3 Lokasi Utama Skills
Kenapa penting memahami lokasi implementasi skill:
Memahami di mana skill ditempatkan membantu kita membuat sistem yang:
- lebih rapi
- mudah dipelihara
- mudah dipindahkan ke LLM lain
- scalable ketika jumlah skill semakin banyak
- efisien dalam penggunaan context
Dengan struktur yang jelas, kita tidak perlu menulis ulang instruksi berulang kali dan lebih mudah mengontrol perilaku model.
1. System level (paling fundamental) Skill dimasukkan ke system instruction.
contoh isi:
- peran model
- aturan gaya bahasa
- format output
- daftar capability
dipakai karena:
- selalu aktif
- stabil
- mudah dikontrol
biasanya cocok untuk:
- persona
- writing style
- aturan berpikir
- format jawaban
contoh: You are a helpful assistant. When generating ideas:
- give at least 5 ideas
- use bullet points
- keep concise
2. Project / folder level (paling populer untuk workflow) Skill disimpan sebagai file terpisah lalu dipanggil sesuai kebutuhan.
contoh struktur: /project claude.md /skills thread_writer.md summarizer.md title_generator.md
dipakai karena:
- modular
- reusable
- mudah diorganisir
- cocok untuk banyak skill
umumnya digunakan pada:
- project AI
- prompt library
- workspace LLM
- repository prompt
3. Tool / function level (untuk automasi) Skill berupa function atau integrasi API.
contoh:
- ambil data cuaca
- kirim email
- query database
- generate image
dipakai ketika: instruksi teks saja tidak cukup.
biasanya digunakan untuk:
- integrasi sistem
- otomatisasi proses
- akses data eksternal
- workflow kompleks
- system prompt → fondasi perilaku model
- project/folder → library skill
- tools/function → kemampuan teknis tambahan
sebagian besar implementasi hanya menggunakan kombinasi 1 dan 2.
Selain tiga tempat utama di atas, skill juga bisa ditempatkan melalui pendekatan lain, misalnya:
- runtime injection → skill dimasukkan hanya saat diperlukan
- RAG (knowledge retrieval) → skill disimpan sebagai dokumen lalu dicari saat relevan
- agent workflow → skill menjadi bagian dari proses multi-step
- tool registry → daftar capability terstruktur yang bisa dipanggil model
Artinya, lokasi penyimpanan skill sebenarnya fleksibel. Yang paling penting adalah bagaimana instruksi akhirnya masuk ke context model sehingga bisa digunakan saat menghasilkan jawaban.