𝗦𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀 𝗢𝘃𝗲𝗿 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝘀: 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗔𝗻𝗸𝗶 𝗧𝘂𝘁𝗼𝗿

AI membuat saya malas.

Maksud saya bukan saya ingin robot melakukan segalanya. Maksud saya, begitu Anda menggunakan agen untuk pekerjaan yang membosankan, alur kerja manual akan terasa salah.

Anki adalah alat saya untuk spaced repetition. Alat ini bekerja dengan baik. Namun, saya punya masalah. Saya mendapati diri saya berbuat curang. Saya melihat kartu yang sulit dan berkata pada diri sendiri "Saya sudah tahu itu" hanya agar bisa lanjut. Itu bukan belajar. Itu menebak-nebak.

Saya menginginkan teman belajar. Saya ingin seseorang untuk menguji saya, membandingkan jawaban saya dengan jawaban yang benar, dan membantu saya menentukan penilaian yang tepat.

Saya mencoba membangun ini dengan system prompt yang raksasa. Saya memberi tahu agen tersebut cara mengajar, cara menulis kartu, dan cara bertindak di Telegram.

Itu gagal. Prompt yang besar menjadi seperti laci sampah. Mereka membusuk. Mereka menjadi berantakan.

Saya mengubah pendekatan saya. Saya menggunakan Google Antigravity SDK.

Alih-alih satu prompt besar, saya membangun sistem agen dengan lapisan-lapisan.

  • Tools memberikan agen "tangan".
  • Skills memberikan agen "kebiasaan".
  • Policies menentukan batasan.
  • Hooks memberikan jaminan.
  • Triggers bereaksi terhadap peristiwa.

Saya menggunakan alat Python untuk terhubung ke Anki. Agen tersebut sekarang dapat mencantumkan dek, mengambil kartu yang sudah waktunya diulang, dan menilainya.

Namun, tools bukanlah perilaku. Untuk perilaku, saya menggunakan skills.

Sebuah skill adalah file kecil yang berisi instruksi spesifik. Saya membuat tiga:

  • review-buddy: Cara menjalankan sesi belajar.
  • plain-cards: Cara menulis flashcard berkualitas tinggi.
  • codebase-cards: Cara mengubah kode menjadi materi belajar.

Ini menjaga agar system prompt utama tetap kecil. Identitas tetap berada di dalam prompt. Detail pekerjaan berada di dalam skills.

Saya juga menambahkan keamanan. Sebuah prompt bisa gagal. Sebuah policy tidak. Saya menggunakan policy untuk memblokir tindakan tertentu selama mode latihan. Jika agen mencoba mengubah jadwal saya selama sesi belajar intensif (cram session), SDK akan menghentikannya pada level runtime.

Hasilnya adalah agen multi-permukaan (multi-surface agent). Saya menggunakan logika yang sama di terminal saya, di Telegram melalui pesan suara, dan di pembuat dek yang memantau perubahan kode saya.

Berhentilah mencoba membuat prompt yang lebih baik. Mulailah membuat prompt yang lebih kecil dan skills yang lebih tajam.

Source: https://dev.to/gde/skills-over-system-prompts-building-an-anki-tutor-with-the-antigravity-sdk-2o8f

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi