EncBird - Jurnal bahasa Inggris dengan pelatih AI, flywheel GenAI yang makin cerdas saat semakin sering dipakai

Layanan menulis bahasa Inggris EncBird yang pernah saya bagikan sekali sebelumnya kini telah menjadi layanan yang benar-benar berbeda setelah melalui berbagai umpan balik langsung maupun tidak langsung dari para pengguna, jadi saya membagikannya lagi.

Layanan ini untuk siapa?

EncBird adalah layanan yang dibuat untuk pekerja kantoran usia 20–40-an, dan sangat cocok untuk kondisi seperti berikut.

• Ingin belajar bahasa Inggris selama 2–10 menit saat berangkat dan pulang kerja.
• Ingin mempelajari dan menggunakan ekspresi baru lewat jurnal bahasa Inggris.

Masalah apa yang ingin diselesaikan?

Masalah yang ingin saya pecahkan adalah "Saya ingin terus mempelajari ekspresi baru sambil menulis jurnal bahasa Inggris".

• Sebagai orang yang juga bekerja di perusahaan, saya memang membaca dokumen berbahasa Inggris setiap hari, tetapi saya frustrasi karena tidak bisa menulis dan berbicara dengan bebas, sehingga saya membuat ini.
• Saya sudah mencoba berbagai layanan, tetapi tanpa input yang bermakna, pada akhirnya saya hanya akan mengatakan hal-hal yang itu-itu saja. Bahkan jika menerima dokumen koreksi, kalau saya tidak membacanya, sebaik apa pun umpan baliknya tetap tidak berguna.
• Untuk bisa berbicara dan menulis dengan lebih alami, pada akhirnya saya harus menulis sendiri, dan cara terbaik untuk itu adalah menulis jurnal.
• Namun jurnal bahasa Inggris punya masalah. Saat benar-benar duduk untuk menulis, saya justru bingung harus menulis apa dulu. Menulis bersama ChatGPT memang yang paling bagus, tetapi setelah selesai saya jadi terus bertanya ini-itu, sehingga sulit mencari kembali catatan tersebut nanti.
• Ada banyak layanan bagus seperti Speek atau Malhaeboka, tetapi berbicara saat perjalanan kerja itu tidak memungkinkan, dan saya merasa pengalaman untuk sepenuhnya fokus hanya pada menulis di layanan semacam itu agak kurang nyaman.

Bagaimana mencoba menyelesaikan masalah ini?

Karena itu, saya menetapkan "jurnal bahasa Inggris yang ditulis seperti sedang berbicara dengan pelatih AI" sebagai inti, lalu mendekatinya dengan menghapus satu per satu sumber frustrasi yang disebutkan di atas.

• "Saya bingung harus menulis apa" → Tidak dimulai dari layar kosong. Pelatih AI lebih dulu mengajukan pertanyaan dalam bahasa Korea ("Apa yang terjadi di kantor hari ini?"), dan saya cukup menjawab dalam bahasa Inggris. Meski tata bahasa salah atau kata yang tepat tidak terpikirkan, cukup tulis sejauh yang Anda bisa. (Campuran Korea-Inggris juga dianjurkan.)
• "ChatGPT bagus, tetapi catatannya tercerai-berai" → Alih-alih percakapan terbuka (open-ended chat), sesi ditutup sebagai satu unit utuh berupa satu jurnal. Bukan percakapan tanpa akhir, tetapi ketika selesai, akan tersisa satu hasil yang terstruktur.
• "Kalau ada input tetapi tidak dibaca tetap percuma" → Koreksi tidak hanya ditampilkan sekali lalu dibuang. Setiap kalimat yang terasa tidak alami akan diubah menjadi ekspresi yang lebih alami, dan ekspresi yang Anda sukai bisa masuk ke kamus ekspresi pribadi dengan sekali klik.
• "Kalau cuma disimpan, nanti juga tidak dibuka lagi" → Inilah bagian kuncinya. Ekspresi yang masuk ke kamus akan kembali masuk antrean beberapa hari kemudian sesuai jadwal SRS (spaced repetition) dalam bentuk flashcard, kuis menulis bahasa Inggris, dan ulasan bergaya gim. Jadi ulasan tidak diserahkan pada kemauan semata; sistemlah yang akan memunculkannya lagi.
• "Tidak mungkin berbicara saat perjalanan kerja" → Bukan suara, melainkan menulis yang menjadi warga kelas satu (first-class). Cukup 10 menit sehari, dengan satu ponsel saja, bahkan di kereta bawah tanah yang penuh sesak.

