Ngobrolin AI
Ringkasan Episode
Bantu KoreksiEpisode ini mengambil sudut berbeda dari kebanyakan pembicaraan soal AI: bukan apakah ia akan menggantikan kita, melainkan bagian mana dari pekerjaan sehari-hari yang benar-benar terbantu. Jawabannya jujur dan tidak berlebihan — sebagian besar cerita justru soal batasnya. Percobaan menyuruh ChatGPT menulis fitur utuh dari tiket Jira disebut gagal telak: hasilnya jauh dari yang dibutuhkan, dan merapikannya lebih repot daripada menulis sendiri. Salah satu sebabnya, ia tidak mengenal gaya penulisan kode di tempat kerja kita. Menyusun ulang prompt-nya pun menguras tenaga tersendiri — capeknya berpindah dari mengetik kode ke memikirkan kalimat. Copilot dan Code Whisperer dari AWS dipakai untuk pelengkapan kode, dengan catatan bahwa untuk kode sederhana IntelliSense yang sudah ada sering lebih cepat. Yang benar-benar terasa berguna justru hal-hal sempit dan berulang. Regex disebut paling manjur, baik menyusunnya dari contoh maupun membedah yang sudah rumit. Lalu membuat data contoh untuk pengujian. Lalu mengingatkan sintaks yang kita pahami tapi malas mengetiknya — konfigurasi Nginx, perintah curl lengkap dengan header-nya. Lalu menyiapkan kerangka berkas unit test lewat Copilot Chat sehingga tinggal diisi. Ada pula pemakaian di luar kode: merapikan bahasa Inggris pada deskripsi pull request GitHub dan balasan email, serta menerjemahkan pesan ke klien Jepang lewat DeepL secara lebih halus dan tidak langsung sesuai budayanya.
Poin-poin Utama
- •Menyuruh ChatGPT menulis fitur utuh dari tiket Jira gagal telak — hasilnya jauh dari kebutuhan dan merapikannya lebih repot daripada menulis sendiri
- •Sebabnya ia tidak mengenal gaya penulisan kode di tempat kerja kita, sehingga terlalu banyak yang harus diubah
- •Menyusun ulang prompt menguras tenaga tersendiri — capeknya cuma berpindah dari mengetik kode ke memikirkan kalimat
- •Regex disebut pemakaian paling manjur, baik menyusunnya dari contoh maupun membedah yang sudah terlalu rumit dibaca
- •Untuk kode sederhana, IntelliSense yang sudah ada sering lebih cepat daripada menunggu Copilot atau Code Whisperer
- •Berguna untuk mengingatkan sintaks yang kita pahami tapi malas mengetik lengkapnya, seperti konfigurasi Nginx atau perintah curl beserta header-nya
- •Pemakaian di luar kode juga terasa: merapikan bahasa Inggris pada deskripsi pull request GitHub, dan menerjemahkan pesan ke klien Jepang lewat DeepL sesuai budayanya
[musik musik]
[telepon]
Halo, halo, selamat malam.
Selamat malam.
Selamat hari selasa, seperti biasa hari selasa, waktunya kita ngobrolin web.
Ngobrolin web.
Iya, selamat hari selasa, selamat malam.
Mudah-mudahan teman-teman semuanya sehat ya.
Di mana pun kalian berada.
Boleh dong, saya pengen tau teman-teman yang nonton nih, yang lagi hadir.
Itu dari kota mana aja.
Siapa tau kita bisa ketemu kan?
Di conference terdekat, Deves atau IO Extended atau apapun ya.
Atau WordCamp.
Atau WordCamp, betul. Yang mau ke Malaysia ya.
Siapa tau ketemu di Malaysia?
By the way, kalau ada yang teman-teman dari Tegal,
saya ngisi WordCamp Tegal nanti di Oktober.
Wow!
Seru ya, maksudnya bukan cuma kota besar yang kayak Jakarta, Bandung, Jogja, Semarang, ada Tegal.
Bandung hadir, kita nanti ketemu lagi di Bandung.
Ivan, langganan Bandung ya.
Oh iya.
Saya malah belum pernah ngisi Bandung.
Eh, kalau udah diubungi belum?
Udah.
Deves Bandung, bisa juga.
Tadi nomornya dapet dari saya.
Semarang. Ivan baru habis dari Semarang kemarin, kan?
Iya. Ketemu nggak kita, Mas Muhammad Rizky Putra Haji Utama?
Lihat transkrip lengkap (2351 segmen lagi)
Foto bareng nggak? Foto ke bareng.
Eh bentar, jadi penasaran.
Itu kan tadi ada di Tegal.
Apa? Acara WordCamp ya?
WordCamp, iya.
Eh, kota lain yang selain kota besar yang standar, pernah dimana aja di Indonesia.
Terenggalek gitu, atau apa sih, Ujung Kulon itu pernah.
Pasik Malaya.
Ubud termasuk kota nggak?
Ubud? Ya, Bali.
Iya.
Tapi kan itu kota, jadi ada kemarin pekan, Orchid Ubud di tahun 2017 ada.
Saya, termasuk organizer dan speaker di sana.
Keren aja sih, maksudnya bagus.
Jarang-jarangan lihat kalau acara teknologi kan biasanya di kota yang relatif besar ya.
Ya, yang itu-itu aja lah jatuhnya.
Kayaknya baru pernah lihat sih.
Event community tech, apa?
Yang major, tapi di kota yang...
Mungkin kalau yang event yang kita circle-nya kita kayak Google atau apa lagi, JSJSan, Fighten, itu banyak kan memang kota besar.
Tapi kalau menilik dulu-dulu itu kayak Firefox, jamannya Mozilla itu, community itu banyak juga loh di daerah.
Mozilla Community, Linux Community juga banyak di daerah.
Oh iya, banyak ya.
Nah, ini ada beberapa Bogor, nanti bakal salah satu, salah dua, salah tiga dari kita akan ke Bogor.
Ketemu lagi.
Bogor, Langkadan diri ya.
Eka udah dihubungi belum?
Udah.
Oh, berarti tiga-tiganya ya?
Nanti kita bikin konten khusus apa ya?
Ya, nanti, tunggu tanggal mainnya.
Nanti.
Ini ketemu kemarin katanya.
Abdul Malik juga ketemu.
Nah, malam ini topiknya agak sedikit beda.
Jadi, kemarin-kemarin kita udah hype-nya si AI ini sebenarnya udah agak lewat ya.
Orang-orang udah mulai terbiasa.
Banyak yang pakai juga.
Dan di sini kita mengambil sudut pandang yang sedikit berbeda.
Bukan ngomongin tentang AI ini akan menggantikan kita sebagai developer.
Tapi kita justru memanfaatkan AI ini untuk mempermudah pekerjaan kita.
Sehari-hari.
Sebagai developer khususnya, spesifiknya web developer.
Nah, mungkin kita...
Jujur sih, pengalaman untuk menggunakan tools-tools yang nanti akan kita perlihatkan itu...
Tidak terlalu...
Belum banyak yang kita gunakan.
Mungkin hanya satu atau dua aja yang biasa kita gunakan sehari-hari.
Dan kita pengen tahu juga insider-nya teman-teman.
Di sini teman-teman udah pakai belum?
Udah aware belum?
Atau jangan-jangan, "Wah, apa ini?"
Dan...
Gimana manfaatnya buat teman-teman?
Kalau saya pakai sekilas di beberapa project...
Rasanya sih bermanfaat sekali.
Tapi nggak tahu juga buat teman-teman mungkin ada yang...
Wah, banyak error-nya lah.
Atau mungkin framework-nya terlalu baru sehingga si AI ini belum ngerti dan lain-lain.
Jadi boleh di-share juga pengalamannya.
Jadi kita bisa diskusi bareng malam hari ini.
Oke.
Nah, kalau Eka atau Ivan, boleh dong cerita.
Gimana pengalaman menggunakan AI di pekerjaan?
Nah, gue aja yang pengalaman paling dikit.
Nggak tahu kenapa sih, kayaknya...
Mungkin gue salah satu developer yang...
Pada sedikit atau paling belum banyak pakai tools AI.
Jadi kalau mau pilot sih karena berbayar ya.
Dan tempat kerja nggak bayarin.
Terus bukan bagian dari...
Apa sih?
Sebenarnya kalau maintainer dari project open source yang...
Cukup besar, dianggap cukup besar.
Cukup major oleh GitHub, kan bisa play ya?
Dapat akses ke pilot?
Nggak juga, jadi...
Nggak punya akses ke pilot.
Terus kalau Chet GPT sama Bert sih sebetulnya pakai.
Cuma...
Apa ya?
Nggak terlalu signifikan sih.
Jadi ini contoh-contoh penggunaannya sih.
Yang pertama tuh...
Paling utama...
Rejects.
Kayak lebih ke syntax aja.
Cuma...
Kan kalau di Twitter atau Hacker News atau apalah...
Sering kan ya orang yang...
Bisa sampai bikin prom sampai...
Sampai beneran suruh...
Nulis seluruh kodenya.
Nah...
Kalau sebelumnya sih gue pernah nyoba ya.
Karena FOMO aja, maksudnya...
Ada tiket nih di jira.
Tiket kerjaan.
Buat bikin suatu fitur.
Terus nulis prom.
Hasilnya sama sekali...
Sama sekali jauh dari yang dibutuhin.
Terus...
Kalau pakai kode yang dikasih...
Itu malah...
Kayak yang harus dibatuh banyak banget dan...
Jatuhnya malah lebih ribet dibanding...
Nulis sendiri.
Mungkin salah satu faktor kan...
Itu tergantung juga ya.
Maksudnya fitur yang ingin kita bikin apa.
Terus jenis apa?
Jenis aplikasi atau fitur yang...
Perlu kita bikin tuh kayak gimana.
Mungkin karena sebetulnya...
Fiturnya juga relatif simple.
Maksudnya nggak aneh-aneh amat dan...
Kebetulan di kerjaan gue juga...
Apa ya, agak repetitif sih.
Jadi relatif lebih gampang.
Kalau modify dari...
Segala macem yang...
Ada di kode atau struktur yang...
Udah ada. Sedangkan kalau...
Jatuh GPT atau Uber itu kan...
Dia nggak tahu style kode kita.
Jadi kayak banyak banget yang harus ubah.
Kalau yang kasus coba...
Sekali dua kali sih beneran jauh banget...
Hasilnya dari yang dicari.
