Bagaimana Mengotomatiskan Setiap Alur Kerja dengan Claude Skills (Tutorial Lengkap)

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-12Terakhir diperbarui pada 2026-05-12

Abstrak

**Panduan Lengkap: Mengotomatiskan Alur Kerja dengan Claude Skills** Claude Skills adalah file instruksi permanen yang disimpan di komputer Anda, dirancang untuk memberi tahu Claude cara menyelesaikan tugas tertentu secara konsisten dan berkualitas tinggi. Berbeda dengan prompt biasa yang hanya menjadi awal percakapan, Skills bertindak seperti karyawan terlatih yang mengikuti proses, standar, dan format output yang sama setiap kali. **Mengapa Skills Sangat Berharga?** Skills menawarkan kualitas yang terstandarisasi dan dapat diandalkan. Dengan lebih dari 80.000 Skills komunitas dan Skills resmi dari Anthropic, alat ini masih sering kurang dimanfaatkan karena kurangnya panduan yang jelas. **Tahap 1: Instalasi Cepat (5 Menit)** Skills adalah folder di komputer Anda yang berisi file `SKILL.md`. Untuk menginstal: - Kunjungi skillsmp.com atau github.com/anthropics/skills. - Pilih Skill yang relevan, ikuti petunjuk instalasi. - Terapkan pada tugas nyata dan bandingkan hasilnya dengan metode prompt biasa. **Tahap 2: Membuat Skill Kustom dari Awal** Sebelum mulai, jawab tiga pertanyaan: 1. **Apa tujuan Skill ini?** (Contoh: "Menulis email tindak lanjut untuk calon klien yang menghadiri webinar, menyebutkan sesi spesifik, menyertakan studi kasus, dan mengajak menjadwalkan demo 15 menit."). 2. **Kapan Skill ini diaktifkan?** (Daftar 5 frasa pemicu seperti "tulis email tindak lanjut"). 3. **Seperti apa output yang sempurna?** (Berikan contoh nyata). **Struktur File SKILL.md:** - **...

Catatan Editor: Artikel ini adalah tutorial pengantar Claude Skills, yang membahas lima tahapan: instalasi, pembuatan, pengujian, pengoptimalan, dan pembangunan pustaka Skill. Penulis memulai dari struktur file paling dasar, menjelaskan cara menulis SKILL.md, cara mengatur kondisi pemicu, cara menambahkan contoh dan kasus batas, serta memberikan metode verifikasi "skenario rutin, skenario batas, pengujian tekanan".

Jika Prompt menyelesaikan "bagaimana menanyakan untuk kali ini", maka Skills menyelesaikan "bagaimana melakukan tugas semacam ini di masa depan". Bagi mereka yang ingin benar-benar memasukkan AI ke dalam alur kerja harian, artikel ini memberikan jalur operasional yang dapat langsung diterapkan.

Berikut adalah teks asli:

Saya menggabungkan semua yang saya ketahui tentang Claude Skills ke dalam satu artikel ini.

Saran: simpan dan simpan :)

Setelah membaca artikel ini, pemahaman Anda tentang Claude Skills akan melampaui 99% pengguna. Anda setidaknya akan membangun dan menerapkan satu Skill kustom sendiri, dan menguasai metode yang dapat digunakan kembali untuk mengotomatisasi alur kerja apa pun di industri apa pun.

Ini bukan berlebihan. Ini adalah manual praktik lengkap.

Apa sebenarnya Claude Skills itu? Mengapa kebanyakan orang salah menggunakannya?

Pada dasarnya, Claude Skill adalah file instruksi permanen yang disimpan di komputer Anda, yang memberi tahu Claude bagaimana menyelesaikan tugas tertentu dengan akurat. Setiap kali demikian, dan tidak perlu Anda jelaskan berulang kali.

Kebanyakan orang mendengar ini, akan berpikir: "Oh, jadi ini seperti Prompt yang disimpan."

Bukan. Prompt yang disimpan adalah titik awal percakapan. Skill lebih seperti karyawan yang terlatih.

Prompt yang disimpan mengatakan: "Ini adalah cara memulainya."

