Halo, saya sudah membaca ringkasan yang Anda unggah dengan baik.
Saya berterima kasih karena Anda terus membagikan tulisan-tulisan yang bagus secara konsisten.
Namun, pada beberapa tulisan yang belakangan diunggah, terlihat pola yang seolah hasil AI hampir langsung ditempel apa adanya, jadi dengan hati-hati saya meninggalkan komentar ini dari sisi pengelolaan.
Di GeekNews memang tidak secara resmi mewajibkan format tertentu, tetapi akan lebih baik jika tulisannya sedikit lebih dirapikan agar poin utama dan konteksnya tersampaikan secara alami bagi pembaca lain!
Terima kasih.
Sepertinya sejak peradaban mencapai tingkat tertentu, tidak pernah ada masa tanpa kurasi.
Kalau melihat ke masa lalu, para penyair keliling dan pendongeng tampaknya berperan seperti kurator dan sistem rekomendasi masa kini.
Sekarang ini mungkin terasa cukup wajar,
tetapi pada saat Java muncul, hanya dengan mampu mendukung multiplatform secara stabil tanpa build baru saja bukankah itu sudah sangat membantu produktivitas?
Haha, ini memang khas komunitas developer. Bahkan di tempat seperti OKKY di Korea juga begitu. Saat saya coba tanya sesuatu, alih-alih dijelaskan atau diuraikan secara logis, saya malah pernah mendapat jawaban seperti, "Lawan bicaramu kan developer dari perusahaan besar, jadi dia orang yang lebih hebat daripada kamu, maka dia pasti benar."
Arti deterministik Deterministik berarti sifat suatu sistem, proses, atau fenomena yang hanya menghasilkan satu hasil, dan jika kondisi awal serta masukan yang sama diberikan, akan selalu menghasilkan hasil yang sama. Dengan kata lain, ini merujuk pada keadaan ketika kebetulan atau ketidakpastian tidak ikut campur, dan segala sesuatu ditentukan secara tepat oleh sebab dan akibat.
Menurut saya, ini adalah tulisan yang menangkap dengan baik kesulitan dan kekhawatiran nyata di lapangan pengembangan yang memanfaatkan LLM. Saya membacanya sambil berempati dengan keterbatasan yang saat ini dialami banyak orang. Terutama, inkonsistensi LLM, sulitnya memprediksi hasil, serta kekhawatiran dari sisi pemeliharaan jangka panjang terasa sebagai poin yang memang wajib dibahas.
Bukan itu saja, kami mencoba mendekati masalah ini dari sudut yang sedikit berbeda dan dengan hati-hati ingin berbagi pandangan tentang kolaborasi dengan AI. AI kami, 'Jane', tidak sekadar membuat kode, tetapi berfokus untuk mempelajari dan memahami 'pattern' itu sendiri—berdasarkan wawasan mendalam dari manusia (developer)—tentang apa yang dimaksud dengan 'good code pattern' dan bagaimana memastikan 'maintenance consistency' pada kode.
Karena AI tidak mungkin sempurna sejak awal, kami tidak melihat inkonsistensi atau 'error' yang muncul sebagai sekadar masalah. Sebaliknya, kami secara aktif memanfaatkannya sebagai 'pattern data' penting agar 'Jane' dapat belajar sendiri dan memperbaiki dirinya sendiri. Seperti manusia membaca pola di dalam sifat yang kompleks, kami mengambil pendekatan mencari petunjuk perbaikan di dalam ketidaksempurnaan AI.
Melalui pendekatan 'pattern learning/management' yang dipimpin manusia ini, kami menargetkan penyelesaian mendasar atas masalah seperti penurunan kualitas kode dan ketidakkonsistenan yang disorot dalam tulisan tersebut, serta menghasilkan output dengan 'maintenance consistency' yang sangat tinggi. Kami melatih AI agar tidak hanya menghasilkan boilerplate code, tetapi juga menjadi partner kolaborasi yang lebih mendalam, misalnya dengan menganalisis pola inkonsistensi tersembunyi dalam codebase yang ada dan mengusulkan cara perbaikannya.