Nah, kan terus...
Sebenernya kan kita bisa...
Kita bisa refine lagi. Kita bisa ngasih prom.
Bisa bilang...
Kita kan harus ketik ya?
Oh bukan. Maksudku...
Bukan yang ini-ini tapi bikin ini.
Terus malah jadi capai mikir kata-katanya nggak sih?
Kayak capai ngetik promnya.
Kayaknya maksudnya...
Akhirnya kalau buat tujuan itu...
Yang use case yang kayak gitu...
Akhirnya...
Kayak gue nyerah aja lah.
Mending nulis sendiri satu.
Cuma kalau untuk...
Mempermudahlah hal-hal yang kayak...
Malas mikir sintaksnya...
Itu lumayan sering.
Terus pakai salah satu...
Alternative Copilot juga sebetulnya...
Yang dari AWS.
Itu Code Whisperer.
Kita bahas lebih lanjut kali ya.
Intinya sih itu mirip Copilot.
Cuma nggak semua...
Bahasa dia support.
Yang React support...
Lumayan cuma ya...
Gitu lah pas-pas...
TS TypeScript, JavaScript TypeScript...
Support, Swift yang nggak support.
Yang kebetulan banyak...
Gue pakai di kerjaan.
Itu juga lumayan.
Cuma itu nggak tahu kenapa sih.
Mungkin...
Agak lambat gitu.
Kadang kalau misalnya kodenya simple...
Daripada capek-capek.
Jadi kan cara kerjanya kita ya...
Standard nulis code comment di atas...
Slash dua kali.
Terus kita nulis semacam promptnya.
Terus nanti sebenarnya tunggu 1-2 detik...
Dia bakal auto fill.
Ya udah kita tinggal tap aja kalau setuju.
Tapi itu tuh kadang lambat juga.
Jadi kalau misal...
Sementara itu kan sebetulnya...
Di PS Code, TIDE segala macem kan...
Udah ada IntelliSense itu kan...
Sebetulnya walaupun bukan AI itu...
Helper yang...
Existing ya.
Kadang kalau kodenya...
Lagi-lagi kalau kodenya simple...
Kayak lebih cepat nge-tick sendiri.
Karena udah ada masuk memoninya.
Dan kita nge-tick dikit juga udah muncul...
IntelliSense-nya kan.
Kadang kayak gitu. Cuma kalau misalnya ada...
Yang itu agak panjang, bisa sih nge-tick.
Tapi kita harus mikir dikit kan.
Maksudnya ada energi yang harus dihabisin...
Buat mikir kata-katanya.
Nge-tick tinggal nge-tick, tinggal ntar muncul.
Jadi kalau buat gue pribadi...
Yang paling majur, yang paling...
Maksudnya yang AI...
Faktor dari tools AI...
Yang paling membantu itu...
Pertama, rejects.
Itu manjur banget dan enak.
Enaknya karena kita bisa...
Kita tinggal ngasih contoh-contoh aja.
Yang begini, ini match.
Yang match, kalau begini, begini, begini.
Kita tulis aja semua use case-nya match.
Yang nggak dianggap match, kalau begini, begini, begini.
Terus nanti kalau kita penasaran...
Bagian-bagiannya kan bisa minta jelasin...
Satu persatu.
Pertama itu rejects. Yang kedua...
Rada nggak penting sih. Maksudnya...
Bukan hal yang sulit, tapi repetitif.
Tapi menurut gue kan ini hal yang...
Relevan banget buat kita nyuruh...
Kita nyuruh robot aja.
Dummy data sih.
Kita dengan macem-macem...
Satu yang valid, satu yang invalid.
Buat test case lah.
Test case atau misalnya...
Kalau bikin UI yang masih lagi nyoba doang...
Kan kadang males...
Ngefetch atau apanya kan...
Nanti aja kita pengen bikin UI-nya.
Nah, itu berguna banget.
Terus...
Sebenarnya ini ada turunannya lagi, tapi nanti aja deh.
Kayaknya bahas di kode dulu.
Sebetulnya buat command line.
Cuma nanti aja.
Cuma ke event dulu aja.
Kalau gue ya...
Kalau gue bantuan banget...
Sehari-hari. Karena pertama...
Otak sudah...
Nggak bisa ngapalin semua.
Jadi...
Jauh lebih gampang kalau...
Dibantu dengan AI.
Khususnya saat...
Apa namanya?
Saat ingin cepet ya.
Kalau misalnya harus...
Dibawah...
Tulis-tulis lagi...
Ingat-ingat lagi itu kayaknya...
Lama gitu.
Pakainya apa-apakainya?
Kalau gue pakainya...
Macam-macam tapi paling sering...
Tiga.
Chat.
Kalau untuk bertanya secara...
Apa?
Kayak lebih overall.
Misalnya kayak regex...
Atau diskusi, atau...
Yang paling sering menggunakan CNGPT itu...
Untuk membuat reply.
Bagaimana...
Reply email.
Gue tulisin.
Jadi buat nge-reply email...
Atau membuatin...
GitHub...
Description-nya.
PR Description.
Jadi PR Description itu bahasa Inggris saya...
Kacau balau, malarau.
Kacau balau lah.
Gremornya.
Terus tinggal gue tulis aja...
Kira-kira pokok pikirannya apa.
Terus minta CNGPT untuk...
Nge-replace.
Jadi lebih baik.
Terus...
Dari hasil itu gue tinggal copy paste.
Jadi PR Description-nya lebih...
Jadi kelihatan profesional.
Itu satu.
Kedua, gue paling sering pakai...
GitHub Copilot.
Jadi...
Kedua, lihat...
GitHub Copilot untuk code completion.
Sama Copilot Chat.
Ada juga Copilot Chat.
Itu extension-nya.
Jadi pakai...
GitHub Copilot Chat untuk...
Kalau yang...
Autocompletion sama lah ya.
Kayak IntelliSense.
Tinggal tulis prompt-nya apa.
Nanti dia bisa complete-in.
Terus nanti tinggal saya modifikasi.
Ada satu lagi yang chat.
Ya mirip kalau yang chat-nya sama kayak...
Sama kayak...
Chat GPT.
Tetapi dia...
Fokusnya lebih kanakul.
Biasanya saya pakai...
GitHub Copilot Chat ini...
Untuk bertanya...
Pertama...
Nanyanya...
Regex ini gunanya apa sih?
Buat...
Menjelaskan gitu ya.
Kayaknya segala umat tuh...
Regex ya?
Kalau Regex yang simple itu saya bisa.
Regex yang simple itu maksudnya...
Ya kompleks-kompleks sedikit.
Masih bisa dipahami dengan nalar.
Tetapi kalau sudah...
Kompleks banget.
Sampai ini...
Apa lah maksudnya.
Itu ada juga...
Nanti saya tunjukin ya.
Sample Regex-nya.
Kalau...
Itu satu untuk mengahami Regex.
Dua untuk bantuin nulis...
Biasanya...
Kayak...
Engine X Configuration...
Atau RTSS Configuration.
Itu...
Misalnya saya paham sih...
Configuration Engine X itu...
Paham sebenarnya.
Luar kepala. Tetapi kadang males mikir gitu ya.
Gue pengen di-direct ini.
Nanti dia tulisin, oh iya.
Gue lupa ada sindak sini. Tinggal copy paste...
Lubah sesuai dengan kebutuhan.
Jadi gak murni copy paste.
Ingat ya. Saya tidak murni copy paste.
Tetapi...
Untuk membantu mengingatkan...
Oh iya ini ada.
Biar kita gak usah mikir dan ngetik...
Sinteks lengkapnya ya.
Iya. Jadi tinggal copy paste.
Terus ternyata saya tau isinya...
Oh iya tinggal bantu.
Lalu...
Untuk...
Membantu menulis...
Cool.
Karena malas banget mengingat...
Header-nya apa, method-nya apa.
Terus...
Content type-nya apa. Itu malas banget menulisnya.
Ini kalau di-generate pakai chat...
Yang chat cepet.
Lalu terakhir...
Minta tulisin unit test.
Jadi...
Saya tinggal minta...
Tolong buatin...
Misalnya saya buka file-nya.
Terus tolong generate...
Program unit test-nya. Udah degenerate skeleton-nya.
Nanti sudah per function.
Sudah buatin skeleton-nya.
Misalnya tinggal jadi to do.
Right test, to do, right test.
Jadi tinggal saya copy paste sudah jadi.
Terus bootstrap untuk unit test.
Jadi saya tinggal isi test-nya.
Nanti test-nya nanti saya bikin prom lagi.
Nanti tinggal degenerate lagi.
Oh tapi yang di-generate...
Di pertama tuh skeleton-nya ya...
Cuma kayak describe...
Sama function-function-nya ya.
Isinya kosong.
To do, to do.
Function kosong.
Maksudnya kayak describe...
Tapi isinya kosong.
Nanti dia bantuin...
Sampai setiap function...
Yang ada di file itu...
Dia generate into skeleton-nya.
Jadi tinggal ikutin skeleton-nya.
Gak perlu mikir bikin skeleton.
Itu...
Tadi apa tadi?
Check-ex.
Terus kemudian...
Terakhir saya pakai...
Nggak berhubungan dengan boarding.
Tetapi untuk translation.
Ya jadi...
Ada kalau dari company...
Pakainya ya...
Pake deep L ya.
Jadi kita punya client Jepang.
Ternyata kalau untuk client Jepang itu...
Translation itu...
Nggak semurni-murninya kita...
Dari bahasa kita...
Atau dari bahasa Inggris...
Ke bahasa Jepang.
Tetapi harus memahami culture.
Jadi...
Untuk...
Kulture yang khususnya Jepang...
Mereka itu...
Culture-nya polite dan indirect.
Mirip bahasa Jawa lah ya.
Kayaknya bahasa Jepang, bahasa Korea.
Maksudnya bahasa Asia Timur itu...
Ada keminiripan sama...
Bahasa daerah Indonesia lah.
Terus nggak boleh bilang saya kan ya.
Bukan itu. Lebih ke arah pasif.
Jadi kalau misalnya...
Lebih ke arah...
Kalau bahasa Inggris kan...
Atau ketemu sama...
Westerner...
Atau yang pakai bahasa Inggris...
Negara yang pakai bahasa Inggris itu...
Biasanya bahasa direct.
Kalau ke orang Jepang khususnya...
Culture-nya bahasanya harus indirect.
