Codex Skills: Membuat Skill untuk Tugas Berulang

Jika Anda menjelaskan hal yang sama kepada Codex lima kali seminggu—cara memformat laporan, memilah email, atau menyiapkan naskah dengan gaya Anda—Anda dapat menuliskan instruksi itu sekali dalam sebuah skill. Setelah itu, agen dapat menemukannya berdasarkan deskripsinya ketika deskripsi tersebut cocok dengan tugas, atau Anda dapat memanggilnya secara eksplisit. Skill adalah folder biasa dengan file teks bernama SKILL.md; untuk penggunaan dasar, Anda tidak perlu menulis kode.

Di bawah ini, kita membahas struktur skill, lokasi yang dicari Codex, cara membuatnya langkah demi langkah, dan cara memilih model berdasarkan biaya. Perintah dan harga didasarkan pada dokumentasi resmi OpenAI per 20 September 2026. Kami tidak mengulangi instruksi instalasi Codex di sini; instruksi tersebut ada di panduan Codex oleh OpenAI: Apa Itu, Cara Memasang dan Menjalankannya.

Informasi praktis tentang penggunaan Ailoot tersedia di dokumentasi.

Apa Itu Skill di Codex?#

Format ini disebut Agent Skills. Ini adalah standar terbuka yang awalnya dikembangkan oleh Anthropic dan diterbitkan di agentskills.io. Format ini didukung oleh berbagai agen, termasuk Codex, Claude Code, dan klien kompatibel lainnya. Skill sederhana yang hanya berisi instruksi teks dapat dipindahkan di antara mereka dengan menyalin foldernya. Jika skill tersebut berisi skrip, dependensi, atau file agents/openai.yaml, periksa skill setelah memindahkannya: beberapa pengaturan hanya berlaku untuk klien tertentu.

Metode pemuatan ini disebut pengungkapan progresif. Agen menggunakan nama dan deskripsi skill untuk menentukan kapan skill itu relevan. Ketika suatu tugas cocok dengan deskripsi, agen membaca SKILL.md lengkap dan mengikutinya. Artinya, Anda dapat menyimpan puluhan skill di Codex tanpa memuat setiap instruksi ke dalam konteks: daftar awal menggunakan paling banyak 2% jendela konteks (atau 8.000 karakter jika ukuran jendela tidak diketahui). Jika jumlah skill banyak, Codex terlebih dahulu mempersingkat deskripsinya; jika jumlahnya sangat banyak, Codex mungkin menghilangkan sebagian dari daftar dan memberi tahu Anda.

Skill mudah tertukar dengan AGENTS.md. Codex membaca file ini di setiap sesi proyek. Isinya adalah aturan tetap: tumpukan teknologi, konvensi, dan gaya pengodean. Skill dimuat sesuai kebutuhan ketika tugas cocok dengannya. Jadi, letakkan aturan tetap di AGENTS.md, dan letakkan proses berulang dengan langkah-langkah di dalam skill.

Skill Hermes Agent bekerja dengan cara serupa, tetapi disimpan di folder berbeda dan dipasang dengan cara berbeda. Skill tersebut dibahas dalam panduan terpisah: Hermes Agent Skills: Instalasi dan Pembuatan. Artikel ini hanya membahas Codex.

Apa Isi Sebuah Skill?#

Folder skill memiliki struktur berikut:

my-skill/
  SKILL.md        - wajib: metadata dan instruksi
  scripts/        - opsional: kode yang dapat dijalankan
  references/     - opsional: dokumen yang dimuat sesuai kebutuhan
  assets/         - opsional: templat dan sumber daya
  agents/
    openai.yaml   - opsional: tampilan dan dependensi

File SKILL.md sendiri dimulai dengan blok metadata di antara tiga tanda hubung, lalu diikuti teks instruksi dalam Markdown:

---
name: weekly-sales-report
description: Kompilasi laporan penjualan mingguan dari ekspor CSV. Gunakan saat diminta membuat laporan penjualan mingguan atau ringkasan berdasarkan manajer.
---

1. Baca file ekspor di jalur yang diberikan pengguna.
2. Kelompokkan baris berdasarkan manajer, lalu hitung total dan jumlah transaksi.
3. Bandingkan dengan minggu sebelumnya jika file untuk minggu sebelumnya berada di dekatnya. Jika tidak ada, nyatakan langsung dalam laporan.
4. Simpan hasilnya ke report.md: tabel berdasarkan manajer, total, dan hingga tiga perubahan utama dengan angka, sebanyak yang didukung oleh data.

