Pelajari bagaimana AI menginterpretasikan instruksi berbahasa biasa, merencanakan alur UX, menghasilkan UI dan kode, serta beriterasi dengan umpan balik untuk menghadirkan fitur dan layar yang bekerja.
“Instruksi tertulis” adalah kata-kata yang sudah Anda gunakan untuk menjelaskan apa yang ingin dibuat—ditangkap dalam bentuk yang dapat ditindaklanjuti oleh AI (dan tim).
Dalam praktiknya, tujuannya bukan prosa sempurna. Ini adalah niat yang jelas (hasil yang Anda inginkan) ditambah batasan yang jelas (apa yang diperbolehkan, apa yang tidak), sehingga sistem tidak perlu menebak.
Ini bisa formal atau informal:
Intinya teks tersebut menggambarkan hasil dan kendala. Ketika keduanya ada, AI dapat secara andal mengusulkan layar, alur, dan detail implementasi tanpa menciptakan aturan bisnis.
Sebuah fitur yang bekerja lebih dari sekadar mockup. Biasanya mencakup:
Misalnya, “alamat tersimpan” bukan sekedar halaman—itu serangkaian layar (daftar, tambah/edit), aturan (field wajib, alamat default), dan pengkabelan (panggilan API, update state).
Kebanyakan tim berakhir dalam siklus sederhana:
Describe → generate → review → refine
Anda memberikan spesifikasi, AI mengusulkan UI/UX dan implementasi, Anda meninjau untuk akurasi dan kecocokan produk, lalu memperbaiki persyaratan sampai hasilnya sesuai maksud Anda.
Jika Anda menggunakan platform vibe-coding seperti Koder.ai, loop ini seringkali menjadi lebih rapat karena Anda dapat tetap berada di satu tempat: mendeskripsikan fitur lewat chat, menghasilkan perubahan aplikasi, lalu cepat beriterasi dengan follow-up yang terarah (dan revert jika perlu).
AI dapat mempercepat pembuatan draft layar, mengusulkan alur, dan menghasilkan kode, tetapi orang-orang tetap:
Anggap AI sebagai akselerator untuk mengubah teks menjadi draf pertama (dan kedua)—sementara manusia tetap bertanggung jawab atas hasil akhir.
AI fleksibel terhadap format, tetapi rewel soal kejelasan. Ia bisa bekerja dari satu paragraf, daftar poin, cuplikan PRD, atau sekumpulan user story—selama niat dan kendala jelas.
Poin awal yang paling berguna biasanya meliputi:
Elemen-elemen ini memberi tahu AI apa yang Anda bangun dan seperti apa ukuran “baik”, sehingga meminimalkan bolak-balik.
Ketika persyaratan hilang, AI mengisi celah dengan default yang mungkin tidak cocok dengan aturan bisnis Anda. Sertakan:
Samar: “Tambahkan layar checkout dan buat sederhana.”
Konkret: “Tambahkan alur checkout untuk pengguna yang sudah login. Langkah: Alamat → Pengiriman → Pembayaran → Review. Dukung kartu + Apple Pay. Simpan hingga 3 alamat per pengguna. Tampilkan pajak dan ongkos kirim sebelum pembayaran. Jika pembayaran gagal, pertahankan keranjang dan tampilkan opsi coba lagi. Sukses = pesanan dibuat, bukti dikirim lewat email, dan inventori dikurangi.”
Input yang jelas membantu AI menghasilkan layar, teks, validasi, dan logika yang sejalan dengan kendala nyata. Anda mendapatkan lebih sedikit asumsi yang tidak cocok, lebih sedikit siklus desain ulang, dan jalur yang lebih cepat dari draf pertama ke sesuatu yang tim Anda bisa tinjau, uji, dan kirim.
Sebelum AI dapat menghasilkan layar atau menulis kode, ia harus memahami apa yang Anda maksud, bukan hanya apa yang Anda tulis. Langkah ini pada dasarnya membaca spesifikasi seperti product manager: mengekstrak tujuan, pelaku, dan aturan yang membuat fitur itu benar.
