Pada tingkat tinggi, Keterampilan sangat bagus untuk rekayasa konteks dan mengarahkan Claude Code. Tapi saya sangat setuju dengan hal-hal pembelajaran berkelanjutan. Keterampilan adalah masalah yang lebih besar dari yang saya pikirkan sebelumnya. Saya menulis kemarin tentang betapa hebatnya mengoptimalkan alat (dengan contoh penyetelan MCP), tetapi kemampuan ini dapat digeneralisasi menjadi agen peningkatan diri/evolusi melalui keterampilan adaptif. Sedikit seperti bagaimana manusia benar-benar belajar dan meningkatkan keterampilan dari waktu ke waktu. Sebagai contoh, saya membangun keterampilan tingkat tinggi yang memungkinkan Claude Code untuk secara aktif memantau interaksi saya dengannya dan umpan balik saya, dan untuk mendokumentasikannya jika diperlukan (dan dalam bentuk apa pun yang dibutuhkan), baik dalam keterampilan lain, subagen, CLAUDE-MD, atau apa pun yang lebih masuk akal. Apa yang ingin dicapai ini? Claude Code sekarang harus dapat belajar secara lebih efektif dari kesalahannya dan menyesuaikan keterampilan/kemampuannya (melalui interaksi manusia-AI) untuk berinteraksi secara lebih efisien dengan lingkungannya. Secara sederhana, saya seharusnya tidak mengulangi diri saya pada Claude Code (itu menjadi lebih pintar melalui keterampilan adaptif dari waktu ke waktu), dan harus sangat sadar akan lingkungan saya dan hal-hal yang dapat dilakukannya. Keterampilan melayani tujuan ini. Belum sepenuhnya agen proaktif, tetapi sudah cukup dekat. Segera membagikan lebih banyak eksperimen dan hasil saya. Ikuti @omarsar0