Bagaimana LLM mengubah ide berbahasa Inggris biasa menjadi aplikasi web, mobile, dan backend: requirements, alur UI, model data, API, pengujian, dan deployment.
Sebuah “ide produk berbahasa Inggris biasa” biasanya dimulai sebagai campuran niat dan harapan: siapa targetnya, masalah apa yang diselesaikan, dan bagaimana kelihatan suksesnya. Bisa berupa beberapa kalimat (“aplikasi untuk menjadwalkan dog walker”), alur kasar (“pelanggan request → walker terima → pembayaran”), dan beberapa keharusan (“push notification, rating”). Itu cukup untuk membahas ide—tapi belum cukup untuk membangun secara konsisten.
Ketika orang bilang LLM bisa “menerjemahkan” ide menjadi aplikasi, makna yang berguna adalah ini: mengubah tujuan yang samar menjadi keputusan konkret dan dapat diuji. “Terjemahan” bukan sekadar menulis ulang—melainkan menambahkan struktur agar Anda bisa meninjau, menantang, dan mengimplementasikannya.
LLM bagus untuk memproduksi draf pertama dari blok bangunan inti:
“Hasil akhir” tipikal terlihat seperti cetak biru produk full-stack: UI web (sering untuk admin atau tugas desktop), UI mobile (pengguna on-the-go), layanan backend (auth, business logic, notifikasi), dan penyimpanan data (database plus storage file/media).
LLM tidak bisa secara andal memilih trade-off produk Anda, karena jawaban yang tepat bergantung pada konteks yang mungkin belum Anda tulis:
Perlakukan model sebagai sistem yang mengusulkan opsi dan default, bukan kebenaran final.
Mode kegagalan terbesar bisa diprediksi:
Tujuan nyata dari “terjemahan” adalah membuat asumsi terlihat—sehingga Anda bisa mengonfirmasi, merevisi, atau menolak sebelum asumsi mengeras menjadi kode.
Sebelum LLM bisa mengubah “Buatkan saya aplikasi untuk X” menjadi layar, API, dan model data, Anda perlu product brief yang cukup spesifik untuk didesain. Langkah ini tentang mengubah niat yang samar menjadi target bersama.
Tulis pernyataan masalah dalam satu atau dua kalimat: siapa yang kesulitan, dengan apa, dan mengapa itu penting. Tambahkan metrik sukses yang dapat diobservasi.
Contoh: “Mengurangi waktu yang dibutuhkan klinik untuk menjadwalkan janji tindak lanjut.” Metrik bisa meliputi rata-rata waktu penjadwalan, tingkat no-show, atau % pasien yang memesan secara self-serve.
Daftar tipe pengguna utama (bukan semua yang mungkin menyentuh sistem). Beri tiap satu tugas utama dan skenario singkat.
Template prompt yang berguna: “Sebagai [peran], saya ingin [melakukan sesuatu] sehingga [manfaat].” Usahakan 3–7 use case inti yang menggambarkan MVP.
Kendala membedakan antara prototype yang rapi dan produk yang bisa dikirim. Sertakan:
Jelas-jelas apa yang ada di rilis pertama dan apa yang ditunda. Aturan sederhana: fitur MVP harus mendukung use case utama end-to-end tanpa solusi manual.
Jika mau, rangkum ini sebagai brief satu halaman dan jadikan “sumber kebenaran” untuk langkah berikutnya (requirements, alur UI, dan arsitektur).
Ide berbahasa biasa biasanya campuran tujuan (“bantu orang pesan kelas”), asumsi (“user akan login”), dan ruang lingkup yang samar (“buat sederhana”). LLM berguna di sini karena bisa mengubah input berantakan menjadi requirements yang bisa Anda tinjau, koreksi, dan setujui.
Mulai dengan menulis ulang setiap kalimat sebagai user story. Ini memaksa kejelasan tentang siapa membutuhkan apa dan mengapa:
Jika sebuah story tidak menyebutkan tipe pengguna atau manfaat, kemungkinan masih terlalu kabur.