Jadi minta ditranslating sama...
Deep L.
Dan itu bisa dibikin...
Di bikin polite dan indirect kita.
Keliatanya pernah denger kayak...
Orang sana tuh menghindari terlalu banyak...
Ngomong "I" atau "you" secara langsung.
Jadi kayak apa gitu loh.
Maksudnya...
Mungkin kalau orang Barat kan...
Ya itu direct ya.
Kamu harus gini-gini-gini.
Tapi kamu...
You should... Blah-blah-blah.
Cuma mungkin kalau di bahasa Jepang...
Jadi kayak cuma kata kerjanya aja.
Itu di-inverse sendiri. Silahkan simpulkan sendiri.
Bahwa itu maksudnya...
Anda yang harus begitu.
Ya gak tau rumit loh.
Kadang misalnya gue ngomong misalnya...
Fitur itu gak bisa gitu.
Bahasanya bilang...
Gak bisa gitu.
Ini contoh ya. Contoh simple gitu.
Gak bisa.
Tapi bilangnya kalau untuk fitur itu...
Membutuhkan lebih banyak waktu.
Dan tidak efisien.
Dan tidak efektif.
Kayak secara halus di usirnya.
Iya.
Jadi...
Gak bisa bilang gak bisa.
Bisa tapi...
Itu kan sebenarnya mirip tuh...
Kalau di bahasa Indonesia...
Yang mungkin...
Bahasa Indonesia informal kan...
Besok tuh bukan selalu berarti...
Tomorrow kan.
Besok tuh kan...
Ya maksudnya kalau...
Hari viahnya kan besok beneran nih.
Hari yang telah hari ini.
Tapi kan bisa besok itu kapan-kapan lah.
Next time.
Ntar ya.
Tapi itu belum tentu.
Ntarnya setahun lagi gitu.
Nah bentar.
Coba kalau di PL itu dibanding...
Yang free lah. Misalnya Google Translate.
Atau Bird. Atau apa. Itu lebih...
Powerful ya.
Saya gak. Ini karena bukan...
Atau gimana. Ini cuma...
Tools-nya sudah dikasih.
Tinggal pake.
Oh ini ya. DeepL Translate ya.
Website-nya ya.
Ini ya. Lihat ya.
Intip-intip aja ya.
Oke.
Oh...
UI-nya mirip sekali sama...
Google Translate ya.
Coba aja.
Tapi gimana memastikan ya? Coba.
Ini gratis.
Kalau disini gratis.
Tapi kalau yang company...
Pakainya dialog-in.
Ini gak coba aja kalau mau pakai.
Tapi itu ada integrasi sama...
IDE gitu.
Atau sama apa lah?
Litwani.
Kok Litwani ya?
Hah? Oh iya.
Kebalik-kebalik.
Indonesia.
Inggris.
Ya betul.
Low Growning Web.
Chatting the Web.
Web Chat.
Ya lumayan.
Not bad ya.
Oke. Menarik.
Kalau mau lebih konteksnya.
Harus yang panjang gitu.
Dan sebuah kalimatnya.
Loh Indonesia gak ada?
Apa ini?
Oh yang Pro.
Gak ada harganya ya.
Ada itu di Plans and Pricing.
Plans and Pricing?
Udah ini Pricing.
Disini.
Oh diklik negaranya.
Kita beli dari mana?
Singapura ya.
Oke.
28 dolar
per tahun.
Per user per month.
Per user per month bill annual.
Oke.
300-400 ribu per user per month.
Wah.
Yang mihil ya.
Mahal juga ya.
Saya gak bayar.
Ibu bayarin.
Co-pilot juga sebenarnya
kalau dihitung ini juga gak murah kan.
Makanya gue gak pake.
Chat GPT sama Co-pilot bayar.
Ya.
Chat GPT ada yang bayar ada yang gratis kan.
Ya.
Nah Chat GPT itu kan
sebetulnya dari OpenAI ya.
Katanya kita bisa.
Kalau kita akses API nya itu bayar ya?
Akses API nya bayar.
Jadi sebenarnya kita bisa bikin
versi Chat GPT, versi kita sendiri.
Jadi yang rapatnya.
Mau pake GPT 4K
3,5K atau apa
kita pake API nya.
Begitu juga dengan Co-pilot.
Co-pilot sebenarnya itu dibangun dengan
kodexnya OpenAI.
Di belakangnya.
Jadi kalau kita mau bikin Co-pilot sendiri
bisa sebenarnya.
Ya udah ada API nya.
Berbayar kan.
Per-token.
Per-token dia.
Kalau gue coba-coba sebenarnya
affordable lah.
Tidak terlalu mahal.
Selama pakai
GPT 3,5 ya.
Kalau 4 agak lumayan masih mahal sih.
Tapi
yang saya
perhatikan
jika chat GPT muncul itu
banyak
pesan
resign itu
puetis-puetis sekarang.
Oh ya itu tentunya.
Hubungannya sama yang bilang Ivan buat tulis email.
Ya itu
baca nya itu
terharu gitu.
Jadi curiga jadinya. Setiap ada yang bikin
itu reply itu
ini pakai chat GPT.
Jangan-jangan gitu ya.
Sebenarnya.
Ya.
Yang masuk kamar
duluan kan
yang check in duluan karena jet
flightnya lain
ananda pakai nama lain.
Udah nyuruh Bart kan.
Terus ya kata-katanya indah
email nya jadi panjang.
Kata-katanya oh kayak penulis profesional.
Cuma dia nambah-nambahin detail sendiri gitu loh.
Lupa sih detailnya apa.
Cuma yang gelas itu gak ada.
Itu salah.
Maksudnya itu gak ada di prom awal.
Gue revisi.
Oh gak. Bukan itu.
Jadi harus nulis
2 kali lagi baru
gak boleh mentah-mentah.
Karena dia kan
sebenarnya language model ya. Mungkin
punya cara buat ngedeteksi
email orang ke hotel nanya
soal check in atau detail
rata-rata gimana. Jadi panjang.
Panjang dan bagus. Cuma
ada bagian yang gak akurat kita harus
revisi. Nah terus
nama kedua soal surat-nyurat nih
nanya Bart lagi
buat ya waktu itu surat
keterangan kerja.
Buat aplikasi Visa Amre.
Oh iya Bart ini salah satu
kelebihan nya dia bisa import
export ke Gmail gitu-gitu ya
lebih gampang ya.
Terus ada UI nya yang mempermudah
di Gmail sendiri. Di dalam
Gmail juga sebetulnya ada. Cuma karena
kayak udah permanen aja di browser
ada satu tab Bart yang selalu terbuka.
Ya udah kan ngedetek di situ.
Kayak dia improve juga apapunnya ada hal ya.
Sebetulnya rintahnya
bukan itu. Cuma ya udah.
Nah. Terus akhirnya sih
akhirnya gak dipakai cuma karena alasan lain.
Karena kebetulan ya
kalau di kantor udah ada template-nya.
Itu agak
anti-climax ending-nya. Nah cuma
kalau buat PR
gue belum ada pengalaman pribadi sih
karena di tempat kerja
gak ada ekspektasi buat
penulis panjang-panjang jadi kayak
lebih ke biasa kalau harus bikin
feature atau task atau story
dibahas di tiketnya.
Kalau belum sepakat atau apa ya
di rundingannya di tiketnya.
Terus setiap PR atau
commit ya cuma
reference, apa? Nomor tiketnya
doang. Jadi belum. Sudah cukup detail ya.
Belum punya pengalaman
harus ngejelasin sesuatu
yang dengan profesional
atau dengan KC PR. Mungkin kapan-kapan
apalah contribute ke
project open source lain atau apa
yang harus kayak gitu. Mungkin bakal
coba.
Masteries-nya sendiri pakai
tools-nya udah apa aja?
Saya coba lumayan intensif
pakai copilot.
Ya chat GPT sama
Bart
juga kadang-kadang pakai ini
Bing Chat. Nah
ini nih dari Ari Bing Chat.
Itu salah satu kelebihan adalah
GPT 4 tapi gratis.
Bisa di Bing Chat.
Kalau misalkan chat GPT kan harus
bayar ya yang 20 dolar itu kan yang premium kan.
Kalau Bing Chat ini
gratis. Tapi syaratnya harus
menggunakan Microsoft Edge dan punya
account Microsoft.
Gitu.
Kok ya? Gak seru. Gak seru register.
Iya itu dia
harus pakai Microsoft Edge
gitu. Tapi GPT 4.
Sama juga buat. Cuma itu standar lah.
Maksudnya kita pakai Bart yang
kalau free kan ya
kita harus pakai account Google.
Itu kayaknya standar lah.
Dan
dapet juga itu. Akses
ke Dal I. Dal I-nya OpenAI.
Jadi bisa generate image
namanya thumbnail
gitu emoji yang
beda gitu. Jadi
lumayan menarik kadang-kadang pakai.
Cuma
kalau saya penggunanya agak sedikit berbeda
kalau untuk ini ya.
Kalau temen-temen kan tadi kayak ada
prom-nya kan.
/create
add function with
2 parameters blablabla. Kalau saya langsung nge-tick
kodingnya aja.
Jadi nggak ada perintah sama sekali. Jadi dia
ngikutin pass
function add. Nah itu dia udah
bisa-bisa. Biasanya udah autocomplete
kalau lagi pinter.
Cuma dia bisa ya?
Bisa. Bisa. Nah kalau pengalaman
kalau gue kan pakainya code list
perernya WS ya. Itu cuma
bisa kalau kita udah punya
kode yang mirip
sebelumnya. Jadi misalnya apa ya?
Sebelumnya ada data model
name, email, address.
Terus kita udah punya method atau function
validate name. Udah
kita harus nulis sendiri sampe selesai.
Entah pake prom atau nge-tick sendiri
atau gimana. Validate name sampe selesai.
Bawahnya kalau kita nge-tick validate
email dia bisa
bikinin sisanya
ya mirip-mirip berdasarkan sebelumnya.
Cuma kalau pas awal kita nge-tick
validate name, itu kayak
hit and miss. Kayak agak
kadang-kadang nggak, mungkin
ya nggak tau, nggak sebagus
belum sebagus co-pilot.
Belum sebagus co-pilot ya. Karena kan lebih baru
juga kan si whisperer ini.
Dan yang menarik tadi sama kayak Ivan
bikin unit test. Itu sangat
membantu sekali. Dan
entah, nggak tahu ya,
ini antara saya yang
mungkin merasa
dia terlalu canggih. Gitu ya.
