Komunitas teknologi sedang ramai berdiskusi setelah peneliti AI Andrej Karpathy membagikan pendekatannya yang mengejutkan sederhana untuk pencatatan. Metode tambah-dan-tinjau miliknya hanya menggunakan satu file teks di Apple Notes, di mana ide-ide baru ditambahkan ke bagian atas dan secara bertahap tenggelam ke bawah seperti benda-benda di bawah gravitasi. Sementara beberapa orang memuji kesederhanaannya, yang lain mempertanyakan apakah sistem yang begitu dasar dapat menangani alur kerja yang kompleks.
Komponen Metode Karpathy:
- Struktur Data: Satu catatan teks dalam aplikasi Apple Notes
- Proses Penambahan: Item baru ditambahkan ke bagian atas catatan
- Proses Review: Scrolling berkala untuk menyelamatkan item penting kembali ke atas
- Tagging Minimal: Hanya menggunakan tag seperti "watch:", "listen:", "read:" untuk memudahkan pencarian
Komunitas Terbagi Mengenai Efektivitas Sistem
Respons dari para developer dan peneliti beragam. Beberapa pengguna telah mengadopsi pendekatan serupa, dengan satu developer mempertahankan file teks besar berisi 127.000 baris selama 14 tahun. Yang lain telah membangun parser khusus dan sistem notasi di sekitar pendekatan file tunggal. Namun, para kritikus berargumen bahwa metode ini kurang memadai untuk mengelola tugas-tugas yang sensitif terhadap waktu dan alur kerja proyek yang kompleks.
Kritik utama berpusat pada kurangnya struktur untuk menangani tenggat waktu, estimasi waktu, dan ketergantungan tugas. Seperti yang ditunjukkan oleh salah satu anggota komunitas, tugas-tugas sering memiliki biaya waktu dan tenggat waktu yang tidak dapat ditangkap secara efektif dalam format yang tidak terstruktur. Keterbatasan ini menjadi sangat jelas ketika menangani tugas-tugas yang terblokir atau memvisualisasikan kemajuan proyek.
Keterbatasan Sistem yang Teridentifikasi:
- Tidak ada pelacakan biaya waktu untuk tugas-tugas
- Kurangnya manajemen tenggat waktu
- Tidak ada visualisasi dependensi tugas
- Struktur terbatas untuk alur kerja proyek yang kompleks
- Potensi item penting tenggelam seiring waktu
Daya Tarik Kesederhanaan vs Kelengkapan Fitur
Meskipun ada keterbatasan, banyak yang merasa pendekatan ini menyegarkan dalam kesederhanaannya. Metode ini menghilangkan beban kognitif dalam mengelola folder, tag, dan hierarki kompleks yang mengganggu sistem pencatatan tradisional. Pengguna dapat dengan cepat menuangkan pemikiran tanpa khawatir tentang kategorisasi, kemudian meninjau dan mengatur ulang selama sesi khusus.
Namun, beberapa developer mempertanyakan apakah popularitas diskusi sistem pencatatan mencerminkan peningkatan produktivitas yang sebenarnya atau hanya mewakili bentuk prokrastinasi produktif. Perdebatan ini menyentuh pertanyaan yang lebih luas tentang apakah sistem pencatatan yang rumit memberikan nilai nyata atau justru menjadi gangguan dari pekerjaan yang sebenarnya.
Pendekatan Alternatif Komunitas:
- File Teks Jangka Panjang: File berukuran 4,9 MB dengan 127.000 baris yang dipelihara selama 14 tahun
- Sistem Notasi Kustom: Markup terstruktur dengan parser untuk pembuatan pohon
- Aplikasi Pesan: Menggunakan Signal / Telegram untuk catatan dengan cap waktu
- Alat Khusus: HeyNote dan aplikasi catatan yang dibuat khusus
 |
|---|
| Tangkapan layar aplikasi pencatatan digital, yang mencerminkan perdebatan tentang efektivitas pencatatan sederhana versus sistem yang lebih kompleks |
Implementasi Alternatif Bermunculan
Diskusi ini telah memicu minat pada berbagai implementasi konsep serupa. Beberapa pengguna lebih suka aplikasi pesan seperti Telegram karena timestamp dan kerapiannya, sementara yang lain telah membuat alat khusus. Satu developer membangun sistem yang dapat mengeksekusi blok kode dan menampilkan hasil langsung dalam catatan, menunjukkan bagaimana konsep sederhana dapat berkembang menjadi alur kerja yang lebih canggih.
Percakapan ini mengungkapkan bahwa banyak orang secara alami tertarik pada pola tambah-dan-tinjau, bahkan tanpa sistem formal. Ini menunjukkan bahwa pendekatan tersebut mengatasi kebutuhan nyata dalam cara orang menangkap dan memproses informasi, meskipun ada keterbatasan untuk skenario manajemen proyek yang kompleks.
Catatan: Andrej Karpathy adalah peneliti AI terkemuka yang dikenal karena kontribusinya pada deep learning dan peran sebelumnya di Tesla dan OpenAI.
Referensi: The append-and-review note