Cara Saya Membuat Claude Code JAUH Lebih Baik Dengan Vercel Agent Skills

BBetter Stack
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00Ini adalah Skills By The Cell, sebuah direktori berisi keahlian agen yang bisa Anda tambahkan ke agen mana pun
00:00:04untuk memperluas kemampuannya, seperti membuatnya sangat jago di React, mengubahnya menjadi desainer front-end,
00:00:10atau bahkan menjadikannya editor motion graphics. Semuanya bekerja dengan mengkloning dan memindai repo
00:00:15untuk melihat apakah ada berkas skills.md sebelum memasang keahlian tersebut. Tapi apakah proposal baru Cloudflare
00:00:22akan membuat sumber daya luar biasa ini menjadi usang? Klik subscribe dan mari kita bahas.
00:00:27Agent skills diperkenalkan oleh Anthropic tahun lalu untuk meningkatkan kemampuan Claude pada tugas-tugas
00:00:32spesifik, dan bekerja dengan menambahkan direktori skills ke dalam folder .cloud lalu menambahkan satu lagi
00:00:37direktori dengan nama skill tersebut, diikuti dengan berkas skills.md.
00:00:42Berkas ini harus berisi beberapa hal utama agar skill tersebut bisa berfungsi. Pertama, bagian atas,
00:00:47yaitu front matter dalam format YAML, yang setidaknya harus berisi nama skill dan deskripsinya.
00:00:52Lalu, di bawah itu, di luar front matter, di sinilah instruksi untuk skill tersebut ditempatkan.
00:00:58Instruksi ini akan dimuat ke dalam konteks model agar bisa digunakan untuk tugas spesifik tersebut.
00:01:03Keindahan dari sistem skill ini terletak pada teknik yang disebut progressive disclosure, di mana hanya informasi
00:01:08penting yang ditampilkan di awal, dan model dapat menggali lebih dalam untuk mencari tahu lebih lanjut jika perlu.
00:01:13Jadi saat agen dimuat, hanya informasi di front matter dari setiap skill yang dimasukkan ke dalam
00:01:19konteks, dan setelah membaca perintah, ia memeriksa deskripsi setiap skill untuk mengetahui apakah suatu
00:01:24skill bisa digunakan untuk menyempurnakan perintah, dan jika cocok, ia akan menambahkan semua bagian luar
00:01:31front matter ke dalam konteks aktif model. Anda bahkan bisa menautkan berkas lain ke skill tersebut,
00:01:36sebagai referensi untuk diambil oleh model jika dianggap perlu.
00:01:40Sejak saat itu, perusahaan lain seperti Microsoft, OpenAI, dan OpenCode telah mengadopsi agent skills.
00:01:46Namun sejauh ini belum ada cara mudah untuk memasang skill ke banyak agen tanpa harus masuk secara manual
00:01:52ke direktori terkait dan mengkloning repo tersebut. Hal ini menjadi sangat jelas ketika Vassal ingin
00:01:58berbagi skill untuk alat mereka agar orang-orang bisa memasukkannya ke agen spesifik mereka. Jadi mereka membuat proyek
00:02:03bernama Add Skill, yang memudahkan penambahan skill ke 16 agen berbeda. Cukup jalankan NPX Add Skill,
00:02:11diikuti dengan nama skill atau lokasi repo-nya.
00:02:14Sekarang saya tahu apa yang Anda pikirkan, apa yang menghentikan orang menggunakan Add Skill untuk menambahkan repo apa pun?
00:02:19Cara kerjanya adalah setelah perintah diproses, ia akan mengkloning repo tersebut, lalu mencari
00:02:25berkas skill.md. Jika tidak ditemukan, ia akan membersihkannya dengan menghapus repo tersebut. Namun jika ditemukan,
00:02:32ia akan mendeteksi otomatis agen yang terpasang di pengguna dengan melihat konfigurasi, lalu membuat
00:02:37sim link dari .agents/skills ke lokasi yang dibutuhkan untuk agen tersebut. Seperti .cursor untuk
00:02:44Cursor dan .clause untuk Claude Code. Ia juga memiliki telemetri untuk pelacakan, yang akan saya bahas
00:02:49nanti. Jadi pada titik ini, Vassal sudah punya cara bagi orang-orang untuk memasang skill dengan mudah ke agen mana pun.
00:02:55Tapi bagaimana dengan cara menemukan skill? Di sinilah skills.sh berperan, yang saat ini menampilkan daftar panjang
