Vibe Coding: Mengubah Kode Menjadi Percakapan dengan AI

Apa Arti “Vibe Coding” (Tanpa Hype)

“Vibe coding” adalah ide sederhana: alih-alih membangun perangkat lunak dengan menulis setiap baris sendiri, Anda membangunnya melalui percakapan berkelanjutan dengan AI yang mengusulkan kode, menjelaskan trade-off, dan beriterasi bersama Anda.

Anda mengarahkan dengan niat (“buat halaman ini lebih cepat dimuat,” “tambahkan sign-in,” “cocokkan bentuk API ini”), dan AI merespons dengan perubahan konkret yang bisa Anda jalankan, periksa, dan revisi.

Percakapan lebih penting daripada spesifikasi

Alur tradisional sering terlihat seperti: tulis spesifikasi rinci → pecah ke tugas → implementasi → tes → revisi. Itu bekerja, tapi mengasumsikan Anda bisa memprediksi desain yang tepat sejak awal dan bahwa menulis kode adalah hambatan utama.

Vibe coding menggeser penekanan menjadi: jelaskan tujuan → dapatkan implementasi draf → bereaksi terhadap apa yang Anda lihat → perbaiki dalam langkah kecil. “Spesifikasi” bukan dokumen besar—melainkan dialog yang berkembang berpasangan dengan output yang dapat dijalankan.

Mengapa ini terjadi sekarang

Tiga kekuatan mendorong pergeseran ini:

• Alat sudah cukup baik: pair programming AI dapat menghasilkan draf pertama yang meyakinkan, bukan hanya potongan kecil.
• Kecepatan penting: tim dapat mengeksplorasi opsi dengan cepat—pola UI berbeda, model data, atau penanganan kasus tepi—sebelum berkomitmen.
• Aksesibilitas membaik: lebih banyak orang bisa membuat prototipe dan mengkomunikasikan niat produk tanpa jadi ahli pemrograman.

Menetapkan ekspektasi

Vibe coding bersinar ketika Anda sedang eksplorasi, membuat prototipe, mengintegrasikan pola umum, atau memoles fitur lewat mikro-iterasi cepat. Itu bisa menyesatkan jika Anda memperlakukan keluaran AI sebagai “benar secara default,” terutama di area keamanan, performa, dan aturan bisnis yang halus.

Sikap yang berguna: AI adalah kolaborator cepat, bukan otoritas. Anda tetap bertanggung jawab atas kejelasan, batasan, dan memutuskan apa arti “selesai.”

Dari Spesifikasi ke Percakapan: Pergeseran Inti

Spesifikasi tradisional dirancang untuk menghilangkan ambiguitas dari masalah sebelum siapa pun menulis kode. Mereka mencoba membekukan keputusan lebih awal: field yang tepat, state yang tepat, kasus tepi yang tepat. Itu berguna—tetapi juga mengasumsikan Anda sudah tahu yang Anda inginkan.

Vibe coding membalik urutan itu. Alih-alih memperlakukan ketidakpastian sebagai kegagalan, Anda menjadikannya bahan eksplorasi. Anda mulai dengan niat dan membiarkan percakapan memunculkan bagian yang hilang: batasan, trade-off, dan momen “oh, kita tidak terpikirkan itu.”

Spesifikasi menghilangkan ambiguitas; percakapan menggunakannya

Spesifikasi berkata: “Ini sistemnya.” Percakapan bertanya: “Apa yang harus dilakukan sistem saat ini terjadi?” Pendekatan tanya-dulu membuat lebih mudah menemukan kebutuhan yang tidak mungkin muncul dalam dokumen—seperti seberapa ketat validasi harusnya, apa isi pesan error, atau apa yang dilakukan saat email sudah terpakai.

“Cukup untuk diuji” lebih baik daripada “sempurna di kertas” di awal

Ketika AI bisa membuat draf implementasi dalam hitungan menit, tujuan pass pertama berubah. Anda tidak mencoba memproduksi cetak biru definitif. Anda mencoba menghasilkan sesuatu yang dapat diuji: potongan tipis yang bisa Anda klik, jalankan, atau simulasikan. Umpan balik dari prototipe itu menjadi persyaratan yang sebenarnya.