Selanjutnya, kelompokkan story ke dalam fitur, lalu beri label masing-masing sebagai must-have atau nice-to-have. Ini membantu mencegah scope drift sebelum desain dan engineering dimulai.
Contoh: “push notifications” mungkin nice-to-have, sedangkan “membatalkan booking” biasanya must-have.
Tambahkan aturan sederhana yang dapat diuji di bawah tiap story. Acceptance criteria yang baik spesifik dan dapat diamati:
LLM seringkali default ke “happy path”, jadi minta edge case eksplisit seperti:
Bundel requirements ini menjadi sumber kebenaran yang akan Anda gunakan untuk mengevaluasi keluaran selanjutnya (alur UI, API, dan tes).
Sebuah ide berbahasa biasa menjadi bisa dibangun ketika berubah menjadi perjalanan pengguna dan layar yang dihubungkan oleh navigasi jelas. Pada langkah ini, Anda tidak memilih warna—Anda mendefinisikan apa yang bisa dilakukan orang, dalam urutan apa, dan apa indikator keberhasilannya.
Mulai dengan daftar jalur yang paling penting. Untuk banyak produk, Anda bisa menstrukturkan sebagai:
Model dapat meng-draft alur ini sebagai urutan langkah. Tugas Anda adalah mengonfirmasi apa yang opsional, apa yang wajib, dan di mana pengguna boleh keluar dan melanjutkan.
Minta dua deliverable: inventaris layar dan peta navigasi.
Output yang baik menamai layar secara konsisten (mis. “Order Details” vs “Order Detail”), mendefinisikan titik masuk, dan menyertakan state kosong (no results, no saved items).
Ubah requirements menjadi field form dengan aturan: wajib/opsional, format, batas, dan pesan error ramah: contoh aturan password, format alamat pembayaran, atau “tanggal harus di masa depan.” Pastikan validasi dilakukan inline (saat mengetik) dan saat submit.
Sertakan ukuran teks yang terbaca, kontras jelas, dukungan keyboard penuh di web, dan pesan error yang menjelaskan cara memperbaiki masalah (bukan sekadar “Input tidak valid”). Pastikan setiap field form punya label dan urutan fokus masuk akal.
“Arsitektur” adalah cetak biru aplikasi: bagian apa yang ada, tanggung jawab tiap bagian, dan bagaimana mereka saling berkomunikasi. Ketika LLM mengusulkan arsitektur, tugas Anda memastikan itu cukup sederhana untuk dibangun sekarang dan cukup jelas untuk dikembangkan nanti.
Untuk sebagian besar produk baru, backend tunggal (monolit) adalah titik awal yang tepat: satu codebase, satu deploy, satu database. Lebih cepat dibangun, lebih mudah di-debug, dan lebih murah dioperasikan.
Monolit modular sering menjadi titik manis: masih satu deploy, tapi diorganisir menjadi modul (Auth, Billing, Projects, dll.) dengan batasan yang bersih. Tunda pemecahan layanan sampai ada tekanan nyata—mis. traffic tinggi, tim yang butuh deploy independen, atau bagian sistem yang skalanya berbeda.
Jika LLM segera menyarankan “mikroservis”, minta justifikasi dengan kebutuhan konkret, bukan hipotesis masa depan.
Outline arsitektur yang baik menamai komponen esensial:
Model juga harus menyebutkan di mana tiap bagian berada (backend vs mobile vs web) dan mendefinisikan bagaimana client berinteraksi dengan backend (biasanya REST atau GraphQL).
Arsitektur tetap ambigu kecuali Anda menentukan dasar: framework backend, database, hosting, dan pendekatan mobile (native vs cross-platform). Minta model menulis ini sebagai “Asumsi” agar semua orang tahu apa yang didesain.
