Pelajari cara merancang dan membangun aplikasi mobile yang memberikan prompt pribadi berdasarkan waktu, lokasi, aktivitas, dan kebiasaan—dengan menjaga privasi.

Prompt pribadi berbasis konteks adalah pesan singkat dan tepat waktu yang ditampilkan aplikasi saat pengguna berada dalam situasi di mana prompt tersebut kemungkinan besar membantu. Alih-alih mengirim pengingat pada jam tetap, aplikasi menggunakan sinyal konteks (seperti waktu, lokasi, aktivitas, kalender, atau perilaku terbaru) untuk memutuskan kapan mendorong.
Beberapa contoh mudah dibayangkan:
Ide kuncinya: prompt terkait dengan sebuah momen, bukan hanya jam.
Sebagian besar prompt peka-konteks menargetkan salah satu hasil berikut:
Panduan ini fokus pada cara merencanakan dan membangun aplikasi: memilih sinyal konteks, merancang aliran data yang ramah privasi, membuat mesin prompt, dan mengirim notifikasi tanpa mengganggu pengguna.
Ini tidak akan mencoba menjual Anda pada istilah samar “AI magic,” atau menjanjikan prediksi sempurna. Sistem konteks itu berantakan, dan kemenangan datang lewat peningkatan bertahap.
Aplikasi prompt berbasis konteks yang baik harus terasa:
Aplikasi prompt berbasis konteks bisa melakukan banyak hal, tetapi versi pertama Anda sebaiknya melakukan beberapa hal sangat baik. Mulailah dengan memilih satu use case utama (misalnya: “membantuku tetap fokus di kerja” atau “membantuku jurnal secara konsisten”), lalu bangun perpustakaan prompt kecil berkualitas di sekitarnya.
Pilih beberapa tipe pengguna yang Anda desainkan dan tuliskan momen di mana mereka benar-benar menyambut dorongan:
Gunakan kategori yang sesuai dengan niat nyata, bukan fitur: kesehatan, fokus, jurnal, errand, pembelajaran. Bahkan jika Anda berkembang nanti, set yang rapi membuat pengaturan lebih cepat dan rekomendasi lebih jelas.
Tulis prompt seperti pelatih yang mendukung: singkat, spesifik, dan mudah dilakukan.
Defaultkan ke lebih sedikit prompt daripada yang Anda pikirkan. Titik awal praktis adalah 1–3 prompt/hari, jendela cooldown (mis., tidak ada pengulangan dalam 3–4 jam), dan kap mingguan per kategori. Buat “jeda prompt untuk hari ini” mudah diakses.
Aplikasi Anda mendapat “konteks” dari sinyal yang bisa dideteksi atau diinfer ponsel. Tujuannya bukan mengumpulkan semuanya—melainkan memilih beberapa yang andal memprediksi kapan prompt akan terasa membantu.
Waktu: rutinitas pagi/malam, refleksi akhir hari, pemeriksaan mingguan.
Lokasi: jurnal saat “tiba di rumah”, motivasi saat “di gym”, pengingat belanja saat “dekat toko”.
Gerak / aktivitas: berjalan vs mengemudi vs diam membantu menghindari mengganggu pada momen yang salah.
Status perangkat: layar menyala/mati, Mode Jangan Ganggu, level baterai, headset terhubung—bagus untuk mengirim prompt saat pengguna tersedia.
Kalender: sebelum/setelah rapat, jendela komuter, hari perjalanan.
Cuaca (opsional): prompt suasana hujan, dorongan kebiasaan luar ruangan—perlakukan ini sebagai bonus, bukan ketergantungan inti.
Untuk menjaga ruang lingkup realistis, definisikan set minimal yang bisa Anda kirimkan dengan percaya diri:
Pemecahan ini membantu Anda menghindari logika kompleks sebelum memvalidasi bahwa pengguna benar-benar menginginkan prompt berbasis konteks.
