Lebih Sedikit Itu Lebih Baik, Umumnya

• Di era ketika AI bisa membuat apa pun dengan cepat, meningkatkan kuantitas tidak otomatis menghasilkan hasil yang lebih baik; hanya produk yang dibuat dengan niat dan ketelitian ekstrem yang akan bertahan lama
• Inti dari produk yang hebat adalah kesederhanaan dan kejelasan, yang mengurangi beban kognitif otak dan membuat pengalaman terasa tidak terlalu membebani
• AI membuat menambahkan sesuatu jauh lebih mudah daripada menghapus sesuatu, tetapi penghapusan membutuhkan penilaian yang disengaja dengan mempertimbangkan semua implikasinya
• Seperti contoh animasi menu konteks, antarmuka yang lebih banyak bergerak tidak selalu lebih baik; pemahaman tentang konteks penggunaan menentukan apa yang tidak perlu dimasukkan
• Semakin kuat alat yang kita gunakan, semakin besar nilai pemahaman, penilaian, dan selera; mengetahui apa yang sebaiknya tidak dibuat menjadi kemampuan terpenting

---

Kuantitas dan Kualitas di Era AI

• Dengan AI, setiap ide, fitur baru, dan animasi dapat diwujudkan hanya dengan beberapa prompt, sehingga pekerjaan yang sebelumnya memakan waktu berjam-jam, berhari-hari, atau berminggu-minggu kini dipersingkat menjadi beberapa menit
• Semakin banyak orang dapat membuat lebih banyak hal dengan lebih cepat, tetapi lebih banyak yang dibuat bukan berarti yang dibuat menjadi lebih baik
• Saat beralih dari produk yang baik ke produk yang hebat, perbedaannya bisa dirasakan; biasanya bukan satu elemen tunggal, melainkan akumulasi keputusan kecil dan detail yang menciptakan pengalaman hebat

Kesederhanaan dan Kejelasan

• Manusia menyukai hal-hal yang sederhana dan dapat diprediksi, karena otak adalah semacam mesin penghemat energi
  • Kesederhanaan mengurangi beban kognitif yang tidak perlu, memudahkan pemrosesan, dan membuat pengalaman terasa tidak terlalu membebani
• Menurut konsep psikologi processing fluency (kelancaran pemrosesan), semakin mudah sesuatu diproses, semakin terasa akrab, menyenangkan, dan dapat dipercaya
• Melalui kutipan Jony Ive, dijelaskan bahwa kesederhanaan bukan sekadar menghilangkan kekacauan, melainkan menyisakan hanya esensi berdasarkan pemahaman yang mendalam

Menambahkan Itu Mudah, Menghapus Itu Sulit

• AI membuat penambahan lebih mudah dari sebelumnya; dengan agent, kita bisa menambahkan sesuatu hampir sambil menutup mata lalu berharap hasilnya baik
• Sebaliknya, saat menghapus, kita harus bertindak dengan niat dan mempertimbangkan semua implikasinya sampai tuntas
• Kita bisa menjalankan agent tanpa henti hingga menghasilkan jutaan baris kode, tetapi tidak ada jaminan bahwa hasilnya akan baik

Contoh Animasi

• Menganimasikan sesuatu dan menganimasikannya dengan baik adalah dua persoalan yang sama sekali berbeda; variasi animasi dalam contoh memang terlihat bagus, tetapi sebenarnya tidak masuk akal dalam praktik
• Dalam perbandingan menu konteks, satu sisi bergerak baik saat dibuka maupun ditutup dan bahkan menganimasikan perubahan background-color saat item di-hover, sementara sisi lainnya tidak
• Jika memahami bahwa ini adalah aksi yang digunakan ratusan hingga ribuan kali sehari, seperti menu klik kanan macOS, kita akan tahu bahwa menganimasikan baik masuk maupun keluar bukanlah pilihan yang baik
  • Jika dibuka 200 kali sehari dan durasi animasinya 300ms, maka sekitar 1 menit per hari, atau lebih dari 6 jam per tahun, dihabiskan untuk menonton animasi diputar, sehingga menjadi gangguan dan terasa menyebalkan
• Jika kita memahami masalah apa yang diselesaikan dan bagaimana orang menggunakannya, keputusan untuk tidak menganimasikan menjadi keputusan yang wajar
• Agent sangat unggul dalam eksekusi, tetapi belum sepenuhnya memiliki pemahaman dan penilaian; justru hal inilah yang membuat sebuah produk menjadi hebat