Daripada rewrite besar, pilih “escape hatches” kecil: caching untuk read panas, antrean untuk pekerjaan background, dan server stateless sehingga Anda bisa menambah instance nanti. Proposal arsitektur terbaik menjelaskan opsi ini sambil menjaga v1 sederhana.
Produk biasanya penuh dengan kata benda: “users,” “projects,” “tasks,” “payments,” “messages.” Pemodelan data adalah langkah di mana LLM mengubah kata benda itu menjadi gambaran bersama tentang apa yang harus disimpan aplikasi—dan bagaimana hal-hal itu terhubung.
Mulai dengan daftar entitas kunci dan tanyakan: apa yang milik apa?
Contoh:
Lalu definisikan relasi dan batasan: apakah task bisa ada tanpa project, apakah comment bisa diedit, apakah project bisa diarsipkan, dan apa yang terjadi pada task ketika project dihapus.
Selanjutnya, model mengusulkan skema awal (tabel SQL atau collection NoSQL). Jaga sederhana dan fokus pada keputusan yang mempengaruhi perilaku.
Draft tipikal mungkin termasuk:
Penting: tangkap field “status”, timestamp, dan constraint unik sejak awal (mis. email unik). Detail itu mengarahkan filter UI, notifikasi, dan pelaporan.
Kebanyakan aplikasi nyata butuh aturan jelas siapa melihat apa. LLM harus membuat kepemilikan eksplisit (owner_user_id) dan memodelkan akses (membership/role). Untuk produk multi-tenant (banyak perusahaan dalam satu sistem), perkenalkan entitas tenant/organization dan lampirkan tenant_id ke semua yang harus diisolasi.
Juga definisikan bagaimana permission ditegakkan: berdasarkan role (admin/member/viewer), berdasarkan kepemilikan, atau kombinasi keduanya.
Akhirnya, putuskan apa yang wajib dilog dan apa yang harus dihapus. Contoh:
Pilihan ini mencegah kejutan tak menyenangkan ketika kepatuhan, dukungan, atau pertanyaan penagihan muncul nanti.
API backend adalah tempat janji aplikasi menjadi tindakan nyata: “simpan profil saya,” “tunjukkan pesanan saya,” “cari listing.” Output yang baik dimulai dari aksi pengguna dan mengubahnya menjadi set kecil endpoint jelas.
Daftar hal utama yang diinteraksikan pengguna (mis. Projects, Tasks, Messages). Untuk tiap entitas, definisikan apa yang bisa dilakukan pengguna:
Biasanya ini dipetakan ke endpoint seperti:
POST /api/v1/tasks (create)GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)Buat task: pengguna mengirim title dan due date.
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
Response mengembalikan record yang tersimpan (termasuk field yang dibuat server):
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
Minta model menghasilkan error yang konsisten:
Untuk retry, prefer idempotency keys pada POST dan panduan jelas seperti “retry after 5 seconds.”
Client mobile update lambat. Pakai base path berversion (/api/v1/...) dan hindari breaking changes:
GET /api/version)Keamanan bukan tugas “nanti”. Saat LLM mengubah ide menjadi spesifikasi, Anda ingin default aman menjadi eksplisit—agar versi pertama yang dihasilkan tidak kebuka untuk penyalahgunaan.
Minta model merekomendasikan metode login utama dan fallback, plus apa yang terjadi ketika ada masalah (hilang akses, login mencurigakan, dll.). Pilihan umum:
Tentukan session handling (access token berumur pendek, refresh token) dan apakah dukungan multi-factor authentication diperlukan.
Authentication mengidentifikasi user; authorization membatasi akses. Dorong model memilih satu pola yang jelas:
project:edit, invoice:export) untuk produk fleksibelOutput yang baik menyertakan aturan contoh seperti: “Hanya owner project yang bisa menghapus project; kolaborator bisa mengedit; viewer bisa komentar.”
Minta daftar pengamanan konkret, bukan janji generik:
Juga minta checklist ancaman dasar: proteksi CSRF/XSS, cookie aman, dan upload file yang aman bila relevan.