Jadi kalau misalkan kita punya satu
satu code di satu
file.
Gitu kan. App.js misalkan.
Terus saya bikin lagi app.test.js
dia seolah-olah bisa membaca app.js
Ya.
Mungkin emang bisa. Mungkin emang bisa.
Betul. Emang dia baca.
Emang dia baca.
Satu project itu dia index ya.
Yes.
Dia akan index semua.
Jadi dia tau tuh.
Di app.js itu ada fungsi apa
aja yang udah dieksport.
Terus dia bikin intesnya.
Gitu. Yang
success case, fail case
dan macem-macem tuh. Jadi itu udah
membantu sekali.
Untuk
yang lain. Baru itu sih yang paling
intensif. Yang menarik juga
saya sering nyalain co-pilot kalau lagi
life coding kalau lagi presentasi.
Itu juga menghibur.
Lumayan menghibur. Karena kadang-kadang suka
ngaco.
Justru unsur hiburannya tuh
di dengan co-nya itu.
Menjelak-jelakan dia. No. Kan.
Ngaco kan. Nah. Gitu.
Kalau yang bener sih
membantu ya. Apalagi life coding kan
rentan salah kan.
Jadi kayak kita punya code snippet.
Itu membantu juga buat ituin mood kita.
Iya. Kayak code snippet
dan membuat kita lebih percaya diri kan.
Ada. Oh ada yang bantu nih. Gitu.
Jadi lumayan seru sih.
Cuman sayangnya memang agak mahal
si co-pilot ini.
Dan kayaknya ada beberapa
alternatif ya. Untuk co-pilot.
Iya. Alternatif yang free.
Code IUM ya.
Ada tadi
whisperer.
Amazon code whisperer ini.
Ini punya nya AWS.
Jadi kita harus, eh gratis-gratis.
Harus login ya. Harus punya account ya.
Iya. Harus bikin account jelas.
Harus bikin account. Tapi gratis.
Enggak di charge.
Kalau code IUM ini
kayaknya di open source.
Dan sudah ada chatnya juga.
Enggak ya?
Iya. Itu ada code chatnya.
Open source kan? Enggak.
Oh iya. Open source ya.
Kayaknya iya deh.
Wait. Free forever.
Tapi enggak ada code nya ya.
Eh.
Enggak. Enggak open source kayaknya ya.
Enggak ya. Enggak. Enggak open source tapi
freemium. Free. Iya. Free.
Freemium. Yes.
Tapi ada freenya kok ini.
Yes.
Nah ini
editor nya lumayan lengkap ya.
Kalau si co-pilot juga lumayan lengkap.
Yang kurang lengkap itu
code whisperer. Dia cuman bisa visual
studio code. Ya ini.
Cuman bisa ini.
Enggak bisa Vim ya.
Jadi kalau yang mau ngoding Vim
yang ngodingnya pakai Vim enggak bisa
pakai code whisperer.
Lalu ada
alternatif lagi ada code. Ini
enggak tahu nih. Berbayar ya.
Freemium juga. Jadi
code sama
source graph ini sama code IUM
sama mirip. Jadi
free. Bisa dipake free.
Cuma limited. Kalau
enterprise ya pasti. Perksnya
ada lebih banyak lagi.
Nah kayak gini nih yang saya sering pakai nih.
Jadi kita tulis fungsinya.
Terus isinya itu dipikirin sama si co-pilot.
Nah itu yang
cukup sering dan cukup
tingkat keberhasilan cukup tinggi dibandingkan
harus menggunakan komentar.
Oh iya sama tips.
Kalau kayak gini sih. Kalau yang sukses
biasanya kalau hal-hal yang
common banget. Yang umum banget misalnya.
Print days date.
Atau apalah. Calculate
difference.
Jadi kita harus
kasih nama ya.
Nama fungsinya itu harus
menggambarkan isi dari
si fungsinya kan.
Itu standar lah.
Clean code juga begitu kan.
Nah kadang. Cuma nggak tahu sih
kalau. Gue lagi buru-buru nih.
Kadang semua namanya full sama bar
sama bus doang. Abis itu
karena buru-buru ya.
Maksudnya belum rapih. Dikirnya.
Pas cuma pengen
cepat lihat hasilnya.
Abis itu baru di rapi-rapiin.
Cuma mungkin pelan-pelan harus
mubah kebiasaan itu.
Jadi pertama biar kita
kadang keburu-buru pengen ngetik
aja kan gitu. Pengen langsung ngetik, pengen langsung
lihat. Ini tuh kayak encourage kita buat
diem bentar. Dikir dulu.
Ini masanya scope-nya apa sih?
Nah kalau mekot kan juga sebetulnya
ada best practice-nya.
Biar se-clean mungkin dan gampang
boleh melakukan
lebih dari satu hal yang beda kan
lebih baik di pecah-pecah lagi.
Nah itu kita jadi misalnya
apa ya, validate date
and send and bla-bla-bla.
Nah kalau misalnya kebanyakan
ya itu nggak bakal muncul juga
dan itu juga encourage kita
buat pecah-pecah. Berhenti mikir
pengen bikin apa sih.
Terus nentuin scope-nya.
Terus ngetik nama yang
sesuai. Jadi
ada bagusnya juga latih kita.
Ada satu lagi yang
nggak ada
di sini.
Itu saya
pakai terminal namanya
Warp.
Itu ada AI-nya
juga sekarang.
Itu juga
gratis. Tapi maksudnya apa?
Ada limitnya. Tapi harus login kan?
Warp itu pakai login kan?
Pakai Warp pun harus login tanpa pakai AI-nya.
Bahkan tanpa pakai AI-nya.
Sekarang semua produk
kayaknya ditambahin AI jadi
valuasinya jadi naik ya.
No Shell ada AI-nya.
Semua ada AI-nya.
Warp itu bukan
code editor. Itu CLI.
Itu kayak Shell.
Terminal.
Itu aplikasi untuk Shell.
Tapi dia bisa prediksi
perintahnya mau kita tulis gitu ya?
Nggak. Jadi kita kasih prompt.
Oh, prompt.
Saya mau convert MP4
ke WP.
Pakai FFMPEG.
Kalau buat bash comment
atau apa lah yang Linux-Linux-an gitu loh.
Yang LS.
Dan sangat membantu sekali.
Karena kan kita nggak bisa ngapalin
semua comment ya.
Gue nggak ada minat sama sekali
ngapalin itu sih.
Dan parameternya.
Dan parameternya kan misalnya
aja parameternya banyak kan.
Siapa yang ngapalin satu-satu?
Pakailah.
OK.
Warp ya.
Ini yang menarik sebenarnya dari
kodi source drop ini.
Ini codebase aware.
Kalau copilot
walaupun kelihatannya dia bisa
tahu satu codebase.
Tapi nggak ada fitur itu ditulis gitu ya.
Nggak tahu ini benar atau salah ya.
Masih abu-abu ya. Antara dia memang benar
tapi satu codebase.
Atau dia hanya menembak-nembak aja.
Tapi yang jelas, kalau source drop ini
disini ditulis bahwa
dia bisa mengerti
satu project.
Jadi bukan hanya satu file aja.
Copilot bukan gitu kok.
Ada ya?
Ada keterangan ya? Saya nggak ketemu soalnya.
Gue nggak ketemu keterangan, tapi so far
secara general dia selalu sesuai.
Selalu sesuai konteks sih.
Sesuai konteks ya. OK.
Ada ya? Berarti ada.
Sama satu lagi ada
yang dari Rappel.it. Rappel.it ini
bisa dibilang IDE
cloud ya. Jadi kita
nulis codenya itu di browser
sama environmentnya sudah disiapin
semua. Dia mengeluarkan satu produk namanya
Ghostwriter. Ini juga
seperti copilot, tapi
buat editornya dia.
Khusus buat editornya dia.
Sama-sama aja sih.
Saya curiganya juga mereka pakai OpenAI.
Saya juga ini.
Cuma beda platform aja.
Atau
intinya LLM sih belakangnya ya?
LLM, iya pastilah.
Ada juga yang
mengembangkan
LLM sendiri buat belajar, kayak
Khan Academy gitu ya. Mereka pakai
LLM yang ada,
terus mereka refine lagi,
define tuning, disesuaikan sama
kebutuhan mereka.
Jadi sebenarnya LLM yang major itu
ada apa aja sih?
OpenAI.
Itu kan dipakai sama misalnya
check GPT, terus
apa tadi? GitHub Copilot.
Belum tahu nih. Kayak Quium
atau AWS Code Whisperer
pakai apa? Belum.
Nah, kalau
Vertex kan Vertex AI itu
punya Google ya. Google.
Dipakai di
Google. Dipakai di Bard.
Bukan.
Kalau Bard itu pakainya
Lambda.
Cuma mungkin, nggak tahu,
Vertex AI itu pakai Lambda juga
atau bukan ya?
Bentar. Sambil
share screen.
Ada lagi nih katanya. Black Box. Nah, ini kita
belum pernah tahu nih Black Box.
Gue tahunya BC Box.
Apa?
BC Box.
Itu Docker.
Oh.
Black Box. Ini ya
useblackbox.com ya?
Oh iya. Black Box AI.
Lambda.
Ini.
Kodo ASU.
Lambda itu dipakai Bard.
Coba pricing.
Yang pertama dilihat bukan feature-nya
cuma pricing-nya. Keren sekali.
Jadi mungkin
student. 2,5.
Not bad lah. 2,5.
Apply jadi student.
Kalau ditanya belajar apa.
Oh, ISGB Apply.
Selalu belajar.
3 dollar per bulan.
Kurang lebih ya. Untuk yang
standarnya.
Jadi, kayak tadi kan LLM itu
ada beberapa. Ada dari OpenAI.
Produk
B2B-nya itu temen-temen bisa akses
di OpenAI.com. Kalo
buat B2C-nya di ChatGPT.
Chat.OpenAI.com.
Itu buatannya OpenAI.
Kemudian ada Bard.
B2C-nya itu Bard.
Google.com.
B2B-nya ada di Google Cloud.
Ada banyak tuh. Ada Vertex.
Ada code juga.
Ada yang berhubungan dengan code juga. Saya lupa namanya.
Terak kodi atau apa.
Jadi Vertex AI.
Itu ada banyak ininya ya.
