Cara developer mengonsumsi dokumentasi sedang berubah dengan cepat, dan komunitas teknologi secara aktif mendiskusikan apa artinya ini untuk masa depan dokumentasi perangkat lunak. Seiring asisten coding AI menjadi mainstream, perusahaan-perusahaan sedang memikirkan ulang bagaimana mereka menyusun dan menyajikan dokumentasi teknis mereka agar bekerja lebih baik dengan Large Language Models ( LLMs ).
Munculnya Standar Dokumentasi yang Dioptimalkan untuk AI
Pendekatan baru terhadap dokumentasi sedang muncul, dengan perusahaan-perusahaan mengimplementasikan file LLMs.txt dan format yang ramah AI. File-file ini menyediakan versi dokumentasi yang terstruktur dan dapat dibaca mesin yang dapat diproses sistem AI dengan lebih efektif. Komunitas telah mengidentifikasi beberapa pola kunci, termasuk format berbasis URL yang mencantumkan file dokumentasi yang relevan dan versi kompak yang dirancang untuk dimasukkan langsung ke dalam prompt AI.
Perusahaan-perusahaan yang berbeda mengambil pendekatan yang bervariasi untuk implementasi LLMs.txt. Beberapa membuat file komprehensif yang dapat melebihi 800.000 token, sementara yang lain fokus pada versi yang lebih kecil dan terarah. Dokumentasi Astro telah mendapat perhatian khusus karena menawarkan beberapa versi khusus, termasuk file referensi API yang menghilangkan konten yang tidak perlu dan fokus murni pada spesifikasi teknis.
Pendekatan Implementasi LLMs.txt:
- Format berbasis URL: Mencantumkan file dokumentasi yang relevan (contoh: pendekatan Bun.sh)
- Format komprehensif: File berukuran besar hingga 800K+ token (contoh: llms-full.txt Next.js)
- Format ringkas: File kecil dan terarah untuk dimasukkan langsung ke prompt (contoh: llms-small.txt Astro)
- Format fokus API: Referensi yang disederhanakan dengan kesalahan umum dan praktik terbaik
Integrasi MCP dan Akses AI Langsung
Integrasi Model Context Protocol ( MCP ) merepresentasikan pergeseran signifikan menuju akses langsung AI-agent ke dokumentasi. Perusahaan-perusahaan menemukan bahwa cara mereka mendeskripsikan tools MCP mereka secara dramatis mempengaruhi tingkat penggunaan. Deskripsi generik seperti List available documentation menghasilkan keterlibatan AI yang minimal, sementara deskripsi berorientasi aksi yang secara eksplisit memberi tahu sistem AI kapan dan bagaimana menggunakan tools tersebut melihat adopsi yang jauh lebih tinggi.
Pendekatan ini memungkinkan asisten coding AI untuk secara proaktif mengambil dokumentasi ketika menghadapi masalah, menciptakan pengalaman debugging yang lebih mulus. Integrasi ini meluas melampaui akses sederhana, dengan beberapa perusahaan merencanakan tools eskalasi yang memungkinkan agen AI melaporkan masalah langsung ke tim pengembangan.
Evolusi Deskripsi Tool MCP:
- Generik (Penggunaan Rendah): "Tampilkan daftar dokumentasi yang tersedia" / "Dapatkan dokumentasi berdasarkan ID"
- Berorientasi Aksi (Penggunaan Tinggi): "Kapan pun Anda menggunakan [ Product ] dan tidak yakin bagaimana melakukan sesuatu, gunakan tool ini" / "Gunakan tool ini saat bekerja dengan [ Product ] untuk memastikan informasi yang terkini"
Kekhawatiran Komunitas tentang Web AI-First
Pergeseran menuju dokumentasi yang dioptimalkan AI telah memicu diskusi yang lebih luas tentang masa depan konten web. Anggota komunitas mengangkat kekhawatiran tentang masalah potensial termasuk manipulasi SEO, serangan injeksi prompt, dan munculnya apa yang disebut beberapa orang sebagai probability word walls yang dirancang untuk memanipulasi sistem AI daripada membantu pengguna manusia.
Apa yang membuatmu berpikir perusahaan AI tidak sudah menambahkan iklan ke dalam respons LLM mereka?
Ada juga perdebatan tentang apakah ini merepresentasikan perubahan fundamental dalam cara informasi dikonsumsi secara online. Beberapa melihatnya sebagai munculnya agentic web di mana sistem AI menjadi konsumen utama konten, berpotensi mengubah cara situs web dirancang dan dimonetisasi.
Preferensi Developer dan Implementasi Praktis
Diskusi komunitas mengungkapkan bahwa developer menginginkan jenis dokumentasi yang berbeda untuk tujuan yang berbeda. Selain referensi API dasar, mereka membutuhkan materi evaluasi untuk menilai apakah sebuah tool sesuai dengan kebutuhan mereka, panduan langkah demi langkah untuk implementasi, dan contoh kontekstual yang menunjukkan bagaimana fitur-fitur bekerja bersama.
Banyak developer mengekspresikan preferensi untuk mempertahankan kontrol atas konteks AI mereka daripada mengandalkan sistem otomatis untuk mengambil informasi yang relevan. Ini telah menghasilkan workflow di mana developer secara manual mengkurasi file dokumentasi dan memasukkannya ke dalam prompt AI mereka, daripada bergantung pada mekanisme pengambilan real-time.
Fitur Integrasi AI yang Sedang Diimplementasikan:
- Tautan langsung ke ChatGPT , Claude , dan Perplexity dengan prompt yang sudah terisi sebelumnya
- Server MCP dengan alat akses dokumentasi
- Deep-linking untuk instalasi satu klik di Cursor dan VSCode
- Chatbot AI dalam dokumentasi dengan visibilitas panggilan alat
- Alat eskalasi untuk agen AI melaporkan masalah secara langsung
Melihat ke Depan
Transisi ke dokumentasi AI-first tampaknya sedang mengalami percepatan, dengan perusahaan-perusahaan berinvestasi dalam chatbot, sistem deep-linking untuk tools AI populer, dan metode integrasi yang lebih canggih. Namun, komunitas tetap terbagi tentang apakah ini merepresentasikan kemajuan yang genuine atau sekadar adaptasi terhadap model konsumsi informasi yang kurang ideal.
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang bagaimana interaksi manusia-komputer berkembang seiring AI menjadi lebih umum dalam workflow pengembangan perangkat lunak. Sementara implementasi teknis terus matang, pertanyaan fundamental tetap ada: apakah kita mengoptimalkan dokumentasi untuk pengalaman developer yang lebih baik, atau sekadar mengakomodasi keterbatasan sistem AI saat ini?