Default ke pengumpulan data minimal: hanya yang benar-benar dibutuhkan fitur, untuk durasi sesingkat mungkin.
Minta LLM menyusun salinan bahasa-biasa untuk:
Jika Anda menambahkan analytics, sertakan opt-out (atau opt-in di mana dibutuhkan) dan dokumenkan di settings serta halaman kebijakan.
LLM bisa mengubah requirements Anda menjadi rencana pengujian yang berguna—jika Anda memaksanya berlabuh pada acceptance criteria, bukan pernyataan generik.
Mulai dengan memberi model daftar fitur dan acceptance criteria, lalu minta ia buat tes per kriteria. Output yang solid mencakup:
Jika sebuah tes tidak bisa menunjuk ke kriteria tertentu, kemungkinan itu noise.
LLM juga bisa mengusulkan fixture yang mencerminkan bagaimana orang benar-benar menggunakan aplikasi: nama acak, field hilang, zona waktu, teks panjang, dan record “hampir duplikat”.
Minta:
Tambahkan checklist mobile:
LLM hebat menulis kerangka tes cepat, tapi Anda harus meninjau:
Perlakukan model sebagai penulis tes cepat, bukan penanggung jawab QA terakhir.
Model bisa menghasilkan banyak kode, tapi pengguna baru merasakan manfaat ketika itu dikirim dengan aman dan Anda bisa melihat apa yang terjadi setelah peluncuran. Langkah ini tentang rilis berulang: langkah yang sama setiap kali, dengan kejutan paling sedikit.
Siapkan pipeline CI sederhana yang berjalan pada setiap pull request dan merge ke main:
Walau LLM menulis kode, CI yang memberi tahu apakah itu masih bekerja setelah perubahan.
Gunakan tiga lingkungan dengan tujuan jelas:
Konfigurasi harus lewat environment variable dan secret (jangan hard-code). Aturan praktis: jika mengubah nilai butuh perubahan kode, kemungkinan itu konfigurasi yang keliru.
Untuk aplikasi full-stack tipikal:
Rencanakan tiga sinyal:
Di sinilah pengembangan yang dibantu AI menjadi operasional: Anda tidak hanya menghasilkan kode—Anda menjalankan produk.
LLM bisa mengubah ide kabur menjadi sesuatu yang terlihat seperti rencana lengkap—tapi prosa yang dipoles bisa menyembunyikan celah. Kegagalan paling umum bisa diprediksi, dan Anda bisa mencegahnya dengan kebiasaan berulang.
Kebanyakan output lemah berakar pada empat masalah:
Berikan materi konkret:
Minta checklist per deliverable. Misalnya, requirements tidak “selesai” sampai mencantumkan acceptance criteria, state error, roles/permissions, dan metrik sukses terukur.
Output LLM mudah melenceng saat spes, catatan API, dan ide UI hidup di thread berbeda. Pertahankan satu dokumen hidup (bisa markdown sederhana) yang menautkan:
Saat mem-prompt lagi, tempelkan cuplikan terbaru dan katakan: “Perbarui hanya bagian X dan Y; biarkan bagian lain tidak berubah.”
Jika Anda mengimplementasikan sambil berjalan, gunakan workflow yang mendukung iterasi cepat tanpa kehilangan keterlacakan. Misalnya, mode perencanaan Koder.ai cocok: Anda bisa mengunci spec (asumsi, pertanyaan terbuka, acceptance criteria), menghasilkan scaffolding web/mobile/backend dari satu thread chat, dan mengandalkan snapshot/rollback bila perubahan memperkenalkan regresi. Ekspor kode berguna saat Anda ingin arsitektur yang dihasilkan dan repo tetap selaras.
Berikut seperti apa “terjemahan LLM” end-to-end—plus checkpoint di mana manusia harus melambat dan membuat keputusan nyata.