Skill mengatakan: "Pekerjaan ini harus dilakukan seperti ini dari awal hingga akhir; output yang baik harus terlihat seperti ini; jika terjadi kesalahan harus ditangani seperti ini; perlu menggunakan alat-alat ini; hasil akhir harus disampaikan dalam format ini."

Perbedaan kualitas output yang dihasilkan sangat besar.

Ketika Anda memberi Claude Prompt sekali pakai, Anda mendapatkan kualitas sekali pakai: tidak stabil, kadang bagus, kadang biasa saja. Hasilnya berbeda setiap kali karena cara Anda bertanya juga sedikit berbeda setiap kali.

Tetapi ketika Anda mengaktifkan Skill, Anda mendapatkan kualitas yang terstandarisasi: proses yang sama, standar yang sama, format output yang sama, konsisten setiap kali. Inilah perbedaan antara "mencari seorang magang" dan "memiliki seorang profesional terlatih".

Mengapa Skills adalah fitur AI yang paling diremehkan saat ini?

Saat ini sudah tersedia lebih dari 80.000 Skills komunitas, dan pasar ini masih menambahkan ribuan setiap minggu. Anthropic juga telah merilis Skills resmi untuk skenario seperti PDF, dokumen Word, presentasi, spreadsheet, dan desain.

Tetapi kebanyakan orang bahkan belum pernah memasang satu pun.

Alasannya sederhana: tidak ada yang benar-benar menjelaskan cara menggunakannya dengan benar. Sebagian besar tutorial hanya memberi tahu cara memasang Skill, lalu selesai. Ini seperti mengajari orang lain cara merekrut karyawan, tetapi tidak pernah mengajarinya cara mengelola karyawan.

Artikel ini mencakup siklus hidup lengkap: cara menemukan Skills yang tepat, cara memasangnya, cara membangun Skill kustom dari nol, cara menguji dan mengoptimalkan, cara menerapkannya ke alur kerja nyata, serta cara membangun pustaka Skill lengkap untuk mengotomatisasi seluruh sistem kerja Anda.

Tahap Satu: Pasang Skill Pertama Anda dalam Lima Menit

Di mana Skills Disimpan?

Skills pada dasarnya hanyalah folder di komputer Anda. Setiap folder berisi file bernama SKILL.md. File ini berisi instruksi spesifik yang memberi tahu Claude bagaimana menyelesaikan pekerjaan ini.

Untuk Claude Code, mereka dapat ditempatkan di .claude/skills/ di bawah direktori proyek, atau secara global di ~/.claude/skills/.

Untuk Claude Desktop dengan Cowork, dapat digunakan melalui antarmuka desktop.

Sesederhana itu. Tidak ada instalasi rumit, tidak ada dependensi, tidak ada file konfigurasi. Itu hanya folder dengan file teks.

Apa yang Perlu Anda Lakukan di Tahap Satu

· Jelajahi skillsmp.com atau github.com/anthropics/skills, temukan Skill yang terkait dengan pekerjaan Anda.

· Ikuti instruksi di repositori kode untuk memasangnya.

· Terapkan pada tugas nyata yang biasa Anda lakukan secara manual.

· Bandingkan kualitas dan kecepatan outputnya dengan cara Anda menggunakan Prompt biasanya.

· Jika output belum sempurna, catat area yang perlu diperbaiki.

Tahap Dua: Bangun Skill Kustom Pertama Anda dari Nol

Uji Tiga Pertanyaan

Sebelum mulai membangun, jawab tiga pertanyaan ini.

Pertama, untuk apa Skill ini digunakan?
Harus sangat spesifik. Jangan tulis "bantu saya menangani email". Sebaiknya tulis: "Tulis email tindak lanjut profesional untuk calon klien yang telah menghadiri webinar online kami, sebutkan sesi spesifik yang mereka hadiri, sertakan studi kasus terkait, dan akhiri dengan ajakan eksplisit untuk menjadwalkan demo produk 15 menit."

Kedua, kapan seharusnya Skill ini diaktifkan?
Apa sebenarnya yang akan Anda input untuk memicunya? Contoh: "tulis email tindak lanjut", "buat draf email tindak lanjut pasca-webinar", "buat email untuk calon klien". Setidaknya buat daftar lima frasa pemicu.