Penilaian dan Pemahaman dalam Engineering

• Ketika siapa pun kini bisa menulis banyak kode, era ketika kualitas hasil kerja engineer ditentukan oleh jumlah kode telah berakhir
• Di Interfere, pull request yang melakukan hal yang perlu dilakukan dengan kode sesedikit mungkin sangat dihargai
• Kemampuan meninjau kode, membedakan kode yang baik dan buruk, serta berpikir kritis menjadi lebih penting daripada kemampuan menulis kode, sekaligus semakin langka
  • Jika langsung beralih ke membuat sesuatu tanpa pengetahuan dan pemahaman yang cukup, akan sulit menilai apakah hasil agent itu baik atau buruk, sehingga sulit mengarahkannya ke arah yang baik

Skill codebase-standards

• Untuk mempertahankan standar kualitas yang tinggi dan membagikan prinsip yang harus diikuti baik oleh agent maupun manusia, dibuat skill internal /codebase-standards
• Ini digunakan bersama perintah /interfere-review, yang meninjau kode berdasarkan standar, sehingga pemahaman dan penilaian dapat dikodekan dalam bentuk yang bisa dimanfaatkan baik oleh anggota tim maupun agent

Prinsip Bekerja dengan Agent

• Jangan mengalihdayakan pemikiran kepada agent
• Jangan menganggap apa yang ditulis agent benar secara default; perlakukan secara kritis
• Pastikan Anda setidaknya dapat menjelaskan secara garis besar apa yang dilakukan setiap baris yang ditambahkan agent
• Pikirkan apakah setiap hal yang ditambahkan benar-benar membuat hasil akhir menjadi lebih baik
• Agent adalah perpanjangan diri Anda; semakin baik Anda dalam suatu pekerjaan, semakin baik pula agent dapat melakukannya
• Manfaatkan skill, perintah, dan MCP untuk memberikan konteks sebanyak mungkin serta menyampaikan dengan jelas cara yang diinginkan
• Jika ada sesuatu yang tidak dipahami, minta AI menjelaskannya — salah satu alat belajar paling kuat

Apa yang Sebaiknya Tidak Dibuat

• AI membuat penambahan lebih banyak fitur, kode, dan animasi menjadi lebih mudah dari sebelumnya, tetapi juga membuat hal-hal yang sebenarnya tidak perlu dibuat menjadi mudah dibuat
• Pertanyaannya sekarang bukan lagi apakah bisa dibuat, melainkan apa yang harus dibuat dan bagaimana membuatnya
• Semakin kuat alatnya, semakin besar nilai pemahaman, penilaian, dan taste (selera); pemahaman tentang produk, pengguna, dan masalah, beserta sudut pandang dan visi, tetap menjadi bagian manusia
• Kesederhanaan tidak muncul secara kebetulan; ia berasal dari pemahaman mendalam tentang apa yang harus dihapus, apa yang harus dibiarkan, dan apa yang bahkan tidak perlu dibuat
• Setiap kali menambahkan elemen, animasi, atau fitur, kita harus secara kritis mempertanyakan mengapa itu ditambahkan dan apakah itu membuat hasil akhir menjadi lebih baik; di era AI, mengetahui apa yang tidak perlu dibuat mungkin menjadi kemampuan paling penting