Komunitas pengembang AI mengekspresikan skeptisisme yang kuat terhadap upaya terbaru untuk melakukan rebranding prompt engineering menjadi context engineering. Yang dimulai sebagai diskusi teknis telah berkembang menjadi perdebatan yang lebih luas tentang hype marketing versus praktik engineering yang sesungguhnya di bidang AI.
Standar Engineering vs Buzzword Marketing
Kritik utama berpusat pada penyalahgunaan istilah engineering. Anggota komunitas berargumen bahwa engineering sejati memerlukan kontrol proses yang ketat, dokumentasi sistematis, dan spesifikasi toleransi - elemen-elemen yang sebagian besar tidak ada dalam praktik optimisasi prompt saat ini. Kekhawatiran mereka adalah bahwa menyebut teknik-teknik ini sebagai engineering mengangkat apa yang pada dasarnya adalah tips dan heuristik ke level disiplin engineering yang sudah mapan.
Sepertinya ini endemik di dunia software bahwa orang-orang terus-menerus ingin memberi label 'engineering' pada hal-hal yang sebenarnya bukan. Mereka selalu ingin menyebutnya engineering karena terdengar lebih baik tapi mereka tidak mau melakukan hampir semua hal yang terkait dengan engineering.
Sentimen ini mencerminkan frustrasi yang lebih luas dengan kecenderungan menerapkan label bergengsi pada praktik-praktik yang sedang berkembang tanpa rigor mendasar yang secara tradisional diwakili oleh label tersebut.
Tantangan Teknis yang Sesungguhnya
Meskipun skeptis terhadap terminologi, para pengembang mengakui bahwa mengumpulkan informasi yang relevan untuk sistem AI menghadirkan tantangan teknis yang nyata. Aspek paling berharga dari apa yang disebut context engineering melibatkan penentuan cara mengekstrak dan menyajikan data yang tepat kepada model bahasa. Sebagai contoh, sistem seperti GitHub Copilot berhasil bukan karena prompting yang cerdik, tetapi karena mereka secara cerdas memilih bagian mana dari codebase yang akan ditunjukkan kepada AI.
Proses pengumpulan dan seleksi data ini sering kali memerlukan pembangunan sumber data dan infrastruktur yang sepenuhnya baru - pekerjaan yang memang menyerupai praktik engineering tradisional. Namun, aspek strukturisasi prompt dipandang semakin trivial seiring dengan terus meningkatnya model AI.
Komponen Rekayasa Konteks (sebagaimana didefinisikan dalam artikel):
- Mengembangkan dan mengelola prompt
- Menguji interaksi dan kasus penggunaan
- Mengelola elemen konteks dinamis (pengguna, memori, antarmuka)
- Menyusun basis pengetahuan
- Definisi alat dan interaksi
- Menganalisis input dan output
- Manajemen memori jangka pendek
Kelelahan Komunitas terhadap Hype AI
Reaksi ini mengungkapkan kelelahan yang semakin meningkat dalam komunitas teknis terkait tren marketing AI. Para pengembang menyerukan pemahaman ilmiah yang lebih baik tentang cara mengontrol output model besar daripada pendekatan yang lebih didorong oleh buzzword. Kritik ini meluas melampaui terminologi untuk mempertanyakan apakah upaya rebranding ini terutama menguntungkan perusahaan AI yang berusaha mempertahankan hype daripada memajukan bidang ini.
Beberapa anggota komunitas melacak pola ini kepada tokoh-tokoh berpengaruh di AI yang telah memperkenalkan istilah-istilah ramah marketing serupa, menunjukkan bahwa fokus pada nama-nama yang menarik mengalihkan perhatian dari pengembangan metodologi engineering yang sesungguhnya untuk sistem AI.
Struktur Implementasi Teknis:
interface PromptContext {
apiKey: string;
model: string;
user_goal?: string;
user_prompt?: string;
task_prompt?: string;
system_prompt?: string;
prompt_tuning?: Tuning;
knowledge: string;
config: any;
}
Kekhawatiran Praktis untuk Sistem Produksi
Kesenjangan antara marketing dan realitas menjadi paling jelas ketika memindahkan sistem AI ke lingkungan produksi. Sementara optimisasi prompt eksperimental mungkin bekerja dengan pendekatan informal, sistem produksi memerlukan keandalan dan prediktabilitas yang disediakan oleh praktik engineering tradisional. Kesenjangan ini menyoroti mengapa banyak pengembang menolak mengangkat praktik saat ini ke status engineering - mereka simply tidak memenuhi standar yang diperlukan untuk aplikasi kritis.
Perdebatan ini pada akhirnya mencerminkan masa-masa sulit pertumbuhan bidang AI saat bertransisi dari kebaruan penelitian menjadi kebutuhan produksi, dengan para praktisi mencari substansi daripada gaya dalam pendekatan teknis mereka.
Referensi: Context Engineering Guide