Ketiga, seperti apa seharusnya output yang sempurna?
Jangan deskripsi abstrak, tetapi berikan contoh nyata langsung. Tempelkan email yang pernah Anda tulis dan berhasil dengan baik. Nilai contoh ini melebihi 50 baris instruksi.

Menulis SKILL.md

File SKILL.md Anda terdiri dari dua bagian.

Bagian pertama adalah frontmatter YAML di bagian atas, di antara tanda ---. Di sini Anda perlu menulis nama dan deskripsi dalam format kebab-case. Deskripsi harus berupa teks yang sangat spesifik dan dengan kondisi pemicu yang jelas, daftar semua frasa pemicu, dan jelaskan dengan jelas kapan Skill ini harus diaktifkan dan kapan tidak boleh diaktifkan.

Bagian kedua adalah konten instruksi di bawah frontmatter. Bagian ini adalah alur kerja yang ditulis dalam bahasa alami. Tulis langkah demi langkah, berurutan. Setiap langkah harus berupa tindakan yang jelas. Sertakan contoh input dan output, sertakan kasus batas dan cara penanganannya, serta tuliskan standar kualitas Anda.

Seluruh file sebaiknya dikontrol dalam 500 baris. Dilarang menggunakan bahasa samar seperti "formatnya baguskan sedikit" atau "tangani dengan tepat". Setiap instruksi harus spesifik dan dapat diuji.

Apa yang Perlu Anda Lakukan di Tahap Dua

· Pilih satu tugas yang paling sering Anda ulangi, dan selesaikan "Uji Tiga Pertanyaan".

· Tulis frontmatter YAML dengan deskripsi pemicu yang eksplisit dan spesifik.

· Tulis bagian instruksi sebagai alur kerja langkah demi langkah, dan sertakan contoh konkret.

· Simpan file SKILL.md ke direktori Skills yang benar.

· Jalankan Skill ini dengan tugas nyata, dan simpan output untuk ditinjau ulang.

Tahap Tiga: Uji, Optimalkan, dan Jadikan Tingkat Produksi

Uji Tiga Skenario

Uji Skill Anda dengan tiga skenario.

Pertama, jalur rutin.
Input tugas yang normal dan langsung, yang mewakili 80% skenario penggunaan Anda.

Kedua, kasus batas.
Input tugas yang aneh, tidak umum, atau informasi tidak lengkap, untuk menguji batas Skill. Misalnya data hilang, format tidak normal, konflik informasi, dll.

Ketiga, pengujian tekanan.
Input versi tugas yang terbesar, paling berantakan, paling kompleks. Ini dapat mengungkap apakah Skill ini memiliki kemampuan skalabilitas, atau hanya dapat menangani tugas sederhana.

Jika Skill Anda dapat menghasilkan output yang Anda bersedia tunjukkan kepada klien di ketiga skenario ini, maka ia telah mencapai tingkat produksi. Selama satu skenario gagal, kegagalan itu sendiri akan memberi tahu Anda instruksi apa yang harus ditambahkan.

Siklus Optimasi Mingguan

Setiap kali menggunakan Skill, selama hasil output belum ideal, segera perbarui SKILL.md. Setelah satu bulan pengoptimalan berkelanjutan, konten yang dihasilkan Skill Anda hampir tidak dapat dibedakan dari pekerjaan yang diselesaikan oleh profesional manusia yang terlatih.

Apa yang Perlu Anda Lakukan di Tahap Tiga

Uji Skill Anda dengan tiga skenario: jalur rutin, kasus batas, pengujian tekanan.

Untuk setiap kegagalan, tambahkan instruksi atau contoh spesifik yang dapat menyelesaikan masalah.

Jalankan ketiga skenario lagi, pastikan perbaikan efektif.

Pada bulan pertama, atur pengingat kalender untuk setiap hari Jumat, untuk meninjau dan mengoptimalkan Skill Anda.

Tahap Empat: Bangun Pustaka Skill Lengkap untuk Industri Anda

Satu Skill Adalah Alat, Sepuluh Skills Adalah Tim

Buat satu Skill untuk setiap tugas berulang dalam alur kerja Anda. Skill penulisan konten, Skill penelitian, Skill perancangan email, Skill analisis data, Skill persiapan rapat, Skill pembuatan laporan, Skill komunikasi klien, Skill analisis pesaing.