00:03:01skill yang belum dikategorikan dan tanpa paginasi. Dan daftar itu terisi, menurut saya, ketika seseorang pertama kali
00:03:08memasang skill menggunakan Add Skill, yang memicu telemetri di dalam paket tersebut
00:03:14untuk menambahkan hal-hal seperti nama, agen, dan informasi lainnya. Telemetri ini sepenuhnya anonim
00:03:20dan tidak hanya digunakan untuk mengisi daftar, tetapi juga jumlah berapa kali sebuah skill diunduh
00:03:26dan oleh agen mana, yang juga bisa digunakan untuk melacak skill yang sedang tren dalam 24 jam terakhir.
00:03:32Dan juga, jika Anda khawatir dilacak, Anda bisa mematikan telemetri tersebut sepenuhnya.
00:03:37Luar biasa melihat kerja keras Vassal Labs dalam fitur Skill Discovery ini dan sudah digunakan
00:03:42oleh banyak orang untuk menemukan skill hebat seperti skill React Native untuk agen Anda,
00:03:48praktik terbaik untuk otentikasi yang lebih baik, dan bahkan skill ReMotion yang sangat populer yang digunakan
00:03:53orang untuk membuat berbagai macam video gila hanya dari satu perintah. Tapi apakah proposal baru Cloudflare
00:03:59membuat semua ini jadi sia-sia? Karena proposal itu memperkenalkan cara alternatif bagi agen untuk menemukan skill
00:04:05dengan mengambil berkas JSON ringan dari lokasi umum yang mencantumkan semua
00:04:12skill yang tersedia di tempat tersebut. Jadi Anda bisa menulis perintah seperti “Build me a Cloudflare project
00:04:18using Wrangler” dan agen akan membaca perintahnya terlebih dahulu lalu memeriksa lokasi umum
00:04:24seperti [cloudflare.com/well-known](https://www.google.com/search?q=https://cloudflare.com/well-known). Tentu saja itu bukan benar-benar well-known melainkan sesuatu yang lain
00:04:30/skills dan kemudian mengambil index.json dari lokasi tersebut yang menyertakan informasi wajib per
00:04:38skill seperti nama, deskripsi, dan jumlah berkas yang terkait dengan skill tersebut. Setelah itu, ia meneruskan
00:04:44informasi ini ke agen dan berdasarkan perintah tersebut, agen akan menyadari bahwa skill Wrangler
00:04:49dibutuhkan dari lokasi umum ini berdasarkan berkas index.json. Jadi ia akan melakukan pemanggilan
00:04:55ke lokasi tersebut untuk mendapatkan semua berkas terkait skill itu dan menyimpannya di cache jika digunakan
00:05:01lagi dalam perintah berikutnya, lalu menggunakan skill tersebut untuk memberikan respons kepada pengguna.
00:05:08Meskipun proposal Cloudflare terdengar sangat keren, ini menambahkan beberapa langkah ekstra untuk membuat
00:05:14skill dapat ditemukan seperti menambahkan berkas index.json dengan informasi relevan dan juga menambahkannya ke
00:05:20URL umum yang saya kurang yakin apa maksudnya, tetapi dibandingkan dengan menaruh skill di GitHub
00:05:27dan ditemukan oleh Vercel dibandingkan cara ini, saya rasa pendekatan Cloudflare agak merugikan pengembang
00:05:33kecil karena langkah-langkah tambahan ini, namun jika ini diterima—dan saya juga tidak yakin siapa yang
00:05:40meninjau dan harus menerimanya—berarti selamat tinggal pada proyek skills.sh milik Vercel.
00:05:46Namun saya yakin ada cara agar mereka bisa bekerja sama karena Anda bisa menggunakan skill.sh untuk mencari
00:05:52skill dari pengembang indie atau yang kurang dikenal, dan menggunakan pendekatan Cloudflare agar
00:05:57agen dapat menemukan skill secara otomatis dari perusahaan besar seperti Cloudflare dan Vercel. Apa pun itu,
00:06:03dengan para pengembang yang menggunakan skill ini untuk membuat proyek baru yang luar biasa, Anda akan butuh
00:06:07pelacakan kesalahan jika sewaktu-waktu terjadi masalah tanpa Anda ketahui, dan di sinilah Better Stack berperan
00:06:12karena ia tidak hanya menerima log dari back-end, tapi juga bisa melacak kesalahan front-end
00:06:18menggunakan pelacakan kesalahan berbasis AI, dan sebagai pelengkap, Better Stack juga bisa membuat
00:06:23halaman status yang indah, jadi silakan coba Better Stack hari ini.

