Kamu membuka Claude Opus 5, sambil mengetik sambil bergumam: "Lakukan langkah pertama, lalu langkah kedua, langkah ketiga, langkah keempat." Setiap tahap kamu kunci rapat-rapat, merasa itu cara paling aman. Setelah menunggu cukup lama, hasilnya akhirnya muncul โ tapi isinya jauh lebih banyak dari yang kamu minta, penuh hal-hal yang tidak pernah kamu tanyakan, dan tagihan token pun ikut melonjak.
Kebiasaan seperti inilah yang justru paling ingin dikoreksi oleh tim prompt engineering internal Anthropic.
Kebiasaan Lama Memecah Tugas Jadi "Satu, Dua, Tiga, Empat" Kini Justru Merugikanmu
Ben, YouTuber yang sudah tiga kali membangun startup dan sekarang menjalankan komunitas AI besar sekaligus perusahaan AI agent (kanal Ben AI), merangkum panduan prompt resmi Anthropic untuk Claude Opus 5 dan Fable 5 beserta diskusi internalnya, dan sampai pada satu kesimpulan: kebanyakan orang masih memprompt model baru ini dengan cara memprompt model lama, padahal cara kerja model-model ini secara fundamental berbeda.
Boris Cherny, pencipta Claude Code, secara langsung menyoroti kebiasaan ini dalam sesi keynote di Y Combinator baru-baru ini. Kesalahan umum, katanya, adalah memberi Claude instruksi yang terlalu presisi, memaksakan urutan langkah demi langkah yang kaku. Tapi untuk model generasi ini, itu bukan cara yang tepat. Kamu justru harus mengambil jarak: jelaskan tugasnya, tetapkan batasan dan garis merahnya, jelaskan standar selesainya, lalu lepaskan model untuk bekerja sendiri โ baru kembali memeriksa hasilnya setelah beberapa saat. Dia bilang blak-blakan: cara ini tidak berguna enam bulan lalu, tapi hari ini justru sangat efektif.
Mengapa Anthropic Bilang "Jelaskan Semuanya Sekaligus" Justru Solusi Barunya
Alasannya sederhana: Claude Opus 5 dan Fable 5 dilatih untuk menyelesaikan tugas end-to-end โ dikerjakan tuntas dari awal sampai akhir sekaligus, bukan mengikuti daftar langkah yang sudah dipatok satu per satu. Dokumen praktik terbaik prompt resmi Anthropic juga menuliskannya secara gamblang: untuk tugas yang kompleks, sampaikan tujuan, alasan, batasan, dan standar selesai sekaligus dalam satu kali, biarkan model menentukan sendiri cara membagi kerjanya โ hasilnya justru lebih baik dibanding menuliskan setiap langkah secara kaku.
Ben sendiri menyusun videonya dengan mengikuti kerangka ini: memberi model satu tujuan besar beserta arahannya, menjelaskan alasan di baliknya, batasannya, dan seperti apa hasil akhir yang diharapkan โ lalu membiarkannya bekerja selama belasan menit, dan hasilnya berupa draf outline yang sudah bisa langsung dipakai sebagai referensi. Dia juga mengingatkan: tugas-tugas kecil tidak perlu selalu memakai kerangka lengkap ini โ itu seperti memakai golok besar untuk memotong ayam.
Bahkan Anthropic Sendiri Perlu "Diinterview" Dulu Sebelum Berani Mulai
Masalahnya, tugas yang kompleks sering belum sepenuhnya jelas di kepala kamu sendiri saat mulai menulis. Menurut Ben, tim Anthropic biasa memakai cara yang disebut "Interview me" โ membiarkan model balik bertanya serangkaian pertanyaan kepadamu, mengeluarkan bagian-bagian yang belum sempat kamu pikirkan dengan jelas, lalu menyusun semuanya jadi satu brief tugas, bahkan langsung menghasilkan prompt lengkap. Ben memakainya untuk merancang dashboard data pribadinya sendiri: awalnya dia tidak yakin apa yang sebenarnya dia butuhkan, tapi setelah model "menginterview" dirinya, dia mendapat brief tugas yang langsung bisa dipakai. Menurutnya, meluangkan waktu untuk merencanakan sebelum mulai menulis, dibandingkan langsung menulis lalu merevisi berkali-kali, justru lebih menghemat token dan waktu untuk model-model pintar generasi ini.