Jalan yang harus ditempuh masih panjang dan prosesnya penuh tantangan, tetapi kami percaya bahwa bentuk kolaborasi ini—di mana developer dan 'Jane' belajar dan berevolusi bersama dengan menjadikan 'maintenance consistency' sebagai nilai inti—menunjukkan kemungkinan terobosan untuk melampaui keterbatasan pemanfaatan LLM saat ini. Kami berharap upaya kami untuk tidak sekadar menggunakan AI sebagai alat, melainkan menjadikannya partner yang tumbuh bersama dan membangun budaya kode yang lebih baik, dapat memperoleh banyak perhatian.
Sekali lagi, terima kasih atas tulisan dan insight yang sangat baik ini!
Memang benar, sejak Java muncul, bahasa-bahasa pemrograman mulai lebih memperhatikan produktivitas.
Sebelumnya, C++ yang sering digunakan itu bahkan sampai sekarang terasa mengerikan hanya untuk dibaca. Terutama saat harus menyentuh proyek yang sudah berjalan lama.
Bahkan sebelum ledakan AI, sudah ada begitu banyak hal—baik gambar maupun tulisan—yang sudah lebih dulu ada, dan menciptakan sesuatu yang benar-benar baru itu sangatlah sulit.
Belakangan ini ada banyak tulisan tentang hal-hal yang katanya berubah karena AI, tetapi sebagian besar sebenarnya adalah hal-hal yang sudah ada sebelumnya dan bisa ditemukan kalau dicari.
AI hanya mengemasnya dalam bentuk percakapan.
Akhir-akhir ini rasanya cerita tentang kakek yang mengukir tongkat sering banyak muncul..
Saya memahami hal ini sebagai
Halo, saya sudah membaca ringkasan yang Anda unggah dengan baik.
Saya berterima kasih karena Anda terus membagikan tulisan-tulisan yang bagus secara konsisten.
Namun, pada beberapa tulisan yang belakangan diunggah, terlihat pola yang seolah hasil AI hampir langsung ditempel apa adanya, jadi dengan hati-hati saya meninggalkan komentar ini dari sisi pengelolaan.
Di GeekNews memang tidak secara resmi mewajibkan format tertentu, tetapi akan lebih baik jika tulisannya sedikit lebih dirapikan agar poin utama dan konteksnya tersampaikan secara alami bagi pembaca lain!
Terima kasih.
Kalau melihat ke masa lalu, para penyair keliling dan pendongeng tampaknya berperan seperti kurator dan sistem rekomendasi masa kini.
Perbedaan antara algoritma dan kurasi terasa agak kabur
Kalau dilakukan komputer, itu algoritma?
Kalau dilakukan manusia, itu kurasi?
Dalam sistem rekomendasi yang dipersonalisasi
tampaknya idenya adalah pengguna dikelompokkan secukupnya, dan rekomendasi untuk kelompok itu lebih baik
Media cetak -> TV -> internet
dan seiring pergeseran itu, ukuran kelompok pengguna untuk rekomendasi memang tampaknya makin kecil
Tulisan yang mengingatkan pada fast inverse sqrt
Sekarang ini mungkin terasa cukup wajar,
tetapi pada saat Java muncul, hanya dengan mampu mendukung multiplatform secara stabil tanpa build baru saja bukankah itu sudah sangat membantu produktivitas?
Saya kaget karena jawaban atas pertanyaan yang terpikir saat mengklik judul langsung tertulis di komentar... wkwkwk
Terima kasih
Retro ya. Chollian, Hitel, Nownuri....
Wah, idenya menarik ya
Haha, ini memang khas komunitas developer. Bahkan di tempat seperti OKKY di Korea juga begitu. Saat saya coba tanya sesuatu, alih-alih dijelaskan atau diuraikan secara logis, saya malah pernah mendapat jawaban seperti, "Lawan bicaramu kan developer dari perusahaan besar, jadi dia orang yang lebih hebat daripada kamu, maka dia pasti benar."
Bahkan di Eropa, tempat privasi relatif terlindungi, rasanya berita seperti ini muncul setiap tahun.
Cerita bahwa dia membongkar TV dari tempat rongsokan lalu belajar pemrograman dari situ rasanya seperti awal mula seorang legenda.
