OpenAI telah merilis "Panduan Pengkodean GPT-5", yang memberikan 6 praktik terbaik untuk menggunakan GPT-5 dalam pemrograman AI:
# 1. Instruksi harus tepat, hindari konflik informasi
Model GPT-5 yang baru memiliki kemampuan yang signifikan dalam mengikuti instruksi, tetapi ini juga membawa efek samping: ketika menghadapi instruksi yang samar atau saling bertentangan, ia mungkin kesulitan dalam menanganinya. Situasi ini perlu diperhatikan terutama dalam .cursor/rules atau file konfigurasi Anda.
# 2. Menetapkan Tingkat Penalaran yang Tepat
GPT-5 selalu melakukan tingkat penalaran tertentu saat m

Mengapa saya merasa bahwa pemrograman pasangan dengan AI memberi saya input yang jauh lebih berharga daripada outputnya😅
Sering kali saya memintanya untuk membantu saya menemukan informasi berharga di repositori kode sumber, mengatur arsitektur sistem, dan selalu memberikan pengalaman yang sangat baik.
Namun, jika membiarkannya menulis kode, pengalamannya sangat buruk. Kode yang ditulisnya tidak dapat dipercaya, saya harus meninjaunya sekali lagi, setelah ditinjau selalu ada beberapa masalah, baik besar maupun kecil, dan kemudian saya harus terus-menerus memperbaiki dan menambal.
Apakah ini a

Jadi, jika kecepatan inferensi meningkat 20 kali lipat, apa yang akan berubah dalam cara kita melakukan coding vibe?

Saya merasa seiring dengan perkembangan alat pemrograman AI, pemahaman saya tentang alat MCP juga berubah.
Sebelumnya saya sering menggunakan pemikiran sekuensial, pengelola tugas, sekarang dengan peningkatan kemampuan pemodelan dan penalaran, ada mode rencana dan berpikir lebih keras/ultrathink, saya lebih suka menyelesaikannya di dalam alat asli, bukan dengan bantuan mcp.
Jenis lain adalah alat peningkatan konteks seperti context7 dan deepwiki. Untuk rekayasa konteks, saya memerlukan lebih banyak ketelitian dan akurasi. MCP jenis ini saat ini belum dapat memenuhi persyaratan tersebut. Oleh k

Kedalaman Riset menyelesaikan masalah keputusan produk "apa yang dibangun", yang memiliki kedalaman dan luas, membantu kita memecahkan ruang informasi dan melihat arah dengan jelas.
Claude Code membantu menyelesaikan rincian pelaksanaan yang spesifik, sehingga kita dapat lebih fokus pada arsitektur sistem, pemisahan modul, dan rekayasa ulang pada tingkat high level ini, meningkatkan efisiensi iterasi dan percobaan.
Di masa depan pasti akan ada alat produktivitas AI yang lebih canggih, tetapi saya pikir ketiga langkah di atas seharusnya menjadi logika dasar yang tidak berubah.

MCP sudah keluar cukup lama, sepertinya tidak banyak yang benar-benar bisa digunakan?
Yang saya maksud dengan dapat digunakan adalah untuk pemrograman AI, yang dapat digunakan secara stabil dan frekuensi tinggi, serta memberikan peningkatan yang substantif pada efek pemrograman.
Berbagi beberapa yang saya rasa cukup baik: playwright, Context7, Sequential Thinking
Dua yang pertama menyelesaikan masalah akurasi konteks, yang ketiga menyelesaikan pemikiran perencanaan.

Dalam bidang pemrograman, ada sebuah istilah yang disebut "bad smell"
Dikatakan bahwa bagi programmer yang berpengalaman, mereka seharusnya bisa mencium "bau busuk" dalam sistem dan mencegahnya sebelumnya, serta melakukan optimasi dan upgrade arsitektur.
Ada satu kata yang disebut "overdesign"
Artinya pada awalnya berpikir terlalu banyak, merancang banyak skalabilitas dan pemisahan modul yang tidak perlu, yang membawa biaya pemeliharaan yang besar dan tidak berguna, malah mudah memperkenalkan bug.
Kedua kata ini perlu dilihat dalam konteks waktu dan situasi.
Tidak ada desain arsitektur terbaik

Yang paling disukai oleh para programmer adalah, para produsen AI besar bersaing dengan sangat sengit😂
Baru saja mendaftar di Jules, sepertinya bisa mencoba gratis.

Apakah Google akan meluncurkan sesuatu yang besar lagi?

vibe coding memang hanya akan berfungsi di tangan orang yang mengerti pemrograman, yang tidak mengerti hanya akan menjadi 💩gunung dan berbagai kerentanan keamanan😅

Pengalaman yang sangat baik, pemasaran konten, lalu lintas, akuisisi pelanggan, konversi, merek, desain, hambatan kompetisi, dan kolaborasi perlu dipikirkan dan dilaksanakan di semua aspek.
Di era AI, yang paling tidak kurang adalah ide dan kemampuan penelitian dan pengembangan😂