Vibe coding adalah cara cepat dan eksperimen-sentris untuk membangun dengan AI. Pelajari cara kerjanya sehari-hari, bagaimana ia berbeda dari rekayasa perangkat lunak, dan kapan cocok digunakan.
“Vibe coding” adalah pembangunan yang berfokus pada niat: Anda mulai dari apa yang ingin terjadi, mencoba sesuatu dengan cepat, dan mengarahkan hasil berdasarkan rasa dan umpan balik daripada merancang tiap detail di muka. “Vibe”-nya adalah loop rapat—tulis sedikit, jalankan, bereaksi, sesuaikan—sampai produk berperilaku seperti yang Anda bayangkan.
Pada kondisi terbaiknya, vibe coding adalah pengembangan berbasis prompt dengan mindset pembuat: Anda menjelaskan hasil yang diinginkan, menghasilkan atau menulis draf pertama, lalu iterasi berdasarkan apa yang terlihat. Ini kurang tentang “rencana sempurna, lalu eksekusi” dan lebih tentang “wujudkan dulu, lalu bentuk.”
Coding berbantuan AI membuat pendekatan ini lebih cepat karena bisa membuat scaffolding, menyarankan implementasi, dan menerjemahkan niat kabur menjadi kode yang berjalan. Tetapi pendekatan ini sudah ada sebelum alat hari ini—AI hanya menurunkan biaya mencoba ide.
Keterampilan inti tetaplah manusia: memutuskan apa yang dibangun selanjutnya, mengenali ketika sesuatu meleset, dan menjaga loop iterasi serta umpan balik tetap jujur.
Jika Anda ingin contoh alur kerja yang dibangun di sekitar loop ini, Koder.ai pada dasarnya adalah “vibe coding sebagai platform”: Anda menggambarkan aplikasi di chat, mengiterasi perilaku dan UI, dan membiarkan sistem berbasis agen menghasilkan serta menyesuaikan proyek (web app di React, backend di Go/PostgreSQL, dan aplikasi mobile di Flutter). Intinya bukan bahwa alat “menggantikan engineering”—melainkan memperpendek waktu dari ide → potongan yang berjalan → penyempurnaan.
Vibe coding cocok dengan budaya pembuat: orang ingin mengirim eksperimen kecil, prototipe, dan alat pribadi tanpa minta izin. Alat yang mudah diakses—lingkungan dev yang dihosting, template aplikasi, dan copilots yang mampu—membuat prototyping cepat terasa normal, bukan “hanya untuk ahli.”
Bukan sulap, dan bukan melompati berpikir. Anda masih perlu melakukan scoping, pengujian, dan membuat tradeoff. Vibe coding juga bukan “tanpa struktur”: ini memilih struktur secukupnya untuk menjaga momentum sambil belajar apa yang seharusnya produk tersebut.
Dalam praktiknya, vibe coding terasa kurang seperti “merencanakan sistem” dan lebih seperti “mengarahkan pair-programmer cerdas menuju hasil berguna.” Tujuannya adalah momentum: dapatkan sesuatu yang bekerja dengan cepat, lalu perketat dalam loop pendek.
Pilih hasil kecil yang bisa diuji dan Anda selesaikan dalam satu sesi—sesuatu yang menghasilkan hasil terlihat. Contoh: “Halaman di mana saya bisa menambah item ke daftar dan tetap tersimpan setelah refresh.” Thin vertical slice mengalahkan daftar periksa luas karena memunculkan batasan nyata lebih awal.
Sebelum menamai file atau mendebat arsitektur, tulis apa yang fitur harus lakukan dalam bahasa sederhana: input, output, kasus tepi, dan seperti apa “selesai”. Ini menjadi jangkar untuk prompt dan evaluasi Anda.
Minta AI menghasilkan implementasi awal, lalu langsung tambahkan penjagaan:
Anda tidak menerima kode secara membabi buta—Anda membentuk ruang pencarian.
Jalankan, rusak, sesuaikan. Ketika sesuatu gagal, beri AI sinyal konkret: pesan error, perilaku saat ini vs yang diharapkan, dan langkah reproduksi terkecil. Bergantian antara penyesuaian prompt dan edit kode kecil agar Anda tidak kehilangan kontrol atas apa yang berubah.