Unit kemajuan baru: iterasi dan umpan balik

Kemajuan bukan lagi “kami menyelesaikan spesifikasi.” Ini menjadi “kami menjalankannya, melihat perilaku, dan menyesuaikan.” Percakapan menghasilkan kode, kode menghasilkan bukti, dan bukti memandu prompt berikutnya.

Contoh: “Saya mau alur signup” → langkah → kode

Alih-alih menulis PRD penuh, Anda bisa meminta:

• “Rancang alur signup dasar dengan email + password, plus validasi dan pesan error ramah.”
• “Apa kasus tepinya? Buat checklist.”
• “Implementasikan versi minimal yang bisa saya uji lokal, lalu sarankan perbaikan.”

Itu mengubah keinginan samar menjadi langkah konkret—tanpa berpura-pura Anda sudah tahu setiap detail. Hasilnya lebih sedikit dokumen awal dan lebih banyak belajar-dari-cara-kerja, dengan manusia mengarahkan keputusan pada setiap iterasi.

Peran Baru: Director, Editor, dan Implementer

Vibe coding tidak menggantikan “developer” sebanyak membuat pekerjaan terasa seperti topi-topi yang berbeda yang Anda kenakan—kadang dalam jam yang sama. Menamai peran ini membantu tim tetap sengaja tentang siapa yang memutuskan apa, dan mencegah AI diam-diam menjadi pembuat keputusan.

Director: menetapkan arah, batas, dan selera

Director mendefinisikan apa yang Anda bangun dan apa arti “bagus.” Itu bukan hanya fitur—itu batas dan preferensi:

• Tujuan: hasil yang harus dicapai pengguna
• Batasan: anggaran, target performa, stack teknis, tenggat
• Selera: gaya, kesederhanaan, maintainability, aksesibilitas

Saat Anda berperan sebagai Director, Anda tidak meminta AI untuk jawaban tunggal. Anda meminta opsi yang sesuai batasan, lalu memilih.

Editor: membentuk, memverifikasi, dan menjaga koherensi

Editor mengubah keluaran AI menjadi produk yang koheren. Di sinilah penilaian manusia paling penting: konsistensi, kasus tepi, penamaan, kejelasan, dan apakah kode benar-benar sesuai niat.

Sikap yang berguna: perlakukan saran AI seperti draf dari rekan junior yang cepat. Anda tetap harus memeriksa asumsi, bertanya “apa yang kita lupa?”, dan memastikan cocok dengan sistem lain.

Implementer: mempercepat bagian membosankan

Peran Implementer adalah tempat AI paling bersinar: menghasilkan boilerplate, menghubungkan endpoint, menulis test, menerjemahkan antar bahasa, atau menghasilkan beberapa pendekatan dengan cepat.

Nilai terbaik AI adalah kecepatan dan keluasan—mengusulkan pola, mengisi celah, dan melakukan pekerjaan repetitif sementara Anda pegang kemudi.

Kepemilikan: manusia tetap bertanggung jawab

Bahkan jika AI menulis 80% baris, manusia memiliki hasilnya: kebenaran, keamanan, privasi, dan dampak pengguna. Nyatakan itu secara eksplisit dalam alur kerja—siapa yang menyetujui perubahan, siapa yang meninjau, siapa yang merilis.

Jangan biarkan AI jadi otoritas

Agar kolaborasi sehat:

• Minta trade-off (“Sebutkan dua pendekatan alternatif dan risikonya?”)
• Minta ketidakpastian (“Asumsi apa yang kamu buat?”)
• Verifikasi dengan kenyataan (“Tes atau cek apa yang membuktikan ini bekerja?”)

Tujuannya adalah percakapan di mana AI menghasilkan kemungkinan—dan Anda memberikan arahan, standar, dan keputusan akhir.

Bagaimana Alur Kerja Berubah: Mikro-Iterasi Daripada Rencana Besar

Vibe coding menggeser unit kerja default dari “selesaikan fitur” ke “buktikan langkah kecil berikutnya.” Alih-alih menulis satu prompt besar yang mencoba memprediksi setiap kasus tepi, Anda beriterasi dalam loop singkat: minta, hasilkan, uji, sesuaikan.

Mikro-iterasi: prompt lebih kecil, umpan balik lebih cepat

Aturan yang berguna adalah bergerak dari permintaan besar ke kenaikan kecil yang dapat diuji. Minta satu fungsi, satu endpoint, atau satu state UI—bukan seluruh modul. Lalu jalankan, baca, dan putuskan apa yang diubah.

