Sebuah sistem manajemen proyek baru bernama Claude Code PM telah muncul, mengklaim akan merevolusi pengembangan perangkat lunak dengan menjalankan beberapa agen AI secara paralel. Sistem ini menjanjikan untuk memecah fitur-fitur menjadi tugas-tugas yang lebih kecil dan menugaskan agen-agen khusus untuk bekerja secara bersamaan, berpotensi menghadirkan pengiriman fitur 3x lebih cepat dan pengurangan tingkat bug sebesar 75% menurut para penciptanya.
Peningkatan Performa yang Diklaim:
- Pengurangan 95% dalam pergantian konteks
- Peningkatan 5x lipat dalam throughput fitur
- Pengurangan 75% dalam stagnasi
- Pengiriman fitur 3x lebih cepat
- 5-8 tugas paralel vs 1 sebelumnya
Kesenjangan Antara Janji dan Kenyataan
Sistem Claude Code PM mengikuti pendekatan terstruktur lima fase: perencanaan produk, perencanaan implementasi, dekomposisi tugas, sinkronisasi GitHub, dan eksekusi. Sistem ini menggunakan GitHub Issues sebagai database dan mengklaim memungkinkan beberapa agen Claude bekerja pada aspek-aspek berbeda dari proyek yang sama secara bersamaan. Namun, komunitas developer tetap sangat skeptis terhadap klaim-klaim ambisius ini.
Banyak developer berpengalaman melaporkan bahwa alat coding AI memerlukan pengawasan konstan dan review yang cermat. Tantangan mendasar terletak pada fakta bahwa meskipun AI dapat menghasilkan kode dengan cepat, bottleneck sering kali beralih ke code review dan quality assurance daripada kecepatan pengembangan awal.
Fase Alur Kerja Claude Code PM:
- Fase Perencanaan Produk: Membuat PRD dengan user stories dan kriteria kesuksesan
- Fase Perencanaan Implementasi: Mengubah PRD menjadi rencana implementasi teknis
- Fase Dekomposisi Tugas: Memecah epik menjadi tugas-tugas yang dapat dilaksanakan dengan kriteria penerimaan
- Sinkronisasi GitHub: Mendorong epik dan tugas ke GitHub Issues dengan label
- Fase Eksekusi: Menerapkan agen khusus untuk implementasi paralel
Manajemen Konteks Daripada Paralelisasi Mentah
Menariknya, beberapa developer telah menemukan nilai dalam menggunakan beberapa agen bukan untuk kecepatan, tetapi untuk manajemen konteks yang lebih baik. Pendekatan ini melibatkan penggunaan sub-agen khusus sebagai firewall konteks - setiap agen menangani tugas-tugas spesifik seperti testing, dokumentasi, atau editing file, kemudian melaporkan kembali hasil yang dirangkum kepada agen utama yang mengatur. Ini mencegah percakapan utama menjadi berantakan dengan detail-detail teknis.
Seorang developer mencatat bahwa manfaat nyata datang dari menjaga setiap agen tetap fokus pada domain khususnya, memungkinkan thread utama untuk mempertahankan pemahaman proyek daripada terjebak dalam potongan kode dan detail implementasi.
Masalah Pengawasan
Isu kritis muncul terkait tingkat pengawasan yang diperlukan. Sebagian besar developer melaporkan mereka tidak dapat dengan aman menjalankan agen AI tanpa pengawasan konstan, karena kualitas kode memburuk dengan cepat tanpa intervensi manusia. Janji pengembangan paralel yang sepenuhnya otonom tampaknya bertentangan dengan kenyataan bahwa coding AI yang efektif masih memerlukan bimbingan dan review manusia yang signifikan.
Saya benar-benar perlu menyetujui setiap edit dan mengawasinya SETIAP SAAT, jika tidak akan menjadi kacau dengan sangat cepat!
Diskusi komunitas mengungkapkan pola di mana developer yang mengklaim sukses dengan alat coding AI sering kali adalah programmer yang sangat terampil yang dapat dengan cepat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan AI, daripada pemula yang mungkin paling diuntungkan dari otomatisasi.
Kekhawatiran Kualitas dan Technical Debt
Beberapa developer menyatakan kekhawatiran tentang maintainability jangka panjang dari kode yang dihasilkan AI. Masalah umum termasuk kode yang tightly coupled yang membuat testing menjadi sulit, missing edge cases, penggunaan solusi kompleks yang tidak tepat seperti regex di mana pendekatan yang lebih sederhana akan lebih cocok, dan kelas-kelas raksasa yang menjadi tidak mungkin untuk dipelihara.
Penekanan sistem pada menghasilkan sejumlah besar kode dengan cepat bertentangan dengan filosofi bahwa perangkat lunak yang baik sering kali memerlukan penghapusan kode daripada menambahkannya. Banyak developer berpengalaman lebih memilih library yang lebih kecil dan lebih fokus daripada codebase yang menyebar luas.
Kesimpulan
Meskipun Claude Code PM menyajikan pendekatan yang menarik untuk mengorganisir pengembangan yang dibantu AI, respons komunitas menunjukkan bahwa tantangan mendasar pengawasan coding AI tetap belum terpecahkan. Sistem ini mungkin menawarkan nilai dalam menyusun workflow pengembangan dan mengelola konteks, tetapi janji pengembangan AI paralel yang benar-benar otonom tampaknya melebihi kemampuan AI saat ini. Kesuksesan dengan sistem semacam itu masih tampaknya memerlukan keahlian dan pengawasan developer yang signifikan, membatasi aksesibilitas mereka kepada komunitas programming yang lebih luas.
Referensi: Claude Code PM