Departures
EDTLogbook entry· 9 min read
AI seperti ChatGPT dan GitHub Copilot sangat membantu coding, tapi ada 5 kesalahan umum yang harus dihindari agar kolaborasi dengan AI lebih efektif dan produktif.
Pair programming dengan AI—seperti ChatGPT, GitHub Copilot, atau Claude—udah jadi tren yang nggak bisa dihindari di kalangan developer. Gue sendiri hampir setiap hari pakai AI buat bantuin coding, dari nulis fungsi sederhana sampai brainstorming arsitektur sistem yang kompleks.
Tapi jujur, di awal-awal gue banyak banget bikin kesalahan. Kadang hasilnya malah bikin kerjaan tambah ribet, atau worse—introduce bugs yang susah di-trace. Setelah beberapa bulan trial and error, akhirnya gue nemuin pola kesalahan yang sering terjadi dan cara mengatasinya.
Kalau lo lagi mulai explore AI untuk coding atau udah pakai tapi merasa hasilnya kurang maksimal, artikel ini bakal bantu lo avoid kesalahan-kesalahan yang gue (dan banyak developer lain) pernah alami.
Ini kesalahan paling umum dan paling bikin frustasi. Gue dulu sering banget minta AI dengan prompt kayak gini:
> "Buatin validasi email dong"
Terus AI ngasih kode regex standar. Gue pakai, eh ternyata nggak sesuai requirement. Kenapa? Karena gue nggak jelasin kalau sistem gue harus reject disposable email, atau harus support international domain.
AI itu bukan peramal. Dia cuma bisa ngasih solusi yang sebaik data yang lo kasih. Garbage in, garbage out.
Sekarang gue selalu kasih context selengkap mungkin:
Lihat bedanya? Dengan context yang jelas, AI bisa ngasih solusi yang langsung bisa dipake tanpa banyak revisi.
Kalau lo lagi develop web app, pastikan juga lo familiar dengan manajer package JavaScript yang lo pakai biar bisa kasih info yang lebih spesifik ke AI.
Ini yang paling bahaya. Gue pernah lihat junior developer copy-paste kode dari AI langsung ke production codebase tanpa code review. Hasilnya? Security vulnerability yang baru ketahuan pas udah di production.
Kode dari AI itu bisa jadi:
AI itu tool, bukan pengganti critical thinking lo.
Setiap kali AI ngasih kode, gue selalu:
Kalau lo kerja dengan Git, selalu review diff sebelum commit. Jangan asal accept semua changes dari AI.
AI itu cenderung optimis. Dia sering ngasih kode yang assume everything will work perfectly—kayak API selalu respond, database selalu available, user input selalu valid.
Gue pernah pakai kode AI buat fetch data dari external API. Di development works fine. Begitu production? Crash karena API down dan nggak ada error handling.
Real world itu messy. Users itu unpredictable. Networks itu unreliable.
Sekarang gue selalu explicitly minta AI untuk consider error scenarios:
Pertanyaan-pertanyaan yang gue sering tanyain ke AI:
Think like a QA engineer yang evil. Try to break your code.
AI itu solve problem for now. Tapi kode yang lo tulis sekarang bakal lo (atau orang lain) maintain 6 bulan, 1 tahun, atau bahkan 5 tahun ke depan.
Gue pernah pakai kode AI yang technically works tapi:
Fast forward 3 bulan kemudian pas mau add feature baru? Nightmare. Hampir rewrite from scratch.
Sekarang gue selalu think ahead:
Tanyain juga ke AI:
Good code is code that's easy to change. Bukan code yang cepat ditulis tapi susah di-maintain.
Banyak developer pakai AI cuma kayak Google yang bisa ngomong:
> "Gimana cara sort array di JavaScript?" > "Apa itu closure?" > "Syntax untuk async/await?"
Padahal AI bisa jadi brainstorming partner yang jauh lebih valuable.
Gue sekarang leverage AI untuk discussions yang lebih meaningful:
Architecture Decisions:
Problem-Solving:
Trade-offs Discussion:
AI itu bisa jadi sounding board yang nggak akan judge kalau lo nanya hal "bodoh". Use it untuk actually learn, bukan cuma copy-paste.
Kalau lo developer pemula yang baru belajar coding, baca juga tips di artikel 5 Proyek Wajib Biar Kamu Layak Disebut Developer Beneran buat complement pembelajaran lo dengan AI.
Jangan expect hasil perfect di first try. Treat it like actual pair programming:
Ini lebih natural dan hasilnya lebih on-point daripada coba jelasin everything di satu prompt giant.
Understanding > Just working code.
AI surprisingly good at thinking about test scenarios:
Testing itu bagian dari development, bukan afterthought.
Future you (dan teammates) akan thank you for this.