Ini menjaga Anda dekat dengan realitas: tes yang gagal, error kompilasi nyata, dan masalah UX konkret lebih baik panduannya daripada asumsi.

“Rencanakan dulu, lalu kode” sebagai loop default

Mikro-iterasi bekerja terbaik ketika Anda menjaga ritme:

1. Rencana: definisikan kenaikan berikutnya dan kriteria sukses.

2. Kode: minta AI menghasilkan hanya yang cocok dengan rencana itu.

3. Verifikasi: jalankan tes, lint, dan lakukan pembacaan cepat.

4. Sempurnakan: perbarui rencana berdasarkan apa yang Anda pelajari.

Jika Anda melewatkan langkah rencana, AI mungkin menghasilkan kode yang tampak masuk akal tapi menyimpang dari niat Anda.

Minta AI mengulang persyaratan (dan asumsi)

Sebelum menulis kode, minta AI mengulang persyaratan dan asumsi dengan kata-katanya sendiri. Ini memunculkan celah lebih awal: “Haruskah string kosong dianggap hilang?” “Ini sinkron atau asinkron?” “Format error-nya bagaimana?” Anda bisa mengoreksi di satu pesan daripada menemukan ketidakcocokan kemudian.

Simpan changelog percakapan yang berjalan

Karena keputusan terjadi lewat dialog, pertahankan changelog ringan: apa yang Anda ubah, kenapa, dan apa yang Anda tunda. Bisa berupa bagian singkat di deskripsi PR atau file catatan sederhana. Hasilnya adalah kejelasan—terutama saat Anda kembali ke fitur seminggu kemudian atau menyerahkannya ke orang lain.

Jika Anda menggunakan platform vibe-coding seperti Koder.ai, fitur seperti planning mode, snapshots, dan rollback bisa membuat mikro-iterasi ini lebih aman: Anda bisa mengeksplorasi cepat, checkpoint keadaan yang bekerja, dan membatalkan eksperimen tanpa kehilangan momentum.

Prompting sebagai Product Thinking: Cara Bertanya yang Lebih Baik

Vibe coding bekerja paling baik ketika prompt terdengar kurang seperti “tuliskan fungsi” dan lebih seperti “bantu saya membuat keputusan produk yang baik.” Keterampilan tersembunyi bukanlah susunan kata yang cerdik—melainkan jelas tentang apa arti sukses.

Mulai dengan konteks, bukan instruksi

Mulailah dengan menggambarkan situasi tempat kode akan hidup: tujuan, pengguna, batas, dan non-goals. Ini mencegah model mengisi celah dengan asumsi yang bukan pilihan Anda.

Contoh:

• Tujuan: mengurangi drop-off checkout dengan memperjelas ongkos kirim
• Pengguna: pembeli mobile-first, beberapa di koneksi lambat
• Batas: harus cocok dengan design system yang ada, tidak ada tabel backend baru
• Non-goal: merombak seluruh checkout

Minta opsi sebelum meminta kode

Sebelum berkomitmen pada implementasi, minta beberapa pendekatan dengan pro/kon. Anda tidak sekadar menghasilkan kode—Anda memilih trade-off (kecepatan vs maintainability, akurasi vs kompleksitas, konsistensi vs kebaruan).

Polanya yang berguna:

“Berikan 3 pendekatan. Untuk tiap pendekatan: bagaimana cara kerjanya, manfaat, risiko, apa yang perlu saya verifikasi. Lalu rekomendasikan satu berdasarkan batasan saya.”

Gunakan checklist untuk memaksa kelengkapan

AI bisa menghasilkan output jalur-happy-path yang meyakinkan. Lawan itu dengan memintanya mengaudit sendiri memakai checklist: kasus tepi, kondisi error, aksesibilitas, dan performa. Ini mengubah prompting menjadi QA produk ringan.

MVP dulu, lalu poles

Minta contoh minimal dulu, lalu kembangkan. Mulai dengan potongan tipis yang bisa Anda jalankan dan pahami, lalu beriterasi: MVP → validasi → poles. Ini menjaga Anda tetap mengendalikan dan membuat kesalahan lebih murah dideteksi sejak awal.

