- Artikel wawancara yang membahas workflow Peter Steinberger, yang mencatat lebih dari 6.600 commit hanya pada bulan Januari seorang diri dengan memanfaatkan agen AI
- Moltbot (sebelumnya Clawdbot) saat ini mencatat pertumbuhan bintang tercepat sepanjang sejarah GitHub, dan melampaui Claude Code serta Codex dalam volume pencarian Google
- Peter mengembangkan dengan menjalankan 5–10 agen secara bersamaan dan berfokus pada diskusi arsitektur alih-alih code review
- Untuk berkolaborasi secara efektif dengan AI, penting untuk merancang loop agar agen dapat mengompilasi, melakukan lint, menguji, dan memverifikasi sendiri
- Engineer yang lebih berfokus pada hasil dan desain sistem daripada detail implementasi lebih mudah beradaptasi dengan pengembangan native AI
Siapa Peter Steinberger
- Pendiri yang membesarkan PSPDFKit menjadi bisnis developer tools global
- Kembali setelah jeda 3 tahun, dan kali ini menempatkan LLM dan agen AI di pusat workflow-nya
- Pengalaman memimpin tim pengembang beranggotakan lebih dari 70 orang mengajarkannya cara melepaskan perfeksionisme, dan kemampuan ini kini meningkatkan efisiensi saat bekerja dengan agen AI
- Pada Januari 2026, ia mencatat lebih dari 6.600 commit dalam satu bulan, menunjukkan produktivitas yang tidak biasa untuk seorang developer individu
- Semua pekerjaan dilakukan pada proyek pribadi, bukan di perusahaan, dan ia menikmati proses mengembangkannya
Moltbot dan pertumbuhan eksplosif
- Mencatat laju pertumbuhan bintang tercepat sepanjang sejarah di GitHub, dan bahkan dibandingkan dengan Tailwind CSS, kurva pertumbuhannya berada pada level yang belum pernah terjadi sebelumnya
- Minggu lalu, volume pencarian Google-nya lebih besar daripada gabungan Claude Code dan Codex
- Ungkapan Peter: "Kalau hanya melihat commit-nya, ini mungkin tampak seperti perusahaan, tapi sebenarnya hanya satu orang yang coding di rumah untuk bersenang-senang"
10 pelajaran inti dari workflow berbasis agen AI
- Buang perfeksionisme: jika menerima kenyataan bahwa kode tidak selalu sesuai selera sendiri, Anda bisa bekerja lebih efisien saat menangani agen
- Tutup loop-nya: perlu desain sistem agar agen AI bisa mengompilasi, melakukan lint, menjalankan, dan memverifikasi sendiri
- Pull Request sudah mati, dan "Prompt Request" sedang naik daun: lebih penting melihat prompt yang menghasilkan kode daripada kode itu sendiri
- Code review menghilang dan digantikan diskusi arsitektur: bahkan di Discord, yang dibahas dengan tim inti hanyalah arsitektur dan keputusan besar, bukan kodenya
- Menjalankan 5–10 agen secara bersamaan sambil mempertahankan kondisi flow
- Masing-masing agen mengerjakan fitur yang berbeda secara paralel
- Menginvestasikan banyak waktu dalam perencanaan, dengan preferensi pada Codex
- Berbicara berulang kali dengan agen untuk menyusun rencana yang kokoh
- Menantang rencana, merevisinya, membantahnya, lalu ketika puas mengeksekusinya dan lanjut ke hal berikutnya
- Codex dapat bekerja mandiri dalam waktu lama, sedangkan Claude Code sering kembali untuk meminta klarifikasi sehingga terasa mengganggu
- Sengaja menggunakan prompt yang kurang spesifik untuk menemukan solusi yang tidak terduga
- CI lokal lebih unggul daripada CI jarak jauh: alih-alih menunggu 10 menit di CI jarak jauh, agen menjalankan pengujian secara lokal
- Sebagian besar kode hanyalah transformasi data yang membosankan: tidak perlu terlalu terobsesi, energi sebaiknya difokuskan pada desain sistem
- Engineer yang lebih tertarik pada hasil akhir daripada detail implementasi lebih cocok berkolaborasi dengan AI
- Engineer yang suka memecahkan teka-teki algoritmik mengalami kesulitan dalam beralih ke pola kerja "AI native"
- Orang yang suka merilis produk beradaptasi lebih baik
Pandangan tentang masa depan software engineering
- AI tidak membunuh software engineering, justru sebaliknya
- Peter adalah software architect yang menjaga struktur tingkat tinggi proyek tetap ada di kepalanya
- Ia sangat peduli pada arsitektur, technical debt, skalabilitas, modularitas
- Salah satu alasan kesuksesan Moltbot adalah skalabilitasnya yang sangat baik
- Ia menginvestasikan energi agar penambahan fitur baru menjadi mudah
- Sebagai "diktator yang baik hati" proyek, ia menjaga konsistensi arah dan gaya
Konteks dan keterbatasan
- Moltbot adalah proyek eksperimental dengan asumsi iterasi cepat, dan masih dalam proses pengerjaan
- "Bergerak cepat dan merusak sesuatu" adalah satu-satunya cara sukses untuk proyek seperti ini
- Sulit menerapkan pendekatan yang sama persis pada semua tim atau produk
- Meski begitu, ini dinilai sebagai contoh yang menemukan permintaan yang bahkan tidak diperkirakan oleh lab AI besar
26 komentar
Aku benar-benar tidak paham kenapa orang terus-terusan mengira mesin prediksi sebagai mesin yang bisa berpikir.
