Lihat bagaimana AI mengubah prompt yang samar menjadi arsitektur siap produksi: merumuskan kebutuhan, mengungkap asumsi, memetakan trade-off, dan memvalidasi desain.
Sebuah “prompt kabur” adalah titik awal yang normal karena kebanyakan gagasan dimulai sebagai niat, bukan spesifikasi: “Buat portal pelanggan,” “Tambahkan pencarian AI,” atau “Streaming event secara real-time.” Orang tahu hasil yang diinginkan, tapi belum mengetahui batasan, risiko, atau pilihan engineering yang membuatnya mungkin.
"Prompt to architecture" adalah alur kerja untuk mengubah niat itu menjadi rencana yang koheren: apa yang dibangun, bagaimana bagian-bagiannya terhubung, ke mana data mengalir, dan apa yang harus benar agar bekerja di produksi.
Siap produksi bukan berarti “ada diagram.” Artinya desain secara eksplisit menangani:
AI kuat mempercepat pemikiran awal: menghasilkan arsitektur kandidat, menyarankan pola umum (queue, cache, batas service), mengungkap kebutuhan non-fungsional yang hilang, dan menyusun kontrak antarmuka atau checklist.
AI bisa menyesatkan ketika terdengar yakin pada detail yang tak bisa diverifikasi: memilih teknologi tanpa konteks, meremehkan kompleksitas operasional, atau melewatkan kendala yang hanya organisasi Anda ketahui (kepatuhan, platform yang sudah ada, keahlian tim). Perlakukan keluaran sebagai proposal untuk ditantang, bukan jawaban yang harus diterima.
Tulisan ini membahas alur praktis dan dapat diulang untuk bergerak dari prompt → kebutuhan → asumsi → opsi → keputusan, dengan trade-off yang dapat Anda telusuri.
Ia tidak menggantikan keahlian domain, sizing mendetail, atau review keamanan—dan tidak berpura-pura ada satu arsitektur “benar” untuk setiap prompt.
Prompt kabur biasanya mencampur tujuan (“buat dashboard”), solusi (“pakai microservices”), dan opini (“buat cepat”). Sebelum Anda membuat sketsa komponen, Anda butuh pernyataan masalah yang cukup spesifik untuk diuji dan diperdebatkan.
Tulis satu atau dua kalimat yang menyebut pengguna utama, pekerjaan yang ingin mereka lakukan, dan urgensi.
Contoh: “Manajer dukungan pelanggan membutuhkan tampilan tunggal dari tiket terbuka dan risiko SLA agar mereka bisa memprioritaskan pekerjaan setiap hari dan mengurangi SLA yang terlewat kuartal ini.”
Jika prompt tidak mengidentifikasi pengguna nyata, minta satu. Jika tidak menyatakan mengapa sekarang penting, Anda tidak bisa merangking trade-off nanti.
Ubah “bagus” menjadi hasil terukur. Pilih campuran sinyal produk dan operasional.
Pilih sedikit (3–5). Terlalu banyak metrik menciptakan kebingungan; terlalu sedikit menyembunyikan risiko.
Jelaskan “happy path” dengan bahasa sederhana, lalu daftarkan kasus tepi yang akan membentuk arsitektur.
Contoh happy path: pengguna masuk → mencari pelanggan → melihat status saat ini → memperbarui field → audit log tercatat.
Kasus tepi untuk diungkap awal: offline/koneksi buruk, izin parsial, duplikat record, impor volume besar, timeout, retry, dan apa yang terjadi saat dependensi down.
Tegaskan apa yang tidak Anda bangun di versi ini: integrasi yang belum didukung, analitik tingkat lanjut, multi-region, alur kerja kustom, atau tooling admin penuh. Batas yang jelas melindungi jadwal dan memudahkan pembicaraan “Fase 2” nanti.
Setelah keempat bagian ini ditulis, prompt menjadi kontrak bersama. AI bisa membantu menyempurnakannya, tapi tidak seharusnya yang menciptakannya sendiri.
Prompt kabur sering menggabungkan tujuan (“membuat mudah”), fitur (“kirim notifikasi”), dan preferensi (“pakai serverless”) dalam satu kalimat. Langkah ini memisahkan mereka menjadi daftar kebutuhan yang bisa Anda desain.
Mulai dengan menarik perilaku konkret dan bagian yang disentuh:
Pemeriksaan yang baik: bisakah Anda menunjuk layar, endpoint API, atau background job untuk setiap kebutuhan?