Vertex AI itu macem-macem jadi kayak
buat bahasa manusia.
Kayaknya buat yang
station ada kodi.
C-O-D-E-Y.
Ribet ya. Tadi ada kodi.
Yang ini kodi. Yang ini kode.
Yang ini C-O-D-E-Y.
Nah, ini bagian dari
Vertex AI juga.
Ada itunya di atas. Cuma yang
untuk berhubungan sama
kode. Ada code chat.
Ada competition ya. Autocompetit.
Standard. Maksudnya mirip sih sama
yang punya OpenAI.
Sudah ada model-modelnya.
Yang menarik ini.
Jadi dia dibisahin. Untuk
code combination ada sendiri. Untuk unit testing
generation ada sendiri. Jadi lebih
spesifik ya. Ada code fixing juga.
Optimization.
Bisa lebih cepat.
Sebetulnya ini ada
Google juga bikin. Ini kan yang
API-nya ya. Underlying
API-nya. Terus Google
baru aja nge-launching project
IDX. Itu
IDE Online.
Jadi yang mirip StackBridge
atau Github Dev
dan lain-lain.
Dia fork-nya dari Visual Studio Code.
Tapi ditambahin AI.
Sama ada emulator. Kalau teman-teman
develop aplikasi dengan Flutter
mungkin
isinya
kentang gitu ya. Bisa pakai ini aja selama
ada browser. Itu jalannya di server ya.
Jadi emulator
IDE. Environment.
Ya sebenarnya itu full environment sih.
Cuma di browser semua.
Dan dia suka ini-nya nih.
Form-nya.
Dia sudah ngasih
virtual container-nya
dia udah ngasih kan.
Iya.
Dan ada ya karena ini produk
Google ya. Ada apa sih
di permuda. Kalau kita mau
deploy ke Firebase Cloud
Hosting gitu kayak what. Ada
itu-nya. Tap-nya.
One click deploy.
Selain itu standard sih. Maksudnya bisa
import/export dari Github.
Ya. Mirip StackBridge.
Kelebihan utamanya ya itu ada si AI-nya.
AI-nya.
Generative AI. Powered by
itu tadi
Vertex Code AI.
Ini menarik.
Cuma sayangnya. Sayang sekali
mungkin alesan legal atau
belum bisa di-release di semua negara.
Negara kita
tercinta. Salah satu ya.
Belum.
Project IDX-nya
udah bisa jalan ya kayak
StackBridge, kayak apa sih
IDE biasa. Cuma
khusus AI-nya belum.
Kalau udah tuh sebenernya enak. Jadi kita tinggal
select code-nya.
Please explain this code.
Atau ya autocomplete.
Gratis.
Gratis ya.
Selain tadi untuk menjelaskan
atau membuat tragex. Mungkin
salah satu use case yang menarik juga adalah
kalau teman-teman belum terlalu
familiar dengan SQL. Nah bisa tuh.
Menggunakan GPT.
Apakah itu jadi GPT
atau bar atau yang lain. Kita bisa bikin.
Saya mau select sama ambil
data dari table apa
yang ditampilin nama
username sama password.
Bikin SQL-nya. Atau
ada kode SQL saya nggak tahu nih. Tolong
explain. Tolong dijelaskan. Nah itu juga
cukup membantu.
Plus ngambil data dari Redux.
Ngambil data dari?
Reduxer. Reduxer.
Reduxer.
Saya suka.
Malas mikir. Itu butuh
AI ya buat bantuin ya.
Sering komplikatifnya.
Jadi sebetulnya AI tools itu kan
apa ya. Kita tetep harus
tahu prinsipnya. Kalau kita nggak tahu
apa yang mau dilakukan. Misalnya kita nggak
tahu data apa yang mau dibil dan
dari mana. Yaudah kan.
Tools secanggih apapun
nggak ada yang bisa bantu kita.
Saya menggunakan AI untuk
mempercepat dan meneffektifkan
work tool aja.
Ya.
Betul. Betul.
Kalau teman-teman yang udah
secara
regular menggunakan baik itu
GPT atau bar atau yang sejenisnya.
Ada perubahan behavior nggak?
Tadinya googling sekarang lebih banyak
tanya ke chat GPT dan teman-teman.
Atau googling masih tetap aja?
Iya. Perubahannya berarti ya?
Banyak. Bar itu aku terbuka.
Lebih karena UI-nya enak
dilihat. Pertimbangan
utamanya agak kurang itu sih.
Gimana? Gimana?
Lebih banyak nanya ke chat GPT sama
kepada. Ini gue mau tunjukin ya.
Boleh. Boleh.
Asyik demo.
Demo. Demo.
Oh enggak. Boleh kalau
demo matilah. Kalo sempet.
Gue roba dulu dari
play text.
Kita share dulu.
Share.
Share.
Share screen.
Dah.
Keliatan ya?
Ya.
Regex tuh.
Regex ya?
Ini editornya apa nih?
Subline.
Kok putih semua?
Nah.
Nah.
Tuh. Ini regex
pisah nyata.
Mengerikan.
Tapi di bikin
penjelasannya.
Tapi harus pelan-pelan
nulisnya.
Jadi harus.
Jadi kalau misalnya
ini gue hapus
ininya.
Apa namanya?
Kaya commentingnya.
Kalian pasti akan bingung sendiri ini isinya.
Tuh.
Dan chat GPT bisa
ini juga bisa diperintahkan untuk
tolong tulis penjelasannya
sebagai komentar di sebelah kanan atau di atasnya.
Misalnya kita ke
oh kalau gue ke ini nggak kelihatan.
Nggak kelihatan ya.
Ntar gue buat dulu ke
Eval ya? Eval.
Eval
3, 4, L.
Pernah pakai nggak sih?
Apa itu? Evaluator?
Iya.
Jarang pakai regex sih.
Malas.
Oh buat PHP.
Stop dulu.
Share screen aja ya.
Mending-mending screen ya.
Gajang rebus nih.
Text editor pakai extension
kayak Copilot emang membantu.
Tapi kadang-kadang kode engineer jamet.
Jamet itu apa sih?
Maaf saya.
Saya tidak mengikuti
kata-kata orang jaman sekarang.
Malah bikin kesel.
Intinya ini ya.
Mengganggu, malah mengganggu ya.
Iya.
Ya, sebetulnya karena kadang overlap juga
sama top intelligence udah ngebantu.
Yang kayak gue bilang tadi, kayak
kadang lebih cepat ngetik aja, top
ada intelligence yang nyelesain sisanya.
Atau mungkin kalau contoh
curl request,
misalnya kita udah pakai postman sama
Insomnia, dan itu
mungkin service atau
cordless yang kita udah familiar.
Maksudnya udah kan bisa di save semua,
header-headernya segala macem,
udah tinggal pop-up, ya udah. Jadi sebetulnya
ada hal yang mungkin bisa
dipecahkan pakai teknologi yang lebih simple.
Mungkin kalau
reggets itu kan terlalu rumit ya
buat tooling yang udah ada.
Jadi mungkin
ada kasus yang kayak
reggets tadi yang bisa
useful.
Prompting itu tidak semudah yang kita bayangkan.
Saya juga sering banget
bertanya, tapi berhasilnya tidak sesuai.
Iya, mikirin kata-katanya.
Terus kita kan harus nge-revisi lagi.
Oh bukan, maksudnya bukan itu.
Kita harus nunjuk bagian ininya.
Maksudnya, saya maunya begini-gini.
Oh, dikasih lagi.
Itunya bukan.
Akhirnya tingkat kerepotannya
kita harus mempertimbangkan.
Kita pertimbangkan sih
worth it, ternyata kalau ini kayak gini mah worth it.
Iya, kalau gini mah
kita juga nggak tahu. Coba kalau kalian dapat
reggetsnya begini, kan mumet kan?
Iya.
Waduh panjang sekali.
Ini reggets apa ya?
Ini reggets, kalau tujuannya ya, dia
akan mencari white space yang
di PDM.
Sebelum dan sesudahan
karakter.
Atau
CJK, Chinese,
Japanese, Korean, single.
Jadi ini
sebenarnya nggak usah stress
lihat X3000 itu apa.
Ini cuma kayak
Indikasi mapping
Unicode untuk
CJK aja sebenarnya, dari antara
ini dan ini. Range-nya ya?
Ya, range-nya aja sebenarnya.
Dan intinya
kalau ada white space, hapus.
That's it.
Supaya waktu generate PDF
dia nggak
kejustified, karena di dalam CJK
itu nggak ada white space.
Ya, CJK itu
nggak punya white space.
Ya, itulah.
Ya, kalau misalnya
kalian mau
misalnya lihat bikini ini, stress gitu.
Biasanya saya ke
Itu udah kayak mantra
Minecraft.
Please explain
this reggets misalnya.
Loh, dia bisa
breakdown nanti.
Barulah dibaca satu-satu.
Oh, maksudnya gitu.
Maksudnya begitu.
Itu contohnya.
Terus kita
contohin sedikit nih, kalau saya
sering pakai. Misalnya ini
demo-nya begini nih.
Misalnya
saat ini
ini kan paski ya.
Kalau
sekarang paski-nya nggak worth it.
Emang dia tahu paski?
Enggak.
Jadi ini kan otomatis muncul ya paski-nya ya.
Karena ada conditional UI.
Jadi di codenya itu kan
saat DOM ready
ada
support atau nggak.
Langsung jalan kan.
Tapi saya nggak mau. Saya maunya pengen saat ini diklik
baru dia muncul.
Biasanya saya suka, saya bisa gini.
Matiin aja dulu kan.
Atau anggap aja kita belum sampe itu.
Jadi saya sukanya pakai gini.
Add click event
to user name
field.
Itu field-nya dia
auto-complete.
Ini jauh lebih bagus dari
code whisper.
Ada harga, ada rupa.
Ada harga, ada rupa.
Nah, jadi kan
terus di sini
check
if
if
if
if
if
if
if
if
if
if
if
if
if
oh, nice.
Jadi
cuma udah sampe 2 menit
kan, tetapi
apanya, tetapi
apa yang harus dikerjakan sudah ada di otak saya
kan, sudah tahu.
That's the point. Kayaknya
yang selama ini gue alamin
kita harus tau mau ngapain.