Langkah persiapan lain yang dia sebut adalah mengikuti saran Andrej Karpathy: bicara langsung ke alat speech-to-text selama beberapa menit tentang tugas yang ingin dikerjakan, karena ini sering membuat Claude menangkap konteks lebih banyak dibanding mengetik. Tapi karena bicara spontan cenderung berantakan dan tidak runtut, Ben membuat sendiri sebuah alat kecil untuk merapikan hasil ucapan yang berantakan itu jadi prompt yang terstruktur โ ini murni buatannya sendiri, bukan fitur resmi dari Anthropic.
Kalau Cuma Bilang "Apa yang Harus Dilakukan", Claude Akan Menganggapnya Seperti Memo Tanpa Konteks โ Kamu Harus Bilang "Kenapa"
Panduan resmi Anthropic menegaskan: begitu model memahami "kenapa" kamu ingin melakukan sesuatu, performanya pada tugas kompleks akan jauh lebih baik. Sebab dalam tugas kompleks, model akan selalu menemui keputusan-keputusan kecil yang belum kamu jelaskan sebelumnya; hanya dengan memahami gambaran besar dan tujuannya, model bisa mengambil keputusan-keputusan kecil itu dengan lebih tepat sasaran. Anthropic bahkan memberi contoh kalimat yang bisa langsung dipakai: jelaskan untuk siapa hasil ini dibuat, dan apa yang mereka butuhkan dari hasil itu.
Contoh dari Ben: dalam satu prompt yang sama, dia menambahkan satu kalimat "kenapa" โ menjelaskan bahwa dia sedang membuat video tentang "bagaimana cara memprompt Claude berubah", ditujukan untuk profesional non-teknis dan pemilik bisnis yang ingin mengotomatisasi pekerjaan mereka dengan Claude, dan mereka tidak hanya butuh teori tapi juga teknik dan kerangka yang bisa langsung dipraktikkan. Logikanya sama seperti mendelegasikan pekerjaan ke orang lain: cuma bilang "apa yang harus dilakukan" memang paling praktis, tapi delegasi yang paling efektif adalah yang menjelaskan "kenapa" juga.
Tugas Tanpa Titik Akhir yang Jelas, yang Terbakar Adalah Token Kamu, Bukan Miliknya
Hal lain yang khusus disorot Boris dalam keynote YC-nya adalah "titik akhir". Model-model generasi Claude 5 ini cenderung bekerja lebih lama, dan lebih condong melakukan terlalu banyak ketimbang terlalu sedikit โ kalau kamu tidak menjelaskan dengan jelas kapan tugas dianggap selesai, model bisa terus berjalan tanpa henti dan menghabiskan banyak token. Ini punya dua sisi: jelaskan seperti apa hasil akhirnya dan gaya keluarannya, lalu berikan satu contoh yang bisa jadi patokan. Ben sendiri langsung menuliskan spesifikasi keluaran di dalam promptnya โ jumlah saran yang fix, setiap saran harus punya contoh konkret dan sumber "yang didukung resmi oleh Anthropic". Dia juga mengingatkan tentang kebiasaan umum Opus 5 yang cenderung terlalu banyak bicara โ bisa dikoreksi langsung dengan menambahkan kalimat "keluarkan dalam bahasa yang sederhana dan langsung".
"Jangan Lakukan" dan "Karena... Jadi Jangan Lakukan" โ Efeknya Beda Buat Claude 5
Banyak orang terbiasa memakai larangan tegas seperti "jangan pernah". Tapi riset terbaru Anthropic tentang context engineering menunjukkan: model-model generasi ini akan merespons jauh lebih baik kalau mereka juga tahu alasan di balik sebuah instruksi โ batasan tetap harus diberikan, tapi jangan hanya melempar satu kalimat "tidak boleh melakukan ini", selalu tambahkan "kenapa tidak boleh". Contoh dari Ben: dia mengubah kalimat "jangan cantumkan poin apa pun yang tidak didukung resmi oleh Anthropic" menjadi "pastikan setiap poin yang dicantumkan punya dukungan resmi dari tim Anthropic sendiri" โ bedanya, kamu sekarang benar-benar memegang bukti, bukan sekadar melontarkan larangan.