OS mobile membatasi pekerjaan latar untuk melindungi baterai. Rancang untuk:
Berhati-hatilah untuk tidak menginfer atau memberi label atribut sensitif (status kesehatan, agama, identitas, hubungan) dari konteks. Jika sebuah sinyal dapat menyiratkan sesuatu yang pribadi, jangan gunakan, atau jadikan opt-in dengan penjelasan jelas dan sakelar mati yang mudah diakses.
Privasi bukan sekadar kotak centang untuk aplikasi peka-konteks—itu fitur produk inti. Jika orang tidak merasa aman, mereka akan menonaktifkan izin, mengabaikan prompt, atau menghapus aplikasi. Rancang aplikasi Anda agar bekerja dengan data seminimal mungkin dan membuat kontrol terlihat jelas.
Mulai dengan nol izin opsional dan dapatkan akses saat nilai menjadi jelas.
Utamakan pemrosesan di perangkat untuk deteksi konteks dan pemilihan prompt. Ini mengurangi data sensitif keluar dari ponsel, bekerja offline, dan terasa lebih dapat dipercaya.
Pemrosesan server membantu sinkronisasi lintas perangkat, analitik lanjutan, dan meningkatkan perankingan prompt, tetapi meningkatkan risiko dan beban kepatuhan. Jika menggunakan server, kirim sinyal turunan (mis., “commute=true”) daripada jejak mentah (mis., koordinat GPS), dan hindari menyimpan apa yang tidak Anda perlukan.
Rencanakan kontrol pengguna sejak hari pertama:
Tambahkan aturan retensi sederhana: simpan hanya yang Anda butuhkan, selama yang diperlukan. Misalnya, simpan event mentah 7–14 hari untuk debugging, lalu simpan hanya preferensi teragregasi (seperti “lebih suka prompt malam”)—atau hapus sepenuhnya jika pengguna memilih keluar.
Aplikasi prompt berbasis konteks hidup atau mati oleh model datanya. Jika Anda menjaga sederhana dan eksplisit, Anda akan bisa menjelaskan “kenapa saya mendapatkan prompt ini?” dan memperbaiki perilaku aneh tanpa tebakan.
Anggap setiap sinyal yang terdeteksi sebagai event yang dapat dipikirkan aplikasi. Struktur minimal mungkin meliputi:
arrived_home, walking, calendar_meeting_start, headphones_connectedAnda juga bisa menyimpan metadata kecil (mis., label lokasi “Home”, motion “Walking”), tapi hindari logging jejak GPS mentah kecuali benar-benar perlu.
Sebuah aturan menghubungkan konteks ke prompt. Modelkan aturan agar dapat dievaluasi dengan cara yang sama setiap kali:
Tambahkan flag enabled dan field snoozed until sehingga tindakan pengguna diterjemahkan bersih ke keadaan.
Pisahkan personalisasi dari aturan sehingga pengguna dapat mengubah perilaku tanpa menulis ulang logika:
Konteks bisa hilang (izin ditolak, sensor mati, confidence rendah). Rencanakan fallback seperti:
Model ini memberi perilaku yang dapat diprediksi sekarang dan ruang untuk berkembang nanti.
Mesin prompt adalah “otak” yang mengubah kehidupan nyata yang berantakan menjadi dorongan tepat waktu yang membantu. Jaga agar dapat dimengerti dan deterministik sehingga bisa debugging, sambil tetap terasa personal.
Alur praktis terlihat seperti ini:
Bahkan prompt bagus menjadi mengganggu jika terlalu sering. Tambahkan pengaman sejak awal:
Mulai sederhana, lalu kembangkan:
Setiap prompt yang dikirimkan harus membawa baris pendek “Kenapa saya melihat ini?”. Contoh: “Anda biasanya refleksi setelah latihan, dan Anda baru selesai 10 menit yang lalu.” Ini membangun kepercayaan dan membuat umpan balik pengguna (“kurangi yang seperti ini”) dapat ditindaklanjuti.
