#Claude #Codex Hal yang sering terjadi, Kosuke belum pernah digunakan, tetapi untuk situs web yang memperhatikan tampilan, biasanya dokumen spesifikasi dan pengkodean dipisahkan. https://t.co/6ePkAFL6y4 【Kesalahan yang Dilakukan 90% Orang】Mengapa aplikasi yang dibuat oleh AI menjadi “berbeda dari yang diharapkan”? Analisis mendalam terhadap alur pengembangan untuk mencegah kebingungan dan lingkungan pengembangan cloud “Kosuke” #chatgpt #claude Hutan Pengetahuan Reck #AIringkasan Analisis Mendalam Layanan Baru “Kosuke” untuk Mengurangi Kegagalan Pengembangan AI dan Perbedaannya dengan Codex 🔳Alasan Mengapa Hasil Pengembangan AI Sering Tidak Sesuai Harapan Saat meminta AI membuat aplikasi web, AI sering mengisi ketidakjelasan dengan asumsi, atau hal-hal yang telah diputuskan terlewatkan di tengah percakapan panjang, sehingga hasilnya sering tidak sesuai dengan maksud. Solusinya adalah membagi proses menjadi tahapan: merumuskan tujuan, menyerahkan ke implementasi, dan verifikasi operasional. 🔳Fitur dan Mekanisme Kosuke Kosuke adalah layanan yang mengintegrasikan lingkungan pengembangan cloud dan prosedur pengembangan khusus untuk agen AI. Peran “Guru” yang bertanggung jawab atas perumusan persyaratan dan manajemen progres dipisahkan dari “Sesi Pengembangan” yang menulis kode secara langsung, memungkinkan informasi konsultasi disusun dan diserahkan kepada tim implementasi. 🔳Lingkungan Pengembangan dan Integrasi AI Setiap sesi pengembangan menyediakan branch, lingkungan eksekusi, dan tampilan pratinjau yang terpisah, mendukung eksekusi paralel dari beberapa tugas. Kosuke dapat terhubung dengan akun AI seperti Codex dan GitHub, memungkinkan pengembangan tanpa mengganggu kode yang sudah ada. 🔳Aplikasi To-Do Mingguan yang Diperagakan Membuat aplikasi pribadi yang menetapkan satu tugas per jam sesuai waktu tersedia dalam seminggu, diurutkan berdasarkan prioritas. Aplikasi ini mendukung pencatatan tujuan, kondisi penyelesaian, hasil pekerjaan, dan perencanaan ulang saat jadwal berubah; namun fitur seperti login, berbagi, integrasi kalender eksternal, dan notifikasi tidak termasuk. 🔳Perumusan Persyaratan Sebelum Implementasi Tidak langsung menulis kode dari awal, melainkan meminta AI mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan untuk memperjelas spesifikasi. Tujuan, fitur yang dibutuhkan, fitur yang tidak dibuat, dan kriteria penyelesaian dirinci; rencana yang diusulkan kemudian diverifikasi oleh manusia sebelum melanjutkan ke implementasi, sehingga mengurangi kesalahpahaman. ListItemIconPenerusan Instruksi ke Tim Implementasi Spesifikasi yang telah dipastikan ditransfer dari “Guru” ke sesi pengembangan independen. Dengan memisahkan percakapan perumusan persyaratan dari implementasi, risiko masuknya informasi latar belakang yang tidak perlu atau terlewatnya keputusan penting dapat diminimalkan. Ini adalah poin yang sangat dihargai oleh penulis postingan. ListItemIconKonfirmasi dan Persetujuan Desain Antarmuka Sebelum implementasi intensif, dibuatkan desain antarmuka yang dapat dilihat di browser untuk memverifikasi arah tata letak dan interaksi. Jika diperlukan, revisi dapat diminta. Desain ini hanya bertujuan untuk verifikasi visual—tidak menjamin bahwa fungsi seperti penyimpanan data berjalan dengan benar. ListItemIconReview Kode dan QA Otomatis Setelah persetujuan desain, proses berlanjut ke implementasi, review kode oleh AI, perbaikan, dan QA otomatis. Aplikasi aktual dapat diuji langsung di browser, dengan rekaman dan hasil pemeriksaan disimpan sebagai bukti. Dalam verifikasi awal, masalah seperti eksekusi proses lama setelah pembatalan pengeditan berhasil terdeteksi dan diperbaiki. ListItemIconVerifikasi Aplikasi yang Telah Selesai Pada aplikasi yang telah diimplementasikan, verifikasi dilakukan terhadap pendaftaran tujuan dan kriteria penyelesaian, penambahan To-Do, penentuan prioritas, alokasi waktu, dan