Kamu Mungkin Sedang Membayar Claude untuk Melakukan Sesuatu yang Sudah Otomatis Dilakukannya Sendiri
Banyak orang dulu biasa menambahkan kalimat "periksa dulu jawabanmu sebelum menjawab", atau menyuruh sub-agent memverifikasi ulang jawaban, demi mengurangi halusinasi. Tapi menurut Ben, Opus 5 dan Fable 5 sendiri sudah dilatih untuk secara otomatis memeriksa ulang, memverifikasi, dan mengoreksi keluarannya sendiri โ meminta mereka memeriksa lagi secara ekstra hanya menambah biaya tanpa membuat hasilnya lebih baik. Hal lain yang sebaiknya dihentikan: instruksi "berpikir langkah demi langkah", "jelaskan proses penalaranmu", serta penekanan dengan huruf kapital semua โ menurut pengamatan Anthropic, hal-hal ini justru bisa membuat model generasi baru bereaksi berlebihan. Prinsip ini juga berlaku untuk CLAUDE.md dan file skill โ menurut Ben, inilah alasan Anthropic meluncurkan alat "Rule Rewriter": mengubah aturan kaku yang ditulis tegas menjadi panduan yang disertai alasannya.
Opus 5 Ngomongnya Kaku Kayak Memo Resmi? Satu Kalimat Bisa Membetulkannya
Banyak pengguna Opus 5 pernah mengalami ini: pilihan katanya terlalu banyak dan kaku, susah dibaca. Menurut Ben, saran Anthropic adalah menuliskan instruksi soal gaya bicara Claude langsung ke dalam CLAUDE.md atau system prompt โ secara eksplisit meminta keluaran yang "fokus, ringkas, tepat sasaran, hindari jargon dan kata-kata berlebihan".
Menyatukan ketujuh hal ini, intinya sama: menghadapi model-model baru ini, yang perlu diubah bukan menghafal lebih banyak mantra, tapi mengganti cara berpikir dalam menyampaikan tugas โ perlakukan Claude seperti rekan kerja baru yang pintar tapi belum familier dengan cara kerjamu. Daripada hanya bilang "apa yang harus dilakukan", lebih baik jelaskan juga "kenapa", dan pikirkan dulu "sejauh mana dianggap selesai" sebelum mulai. Lain kali sebelum membuka Claude Opus 5, mungkin kamu bisa menyimpan dulu urutan "satu, dua, tiga, empat" itu, gantikan dengan satu deskripsi tugas yang lengkap plus satu titik akhir yang jelas โ lalu pergi menyeduh kopi, dan kembali sepuluh menit kemudian untuk melihat hasilnya.
Pertanyaan yang Sering Ditanyakan (FAQ)
Q1: Kenapa Claude Opus 5 dan Fable 5 tidak lagi cocok dengan cara prompt "langkah demi langkah" yang lama? Karena model-model ini dilatih untuk menyelesaikan tugas end-to-end. Memecah tugas jadi bagian-bagian kecil justru membatasi ruang model untuk mengambil keputusan sendiri, membuat hasilnya cenderung bertele-tele dan melenceng dari fokus, sekaligus menghabiskan token yang sebenarnya tidak perlu.
Q2: Apa itu "Interview me" yang disebut Anthropic? Menurut penjelasan Ben dalam videonya, ini adalah cara yang dipakai tim internal Anthropic sebelum menyerahkan tugas kompleks ke model kuat โ model diminta balik bertanya serangkaian pertanyaan untuk mengklarifikasi detail yang belum kamu pikirkan, lalu menghasilkan brief tugas atau prompt. Nama dan detail cara kerja ini untuk saat ini hanya ditemukan dalam penjelasan Ben, dan belum bisa dikonfirmasi satu per satu di halaman resmi yang dirujuk artikel ini.