Kebanyakan spesifikasi mengandung beberapa blok bangunan berulang:
Kalau ini jelas, AI bisa menerjemahkan teks ke pemahaman terstruktur yang nanti dapat diubah menjadi alur, layar, data, dan logika.
AI juga mengenali pola produk umum dan memetakan istilah sehari-hari ke konsep implementasi. Contoh:
Pemetaan ini berguna karena mengubah kata benda samar menjadi blok bangunan konkret yang dipakai desainer dan engineer.
Bahkan spesifikasi bagus meninggalkan celah. AI bisa menandai apa yang hilang dan mengusulkan pertanyaan klarifikasi seperti:
Kadang Anda ingin tetap bergerak maju walau belum ada jawaban. AI dapat memilih default yang wajar (mis., aturan password standar) sambil mencatat asumsi untuk ditinjau.
Kuncinya adalah keterlihatan: asumsi harus didaftar dengan jelas supaya manusia bisa mengonfirmasi atau membetulkannya sebelum dikirim.
Setelah niat jelas, langkah berikutnya adalah mengubah spesifikasi tertulis menjadi sesuatu yang bisa dibangun: rencana fitur. Anda belum mencari kode—Anda mencari struktur.
Rencana yang baik dimulai dengan menerjemahkan kalimat menjadi layar, navigasi, dan user journey.
Contoh: “Pengguna dapat menyimpan item ke wishlist dan melihatnya nanti” biasanya mengimplikasikan (1) interaksi pada halaman produk, (2) layar wishlist, dan (3) cara mengaksesnya dari navigasi utama.
Minta AI untuk mendaftarkan layar dan lalu menjelaskan jalur "happy path", plus beberapa detour umum (tidak login, item dihapus, daftar kosong).
Selanjutnya, minta AI memecah fitur menjadi tugas yang dikenali tim:
Di sini pula persyaratan samar akan terbuka. Jika spesifikasi tidak menyebutkan apa yang terjadi saat pengguna menyimpan item yang sama dua kali, rencana harus mengangkat pertanyaan itu.
Simpan acceptance criteria dalam bahasa biasa. Contoh:
Minta AI memberi label must-have vs nice-to-have (mis., “share wishlist” mungkin nice-to-have). Ini mencegah rencana membengkak di luar spesifikasi awal.
Dengan rencana fitur di tangan, AI dapat membantu mengubah teks menjadi "peta layar" konkret dan draf UI awal. Tujuannya bukan desain pixel-perfect pada percobaan pertama—melainkan model bersama yang dapat diperiksa tentang apa yang akan dilihat dan dilakukan pengguna.
Mulai dengan mendeskripsikan happy path sebagai cerita singkat: apa yang ingin pengguna, dari mana mereka mulai, apa yang diketuk, dan apa artinya sukses. Dari situ, AI dapat mengusulkan set layar minimum (dan apa yang ada di setiap layar).
Kemudian minta alternatif umum: “Bagaimana kalau mereka belum login?”, “Bagaimana kalau tidak ada hasil?”, “Bagaimana kalau mereka berhenti di tengah?”. Ini mencegah membangun UI yang hanya bekerja di demo.
Jika spesifikasi menyertakan petunjuk layout (mis., “header dengan pencarian, daftar hasil dengan filter, CTA utama di bawah”), AI dapat menghasilkan draf terstruktur seperti:
Prompt terbaik mencakup prioritas konten (“tampilkan harga dan ketersediaan di atas deskripsi”), aturan interaksi (“filter mempertahankan state antar sesi”), dan kendala (“mobile-first; mudah dijangkau ibu jari”).
Produk yang bekerja butuh lebih dari layar “normal”. Minta AI mendaftar dan mendefinisikan state yang akan Anda implementasikan:
Keputusan state ini mempengaruhi upaya pengembangan dan kepercayaan pengguna.
