Saya membuat layanan What is My Korean Name?
(jangmoonjang.com)Sudah cukup lama sejak vibe coding menjadi topik hangat, dan kini pandangan bahwa pengembangan berbasis agen seperti oh-my-opencode akan melampaui vibe coding dan menjadi pusat lingkungan rekayasa perangkat lunak masa depan semakin luas diterima.
Di perusahaan juga disediakan layanan seperti cursor, tetapi karena perusahaan cenderung konservatif untuk menyerahkan layanan level production kepada AI, saya pribadi mencoba ini agar bisa merasakan vibe coding secara langsung.
Saya membuat layanan untuk pengguna asing: jika mereka memasukkan nama depan/nama belakang dalam bahasa Inggris, layanan ini menghasilkan nama keluarga/nama Korea berdasarkan pengucapan, memetakan hanja, dan bahkan memberikan artinya.
Untuk konversi fonetik, saya menggunakan paket Epitran untuk mengubahnya ke International Phonetic Alphabet (IPA), lalu memakai metode pencocokan berbasis jarak. Misalnya, "jang kalguksu" diubah ke IPA menjadi "t͡ɕaŋ kʰaɭɡuk̚su", dan jika diterjemahkan kembali ke bahasa Inggris menjadi chang kalguksu.
Ide ini terinspirasi dari pengalaman saya saat berbincang dengan orang asing dan menciptakan nama Korea berdasarkan pelafalan sebagai icebreaking; saya juga merasa cara pembentukan nama yang khas Korea punya daya tarik orientalis bagi orang asing.
Karena sulit mendapatkan data nama orang, saya menggunakan Gemini untuk 1. mengambil hanja yang kira-kira dipakai dalam nama, 2. membuat nama yang terasa realistis digunakan, dan 3. menambahkan makna untuk hanja tersebut.
Dalam seluruh proses pengembangan, tidak ada satu baris kode pun yang saya ubah sendiri; semua proses dikembangkan dengan Gemini CLI dan Antigravity dari Google.
Saat mengunggah proyek ke AWS, Gemini merekomendasikan kombinasi Amplifier + Lambda, dan saya mengikuti saran itu apa adanya. 1. Saya baru pertama kali mendengar tentang Amplifier, tetapi langsung memahaminya lewat tanya jawab, dan 2. karena eksekusi Lambda lebih lambat dari yang saya harapkan, saya memeriksa kodenya lalu meminta perbaikan. Saya merasa masih ada berbagai pekerjaan GUI yang harus dilakukan pengguna sendiri, seperti penerbitan kunci autentikasi, yang belum terintegrasi, tetapi ini pun tampaknya hanya masalah waktu.
Paket seperti Epitran maupun Amplifier yang saya sebut sebelumnya juga sama sekali asing bagi saya, dan justru Gemini yang lebih dulu mengusulkannya setelah saya menyampaikan kebutuhan. AI sangat cepat memenuhi bagian sulit kedua dalam belajar, yaitu "apa yang perlu saya ketahui?" (bagian sulit pertama adalah "apa yang tidak saya ketahui?")
Memang ini proyek iseng tanpa satu pun iklan, tetapi saya berencana mempromosikannya ke berbagai tempat dan juga menjalankan promosi di Facebook.
Karena target saya untuk 2026 adalah membangun jati diri bukan sebagai subkontraktor perusahaan, melainkan sebagai produser, saya ingin mengerjakan sekitar tiga proyek setingkat produk seperti ini, lalu berdasarkan itu membentuk tim untuk proyek yang lebih besar dan lebih sulit.
3 komentar
Akan lebih baik kalau nama depan dan nama belakang bisa dicoba secara terpisah, tetapi karena tidak begitu, rasanya hasilnya tidak sememuaskan yang saya harapkan.
Sebagai contoh, saya memasukkan Angelina Jolie yang ada di contoh, lalu hasilnya Choi Aerin. Sepertinya saya sulit memberi nilai tinggi untuk ini hehe;
Rasanya tidak terlalu terasa cocok dengan nama yang dimasukkan... ada contoh yang bagus, kah?
Apakah Anda sudah mencoba beberapa nama? Pemetaan marga -> marga, nama -> nama, tetapi untuk marga variasinya jauh lebih sedikit dibanding nama (50), jadi cukup sering hasilnya tidak terlalu cocok, sementara untuk nama peluang keluarnya hasil yang lumayan bagus lebih tinggi. Sebagai contoh, kalau dicoba beberapa:
Anthony Hopkins -> Han In-hwan itu kira-kira di level 50 poin,
Erika Kirk -> Gwak Ae-rin rasanya cukup layak diberi sekitar 70 poin.