#Claude #Codex Hal yang biasa, Kosuke belum pernah digunakan, tetapi untuk laman web yang memperhatikan tampilan, pembuatan spesifikasi dan pengkodean dipisahkan. https://t.co/6ePkAFL6y4 【Kesalahan yang Dilakukan 90% Orang】Mengapa aplikasi yang dibuat oleh AI menjadi “berbeda dari yang diharapkan”? Pemeriksaan Mendalam tentang Alur Pengembangan untuk Menghindari Kebingungan dan Lingkungan Pengembangan Cloud “Kosuke” #chatgpt #claude Hutan Pengetahuan Reck #AIringkasan Pemeriksaan Mendalam tentang Layanan Baru “Kosuke” untuk Mengurangi Kegagalan dalam Pengembangan AI dan Perbedaannya dengan Codex 🔳Alasan Mengapa Hasil Pengembangan AI Tidak Sesuai Harapan Ketika AI diminta membuat aplikasi web, ia sering mengisi kondisi yang ambigu dengan asumsi, atau keputusan penting terlewatkan di tengah percakapan panjang, sehingga hasilnya sering tidak sesuai dengan maksud. Solusinya adalah membagi proses menjadi tahapan: merapikan tujuan, menyerahkan ke implementasi, dan melakukan 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 penyusunan persyaratan dan manajemen progres dipisahkan dari “Sesi Pengembangan” yang menulis kode secara langsung, memungkinkan informasi konsultasi dirapikan 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 banyak tugas. Kosuke dapat terhubung dengan akun AI seperti Codex dan GitHub, memungkinkan pengembangan tanpa mengganggu kode yang sudah ada. 🔳Aplikasi ToDo Mingguan yang Diperagakan Membuat aplikasi pribadi yang menetapkan satu tugas satu jam berdasarkan waktu tersedia minggu ini, diurutkan berdasarkan prioritas. Aplikasi ini menangani pencatatan tujuan, kondisi penyelesaian, hasil pekerjaan, dan perencanaan ulang saat jadwal berubah; namun fitur seperti login, berbagi, integrasi kalender eksternal, dan notifikasi tidak termasuk. 🔳Penyusunan Persyaratan Sebelum Implementasi Tidak langsung menulis kode dari awal, melainkan meminta AI untuk mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan agar spesifikasi menjadi lebih jelas. Tujuan, fitur yang diperlukan, fitur yang tidak dibuat, dan kondisi penyelesaian dirapikan; rencana yang diusulkan kemudian diverifikasi oleh manusia sebelum melanjutkan ke implementasi, sehingga mengurangi ketidaksesuaian pemahaman. 🔳Penerusan Instruksi ke Tim Implementasi Spesifikasi yang telah dipastikan dialihkan dari “Guru” ke sesi pengembangan independen. Dengan memisahkan percakapan penyusunan persyaratan dari implementasi, risiko masuknya informasi latar belakang yang tidak perlu atau terlewatnya keputusan penting dapat diminimalkan. Mekanisme ini menjadi poin utama yang dihargai oleh penulis postingan. 🔳Konfirmasi dan Persetujuan Desain Antarmuka Sebelum implementasi penuh, 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 dan tidak menjamin fungsi seperti penyimpanan data berjalan dengan benar. 🔳Ulasan Kode dan QA Otomatis Setelah persetujuan desain antarmuka, proses berlanjut ke implementasi, ulasan 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. 🔳Verifikasi Operasional Aplikasi Akhir Pada aplikasi yang telah diimplementasikan, verifikasi dilakukan terhadap pendaftaran tujuan dan kondisi penyelesaian, penambahan ToDo, pengaturan prioritas, alokasi waktu, dan perencanaan ulang. Fungsi dasar berjalan dengan baik, tetapi ditemukan beberapa area yang perlu diperbaiki seperti warna dan ukuran font. Pada kesempatan ini, prioritas diberikan pada versi minimum yang berfungsi. 