Pengendalian Kualitas Ketika Kode Diusulkan, Bukan Ditesebut

Ketika AI mengusulkan kode, terasa lebih seperti “menerima atau menolak” opsi ketimbang “menulis.” Perubahan itu sebabnya pengendalian kualitas jadi penting: kode yang diusulkan bisa tampak masuk akal, cepat, tapi salah secara halus.

Perlakukan keluaran AI sebagai draf

Kode yang dihasilkan harus diperlakukan seperti draf pertama dari rekan yang bekerja cepat dan belum menjalankan apa pun. Anggap perlu suntingan, verifikasi, dan penjajaran dengan konvensi Anda sebelum boleh masuk ke codebase.

Pakai kebiasaan review kode yang familiar

Jalankan checklist review biasa, walau perubahan kecil:

• Keterbacaan: apakah niat jelas tanpa usaha mental berlebih?
• Penamaan: apakah variabel dan fungsi mencerminkan domain, bukan implementasi?
• Struktur: apakah logika terbagi jadi unit yang koheren, atau satu blok panjang?
• Komentar: apakah menjelaskan “mengapa,” bukan mengulang “apa”?

Jika kodenya sulit dibaca, sulit dipercaya—dan sulit dipelihara.

Minta AI menjelaskan dirinya

Sebelum merge, minta penjelasan bahasa-biasa tentang apa yang dilakukan kode, asumsi utama, dan kasus tepi yang mungkin terlewat. Jika penjelasan samar atau menghindari detail, itu sinyal untuk melambat dan menyederhanakan.

“Tunjukkan saya tes” lebih baik daripada “percaya saya”

Minta AI mengusulkan tes yang membuktikan perilaku, bukan sekadar niat:

• jalur utama (happy path)
• kasus tepi dan input buruk
• regresi untuk bug yang sudah diperbaiki

Bahkan tes ringan memaksa kejelasan. Jika Anda tidak bisa mengujinya, Anda sebenarnya tidak mengendalikannya.

Aturan penerimaan singkat

Terima kode yang diusulkan hanya bila Anda bisa (1) menjelaskannya, (2) menjalankannya, dan (3) memverifikasinya dengan tes atau cek yang dapat direproduksi. Kecepatan hebat—sampai ketidakpastian itu dikirim ke produksi.

Di Mana Vibe Coding Gagal: Batas dan Mode Kegagalan

Vibe coding bagus untuk eksplorasi, prototipe, atau iterasi pada pola yang sudah dipahami. Ia gagal ketika AI mulai “membantu” dengan mengisi celah yang Anda tidak sadari ada.

Asumsi tersembunyi (kegagalan paling sunyi)

Saran AI sering mengandung tebakan tanpa kata-kata: database apa yang dipakai, bagaimana auth bekerja, apa arti “pengguna aktif”, atau penanganan error yang dapat diterima. Asumsi itu bisa cukup halus untuk terlihat masuk akal di diff—tetapi salah untuk produk Anda.

Tanda praktis: jika kode memperkenalkan konsep baru yang Anda tidak sebutkan (cache, queue, library tertentu), anggap itu hipotesis, bukan jawaban.

Keluaran yang yakin tapi salah

Model bisa menciptakan API, flag, atau metode yang tidak ada—terutama dengan framework yang cepat berubah. Gaya penulisan persuasif dapat menipu tim untuk mengirimkan fiksi.

Cara cepat menangkapnya:

• Verifikasi setiap pemanggilan yang tidak dikenal dengan dokumentasi resmi.
• Cari perilaku “ajaib” tanpa konfigurasi pendukung.
• Minta AI menyebut sumber atau versi; jika tidak bisa, berhenti.

“Tes lulus” bukan berarti “pengguna dilayani”

AI bisa mengoptimalkan agar tes lulus sementara melewatkan kebutuhan nyata: aksesibilitas, latensi, kasus tepi, atau aturan bisnis. Lulus tes mungkin hanya membuktikan Anda mengetes hal yang salah.

Jika Anda menulis semakin banyak tes untuk membenarkan pendekatan yang meragukan, mundur dan nyatakan kembali hasil pengguna dalam bahasa biasa sebelum melanjutkan.

Kapan berhenti beriterasi

Berhenti meminta prompt dan konsultasikan dokumentasi resmi (atau ahli manusia) ketika:

• Anda berurusan dengan keamanan, pembayaran, auth, atau privasi.
• Perbaikan membutuhkan banyak “penyesuaian kecil” namun tidak stabil.
• Anda tidak bisa menjelaskan jalur kode end-to-end setelah dua putaran.

