管理者在評估不同 AI 模型的專業性時，可以參考模組化技能包的概念。這種方法著重於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。關鍵在於識別 AI 模型在執行特定專業任務時，是否會因為缺乏背景知識而出現問題。
模組化技能包的應用包含探索、觸發和執行三個階段。AI 模型透過這些階段，能夠更精準地載入完整指令，避免受到對話上下文雜訊的干擾。管理者可以藉此評估 AI 模型是否能有效率地處理特定任務，並降低受到無關資訊影響的可能性。
除了 Claude 之外，任何具備上下文學習能力的大型語言模型，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。管理者應評估這些模型是否能將繁瑣的背景資訊與操作規則封裝成技能包，以提升其在特定任務中的專業性和精準度。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。
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