Komunitas teknologi telah menemukan sesuatu yang menarik tentang menulis dokumentasi untuk sistem AI . Yang dimulai sebagai upaya untuk membantu mesin memahami konten dengan lebih baik telah mengungkap kebenaran yang lebih dalam tentang dokumentasi berkualitas itu sendiri.
Penemuan yang Ironis
Para developer yang bekerja dengan sistem dokumentasi bertenaga AI telah membuat pengamatan yang tidak terduga. Teknik-teknik yang diperlukan untuk membuat dokumentasi ramah AI ternyata adalah prinsip-prinsip yang sama yang membuat dokumentasi menjadi sangat baik untuk manusia. Ini termasuk menggunakan struktur hierarkis yang jelas, bagian-bagian yang mandiri, konteks yang eksplisit, dan pesan error yang tepat.
Kesadaran ini telah memicu diskusi di seluruh tim pengembangan. Banyak yang menemukan bahwa mengoptimalkan konten untuk konsumsi AI secara alami mengarah pada pengalaman pengguna yang lebih baik secara keseluruhan. Prinsip-prinsip yang sama yang membantu mesin mengurai informasi secara efektif juga membantu pembaca manusia menavigasi dan memahami konten teknis yang kompleks.
Prinsip-Prinsip Utama Dokumentasi AI:
- Gunakan elemen HTML semantik yang terstandarisasi (h1, h2, h3, ul, ol, table)
- Hindari PDF, lebih baik gunakan format HTML atau Markdown
- Buat konten yang ramah crawler dengan JavaScript minimal
- Pastikan kejelasan semantik dengan heading yang deskriptif dan URL yang bermakna
- Sediakan padanan teks untuk semua informasi visual
- Jaga layout tetap sederhana dan hindari makna yang bergantung pada posisi
Melampaui Dokumentasi: Sebuah Pola Muncul
Penemuan ini meluas melampaui sekadar menulis dokumentasi. Para developer mulai memperhatikan pola serupa di area lain dalam pengembangan perangkat lunak. Ketika mereka menyusun kode agar bekerja lebih baik dengan asisten AI , kode tersebut sering kali menjadi lebih mudah dibaca dan dipelihara untuk developer manusia juga. Praktik memecah masalah menjadi langkah-langkah yang lebih kecil dan terdefinisi dengan baik menguntungkan baik pemahaman AI maupun pemahaman manusia.
Hal yang sama juga berlaku untuk SEO . Struktur yang baik, penggunaan elemen HTML yang benar, loading yang cepat, aksesibilitas yang baik, dll.
Pola ini juga muncul dalam pengembangan web. Teknik-teknik yang meningkatkan optimisasi mesin pencari dan aksesibilitas AI sering kali sejalan dengan praktik pengalaman pengguna yang baik. Struktur HTML yang bersih, waktu loading yang cepat, dan markup semantik yang tepat melayani berbagai tujuan secara bersamaan.
Masalah Dokumentasi Umum untuk AI:
- Ketergantungan kontekstual: Informasi tersebar di berbagai bagian
- Kesenjangan kemudahan penemuan semantik: Kehilangan istilah kunci yang dicari pengguna
- Asumsi pengetahuan implisit: Menganggap pengguna sudah familiar tanpa penjelasan
- Ketergantungan informasi visual: Detail penting hanya ada dalam gambar/diagram
- Informasi yang bergantung pada tata letak: Makna diperoleh dari posisi visual
Dampak Praktis
Tim yang menerapkan praktik-praktik ini melaporkan peningkatan yang terukur dalam kepuasan pengguna. Ketika dokumentasi menjadi lebih eksplisit dan mandiri, pengguna menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mencari konteks yang hilang. Pesan error yang menyertakan teks yang tepat dan solusi yang jelas mengurangi volume tiket dukungan.
Beberapa developer bahkan mengubah cara mereka mendekati desain API . Logikanya sederhana: jika agen AI kesulitan memahami cara kerja API , pengguna manusia mungkin juga akan mengalami hal yang sama. Ini telah menghasilkan penamaan endpoint yang lebih jelas, deskripsi parameter yang lebih baik, dan struktur respons yang lebih intuitif.
Alur Kerja Pemrosesan Konten AI:
- Penyerapan: Konten dibagi menjadi bagian-bagian kecil dan disimpan dalam basis data vektor
- Pemrosesan kueri: Pertanyaan pengguna dikonversi ke format yang dapat dicari
- Pengambilan: Sistem menemukan bagian konten yang paling relevan
- Pembuatan jawaban: LLM menggunakan bagian-bagian yang diambil untuk membuat respons
Implikasi yang Lebih Luas
Konvergensi ini menunjukkan sesuatu yang penting tentang desain informasi. Baik audiensnya adalah manusia atau mesin, prinsip-prinsip fundamental komunikasi yang jelas tetap konstan. Konteks yang eksplisit, organisasi yang logis, dan informasi yang lengkap melayani kedua jenis konsumen secara efektif.
Tren ini menciptakan apa yang disebut sebagai Generative Engine Optimization - bidang baru yang berfokus pada membuat konten dapat ditemukan dan berguna untuk sistem AI . Namun, tidak seperti taktik SEO tradisional yang terkadang memprioritaskan mesin pencari daripada pengguna, pendekatan ini menguntungkan kedua audiens secara setara.
Konsensus komunitas sudah jelas: praktik dokumentasi yang baik tidak perlu berubah untuk era AI . Mereka hanya perlu diterapkan lebih konsisten dan menyeluruh dari sebelumnya.
Referensi: Writing documentation for AI: best practices