Setiap interaksi dengan AI adalah kesempatan belajar:
Don't just collect solutions. Collect knowledge.
Gue harus jujur: AI itu amazing tool, tapi dia punya limitations.
AI nggak bisa:
AI bisa:
Use AI as a force multiplier, not a replacement for thinking.
Di akhir hari, lo yang sign off the code. Lo yang deploy ke production. Lo yang on-call kalau ada issue di 3 AM.
AI kasih suggestion. Lo yang decide.
Gunakan AI untuk:
Jangan gunakan AI untuk:
Your value sebagai developer bukan dari seberapa cepat lo bisa copy-paste code dari AI. Tapi dari:
AI adalah assistant yang powerful. Tapi lo tetap yang drive the car.
Happy coding, dan gunakan AI dengan bijak! 🚀
You must be logged in to comment
No comments yet. Be the first to comment!
Written by
Liu PurnomoI'm a Software Engineer who turns coffee into code, and sometimes I even make interactive web things that work! ☕💻 I'm also a certified multitasker: an Expert Drone Pilot (ask me for aerial selfies!), a Certified Instructor/Public Speaker (I talk a lot), and a Seasonal Runner who believes in running only when the weather is perfect. Let's connect!
More articles headed the same way as this one.
1Buatin fungsi validasi email dalam TypeScript untuk form registrasi user dengan requirement:
2- Support format RFC 5322
3- Reject disposable email providers (10minutemail, guerrillamail, dll)
4- Return object dengan isValid dan errorMessage
5- Kalau invalid, kasih error message yang user-friendly dalam bahasa Indonesia
6- Sudah ada dependency validator.js di project
1. Baca dan pahami setiap baris - Nggak ada yang namanya "magic code" 2. Test dengan berbagai skenario - Happy path, edge cases, error conditions 3. Check security implications - Terutama kalau involve user input atau data sensitive 4. Pastikan sesuai project standards - Naming conventions, code structure, dll 5. Minta penjelasan kalau ada yang nggak jelas - "Explain this part" adalah prompt yang powerful
1Buatin fungsi untuk fetch user data dari API dengan error handling untuk:
2- Network timeout (max 5 detik)
3- API down / 500 error
4- Invalid JSON response
5- Empty response
6- Missing required fields
7
8Tambahin retry logic untuk network errors (max 3 kali dengan exponential backoff)
9Dan kasih fallback behavior yang jelas untuk setiap error type
1Buatin payment processing module dengan considerations:
2- Harus easy to swap payment providers (sekarang pakai Stripe, tapi mungkin mau ganti Xendit)
3- Implement repository pattern untuk data access
4- Tambahin dependency injection biar easy to mock untuk testing
5- Follow SOLID principles
6- Pisahin business logic dari framework-specific code
1Gue punya requirement untuk build real-time notification system dengan constraints:
2- Perlu handle 10K concurrent users
3- Budget server terbatas
4- Tim cuma familiar dengan Node.js
5- Perlu scale horizontal
6
7Apa pilihan architecture yang bisa dipertimbangkan?
8Tolong jelasin pros/cons WebSocket vs Server-Sent Events vs Long Polling untuk case ini.
1Gue stuck dengan infinite render loop di React component ini [paste code].
2Bisa bantuin analyze kenapa terjadi dan suggest beberapa alternative solutions?
3Explain juga kenapa masing-masing solution work.
1Untuk feature ini, gue consider antara:
21. Implement di client-side (faster UX, tapi logic exposed)
32. Implement di server-side (secure, tapi slower)
4
5Dengan context [jelaskan context bisnis], mana yang lebih make sense?
6Apa ada hybrid approach yang bisa dipertimbangkan?
1[First prompt] Buatin fungsi X dengan Y
2[AI kasih solusi]
3[Second prompt] Okay, tapi gimana kalau Z juga dipertimbangkan?
4[AI refine]
5[Third prompt] Could you make this more performant? Maybe use caching?
1"Explain step-by-step gimana algoritma ini work"
2"Kenapa pakai approach ini instead of [alternative]?"
3"Apa potential performance bottleneck dari code ini?"
1"Buatin unit tests untuk fungsi ini, cover happy path dan edge cases"
2"Apa saja integration test scenarios yang perlu dipertimbangkan?"
3"Bantuin setup mock untuk dependency ini"
1"Tambahin JSDoc comments untuk fungsi ini"
2"Buatin README section untuk explain gimana pakai module ini"
3"Generate API documentation dari code ini"
Kalau lo masih pemula dan sering denger 5 Nasihat Karir yang Sebenarnya Berbahaya, jangan jadikan "AI bakal gantiin programmer" sebagai excuse buat nggak belajar fundamentals. Justru yang punya fundamental strong bakal lebih powerful dengan AI.