Jelajahi bagaimana skema dan API yang dihasilkan AI mempercepat pengiriman, di mana mereka gagal, serta alur kerja praktis untuk meninjau, menguji, dan mengatur desain backend.
Ketika orang bilang “AI merancang backend kami,” biasanya maksudnya model menghasilkan draf awal dari cetak biru teknis inti: tabel basis data (atau koleksi), bagaimana bagian‑bagian itu saling terkait, dan API yang membaca serta menulis data. Dalam praktiknya, ini lebih ke “AI mengusulkan struktur yang bisa kita implementasikan dan perbaiki,” bukan “AI membangun semuanya.”
Minimalnya, AI dapat menghasilkan:
users, orders, subscriptions, beserta field dan tipe dasar.AI bisa menebak pola “umum”, tapi tidak dapat memilih model yang tepat ketika requirement ambigu atau domain‑spesifik. AI tidak akan tahu kebijakan nyata Anda tentang:
cancelled vs refunded vs voided).Perlakukan output AI sebagai titik awal terstruktur yang cepat—berguna untuk mengeksplorasi opsi dan menemukan kelalaian—tetapi bukan spes yang bisa langsung dikirim. Tugas Anda adalah menyediakan aturan dan edge case yang tegas, lalu meninjau hasil AI seperti Anda meninjau draf engineer junior: membantu, kadang mengesankan, tetapi sesekali salah dalam cara halus.
AI bisa menulis skema atau API dengan cepat, tapi ia tidak bisa menciptakan fakta yang hilang yang membuat backend “cocok” untuk produk Anda. Hasil terbaik muncul ketika Anda memperlakukan AI seperti desainer junior yang cepat: Anda memberikan batasan yang jelas, dan AI mengusulkan opsi.
Sebelum meminta tabel, endpoint, atau model, tuliskan hal‑hal esensial:
Jika requirement samar, AI cenderung “menebak” default: field opsional di mana‑mana, kolom status generik, kepemilikan tidak jelas, dan penamaan yang tidak konsisten. Itu sering menghasilkan skema yang tampak masuk akal tapi rusak di penggunaan nyata—terutama pada izin, pelaporan, dan edge case (refund, pembatalan, pengiriman parsial, persetujuan bertahap). Anda akan membayar itu nanti lewat migrasi, jalan pintas, dan API yang membingungkan.
Gunakan ini sebagai titik awal dan tempelkan ke prompt Anda:
Product summary (2–3 sentences):
Entities (name → definition):
-
Workflows (steps + states):
-
Roles & permissions:
- Role:
- Can:
- Cannot:
Reporting questions we must answer:
-
Integrations (system → data we store):
-
Constraints:
- Compliance/retention:
- Expected scale:
- Latency/availability:
Non-goals (what we won’t support yet):
-
AI paling efektif jika Anda memperlakukannya sebagai mesin draf cepat: ia bisa membuat model data pass‑pertama yang masuk akal dan set endpoint yang cocok dalam hitungan menit. Kecepatan ini mengubah cara Anda bekerja—bukan karena outputnya cocok sempurna, tetapi karena Anda bisa langsung mengiterasi sesuatu yang konkret.
Keuntungan terbesar adalah menghilangkan start cold. Beri AI deskripsi singkat entitas, alur pengguna utama, dan batasan, lalu ia bisa mengusulkan tabel/koleksi, relasi, dan permukaan API dasar. Ini berguna untuk demo cepat atau saat requirement belum stabil.
Kecepatan paling bernilai pada:
Manusia lelah dan melenceng. AI tidak—jadi ia bagus untuk menerapkan konvensi konsisten di seluruh backend:
createdAt, updatedAt, customerId)/resources, /resources/:id) dan payload yang konsistenKonsistensi ini membuat backend lebih mudah didokumentasikan, diuji, dan diserahkan ke developer lain.
AI juga baik pada kelengkapan. Jika Anda meminta CRUD penuh plus operasi umum (search, list, bulk update), biasanya ia menghasilkan permukaan yang lebih lengkap daripada draf manusia yang terburu‑buru.
Keuntungan cepat umum adalah penanganan error yang distandarisasi: amplop error seragam (code, message, details) di semua endpoint. Meskipun nanti Anda memodifikasinya, memiliki satu bentuk sejak awal mencegah campuran respons ad‑hoc.