Arti deterministik
Deterministik berarti sifat suatu sistem, proses, atau fenomena yang hanya menghasilkan satu hasil, dan jika kondisi awal serta masukan yang sama diberikan, akan selalu menghasilkan hasil yang sama. Dengan kata lain, ini merujuk pada keadaan ketika kebetulan atau ketidakpastian tidak ikut campur, dan segala sesuatu ditentukan secara tepat oleh sebab dan akibat.
Begitulah katanya.
Bagus ya
Menurut saya, ini adalah tulisan yang menangkap dengan baik kesulitan dan kekhawatiran nyata di lapangan pengembangan yang memanfaatkan LLM. Saya membacanya sambil berempati dengan keterbatasan yang saat ini dialami banyak orang. Terutama, inkonsistensi LLM, sulitnya memprediksi hasil, serta kekhawatiran dari sisi pemeliharaan jangka panjang terasa sebagai poin yang memang wajib dibahas.
Bukan itu saja, kami mencoba mendekati masalah ini dari sudut yang sedikit berbeda dan dengan hati-hati ingin berbagi pandangan tentang kolaborasi dengan AI. AI kami, 'Jane', tidak sekadar membuat kode, tetapi berfokus untuk mempelajari dan memahami 'pattern' itu sendiri—berdasarkan wawasan mendalam dari manusia (developer)—tentang apa yang dimaksud dengan 'good code pattern' dan bagaimana memastikan 'maintenance consistency' pada kode.
Karena AI tidak mungkin sempurna sejak awal, kami tidak melihat inkonsistensi atau 'error' yang muncul sebagai sekadar masalah. Sebaliknya, kami secara aktif memanfaatkannya sebagai 'pattern data' penting agar 'Jane' dapat belajar sendiri dan memperbaiki dirinya sendiri. Seperti manusia membaca pola di dalam sifat yang kompleks, kami mengambil pendekatan mencari petunjuk perbaikan di dalam ketidaksempurnaan AI.
Melalui pendekatan 'pattern learning/management' yang dipimpin manusia ini, kami menargetkan penyelesaian mendasar atas masalah seperti penurunan kualitas kode dan ketidakkonsistenan yang disorot dalam tulisan tersebut, serta menghasilkan output dengan 'maintenance consistency' yang sangat tinggi. Kami melatih AI agar tidak hanya menghasilkan boilerplate code, tetapi juga menjadi partner kolaborasi yang lebih mendalam, misalnya dengan menganalisis pola inkonsistensi tersembunyi dalam codebase yang ada dan mengusulkan cara perbaikannya.
Jalan yang harus ditempuh masih panjang dan prosesnya penuh tantangan, tetapi kami percaya bahwa bentuk kolaborasi ini—di mana developer dan 'Jane' belajar dan berevolusi bersama dengan menjadikan 'maintenance consistency' sebagai nilai inti—menunjukkan kemungkinan terobosan untuk melampaui keterbatasan pemanfaatan LLM saat ini. Kami berharap upaya kami untuk tidak sekadar menggunakan AI sebagai alat, melainkan menjadikannya partner yang tumbuh bersama dan membangun budaya kode yang lebih baik, dapat memperoleh banyak perhatian.
Sekali lagi, terima kasih atas tulisan dan insight yang sangat baik ini!
await using data = await fn()Keajaiban
awaityang muncul di sisi kiri dan kananUang yang dibayarkan itu asalnya dari mana?
Apakah seperti koin-koin lain, nilainya baru muncul kalau ada seseorang yang membelinya?
Memang benar, sejak Java muncul, bahasa-bahasa pemrograman mulai lebih memperhatikan produktivitas.
Sebelumnya, C++ yang sering digunakan itu bahkan sampai sekarang terasa mengerikan hanya untuk dibaca. Terutama saat harus menyentuh proyek yang sudah berjalan lama.
Bahkan sebelum ledakan AI, sudah ada begitu banyak hal—baik gambar maupun tulisan—yang sudah lebih dulu ada, dan menciptakan sesuatu yang benar-benar baru itu sangatlah sulit.
Belakangan ini ada banyak tulisan tentang hal-hal yang katanya berubah karena AI, tetapi sebagian besar sebenarnya adalah hal-hal yang sudah ada sebelumnya dan bisa ditemukan kalau dicari.
AI hanya mengemasnya dalam bentuk percakapan.