Pertahankan “decision log” ringan saat berjalan: apa yang dicoba, kenapa Anda mengubah arah, dan tradeoff yang diterima. Ini mencegah mengulang jalan buntu dan mempermudah penyerahan proyek nanti—meskipun sesi improvisasional.
Vibe coding dan rekayasa perangkat lunak tradisional bisa menghasilkan keluaran yang tampak serupa (fitur yang berjalan, aplikasi yang dideploy), tetapi mereka mengoptimalkan hal yang berbeda.
Vibe coding condong ke gerak: coba ide, lihat hasil, sesuaikan cepat. Tujuannya adalah belajar dan momentum. Engineering tradisional condong ke prediktabilitas: memastikan pekerjaan dapat diperkirakan, direview, diuji, dan dipelihara seiring waktu.
Perbedaan itu muncul sejak awal: vibe coding memperlakukan versi pertama sebagai probe; engineering memperlakukannya sebagai awal dari sebuah sistem.
Dalam alur vibe, “spes” sering berupa prompt plus beberapa contoh: “Buat checkout terasa lebih sederhana,” “Tambahkan filter seperti ini,” “Cocokkan nada halaman ini.” Bersifat percakapan dan fleksibel.
Engineering biasanya menerjemahkan niat menjadi requirements, acceptance criteria, dan tiket. Struktur itu memudahkan koordinasi dan verifikasi—terutama saat banyak orang menyentuh area yang sama.
Vibe coding mendorong eksperimen lokal: skrip cepat, komponen sekali pakai, sedikit upacara. Engineering tradisional mendorong pola bersama dan arsitektur supaya sistem tetap koheren saat berkembang.
Tidak ada yang “lebih benar”—mereka hanya melayani kendala yang berbeda.
Vibe coding sering berhenti pada “jalan dan terasa benar.” Engineering mengajukan pertanyaan ekstra: Apakah ini akan rusak saat beban naik? Apakah bisa diuji? Apakah penanganan error konsisten? Apakah kasus tepi tercover?
Vibe coding biasanya dioptimalkan untuk alur individu. Engineering dioptimalkan untuk tim: konvensi, norma review kode, dokumentasi, dan definisi bersama tentang done supaya kemajuan tidak bergantung pada konteks satu orang.
Vibe coding menonjol saat tujuannya adalah kecepatan, pembelajaran, dan momentum—bukan arsitektur sempurna sejak hari pertama. Jika Anda menggunakan coding berbantuan AI sebagai partner untuk prototyping cepat dan iterasi, situasi berikut biasanya menguntungkan.
Butuh demo, alat internal, atau fitur kecil dengan cepat? Vibe coding sulit dikalahkan. Anda bisa menjelaskan hasil (“dashboard yang menunjukkan pendaftaran dan error kemarin”) dan biarkan model menyusun versi pertama, lalu haluskan melalui umpan balik. Ini khususnya berguna ketika pekerjaan bersifat terisolasi dan risiko merusak sistem inti rendah.
Saat requirement kabur, engineering tradisional bisa menghabiskan banyak waktu merencanakan skenario yang tak terjadi. Vibe coding membiarkan Anda membangun slice tipis yang dapat digunakan, tunjukkan ke pengguna, dan pelajari apa yang penting. “Spes” menjadi hasil dari siklus pendek iterasi dan umpan balik.
Mindset pembuat sering belajar lebih cepat dengan membuat daripada membaca. Vibe coding bisa membantu Anda keluar dari kebuntuan di framework yang asing: menghasilkan kode awal, menyarankan struktur file, dan menjelaskan error. Anda tetap mempelajari konsep, tetapi dalam konteks dengan sesuatu yang nyata di layar.
Pemangku kepentingan tidak bereaksi kuat terhadap deskripsi abstrak seperti saat mencoba langsung. Vibe coding bagus untuk mencapai prototipe klikabel—alur dasar, UI sederhana, data contoh—sehingga percakapan pengembangan produk menjadi konkret.
Otomasi kecil (skrip laporan, pembantu pembersihan data, bot Slack sederhana) ideal. Biasanya low-ceremony, mudah diuji, dan memberikan nilai langsung—sempurna untuk akselerasi coding berbantuan AI.