Ini membentuk arsitektur lebih dari yang banyak orang sadari. Terjemahkan kata-kata samar menjadi target terukur:
Tangkap batasan sejak awal supaya Anda tidak merancang sistem ideal yang tak bisa diluncurkan:
Tulis beberapa pernyataan “selesai berarti…” yang bisa diverifikasi siapa saja, misalnya:
Kebutuhan dan kendala ini menjadi input untuk arsitektur kandidat yang akan dibandingkan selanjutnya.
Prompt kabur jarang gagal karena teknologi sulit—ia gagal karena setiap orang diam-diam mengisi detail yang hilang secara berbeda. Sebelum mengusulkan arsitektur, gunakan AI untuk menarik asumsi-asumsi itu ke permukaan dan memisahkan yang benar dari yang ditebak.
Mulai dengan menulis “default” yang biasa diasumsikan orang:
Asumsi-asumsi ini kuat membentuk pilihan seperti caching, queue, storage, monitoring, dan biaya.
Minta AI membuat tabel sederhana (atau tiga daftar singkat):
Ini mencegah AI (dan tim) memperlakukan tebakan sebagai fakta.
Pertanyaan berguna antara lain:
Tulis asumsi secara eksplisit (“Asumsikan puncak 2.000 request/menit,” “Asumsikan PII ada”). Perlakukan mereka sebagai input draf untuk ditinjau ulang—idealnya kaitkan siapa yang mengonfirmasi dan kapan. Itu membuat trade-off dan perubahan arsitektur nanti lebih mudah dijelaskan, dipertahankan, dan dibalikkan.
Prompt kabur jarang menunjuk satu desain “benar.” Cara tercepat mencapai rencana siap produksi adalah membuat beberapa opsi yang layak, lalu memilih default dan jelas menjelaskan apa yang akan membuat Anda pindah.
Untuk kebanyakan produk tahap awal, mulai dengan satu backend yang dapat dideploy (API + logika bisnis), satu database, dan beberapa layanan terkelola kecil (auth, email, object storage). Ini menjaga deployment, debugging, dan perubahan tetap sederhana.
Pilih ini ketika: tim kecil, kebutuhan masih berubah, dan traffic tidak pasti.
Sama satu unit deployable, namun dengan modul internal eksplisit (billing, users, reporting) dan worker background untuk tugas lambat (impor, notifikasi, panggilan AI). Tambahkan queue dan kebijakan retry.
Pilih ini ketika: ada tugas long-running, spike periodik, atau perlu batas kepemilikan yang lebih jelas—tanpa memisahkan ke service terpisah.
Pisahkan beberapa komponen menjadi service terpisah bila ada pendorong kuat: isolasi ketat (kepatuhan), kebutuhan scaling independen pada hotspot (mis. pemrosesan media), atau siklus rilis berbeda.
Pilih ini ketika: Anda bisa menunjuk pola beban, batas organisasi, atau kendala risiko yang membenarkan overhead operasional tambahan.
Pada opsi-opsi ini, sebutkan perbedaannya secara eksplisit:
Keluaran AI yang baik di sini adalah tabel keputusan kecil: “Default = A, pindah ke B jika ada pekerjaan background, pindah ke C jika metrik/kendala X terpenuhi.” Ini mencegah microservices prematur dan menjaga arsitektur terikat ke kebutuhan nyata.
Banyak bagian “arsitektur” sebenarnya adalah menyepakati apa data sistem itu, di mana ia tinggal, dan siapa yang boleh mengubahnya. Jika Anda memodelkannya sejak awal, langkah-langkah berikutnya (komponen, antarmuka, scaling, keamanan) jadi jauh kurang tebak-tebak.
Mulai dengan menamai beberapa objek yang jadi pusat sistem—biasanya kata benda dari prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, dll. Untuk tiap objek, tangkap kepemilikan:
Di sinilah AI berguna: ia bisa mengusulkan model domain awal dari prompt, lalu Anda konfirmasi apa yang nyata vs yang tersirat.
Tentukan apakah tiap objek lebih bersifat transaksional (OLTP)—banyak baca/tulis kecil yang harus konsisten—atau analitis (aggregasi, tren, reporting). Mencampur kebutuhan ini dalam satu database sering menimbulkan ketegangan.