Dalam satu bulan, Anda dapat memiliki sepuluh Skills tingkat produksi. Dalam tiga bulan, Anda dapat membangun pustaka Skill lengkap yang mencakup alur kerja utama dalam posisi Anda.

Pola Desain Skill untuk Industri Berbeda

Industri Real Estat:
Penulis deskripsi properti, Pembuat analisis pasar, Pembuat draf email tindak lanjut klien, Pembuat studi kasus perbandingan penjualan, Alat persiapan briefing open house.

Pemasaran:
Pembuat Brief acara, Penulis copy iklan, Pengumpul laporan data, Perencana kalender konten, Analis uji A/B.

Industri Keuangan:
Pemroses laporan pengeluaran, Analis faktur, Penjelas varians anggaran, Pembuat ringkasan portofolio klien, Pemeriksa kepatuhan regulasi.

Industri Konsultasi:
Pembuat draf proposal, Alat persiapan wawancara kebutuhan, Alat pemformatan deliverable, Pembuat laporan status, Penulis ringkasan proyek.

Industri E-commerce:
Penulis deskripsi produk, Analis ulasan pelanggan, Pembuat laporan inventaris, Pelacak harga pesaing, Pengumpul analisis retur.

Pola dasarnya universal: identifikasi tugas, bangun Skills, optimalkan terus, biarkan Claude bertanggung jawab atas eksekusi, Anda bertanggung jawab atas strategi.

Apa yang Perlu Anda Lakukan di Tahap Empat

· Buat daftar semua tugas berulang dalam alur kerja Anda saat ini.

· Prioritaskan berdasarkan frekuensi kemunculan dan tingkat waktu yang dihabiskan.

· Mulai dari tugas dengan prioritas tertinggi, bangun satu Skill baru setiap minggu.

· Pertahankan satu dokumen induk yang mencatat status dan tanggal optimasi terakhir semua Skills Anda.

· Bagikan Skills terbaik Anda secara publik.

Terakhir

Satu Skill yang menghemat 30 menit per minggu, dapat menghemat 26 jam untuk Anda dalam setahun. Sepuluh Skills yang masing-masing menghemat 30 menit per minggu, dapat menghemat 260 jam dalam setahun. Setara dengan mengembalikan enam setengah minggu kerja penuh kepada Anda setiap tahun.

Kebanyakan orang masih akan memasukkan instruksi yang sama di Claude setiap hari.

Sementara mereka yang membangun pustaka Skill, akan mulai menjalankan sistem kerja yang sama sekali berbeda dalam 60 hari.

Jika Anda merasa artikel ini bermanfaat, Anda dapat mengikuti saya @eng_khairallah1, untuk mendapatkan lebih banyak konten AI serupa. Saya memposting analisis, kursus, dan alat setiap minggu.

Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda.

Khairallah ❤️

Pertanyaan Terkait

QApa sebenarnya Claude Skills dan apa perbedaannya dengan prompt yang disimpan?

AClaude Skills adalah file instruksi permanen yang disimpan di komputer, yang memberi tahu Claude cara menyelesaikan tugas spesifik secara konsisten. Berbeda dengan prompt yang disimpan, yang hanya titik awal percakapan, Skills lebih seperti karyawan terlatih yang mengikuti alur kerja standar, standar kualitas, dan format output yang sama setiap kali digunakan, memberikan hasil yang stabil dan terstandarisasi.

QBagaimana cara menginstal Skill pertama saya dalam lima menit?

AAnda dapat menginstal Skill pertama dalam lima menit dengan mengunjungi situs seperti skillsmp.com atau github.com/anthropics/skills, mencari Skill yang relevan, mengikuti petunjuk instalasi dari repositori, lalu menerapkannya pada tugas nyata. Skills disimpan sebagai folder dengan file SKILL.md di dalam direktori seperti .claude/skills/ pada proyek atau ~/.claude/skills/ secara global.

QApa saja tiga pertanyaan yang harus dijawab sebelum membangun Skill kustom dari nol?