Tiga aturan dari rekomendasi resmi OpenAI:

• Satu skill, satu tugas. Alih-alih “Tangani semua pemasaran saya,” pilih tugas khusus: “susun laporan penjualan dari ekspor ini.” Pecah proses yang lebih besar menjadi skill terpisah yang dapat dipanggil secara berurutan.
• Tuliskan langkah-langkah secara langsung, dengan masukan dan keluaran yang jelas: apa yang digunakan, apa yang harus dilakukan, dan di mana hasilnya disimpan.
• Mulailah dengan instruksi teks. Gunakan skrip di scripts/ jika suatu langkah harus dijalankan dengan cara yang persis sama setiap kali—misalnya, untuk mengonversi file atau memanggil sistem eksternal.

Codex memilih skill untuk suatu tugas berdasarkan bidang description, jadi mulailah deskripsi dengan tugas dan kata-kata yang biasanya Anda gunakan untuk menjelaskannya.

Di Mana Codex Mencari Skill?#

Skill proyek praktis disimpan di git bersama kode agar seluruh tim mendapatkan kumpulan yang sama. Skill pribadi cocok untuk proses Anda sendiri, seperti gaya penulisan email. Jika dua skill di tingkat berbeda memiliki nama yang sama, Codex tidak menggabungkannya: keduanya muncul dalam daftar sehingga pemilihan menjadi lebih sulit. Gunakan nama yang unik.

Sebagai perbandingan, skill Claude Code disimpan di .claude/skills, masing-masing dengan SKILL.md sendiri, dan menggunakan standar terbuka yang sama. Skill sederhana dapat dipindahkan ke sana dengan menyalin foldernya, lalu Anda harus menjalankannya dan memeriksa apakah skill tersebut dipanggil. Untuk perbandingan ekstensi Claude Code, lihat Skills, Subagents, MCP, atau Plugins.

Bagaimana Codex Memutuskan Skill Mana yang Akan Dipanggil?#

Pemanggilan eksplisit lebih dapat diandalkan pada awalnya: di Codex CLI, masukkan $weekly-sales-report untuk memilih proses tertentu itu. Pemanggilan implisit lebih praktis untuk pekerjaan sehari-hari. Setelah menulis skill, uji dengan kata-kata biasa: minta Codex melakukan tugas menggunakan kata-kata Anda sendiri, tanpa $, lalu lihat apakah Codex memilih skill tersebut. Jika tidak, periksa terlebih dahulu apakah Codex dapat melihat skill di /skills, apakah skill berada di salah satu folder pemuatan, dan apakah skill atau pemanggilan otomatisnya dinonaktifkan. Jika tersedia dan pengaturannya benar, sempurnakan description: jelaskan tugas dan cara umum untuk menyampaikan permintaan tersebut.

Jika Anda ingin skill hanya tersedia melalui perintah eksplisit, Anda juga dapat mengaturnya: di agents/openai.yaml, parameter allow_implicit_invocation: false menonaktifkan pemanggilan otomatis, sementara $name tetap berfungsi. Anda dapat menonaktifkan skill sepenuhnya tanpa menghapusnya melalui ~/.codex/config.toml:

[[skills.config]]
path = "/full/path/to/the/skill/SKILL.md"
enabled = false

Setelah mengedit config.toml, mulai ulang Codex. Codex mendeteksi perubahan pada folder skill secara otomatis, tetapi jika skill baru tidak muncul, mulai ulang Codex.

Cara Membuat Skill Sendiri: Langkah demi Langkah#

1. Pilih satu tugas

   Pilih proses yang rutin Anda ulangi dan memiliki hasil yang jelas: laporan, tabel, surat, atau analisis. Jika Anda belum pernah menerima hasil semacam itu, selesaikan tugas tersebut secara manual terlebih dahulu dengan agen. Gunakan hasil yang diperoleh sebagai patokan untuk instruksi.

