的模組化方法，將繁瑣的背景資訊與操作規則封裝成技能包，使其在特定任務中更加專業和精準。這種方法不僅能提升 AI 的執行效率，也能降低使用者的操作成本，使其真正成為個人專屬的專家。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容