AI dapat membantu menegakkan konsistensi dengan mengusulkan komponen dan aturan yang dapat digunakan ulang: skala tipografi, token spacing, gaya tombol, dan pola form.
Jika Anda sudah memiliki komponen, tautkan ke pedoman internal (mis. /design-system) dan minta AI memakai komponen tersebut daripada menciptakan pola baru.
Selanjutnya, terjemahkan “apa yang aplikasi harus lakukan” menjadi apa yang aplikasi harus simpan dan apa yang boleh dilakukan. Di sinilah spesifikasi tertulis menjadi model data konkret dan sekumpulan aturan bisnis.
AI mulai dengan menarik keluar “kata benda” dan konsep kunci dalam teks Anda, dan menganggapnya sebagai entitas. Contoh: “Pengguna bisa membuat Project dan menambah Task, dan manager menyetujui time entry” menyiratkan entitas seperti User, Project, Task, dan TimeEntry.
Untuk setiap entitas, AI mengusulkan field yang dibutuhkan (dan menandai yang hilang):
AI juga harus menyoroti edge case tersirat, seperti “Hanya satu subscription aktif per akun” (constraint unik) atau “Total pesanan harus sama dengan jumlah line item” (validasi terhitung).
Output yang baik menjaga aturan tetap terbaca, tidak terkubur di kode. Contoh:
Terakhir, peta bagaimana record berubah sepanjang waktu: create, update, delete, dan apa yang dilakukan sebagai pengganti delete (soft delete). AI juga bisa mengusulkan audit trail (siapa mengubah apa, kapan) dan history/versioning bila spesifikasi butuh pelacakan.
Sekarang Anda dapat menghasilkan draf kerja kode: UI yang diklik pengguna, dan logika yang membuatnya berperilaku benar.
Jika Anda menggunakan Koder.ai, ini biasanya berarti platform menghasilkan implementasi full-stack yang koheren (web, backend, database) dari spesifikasi chat-driven Anda, dengan opsi mengekspor source code saat Anda ingin melanjutkan dengan workflow tradisional.
Dari spesifikasi seperti “Tambahkan layar ‘Create Project’ dengan name, owner, dan visibility,” AI bisa membuat scaffold:
AI juga dapat menghasilkan blok yang dapat digunakan ulang (mis., \u003cProjectForm /\u003e untuk create dan edit), sehingga kode tetap konsisten.
Di sisi server, AI dapat menyusun kontrak dasar fitur:
Kuncinya adalah mengikat logika backend ke aturan spesifikasi (“Hanya admin yang bisa mengatur visibility ke private”) alih-alih hanya menyimpan apa pun yang dikirim UI.
AI bisa mengkoneksikan UI ke klien API Anda (fetch/Axios/React Query, dll.), termasuk caching dan retry bila perlu. Ia juga harus menghasilkan penanganan error yang ramah pengguna: pesan di level field untuk error validasi dan fallback yang jelas untuk kegagalan jaringan.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
Kode yang digenerate paling berguna ketika mengikuti konvensi Anda: penamaan jelas, struktur folder yang dapat ditebak, fungsi kecil, dan utilitas bersama (validator, API client, helper izin).
Jika Anda punya style guide atau pola yang disukai, referensikan secara eksplisit dan tautkan ke dokumen internal seperti /engineering/frontend atau /engineering/api-guidelines.
Pada titik ini Anda punya layar, komponen UI, bentuk data, dan aturan bisnis. “Wiring” adalah saat bagian-bagian tersebut benar-benar saling bicara: tombol memicu aksi, aksi memanggil endpoint backend, respons memperbarui UI, dan izin menentukan apa yang dapat dilihat orang.
AI dapat menghubungkan layar sesuai spesifikasi tertulis dengan membuat route (URL atau path app), menentukan apa yang terjadi setelah aksi kunci, dan meneruskan konteks yang tepat antar halaman.