Benang merahnya: use case ini mendapat manfaat dari kecepatan dan pembelajaran. Ketika biaya sedikit berantakan rendah, vibe coding memberi jalur tercepat menuju sesuatu yang nyata.
Vibe coding bagus untuk menjawab “Apakah ini bisa bekerja?” Engineering tradisional menang ketika pertanyaannya menjadi: “Bisakah ini terus bekerja—secara prediktabel, aman, dan dengan orang lain bergantung padanya?”
Jika fitur menyentuh pembayaran, autentikasi, izin, atau apa pun yang kritis terhadap keselamatan, kecepatan jarang menjadi penghambat. Yang sulit adalah ketepatan dalam kasus tepi, skenario serangan, dan kegagalan operasional.
Implementasi cepat berbantuan AI masih berharga sebagai sketsa, tetapi pengiriman butuh threat modeling yang cermat, coding defensif, dan review. Di area ini, “hampir benar” sering berarti “salah.”
Sistem dengan kepatuhan atau audit ketat butuh jejak: siapa mengubah apa, kenapa berubah, dan bukti telah diuji. Demikian pula, sistem yang bergantung pada uptime memerlukan monitoring, rencana rollback, perencanaan kapasitas, dan playbook insiden.
Kebutuhan-kebutuhan itu membuat Anda menuju:
Saat beberapa orang berkontribusi, konvensi bersama dan antarmuka stabil lebih penting daripada momentum individu. Praktik engineering tradisional—kontrak API, versioning, norma review kode, dan pola konsisten—mengurangi biaya koordinasi dan mencegah “kerusakan mengejutkan.”
Untuk produk yang diharapkan hidup bertahun-tahun, keterpeliharaan mengalahkan kecepatan mentah. Itu berarti tes yang menutup perilaku (bukan hanya baris), modul yang terbaca, penamaan konsisten, dan model data yang tidak menjebak Anda.
Beberapa bug tidak bisa diselesaikan dengan mencoba variasi sampai sesuatu bekerja. Sistem terdistribusi, aturan bisnis rumit, bottleneck performa, dan masalah “hanya terjadi di produksi” sering membutuhkan pemahaman domain mendalam dan investigasi metodis—disiplin engineering klasik.
Dari luar vibe coding tampak spontan: Anda menggambarkan apa yang Anda mau, AI menulis kode, dan Anda terus mendorong sampai bekerja. Tetapi pembeda nyata bukanlah “pandai pakai AI.” Melainkan pandai scoping—mengubah ide kabur menjadi masalah terbatas yang bisa diselesaikan model tanpa menebak.
Sesi vibe yang kuat dimulai dengan pernyataan masalah kecil dan definisi jelas tentang “selesai.” Contoh: “Konversi CSV leads menjadi daftar deduplikasi berdasarkan email, mempertahankan timestamp terbaru” itu bisa diselesaikan. “Bersihkan pipeline leads saya” mengundang ambiguitas.
Sebelum minta kode, tuliskan—dengan sederhana—apa yang dianggap sukses, apa yang rela diabaikan, dan apa yang tidak boleh rusak.
Prompt yang membantu seperti mini-spes:
Ini menjaga AI agar tidak mengarang asumsi yang bukan maksud Anda.
Daripada “tulis kodenya,” coba: “Berikan 2–3 pendekatan, jelaskan tradeoff, lalu rekomendasikan satu.” Anda akan memunculkan pilihan sejak awal (skrip cepat vs modul yang bisa dipakai ulang, validasi ketat vs parsing yang toleran) dan menghindari menulis ulang nanti.
Minta tes, data contoh, dan mode kegagalan. Prompt seperti “Input apa yang akan merusak ini?” atau “Tambah tes untuk kasus tepi dan tunjukkan output yang diharapkan” sering menangkap masalah sebelum Anda menjalankan apapun.
Perlakukan setiap prompt sebagai perubahan kecil dengan satu tujuan. Ketika sesuatu meleset, jangan mulai ulang—perketat spes, tambahkan satu kendala yang hilang, dan jalankan lagi. Irama itu adalah “vibe,” tetapi keterampilannya adalah kejelasan disiplin.