Arsitektur on-device-first menjaga deteksi konteks cepat, privat, dan andal—bahkan saat pengguna tidak terhubung. Perlakukan cloud sebagai tambahan untuk kenyamanan (sinkron) dan pembelajaran (analitik teragregasi), bukan sebagai ketergantungan perilaku inti.
Semua ini harus bekerja tanpa login.
Jaga server tipis:
Saat tidak ada jaringan:
Saat konektivitas kembali, sinkron latar mengunggah event yang dikantongi dan menyelesaikan konflik. Untuk konflik, utamakan last-write-wins untuk preferensi sederhana, dan merge untuk data append-only seperti riwayat prompt.
Gunakan scheduler bawaan OS (iOS BackgroundTasks, Android WorkManager) dan rancang untuk batching:
Sinkronkan yang meningkatkan kontinuitas, bukan data sensor mentah:
Pembagian ini memberi pengalaman konsisten lintas perangkat sambil menjaga pemrosesan konteks paling sensitif tetap di perangkat.
Aplikasi prompt berbasis konteks hanya bekerja jika terasa mudah. UX terbaik mengurangi keputusan saat prompt tiba, sambil tetap membiarkan pengguna membentuk apa arti “berguna” seiring waktu.
Rancang layar beranda di sekitar prompt hari ini dan tindak lanjut cepat. Struktur sederhana bekerja baik:
Jaga setiap kartu prompt fokus: satu kalimat, satu aksi utama. Jika prompt butuh konteks lebih, sembunyikan di balik “Kenapa saya melihat ini?” daripada menampilkannya secara default.
Hindari onboarding yang terasa seperti kuesioner. Mulai dengan set default kecil, lalu tawarkan layar Edit Rules yang tampak seperti pengaturan aplikasi sehari-hari:
Beri nama aturan dengan bahasa biasa (“Setelah pulang kerja”) daripada kondisi teknis.
Tambahkan Activity Log yang menunjukkan apa yang dipicu, kapan, dan apa yang aplikasi deteksi (“Prompt dikirim karena: tiba di gym”). Biarkan pengguna:
Sertakan ukuran teks yang dapat dibaca, opsi kontras tinggi, target ketuk besar, dan label tombol yang jelas. Dukungan reduced motion, hindari mengandalkan warna saja, dan pastikan alur kunci dapat digunakan dengan pembaca layar.
Notifikasi adalah tempat aplikasi prompt berguna bisa cepat berubah menjadi mengganggu. Tujuannya mengirim prompt yang tepat di momen yang tepat—dan membuatnya mudah diabaikan ketika momen tidak tepat.
Mulai dengan opsi paling tidak mengganggu dan hanya eskalasikan saat benar-benar meningkatkan pengalaman.
Aturan praktis: jika prompt bisa diputuskan di perangkat, kirim sebagai notifikasi lokal.
Tambahkan beberapa kontrol berdampak tinggi yang mencegah gangguan lebih dari mengurangi keterlibatan:
Buat kontrol ini dapat diakses sejak pengalaman prompt pertama (“Terlalu banyak? Sesuaikan frekuensi”) sehingga pengguna tak perlu mencari di menu.
Teks notifikasi harus menjawab tiga pertanyaan cepat: kenapa sekarang, apa yang harus dilakukan, dan berapa lama. Jaga singkat, hindari memunculkan rasa bersalah, dan gunakan kata kerja mengundang aksi:
Jika Anda tidak bisa menjelaskan “kenapa sekarang” dalam beberapa kata, itu sering tanda pemicunya terlalu lemah.
Ketukan tidak boleh menjatuhkan pengguna ke layar beranda generik. Deep link langsung ke prompt terkait, terisi otomatis dengan konteks yang terdeteksi dan cara mudah untuk memperbaikinya.
Contoh: ketuk notifikasi → Layar Prompt dengan “Dipicu oleh: Tiba di gym • 18:10” plus aksi seperti Lakukan sekarang, Tunda, Tidak relevan, dan Ubah aturan. Opsi terakhir mengubah rasa kesal menjadi sinyal umpan balik bersih untuk personalisasi nanti.