2. Buat skill

   Untuk membuat skill dengan asisten bawaan, masukkan $skill-creator dalam sesi Codex. Asisten akan menanyakan fungsi skill tersebut, kapan harus dipanggil, dan apakah skrip diperlukan, lalu menyusun kerangkanya untuk Anda. Untuk membuatnya secara manual, buat folder .agents/skills di proyek dengan subfolder untuk skill, misalnya .agents/skills/weekly-sales-report, lalu letakkan file SKILL.md di dalamnya menggunakan contoh di atas.

3. Tulis instruksi

   Tuliskan langkah-langkah sebagai daftar bernomor dengan masukan dan keluaran yang jelas. Jika proses memerlukan ketepatan (memindahkan data, mengganti nama, menghitung), jelaskan setiap langkah secara terperinci. Untuk tugas kreatif (menulis naskah, memilih argumen), tetapkan batasan dan kriteria hasil yang baik, sambil tetap memberi ruang bagi model untuk bekerja.

4. Uji pemanggilan

   Minta Codex melakukan tugas menggunakan kata-kata Anda sendiri, tanpa menyebut nama skill. Jika Codex memilih skill yang tepat, deskripsinya cocok dengan cara penyampaian tersebut. Lalu uji pemanggilan eksplisit dengan $name. Jika skill tidak dipanggil, periksa foldernya, apakah skill muncul di /skills, dan pengaturan penonaktifan yang dijelaskan di atas. Jika skill baru tidak muncul dalam daftar, mulai ulang Codex. Jika pemanggilan eksplisit berfungsi dan pemanggilan otomatis diizinkan, tetapi Codex tidak menanggapi permintaan dengan kata-kata Anda sendiri, sempurnakan awal description: cantumkan tugas terlebih dahulu, lalu cara umum untuk menyampaikan permintaan tersebut. Uji lagi.

5. Sempurnakan setelah dijalankan

   Setelah setiap kali dijalankan, tinjau hasilnya dan beri tahu agen apa yang perlu diubah dalam skill: “Lain kali, tambahkan kolom yang menunjukkan persentase pada tabel ringkasan.” Sempurnakan skill untuk pekerjaan kreatif berdasarkan umpan balik jika versi pertama belum menghasilkan sesuatu yang Anda butuhkan.

Skill siap pakai dari OpenAI dan komunitas dipasang dengan $skill-installer dan nama skill tersebut. Untuk membagikan skill sendiri kepada orang lain, distribusikan sebagai plugin—ini metode pengemasan terpisah yang tidak diperlukan untuk penggunaan pribadi.

Cara Memeriksa Hasil Agen#

Pemeriksaan dapat bersifat objektif atau subjektif. Pemeriksaan objektif dapat diukur: “laporan mencakup semua 12 manajer dari ekspor,” atau “jumlah tabel cocok dengan total CSV.” Catat ini sebagai persyaratan pasti. Pemeriksaan subjektif menyangkut kualitas: “teksnya terasa seperti tulisan saya,” atau “kesimpulannya singkat.” Anda juga dapat merumuskannya secara formal: sertakan contoh bagian yang baik dalam skill dan minta agen membandingkan hasilnya dengan contoh tersebut.

Teknik yang berguna adalah siklus peninjauan: setelah menyiapkan hasil, agen memeriksa daftar kriteria, memperbaiki apa pun yang ditemukan, dan baru kemudian menunjukkannya kepada Anda. Anthropic memiliki pola serupa yang disebut evaluator-optimizer: satu agen mengerjakan tugas, evaluator terpisah meninjau hasilnya dan memberikan umpan balik, lalu proses diulang hingga diterima. Dalam satu skill, biasanya ini adalah versi sederhana—pemeriksaan mandiri terakhir berdasarkan daftar. Ingat keterbatasannya: cara ini lebih lemah daripada evaluator independen karena agen yang mengerjakan tugas mungkin tidak menyadari kesalahannya sendiri.