Contoh: “Setelah menyimpan, kembali ke list dan sorot item baru” menjadi flow konkret—submit form → tunggu sukses → navigasi ke list → tampilkan toast dan fokus pada baris baru.
Spesifikasi sering menyebut peran (“Admin bisa mengedit, Viewer hanya bisa baca”). Wiring berarti menerapkannya di lebih dari satu tempat:
AI berguna di sini karena bisa menghasilkan pengecekan konsisten di seluruh aplikasi (tidak hanya di satu layar), sehingga risiko “tampak terkunci, tapi endpoint tetap berfungsi” berkurang.
Sebagian besar fitur bergantung pada konfigurasi: base URL API, kunci analytics, feature flag, bucket storage, dll. AI bisa menyiapkan pengaturan terpisah untuk dev/staging/prod sambil menjaga secret tidak masuk ke codebase.
Output khas meliputi:
.env (placeholder aman)Tujuannya loop penuh: “klik → request → response → update UI.” AI bisa menambahkan glue code yang hilang (loading states, penanganan error, retry) dan menghasilkan pemeriksaan sederhana seperti:
Di sinilah fitur berhenti menjadi mock dan mulai berperilaku seperti produk nyata.
Setelah fitur “berfungsi”, uji seperti pengguna nyata (dan dunia yang berantakan). AI membantu mengubah acceptance criteria menjadi pemeriksaan konkret—dan mempercepat bagian membosankan debugging.
Jika spesifikasi menyatakan, “Pengguna dapat mereset password dan melihat pesan konfirmasi,” AI dapat mengusulkan test case yang sesuai di beberapa level:
Triknya adalah memberi AI acceptance criteria yang tepat ditambah konteks minimal: nama fitur, layar kunci, dan konvensi test yang ada di codebase Anda.
Spesifikasi biasanya menggambarkan happy path. AI berguna untuk memikirkan scenario “bagaimana jika” yang menyebabkan tiket support:
Anda tidak perlu menanganinya semua sekaligus, tetapi tentukan mana yang penting berdasarkan risiko produk Anda.
Saat test gagal, berikan AI apa yang pengembang juga tanyakan: assertion yang gagal, log relevan, stack trace, dan langkah reproduksi tepat. AI kemudian bisa:
Perlakukan saran sebagai hipotesis. Konfirmasi dengan menjalankan ulang test dan memeriksa UI.
Untuk siklus review cepat, simpan checklist singkat:
Draf pertama yang digenerate AI biasanya “cukup untuk dikomentari,” bukan “siap kirim.” Iterasi adalah proses mengubah fitur yang masuk akal menjadi andal—dengan memperketat persyaratan, memperbaiki edge case, dan melakukan perubahan kecil yang dapat ditinjau.
Loop sehat terlihat seperti: generate → review → minta perubahan spesifik → bandingkan apa yang berubah → ulangi.
Daripada membuat prompt ulang untuk seluruh app, tuju perubahan yang terfokus. Minta AI memodifikasi hanya satu bagian (layar, komponen, aturan validasi, query) dan mengembalikan diff atau “sebelum/sesudah” yang jelas. Ini memudahkan mengonfirmasi perubahan tanpa merusak bagian lain.
Jika workflow Anda mendukung, simpan perubahan dalam commit kecil dan review seperti pull request rekan: scan diff, jalankan app, dan verifikasi perilaku.
Platform seperti Koder.ai juga untung dari pendekatan ini: gunakan “planning mode” untuk menyepakati scope dan alur dulu, lalu generate, iterasi dalam potongan sempit—dan andalkan snapshot/rollback saat eksperimen meleset.
Permintaan yang samar (“buat lebih bagus,” “perbaiki alur”) menghasilkan hasil yang samar. Permintaan perubahan yang kuat merujuk:
Tambahkan acceptance criteria bila mungkin: “Tombol ‘Pay’ disabled sampai field wajib valid” atau “Jika negara pengiriman berubah, hitung ulang pajak segera.”
