Komunitas pengembangan perangkat lunak sedang bergulat dengan cara membedakan antara coding berbantuan AI yang ceroboh dengan praktik rekayasa profesional yang memanfaatkan alat kecerdasan buatan. Perdebatan ini semakin intensif seiring munculnya agen coding baru seperti Claude Code dan OpenAI's Codex CLI yang secara dramatis memperluas kemungkinan dengan bantuan AI.
Alat Coding AI Utama yang Disebutkan
- Claude Code - Dirilis Februari 2025, dapat melakukan iterasi pada kode dan menguji modifikasi
- OpenAI Codex CLI - Dirilis April 2025, agen coding berbasis terminal
- Gemini CLI - Dirilis Juni 2025, alat agen coding lainnya
- Claude 4.5 - Model terkini yang menunjukkan kemampuan yang lebih baik dibanding versi sebelumnya
- GPT-5 - Model terbaru OpenAI dengan kemampuan penalaran yang ditingkatkan
Perpecahan Terminologi Besar
Diskusi berpusat pada penciptaan perbedaan yang jelas antara berbagai pendekatan pemrograman berbantuan AI. Sementara vibe coding telah mapan sebagai praktik menerima kode yang dihasilkan AI secara membabi buta tanpa peninjauan, banyak developer berpengalaman berargumen bahwa mereka membutuhkan istilah terpisah untuk pendekatan mereka yang lebih ketat. Usulan vibe engineering berusaha menangkap penggunaan alat AI yang canggih sambil mempertahankan akuntabilitas penuh untuk produk akhir.
Namun, komunitas tetap terpecah mengenai apakah terminologi baru bahkan diperlukan. Beberapa developer berargumen bahwa praktik rekayasa yang baik tetap sama terlepas dari alat yang digunakan, membandingkan bantuan AI dengan menggunakan IDE atau compiler. Yang lain khawatir bahwa menciptakan perbedaan mungkin secara tidak sengaja melegitimasi pendekatan berkualitas rendah.
Klaim Produktivitas Dunia Nyata Dalam Pengawasan
Sebagian besar perdebatan berfokus pada peningkatan produktivitas aktual dari coding berbantuan AI. Developer berpengalaman melaporkan hasil yang sangat berbeda, dengan beberapa mengklaim peningkatan substansial sementara yang lain melihat manfaat minimal. Disparitas tampaknya berkorelasi kuat dengan tingkat keahlian yang ada dan jenis proyek yang ditangani.
Beberapa developer mencatat bahwa alat AI unggul dalam prototyping dan menangani domain yang tidak familiar, tetapi mungkin menawarkan nilai lebih sedikit untuk ahli yang bekerja di bidang spesialisasi mereka. Teknologi ini tampak sangat efektif untuk tugas-tugas seperti menavigasi codebase besar, mengimplementasikan boilerplate code, dan mengeksplorasi berbagai pendekatan solusi dengan cepat.
Satu burung dikondisikan untuk berputar berlawanan arah jarum jam di sekitar kandang, membuat dua atau tiga putaran di antara penguatan. Yang lain berulang kali mengarahkan kepalanya ke salah satu sudut atas kandang.
Referensi pada eksperimen psikologi perilaku ini menyoroti kekhawatiran komunitas tentang developer yang berpotensi mengembangkan praktik takhayul seputar alat AI, mengaitkan kesuksesan dengan ritual yang tidak perlu daripada praktik terbaik yang sesungguhnya.
Keterampilan Yang Benar-Benar Penting
Percakapan mengungkapkan bahwa pengembangan berbantuan AI yang sukses memperkuat keterampilan rekayasa perangkat lunak tradisional daripada menggantinya. Developer menekankan bahwa pengujian otomatis, dokumentasi komprehensif, kemahiran kontrol versi, dan praktik code review yang kuat menjadi lebih kritis ketika bekerja dengan agen AI.
Menariknya, keterampilan manajemen muncul sebagai hal yang tak terduga berharga, karena mengarahkan agen coding AI menyerupai mengelola kolaborator manusia. Kemampuan untuk memberikan instruksi yang jelas, memastikan konteks yang tepat, dan memberikan umpan balik yang dapat ditindaklanjuti terbukti penting untuk mendapatkan hasil berkualitas dari alat AI.
Keterampilan Penting untuk Pengembangan Berbantuan AI
- Pengujian Otomatis - Rangkaian pengujian yang komprehensif memungkinkan agen AI bekerja lebih efektif
- Dokumentasi - API yang terdokumentasi dengan baik memungkinkan AI menggunakan kode tanpa perlu membaca implementasinya
- Kontrol Versi - Sangat penting untuk melacak perubahan yang dihasilkan AI dan mengembalikan kesalahan
- Tinjauan Kode - Keterampilan penting untuk mengevaluasi kualitas kode yang dihasilkan AI
- QA Manual - Penting untuk menguji kasus-kasus ekstrem yang mungkin terlewat oleh pengujian otomatis
- Keterampilan Riset - Diperlukan untuk mengevaluasi berbagai pendekatan sebelum mengimplementasikan solusi
- Keterampilan Manajemen - Diperlukan untuk mengarahkan agen coding AI secara efektif
Melihat Melampaui Buzzword
Ketika debu mengendap pada perdebatan terminologi, banyak developer menyarankan bahwa fokus harus tetap pada hasil daripada label. Evolusi cepat kemampuan AI berarti bahwa praktik dan klaim produktivitas dari bahkan enam bulan lalu mungkin tidak lagi berlaku untuk alat saat ini.
Komunitas tampak konvergen pada ide bahwa coding berbantuan AI akan menjadi coding di masa depan, seperti bagaimana integrated development environment menjadi standar tanpa memerlukan terminologi khusus. Tantangan sebenarnya bukan pada penamaan praktik ini, tetapi dalam mengembangkan keterampilan dan proses yang diperlukan untuk menggunakan alat-alat canggih ini secara efektif dan bertanggung jawab.
Referensi: Vibe engineering