Contoh blok pemeriksaan untuk laporan kita:

## Sebelum mengirimkan, periksa
- Semua manajer dari ekspor tercantum dalam tabel; tidak ada yang terlewat.
- Totalnya cocok dengan jumlah CSV hingga sen terakhir.
- Setiap perubahan utama didukung oleh angka; jika tidak ada data untuk perbandingan, laporan menyatakannya secara langsung.
- File disimpan di report.md, dan jalurnya telah dibagikan kepada pengguna.

Model Mana yang Sebaiknya Dipilih untuk Skill?#

Kolom paling kanan menyarankan tugas untuk pemeriksaan awal. Kolom itu bukan peringkat atau hasil perbandingan: Anda hanya dapat menentukan model yang tepat untuk skill setelah menjalankannya dan membandingkannya dengan hasil patokan.

Harga dalam tabel adalah tarif API dari halaman model per 20 September 2026, bukan harga langganan ChatGPT. Saat menggunakan langganan, pemakaian dihitung dari batasnya. Per tanggal tersebut, Sol memiliki tarif promosi $4/$20 yang berlaku setidaknya hingga 21 November 2026; harga standarnya adalah $5/$30. Sebelum menjalankan proses berulang berskala besar, periksa halaman harga: promosi OpenAI dapat berubah.

Jalankan skill yang sama pada model yang lebih murah berikutnya, lalu bandingkan hasilnya dengan patokan. Jika kualitasnya tetap terjaga, coba model yang lebih murah lagi. Jika kualitas menurun, kembali ke model sebelumnya. Model juga memiliki tingkat upaya: Astra berkisar dari low hingga max, sedangkan keluarga 5.6 berkisar dari none hingga max. Uji tingkat tersebut dengan patokan yang sama juga: pilih model terlebih dahulu, lalu tingkat upayanya.

Menjalankan skill secara rutin menimbulkan biaya berulang. Harga masukan Astra 50 kali harga Luna, jadi menggunakan model berbeda untuk skill berulang yang sama dapat menghasilkan biaya yang sangat berbeda. Untuk skill yang menganalisis tangkapan layar dan dokumen, model yang lebih lemah dapat lebih mahal karena perlu dikerjakan ulang.

Kesalahan Umum Saat Membuat dan Menggunakan Skill#

• Skill “untuk segala hal.” Satu proses, satu skill—ini juga rekomendasi OpenAI. Sulit menjelaskan skill universal sepuluh halaman secara tepat, dan Codex memilih skill untuk tugas berdasarkan deskripsinya.
• Deskripsi yang samar. “Membantu membuat laporan” tidak menjelaskan jenis laporan yang ditangani skill tersebut. Cantumkan tugas dan cara umum untuk menyampaikan permintaan di awal description.
• Instruksi tanpa hasil yang ditentukan. Jika Anda tidak menjelaskan apa yang harus dibuat dan di mana menyimpannya, hasil dapat bervariasi dari satu kali dijalankan ke kali berikutnya.
• Tidak ada pemeriksaan sama sekali. Tanpa langkah akhir dengan kriteria, hasilnya mungkin berupa draf yang belum selesai dan harus Anda tinjau sendiri secara menyeluruh.
• Model paling cakap sebagai pilihan bawaan. Periksa terlebih dahulu apakah model yang lebih murah dapat menangani tugas tersebut: jalankan skill yang sama dan bandingkan hasilnya dengan patokan. Beralihlah hanya jika kualitas tetap terjaga.
• Nama yang sama di folder berbeda. Codex tidak menggabungkan skill dengan nama yang sama, sehingga pemilihan yang tepat menjadi lebih sulit.

Cara Memulai dan Memindahkan Skill ke Claude Code#

Jika Anda bekerja dengan beberapa agen, Anda dapat memindahkan folder yang hanya berisi instruksi teks dan file SKILL.md ke Claude Code. Di sana, skill disimpan di .claude/skills dan dipanggil dengan /name. Periksa skill setelah memindahkannya jika berisi skrip, dependensi, atau agents/openai.yaml. Untuk panduan pustaka skill Claude Code, lihat Claude Code Skills: Cara Membangun Kumpulan Skill Sendiri; untuk perbandingan Codex dan Claude Code, lihat Codex vs Claude Code.

Kunjungi Ailoot.