Studi kasus pribadi tentang batasan pembuatan kode AI dan hilangnya kepekaan manusia

• Pustaka implementasi protokol SWD untuk men-debug core RP2350 RISC-V, dengan struktur yang menggunakan Raspberry Pi Pico2 agar Pico lain dapat dipakai sebagai probe
• Sekitar 80% kode dibuat oleh AI (Claude), dan penulis membuat prototipe dasar lewat osiloskop serta dokumentasi lalu membiarkan AI memperluas kodenya
• Selama proyek berlangsung, penulis mengalami rasa jijik dan skeptisisme yang kuat akibat struktur token kode AI yang tak bermakna, hilangnya konteks, dan hilangnya rasa memiliki terhadap kode
• Sebaliknya, saat AI digunakan sebagai alat bantu untuk analisis dokumen, decoding data, pembuatan struct, dan semacamnya, penulis mendapatkan pengalaman yang positif
• Kasus ini menyingkap masalah kualitas, kepekaan, dan kepemilikan pada pembuatan kode AI, serta mengajukan pertanyaan mendasar tentang hakikat pemrograman dan peran manusia

---

0. VIBE CODE WARNING

• Sekitar 80% dari seluruh kode dihasilkan AI (vibe coded), dan sebagian besar README juga dibuat otomatis
• Penulis, dengan merujuk pada osiloskop dan dokumentasi, mengimplementasikan sendiri SBA, pembacaan/penulisan register, perintah abstrak, PROGBUF dan sebagainya, lalu menyerahkan proses pelibrary-an kepada AI
• Ketika kode bertambah dari 1.000 baris menjadi 4.000 baris, struktur dan makna kode hilang sepenuhnya, sampai terasa bukan lagi kode yang ia tulis sendiri
• AI salah menafsirkan dap_read_mem32, sehingga muncul kesalahan protokol dan kode tidak logis dalam jumlah besar
• Akibatnya, hampir 10.000 baris kode selesai dalam 10 jam, tetapi sama sekali tidak ada rasa pencapaian maupun perkembangan diri

Perbedaan antara kode AI dan kode manusia

• Kode yang ditulis manusia terdiri dari token yang memiliki niat dan tujuan, sehingga bisa dipahami, sedangkan token pada kode AI terasa sebagai kombinasi tanpa makna dan sulit dibaca
• Sebagian kode AI menunjukkan kualitas yang lebih baik daripada manusia, tetapi tepat di baris berikutnya bisa saja muncul kode salah yang hanya tampak meyakinkan di permukaan
• Ketidakhomogenan ini dan hilangnya kepercayaan secara intuitif melumpuhkan kemampuan penilaian programmer
• Semakin besar kode, semakin hilang “rasa” untuk menilai apakah itu kode bagus atau buruk, dan model mental serta rasa memiliki pun runtuh

Emosi manusiawi dan keraguan

• Penulis melontarkan pertanyaan, “Apakah ini masih bisa disebut pemrograman?” sambil mengungkapkan rasa jijik dan malu
• Di era ketika AI menulis kode sebagai pengganti manusia, ia menumpahkan kebingungan eksistensial tentang apa yang masih dibuat manusia dan sejauh mana manusia harus terlibat
• Ia bahkan tidak yakin apakah sekadar “tidak menulis kode” adalah kemajuan, atau apakah “tidak memodelkan masalah” benar-benar efisien
• Ia menyebut dirinya masih ingin membuat sesuatu secara langsung, tetapi makna itu menjadi kabur dalam lingkungan pengembangan yang berpusat pada AI

Pengalaman positif memanfaatkan AI

• Penulis menilai AI efisien dan memuaskan ketika digunakan untuk analisis dokumen, decoding data osiloskop, pembuatan otomatis struct C, dan sebagainya
• Terutama saat berhasil membaca register pertama dan membaca memori melalui SBA, ia merasakan pencapaian yang sesungguhnya
• Artinya, pengalaman positif tetap mungkin didapat jika AI dipakai bukan sebagai penulis kode, melainkan sebagai asisten

Renungan penutup

• Pembuatan kode AI memang cepat, tetapi menyebabkan hilangnya makna, kepekaan, dan kepemilikan
• Ketika “rasa” manusia terhadap kode yang baik menghilang, hakikat pemrograman pun ikut terguncang
• Penulis berharap fenomena ini hanyalah masa transisi sementara, dan menutup dengan pengakuan bahwa dirinya sendiri pun tidak tahu apa itu “pemrograman yang lebih baik”

---

Bagian teknis setelah teks utama (1~20) adalah dokumen implementasi terperinci untuk protokol debug RP2350 RISC-V, yang mencakup spesifikasi teknis lengkap dari seluruh debug stack seperti struktur lapisan SWD, register DAP/DAPC, eksekusi PROGBUF, akses SBA, kontrol hart, tracing, reset, dan struktur dual-hart.
Namun, tema utamanya adalah studi kasus pribadi (Vibe Code Warning) tentang “keterputusan antara kode yang dihasilkan AI dan kepekaan manusia”.