Komunitas pemrograman sedang aktif memperdebatkan apakah bahasa bertipe seperti TypeScript, Rust, dan Go lebih cocok untuk coding berbantuan AI dibandingkan bahasa dinamis seperti Python. Diskusi ini semakin menguat seiring lebih banyak developer bereksperimen dengan tools coding AI seperti Claude Code dan melaporkan pengalaman mereka dengan berbagai bahasa pemrograman.
Percakapan ini berpusat pada satu pengamatan kunci: tools AI tampaknya menghasilkan kode yang lebih andal ketika bekerja dengan bahasa yang memiliki sistem tipe yang kuat dan pemeriksaan compile-time. Hal ini menciptakan paradoks yang menarik, karena banyak developer secara tradisional lebih memilih Python untuk prototyping cepat dan eksperimen.
Bahasa Pemrograman Utama yang Dibahas:
- TypeScript: Pengetikan bertahap untuk JavaScript dengan pemeriksaan waktu kompilasi
- Rust: Bahasa pemrograman sistem dengan jaminan keamanan memori yang kuat
- Go: Bahasa bertipe statis dengan waktu kompilasi yang cepat
- Python: Bahasa dinamis dengan petunjuk tipe opsional melalui anotasi tipe
- JavaScript: Bahasa dinamis yang umum digunakan untuk pengembangan web
Keunggulan Keamanan Compile-Time
Argumen utama untuk bahasa bertipe berputar di sekitar loop umpan balik yang langsung. Ketika AI menghasilkan kode dalam TypeScript atau Rust, compiler dengan cepat menangkap error dan memberikan umpan balik spesifik tentang apa yang perlu diperbaiki. Hal ini memungkinkan AI untuk melakukan iterasi dan memperbaiki kesalahan sebelum kode tersebut dijalankan. Sebaliknya, error Python sering muncul hanya saat runtime, membuat lebih sulit untuk menangkap masalah di awal proses pengembangan.
Beberapa developer telah melaporkan berhasil mengelola codebase besar dalam bahasa yang tidak mereka kuasai, berkat jaring pengaman ini. Sistem tipe bertindak seperti panduan, membantu baik AI maupun developer tetap berada di jalur yang benar bahkan ketika bekerja dengan sintaks atau pola yang tidak familiar.
Argumen Kontra Data Pelatihan
Namun, tidak semua orang setuju dengan penilaian ini. Sebagian besar komunitas menunjuk pada faktor penting: ketersediaan data pelatihan. Python telah banyak digunakan dalam proyek open-source dan konteks pendidikan selama bertahun-tahun, yang berarti model AI kemungkinan telah melihat jauh lebih banyak kode Python selama pelatihan dibandingkan bahasa yang lebih baru atau lebih khusus seperti Rust.
Kelimpahan contoh pelatihan ini secara teoritis bisa membuat tools AI lebih baik dalam menghasilkan kode Python, terlepas dari manfaat sistem tipe. Beberapa developer berargumen bahwa keunggulan yang dirasakan dari bahasa bertipe mungkin hanya mencerminkan kualitas dan pola data pelatihan yang tersedia daripada fitur bahasa yang melekat.
Pengalaman Dunia Nyata Bervariasi
Pengalaman komunitas menggambarkan gambaran yang beragam. Beberapa developer melaporkan hasil yang sangat baik dengan kode Go yang dihasilkan AI, memuji verbositas bahasa dan struktur yang jelas. Yang lain menemukan bahwa tools AI kesulitan dengan sistem tipe yang kompleks, sering menggunakan solusi sementara seperti menggunakan tipe any dalam TypeScript atau makro todo!() dalam Rust ketika menghadapi kendala tipe yang menantang.
Claude akan berhalusinasi tentang kode Rust karena itu adalah model statistik, bukan tool analisis statis. Ketika mampu membuat kode yang dapat dikompilasi, kode tersebut selalu tidak efisien dan jelek.
Efektivitasnya tampaknya sangat bergantung pada tool AI spesifik, kompleksitas tugas, dan kemampuan developer untuk memberikan batasan dan umpan balik yang jelas kepada sistem AI.
Masalah Umum Coding AI Berdasarkan Bahasa:
- TypeScript: Penggunaan berlebihan tipe "any" untuk melewati pengecekan tipe
- Rust: Menggunakan makro "todo!()" dan "unwrap()" untuk penanganan error
- Python: Anotasi tipe yang hilang dan runtime error
- Umum: Terjebak dalam loop perbaikan error dan menghasilkan kode yang tidak efisien
Struktur Framework Juga Penting
Perspektif menarik muncul seputar pentingnya framework yang opinionated terlepas dari typing. Beberapa developer mencatat bahwa tools AI berkinerja sangat baik dengan framework seperti Ruby on Rails, yang memiliki konvensi dan pola yang mapan, meskipun Ruby tidak strictly typed. Hal ini menunjukkan bahwa struktur yang jelas dan konvensi mungkin sama pentingnya dengan sistem tipe untuk generasi kode AI.
Perdebatan ini menyoroti pertanyaan yang lebih luas tentang bagaimana tools AI belajar dan menerapkan pengetahuan pemrograman. Baik melalui batasan tipe, konvensi framework, atau pola data pelatihan, AI tampaknya bekerja paling baik ketika diberikan guardrails yang jelas dan umpan balik langsung tentang kebenaran kode.
Seiring tools coding AI terus berkembang, diskusi ini kemungkinan akan mempengaruhi bagaimana developer memilih bahasa dan framework untuk proyek baru, berpotensi menggeser preferensi ke arah bahasa yang menawarkan pengalaman kolaborasi terbaik dengan asisten AI.