Cuma kan kita harus tau
add click event. Kita harus tau pertama
masalahnya apa. Masalahnya
kalau di contoh event tadi kan
paskey pop-up-nya muncul duluan dan itu
dia nggak mungkin kurang bagus atau kurang
bagus untuk QX. Nah,
terus solusinya apa? Kita harus
mindahin, apa, deteknya
ke click event.
Kan kita harus mikir dulu berarti kan
masalahnya apa, solusinya apa,
cara mencapai itu gimana, baru kita nyuruh
kita nyuruh si AI.
Nah, sebenernya
dia bisa mikirin kayak gitu sendiri gak sih?
Kayaknya kalau
yang di...
Ini kalau pakai word nih gue, misalnya pengen
ngilog, ya udah tinggal dia,
dia langsung kasih.
Atau seringnya kan
untuk simple aja ya, misalnya
cool only return
header-header
from google.com
Atau ya, macem-macem lah.
Misalnya kalau mau bikin prompt, jadi
paling sering pakai chat
atau dari sini misalnya
generate
skeleton
for the current file
sorry, generate unit test
skeleton
selesai.
Tapi kembali lagi ya,
temen-temen yang
menggunakan, jangan percaya
100% kepada hasil generate-nya
seringnya, sering kadang-kadang indoor.
Dan kita harus mengerti
mengerti
membaca kodenya,
harus mengerti alurnya yang kita inginkan
seperti apa. Karena kalau kita terima kayak
buta aja udah, copy-paste, copy-paste
sama aja karena
Stack Overflow versi 2
jadi orang yang copy-paste dari Stack Overflow
gitu, sama aja.
Commit, commit message.
Salah.
Misalnya tadi intinya
gue bikin commit-nya tadi,
change, on click.
Dia cuma nyemput sekali yang berubah ya,
itu mah ngerti.
On click,
on username,
on username, field, click.
Terus
nanti bisa juga generate
description, nanti dia bisa bantu. Cuman ya
kalau untuk commit tuh, nggak terlalu
bagus, tapi hanya bisa membantu
kayak memikirkan kata-kata yang ini.
Kata-kata yang phrasing-nya ya.
Iya.
Nah, pernah nggak
bisa bikin, apa,
project lah, atau maksudnya feature yang
kelompok feature, epic lah
kalau di Agile gitu.
Kelompok feature yang major atau
project. Jadi misalnya
kita problemnya cuma buat
authentication system
dengan OAuth 2, dimana
user bisa login dengan email
atau provider Google, misalnya.
Belum sekayanya, belum.
Belum.
Tokennya, nanti kalau terima token,
diapain? Itu kan kita harus mikir.
Bisa nggak sih kalau kita nggak mikir sama sekali,
cuma nyuruh bikin,
tolong bikinin authentication system
yang menerima login dengan ini-ini-ini,
service-nya, manggil di sini.
Bisa dijawab, tapi
nggak yakin bisa jalan sih.
Biasanya suka ngacot,
sama ya, kayak kita bikin
fungsi, ya, terlalu kompleks.
Kalau terlalu kompleks, dia
sering menggunakan
hal yang nggak ada
juga bisa sih.
Gue sering dapet
function itu nggak ada, atau function
itu sudah deprecated,
sering dapet.
Jadi sama aja
kayak kita bikin function, kalau bisa
pada saat prompting,
kalau bisa satu hal,
jangan langsung semua.
Misalkan buat login-nya dulu, bikin
form-nya dulu nih, HTML, abis itu bikin
fungsi CSS-nya, abis itu bikin
fungsi JavaScript-nya.
Tapi berarti dia belum cukup pinter buat
nge-breakdown project-nya, maksudnya nggak.
Belum bisa mikir, kalau
misalnya, ya itu tadi mau bikin
authentication system, itu berarti
unsur-unsurnya apa aja, UI-nya apa aja,
routing-nya misalnya apa aja,
manggil service, bagian mana
yang harus bikin, misalnya, post request,
apa, manggil service,
terus nanti, apa,
terima respons-nya gimana.
Kalau kita sebagai developer, kan kita
nge-breakdown mikir itu semua.
Tapi AI yang sekarang tuh
belum bisa
berpikir abstrak, ya.
Cuma bisa menggunakan prompt.
Iya, dan menjawabnya juga
berdasarkan data yang ada, kan.
Jadi kalau chat GPT yang
keluarannya OpenAI itu kan
training terakhirnya kan 2021.
Kalau misalkan kita pakai
spellkit katakanlah, dia belum ngerti.
Karena spellkit kan setelah 2021 kan.
Tapi kalau, apa,
yang online, yang bisa
access online kan sebetulnya dia bisa
access, ya. Cuma,
ya, misalnya BERT gitu, pakai BERT
atau Project IDX atau
apa lah, yang bisa
online, dia bisa nge-access sih sebetulnya.
Tapi tetap aja
kan nggak, nggak
bisa, tetap nggak bisa mikir
abstrak, ya. Itu tetap harus,
dia ngerespon ke prompt dengan
prompt. Iya. Kalau sekarang
state-nya lebih ke dia membantu kita.
Iya.
Kalau pendapat saya
bagaimana AI ini
bisa merubah banyak hal.
Namun tetap begini.
Kalau
kita lihat secara
kita kembali
ke jaman HTML
dulu deh, HTML. Kalau sebelumnya
untuk membangun website kita
pakai HTML editor,
upload, file-nya,
baru jadi. Itu kan banyak proses.
Itu kan secara
kualitas situsnya
terbatas. Lalu
lahirlah yang namanya
CMS dan
editor. Jadi
web yang dibuat
bisa menjadi lebih bagus, lebih
rapi, lebih dinamis.
Dan nggak perlu developer
lagi yang untuk
membuat konten. Memubah HTML
secara manual. Atau bahkan
bisa generate kontennya
generate layout juga, ada juga
side view dan segala macam. Sudah ada
dengan drop and drop.
Itu kan tools-tools itu seperti itu
sudah berkembang sehingga membuat web lebih
indah. Kita lihat sejarah
ini juga
game development.
Sebelum ada Unity atau
temannya Unity
Unreal Engine.
Game itu
terbatas.
Dan masing-masing company,
Squaresoft, Blizzard,
punya sendiri-sendiri-sendiri.
Dan mereka nggak akan membagi
engine itu kepada orang lain.
Dan hanya mereka yang tahu
pakainya juga.
Mungkin.
Dan nggak boleh dike mana-mana
ada NDA.
Setelah Unreal
Engine lahir, Unity lahir,
rata-rata semua
jadi keren-keren. 3D-nya
bagus, fisik atau collision
detection-nya sudah tercipta.
Sudah ada sendiri. Jadi game developer
itu jauh lebih permudah. Tinggal
hanya memikirkan story
dan
animasi dan
art-nya. Tinggal mikirin art-nya.
Tetapi teknologinya sudah ada.
Saya melihat
dua pattern yang sama
ke penggunaan AI.
Jadi kita tetap
sebagai game developer
atau web developer-nya
itu akan jauh dipermudah
ke depan. Kita tidak lagi memikirkan
hal yang low-level yang tadi.
Contohnya, how to...
Ya itu tadi regex lah udah
musuh kita bersama.
Nggak musuh sih. Maksudnya
hal-hal yang pasti kita temui dan
panjang regex,
SQL syntax,
script,
berulang.
Repetitive dan basic sudah
dihandle oleh
AI.
Sedangkan kita
memikirkan yang jauh lebih advanced.
Contohnya, memikirkan
solusinya. Memikirkan
solusi terhadap permasalah
yang kita pengen selesaikan.
Jadi, ke depannya
dengan bantuan AI-AI ini, saya akan
melihat perkembangan selanjutnya
adalah web developer
khususnya akan menciptakan
solusi-solusi yang lebih
mutahir lagi, dicanggih lagi.
Lebih kreatif karena
pekerjaan-pekerjaan yang...
Lebih cepat.
Bisa
pekerjaan-pekerjaan yang tadinya harus kita
kerjakan sudah bisa didilegasikan
ke AI. Tapi perlu diingat
seperti namanya copilot.
Jadi, yang pilot itu kita.
Kita yang mengendalikan.
Bukan kita yang diendalikan.
Kita di mengalui prompt gitu.
Bisa tadi kita minta bikinin code.
Tapi ternyata ada hal-hal
yang kurang tepat.
Ya, tetap aja kita harus capai.
Capai ngatur-ngatur.
Bukan itu
yang saya maksud.
Kita yang harus mengambil keputusan.
Dan saya juga relate dengan self-drive
yang kita pernah
di Silicon Valley.
Dengan mobil Tesla.
Meskipun namanya
self-drive.
Auto-pilot namanya.
Auto-pilot.
Auto-pilot, tetapi
auto-cruise, auto-cruise
control, blablabla.
Jadi, sebenarnya nggak fully
itu diserahkan ke
AI untuk mengatur jalannya kita.
Tetapi sangat
membantu sekali
si driver.
Kalau misalnya jalannya
lurus. Itu
bisa lebih baik.
Kaki nggak perlu
injap gas.
Terus kemudian...
Setir bisa agak belek-belak sedikit.
Gak usah ganti.
Gak usah pegang setir juga nggak apa-apa.
Tetap harus pegang.
Tetap harus pegang.
Kalau yang kita
sempat naik itu
tangan itu nggak boleh lepas dari
sekian detik. Nanti dia warning.
Karena itu tetap harus dipegang.
Karena bisa sewaktu-waktu lepas kendali
kita tetap mengendalikan.
Oh, intinya
tiba-tiba ada apa-apa kita harus
siap sedia.
Itu analog-nya bagus.
Itu juga teknologi bagus.
Nanti
bisa coba di sana, fanmo ya?
Bisa cobain taxi yang
driverless.
Itu di SM ya?
Silakan dicoba.
Saya mau coba.
Terus sebenarnya kalau ngomong
soal kerja nih kayaknya malah
justru ada peluang lagi kan
mungkin agak beda dengan
apa tadi yang kayak game engine itu
full proprietary
mungkin dulu kulturnya lebih
protective. Kalau sekarang
sebetulnya walaupun limitif,
ini kan semua bisa di-extend ya.
Walaupun bukan fully open source.
Biasanya
core-nya tuh disediain.
Kita bisa extend open AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai
Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Kita bisa pakai Google AI.
Cuma kita bisa pakai Google AI.
Apalah, misalnya
kan sekarang sebenarnya
kalau untuk yang
ada concern privacy, security, atau apa
mungkin nggak boleh
atau nggak bisa pakai
co-pilot yang entahan ya.