Vibe coding bergerak cepat—jadi tujuan bukanlah “arsitektur sempurna”, melainkan mencegah kekacauan yang membuat perubahan berikutnya dua kali lebih sulit. Sedikit struktur lebih awal menjaga momentum tinggi karena Anda menghabiskan lebih sedikit waktu merapikan kejutan nanti.
Mulai dengan satu thin slice yang bekerja end-to-end: satu aksi pengguna yang mengalir melalui UI (jika ada), logika, dan penyimpanan/API, meskipun sederhana. Ini menciptakan tulang punggung stabil untuk diiterasi. Saat menambah fitur, Anda memperluas sesuatu yang nyata—bukan menumpuk bagian setengah jadi.
Guardrail ringan langsung membayar:
Ini bukan proses berat—melainkan asuransi yang memungkinkan Anda terus bereksperimen.
Buat kode mudah dibaca dan mudah di-regenerate: fungsi kecil, nama jelas, dan modul yang jelas (mis. api/, services/, ui/). Jika Anda bisa menjelaskan tujuan sebuah file dalam satu kalimat, Anda sudah benar.
Tulis secukupnya agar orang lain bisa menjalankannya tanpa Anda:
Sebelum mengirim link atau buka PR, jalankan checklist cepat: hapus kode mati, ubah nama variabel yang membingungkan, tambahkan TODO di tempat Anda sengaja memotong sudut, dan verifikasi thin slice masih bekerja. Pass lima menit itu sering jadi pembeda antara “prototipe keren” dan “titik awal yang bisa dipakai.”
Vibe coding bergerak cepat, yang berarti kualitas harus ringan, dapat diulang, dan mudah diterapkan saat alur berjalan. Tujuannya bukan mengubah prototipe menjadi birokrasi—melainkan menangkap kesalahan yang menghabiskan jam Anda nanti.
Sebelum mempercayai apa pun, pastikan proyek berjalan andal dari keadaan bersih. Itu berarti instalasi baru, langkah setup yang jelas, dan satu perintah yang bekerja.
Jika Anda tidak bisa mereproduksi hasil sendiri, Anda bukan memiliki produk—melainkan mesin yang beruntung.
Jangan kejar cakupan penuh. Tambahkan tes yang melindungi inti:
Tes ini menciptakan jaring pengaman untuk iterasi berbantuan AI selanjutnya, di mana refaktor kecil bisa diam-diam mengubah perilaku.
Kode yang dihasilkan bisa tidak konsisten. Formatter dan linter menjaga kode tetap terbaca tanpa debat tim. Mereka juga menangkap kesalahan umum (variabel tidak terpakai, import buruk) sebelum dikirim.
Tanyakan hal sederhana:
Ini penting ketika AI menyarankan “perbaikan cepat” seperti akses admin luas atau membuang output debug.
AI bisa mengulang cuplikan yang dikenali. Jika sesuatu tampak disalin (terutama blok besar), ganti atau konfirmasi sumbernya permisif. Saat ragu, buat ulang secara orisinal dan dokumentasikan.
Vibe coding terasa santai—prompt cepat, hasil cepat—tetapi saat kode menyentuh pengguna nyata, tanggung jawab ada pada Anda. “AI menulisnya” tidak mengubah siapa yang bertanggung jawab atas keamanan, ketepatan, kepatuhan hukum, atau bahaya.
Perlakukan prompt, riwayat chat, dan potongan yang ditempel seperti artefak produksi. Mereka bisa disimpan, direview, diekspor, atau terbagi tidak sengaja.
Saat asisten menghasilkan kode, Anda sering tidak tahu apa yang mirip. Ketidakpastian itu penting.
Jelaskan sumber saat Anda meminjam kode (dari docs, GitHub, Stack Overflow). Hindari menyalin cuplikan “asal tidak diketahui” ke produk tanpa review. Kebiasaan sederhana membantu: tambahkan komentar singkat dengan link referensi saat Anda sengaja mengadaptasi sesuatu.
Logika yang dihasilkan AI bisa menyiratkan asumsi: nama, alamat, mata uang, gender, bahasa, kebutuhan disabilitas. Uji dengan input dan pengguna beragam—terutama untuk alur seperti onboarding, pembayaran, moderasi, dan eligibility.