Vibe coding adalah percakapan cepat, tetapi beberapa keputusan membutuhkan jawaban yang dapat dirujuk—bukan tebakan fasih.

Keamanan, Privasi, dan IP: Tetap Bertanggung Jawab

Vibe coding memindahkan banyak pemikiran ke jendela chat. Itu berguna—tetapi juga memudahkan menempelkan hal yang biasanya tidak Anda publikasikan.

Aturan sederhana: perlakukan setiap prompt seolah bisa dicatat, ditinjau, atau bocor. Walau alat Anda menjamin privasi, kebiasaan Anda harus mengasumsikan “bisa dibagikan secara tidak sengaja.”

Apa yang tidak boleh dikirim ke AI

Beberapa informasi adalah “tidak” keras dalam prompt, screenshot, atau log yang disalin:

• Rahasia: API key, token, private key, sertifikat, link reset password, kode OAuth, webhook signing secret.
• Data pribadi: nama terkait identifier, email, nomor telepon, alamat, data pembayaran, ID pemerintahan, info kesehatan.
• Data pelanggan atau bisnis internal: angka penjualan, kontrak, roadmap, laporan insiden dengan detail identitas.
• Kode sumber proprietary yang tidak boleh dibagikan di luar organisasi (termasuk kode klien).

Jika ragu, anggap sensitif dan hapus.

Prompt yang lebih aman dengan placeholder dan redaksi

Anda masih bisa mendapatkan bantuan tanpa mengekspos data nyata. Ganti nilai sensitif dengan placeholder konsisten agar model bisa memahami struktur.

Gunakan pola seperti:

• API_KEY=REDACTED
• user_email=<EMAIL>
• customer_id=<UUID>
• s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>

Saat berbagi log, hilangkan header, query string, dan payload. Saat berbagi kode, hapus kredensial dan konfigurasi lingkungan, dan sisakan hanya snippet minimal untuk mereproduksi masalah.

IP, lisensi, dan dasar atribusi

Saran AI bisa menyertakan kode yang mirip contoh publik. Perlakukan apa pun yang bukan Anda tulis sebagai berpotensi “pinjaman.” Penjaga praktis:

• Jangan tempel potongan besar dari sumber berhak cipta ke prompt.
• Berhati-hati menyalin snippet yang dihasilkan ke produksi tanpa review—terutama jika terlihat seperti fungsi library lengkap atau implementasi “terlalu sempurna.”
• Utamakan dokumentasi resmi dan codebase Anda sebagai sumber kebenaran.
• Jika tim memerlukannya, catat asal-usul (mis. “draf dibantu AI”) di PR supaya reviewer memberi pengawasan ekstra.

Kebijakan tim ringan yang efektif

Buat ringkas supaya orang mau mengikutinya:

1. Alat yang diizinkan (dan proyek mana yang boleh menggunakan alat tersebut).
2. Persyaratan redaksi (apa yang harus dihapus tiap kali).
3. Ekspektasi review (kode buatan AI mendapat tes, pemeriksaan keamanan, dan review manusia yang sama).
4. Jalur eskalasi untuk ketidakpastian (tanya security/legal atau pemilik yang ditunjuk).

Satu halaman cukup. Tujuannya menjaga vibe coding cepat—tanpa menjadikan kecepatan sebagai risiko.

Pola Komunikasi yang Menjaga Manusia Tetap Mengendalikan

Vibe coding bekerja paling baik ketika manusia tetap “di kursi pilot” dan AI diperlakukan sebagai asisten yang cepat dan cerewet. Perbedaannya jarang pada model—melainkan pada kebiasaan komunikasi yang mencegah drift, asumsi diam-diam, dan scope creep tak sengaja.

Satu tujuan per thread (dan sebutkan dengan jelas)

Perlakukan setiap chat atau sesi sebagai mini-proyek tunggal. Mulai dengan tujuan yang jelas dan batas. Jika tujuan berubah, mulai thread baru agar konteks tidak kabur.

Contoh: “Tambahkan validasi sisi-klien ke form signup—tanpa perubahan backend.” Kalimat itu memberi kondisi sukses yang jelas dan garis penghentian.