🔳Pembaruan ke GitHub Setelah implementasi dan verifikasi selesai, perubahan dikonfirmasi melalui pull request di GitHub dan digabungkan ke branch utama. Tujuan kali ini adalah penerimaan resmi kode; publikasi umum ke server eksternal tidak termasuk cakupan. 🔳Perbedaan 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 seperti penyusunan persyaratan, penerusan ke implementasi, pratinjau, ulasan, QA, dan integrasi GitHub. Keunggulan Kosuke terletak pada integrasi bawaan semua tahapan ini. 🔳Paket Harga dan Biaya Tambahan Pada Oktober 2026, biaya bulanan adalah: Starter seharga $20/bulan dengan kuota penggunaan lingkungan senilai $25; Pro seharga $190/bulan dengan kuota penggunaan senilai $250. Lingkungan kecil standar menghabiskan $0.15/jam, dengan kuota dikurangi sesuai durasi penggunaan. Kuota penggunaan layanan AI seperti Codex diperlukan secara terpisah. 🔳Masalah yang Terjadi Secara Nyata Dalam verifikasi awal, muncul masalah seperti preview gagal terbuka karena error 403 meskipun deploy berhasil ditampilkan, serta penolakan merge oleh sistem karena persetujuan ulasan tidak mencukupi. Masalah ini diatasi dengan koreksi pengaturan dan merge manual dari GitHub; hal ini menegaskan bahwa pengembangan tidak dapat sepenuhnya dibiarkan otomatis hingga selesai. 🔳Catatan Saat Menggunakan Layanan Ini Meskipun pemrosesan otomatis oleh AI semakin maju, konfirmasi dan persetujuan visual oleh manusia tetap diperlukan. Biaya penggunaan lingkungan pengembangan dan kuota AI adalah terpisah; biaya bulanan tidak memberikan akses tanpa batas. Selain itu, verifikasi ini bukan eksperimen perbandingan dalam kondisi identik, sehingga tidak dapat disimpulkan bahwa Kosuke lebih unggul dalam kecepatan atau tingkat penyelesaian dibanding Codex. 🔳Cara Meminta Bantuan Melalui Chat AI Biasa Dalam permintaan ke AI, jelas kan tiga hal: “Apa yang ingin Anda lakukan”, “Kapan dianggap selesai”, dan “Apa yang tidak akan dilakukan kali ini”. Setelah itu, minta AI mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan sebelum eksekusi; kemudian kumpulkan tujuan, batasan, keputusan tetap, hal yang belum diputuskan, dan metode verifikasi sebelum menyerahkannya ke tim implementasi—cara ini membantu mencegah pengembangan yang tidak diinginkan.🔳 Pengguna yang sesuai untuk Kosuke Cocok untuk mereka yang merasa terbebani dengan harus menyusun prosedur pengembangan AI secara mandiri setiap kali, atau mereka yang ingin melanjutkan proses dari pengumpulan persyaratan hingga verifikasi dalam lingkungan terpadu. Sebaliknya, pengguna yang mampu mengelola lingkungan dan prosedur kerja secara fleksibel melalui alat seperti Codex, dapat menerapkan pendekatan serupa hanya dengan alat yang sudah ada. 🔳 Syarat pengujian dan hadiah rujukan Video ini diuji dalam lingkungan gratis dengan pengaturan khusus: paket Pro selama 3 bulan tanpa batas penggunaan. Sistem hadiah diberikan kepada penulis jika terjadi kontrak berbayar melalui tautan rujukan. Manfaat pendaftaran atau syarat penggunaan biasa berbeda dari penawaran khusus ini. 🔳 Pemikiran paling penting dalam pengembangan AI Jangan menyerahkan seluruh tugas kepada AI; penting untuk menetapkan tujuan dan kriteria selesai dengan jelas, meneruskan keputusan secara akurat, serta memperbaiki hasil yang berjalan berdasarkan verifikasi. Kunci untuk mencapai hasil yang diharapkan adalah membangun prosedur pengembangan di mana manusia tetap bertanggung jawab atas penilaian dan persetujuan, bukan hanya mengandalkan kemampuan AI.