28 alat AI yang saya inginkan

 (sharif.io)
19 poin oleh GN⁺ 2025-10-02 | 2 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Per September 2025, model AI yang kuat seperti Claude Opus 4.1, GPT-5, Nano Banana telah muncul, menandai datangnya masa keemasan pengembangan perangkat lunak
  • Dengan latar ekosistem AI saat ini, diajukan 28 alat AI inovatif yang belum benar-benar ada tetapi diharapkan bisa ada
  • Ide-ide yang diajukan mencakup berbagai bidang seperti produktivitas pribadi, pengembangan kode, layanan kesehatan, dan pembuatan konten
  • Karakteristik yang ditekankan secara umum adalah kesadaran konteks, personalisasi pengguna, dan kemampuan peningkatan melalui pembelajaran otomatis serta loop umpan balik
  • Alih-alih agen umum seperti saat ini, diajukan konsep agen AI tujuan tunggal yang terspesialisasi serta marketplace untuk saling mempertukarkannya

28 alat AI yang diusulkan

1. Aplikasi kamera berbasis Nano Banana

  • Aplikasi yang mengubah foto iPhone biasa menjadi tampak seperti diambil dengan Leica

2. Agen penambah mode terang/gelap otomatis

  • Secara otomatis menambahkan dukungan mode terang, mode gelap, dan tema kustom ke semua proyek frontend
  • Menggunakan visi untuk memeriksa perubahan UI dan melakukan perbaikan berulang berdasarkan UI yang dirender

3. Agen dekompilasi dan debug untuk kode yang diobfuskasi

  • Mendekompilasi dan men-debug kode yang diminifikasi menjadi codebase yang dapat dipahami
  • Memerlukan loop kode-debug yang kuat

4. Hibrida antara aplikasi Strong dan ChatGPT

  • Model dapat mengakses data latihan untuk memberi saran perbaikan dan coaching
  • Bisa mengobrol dengan model yang mengetahui konteks terperinci, termasuk waktu di antara setiap set

5. Mesin rekomendasi

  • Menganalisis riwayat browsing untuk mengetahui blog post atau artikel yang paling lama dibaca
  • Setiap malam menelusuri web untuk menemukan konten yang perlu dibaca dan menyediakan digest tautan di pagi hari
  • Memperbaiki digest hari berikutnya berdasarkan umpan balik tentang rekomendasi yang baik/buruk

6. Aplikasi chat pelacak kalori

  • Aplikasi chat berbasis database nutrisi
  • Meminimalkan upaya kognitif yang dibutuhkan untuk mencatat makanan

7. Aplikasi minimalis untuk menulis konten panjang

  • Model menyorot bagian tertentu dan meninggalkan komentar di margin
  • Dapat meninjau tulisan dengan mengatur berbagai "persona"

8. Agen pembuat agen AI spesialis

  • Jika menerima deskripsi tugas seperti "buatkan agen dekompilasi kode", agen ini akan secara otomatis membuat agen yang sangat terspesialisasi

9. Pembaca ebook minimalis

  • Saat membaca ebook dan menyorot bagian tertentu, model menjelaskan lebih dalam di sampingnya
  • Mengambil persona penulis
  • Harus terasa seperti perpanjangan dari buku, bukan instance chat terpisah

10. Agen Deep Research yang menalar selama berhari-hari

  • Dapat diberi kueri yang sangat kompleks
  • Membuat ratusan sub-agen dan mengembalikan respons setelah menalar selama 3 hari

11. Aplikasi pembuatan film paint-by-number

  • Melakukan brainstorming ide film pendek dan model membuat storyboard terperinci
  • Pengguna hanya perlu merekam setiap adegan storyboard dengan smartphone
  • Berperan sebagai roda bantu untuk pembuatan film

12. Aplikasi perekaman layar dan ringkasan semantik

  • Menggunakan model lokal untuk membuat ringkasan semantik terperinci tentang apa yang dilakukan di komputer setiap hari
  • Diberikan sebagai konteks ke aplikasi chat: "kemarin saya lupa membalas siapa?"
  • Sudah memakai Rewind selama 1 tahun tetapi tidak seberguna yang diharapkan

13. Filter semantik untuk Twitter/X/YouTube

  • Bisa menulis filter terbuka seperti "sembunyikan tweet yang kemungkinan bisa membuat saya marah"
  • Menghapus konten pemicu amarah dari feed
  • Dengan membentuk feed, kita membentuk diri kita sendiri