Perlakukan output AI sebagai kode yang Anda miliki. Minta catatan singkat perubahan bersamaan dengan update: apa yang berubah, mengapa, dan apa yang dites.
Saat AI menyarankan refactor, mintalah penjelasan niat dan daftar risiko potensial (mis., “ini mengubah timing validasi” atau “mengubah cara menangani response API”).
Iterasi berakhir saat Anda mencapai kriteria rilis yang jelas. Tetapkan batas:
Pada titik itu, freeze spesifikasi, kirim, dan rencanakan iterasi berikutnya sebagai permintaan perubahan baru yang terdefinisi.
AI dapat mengubah spesifikasi tertulis menjadi fitur yang cukup lengkap, tetapi bukan pengganti penilaian. Perlakukan output AI sebagai draft yang perlu ditinjau—terutama saat menyentuh data pengguna, pembayaran, atau izin.
Anggap apa pun yang Anda paste ke prompt bisa disimpan atau ditinjau. Jangan sertakan:
Jika butuh realisme, anonimisasi: ganti nama dengan placeholder, acak ID, dan jelaskan pola ("10k users, 3 roles") daripada ekspor mentah.
AI berguna untuk menghasilkan pengecekan keamanan dasar, tetapi Anda tetap harus memverifikasinya.
Sebelum minta kode atau layar, sertakan:
Setelah Anda punya prototype draft, jadwalkan review cepat: bandingkan dengan roadmap, putuskan apa yang dikirim sekarang vs nanti, dan dokumentasikan perubahan.
Jika Anda ingin bantuan mengubah draft menjadi rencana, lihat /pricing atau jelajahi panduan terkait di /blog. Jika Anda mengeksplor pengembangan berbasis chat, Koder.ai dirancang untuk workflow ini: ubah spesifikasi tertulis jadi fitur web, backend, dan mobile yang bekerja, iterasi cepat, dan ekspor source code saat siap.
"Instruksi tertulis" adalah teks apa pun yang dengan jelas menyatakan tujuan (hasil yang Anda inginkan) dan batasan (kendala, aturan, dan apa yang tidak diperbolehkan). Itu bisa berupa pesan Slack singkat, cuplikan PRD, user story, acceptance criteria, atau daftar edge case—yang penting adalah kejelasan, bukan formalitas.
Sebuah fitur “berfungsi” biasanya mencakup lebih dari sekadar tampilan:
Mockup menunjukkan penampilan; fitur yang berfungsi berperilaku benar secara end-to-end.
Kebanyakan tim memakai loop iterasi sederhana:
Kecepatan datang dari draft yang cepat; kualitas dari review dan iterasi yang disiplin.
AI bisa bergerak cepat, tetapi akan menebak jika Anda tidak menjelaskan:
Menyertakan hal-hal ini dari awal mengurangi pekerjaan ulang dan mencegah default “masuk akal” yang tidak sesuai bisnis Anda.
Mulai dengan empat elemen:
Ini memberi AI arah dan tolok ukur kualitas, bukan sekadar ide fitur.
Spesifikasi konkret mendefinisikan:
Rincian ini diterjemahkan langsung ke layar, aturan, dan perilaku API.
Minta AI membuat feature plan sebelum kode:
Ini mengekspos persyaratan yang hilang lebih awal, saat perubahan masih murah.
Minta definisi eksplisit untuk setiap state kunci pada layar:
Sebagian besar bug produksi dan masalah UX muncul karena penanganan state yang hilang, bukan happy path.
AI biasanya mengekstrak entitas (kata benda) lalu mengusulkan:
Minta juga agar AI menjelaskan lifecycle data: create/update/soft-delete dan apakah perlu audit trail atau versioning.
Perlakukan output AI sebagai draft dan tetapkan pengaman:
Gunakan AI untuk mempercepat iterasi, tapi manusia tetap bertanggung jawab atas ketepatan, keamanan, dan kualitas.