Ide berbahasa biasa: “Marketplace pet-sitting di mana pemilik pasang request, sitter apply, dan pembayaran dilepas setelah pekerjaan selesai.”
LLM bisa mengubahnya menjadi draf pertama seperti:
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviews.Itu berguna—tapi belum “selesai.” Ini proposal terstruktur yang butuh validasi.
Keputusan produk: Apa yang membuat sebuah “application” valid? Bisa owner mengundang sitter langsung? Kapan request dianggap “filled”? Aturan ini memengaruhi tiap layar dan API.
Review keamanan & privasi: Konfirmasi akses berbasis peran (owner tidak bisa baca chat owner lain), lindungi pembayaran, dan definisikan retensi data (mis. hapus chat setelah X bulan). Tambah kontrol penyalahgunaan: rate limit, pencegahan spam, audit log.
Trade-off performa: Tentukan apa yang harus cepat dan skalabel (pencarian/filter request, chat). Ini memengaruhi caching, pagination, indexing, dan background job.
Setelah pilot, pengguna mungkin minta “ulang request” atau “cancel dengan refund parsial.” Masukkan itu sebagai requirements yang diperbarui, regen atau patch alur terkait, lalu jalankan ulang tes dan pemeriksaan keamanan.
Tangkap “mengapa,” bukan hanya “apa”: aturan bisnis utama, matriks permission, kontrak API, kode error, migrasi DB, dan runbook singkat untuk rilis dan respons insiden. Ini yang membuat kode yang dihasilkan bisa dimengerti enam bulan kemudian.
Dalam konteks ini, “terjemahan” berarti mengubah ide yang samar menjadi keputusan spesifik dan dapat diuji: peran, perjalanan pengguna, kebutuhan, data, API, dan kriteria keberhasilan.
Ini bukan sekadar parafrase—melainkan membuat asumsi menjadi terlihat sehingga Anda bisa mengonfirmasi atau menolaknya sebelum membangun.
Biasanya draf awal praktis mencakup:
Anggap ini sebagai cetak biru draf yang perlu Anda tinjau, bukan spesifikasi akhir.
Karena LLM tidak selalu mengetahui kendala dunia nyata Anda tanpa Anda menyatakannya, keputusan berikut masih harus dibuat oleh manusia:
Gunakan model untuk mengusulkan opsi, lalu pilih secara sadar.
Berikan konteks yang cukup agar bisa dirancang terhadapnya:
Jika Anda tidak bisa memberikan dokumen ini ke rekan dan mendapatkan interpretasi yang sama, berarti belum siap.
Fokus pada mengubah tujuan menjadi user story + acceptance criteria.
Bundel yang kuat biasanya berisi:
Ini menjadi “sumber kebenaran” untuk UI, API, dan pengujian.
Minta dua keluaran utama:
Lalu verifikasi:
Mulailah dengan default: monolit atau monolit modular untuk kebanyakan produk v1.
Tanyakan balik bila model langsung menyarankan mikroservis—minta alasan konkret (traffic, kebutuhan deploy independen, perbedaan skala). Lebih baik sediakan “escape hatches” seperti:
Jaga v1 supaya mudah dikirim dan mudah di-debug.
Minta model menjelaskan secara gamblang:
Keputusan data memengaruhi filter UI, notifikasi, reporting, dan keamanan—jadi harus eksplisit agar tidak menimbulkan rewrite menyakitkan nanti.
Tegaskan konsistensi dan perilaku yang ramah mobile:
/api/v1/...)POST yang akan di-retryHindari perubahan breaking: tambahkan field opsional dan beri jendela deprecate.
Minta model merancang rencana lalu tinjau terhadap acceptance criteria:
Minta juga fixture nyata: zona waktu, teks panjang, near-duplicate, jaringan fluktuatif. Anggap test yang dihasilkan sebagai titik awal, bukan QA akhir.
Anda mendesain perilaku, bukan tampilan visual semata.