Ulasan penggunaan Claude Code - Steve Yegge

"Performanya sangat kuat sampai-sampai alat yang sudah ada seperti Cursor, Windsurf, Augment, dan Copilot terasa kuno"

• Kemampuan memperbaiki bug

  • Claude Code memperbaiki bug pada kode legacy dengan cepat dan efektif
  • Bahkan tugas yang sangat kompleks pun bisa ditangani hanya melalui chat sederhana
  • Tidak perlu memilih konteks; cukup masukkan perintah dan alat ini langsung bekerja

• Alur penggunaan dan kontrol

  • Sebelum mengeksekusi kode, alat ini berulang kali meminta izin untuk menjalankan perintah dasar yang bersifat read-only
  • Secara berkala memberi tahu pengguna tentang status pekerjaan
  • Pengguna perlu terus mengawasi — ada kecenderungan terlalu agresif dalam mencoba menyelesaikan masalah
  • Jika persetujuan pembayaran bank terus lolos, alat ini bahkan akan mendorong hingga deployment produksi, lalu memindai log pengguna setelahnya

• Keterbatasan fungsional dan keunggulan dibanding produk pesaing

  • Claude Code memiliki form factor yang kurang nyaman dan tidak mendukung multimodal
  • Sulit digunakan bersamaan dengan alat lain
  • Meski begitu, performanya begitu kuat hingga alat yang sudah ada seperti Cursor, Windsurf, Augment, dan Copilot terasa kuno

• Kemajuan teknis dan strategi Anthropic

  • Meski masih dalam tahap eksperimen, sejauh ini ini adalah lompatan teknis terbesar yang pernah dirasakan
  • Di bidang penulisan kode, Anthropic berada di depan para pesaing lainnya
  • Anthropic selalu memiliki model terbaik, antarmuka chatbot terbaik, dan kemampuan prediksi terbaik
  • Claude Code kembali membuktikan bahwa Anthropic adalah perusahaan dengan pemahaman teknis paling unggul di industri

[edunga1]

Sepertinya tweet-nya tidak ada, entah karena versi aslinya sudah dihapus.
Saya ingin mencobanya, tetapi meskipun masih masa pratinjau, ini berbayar dan juga tidak ada masa uji coba, huhu.
Kalau dicari-cari, ada yang bilang beberapa kali kueri saja sudah menghabiskan $5, jadi sepertinya tergantung pada ukuran kode proyeknya.

[nicewook]

Karena katanya Cursor terasa jadul, jadi saya ingin mencobanya. Tapi biayanya sepertinya tidak murah, jadi saya belum berani. Hmm, tapi pendapat di Hacker News agak negatif ya.

[GN⁺]

Opini Hacker News

• Membandingkan Claude Code dan Aider. Claude Code membutuhkan 60 detik dan $0.73 untuk menelusuri codebase dan menghasilkan perubahan sebanyak 51 baris. Sangat puas dengan hasilnya

  • Aider awalnya tidak dapat menemukan file yang diperlukan, tetapi setelah file ditambahkan secara manual, hasilnya setara dengan Claude Code. Aider memerlukan 1 prompt LLM, 15 detik, dan biaya $0.07
  • Tingkat otonomi yang lebih tinggi disertai biaya yang lebih tinggi. Pada proyek besar, biayanya bisa meningkat

• Hampir tidak pernah mendapatkan jawaban yang benar setiap kali meminta AI mengerjakan sesuatu. Kisah sukses di Twitter memang mengejutkan, tetapi hanya berguna untuk tugas sederhana

• Sepertinya belum mencoba berbagai asisten coding AI. AI berbasis agen memberikan efisiensi 90%, tetapi 10% sisanya sulit untuk di-debug

  • Skenario penggunaan terbaik untuk asisten coding LLM adalah diskusi arsitektur dan tugas kecil dalam satu file
  • Agen berisiko dan tidak efisien untuk mengelola banyak file

• Tweet yang hanya berisi analogi tanpa screenshot atau contoh kode hanyalah omong kosong

• Mencobanya pada aplikasi Django kecil, tetapi tidak mengesankan. Saat menemui masalah, ia mengulang strategi yang tidak efisien

  • Menghabiskan $12 untuk menghasilkan 1200 baris kode yang sebagian berjalan, tetapi pada akhirnya semua perubahan dibuang dan kembali ke UI web

• Tidak terlalu paham kode, tetapi terobsesi dengan pengembangan AI. Menggunakan Claude untuk membuat game tower defense yang berjalan di browser web

  • Membuat game tersebut melalui 8 prompt dan menyetujui saran Claude. Hasilnya mengejutkan

• Menyerahkan tugas migrasi yang lebih besar kepada Claude, tetapi gagal. Ia melakukan pekerjaan yang tidak diminta, seperti mengubah struktur HTML dan CSS

• Pemeliharaan dan pengembangan kode dengan LLM bukanlah kasus penggunaan yang ideal. Sebagian besar pekerjaan berada pada model dasar dan prediksi token berikutnya

  • Aplikasi LLM yang paling menarik terintegrasi dengan pengalaman produk dan memanfaatkan keahlian domain yang mendalam

• Jangan memaksanya melakukan 100% pekerjaan; detail yang tepat harus diberikan. Tinjau pengujian secara manual, dan gunakan LLM untuk menyelesaikan masalah

• Mencoba menyelesaikan masalah pada pustaka open source, tetapi terus mengalami masalah yang sama berulang kali. Claude Code memang menghemat waktu dalam banyak kasus, tetapi kadang justru menimbulkan lebih banyak masalah