14. Agen pembuat kurikulum kustom untuk topik niche

  • Permintaan seperti "saya ingin mempelajari semua yang kita ketahui tentang sains kemajuan"
  • Mencari tokoh, blog, video YouTube, esai, dan buku teks di web
  • Membaca semua konten dan memberikan kurikulum yang membimbing dari pemula hingga ahli

15. Mesin rekomendasi buku yang benar-benar bagus

  • Pertama memberikan kuis tentang apa yang pernah dibaca, tujuan, dan jenis bacaan yang disukai
  • Setelah mengetahui banyak informasi, agen lain mensimulasikan bagaimana pengguna akan menilai usulan agen utama
  • Hanya memunculkan buku yang sangat mungkin dinikmati

16. Mesin pencari semantik untuk TikTok dan Instagram Reels

  • Memberikan akses ke informasi bermanfaat yang terkunci di video format pendek
  • Diperlukan fungsi pencarian yang bisa di-query

17. Aplikasi kebugaran tidur

  • Mengintegrasikan data Apple Watch (detak jantung, VO₂), Eight Sleep, Oura Ring, dan aplikasi olahraga
  • Memberikan rekomendasi praktis untuk meningkatkan tidur dan pemulihan
  • Secara proaktif mengirim pesan: "HRV Anda turun minggu ini, apakah Anda mungkin sedang overtraining?"

18. Library komponen berskala besar

  • Dirancang untuk dirender di dalam antarmuka chat
  • Library yang ada saat ini memiliki primitive yang terlalu rendah levelnya
  • Memprioritaskan widget tingkat tinggi daripada kustomisasi

19. Asisten suara minimalis untuk Apple Watch

  • Untuk pertanyaan yang terlalu kompleks bagi Siri tetapi cocok untuk ChatGPT
  • Memberikan jawaban singkat beberapa kata

20. Aplikasi menulis yang memberi daftar bacaan rekomendasi

  • Mencari di web tentang topik yang sedang ditulis lalu menyusun daftar materi yang mungkin membantu
  • Aplikasi menulis tidak boleh menulis atas nama pengguna

21. Aplikasi lari

  • Membuat rencana kustom, melacak pace lari dan detak jantung
  • Secara iteratif menyesuaikan program latihan berdasarkan data nyata

22. Super app edit foto Nano Banana

  • Menyediakan ratusan template tanpa perlu menulis prompt
  • Mencoba berbagai gaya rambut, memprediksi rupa anak dengan pasangan, membuat terlihat seperti The Rock, dan lain-lain

23. Pencarian video YouTube bergaya Same.energy

  • Jika memasukkan URL, akan menemukan video dengan nuansa serupa
  • Algoritme YouTube saat ini hanya fokus memaksimalkan engagement rata-rata pengguna

24. Perangkat bergaya Sony Walkman untuk anak-anak

  • Perangkat berbasis suara terlebih dahulu yang bisa dipakai untuk bertanya ke LLM
  • Perangkat tanpa layar sama sekali yang berfokus pada penjelasan
  • Akan lebih baik jika mengutamakan offline

25. Mesin pencari biografi

  • Kueri berbasis kuesioner tentang masalah yang sedang dihadapi, tahap kehidupan, bidang, dan sebagainya
  • Memberikan sebagai hasil bab dalam biografi/otobiografi tokoh besar sepanjang sejarah yang membahas situasi serupa

26. Agen audit konsumsi konten lewat rekaman layar

  • Mengamati penggunaan komputer dan smartphone
  • Mengaudit konten yang dikonsumsi setiap hari
  • Screen Time tidak cukup spesifik
  • Perlu mengetahui nilai gizi yang tepat dari token yang dikonsumsi

27. Marketplace agen AI untuk tugas niche

  • Agen yang dirancang untuk use case tertentu akan lebih baik daripada agen serbaguna
  • Katalog agen yang sangat terspesialisasi untuk tugas niche seperti mencari apartemen sewaan di San Francisco
  • Diperlukan puluhan ribu agen yang bisa digunakan lewat web atau API

28. Fitur meminta kritik dari penulis terkenal

  • "Apa yang akan Hemingway katakan tentang tulisan blog ini?"
  • Mengetahui bagian yang membuatnya bingung dan bagian yang dia sukai

Bacaan terkait

2 komentar

 
shakespeares 2025-10-07

Nomor 2 dan 3 memang akan bagus kalau bisa berjalan otomatis begitu saja.
Sepertinya itu salah satu pekerjaan berulang yang merepotkan karena harus terus ditambahkan satu per satu.
 