Personalisasi harus terasa seperti aplikasi mendengarkan—bukan menebak. Jalan aman adalah mulai dengan aturan yang jelas, lalu biarkan pengguna mengarahkan perbaikan lewat umpan balik ringan dan pengaturan sederhana.
Setelah prompt, tawarkan aksi cepat satu ketukan:
Gunakan kata sederhana dan tunjukkan hasil segera. Jika seseorang mengetuk “Tidak bermanfaat,” jangan paksa survei panjang. Tindak lanjut opsional singkat seperti “Waktu salah” atau “Topik salah” sudah cukup.
Gunakan umpan balik untuk menyetel aturan dan perankingan dengan cara yang bisa Anda jelaskan. Contoh:
Saat perubahan terjadi, buat terlihat: “Kami akan menampilkan lebih sedikit prompt kerja sebelum jam 9” atau “Kami akan memprioritaskan prompt singkat di hari sibuk.” Hindari perilaku tersembunyi yang berubah tanpa disadari.
Tambahkan area kecil “Preferensi” dengan kontrol untuk:
Pengaturan ini bertindak sebagai kontrak jelas: pengguna harus tahu apa yang dioptimalkan aplikasi.
Jangan infer sifat sensitif (kesehatan, hubungan, keuangan) dari data konteks. Hanya personalisasi di area sensitif saat pengguna secara eksplisit mengaktifkannya, dan berikan cara mudah menonaktifkannya tanpa kehilangan pengaturan lain.
Prompt peka-konteks terasa “pintar” hanya ketika mereka muncul di momen yang tepat—dan diam saat momen tidak tepat. Pengujian harus mencakup keduanya: ketepatan (apakah memicu?) dan pengendalian (apakah menghindar?).
Mulai dengan tes simulator yang cepat dan dapat diulang sehingga Anda bisa iterasi tanpa meninggalkan meja. Kebanyakan alat dev mobile memungkinkan simulasi perubahan lokasi, pergeseran waktu, perubahan konektivitas, dan transisi latar/depannya. Gunakan ini untuk memvalidasi aturan dan logika perankingan secara deterministik.
Lalu lakukan pengujian nyata dengan berjalan dan berkendara. Simulator tak akan menangkap sinyal berantakan seperti drift GPS, seluler yang fluktuatif, atau sensor yang berbeda saat ponsel di saku, tas, atau dipasang di mobil.
Pendekatan praktis adalah membuat “skrip uji” kecil untuk setiap tipe prompt (mis., “tiba di gym,” “komuter dimulai,” “penyelesaian malam”) dan jalankan end-to-end pada perangkat nyata.
Sistem konteks gagal dengan cara yang membosankan dan dapat diprediksi—jadi uji itu lebih awal:
Tujuannya bukan perilaku sempurna—tetapi perilaku masuk akal yang tidak pernah mengejutkan atau mengganggu.
Instrumentasikan outcome sehingga Anda tahu apakah prompt membantu:
Sinyal-sinyal ini membantu menyetel perankingan dan throttling tanpa menebak.
Bahkan MVP harus mencakup pelaporan crash dasar dan metrik startup/performance. Deteksi konteks bisa sensitif baterai, jadi lacak CPU latar/wake-ups dan pastikan aplikasi tetap responsif saat trigger dievaluasi di latar.
MVP untuk aplikasi prompt berbasis konteks harus membuktikan satu hal: orang akan menerima prompt tepat waktu dan bertindak. Jaga rilis pertama sempit agar Anda bisa belajar cepat tanpa mengirim labirin pengaturan.