Maksudnya yang public
misalnya training
bikin co-pilot, tapi yang internal
khusus punya
khusus punya perusahaan, ya untuk perusahaan
besar ya misalnya. Itu kan pasti
ada. Ya pasti sekarang juga udah ada.
Yakin sih. Udah ada.
Dan ke depannya bakal banyak yang perlu
kayak gitu. Karena itu kan sebetulnya bagus
banget buat productivity. Cuma mungkin kalau
organisasi atau perusahaan
tertentu jelas ada concern soal
privacy dan mungkin ada
hukum yang, mungkin mereka ada faktor legal
apalah. Itu ke depannya bakal banyak
yang butuh. Kalau kita bisa bikin
service yang mempermudah
membuat semacam, ya nggak
harus co-pilot lah, punya apa sih
co-chat dan lain-lain.
Tapi khusus internal
codebase mereka dan nggak online
misalnya. Ya nggak online ke, maksudnya nggak
online ke server lain. Tidak bisa diakses
ya internal ya, internal tools.
Tapi misalnya bikinnya misalnya
dipermudah kayak drag and drop atau
notebook atau apa. Kalau bikin service kayak gitu
mungkin bakal laris kan. Atau mungkin
bikin co-nya sebenarnya perluan bikin
produk banyak banget ya.
Yang semi B2B lah.
Nah ini
juga pertanyaan nih buat
beberapa teman-teman yang
saya sempat ajak diskusi juga
banyak yang masih
apa ya, bukan meragukan
apa ya, masih abu-abu nih
co-pilot ini sebenarnya kode
yang kita tulis ini dipakai mereka
untuk training berikutnya atau nggak?
Karena kan perusahaan bisa jadi nggak boleh kan
kalau kita tidak bekerja
di kode yang open source.
Kalau
Ivan diperbolehkan kantor karena
mostly tools-nya open source atau
nggak? Bukan itu?
Semuanya yang
di bangun data
WordPress kan secara
secara license-nya GPL.
Tapi
itu kan
tergantung
dari company-nya GPL
doesn't mean
boleh di-share.
Ya kan, tidak perlu di-share.
Kalau ngomong ngomong di-share, dia langsung di-share.
Oke.
Jadi,
lebih terbuka ya.
Kalau ada perusahaan-perusahaan yang mungkin dia
menulis kode yang hanya private,
nggak ada di GitHub,
terus dia bisa
aja si kode ini
dimanfaatkan untuk melakukan
training berikutnya. Tiba-tiba begitu kita
prompting, tiba-tiba keluar itu kode yang
sebenarnya nggak boleh. Nah itu
masih banyak kecemasan di sana.
Untuk perusahaan-perusahaan yang suka mengisi.
Kode-nya bisa muncul di
tempat orang lainnya.
Iya, betul. Maksudnya itu.
Tapi nggak tahu ya, ini
kebenarannya gimana. Saya sempat nanya
ke Microsoft, mereka bilang tidak.
Kasus Samsung kan itu?
Oh iya.
Jadi, sempat
jadi engineer Samsung itu
pakai
CGPT, terus
apa yang mereka tanyakan itu
dipelajari lagi, disimpan.
Tiba-tiba bisa jadi kayak
jawaban untuk
orang yang bertanya. Untuk orang yang lain.
Nah itu yang harus
hati-hati. Jadi, kalau teman-teman
mau menggunakan tools AI di kantor,
izin dulu tanya, boleh nggak saya pakai
CGPT, boleh nggak saya pakai Copilot
dan lain-lain. Kalo Copilot
kayaknya harus izin kantor juga, harus
minta dibayarin juga sih ya.
Kalau sendiri lumayan.
Ya, kodium lah. Kodium kan gratis ya.
Itu harus tanya. Jangan sampai nanti malah
terjebak jadi kena kasus kan.
Itu yang
juga membuat orang jadi akhirnya
tidak menggunakan. Gara-gara ya
nggak bisa juga dipakai di kerjaan.
Nggak diporbolehkan dan lain-lain.
Nah, kalau yang Eka sebutkan tadi
sebenernya udah ada servisnya. Jangan khawatir.
Di Microsoft
mereka bisa...
Iya, mereka
kita bisa deploy
OpenAI versi
private kita di cloudnya mereka.
Tidak di Azure.
Sudah ada tuh.
Oh, yang AWS skinnya
jatuhnya larinya ke situ juga ya.
Yang AWS dan yang Google.
AWS, ada Vertex, ada...
Kalo si Microsoft kan kerjasama sama
OpenAI. Eh, ya, OpenAI
dan sama Meta.
Lama. Lama 2 kan.
Jadi ada LLM 1 lagi yang lupa kita
sebutkan yaitu Lama 2 itu open source.
Temen-temen mau coba di lokal bisa.
Di lokal host. Itu pakai Lama 2.
Nah, tapi kan itu
tetep ke servernya
server cloud ya. Kalo misalnya
ya, kumsa antunya atau namanya.
Bisa on-prem.
On-premnya masing-masing.
Bisa. Di lokal host pun bisa
itu cuma
model yang udah di-train. Jadi kita bisa
pakai, tapi belum bisa
retrain.
Jadi kayak udah dikunci itu. Ya, gitu aja.
Apa? Modelnya
segitu aja udah. Belum bisa
di-train, belum bisa di-retrain.
Tapi kalo apa?
Apa yang kita prompting
dikirimkan ke server. Nah, itu
saya nggak tau. Kita harus lihat kodonya mungkin ya.
Nggak bisa, nggak berani
bilang nggak. Karena bisa
aja, gitu. Kemungkinan ada
aja, gitu. Harus
dicek ininya, networknya.
Dia manggil nggak, lempar data nggak.
Kita nggak tau kan. Jadi dia harus
hati-hati juga, gitu.
Oke.
Dan
tadi kan kita bahas
itu ya, SvelteKit nih.
Di sini bisa dia?
Udah. Mantep juga ini.
SvelteKit kan baru ya.
Release yang mau main dulu.
Jadi kalo kita pake
chatqpt, cut off data-nya.
Dia nggak bisa.
Dia tetap menjawab, tapi
menjawab dengan Svelte. Bukan
SvelteKit.
Ya, kalo Svelte itu kan
apa? Ya, compiler-nya.
Kalau SvelteKit, framework-nya.
SvelteKit, framework-nya.
Ini kelihatannya sih
lebih.
Udah betul, udah prom-nya kayak ini.
Ya, belum dicoba sih.
Cuma kurang lebih cukup masuk
ke tam. Jadi misalnya kan
kita nggak tau nih. Apa?
Kan sebenernya dalam framework yang tricky nih.
Apa? Fasilitas meta framework
yang paling banyak dipakai adalah
Dynamic ID ya.
Apa? Prompting-nya.
Nah, kita coba tanya
sama Bert dijawab.
Nah, nggak tau nih. Buat yang
udah coba, betul nggak, apa?
Bener nggak sintaksnya kayak gini?
Kalau kita men-define.
Oh, itu define-nya di config ya?
Dia nggak pakai
holder ya?
Holder yang pakai kurung siku gitu?
Kaliatannya ya.
Kaliatanya kalo
SvelteKit itu bisa config-base.
Udah kayak file-nya
ada pattern-pattern-nya kan.
Nah, ini ngasihnya gini nggak tau
bener atau nggak. Nah, terus tadi coba
iseng tanya lagi kalo config-nya gitu.
Terus untuk file-nya gimana
buat ngakses si apa?
ID-nya.
Nah, nggak tau nih.
Ini bener sesimple ini atau dia ngaco?
Nah, sekarang coba kita tanya lagi deh.
Enggak, itu pakai
paste.params.
Berarti salah ya.
Oh, yang menarik dari Bert,
kalo misalnya kita curiga dia nggak akurat,
kita bisa kiruh dia cek lagi
dan kalo salah dia akan ngaku.
Sekarang kita coba deh.
Mau maaf gitu ya.
Are you sure
we can access
dynamic ID file-nya?
Kurang kasar ini kata-katanya.
You stupid.
Harusnya params ya?
Params, iya.
Paste.params apa?
Kayaknya.
Paste.params.
Coba aja tanya are you sure?
Error.
Kadang sih...
Yes, you can access.
Oh, dia masih bersih-kukuh ya.
Okay.
Oh, mungkin juga sih.
Karena ini pakai config base kan.
Kalo yang saya biasa pakai itu kan pakai
file apa?
Ya, mungkin juga. Enggak tau juga sih.
Belum pernah nyoba soalnya ini.
Blah, ini.
Kan kita..
Bukannya harusnya pakai params.
Yes, you are right.
Mana paramsnya? Tetep let ID juga.
Export let ID.
Nah, ini malah ada disk-nya.
Emang ada disk-nya apa?
Java script. Disk-nya javascript.
Enggak tau apa isinya.
Disk-nya javascript mana?
Apa? Window.
Window? Iya, window.
Kenapa dia pakai dollar params ya?
Trus jelasnya,
masih ada export let ID.
Halu dia, halu.
Coba sekarang
pertanyaan terakhir deh.
Ini seru juga sih. Apa kerjain?
File system route.
Routes to ID for these.
Disk-nya coba deh.
Kepas lagi. Dia suka bingung ada apa.
Sure, if you don't want to use conflict.
That's the right ID.
That's right.
And the example,
the component.
Component, true,
set, and let.
ID.
Set, prince.
If it's been coding,
we're done this time.
Sebetulnya,
if it's a practical solution,
as simple as using
template starter of swellkit,
30 seconds,
we're done.
But he still uses ID.
He still uses ID.
He should use
dollarpads.params.id.
Oh, I see.
So that's an example.
Let's stop sharing.
That's an example.
Contoh yang salah.
Jadi hati-hati.
Semua hal
AI tools itu nggak optimal
buat segala hal.
Jadi kita harus pilih-pilih mana yang bisa diselesaikan
pakai solusi lain.
Kalau contoh tadi,
kayaknya kalau pakai starter
template-nya swellkit yang official,
udah betul semua, udah ada contohnya,
30 detik, kelar.
Jadi kita harus pilih-pilih
kapan tanya AI, kapan pakai solusi lain.
Betul, betul.
Sebenarnya buat brainstorming, buat diskusi,
sebenarnya bagus. Cuman,
kodenya itu belum tentu jalan.
Jadi harus kita...
Itu tadi, kita adalah pilotnya.
Dia adalah co-pilotnya yang bantuin kita,
asisten kita. Jadi jangan percaya 100%
kepada mereka.
Kita tetap harus punya kemampuan untuk mengerti
dan bisa membaca kode.
Nggak sembarangan kopas aja.
Jangan ditelan mentah-mentah.
Jangan ditelan mentah-mentah.
Kita masak dulu, ya.
Ini ada dari Makassar, Gita.
Halo, halo.
Kapan kita ke Makassar lagi?
Oke, jadi untuk malam ini
mungkin segitu aja, ya.
Kita udah bahas lumayan banyak
bagaimana cara memanfaatkan AI yang
udah ada, baik yang berbayar ataupun yang gratis,
buat membantu kita
mendelegasikan tugas, beberapa tugas yang
sederhana, yang sudah
yang sering kita lakukan
secara berulang.
Kemudian kita bisa lebih fokus kepada
problem solving, building product,
building feature, dan lain-lain.
Contohnya tadi udah
kita sempet bahas juga
gimana
si AI ini memudahkan kita untuk
mempersiapkan project, untuk
membuat skeletron
unit testing, dan unit testing
yang sendiri juga bisa.
Jadi, mudah-mudahan
temen-temen dapat insight, ya.
Ini bisa dimanfaatkan, jadi ini bukan
musuh kita, ya. Dia belum bisa menggantikan
kita, karena dia belum bisa
berpikir abstrak, kalau disuruh bikin project ini,
project itu, dia belum bisa.
Nah, itu tadi bikin shortcut route aja.
Tapi kan sebenernya
dia bisa akses internet, ya.
Maksudnya bisa lain. Kalau di pikir-pikir,
tinggal kofi aja dari github-nya,
shortcut template, cuma dia belum bisa mikir
sampai situ, jadi tenang aja.
Masih aman, ya.
Tapi, kembali lagi,
kalau misalkan
temen-temen ini yang belum mengerti
programming,
terus memanfaatkan
tools seperti AI ini,
kalau ditelan mentah-mentah, ya
akhirnya menyesatkan.
Jadi, kalau misalkan temen-temen
belum mengerti, ya kalau bisa jangan pakai dulu.
Mungkin kalau baru belajar,
malah seru sih. Maksudnya, ini
mungkin experience orang yang baru belajar
dari known sekarang,
ini menarik.
Bukan karena AI
otomatis bikin kita bisa atau apa, nggak.
Jadi kita belajar. Cuma kan
kadang, mungkin nggak langsung
masuk dan nggak langsung ngerti semua hal, ya.
Jadi kita bisa buat,
kita bisa nyuruh dia bantuin kita
belajar, tolong belaskan pada ini.
Atau kenapa
kita harus nulis async di sini,
misalnya. Atau kenapa
kalau ini harus import, kalau ini nggak perlu
import, kita bisa nanya-nanya
lebih lanjut, yang mungkin nggak ada
di materi belajar awal.
Kalau tutorial kan ya standar, ya.
Apa, hal-hal yang penting-pentingnya doang.
Tutorial, dokumentasi, itu kan
sering ekspektasinya untuk
orang yang udah paham.
Padahal kadang ada konsep yang kita belum
terlalu paham atau belum kuat, atau masih
nggak nyambung kenapa kayak gini.
Nah, itu tuh kita bisa lebih gampang.
Kayak kita punya mentor sih, jadinya ya.
Iya, punya private trainer,
orang yang membantu kita, guru-guru
privat, ya. Itu
bagus buat explainer untuk menjelaskan
konsep AI ini
cocok, gitu. Bagus.
Bukan guru private, lebih tebaknya,
lebih ke arah partner.
Fair programmer, sih.
Tapi,
balik lagi, kalau misalkan
kita belum mengerti sama sekali,
dan kita nggak tahu bedanya
antara yang benar dan yang salah,
nah itu yang bahaya.
Cuma, iya ya, kadang
kalau kadang betul, kadang salah, itu
nyebelin sih. Kalau selalu betul, atau
selalu-selalu... Kalau konsisten,
it's okay.
Tapi kalau kreatuatif, tergantung
mood, ya nggak bisa, gitu.
Jadi, harus dilihat juga,
dan kita harus punya kemampuan untuk membaca
kode dan mengerti kodenya dulu.
Baru kita bisa mengoptimal. Kita harus cross-check
sumbernya lagi. Setelah dijelasin,
kalau kita curiga, kita harus cross-check.
Kan biasanya nih, ya,
nggak mau, apa ya, nggak mau
menjenerisasi gitu kan storitiknya.
Biasanya kan, wah, cari ini.
Lihat di Stack Overflow, copy-paste, nggak berhasil,
googling lagi kan, cari lagi kan.
Nah, kalau di Charged GPT...
Iya, kalau Charged GPT, susah
begitu. Begitu dicoba, nggak berhasil,
mau nanya lagi, ini salah. Tetep,
dikasih yang salah juga kan tadi, kan? Udah sampai
beberapa kali pertanyaan, tetep salah, gitu.
Jadi, kembali lagi,
kita harus
punya fondasi, punya fundamental
yang bagus dulu, baru bisa kita
manfaatkan dengan optimal.
Makanya rajin-rajin nonton
Go Branding Web, kita suka ngomong kuda mental.
Asik.
Nih, tuh, langsung ditembak, 9 Desember, langsung
berangkat.
Ayo beri tigaan di sana.
Beri tigaan lagi, gitu.
Kasian, yang lain nggak kebagian.
Beri tigaan kita beriga, loh. Belum menambah lagi, nih.
Kan Bandung, kan lo juga,
ini tanggal sembunyikan, aman.
Dosen harus bisa memfasilitasi.
Iya.
Tergantung,
kalau dosennya sudah menggunakan,
oke, tapi
kalau dosennya sendiri belum menggunakan,
bingung juga, gimana cara dia mau fasilitasi.
Tanya aja ke dosennya, kalau itu sih
confirmnya, maksudnya, bener nggak
pemahaman saya kayak gini-gini, bener atau nggak?
Oh, iya, benar.
Dosen tuh, sebaik itu bisa ditanya-tanya
sama asiswara tusen atau nggak.
Iya, iya, iya.
Kalau yang belajarnya nggak dari kuliah,
iya kan nggak bisa tanya siapa-siapa.
Tanya kita, nih, Cep.
Gak punya nampak kita.
Oh iya, satu lagi.
Ada pernah saya pakai copilot,
itu bisa untuk ngadepin
untuk meng-enhance code saya, loh.
Ada, ada, ada.
Untuk tolong enhance supaya
lebih error handling-nya
lebih bener.
Bisa refactor juga, tolong dipersingkat.
Dibikin lebih jelas.
Code comment dan lain-lain itu bisa ada.
Ya, bisa. Gak cek ESLinconfig nggak?
Kayaknya bisa.
Eh, nggak tahu ya.
Tapi kan ESLinconfig kan udah
nempelnya ke
IDE.
Jadi kalau misalnya nggak
code-nya bisa
auto-fix.
Iya, iya.
Kalau tadi kan enhance a code, misalnya
biar efektif aja.
Terusnya dia dengan base practice
yang udah kita setting, dia ngikutin
style. Kan kadang kalau organizasi
atau satu project kan udah punya standard
sendiri style-nya
harusnya gimana, terus
ESLinrules-nya gimana.
Kalau kita sedang refactor atau enhance,
oh dia belum se-pinter gitu ya.
Belum, belum. Belum sampai sana.
Nah, ada salah satu kelebihan
di whisperer, code whisperer-nya
AWS, dibandingkan
copilot, itu dia bisa
melakukan scanning
ke vulnerability code.
Jadi code kita itu ada
telah sekuritasnya nggak.
Itu pakai SNHK
kalau nggak salah ya.
Dan ada keterangannya
ini hati-hati, ini bahaya.
Misalkan kita menge-expose
Secret Gila atau apa.
Ya, dia bisa detect.
Cuman kalau yang free,
itu cuma bisa berapa gitu,
lima atau berapa gitu. Ada
jam lah.
Itu menarik sih.
Kadang-kadang kan kita nggak aware ya.
Ya, lumayan lah.
Cukup membantu untuk pekerjaan
sehari-hari, terutama sebagai
web developer ya.
Oke, mungkin sekian dulu.
Bahasan kita malam hari ini ngobrolin AI
tentang penggunaan ya.
Mudah-mudahan nanti di lain kesempatan kita bisa
bahas tentang cara penggunaan
si AI-nya
untuk bikin produk seperti yang Eka sebutkan tadi ya.
Atau kita bisa main-main dengan Generative AI
bagaimana cara bikin image
dan lain-lain.
Oke.
Mungkin itu aja untuk malam ini. Terima kasih banyak
buat semuanya yang sudah menemani
kita dari jam 8 tadi.
Saran topik, bisa pikirin?
Oh iya, lupa mulu ya.
Saran topik, masih kita tunggu ya.
Masih banyak
topik-topik yang menarik, yang bisa kita
bahas di episode-episode
berikutnya. Sampai jumpa
di hari selasa depan.
Bye-bye.
Deskripsi asli dari YouTube
Yuk mari kita diskusi dan ngobrol ngalor-ngidul tentang dunia web. Agar tetap up-to-date dengan teknologi web terkini. Topik, tautan dan pertanyaan menarik bisa dilayangkan ke https://bit.ly/ngobrolinweb Kunjungi https://ngobrol.in untuk catatan, tautan dan informasi topik lainnya.
Episode Terkait
26 Agu 2026
Modern Web UI
Episode ini berangkat dari satu keluhan yang sangat spesifik: web UI jadi berantakan begitu fitur LLM ditempelkan ke apl...
29 Jul 2026
Pengaruh Kecerdasan Buatan terhadap Kecerdasan Manusia
Episode ini lahir dari kecurigaan di episode sebelumnya soal end-to-end testing dengan Playwright: kalau skenario tes, o...
13 Mei 2026
Bedah Web
Episode ini membedah appfirst.id, sebuah direktori aplikasi buatan Khalid, backend developer yang sehari-hari bekerja de...
Suka episode ini?
Episode baru setiap Selasa malam. Dengarkan lewat YouTube, Spotify, atau feed podcast favoritmu.
Memuat komentar dari GitHub Discussions...
Jika komentar tidak muncul karena ekstensi privasi / adblocker, kamu bisa berdiskusi langsung di GitHub Discussions .