Pola umum: database OLTP untuk aplikasi, plus store analytics terpisah yang diisi dari event atau export. Kuncinya menyelaraskan penyimpanan dengan bagaimana data digunakan, bukan bagaimana ia “terasa” secara konseptual.
Sketsa jalur data melalui sistem:
Sebutkan risiko secara eksplisit: PII handling, record duplikat, sumber yang saling bertentangan (dua sistem mengklaim sebagai kebenaran), dan semantik penghapusan yang tidak jelas. Risiko ini mendefinisikan batasan: apa yang harus tetap internal, apa yang bisa dibagi, dan apa yang butuh jejak audit atau kontrol akses.
Setelah Anda punya batas dan model data, ubah itu menjadi peta komponen konkret: apa yang ada, apa yang dimilikinya, dan bagaimana berkomunikasi. Di sinilah AI paling berguna sebagai “generator diagram berbentuk kata”—ia bisa mengusulkan pemisahan bersih dan melihat antarmuka yang hilang.
Bidik set kecil komponen dengan kepemilikan jelas. Pemeriksaan yang baik: “Jika ini rusak, siapa memperbaikinya, dan apa yang berubah?” Contoh:
Pilih gaya komunikasi default dan justifikasi pengecualian:
AI bisa membantu memetakan tiap use-case ke antarmuka paling sederhana yang memenuhi kebutuhan latensi dan reliabilitas.
Daftar layanan pihak ketiga dan tentukan apa yang terjadi saat mereka gagal:
Tuliskan “tabel integrasi” ringkas:
Peta ini menjadi tulang punggung tiket implementasi dan diskusi review.
Desain bisa terlihat sempurna di whiteboard dan tetap gagal di hari pertama produksi. Sebelum Anda menulis kode, buat “kontrak produksi” eksplisit: apa yang terjadi saat beban, saat kegagalan, dan saat serangan—dan bagaimana Anda tahu itu terjadi.
Mulai dengan mendefinisikan bagaimana sistem berperilaku saat dependensi lambat atau down. Tambahkan timeouts, retry dengan jitter, dan aturan circuit-breaker yang jelas. Buat operasi idempoten (aman di-retry) dengan request ID atau idempotency keys.
Jika memanggil API pihak ketiga, anggaplah rate limit ada dan bangun backpressure: queue, bounded concurrency, dan degradasi yang anggun (mis. respons “coba lagi nanti” alih-alih menumpuk).
Spesifikasikan autentikasi (bagaimana pengguna membuktikan identitas) dan otorisasi (apa yang mereka akses). Tuliskan skenario ancaman teratas yang relevan: token dicuri, penyalahgunaan endpoint publik, injeksi lewat input, atau eskalasi hak istimewa.
Juga definisikan penanganan secret: di mana disimpan, siapa yang bisa membaca, siklus rotasi, dan jejak audit.
Tetapkan target kapasitas dan latensi (bahkan perkiraan). Lalu pilih taktik: caching (apa, di mana, TTL), batching untuk panggilan chatty, pekerjaan asinkron lewat queue untuk tugas panjang, dan limit untuk melindungi sumber daya bersama.
Putuskan log terstruktur, metrik kunci (latensi, rate error, depth queue), batas tracing terdistribusi, dan alert dasar. Kaitkan tiap alert ke aksi: siapa merespons, apa yang diperiksa, dan apa "safe mode"-nya.
Perlakukan pilihan ini sebagai elemen arsitektur kelas satu—mereka membentuk sistem sama pentingnya dengan endpoint dan database.
Arsitektur bukan jawaban tunggal “terbaik”—ia adalah serangkaian pilihan di bawah kendala. AI berguna karena bisa mencantumkan opsi cepat, tetapi Anda masih perlu catatan jelas mengapa memilih satu jalan, apa yang dikorbankan, dan apa yang akan memicu perubahan.
| Opsi | Biaya | Kecepatan rilis | Kesederhanaan | Headroom skala | Catatan / Kapan ditinjau |
|---|---|---|---|---|---|
| Layanan terkelola (DB, queue, auth) | Sedang–Tinggi | Tinggi | Tinggi | Tinggi | Tinjau jika batas/vendor menghambat kebutuhan |
| Komponen self-hosted | Rendah–Sedang | Rendah–Sedang | Rendah | Sedang–Tinggi | Tinjau jika beban operasional melampaui kapasitas tim |
| Monolit dulu | Rendah | Tinggi | Tinggi | Sedang | Pisah jika frekuensi deploy atau ukuran tim menuntut |
| Microservices dini | Sedang–Tinggi | Rendah | Rendah | Tinggi | Hanya jika skalabilitas/ownership independen diperlukan sekarang |
Tulis “kegagalan yang dapat diterima” (mis. email kadang terlambat) versus area yang “tidak boleh gagal” (mis. pembayaran, kehilangan data). Taruh pengaman di tempat kegagalan mahal: backup, idempotency, rate limit, dan jalur rollback yang jelas.