Mindset kuncinya: biarkan AI memproduksi 80% pertama dengan cepat, lalu habiskan waktu Anda pada 20% yang butuh penilaian—aturan bisnis, edge case, dan “mengapa” di balik model.
Skema yang dihasilkan AI sering tampak “bersih” sekilas: tabel rapi, penamaan masuk akal, dan relasi cocok dengan jalur bahagia. Masalah biasanya muncul saat data nyata, pengguna nyata, dan alur nyata menabrak sistem.
AI bisa bergoyang antara ekstrem:
Tes mudah: jika halaman paling umum butuh 6+ join, Anda mungkin over‑normalized; jika update perlu mengubah nilai yang sama di banyak baris, Anda mungkin under‑normalized.
AI sering mengabaikan requirement “membosankan” yang menentukan desain backend nyata:
tenant_id di tabel, atau tidak menegakkan scoping tenant di constraint unik.deleted_at tapi tidak memperbarui aturan unik atau pola query untuk mengecualikan record yang terhapus.created_by/updated_by, riwayat perubahan, atau log event yang immutable.date dan timestamp tanpa aturan jelas (penyimpanan UTC vs tampilan lokal), menyebabkan bug off‑by‑one day.AI mungkin menebak:
invoice_number),Kesalahan ini biasanya muncul sebagai migrasi canggung dan pekerjaan sisi aplikasi.
Kebanyakan skema yang dihasilkan tidak mencerminkan bagaimana Anda akan menanyakan data:
tenant_id + created_at),Jika model tidak bisa mendeskripsikan 5 query teratas aplikasi Anda, ia tidak bisa mendesain skema yang andal untuk mereka.
AI sering mengejutkan dengan menghasilkan API yang “terlihat standar.” Ia meniru pola populer dari framework dan API publik, yang bisa menghemat waktu. Risikonya, AI mengoptimalkan untuk sesuatu yang terlihat masuk akal daripada apa yang benar untuk produk Anda, model data Anda, dan perubahan di masa depan.
Dasar pemodelan resource. Diberi domain yang jelas, AI cenderung memilih noun dan struktur URL yang masuk akal (mis. /customers, /orders/{id}, /orders/{id}/items). Ia juga baik menjaga konvensi penamaan konsisten di seluruh endpoint.
Scaffolding endpoint umum. AI sering menyertakan esensial: endpoint list vs detail, create/update/delete, dan bentuk request/response yang dapat diprediksi.
Konvensi baseline. Jika diminta, ia bisa menstandarkan pagination, filtering, dan sorting. Misalnya: ?limit=50&cursor=... (cursor pagination) atau ?page=2&pageSize=25 (page‑based), plus ?sort=-createdAt dan filter seperti ?status=active.
Abstraksi bocor. Kegagalan klasik adalah mengekspos tabel internal langsung sebagai “resource,” terutama ketika skema punya join table, field denormal, atau kolom audit. Anda berakhir dengan endpoint seperti /user_role_assignments yang mencerminkan detail implementasi daripada konsep yang dihadapi pengguna (“roles for a user”). Ini menyulitkan pemakaian dan perubahan API di masa depan.
Penanganan error tidak konsisten. AI mungkin mencampur gaya: kadang mengembalikan 200 dengan body error, kadang memakai 4xx/5xx. Anda menginginkan kontrak yang jelas:
400, 401, 403, 404, 409, 422){ "error": { "code": "...", "message": "...", "details": [...] } })Versioning sebagai pikiran belakangan. Banyak desain AI melewatkan strategi versioning sampai menjadi menyakitkan. Putuskan sejak hari pertama apakah Anda menggunakan path versioning (/v1/...) atau header‑based versioning, dan definisikan apa yang memicu breaking change. Sekalipun tidak pernah diganti, memiliki aturan mencegah kerusakan tak sengaja.
Gunakan AI untuk kecepatan dan konsistensi, tapi perlakukan desain API sebagai antarmuka produk. Jika sebuah endpoint mencerminkan database Anda daripada mental model pengguna, itu petunjuk bahwa AI mengoptimalkan untuk kemudahan generasi—bukan untuk kegunaan jangka panjang.
Perlakukan AI seperti desainer junior yang cepat: hebat menghasilkan draf, tidak bertanggung jawab atas sistem akhir. Tujuannya adalah memanfaatkan kecepatannya sambil menjaga arsitektur tetap disengaja, bisa ditinjau, dan diuji.
