Apa itu Skills pada AI Agents?

Tidak hanya manusia yang bisa ber-skill, AI ternyata bisa punya skill.

Terminologi baru sebenarnya tidak terasa benar-benar baru. Tapi, semuanya jadi lebih formal sejak Anthropic merilis fitur Skills. Secara sederhana, ini adalah cara baru kita berinteraksi dengan AI: bukan lagi sekadar tanya-jawab acak, tapi memanggil "keahlian" spesifik yang sudah kita tanamkan.

Alih-alih repot copy-paste prompt panjang dari aplikasi catatan setiap kali butuh, sekarang kita cukup pakai Skills. Lebih praktis, lebih cepat, dan bisa dipanggil di mana saja.

Kenapa ini penting?

Bayangkan AI itu seperti anak intern yang serba bisa, tapi setiap pagi kamu harus ngejelasin ulang job desk-nya dari nol.

Dengan adanya Skills, AI berubah jadi lebih terasa "spesialis".

• Gak ada lagi pengulangan: Kamu nggak perlu ngetik "Halo, bertindaklah sebagai seorang ahli..." berkali-kali untuk setting AI jadi mode role play.
• Konsistensi: Output yang dihasilkan bakal punya standar yang sama setiap saat.
• Fokus pada eksekusi: Waktu yang biasanya habis buat mikirin instruksi (prompt engineering), sekarang bisa dipakai buat langsung beresin kerjaan.

Bagaimana kita bisa memanfaatkannya?

Kuncinya ada di modul. Kita bisa memecah alur kerja kita jadi beberapa modul keahlian.

Misalnya, kalau kamu seorang product person, kamu bisa punya library skill kayak:

1. /user-research: Buat bedah hasil interview user.
2. /prd-writer: Buat bikin draft dokumen teknis dari ide kasar.
3. /ux-audit: Buat nge-review desain yang kurang sreg.

Jadi, kita nggak lagi ngelihat AI sebagai satu kotak chat kosong, yang kita harus selalu repot-repot menuliskan prompt yang spesifik di tiap kesempatan.

Apakah cuma ada di Claude?

Sejauh ini, terminologi "Skills" memang spesifik dipopulerkan oleh Anthropic untuk pengguna Claude. Fitur ini terintegrasi langsung di dalam environment kerja mereka, jadi kita bisa panggil kapan saja di tengah percakapan.

Tapi, tren ini sudah mulai meluas ke AI agents lainnya:

• Code Agents
  • Buat kamu yang coding, alat seperti Cursor atau OpenCode sejauh ini juga sudah mendukung skills. Ini ngebantu banget buat bikin AI-nya lebih "ngerti" struktur kode atau best practice spesifik yang kita mau secara otomatis.
• Kompetitor Lain
  • OpenAI punya Custom GPTs dan Google punya Gems. Meskipun beda UI, semangatnya sama: bikin AI yang punya persona atau keahlian spesifik. Cuma memang tidak bisa kita summon di chat di proyek yang spesifik.

Jadi, meskipun istilah "Skills" itu identik sama Claude, cara kerja "panggil keahlian spesifik" ini sebenarnya sudah jadi standar baru di dunia AI. Bedanya cuma di cara panggilnya saja.

Kalau di Claude, rasanya lebih seamless karena kita cuma perlu pakai / (slash command) atau menu pintasan, tanpa harus pindah-pindah halaman chat.

Implementasi di Pekerjaan

Di dunia kerja nyata, ini ngerubah workflow kita dari yang sifatnya manual ke automated expertise.

• Dunia Desain
  • Begitu dapet feedback klien yang berantakan, panggil skill /feedback-analyzer buat ngerangkum poin-poin revisi yang masuk akal.
• Coding
  • Pakai /code-reviewer buat ngecek efisiensi baris kode sebelum di-deploy, tanpa harus nulis kriteria pengecekannya tiap kali jalan.

Apa yang ada di dalam sebuah "Skill"?

Mungkin kamu penasaran, isinya apa sih pas kita manggil /ux-design? Kurang lebih begini struktur instruksi yang "ditanam" di dalamnya:

Name: UX Design Critic

Trigger: /ux-design

Instruction: "Bertindaklah sebagai Senior Product Designer. Setiap kali saya memberikan gambar atau deskripsi flow aplikasi, audit berdasarkan 10 Usability Heuristics dari Jakob Nielsen. Berikan skor 1-10 untuk tiap poin dan berikan saran perbaikan yang konkret serta low-effort."

Jadi, pas kamu ngetik /ux-design [link/gambar], si AI nggak bakal jawab basa-basi lagi. Dia langsung kerja sesuai instruksi spesialis di atas.

Pada akhirnya, AI Skills ini bikin kita punya asisten yang makin pintar seiring kita rajin "mematenkan" instruksi yang topcer.