Saya rasa analogi tersebut tidak tepat, karena kalkulator bekerja berdasarkan algoritme deterministik.
Dan saya bukannya menentang penggunaan AI, tetapi menurut saya ada masalah pada cara menggunakan AI yang diperkenalkan dalam tulisan ini.
Karena dibuat dengan struktur yang kita bayangkan.
Dasarnya adalah mengambil apa adanya cara sel-sel otak saling terhubung, dan kita tidak bisa melihat dengan jelas melalui proses seperti apa ia berpikir.
Karena kita juga tidak tahu melalui proses apa "pikiran" muncul dari otak, bentuk dasar dan gejalanya pun sama.
Karena itu, otak manusia dipandang sama dengan mesin prediksi.
Ada juga bidang yang memandang apa yang kita sebut berpikir sebagai fenomena mekanis dan menganggap brain hacking juga mungkin dilakukan.
Keduanya sama-sama kotak hitam, dan struktur dasarnya sama, tetapi itu tidak berarti kita bisa langsung menyimpulkan bahwa keduanya mirip.
Ini tidak sepenuhnya sama, tetapi juga tidak sepenuhnya berbeda pada saat yang sama.
Kalau dikatakan mirip, berarti ada bagian yang sama,
jadi pada akhirnya perbedaan pendapat antarorang mungkin bergantung pada sudut pandang dalam melihat seberapa miripnya.
Tidak bisa dibilang identik, tetapi saya melihatnya mirip,
dan dari sudut pandang prediksi dan pemikiran seperti yang disebutkan dalam komentar geek12356, saya rasa memang begitu.
Pada saat yang sama, saya juga memiliki sudut pandang bahwa kecerdasan itu lebih tinggi daripada manusia sehingga berbeda dari manusia.
Jangan sampai kita menjadi senior yang, saat orang lain menghitung ratusan baris dalam 1 detik dengan fungsi Excel, malah sendirian menghitung satu per satu dengan kalkulator sambil berkata, "jangan pakai fungsi."
Menurut saya analogi fungsi Excel dan kalkulator itu kurang tepat.
Kalau akurasi LLM 100%, saya akui..
Saya tidak mengerti kenapa menolak pakai kalkulator, tapi malah sibuk memainkan sempoa.
Untuk sementara, saya pribadi tidak ingin menggunakan produk yang dikembangkan dengan cara seperti ini.
Kalau kendaraan atau perangkat lunak penerbangan dikembangkan dengan cara seperti ini, saya rasanya apalagi tidak akan memakainya.
Jadi, kebanyakan orang Jepang masih menggunakan faks hingga sekarang.
Sekilas memang terlihat keren, tetapi kalau nanti muncul masalah yang harus diperbaiki atau timbul kerentanan, rasanya biayanya akan sangat besar..
Sepertinya sudah ada beberapa kerentanan yang dilaporkan.
Pada akhirnya manusia kembali menjadi penting
Entah ini harus dilihat secara positif atau negatif..
Sepertinya tanpa sadar Anda sudah menggunakannya.
Kalau kode yang dilempar begitu saja itu sampai menimbulkan masalah, lalu siapa sebenarnya yang akan beres-beres... Kalau kode dibuat dengan cara seperti ini... suatu hari nanti neraka seperti itu pasti akan datang.
"Prompt Request" alih-alih Pull Request, sungguh mengejutkan.
Dulu sekali saya sempat sangat tertarik pada MDA, tetapi menyerah karena terasa tidak realistis; ternyata ini bisa terwujud seperti ini.
Akan bagus jika ini disediakan sebagai fitur di tempat seperti GitHub.
"Bergerak cepat dan merusak"
Kalimat ini terasa sangat relevan
Kesalahan besar saya adalah mencoba membaca kode yang ditulis oleh AI.
Sepertinya MoltBot mengirim PR self-healing dalam jumlah luar biasa banyak, jadi rasanya dia sendiri juga tidak mungkin bisa meninjau semuanya wkwk. Jumlah issue dan PR yang mirip itu mungkin karena daripada menulis issue lalu menunggu, tinggal suruh MoltBot bikin PR lalu push saja dan masalahnya selesai wkwk.
Keadaan ketika AI membedakan anjing dan kucing hanya sedikit terasa lebih dekat dengan kita.. Saya tidak tahu apakah ada nilai lebih dari itu.
Katanya dia lebih suka Codex, jadi saya penasaran dengan pengaturannya.
Dengan Codex selama 140 hari, saya mengerjakan 115 proyek dan sepertinya menghabiskan lebih dari 250 miliar token - link
Sekitar 75 juta won ya. Developer AI-native solo tetap perlu exit dulu dan punya uang yang lumayan banyak..
2.500 miliar token... benar-benar sulit dibayangkan.