Jika Anda menggunakan alat vibe‑coding seperti Koder.ai, pemisahan tanggung jawab ini menjadi lebih penting: platform bisa cepat mendraf dan mengimplementasikan backend (mis. service Go dengan PostgreSQL), tetapi Anda tetap harus mendefinisikan invariant, batasan otorisasi, dan aturan migrasi yang bisa diterima.
Mulailah dengan prompt yang ketat yang mendeskripsikan domain, batasan, dan “apa yang dianggap sukses.” Minta model konseptual dulu (entitas, relasi, invariant), bukan tabel.
Kemudian iterasikan dalam loop tetap:
Loop ini efektif karena mengubah “saran AI” menjadi artefak yang bisa dibuktikan atau ditolak.
Jaga tiga lapisan terpisah:
Minta AI mengeluarkan ini sebagai seksi terpisah. Ketika sesuatu berubah (mis. status baru atau aturan), perbarui layer konseptual dulu, lalu rekonsiliasi skema dan API. Ini mengurangi coupling tak sengaja dan membuat refactor lebih ringan.
Setiap iterasi harus meninggalkan jejak. Gunakan ringkasan bergaya ADR (satu halaman atau kurang) yang mencakup:
deleted_at”).Saat Anda menempelkan umpan balik kembali ke AI, sertakan catatan keputusan relevan apa adanya. Itu mencegah model “lupa” pilihan sebelumnya dan membantu tim memahami backend bulan‑bulan kemudian.
AI paling mudah diarahkan bila Anda memperlakukan prompting seperti latihan penulisan spes: definisikan domain, nyatakan batasan, dan minta output konkret (DDL, tabel endpoint, contoh). Tujuannya bukan “kreatif”—melainkan “tepat.”
Minta model data dan aturan yang menjaga konsistensinya.
Jika Anda sudah punya konvensi, sebutkan: gaya penamaan, tipe ID (UUID vs bigint), kebijakan nullable, dan ekspektasi indexing.
Minta tabel API dengan kontrak eksplisit, bukan sekadar daftar route.
Tambahkan perilaku bisnis: gaya pagination, field untuk sorting, dan bagaimana filtering bekerja.
Buat model berpikir dalam rilis.
billing_address to Customer. Provide a safe migration plan: forward migration SQL, backfill steps, feature-flag rollout, and a rollback strategy. API must remain compatible for 30 days; old clients may omit the field.”Prompt yang samar menghasilkan sistem samar.
Untuk mendapatkan output yang lebih baik, perketat prompt: tentukan aturan, edge case, dan format deliverable.
AI dapat mendraf backend yang layak, tetapi mengirimkannya dengan aman masih memerlukan pemeriksaan manusia. Perlakukan daftar ini sebagai "gerbang rilis": jika Anda tidak bisa menjawab item dengan percaya diri, hentikan dan perbaiki sebelum menjadi data produksi.
(tenant_id, slug))._id, timestamp) dan terapkan seragam.Tegaskan aturan sistem secara tertulis:
Sebelum merge, jalankan tinjauan “happy path + worst path”: satu request normal, satu request invalid, satu request tidak terotorisasi, satu skenario volume tinggi. Jika perilaku API mengejutkan Anda, ia akan mengejutkan pengguna juga.
AI bisa menghasilkan skema dan permukaan API yang masuk akal, tetapi tidak bisa membuktikan backend berperilaku benar di bawah lalu lintas nyata, data nyata, dan perubahan mendatang. Perlakukan output AI sebagai draf dan jangkarilah dengan test yang mengunci perilaku.
Mulai dengan contract test yang memvalidasi request, response, dan semantik error—bukan hanya "happy paths." Bangun suite kecil yang berjalan melawan instance service yang nyata (atau container).
Fokus pada:
Jika Anda menerbitkan spec OpenAPI, hasilkan test dari spec tersebut—tetapi tambahkan juga kasus manual untuk bagian rumit yang spec tidak bisa ekspresikan (aturan otorisasi, constraint bisnis).
Skema yang dihasilkan AI sering melewatkan detail operasional: default aman, backfill, dan reversibilitas. Tambahkan test migrasi yang:
Simpan rencana rollback terstruktur untuk produksi: apa yang dilakukan jika migrasi lambat, mengunci tabel, atau memecah kompatibilitas.
Jangan benchmark endpoint generik. Tangkap pola query representatif (tampilan list teratas, search, join, agregasi) dan load test itu.