Fokus terbesar di seluruh layanan ini adalah flywheel GenAI. Setiap kali sesi berakhir, memori pribadi akan diperbarui secara otomatis, dan isinya tercermin dalam semua aksi berikutnya.

Misalnya, jika pada Diary Chat hari Minggu lalu Anda mengatakan pergi ke gereja, maka minggu ini pelatih akan bertanya, "Bagaimana rasanya setelah pergi ke gereja?" Ia juga sudah mengetahui ekspresi yang baru-baru ini Anda daftarkan dan akan mendorong Anda untuk melatihnya. Saya merancangnya agar sebanyak mungkin hal yang dipelajari tentang pengguna bisa didaur ulang untuk pembelajaran. Artinya, semakin sering menulis, semakin cocok untuk Anda.

Anda bisa langsung melihat cara kerjanya di sini → encbird.com/guide/diary

Bagaimana cara kerjanya? (cerita teknis)

Saya pernah menjalankan startup dan sempat gagal sekali. Karena itu, kriteria desain prioritas nomor satu kali ini bukanlah "sukses", melainkan "perpetuate (terus bertahan tanpa bangkrut)". Standar pengambilan keputusannya juga jelas — "Bahkan jika DAU turun ke satu digit dan saya melepaskan tangan dari layanan ini, apakah layanan ini masih bisa terus berjalan tanpa utang?"

• Karena itu semuanya ditulis secara serverless (frontend Vue/Nuxt + Go on Lambda + backend berbasis event, IaC dengan CDK) agar biaya saat idle mendekati 0. Jika trafik 0, tagihannya juga nyaris 0, dan kalau melonjak, sistem akan scale dengan sendirinya.

Cara pengembangannya juga sejalan dengan pemikiran itu. Agar operasi satu orang tetap berkelanjutan, saya harus mendorong produktivitas kode sampai ke titik ekstrem.

• Kodenya 100% ditulis oleh agen AI, dan saya hanya melakukan code review sendiri.
• Namun porsi coding dalam software lifecycle ternyata lebih kecil dari yang dibayangkan. Definisi masalah, perencanaan, keputusan arsitektur, dan validasi jauh lebih besar, dan agar agen tidak tersesat, lapisan atas inilah yang pada akhirnya harus jelas.
• Karena itu, saya melampaui sekadar menulis prompt dengan baik, lalu merancang lingkungan (harness) yang membungkus agen itu sendiri. Semua fitur diturunkan dengan urutan PRD → ADR (architecture decision record) → code, dan agen mengimplementasikannya setelah membaca ADR tersebut. Titik sentuh manusia naik dari kode menjadi keputusan.
• Fondasi alur ini adalah ALPS PRD Writer yang saya buat sendiri. Saya terus memperbaikinya sambil benar-benar memakainya di berbagai proyek pribadi. Selangkah lebih jauh, saya juga sedang menjalankan secara eksperimental proyek yang bahkan menyerahkan code review kepada AI.

Saat ini EncBird menangani codebase lebih dari 120 ribu baris (sekitar 180 ribu jika termasuk konteks dan lain-lain) dengan otomatisasi semaksimal mungkin. Karena saya mengembangkan dan mengoperasikannya sendirian, sebagian besar isu operasional juga saya tangani dengan memanfaatkan skill berbasis agen semaksimal mungkin alih-alih membuat back office.

Saya juga punya satu proyek eksperimental terpisah yang sedang berjalan, dengan skala sekitar 80 ribu baris, dan ini dikembangkan dengan otomatisasi penuh. (Saya sedang menguji apakah benar-benar tidak masalah meskipun saya tidak tahu bagaimana kodenya bekerja.)

---

Anda bisa langsung mencobanya hanya dengan login Google, dan saat pendaftaran pertama saya memberikan 15 kredit serta kuota penggunaan gratis. Jika tidak cocok, proses hapus akun juga mudah, jadi silakan coba tanpa beban. (Namun daftar ulang tidak dimungkinkan...)

👉 https://www.encbird.com