GN⁺ 2025-10-02
Komentar Hacker News

  • Saya rasa kita benar-benar harus sangat berhati-hati dengan "24. memberi anak-anak perangkat bergaya Sony Walkman yang memungkinkan mereka bertanya kepada LLM"

    • Selama itu bukan AGI, jawaban yang didengar anak kemungkinan besar akan sangat akurat, tetapi sejumlah kecil jawaban yang salah atau kesalahpahaman yang halus bisa berdampak fatal pada perjalanan belajar anak
    • Bahkan jika itu adalah LLM sempurna yang sama sekali tidak pernah salah, pada akhirnya kebutuhan untuk berkomunikasi dengan orang lain akan berkurang, sehingga kesempatan untuk mengembangkan kemampuan bekerja sama juga menurun
    • Dari sudut pandang orang tua, mereka mungkin ingin istirahat sejenak, tetapi jika anak terbiasa dengan perangkat yang selalu langsung menjawab, waktu kebersamaan yang berharga saat mencari jawaban bersama akan hilang. Anak bisa makin menjauh dari orang tuanya. Kita perlu memikirkan nilai seperti apa yang akan tersampaikan kepada anak
    • Orang tua yang memasangkan sistem seperti ini kepada anak pada dasarnya berasumsi bahwa pandangan dunia dan nilai mereka tercermin dengan baik dalam sistem itu. Para orang tua di HN mungkin punya sudut pandang yang berpusat pada sains, tetapi di negara/wilayah lain perangkat itu bisa berubah menjadi alat propaganda politik, agama, atau budaya. Risiko alat seperti ini disalahgunakan sebagai senjata cuci otak sangat besar

    • Saya rasa hasilnya bisa jauh lebih baik daripada bertanya kepada guru di sekolah

    • Dua hari lalu saya meminta ChatGPT menjelaskan sistem nilai tempat (place-value system) dengan cara yang bisa dipahami anak usia enam tahun. Namun ia mencampuradukkan konsep nilai tempat dan nilai angka lalu memberi penjelasan yang salah. Saya menyadari kesalahan itu dan ChatGPT meminta maaf, tetapi kalau anak yang bertanya langsung, ia mungkin tidak akan menyadarinya.
      Saya jadi khawatir seberapa banyak informasi salah yang akan dipercayai anak saya sebagai kebenaran dari perangkat seperti ini

  • Terkait nomor 19, beberapa minggu lalu saya sempat membuatnya sendiri dengan iOS Shortcut

    Ini asisten suara minimalis untuk Apple Watch. Siri sulit untuk pertanyaan yang kompleks, tetapi ChatGPT tidak masalah. Jawaban diterima dalam kalimat pendek dan ringkas, maksimal 150 karakter
    Saya menerima suara lewat aksi Dictate Text, mengirimkannya ke OpenAI API, lalu menggunakan system prompt seperti berikut
    “CRITICAL: Karena jawaban hanya akan ditampilkan di notifikasi push iOS atau layar watch, jawablah secara ringkas dalam kurang dari 150 karakter. Dilarang Markdown, gunakan teks biasa saja. Gunakan kosakata dan tanda baca seminimal mungkin namun tetap rapi.
    Pengguna tidak bisa mengajukan pertanyaan lanjutan atas jawaban ini. Satu kalimat per respons, dan bila perlu kamu juga harus membuat asumsi terhadap pertanyaan; jika asumsinya salah, pengguna harus bertanya lagi.”
    Berjalan cukup baik. Kekurangan terbesar adalah perlu 5–20 detik untuk menerima jawaban. Namun mengirim pertanyaannya sendiri hampir seketika (tidak perlu membuka aplikasi terpisah), jadi saya sangat puas

  • Kesan yang saya dapat dari banyak ide/artikel adalah bahwa mereka tidak melakukan "thinking with portals" terhadap LLM. Kita punya teknologi setingkat "portal gun" (setidaknya begitulah cara dipromosikannya), tetapi rasanya hanya dipakai sebagai pintu yang lebih baik

