雖然文章主要討論了如何透過「模組化」技能包提升 Claude 的專業性，但其核心概念——將特定領域的知識封裝成技能包，並透過標準化的檔案結構賦予 AI 特定領域的執行能力——同樣適用於其他大型語言模型。任何通用型 AI 模型，只要在執行特定專業任務時會遇到缺乏背景知識的問題，都可以透過類似的模組化方法來提升專業性。這包括但不限於以下幾種類型的模型：
考慮到文章中提到的「漸進式揭露」（Progressive Disclosure）機制，這種方法對於那些在處理複雜任務時容易迷失方向的 AI 模型尤其有效。透過探索、觸發和執行三個階段，AI 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。因此，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。
總而言之，雖然文章以 Claude 為例，但「模組化」技能包的核心思想具有普適性。只要 AI 模型在特定領域的專業性有待加強，都可以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。
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