Ringkasan keputusan mikro setelah milestone

Setelah langkah bermakna—memilih pendekatan, memperbarui komponen, mengganti dependensi—tuliskan ringkasan dua sampai empat baris. Ini mengunci niat dan membuat percakapan tidak mudah melenceng.

Ringkasan sederhana harus menjawab:

• Apa yang diputuskan
• Kenapa diputuskan
• Apa yang akan dilakukan selanjutnya

Selalu minta rekap akhir

Sebelum merge (atau bahkan berganti tugas), minta rekap terstruktur. Ini mekanisme kontrol: memaksa AI menampilkan asumsi tersembunyi dan memberi Anda checklist untuk diverifikasi.

Minta:

• File yang diubah (dan kenapa)
• Perintah yang dijalankan
• Asumsi yang dibuat
• Risiko / kasus tepi yang tidak ditangani

Jadikan prompt bagian dari produk kerja

Jika saran AI memengaruhi kode, simpan “kenapa” dekat dengan “apa.” Simpan prompt kunci dan keluaran bersama PR atau tiket supaya reviewer bisa memahami niat dan mereproduksi alasan nanti.

Template ringan yang bisa ditempel di deskripsi PR:

Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:

Pola ini tidak memperlambat Anda—mereka mencegah pengerjaan ulang dengan membuat percakapan dapat diaudit, direview, dan jelas dimiliki oleh manusia.

Dampak pada Pembelajaran dan Dinamika Tim

Vibe coding menggeser pembelajaran dari “belajar dulu, bangun belakangan” menjadi “bangun, lalu pelajari apa yang terjadi.” Itu bisa menjadi superpower—atau jebakan—tergantung bagaimana tim menetapkan ekspektasi.

Yang didapat junior (dan apa yang harus diawasi)

Untuk developer junior, keuntungan terbesar adalah kecepatan umpan balik. Alih-alih menunggu siklus review untuk belajar bahwa pendekatan salah, mereka bisa minta contoh, alternatif, dan penjelasan bahasa-biasa seketika.

Penggunaan yang baik: menghasilkan snippet kecil, menanyakan mengapa itu bekerja, lalu menulis ulang dalam kata-kata dan kode mereka sendiri. Risikonya melewatkan langkah terakhir itu dan menganggap saran sebagai sihir. Tim bisa mendorong pembelajaran dengan mewajibkan catatan singkat “apa yang saya ubah dan kenapa” di PR.

Yang didapat senior (dan bagaimana mengubah mentorship)

Insinyur senior diuntungkan terutama pada boilerplate dan pencarian opsi. AI dapat cepat membuat scaffold test, menyambung glue code, atau mengusulkan beberapa desain untuk dibandingkan. Itu membebaskan senior menghabiskan lebih banyak waktu pada arsitektur, kasus tepi, dan pembinaan.

Mentorship juga menjadi lebih editorial: meninjau pertanyaan yang diajukan junior, asumsi yang tertanam di prompt, dan trade-off yang dipilih—daripada hanya menilai kode final.

Risiko tim: atrofia keterampilan itu nyata

Jika orang berhenti membaca diff dengan teliti karena “mungkin model sudah benar,” kualitas review menurun dan pemahaman menipis. Seiring waktu, debugging menjadi lebih lambat karena lebih sedikit rekan yang bisa bernalar dari prinsip dasar.

Norma sehat: AI mempercepat pembelajaran, bukan menggantikan pemahaman. Jika seseorang tidak bisa menjelaskan perubahan, itu tidak lolos—sekali pun outputnya rapi.

Mengukur Keberhasilan: Seperti Apa “Bagus” dalam Praktik

Vibe coding bisa terasa produktif meski diam-diam menciptakan risiko: niat yang tidak jelas, tes dangkal, atau perubahan yang “kelihatan baik” tapi tidak. Mengukur keberhasilan berarti memilih sinyal yang menghargai kebenaran dan kejelasan—bukan sekadar kecepatan.

Mulai dengan kriteria penerimaan bahasa-biasa

Sebelum meminta AI solusi, tulis apa arti “selesai” dalam istilah sehari-hari. Ini menjaga percakapan berpegang pada hasil daripada detail implementasi.

Contoh kriteria penerimaan:

• “Saat pengguna mereset password, mereka menerima tepat satu email dalam 60 detik.”
• “Jika penyedia pembayaran down, checkout menampilkan pesan jelas dan tidak menagih pelanggan.”