Tujuannya untuk sejumlah kecil prompt, beberapa sinyal konteks, dan kontrol pengguna yang jelas:
Mulai dengan nilai, bukan izin. Di layar pertama, tunjukkan contoh notifikasi realistis dan manfaatnya (“Prompt singkat di momen yang Anda pilih”). Lalu:
Jika Anda ingin memvalidasi pengalaman cepat, platform vibe-coding seperti Koder.ai dapat membantu mem-prototype bagian inti (UI perpustakaan prompt, editor aturan, log aktivitas, dan backend tipis) dari spesifikasi obrolan—lalu iterasi copy dan guardrail tanpa membangun semuanya dari awal. Berguna untuk mendapatkan dashboard web React (untuk uji internal), backend Go + PostgreSQL (untuk sinkron), dan kode sumber yang bisa diserahkan ke tim mobile setelah perilaku MVP terbukti.
Screenshot dan copy Anda harus mencerminkan apa yang aplikasi lakukan hari pertama: berapa banyak prompt per hari, betapa mudahnya menunda, dan bagaimana privasi ditangani. Hindari mengisyaratkan akurasi sempurna; jelaskan kontrol dan batasannya.
Kirim analitik yang menghormati privasi: jumlah prompt dikirim, dibuka, ditunda, dinonaktifkan, dan waktu-ke-aksi. Tambahkan “Apakah ini membantu?” setelah beberapa penggunaan.
Rencanakan iterasi mingguan untuk default dan copy prompt, lalu iterasi bulanan untuk pemicu baru. Gunakan roadmap sederhana: tingkatkan akurasi, perluas perpustakaan prompt, lalu tambahkan personalisasi tingkat lanjut setelah loop inti bekerja.
Mereka adalah dorongan kecil dan tepat waktu yang muncul saat situasi relevan terdeteksi (waktu, lokasi, aktivitas, kalender, status perangkat, perilaku terbaru) daripada pada jadwal tetap.
Tujuannya adalah menampilkan prompt ketika kemungkinannya paling berguna—misalnya tepat setelah rapat selesai atau saat Anda tiba di rumah.
Mulailah dengan satu tujuan utama (mis. jurnal konsisten atau fokus yang lebih baik), lalu bangun perpustakaan prompt kecil di sekitar “momen bantuan” di mana dorongan benar-benar diinginkan.
Versi awal yang sempit lebih mudah disesuaikan, diuji, dan dijelaskan kepada pengguna.
Prioritaskan sinyal yang andal, hemat baterai, dan mudah dijelaskan:
Anggap cuaca dan tambahan lain sebagai bonus opsional.
Gunakan pembatas ketat sejak awal:
Lebih baik memulai dengan lebih sedikit prompt daripada yang Anda kira; pengguna selalu bisa menaikkannya.
Lebih baik melakukan pemrosesan di perangkat untuk mendeteksi konteks dan memilih prompt. Ini lebih cepat, bekerja offline, dan menjaga data sensitif tetap di ponsel.
Jika menambahkan server untuk sinkronisasi atau analitik, kirim sinyal turunan (mis. “commute=true”) daripada jejak lokasi mentah, dan batasi retensi.
Minta izin seminimal mungkin, hanya saat fitur benar-benar membutuhkan ("just-in-time"), dan jelaskan manfaatnya dalam satu kalimat.
Sertakan kontrol yang jelas seperti:
Rancang agar aplikasi masih berguna dengan izin yang terbatas.
Modelkan tiga hal secara eksplisit:
Memisahkan ini membuat perilaku dapat diprediksi dan memudahkan menjawab “Kenapa saya mendapat prompt ini?”.
Gunakan alur deterministik:
Tambahkan penjelasan singkat “Kenapa saya melihat ini?” untuk membangun kepercayaan dan membantu debugging.
Sesuaikan saluran dengan urgensi dan tingkat intrusi:
Ketuk deep-link langsung ke prompt terkait dengan konteks dan tindakan cepat (Lakukan, Tunda, Tidak relevan, Ubah aturan).
Uji keduanya: apakah pemicu benar dan apakah ia menahan diri:
Ukur sinyal kualitas seperti open rate, tunda, nonaktifkan, dan umpan balik “Bermanfaat/Tidak bermanfaat”—bukan hanya apakah pemicu terjadi.