ATiga pertanyaan yang harus dijawab adalah: 1. Apa tujuan Skill ini? (Jelaskan secara spesifik, misalnya menulis email tindak lanjut untuk klien potensial). 2. Kapan Skill ini harus diaktifkan? (Sebutkan setidaknya lima frasa pemicu seperti 'tulis email tindak lanjut'). 3. Seperti apa output yang sempurna? (Berikan contoh nyata seperti email yang pernah berhasil digunakan).

QBagaimana cara menguji dan mengoptimalkan Skill agar mencapai tingkat produksi?

AUji Skill dengan tiga skenario: 1. Jalur reguler (tugas normal yang mewakili 80% penggunaan). 2. Kasus batas (tugas dengan data tidak lengkap atau format tidak biasa). 3. Uji tekanan (tugas paling kompleks dan berantakan). Perbarui file SKILL.md setiap kali output kurang ideal, dan lakukan pengoptimalan rutin setiap minggu selama sebulan untuk mencapai kualitas setara profesional manusia.

QApa manfaat membangun perpustakaan Skills lengkap untuk industri saya?

AMembangun perpustakaan Skills lengkap (misalnya 10 Skills) dapat mengotomatisasi alur kerja berulang di industri Anda, seperti penulisan konten, analisis data, atau komunikasi klien. Ini menghemat waktu signifikan (misalnya, 10 Skills yang masing-masing menghemat 30 menit per minggu bisa menghemat 260 jam per tahun), memungkinkan Anda fokus pada strategi sementara Claude menangani eksekusi tugas.

Bacaan Terkait

Fujian Jinjiang, Sebuah Unicorn Super Penyimpanan yang Tumbuh dalam Diam

Perusahaan memori super unicorn Fujian Jinhua secara diam-diam bersembunyi di Jinjiang, Fujian, yang terkenal dengan sepatu olahraganya. Dulu, Jinhua adalah salah satu dari tiga basis chip memori domestik bersama Yangtze Memory dan ChangXin Memory Technologies (CXMT), bahkan pernah menjadi yang paling menjanjikan. Namun, Jinhua menghadapi rintangan besar. Pada 2018, ia dimasukkan dalam daftar entitas oleh Departemen Perdagangan AS dan menghadapi tuduhan pidana, yang menghentikan produksinya selama hampir lima tahun. Baru pada Februari 2024, pengadilan federal AS membebaskannya dari semua tuduhan. Jinhua didirikan pada 2016 dengan misi nasional untuk mematahkan monopoli Samsung, SK Hynix, dan Micron di pasar DRAM. Perusahaan ini bekerja sama dengan United Microelectronics Corporation (UMC) dari Taiwan. Chen Zhengkun, mantan eksekutif Micron, memimpin proyek ini sebagai CEO, didorong oleh mimpi mengembangkan teknologi DRAM secara mandiri. Meskipun pembangunan pabrik berjalan cepat, Micron menuduh UMC dan Jinhua mencuri rahasia dagangnya, memicu sengketa hukum panjang. Setelah dimasukkan dalam daftar entitas, Jinhua harus membangun kembali lini produksinya hampir dari nol dengan mengurangi ketergantungan pada teknologi AS, dipimpin oleh Chen yang dijuluki "penyihir hasil". Saat ini, Jinhua fokus pada pasar DRAM ceruk (niche) untuk perangkat seperti TV pintar dan router. Kapasitas produksinya mencapai sekitar 40.000 wafer 12 inci per bulan, dengan target 60.000 wafer pada 2026. Perusahaan memiliki lebih dari 1.000 paten. Meski bebas secara hukum, Jinhua masih berada dalam daftar entitas AS. Dukungan kuat dari pemerintah kota Jinjiang dan provinsi Fujian sangat penting bagi kelangsungan hidup Jinhua selama masa sulit. Kota yang secara tradisional mengandalkan tekstil dan makanan ini sekarang berinvestasi besar dalam industri sirkuit terpadu, dengan Jinhua sebagai pionir. Industri IC Jinjiang diperkirakan akan mencapai nilai output lebih dari 14 miliar yuan pada 2025. Dalam siklus super memori yang didorong oleh AI, meskipun skala Jinhua masih kecil dibandingkan raksasa global, kebangkitannya dari keterpurukan melambangkan ketahanan dan tekad dalam mengembangkan industri memori China.

marsbit15m yang lalu

Fujian Jinjiang, Sebuah Unicorn Super Penyimpanan yang Tumbuh dalam Diam

marsbit15m yang lalu

38GW Defisit Listrik, Mengapa Tambang Bitcoin Tiba-tiba Menjadi Pintu Masuk Kecerdasan Buatan?