Beberapa desain menambah beban on-call dan kesulitan debugging (lebih banyak bagian bergerak, lebih banyak retry, lebih banyak log terdistribusi). Pilih opsi yang cocok dengan realitas dukungan Anda: lebih sedikit layanan, observability lebih jelas, dan mode kegagalan yang dapat diprediksi.
Jadikan kriteria keputusan eksplisit: kebutuhan kepatuhan, kustomisasi, latensi, dan staf. Jika memilih self-hosted demi biaya, catat biaya terselubung: patching, upgrade, capacity planning, dan incident response.
Arsitektur hebat tidak muncul begitu saja—ia hasil dari banyak pilihan kecil. Jika pilihan-pilihan itu hanya ada di log chat atau ingatan seseorang, tim akan mengulang debat, merilis tidak konsisten, dan kesulitan saat kebutuhan berubah.
Buat Architecture Decision Record (ADR) untuk setiap pilihan kunci (database, pola messaging, model auth, pendekatan deployment). Buat singkat dan konsisten:
AI sangat berguna di sini: ia bisa merangkum opsi, mengekstrak trade-off dari diskusi, dan menulis draf ADR yang lalu Anda sunting untuk akurasi.
Asumsi berubah: traffic tumbuh lebih cepat, kepatuhan menjadi lebih ketat, atau API eksternal jadi tidak andal. Untuk tiap asumsi besar, tambahkan exit ramp:
Ini mengubah perubahan masa depan menjadi langkah yang direncanakan, bukan kebakaran darurat.
Lampirkan milestone yang dapat diuji pada pilihan berisiko: spike, benchmark, prototipe kecil, atau load test. Rekam hasil yang diharapkan dan kriteria keberhasilan.
Akhirnya, versioning ADR saat kebutuhan berubah. Jangan menimpa sejarah—tambahkan update supaya Anda bisa melacak apa berubah, kapan, dan mengapa. Jika butuh struktur ringan, tautkan ke template internal seperti /blog/adr-template.
Arsitektur draf tidak “selesai” saat diagram rapi. Ia selesai saat orang-orang yang akan membangun, mengamankan, menjalankan, dan membiayainya setuju itu bekerja—dan saat Anda punya bukti untuk mendukung bagian rumit.
Gunakan checklist singkat untuk memaksa pertanyaan penting muncul sejak awal:
Jaga keluaran tetap konkret: “Apa yang akan kita lakukan?” dan “Siapa pemiliknya?” bukan niat umum.
Alih-alih satu estimasi throughput, hasilkan rentang beban dan biaya yang mencerminkan ketidakpastian:
Minta AI menunjukkan matematikanya dan asumsi, lalu cek realitasnya terhadap analitik saat ini atau sistem sebanding.
Daftar dependensi kritis (penyedia LLM, vector DB, queue, layanan auth). Untuk tiap-tiapnya, catat:
Buat review eksplisit, bukan tersirat:
Jika masih ada perselisihan, catat sebagai keputusan-yang-harus-diambil dengan pemilik dan tanggal—lalu maju dengan kejelasan.
AI bisa menjadi partner desain yang kuat jika Anda memperlakukannya seperti arsitek junior: mampu menghasilkan opsi cepat, tetapi butuh konteks, pengecekan, dan arahan.
Mulai dengan memberi AI sebuah “kotak” untuk bekerja: tujuan bisnis, pengguna, skala, anggaran, deadline, dan non-negotiable (tech stack, kepatuhan, hosting, latensi, residensi data). Lalu minta ia mencantumkan asumsi dan pertanyaan terbuka terlebih dulu sebelum mengusulkan solusi.
Aturan sederhana: jika suatu kendala penting, nyatakan eksplisit—jangan mengharapkan model menginferensinya.