Jika Anda tidak bisa mendeskripsikan sukses tanpa menyebut kelas, framework, atau fungsi, mungkin Anda belum siap mendelegasikan saran kode.

Perlakukan cek otomatis sebagai papan skor

Saat kode diusulkan bukan ditulis baris-per-baris, cek otomatis menjadi garis kebenaran pertama Anda. Alur kerja vibe-coding yang baik meningkatkan persentase perubahan yang lulus cek pada iterasi pertama atau kedua.

Cek umum:

• Linting/formatting
• Unit dan integration tests
• Pengecekan tipe (jika relevan)
• Scan keamanan (dependensi, secrets, SAST dasar)

Jika alat-alat ini hilang, metrik keberhasilan akan sebatas “vibes”—dan itu tidak bertahan lama.

Lacak hasil, bukan output

Indikator berguna terlihat pada kebiasaan tim dan stabilitas produksi:

• Lebih sedikit regresi setelah rilis (dan identifikasi penyebab lebih cepat)
• Waktu siklus lebih pendek dari permintaan perubahan kecil → PR ter-merge
• PR lebih jelas: deskripsi lebih baik, kriteria penerimaan terhubung, dan diff terbaca

Jika PR makin besar, sulit direview, atau penuh “mystery meat,” proses melorot.

Tambahkan aturan “persetujuan manusia” untuk perubahan berdampak tinggi

Tentukan kategori yang selalu butuh persetujuan manusia eksplisit: auth, pembayaran, penghapusan data, permissions, setelan keamanan, dan logika bisnis inti. AI boleh mengusulkan; manusia harus mengonfirmasi niat dan risiko.

“Bagus” dalam praktik berarti tim rilis lebih cepat dan tidur lebih nyenyak—karena kualitas diukur terus-menerus, bukan diandaikan.

Playbook Starter Praktis untuk Vibe Coding

Vibe coding bekerja terbaik jika Anda menanggapinya seperti proses produksi ringan, bukan chat yang “entah bagaimana” menjadi perangkat lunak. Tujuannya menjaga percakapan konkret: scope kecil, kriteria sukses jelas, dan verifikasi cepat.

1) Mulai kecil, dan definisikan “selesai” di awal

Pilih proyek yang bisa selesai dalam sehari atau dua: CLI kecil, widget dashboard internal sederhana, atau skrip pembersih CSV.

Tulis definisi done yang mencakup hasil terukur (output, kasus error, batas performa). Contoh: “Mem-parse 10k baris dalam < 2 detik, menolak baris malform, menghasilkan ringkasan JSON, dan termasuk 5 test.”

2) Gunakan template prompt standar (dan pakai ulang)

Struktur yang dapat diulang mengurangi drift dan memudahkan review.

Context:
- What we’re building and why

Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements

Plan:
- Step-by-step approach and file changes

Code:
- Provide the implementation

Tests:
- Unit/integration tests + how to run them

Jika Anda ingin panduan struktur prompt yang lebih mendalam, buat halaman referensi untuk tim (mis. /blog/prompting-for-code).

3) Tambahkan checklist review yang dirancang untuk kode hasil AI

Gunakan ini setelah setiap iterasi:

• Apakah kode sesuai definisi done (bukan hanya “terlihat benar”)?
• Apakah input divalidasi dan error ditangani jelas?
• Ada network call, telemetry, atau dependensi tak terduga?
• Apakah ada test sederhana yang akan gagal jika perilaku salah?
• Bisakah rekan menjelaskan perubahan dalam 60 detik?

4) Jaga iterasi tetap ketat

Minta perubahan terkecil berikutnya (satu fungsi, satu endpoint, satu refactor). Setelah tiap langkah, jalankan tes, lihat diff, lalu minta iterasi berikutnya. Jika perubahan membesar, berhenti dan nyatakan kembali batas sebelum melanjutkan.

Jika tujuan Anda membuat alur ini dapat diulang di seluruh tim, alat yang menanamkan guardrail membantu: Koder.ai, misalnya, memasangkan pembangunan berbasis chat dengan alur perencanaan terstruktur dan fitur pengiriman praktis seperti ekspor sumber dan deployment/hosting—sehingga “percakapan” tetap terhubung dengan perangkat lunak yang dapat dijalankan, bukan sekumpulan snippet.