- CEO Lablup, Jungkyu Shin, membagikan pengalaman mengembangkan Backend.AI:GO selama 40 hari dan menghasilkan sekitar 1 juta baris kode dengan 13 miliar token
- Di era agent coding, penggunaan token berkaitan langsung dengan daya saing perusahaan IT, dan inference berkecepatan tinggi serta optimisasi thinking token menjadi tantangan utama
- Daya saing sesungguhnya Claude Code bukan pada modelnya, melainkan pada harness (logika perangkat lunak yang mengendalikan model secara deterministik), dan bahkan dengan model yang sama pun performanya bisa berbeda tergantung harness
- Dalam agent coding, alih-alih langsung menuju hasil akhir yang diinginkan, membangun konteks terlebih dahulu memberikan hasil yang jauh lebih baik
- Inti otomatisasi bukan membuat hasil akhir secara langsung, melainkan membangun mekanisme yang menghasilkan hasil tersebut
- Bekerja dengan cara melakukan iteration pada mekanisme pembuat, tanpa menyentuh hasil akhirnya secara langsung
- Saat menyelesaikan isu, secara otomatis membuat tech report yang bisa dibaca manusia dan memuat "hal-hal yang perlu dipelajari manusia untuk memahami pilihan teknis ini"
- Perbedaan filosofi Claude Code vs Codex
- Claude Code: berkembang ke arah yang sebisa mungkin banyak bertanya kepada pengguna untuk menyelaraskan align
- Codex: berkembang ke arah "biar aku yang urus semuanya"
- Puncak performa Codex lebih tinggi, tetapi lebih sedikit mencerminkan kehendak manusia
- Bagi startup, masa ketika lanskap sedang terguncang adalah peluang: perubahan arah bisa dilakukan jauh lebih cepat daripada perusahaan besar, dan kecepatan adaptasi secara keseluruhan juga lebih menguntungkan
- Definisi perangkat lunak sedang bergeser dari berpusat pada kode menjadi berpusat pada model AI, dan di era ketika peniruan menjadi mudah, brand dan track record akan menjadi daya saing utama
9 komentar
Saya tidak setuju dengan klaim bahwa pengetahuan CS akan cepat menghilang. Ada klaim bahwa 10% logika kontrol deterministik akan tetap dibutuhkan, tetapi untuk memverifikasi logika itu diperlukan pengetahuan tentang struktur data, algoritma, dan OS. Bahkan jika hambatan untuk pengembangan aplikasi umum menurun dan pekerjaan di bidang IT direstrukturisasi dengan berpusat pada alat pengembangan, selama logika itu ada, bukankah pengetahuan untuk memahaminya juga harus tetap ada?
Analogi moderator tentang pekerjaan sastra Inggris juga terasa aneh. Bukankah wajar jika bidang aplikasi dan disiplin ilmu terpisah? Hanya karena bidang aplikasi membesar bukan berarti disiplin ilmunya lenyap ke balik sejarah. Jika analoginya benar, ketika nilai aplikasi bahasa Inggris meningkat maka sastra Inggris seharusnya hilang, tetapi kenyataannya tidak. Jika nilai aplikasi teknik elektronika meningkat, maka teknik elektronika seharusnya hilang, tetapi kenyataannya justru aplikasinya berkembang hingga mencapai batas-batas fisika.
Karena itu, di era ketika permintaan komputasi AI meningkat, pemahaman yang lebih mendalam tentang arsitektur memori dan optimisasi algoritma akan semakin dibutuhkan, dan saya pikir pengetahuan inti jurusan CS tidak akan hilang dalam waktu dekat.
Saya punya satu pertanyaan. Saat membaca paragraf yang Anda tinggalkan, "Analogi pekerjaan pembawa acara dengan jurusan sastra Inggris juga terasa janggal. (dipersingkat)", saya jadi penasaran.
Konten yang Anda baca atau dengar itu
Saya melihat skripnya.
Terima kasih atas jawabannya. Saya sudah mendengarkan videonya, tetapi sepertinya saya juga perlu membacanya sekali lagi dalam bentuk skrip.
Saya setuju.
Harness Engineering: Memanfaatkan Codex di dunia yang mengutamakan agen
Saya menonton video ini karena diberi tahu lewat komentar pada tulisan di atas. Waktu lebih dari satu jam terasa berlalu begitu saja.
Tautannya memang berupa transkrip, tetapi saya tetap merekomendasikan untuk menonton videonya.
Tautan video yang Anda sebutkan
Saya merekomendasikannya.
Setelah menonton video ini, saya sedang membuat
oh-my-gemini-clidengan ekstensi Gemini CLI... isi videonya benar-benar menarik sampai waktu terasa berlalu begitu saja. haha