    • Yang bisa dilakukan LLM pada akhirnya adalah memperpanjang teks yang tersambung secara logis. Kemungkinan penerapannya memang luas, tetapi secara praktik sulit melampaui editor teks tingkat lanjut. Misalnya jika ingin memakainya untuk editing video, Anda harus membuat bahasa skrip dan juga menyinkronkan fungsinya dengan editor. Bagi perusahaan besar seperti Adobe, nilainya dibanding jumlah tenaga kerja jadi tidak jelas; startup pun harus bertarung lama melawan keunggulan fitur dan lock-in pengguna Adobe. Dalam kedua kasus itu, tidak ada manfaat besar kecuali LLM benar-benar revolusioner. Selain itu LLM tidak bisa melihat hasil video secara langsung, dan pada titik ini kemampuannya masih "lumayan"

    • Saya setuju dengan sudut pandang ini. Kalau ada referensi yang layak dibaca tentang "thinking with portals", saya penasaran apakah Anda bisa membagikannya

    • Akan bagus jika ada contoh sederhana dan mudah dipahami tentang cara berpikir ala portal

  • Terkait nomor 22, saya berharap ada mesin yang menganalisis riwayat browsing saya, mengetahui jenis blog/artikel yang paling lama saya baca, lalu setiap malam mencarikan konten rekomendasi yang belum pernah saya lihat
    ChatGPT Pulse ada sebagai sesuatu yang mirip. Layanan ini menggunakan riwayat ChatGPT, bukan riwayat browser, tetapi bagi pengguna yang sering memakai ChatGPT, rekomendasinya bisa jadi lebih tepercaya
    https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pulse/

    • Pada dasarnya hampir semua feed algoritmik media sosial sudah menjalankan peran ini

  • Saya rasa sebagian besar ide yang diajukan di tulisan ini pada dasarnya hanyalah permintaan agar UI/UX di atas LLM dasar dibuat sedikit lebih baik

  • Rasanya ada category mistake yang mendasar dalam cara berpikir seperti ini
    Sebagai contoh ada fitur seperti "bagaimana Hemingway akan menilai tulisan saya?", padahal sebenarnya itu adalah jawaban yang dihasilkan AI itu, bukan penilaian Hemingway yang nyata
    Jika Anda bertanya ke 100 model, Anda akan mendapat 100 jawaban berbeda, dan cara berpikir atau kepribadian Hemingway yang sebenarnya tidak mungkin dipulihkan sepenuhnya hanya dari beberapa ratus ribu kata karyanya.
    Pada akhirnya ini soal "apakah ini bisa terdengar cukup meyakinkan seolah memang diucapkan orang itu"
    Alasan kita ingin mendengar penilaian tokoh terkenal adalah karena sudut pandang manusia nyata yang hidup. Tiruan AI itu seperti mencoba memakan foto sandwich alih-alih sandwich sungguhan
    Agak menggelisahkan bahwa banyak orang tidak bisa menarik garis yang lebih jelas terhadap ilusi ini

    • 100% setuju
      Namun saat membaca komentar ini saya teringat holodeck di Star Trek TNG. Di sana tokoh-tokoh terkenal seperti Einstein, Freud, dan lainnya direkonstruksi, dan sebagai penonton bahkan saat berusia 15 tahun pun saya tidak berpikir "ini cuma jawaban acak yang dikeluarkan komputer"
      Bahkan ada episode nyata di mana rekonstruksi tokoh sejarah dari catatan yang ada ternyata salah (https://www.imdb.com/title/tt0708682/), lalu belakangan ditunjukkan seberapa berbedanya itu (https://www.imdb.com/title/tt0708720/)
      Singkatnya,

      1. Saya merasa episode-episode semacam itu benar-benar melampaui zamannya
      2. Saya sama sekali tidak merasa terganggu dengan rekonstruksi palsu tokoh sejarah seperti itu, jadi saya juga penasaran kenapa dalam konteks LLM orang jadi sensitif. Apakah karena sejak awal semua orang tahu ini 100% palsu, atau ada alasan lain...
        Tulisan ini membuat saya memikirkan banyak hal

    • Alasan sederhana kenapa kita tidak benar-benar butuh AI Hemingway adalah karena sekitar 10 tahun lalu sudah ada panduan menulis yang bagus seperti hemingwayapp https://hemingwayapp.com/
      Dengan aturan sederhana berbasis rule, ia memperbaiki tata bahasa dan mendorong kita menggunakan ungkapan yang lebih sederhana. Bahkan bisa jadi lebih baik untuk belajar sendiri karena ia tidak otomatis menulis ulang semuanya