Ukur:
Di sinilah desain AI sering jatuh: tabel “masuk akal” yang menghasilkan join mahal di bawah beban.
Tambahkan pemeriksaan otomatis untuk:
Test keamanan dasar mencegah kelas kesalahan AI yang paling mahal: endpoint yang bekerja tetapi bocorkan terlalu banyak.
AI dapat mendraf skema "versi 0" yang baik, tetapi backend Anda hidup sampai versi 50. Perbedaan antara backend yang bertahan dan yang runtuh di bawah perubahan adalah bagaimana Anda mengembangkannya: migrasi, refactor terkontrol, dan dokumentasi niat yang jelas.
Perlakukan setiap perubahan skema sebagai migrasi, meskipun AI menyarankan "tinggal alter table." Gunakan langkah eksplisit yang dapat dibalik: tambahkan kolom baru dulu, lakukan backfill, lalu kencangkan constraint. Utamakan perubahan additif (kolom baru, tabel baru) daripada destruktif (rename/drop) sampai terbukti tidak ada yang tergantung pada bentuk lama.
Saat meminta AI untuk pembaruan skema, sertakan skema saat ini dan aturan migrasi yang Anda ikuti (mis. "tidak boleh drop kolom; gunakan expand/contract"). Ini mengurangi kemungkinan ia mengusulkan perubahan yang benar secara teori tapi berisiko di produksi.
Breaking change jarang hanya satu momen; mereka adalah transisi.
AI membantu membuat rencana langkah demi langkah (termasuk snippet SQL dan urutan rollout), tetapi Anda harus memvalidasi dampak runtime: locks, transaksi lama, dan apakah backfill bisa dilanjutkan.
Refactor harus mengisolasi perubahan. Jika perlu menormalisasi, memecah tabel, atau memperkenalkan event log, pertahankan layer kompatibilitas: view, kode translasi, atau tabel bayangan. Minta AI mengusulkan refactor yang mempertahankan kontrak API, dan minta daftar apa yang harus berubah di query, index, dan constraint.
Sebagian besar drift jangka panjang terjadi karena prompt berikutnya lupa niat awal. Simpan dokumen "kontrak model data" singkat: aturan penamaan, strategi ID, semantik timestamp, kebijakan soft‑delete, dan invariant ("order total adalah turunan, bukan disimpan"). Tautkan di dokumentasi internal Anda (mis. /docs/data-model) dan gunakan kembali dalam prompt AI agar desain tetap dalam batas yang sama.
AI bisa mendraf tabel dan endpoint dengan cepat, tetapi ia tidak “memiliki” risiko Anda. Perlakukan keamanan dan privasi sebagai requirement utama yang Anda tambahkan ke prompt, lalu verifikasi dalam review—terutama terkait data sensitif.
Sebelum menerima skema apa pun, beri label field berdasarkan sensitivitas (public, internal, confidential, regulated). Klasifikasi ini menentukan apa yang harus terenkripsi, termasking, atau diminimalkan.
Contoh: password tidak boleh disimpan (gunakan salted hash saja), token harus berumur pendek dan terenkripsi di rest, dan PII seperti email/telepon mungkin perlu masking di tampilan admin dan export. Jika field tidak diperlukan untuk nilai produk, jangan simpan—AI sering menambah atribut "bagus untuk dimiliki" yang meningkatkan eksposur.
API yang dihasilkan AI sering default ke pemeriksaan "role" sederhana. RBAC mudah dipahami, tetapi runtuh saat ada aturan kepemilikan ("user hanya melihat invoice sendiri") atau aturan konteks ("support hanya bisa melihat data saat tiket aktif"). ABAC menangani pola ini lebih baik, tetapi memerlukan kebijakan eksplisit.
Jelaskan pola yang digunakan dan pastikan setiap endpoint menerapkannya konsisten—terutama endpoint list/search yang sering menjadi titik bocor.
Kode yang dihasilkan mungkin mencatat body request penuh, header, atau baris DB saat error. Itu bisa membocorkan password, token, dan PII ke log dan APM. Tetapkan default seperti: log terstruktur, allowlist field yang boleh dicatat, redaksi secret (Authorization, cookie, reset token), dan hindari mencatat payload mentah pada kegagalan validasi.