Jika tujuan Anda adalah dari “rencana arsitektur” ke “sistem berjalan” tanpa kehilangan keputusan di handoff, alat alur kerja penting. Platform seperti Koder.ai dapat membantu karena chat yang sama yang merumuskan kebutuhan bisa membawa kendala itu ke implementasi: mode perencanaan, iterasi yang dapat diulang, dan kemampuan mengekspor kode saat siap mengelola pipeline.
Ini tidak menghapus kebutuhan review arsitektur—justru menaikkan standar dokumentasi asumsi dan kebutuhan non-fungsional—karena Anda bisa bergerak dari proposal ke aplikasi berjalan dengan cepat.
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
Minta pass pertama, lalu segera minta kritik:
Ini menjaga model agar tidak terpaku pada satu jalur terlalu awal.
AI bisa terdengar yakin padahal salah. Masalah umum termasuk:
Jika perlu, tangkap keluaran sebagai ADR ringan dan simpan bersama repo (lihat /blog/architecture-decision-records).
Sebuah prompt kabur: “Buat sistem yang memberi tahu pelanggan ketika pengiriman akan terlambat.”
AI membantu menerjemahkan menjadi kebutuhan konkret:
Dua pertanyaan awal sering membalik desain:
Dengan menuliskannya, Anda mencegah membangun hal yang salah dengan cepat.
AI mengusulkan arsitektur kandidat:
Opsi 1: Synchronous API: webhook carrier → service scoring delay → notification service
Opsi 2: Berbasis queue: webhook → enqueue event → worker menilai delay → notifikasi
Keputusan trade-off: pilih berbasis queue jika reliabilitas carrier dan spike traffic berisiko; pilih synchronous jika volume rendah dan SLA carrier kuat.
Deliverable agar bisa dibangun:
"Prompt to architecture" adalah alur kerja untuk mengubah niat (mis. “membangun portal pelanggan”) menjadi rencana yang bisa dibangun: kebutuhan, asumsi, opsi kandidat, keputusan eksplisit, dan pandangan ujung-ke-ujung tentang komponen dan aliran data.
Perlakukan keluaran AI sebagai proposal yang bisa diuji dan diedit — bukan jawaban final.
Siap produksi berarti desain secara eksplisit mencakup:
Diagram membantu, tetapi bukan definisi tunggalnya.
Tulis 1–2 kalimat yang menjelaskan:
Jika prompt tidak menyebut pengguna nyata atau urgensi, mintalah—tanpa itu Anda tidak bisa memprioritaskan trade-off nanti.
Pilih 3–5 metrik terukur yang mencampur hasil produk dan operasional, misalnya:
Hindari “metric sprawl”: terlalu banyak membuat prioritas tidak jelas; terlalu sedikit menyembunyikan risiko.
Tuliskan default tersembunyi sejak awal (traffic, kualitas data, toleransi pengguna terhadap delay, cakupan on-call), lalu bagi menjadi:
Dokumentasikan asumsi secara eksplisit (dengan siapa/kapan dikonfirmasi) agar bisa ditantang dan direvisi.
Mulai dengan beberapa opsi yang layak dan pilih default dengan "kondisi untuk berpindah" yang jelas, misalnya:
Tujuannya adalah trade-off yang dapat ditelusuri, bukan satu desain yang “benar”.
Sebutkan objek domain inti (kata benda seperti User, Order, Ticket, Event) dan untuk tiap objek definisikan:
Untuk setiap dependensi (pembayaran, messaging, LLM, API internal), tentukan perilaku saat gagal:
Asumsikan ada batasan rate dan rancang backpressure agar spike tidak menyebabkan kegagalan berantai.
Gunakan Architecture Decision Records (ADRs) untuk menangkap:
Tambahkan “exit ramps” yang dipicu kondisi (mis. “jika melebihi X RPS, tambahkan replica baca”). Simpan ADR agar bisa dicari dan versi; template ringan bisa berada di link relatif seperti /blog/adr-template.
Berikan AI sebuah kotak sempit: tujuan, pengguna, skala, kendala (anggaran, deadline, kepatuhan, stack), lalu minta ia untuk:
Lalu lakukan loop “kritik dan perbaiki” (apa yang rapuh, apa yang hilang, apa yang disederhanakan). Waspadai keluaran yang terdengar yakin tapi tak dapat diverifikasi—minta ketidakpastian eksplisit bila perlu.
Selanjutnya, selaraskan penyimpanan dengan pola akses (OLTP vs analytics) dan buat sketsa aliran data ujung-ke-ujung (ingest → validasi/penyaringan → retensi/penghapusan).