Q3: Kenapa penting sekali memberi tahu Claude "kapan tugas dianggap selesai"? Karena model-model generasi Claude 5 ini cenderung mengerjakan tugas lebih banyak dan lebih lama dari yang kamu perkirakan. Tanpa standar selesai yang jelas, model bisa terus memperluas pekerjaannya, dan itu ikut mendorong naik konsumsi token.
Q4: Apakah masih perlu menyuruh Claude memeriksa ulang jawabannya sendiri? Untuk Opus 5 dan Fable 5, pengamatan resmi menunjukkan model-model ini sudah punya kemampuan bawaan untuk memeriksa ulang dan mengoreksi diri secara otomatis. Meminta mereka memeriksa sekali lagi secara ekstra umumnya hanya menambah biaya, tanpa membuat hasilnya lebih baik.
Q5: Bagaimana kalau Opus 5 bicara terlalu formal dan penuh jargon? Kamu bisa menambahkan satu kalimat langsung di CLAUDE.md, instruksi global Claude Desktop, atau system prompt yang meminta keluaran "fokus, ringkas, dan hindari jargon serta kata-kata berlebihan" โ panduan resmi juga menyarankan cara ini untuk mengoreksi gaya bicara model.
Q6: Apakah perubahan kebiasaan prompt ini ada hubungannya dengan biaya pemakaian AI Token? Ada hubungan langsung. Baik itu langkah verifikasi ulang yang dihilangkan, atau standar selesai yang ditetapkan dengan jelas, pada dasarnya semua ini mengurangi konsumsi token yang sebenarnya tidak perlu โ dengan kata lain, benar atau tidaknya cara menulis prompt itu sendiri adalah bentuk manajemen biaya.
Pernyataan Sumber Data: Artikel ini ditulis ulang dari video YouTube berjudul "Anthropic Just Revealed 7 New Rules for Prompting Claude 5 Models" (kanal: Ben AI, dipublikasikan 2 September 2026, tautan asli: https://www.youtube.com/watch?v=HDmBwU5uvEE). Subtitle video ini berbahasa Bengali, artikel ini ditulis ulang ke bahasa Indonesia berdasarkan pemahaman makna, bukan terjemahan mesin kata per kata.
Praktik terbaik prompt resmi yang disebut dalam artikel ini mengacu pada dokumen resmi Anthropic berikut:
Prompting Claude Opus 5 (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5)
Prompting Claude Fable 5 (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5)
Claude Prompting Best Practices (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices)
Nama-nama alat spesifik seperti "Interview me" dan "Rule Rewriter" yang disebut dalam artikel ini merupakan pernyataan pribadi dari pembuat video, Ben AI, tentang praktik internal/resmi Anthropic. Artikel ini belum mengonfirmasi satu per satu nama dan detailnya di halaman resmi di atas; pembaca yang ingin menerapkannya secara langsung disarankan memeriksa dokumen resmi terbaru untuk konfirmasi.
Bacaan Lanjutan: Kalau kamu ingin memahami lebih dulu apa itu Claude Fable 5 secara singkat, kami pernah membahasnya secara khusus. Ada juga perbandingan langsung antara Opus 4.8 dan Fable 5 โ membangun aplikasi yang sama dengan instruksi yang sama, lalu melihat seberapa jauh perbedaan kemampuan dan biaya Token keduanya. Kalau kamu penasaran apakah cara menulis prompt benar-benar memengaruhi pengeluaran AI Token, kami juga sudah menelusurinya. Dan kalau kamu pernah bertanya-tanya kenapa prompt caching justru bisa membuat tagihan AI-mu lebih mahal, itu juga sudah kami bahas.
Jangan Biarkan Kebiasaan Prompt yang Salah Diam-Diam Menghabiskan Token Kamu
Cara kamu menulis prompt menentukan bukan hanya kualitas jawaban, tapi juga berapa lama dan berapa banyak token yang terbakar di setiap panggilan. Daripada menunggu tagihan mengingatkanmu untuk mengganti cara menulis, lebih baik lihat dulu biaya sebenarnya dari setiap panggilanmu โ Coba AI Token King gratis (https://aitokenking.com.tw/home), supaya kebiasaan promptmu berubah sekaligus catatan biayanya tetap masuk akal.
