Langkah 1: Tentukan apa yang akan diajarkan Skill ini
Skill yang baik mengerjakan tepat satu hal dengan baik, dan "cara yang benar" itu harus dapat diringkas dalam satu kalimat.
- ✅ Contoh baik: "Menulis postingan untuk akun perusahaan sesuai panduan merek kami", "Meninjau masalah aksesibilitas pada kode frontend"
- ❌ Contoh buruk: "Bantu apa saja" (terlalu luas sehingga AI tidak tahu kapan harus memakainya)
Langkah 2: Menulis SKILL.md
Struktur standarnya seperti ini (boleh langsung Anda pakai):
---
name: weekly-report-writer
description: Mengubah memo kerja yang berserakan menjadi laporan mingguan yang rapi. Dipakai saat pengguna berkata "tuliskan laporan mingguan" atau menempelkan memo kerja.
---
# Menyusun laporan mingguan
1. Baca catatan asli pengguna lalu klasifikasikan dulu menjadi "Capaian minggu ini / Masalah / Rencana minggu depan"
2. Urutkan capaian berdasarkan kepentingan, dan tulis tiap item dalam format "capaian satu kalimat + angka pendukung"
3. Tandai data yang hilang dengan [TBD], dan jangan pernah mengarang data
4. Di akhir, ajukan 2 pilihan judul laporan
## Contoh
Masukan pengguna: "Hari Senin ada rapat, hari Selasa saya memperbaiki bug, dan hari Rabu saya merilis fitur."
Keluaran:
### Capaian minggu ini
1. Fitur XX selesai dirilis (efek data [TBD])
........
name
Pengenal unik dengan huruf kecil kebab-case
description
Paling penting. Jelaskan dengan gamblang apa yang dilakukannya + kapan dipakai — AI mengandalkannya untuk memutuskan apakah Skill diaktifkan
Isi
Langkah konkret + contoh + aturan — semakin konkret semakin baik
Langkah 3: Folder pendukung opsional
scripts/— skrip yang dijalankan dan dipanggil AI saat dibutuhkan (Python, Bash, dll.)references/— bahan/berkas referensi yang dimuat saat dibutuhkanassets/— sumber daya statis seperti templat dan contoh
Langkah 4: Menguji dan menyempurnakan
- Uji dengan 3 masukan yang berbeda dan periksa apakah keluarannya sesuai harapan
- Tambahkan ke dalam isi bagian yang sering dipahami keliru oleh AI — Skill disempurnakan melalui iterasi
- Pastikan description mencakup semua skenario pemicu yang diperkirakan (sebab pengguna mengungkapkannya dengan seribu cara)
- Pelajari cara penulisan Skill komunitas dengan rating tinggi: lihat daftar pilihan (repositori resmi anthropics/skills adalah teladan yang bagus)
Kesalahan umum
- description terlalu kabur → AI tidak tahu kapan harus mengaktifkan sehingga Skill jadi tidak berguna
- Langkah yang kabur (seperti "analisis dengan hati-hati") → ubah menjadi tindakan konkret yang dapat diverifikasi
- Mengisi panjang dengan konten yang tidak relevan → bertentangan dengan pemuatan bertahap dan memperlambat agen
- Tidak menetapkan batas "kapan tidak boleh dipakai" → akan dipaksakan pada skenario yang tidak cocok