Vibe coding sangat baik untuk prototyping cepat, tetapi prototipe bisa tampak selesai secara menipu. Beritahu pemangku kepentingan apa yang nyata dan apa yang masih placeholder: penguatan keamanan, monitoring, performa, dan tinjauan hukum mungkin belum ada. Label singkat di README (“demo quality”) bisa mencegah kesalahpahaman mahal.
Prototipe hasil vibe bagus untuk membuktikan konsep, tetapi tim butuh lebih dari “jalan di laptop saya.” Tujuannya adalah mempertahankan kecepatan yang Anda dapatkan sambil membuat pekerjaan dapat dibaca, dites, dan dimiliki.
Kemas prototipe seolah-olah menyerahkan tongkat, bukan kotak misteri. Tulis “README untuk manusia” singkat: apa fitur lakukan, bagaimana menjalankannya, apa yang dimock, apa yang di-hardcode, dan bagian mana yang eksperimental. Sertakan skrip demo cepat (langkah + output yang diharapkan) sehingga orang lain bisa memvalidasi perilaku dalam beberapa menit.
Jika Anda membangun prototipe di platform seperti Koder.ai, manfaatkan fitur handoff praktis: ekspor source code, tangkap snapshot sebelum perubahan besar, dan pertahankan jalur rollback sederhana agar eksperimen awal tidak menjadi irreversible.
Prompt Anda berguna sebagai sejarah, tetapi tiket butuh kejelasan. Ubah niat prototipe menjadi:
Jika Anda masih punya thread prompt asli, tempel kutipan kunci ke tiket sebagai konteks—bukan sebagai spes penuh.
Dalam tahap produksi awal, reviewer harus memprioritaskan:
Gaya bisa diatur setelah risiko terkontrol.
“Done” biasanya berarti: target reliabilitas, monitoring/alert dasar, dokumentasi minimal, dan jalur on-call/ownership yang jelas. Jika tak ada yang memilikinya, itu masih prototipe.
Refactor jika desain inti masuk akal tapi berantakan. Rewrite jika struktur prototipe menghalangi pengujian, performa, atau keamanan. Aturan bagus: jika Anda tidak bisa menjelaskan arsitektur dalam beberapa kalimat, berhenti dan rancang ulang sebelum menumpuk fitur.
Vibe coding cocok dengan generasi yang tumbuh belajar dengan melakukan: menonton tutorial singkat, mencoba segera, dan berbagi hasil cepat. Ketika ide bisa berubah jadi demo yang berjalan dalam satu jam, jarak antara “saya punya konsep” dan “saya membangun sesuatu” menyusut—dan itu mengubah siapa yang merasa diizinkan membuat.
Alat berbantuan AI menghilangkan banyak gesekan awal: setup boilerplate, kecemasan sintaks, dan masalah “file kosong.” Itu tidak berarti masalah sulit hilang, tetapi pemula bisa mulai dengan hasil—aplikasi yang berjalan, fitur yang bekerja—dan belajar detailnya sambil jalan.
Vibe coding sesuai dengan loop iterasi ketat: prompt, jalankan, tweak, ulangi. Anda mendapat sinyal langsung dari produk sendiri—apakah terasa benar, berguna, membingungkan? Kecepatan itu membuat belajar lebih playful dan tidak sekeras minggu-minggu perencanaan sebelum melihat apapun.
Banyak pembuat baru tidak mengejar sistem “sempurna” di hari pertama. Mereka ingin mengirim alat kecil, membagikannya, dan iterasi berdasarkan reaksi nyata. Vibe coding mendukung pendekatan itu karena dioptimalkan untuk momentum: Anda bisa menguji ide seperti eksperimen daripada berkomitmen pada build panjang.
Alih-alih menerjemahkan niat menjadi instruksi kaku dari awal, Anda bisa menjelaskan apa yang Anda mau dalam bahasa normal, haluskan dengan alat, dan mengarahkan hasil. Bagi banyak orang, itu terasa lebih mirip brainstorming daripada “programming.”
Keterampilan bergeser dari menghafal API menjadi membuat keputusan yang baik: apa yang dibangun selanjutnya, apa yang disederhanakan, apa yang dihapus, dan kapan keluaran “cukup baik” untuk tujuan. Dalam vibe coding, rasa—plus kemauan untuk iterasi—menjadi keuntungan teknis nyata.