Dengan persaingan pusat data AI yang beralih dari "siapa bisa membeli lebih banyak GPU" ke "siapa bisa mendapatkan listrik lebih cepat", bekas tambang bitcoin kini bertransformasi menjadi fasilitas penyedia daya untuk komputasi AI. Perusahaan seperti TeraWulf dan Riot Platforms tidak lagi hanya menekankan produksi bitcoin, tetapi pada kapasitas listrik yang tersedia dan proyek infrastruktur yang siap pakai. Menurut analisis Morgan Stanley, AS diperkirakan akan mengalami kekurangan daya sekitar 38GW untuk pusat data pada 2026-2028. Bekas lokasi tambang bitcoin berpotensi menyumbang 10-19GW dari kapasitas yang dibutuhkan, karena sudah memiliki akses jaringan listrik, lahan, dan fasilitas kelistrikan yang disetujui—sesuatu yang bisa membutuhkan waktu 5-7 tahun untuk dibangun dari nol. Transisi ini mengubah model bisnis dari penambangan kripto menjadi "Penyedia Cangkang Berdaya" (Powered Shell Provider), yang menyewakan infrastruktur dasar kepada operator cloud dan AI. Nilai kuncinya terletak pada kemampuan mempercepat penyebaran kapasitas komputasi skala besar, mendefinisikan ulang nilai setiap watt listrik yang tersedia.

华尔街日报18m yang lalu

38GW Defisit Listrik, Mengapa Tambang Bitcoin Tiba-tiba Menjadi Pintu Masuk Kecerdasan Buatan?

华尔街日报18m yang lalu

Michael Saylor: 'Kami Tidak Pernah Mengatakan bahwa Kami Tidak Akan Pernah Menjual Bitcoin'

Ketua Komisi Strategi Michael Saylor menegaskan bahwa perusahaannya tidak pernah berjanji untuk tidak menjual Bitcoin miliknya, namun tetap berencana menjadi pembeli bersih Bitcoin dalam jangka panjang. Pernyataan ini dikeluarkan menyusul laporan bahwa Strategy mendapat izin baru untuk menjual Bitcoin hingga $5 miliar. Saylor membantah klaim tersebut, menjelaskan bahwa izin penjualan bukanlah hal baru dan telah diumumkan pada 29 Juni sebagai bagian dari sistem manajemen modal perusahaan. Dia menegaskan bahwa persetujuan ini memungkinkan penjualan Bitcoin untuk tujuan tertentu, tetapi tidak mewajibkannya, dan menekankan bahwa Strategy tidak pernah secara resmi mengadopsi kebijakan "Bitcoin tidak akan pernah dijual". Perusahaan tetap berharap untuk terus menjadi pembeli bersih Bitcoin ke depannya.

cryptonews.ru1j yang lalu

Michael Saylor: 'Kami Tidak Pernah Mengatakan bahwa Kami Tidak Akan Pernah Menjual Bitcoin'

cryptonews.ru1j yang lalu

"Gergaji Musim Panas" Berlanjut: Breakout $67.000 Akan Menjadi Awal Kenaikan Bitcoin