perencanaan ulang. Fungsi dasar berjalan dengan baik, tetapi ditemukan beberapa hal yang perlu diperbaiki seperti warna dan ukuran teks. Pada kesempatan ini, prioritas diberikan pada versi minimum fungsional. ListItemIconPenerapan ke GitHub Setelah implementasi dan verifikasi selesai, perubahan dikonfirmasi melalui pull request di GitHub, lalu digabungkan ke branch utama. Tujuan utama proyek ini adalah penerimaan resmi kode—bukan publikasi umum ke server eksternal. ListItemIconPerbedaan dengan Codex Codex secara mandiri juga dapat mencapai alur pengembangan serupa dengan menggabungkan mode rencana, Skills, dan lingkungan pengembangan lokal. Namun, Anda harus membangun sendiri alur tahapan seperti perumusan persyaratan, penerusan ke implementasi, pratinjau, review, QA, dan integrasi GitHub. Keunggulan Kosuke terletak pada integrasi bawaan semua tahapan ini. ListItemIconPaket Harga dan Biaya Tambahan Pada Oktober 2026, biaya bulanan: Paket Starter seharga $20/bulan dengan kuota penggunaan lingkungan $25; Paket Pro seharga $190/bulan dengan kuota penggunaan $250. Lingkungan kecil standar dikenakan biaya $0,15/jam, dengan kuota dikurangi sesuai durasi penggunaan. Kuota penggunaan layanan AI seperti Codex diperlukan secara terpisah. ListItemIconMasalah Nyata yang Terjadi Dalam verifikasi awal, muncul masalah seperti pratinjau gagal dibuka karena error 403 meskipun deploy berhasil, serta penolakan merge oleh sistem karena review belum disetujui. Masalah ini ditangani dengan koreksi pengaturan dan merge manual dari GitHub—menunjukkan bahwa pengembangan tidak dapat sepenuhnya dibiarkan otomatis hingga selesai. ListItemIconCatatan Saat Menggunakan Layanan Ini Meskipun otomatisasi AI semakin maju, konfirmasi dan persetujuan visual oleh manusia tetap diperlukan. Biaya penggunaan lingkungan pengembangan dan kuota layanan AI bersifat terpisah—biaya bulanan tidak memberikan akses tanpa batas. Selain itu, verifikasi ini bukan eksperimen komparatif dengan kondisi identik; oleh karena itu tidak dapat disimpulkan bahwa Kosuke lebih cepat atau lebih unggul dalam kualitas dibanding Codex. ListItemIconCara Meminta Bantuan AI dalam Obrolan Sehari-hari Dalam permintaan ke AI, jelasikan tiga hal: “Apa yang ingin Anda lakukan”, “Kapan dianggap selesai”, dan “Apa yang tidak akan dilakukan saat ini”. Setelah itu, minta AI mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan sebelum eksekusi; kemudian susun ulang tujuan, batasan, keputusan tetap, hal yang belum diputuskan, dan metode verifikasi sebelum menyerahkan kepada tim implementasi—ini akan membantu mencegah pengembangan yang tidak diinginkan.🔳 Pengguna yang cocok untuk Kosuke Cocok untuk orang yang merasa terbebani harus menyusun prosedur pengembangan AI secara manual setiap kali, atau ingin menjalankan seluruh proses mulai dari pengumpulan persyaratan hingga verifikasi dalam lingkungan terpadu. Di sisi lain, pengguna yang mampu mengelola lingkungan dan prosedur kerja secara fleksibel melalui alat seperti Codex dapat menerapkan pendekatan serupa hanya dengan alat yang sudah ada. 🔳 Kondisi uji coba dan insentif referral Video ini diuji dalam lingkungan gratis dengan paket Pro selama 3 bulan, tanpa batas penggunaan. Sistem insentif memberikan kompensasi kepada penulis jika terjadi kontrak berbayar melalui tautan referral. Bonus pendaftaran dan syarat penggunaan biasa berbeda dari penawaran khusus ini. 🔳 Pemikiran paling penting dalam pengembangan AI Jangan menyerahkan seluruh pekerjaan sepenuhnya kepada AI; penting untuk menetapkan tujuan dan kriteria selesai dengan jelas, meneruskan keputusan secara akurat, serta memperbaiki hasil berdasarkan verifikasi terhadap produk yang berjalan. Kunci untuk mencapai hasil yang diharapkan adalah tidak mengandalkan kemampuan AI semata, tetapi menyusun prosedur pengembangan di mana manusia tetap bertanggung jawab atas penilaian dan persetujuan.