Vibe coding unggul di discovery: mengubah ide kabur menjadi sesuatu yang bisa diklik, dites, dan dikaji. Engineering tradisional unggul di durability: membuat hal itu andal, dapat dimengerti, dan aman diubah. Triknya bukan memilih satu—melainkan tahu kapan beralih mode.
Explore (vibe-first): sketsa fitur dengan prompt cepat, terima kode berantakan, dan optimalkan untuk pembelajaran. Simpan catatan “parking lot” untuk hal yang Anda sengaja lewati (auth, kasus tepi, penanganan error).
Validate (cek realitas): jalankan app, coba input bodoh, dan konfirmasi alur inti bekerja. Jika tidak lebih baik secara bermakna daripada alternatif, berhenti lebih awal—di sinilah vibe menghemat waktu.
Harden (pass engineering): refactor ke modul jelas, tambahkan tes untuk perilaku paling bernilai, dan buat kegagalan terlihat (error bagus, default aman). Tuliskan asumsi dan tradeoff agar Anda di masa depan tidak menebak-nebak.
Maintain (ramah tim): dokumentasikan cara menjalankan, deploy, dan mengubah tanpa merusak semuanya.
Jika Anda ingin kecepatan vibe tanpa kekacauan, pelajari dasar debugging, testing, dan kebersihan keamanan (validasi input, batasan auth, penanganan rahasia). Itu sudah cukup untuk menjaga momentum sambil menghindari kerusakan yang bisa dihindari.
Langkah selanjutnya: tingkatkan alur prompting Anda dengan /blog/how-to-write-better-prompts-for-coding, dan jika Anda mengevaluasi alat atau rencana, cek /pricing.
Ini adalah cara membangun perangkat lunak yang berfokus pada niat: mulai dari perilaku yang Anda inginkan, buat versi cepat pertama (dengan menulis atau menghasilkan kode), lalu iterasi dalam loop pendek berdasarkan apa yang Anda lihat berjalan.
Sesi vibe yang baik bukan soal “tanpa aturan”, melainkan “umpan balik cepat + struktur secukupnya untuk tetap kendali.”
Tidak—AI membuatnya lebih cepat, tetapi alur (membangun sebuah slice, menguji, menyesuaikan) sudah ada jauh sebelum copilots.
AI terutama menurunkan biaya mencoba ide dengan membuat scaffolding, menyarankan implementasi, dan membantu debug—sementara Anda tetap bertanggung jawab atas keputusan.
Mulailah dengan hasil kecil dan bisa diuji yang bisa diselesaikan dalam satu sesi.
Contoh: “Halaman di mana saya bisa menambahkan item ke daftar dan tetap tersimpan setelah refresh.” Thin slice seperti itu memunculkan batasan nyata lebih cepat tanpa mengunci arsitektur besar.
Tulis mini-spesifikasi dalam bahasa alami:
Gunakan itu sebagai jangkar untuk prompt dan sebagai tolok ukur apakah hasilnya benar-benar benar.
Berikan sinyal konkret:
Jangan mulai ulang dari nol; perketat satu kendala pada suatu waktu agar Anda bisa melihat apa yang berubah dan kenapa.
Log keputusan menjaga iterasi cepat tidak berubah menjadi jalan buntu yang berulang.
Buat ringan—hanya poin seperti:
Ini juga mempermudah handoff dan pembersihan nanti.
Vibe coding mengoptimalkan kecepatan dan eksplorasi; engineering mengoptimalkan prediktabilitas, koordinasi, dan pemeliharaan jangka panjang.
Dalam praktik:
Cocok untuk:
Benang merahnya: biaya menjadi agak berantakan rendah, dan kecepatan belajar penting.
Gunakan disiplin engineering tradisional ketika ketepatan dan keselamatan lebih penting daripada kecepatan:
Versi vibe bisa tetap menjadi sketsa—tetapi pengiriman butuh review, tes, dan threat modeling.
Gunakan pemeriksaan ringan dan dapat diulang yang tidak membunuh momentum:
Jika Anda ingin rutinitas campuran sederhana: explore → validate → harden → maintain.
Ini berguna cepat: prompt, jalankan, tweak, ulangi. Mintalah pendekatan bertahap:
