Kalau memakai AI, pembelajaran berkurang?
- Riset Anthropic: skor kuis developer yang menyelesaikan tugas coding dengan AI 17% lebih rendah
- Intinya bukan "kalau memakai AI, pembelajaran berkurang", melainkan bahwa meski memakai AI yang sama, hasilnya sangat berbeda tergantung cara memakainya
- Orang yang menyerahkan seluruh kode ke AI → selesai paling cepat tetapi belajar paling sedikit
- Orang yang hanya menanyakan konsep lalu menulis sendiri → lebih banyak error, tetapi skor kuis jauh lebih tinggi
Dari era membaca kode ke era memberi instruksi
- Ben Shoemaker: "Kita tidak lagi membaca kode baris demi baris. Kita membaca spesifikasi, test, dan arsitektur." → pendekatan baru bernama harness engineering
- Tim OpenAI Codex: 3 engineer, hanya dengan agent, membuat satu juta baris kode dan menyelesaikan produk yang dipakai ratusan orang. Yang diinvestasikan bukan kode, melainkan dokumentasi, linter, dan infrastruktur test
- Evan Armstrong: pembuatan kode sudah menjadi komoditas, tetapi "lapisan konteks" yang meng-govern kode di production belum menjadi komoditas
- Steve Yegge: "Era hand-coding sudah berakhir." Ia mengajukan 8 tahap adopsi AI — mulai Level 4 orang berhenti melihat diff, dan di Level 8 mereka membangun agent orchestrator sendiri
Permainan garis finis dan permainan bunga majemuk
- Kent Beck: di balik pengembangan berbasis spesifikasi tersembunyi asumsi "permainan garis finis" (selesai ketika mencapai X)
- Pengembangan software yang nyata adalah "permainan bunga majemuk" — arsitektur hari ini membuka atau menutup kemungkinan enam bulan ke depan
- "Anda tidak bisa memenangkan permainan bunga majemuk hanya dengan AGENTS.md yang lebih baik" — yang penting adalah merancang sistem agar bertumbuh secara majemuk
AI adalah cermin
- Jeremy Utley (Stanford): "Bagi orang yang ingin bermalas-malasan, AI membantu kemalasan; bagi orang yang ingin lebih tajam, AI membantu ketajaman"
- Jika punya latar belakang TDD/DDD, kita bisa memberi instruksi seperti itu ke AI; jika hanya melempar "tolong buat saja", hasilnya adalah kode dengan struktur berantakan. Bukan AI yang bodoh, tetapi AI juga tidak akan peduli pada bagian yang saya sendiri tidak pedulikan
- Riset Berkeley: AI memungkinkan non-developer untuk melakukan coding, tetapi pada akhirnya engineer justru menghabiskan lebih banyak waktu untuk me-review dan memperbaiki kode AI milik rekan kerja
- "Efek Dracula" — saat vibe coding dijalankan dengan kecepatan penuh, waktu produktif mentok sekitar 3 jam per hari
Jadi, bagaimana memakainya?
- "Jangan minta jawaban benar dari AI, ajak berdialog." Alih-alih saya yang bertanya ke AI, buat AI yang bertanya kepada saya
- Input suara direkomendasikan — mengetik cenderung membuat kita masuk ke "mode kata kunci", sedangkan suara menggeser kita ke "mode percakapan"
- Context engineering: jika alasan keputusan arsitektur, konvensi, dan istilah domain ditulis jelas di AGENTS.md, AI akan menghasilkan kode yang konsisten
- Kent Beck: "Berinvestasilah pada futures (kumpulan hal yang bisa diimplementasikan berikutnya) sebanyak Anda berinvestasi pada features"
Hal-hal yang tidak berubah
- Kebutuhan untuk membaca setiap baris kode memang berkurang, tetapi kemampuan untuk bisa membacanya justru menjadi lebih penting
- Ketika semua test lulus tetapi produk terasa aneh, ketika AI berkata "tidak ada masalah" tetapi bug tetap ada — pada akhirnya akan datang saat kita harus membaca sendiri
- Bisa membaca tetapi memilih untuk tidak membaca, dan memang tidak bisa membaca, adalah dua hal yang sama sekali berbeda
- Menjadi orang yang punya sesuatu untuk dipantulkan ke cermin — itulah esensi engineer di era ini
Belum ada komentar.