GitHub Copilot Menjadi Lebih Pintar dengan Teknik Rekayasa Konteks

Peter Zhang
12 Jan 2026 23:03

GitHub mengungkapkan tiga metode praktis bagi pengembang untuk meningkatkan output coding AI melalui instruksi kustom, prompt yang dapat digunakan kembali, dan agen khusus.

GitHub mendorong pengembang untuk melampaui prompting dasar dengan kerangka kerja baru yang disebut context engineering—pendekatan sistematis untuk memberikan informasi yang tepat pada waktu yang tepat kepada asisten coding AI. Panduan yang dipublikasikan pada 12 Januari 2026 ini menguraikan tiga teknik spesifik untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dari GitHub Copilot.

Konsep ini mewakili apa yang digambarkan CEO Braintrust Ankur Goyal sebagai membawa "informasi yang tepat (dalam format yang tepat) ke LLM." Ini lebih sedikit tentang frasa yang cerdas dan lebih banyak tentang penyampaian data terstruktur.

Tiga Teknik yang Benar-Benar Berfungsi

Harald Kirschner, principal product manager di Microsoft dengan keahlian mendalam dalam VS Code dan Copilot, memaparkan pendekatan ini di GitHub Universe musim gugur lalu. Ketiga metode tersebut:

Instruksi kustom memungkinkan tim mendefinisikan konvensi coding, standar penamaan, dan gaya dokumentasi yang diikuti Copilot secara otomatis. Ini berada dalam file .github/copilot-instructions.md atau pengaturan VS Code. Contohnya: bagaimana komponen React harus disusun, bagaimana error ditangani dalam layanan Node, atau aturan pemformatan dokumentasi API.

Prompt yang dapat digunakan kembali mengubah tugas-tugas yang sering dilakukan menjadi perintah standar. Disimpan di .github/prompts/*.prompts.md, ini dapat dipicu melalui slash command seperti /create-react-form. Tim menggunakannya untuk code review, pembuatan test, dan scaffolding proyek—eksekusi yang sama setiap waktu.

Agen kustom menciptakan persona AI khusus dengan tanggung jawab yang terdefinisi. Agen desain API meninjau interface. Agen keamanan menangani analisis statis. Agen dokumentasi menulis ulang komentar. Masing-masing dapat menyertakan tool, batasan, dan model perilaku sendiri, dengan kemampuan handoff antar agen untuk alur kerja yang kompleks.

Mengapa Ini Penting Sekarang

Context engineering telah mendapat daya tarik signifikan di seluruh industri AI sepanjang awal 2026, dengan berbagai diskusi yang berfokus pada perusahaan muncul di minggu yang sama dengan panduan GitHub. Disiplin ini menangani keterbatasan mendasar: LLM berkinerja jauh lebih baik ketika diberikan informasi latar belakang yang terstruktur dan relevan daripada query mentah.

Retrieval Augmented Generation (RAG), sistem memori, dan orkestrasi tool semuanya termasuk dalam payung ini. Tujuannya bukan hanya output kode yang lebih baik—tetapi mengurangi prompting bolak-balik yang mengganggu alur pengembang.

Untuk tim yang sudah menggunakan Copilot, keuntungan praktisnya adalah konsistensi di seluruh repositori dan onboarding yang lebih cepat. Pengembang baru mewarisi pengaturan context engineering daripada mempelajari pengetahuan tribal tentang "cara mem-prompt Copilot dengan benar."

Dokumentasi GitHub mencakup panduan setup untuk setiap teknik, menunjukkan bahwa perusahaan melihat context engineering sebagai kompetensi inti untuk pengembangan berbantuan AI ke depannya.

Sumber gambar: Shutterstock