Key Takeaway

Vercel mempermudah integrasi keahlian spesifik ke dalam agen AI melalui ekosistem Agent Skills dan alat npx add-skill, meskipun standarisasi masa depan mungkin beralih ke proposal penemuan otomatis milik Cloudflare.

Highlights

Pengenalan Agent Skills sebagai direktori keahlian untuk memperluas kemampuan AI agen di berbagai bidang seperti React dan desain front-end.

Cara kerja Agent Skills menggunakan teknik progressive disclosure untuk meminimalkan beban konteks pada model AI.

Vercel memperkenalkan proyek "Add Skill" (npx add-skill) untuk memudahkan pemasangan skill ke 16 agen berbeda secara otomatis.

Fitur Skill Discovery melalui situs skills.sh yang menggunakan telemetri anonim untuk melacak skill populer dan tren terbaru.

Analisis terhadap proposal baru dari Cloudflare yang menawarkan metode penemuan skill otomatis berbasis file JSON di lokasi umum.

Perbandingan antara pendekatan GitHub/Vercel yang ramah pengembang indie dengan pendekatan korporat Cloudflare.

Timeline

Pendahuluan dan Konsep Dasar Agent Skills

Video dimulai dengan memperkenalkan Agent Skills sebagai direktori untuk meningkatkan fungsionalitas agen AI dalam tugas spesifik seperti pengembangan React atau motion graphics. Sistem ini bekerja dengan memindai repositori untuk menemukan berkas bernama skills.md sebelum proses pemasangan dilakukan. Penonton diberikan gambaran bahwa struktur ini awalnya diperkenalkan oleh Anthropic untuk memperkuat model Claude. Bagian ini sangat penting karena menetapkan fondasi tentang bagaimana instruksi tambahan dapat diberikan kepada AI secara terstruktur. Selain itu, narator mempertanyakan apakah inovasi dari Cloudflare nantinya akan menggantikan sistem yang ada saat ini.

Mekanisme Progressive Disclosure dan Struktur Berkas

Bagian ini menjelaskan secara teknis bagaimana berkas skills.md disusun menggunakan format YAML front matter untuk nama dan deskripsi. Pengembang menggunakan teknik yang disebut progressive disclosure untuk menjaga efisiensi konteks di mana hanya informasi penting yang dimuat di awal sesi. Jika agen AI merasa sebuah skill relevan dengan perintah pengguna, ia akan menggali lebih dalam dan memuat instruksi lengkap ke dalam konteks aktif. Hal ini memungkinkan agen untuk tetap ringan namun memiliki akses ke referensi berkas luar jika diperlukan. Penjelasan ini memberikan wawasan tentang optimalisasi memori pada model bahasa besar (LLM).

Solusi Vercel: Proyek Add Skill dan Automasi Agen

Narator menyoroti tantangan dalam memasang skill secara manual ke berbagai agen yang berbeda seperti Cursor atau Claude Code. Vercel mengatasi masalah ini dengan meluncurkan proyek "Add Skill" yang dapat dijalankan melalui perintah terminal npx add-skill secara instan. Alat ini secara otomatis mendeteksi agen yang terpasang pada sistem pengguna dan membuat tautan simbolik (simlink) ke direktori yang tepat. Prosedur ini mencakup proses kloning repo, verifikasi berkas skill, dan pembersihan otomatis jika berkas tidak ditemukan. Inovasi ini secara drastis mengurangi hambatan teknis bagi pengembang yang ingin mencoba berbagai alat AI baru.

Eksplorasi Skill dan Telemetri Anonim

Vercel Labs menyediakan platform skills.sh sebagai pusat penemuan bagi pengguna untuk mencari berbagai keahlian agen yang sedang tren. Data pada platform ini dikumpulkan melalui telemetri anonim yang mencatat jumlah unduhan dan jenis agen yang paling sering menggunakan skill tertentu. Pengguna memiliki kendali penuh untuk mematikan fitur pelacakan ini jika mereka memiliki kekhawatiran terkait privasi data. Beberapa contoh skill populer yang disebutkan termasuk React Native, praktik terbaik otentikasi, dan pembuatan video melalui ReMotion. Bagian ini menunjukkan bagaimana komunitas mulai membangun ekosistem berbagi instruksi AI yang luas.

Tantangan dari Proposal Cloudflare dan Masa Depan

Diskusi beralih ke proposal baru dari Cloudflare yang mengusulkan pengambilan otomatis berkas index.json dari lokasi URL umum. Metode ini memungkinkan agen AI untuk menemukan dan menggunakan skill secara mandiri tanpa intervensi manual dari pengguna di terminal. Meskipun terdengar canggih, narator berpendapat bahwa pendekatan ini mungkin menyulitkan pengembang skala kecil karena adanya langkah-langkah tambahan yang birokratis. Ada kemungkinan di masa depan bahwa sistem Vercel dan Cloudflare akan hidup berdampingan untuk melayani segmen pengembang yang berbeda. Analisis ini memberikan perspektif kritis mengenai standarisasi protokol di industri kecerdasan buatan.

Kesimpulan dan Rekomendasi Alat Pemantauan

Video diakhiri dengan menekankan pentingnya pelacakan kesalahan saat membangun proyek kompleks menggunakan agen AI yang berbeda-beda. Narator merekomendasikan Better Stack sebagai solusi untuk memantau log back-end dan kesalahan front-end yang didukung oleh teknologi AI. Layanan ini juga menawarkan pembuatan halaman status yang menarik untuk menjaga transparansi operasional kepada pengguna akhir. Penggunaan alat bantu seperti ini dianggap krusial agar pengembang tetap waspada terhadap masalah teknis yang mungkin muncul secara tidak terduga. Penonton diajak untuk mencoba layanan tersebut sebagai langkah pelengkap dalam alur kerja pengembangan mereka.

Community Posts

View all posts