Rancang kemampuan penghapusan sejak hari pertama: penghapusan yang diminta pengguna, penutupan akun, dan alur “hak dilupakan”. Definisikan jendela retensi per kelas data (mis. event audit vs event marketing), dan pastikan Anda bisa membuktikan apa yang dihapus dan kapan.
Jika menyimpan log audit, simpan identifikasi minimal, lindungi dengan akses yang lebih ketat, dan dokumentasikan cara mengekspor atau menghapus data saat diperlukan.
AI terbaik bila Anda memperlakukannya seperti arsitek junior cepat: hebat menghasilkan draf pertama, lebih lemah membuat trade‑off kritis domain. Pertanyaan yang tepat bukan “Bisakah AI merancang backend saya?” melainkan “Bagian mana yang bisa AI buat drafnya dengan aman, dan bagian mana membutuhkan kepemilikan ahli?”
AI menghemat waktu nyata saat Anda membangun:
Di sini, AI bernilai untuk kecepatan, konsistensi, dan cakupan—terutama ketika Anda sudah tahu bagaimana produk harus berperilaku dan bisa mengenali kesalahan.
Berhati‑hati (atau jangan gunakan desain AI lebih dari inspirasi) saat bekerja di:
Dalam area ini, keahlian domain mengalahkan kecepatan AI. Requirement halus—hukum, klinis, akuntansi, operasional—sering tidak hadir di prompt, dan AI akan mengisi celah dengan percaya diri.
Aturan praktis: biarkan AI mengusulkan opsi, tapi wajibkan review akhir untuk invariant model data, batasan otorisasi, dan strategi migrasi. Jika Anda tidak bisa menyebut siapa yang bertanggung jawab atas skema dan kontrak API, jangan kirim backend yang dirancang AI.
Jika Anda sedang mengevaluasi workflow dan pengaman, lihat panduan terkait di /blog. Jika ingin bantuan menerapkan praktik ini ke proses tim Anda, cek /pricing.
Jika Anda ingin alur kerja end‑to‑end untuk beriterasi via chat, menghasilkan aplikasi kerja, dan tetap menjaga kontrol lewat ekspor kode sumber serta snapshot yang mudah rollback, Koder.ai dirancang untuk gaya build‑and‑review seperti itu.
Biasanya ini berarti model menghasilkan draf pertama dari:
Tim manusia masih harus memvalidasi aturan bisnis, batasan keamanan, performa query, dan keselamatan migrasi sebelum mengirimkan ke produksi.
Berikan input konkret yang tidak bisa diprediksi AI dengan aman:
Semakin jelas batasannya, semakin sedikit AI mengisi celah dengan default yang rentan.
Mulailah dengan model konseptual (konsep bisnis + invariant), lalu turunkan:
Memisahkan lapisan ini mempermudah mengubah cara penyimpanan tanpa merusak API—atau merevisi API tanpa mengubah aturan bisnis secara tidak sengaja.
Masalah umum meliputi:
tenant_id dan constraint unik komposit)deleted_at)Minta AI mendesain berdasarkan top query Anda lalu verifikasi:
tenant_id + created_at)Jika Anda tidak bisa menyebutkan 5 query/endpoint teratas, anggap rencana indeks apa pun belum lengkap.
AI biasanya benar pada scaffolding standar, tapi waspadai:
200 dengan badan error, kadang 4xx/5xx)Anggap API sebagai interface produk: modelkan endpoint berdasarkan konsep pengguna, bukan detail implementasi database.
Gunakan loop yang dapat diulang:
Gunakan kode status HTTP yang konsisten dan satu bentuk error envelope, misalnya:
400, 401, 403, 404, , , Prioritaskan test yang mengunci perilaku:
Test adalah cara Anda “memiliki” desain tersebut alih‑alih mewarisi asumsi AI.
Gunakan AI untuk draf ketika pola sudah dipahami (CRUD‑heavy MVP, internal tools). Hati‑hati atau hindari ketika:
Kebijakan praktis: AI boleh mengusulkan opsi, tapi manusia harus menyetujui invariant skema, otorisasi, dan strategi rollout/migrasi.
Skema bisa terlihat “bersih” tapi gagal saat menghadapi alur nyata dan beban.
Ini mengubah output AI menjadi artefak yang bisa dibuktikan atau ditolak alih‑alih percaya begitu saja.
409422429{"error":{"code":"...","message":"...","details":[...]}}
Pastikan pesan error tidak membocorkan internals (SQL, stack trace, secrets) dan konsisten di semua endpoint.