Harga Bitcoin terus terkonsolidasi dalam kisaran $58.000–$67.000 sejak awal Juni, dengan harga terkini di sekitar $62.217 pada 1 Agustus. Para analis pasar mempertimbangkan beberapa skenario kunci. Secara teknis, pergerakan di atas $66.000 dianggap penting untuk mengubah momentum. Beberapa trader seperti Crypto Candy memprediksi kemungkinan penurunan menuju $60.000 jika level $66.000 tidak tertembus. Trader lain, Jelle, menggambarkan situasi ini sebagai "gergaji musim panas" yang berkepanjangan dan mempertahankan strategi rata-rata biaya dengan pembelian berkala. Di sisi lain, skenario breakout ke atas tetap ada. Daan Crypto Trades menekankan bahwa keberhasilan menembus $67.000 sangat penting untuk menghindari fase konsolidasi yang berlarut-larut. Roman bahkan memperkirakan bahwa breakout dengan volume yang kuat dapat mendorong harga dengan cepat ke zona $70.000–$80.000. Dari perspektif jangka panjang, analis Gert van Lagen melihat fase ini sebagai periode akumulasi, dengan Bitcoin menguji pola grafik besar "cangkir dengan pegangan". Dia mencatat bahwa pemegang jangka panjang masih enggan menjual, yang ditunjukkan oleh metrik NUPL mereka yang masih jauh dari zona kapitulasi. Kesimpulannya, pasar Bitcoin saat ini berada dalam fase akumulasi yang menentukan. Level $60.000 dan $67.000 menjadi kunci, dan breakout dari level mana pun kemungkinan akan menentukan arah tren berikutnya. Skenario AI dalam artikel juga mempertanyakan apakah konsolidasi saat ini dapat membentuk fondasi yang lebih kuat, atau apakah setiap ujian di level $67.000 akan terus menghadapi hambatan psikologis yang sama dari pemegang aset jangka pendek.

cryptonews.ru1j yang lalu

"Gergaji Musim Panas" Berlanjut: Breakout $67.000 Akan Menjadi Awal Kenaikan Bitcoin

cryptonews.ru1j yang lalu

Perhatian Wajib Pekan Depan｜Undang-Undang CLARITY Diperkirakan Akan Masuk ke Pemungutan Suara Senat; SpaceX dan Circle Umumkan Laporan Keuangan (3-9 Agustus)

**Ringkasan Acara Penting Pekan Depan (3-9 Agustus)** Pekan depan diwarnai sejumlah pengumuman keuangan penting dan perkembangan regulasi kripto di AS. **Laporan Keuangan & Acara Perusahaan:** * **SpaceX** akan merilis laporan keuangan Q2 2026 pada 4 Agustus, diikuti gelombang pencairan saham internal pertama (hingga 12%) pada 6 Agustus. * **Circle** (penerbit USDC) dan **Hut 8** (penambang Bitcoin) masing-masing akan mengumumkan laporan kuartalan pada 5 Agustus dan 4 Agustus. * **American Bitcoin (ABTC)**, perusahaan tambang kripto yang dikaitkan dengan keluarga Trump, merilis laporan Q2 pada 3 Agustus. * Perusahaan robotika **宇树科技 (Unitree Robotics)** akan melakukan penawaran saham perdana (IPO) di pasar STAR China, dengan hari penentuan harga awal pada 5 Agustus. **Regulasi Kripto AS:** * **CLARITY Act**, undang-undang kerangka kerja federal untuk aset kripto, berpeluang dilakukan pemungutan suara penuh di Senat AS minggu ini. Para negosiator harus merampungkan aturan tentang konflik kepentingan sebelum masa reses 7 Agustus. RUU ini memerlukan 60 suara untuk disetujui. **Pengumuman Data & Teknologi:** * **Laporan Non-Farm AS** untuk Juli akan dirilis pada 7 Agustus, menjadi fokus pasar. * **Grok AI** versi 4.6 (dengan 1,5 triliun parameter) diperkirakan diluncurkan sekitar 7 Agustus, diikuti versi 4.7 yang lebih kuat beberapa minggu setelahnya. * **XRP Ledger** versi 3.3.0 dengan lima fitur baru, termasuk transaksi batch, dijadwalkan rilis minggu depan. **Penutupan & Perubahan Layanan:** * Beberapa layanan kripto akan berhenti beroperasi: **Zapper** (pelacak portofolio DeFi) dan **Ctrl Wallet** pada 3 Agustus, serta **LayerZero** akan menghentikan relayernya untuk v1 pada tanggal yang sama. Bursa Korea **Upbit** akan menghapus perdagangan pasangan **AQT** dan **AERGO** pada 3 Agustus. **Acara Lainnya:** * **BIP-110**, sebuah proposal peningkatan jaringan Bitcoin, akan memulai fase pengiriman sinyal wajib sekitar 8 Agustus.

marsbit2j yang lalu

Perhatian Wajib Pekan Depan｜Undang-Undang CLARITY Diperkirakan Akan Masuk ke Pemungutan Suara Senat; SpaceX dan Circle Umumkan Laporan Keuangan (3-9 Agustus)

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow