Python Indonesia

Bisa jadi Om Bro

Landscape AI Implementation Validation First Pendekatan yang menempatkan problem discovery, pre-build litmus test dan market validation sebagai langkah awal sebelum pengembangan dimulai. Tujuannya adalah memastikan bahwa solusi yang dibangun benar² dibutuhkan oleh pengguna dan memiliki nilai bisnis yang jelas, sehingga mengurangi risiko membangun produk yang tidak memiliki pasar. Context Management Fokus pada penyusunan dan pengelolaan konteks yang lengkap, seperti brief, requirements, architecture, rules dan test plan. Dengan konteks yang terstruktur, AI dapat menghasilkan output yang lebih akurat, konsisten dan sesuai dengan tujuan proyek, sekaligus mengurangi risiko halusinasi. Agentic Engineering Menggunakan siklus PEV (Plan → Execute → Verify) sebagai metode kerja utama. Pendekatan ini mendorong proses pengembangan yang sistematis, mulai dari perencanaan, implementasi, hingga verifikasi hasil, sehingga menghasilkan kode dan solusi yang siap digunakan dalam lingkungan produksi. Multi-Agent Orchestration Memecah pekerjaan ke dalam beberapa agen dengan peran yang berbeda, seperti Architect, Builder, Tester dan Reviewer. Setiap agen memiliki tanggung jawab spesifik sehingga pekerjaan dapat dilakukan secara paralel dengan kualitas yang tetap terjaga. Multi-Model Strategy Memanfaatkan kombinasi berbagai model AI sesuai keunggulannya. Model premium digunakan untuk aktivitas yang membutuhkan reasoning dan pengambilan keputusan tingkat tinggi, sementara model yang lebih ekonomis digunakan untuk implementasi dan tugas berulang. Strategi ini memungkinkan efisiensi biaya tanpa mengorbankan kualitas hasil. No-Lock-In Stack Menempatkan prompt, rules, workflow dan dokumentasi proyek dalam repository yang independen dari vendor tertentu. Dengan pendekatan ini, organisasi dapat berpindah antar-model, platform atau tool tanpa harus membangun ulang seluruh sistem kerja. Reusable Foundation Mengandalkan starter kit, boilerplate, framework internal, serta komponen yang telah

☝️ problem utama "implementasi AI", bagaimana memastikan "prompt yang sama" akan memberikan hasil yang sama ? (repeatability) Yakinkah AI tidak "ngawur"? 🙄😆

compare saja hasilnya, apakah yakin menggunakan spec hasilnya akan tetap sama 😄

tidak specific spec saya, kemungkinan hampir semua spec yang cukup kompleks pasti akan memberikan hasil yang berbeda bila dieksekusi oleh AI berulang kali. » Tidak ada jaminan 100% hasil AI akan identik, baik menggunakan prompt maupun JSON Schema. 👆🏽yes... di situlah letak "kekuatiran utama" dalam implementasi dengan AI. » Masalahnya sering kali bukan pada AI-nya, tetapi pada kualitas spesifikasi yang diberikan. Prinsipnya sama seperti software development.. garbage in, garbage out. 👆🏽another yes... dan bahkan ada kemungkinan dengan menggunakan AI yang sama, same garbage in, different garbage out 😅 wait and see, bagaimana perkembangan AI selanjutnya, seberapa jauh AI dapat diandalkan.

✅ Terima kasih @Ryanonsolana, verifikasi berhasil! Selamat bergabung.

tergantung model juga sih menurutku,

Banyak faktor lainnya, yg penting kita "aware" saja, ada "kondisi" seperti itu. Salah satu parameter yang mempengaruhi adalah "temperature" 👈🏻 "bisa ngawur" kalau terlalu rendah.

» Dengan Agent Harness, kemampuan AI dapat diubah menjadi proses yang lebih andal, terstruktur dan dapat diulang. time will tell... 😃

Coba buat score system terhadap output yang didapat, ada beberapa parameter penilaian, itu bagus buat feedback loop.