    • Saat melihat banyak ide seperti "aplikasi edit foto super-mini seperti pisang, menyediakan ratusan template tanpa prompt..." dan sebagainya, saya merasa pada akhirnya yang terlihat adalah keinginan manusia untuk hidup makin malas dengan cara apa pun. Hal seperti "apa yang akan dipikirkan Hemingway" terasa mirip

    • Intinya adalah "apakah ini jawaban yang cukup plausible dengan gaya orang itu hingga bisa menipu manusia", dan sebenarnya itu sendiri berguna
      Jika manusia sadar bahwa itu tipuan, kita menyebutnya make-believe, atau suspension of disbelief
      Setiap kali kita memerankan seseorang, atau mencoba berpikir dari sudut pandang lain, kita melewati proses ini. Hal yang sama berlaku saat kita mencoba belajar dari catatan tokoh nyata atau karakter fiksi
      Saya justru berpikir kebalikannya dari "kita ingin mendengar penilaian Steve Jobs/Hemingway karena mereka manusia nyata"
      Dalam praktiknya, yang penting dalam lawan bicara bukan manusia nyatanya, melainkan kepribadian ringkas dari tokoh terkenal atau karakter seperti yang kita bayangkan. Hampir tidak ada orang yang terobsesi pada sosok nyatanya secara persis
      Sosok "Hemingway sang selebritas" yang termitoskan itu sendiri lebih menarik. Bahkan lebih berguna dan lebih menarik daripada yang asli
      Jadi seperti contoh Star Trek TNG, saya justru melihat simulasi tokoh virtual seperti itu bekerja dengan baik sesuai maksud awalnya

    • Feynman berkata bahwa "prinsip pertama dalam sains adalah jangan menipu diri sendiri", dan saya rasa ini juga berlaku untuk keluaran LLM

  • Sangat menarik
    Kita semua sudah melihat banyak demo dari daftar ini atau teknologi serupa, dan sudah banyak startup yang selama bertahun-tahun menggelontorkan ratusan juta dolar untuk membuat produk
    Namun tetap saja hampir tidak terlihat produk yang benar-benar berguna, dan yang kita temui dalam keseharian tidak bekerja sebaik demonya
    Saya penasaran apa sebenarnya yang sedang terjadi.
    Maksud saya, apakah produknya memang ada tetapi hampir tak ada yang memakainya, atau apakah model yang cukup bagus untuk dipakai itu terlalu mahal, atau justru membuat demo keren jauh lebih mudah daripada membuat produk nyata... saya penasaran dengan berbagai kemungkinannya

    • Biaya menjangkau target pengguna yang tepat terlalu besar
      Saat berbicara dengan agensi iklan aplikasi fintech, saya mendengar bahwa perlu menghabiskan sekitar $20.000 per bulan selama 3 bulan untuk memahami cara kerjanya, dan baru setelah itu CAC bisa turun serta target pengguna bisa didapat
      Begitu iklan dimatikan, kesadaran terhadap produk kembali hilang, dan pengguna baru terputus. Tidak ada lagi cara untuk memberi tahu orang bahwa produk itu ada

  • Cukup banyak ide seperti ini mengharuskan sistem memahami selera pengguna, pola, komunikasi, jadwal, dan informasi kesehatan
    Apple mungkin benar-benar punya keunggulan besar di bidang ini.
    Karena ponsel dan watch paling banyak mengetahui data pribadi, Apple bisa dengan cerdas menggabungkan berbagai konteks dengan LLM sambil tetap menjaga privasi sebagai prasyarat

  • Saya mengeklik tautan itu lalu kecewa karena ternyata bukan alat sungguhan, hanya semacam kumpulan ide aplikasi yang tidak relevan

  • "Perangkat bergaya Sony Walkman yang memungkinkan anak-anak bertanya dengan suara kepada LLM"
    Tidak 100% sama persis, tetapi produk ini https://www.aliexpress.com/item/1005009196849357.html cukup mirip.
    Ini bukan offline, tetapi ukurannya sedikit lebih besar dari bola pingpong
    Setelah saya ajarkan ke cucu-cucu saya (usia 5 dan 3 tahun) dalam 2 menit, mereka langsung membanjiri alat itu dengan banyak pertanyaan seperti "ceritakan kisah unicorn Bob", "apakah anjing dan monyet bisa jadi teman?", dan semuanya mendapat jawaban yang terdengar masuk akal dalam hitungan detik
    Saya rasa saat Natal nanti produk seperti ini akan muncul tertanam di dalam mainan, dan kalau itu terjadi saya akan langsung membelinya