Skizofrenia LLM: Buku Resep untuk Vibe Coder

Penulis, seorang programmer dengan pengalaman lebih dari 20 tahun, menjelaskan metode untuk menggunakan agen AI dalam menulis proyek produksi berskala besar. Ia berpendapat bahwa tugas-tugas besar gagal bukan karena modelnya, melainkan karena satu sesi mencoba menangani semuanya sekaligus. Solusinya adalah dengan membuat subagen—file markdown yang mendefinisikan peran, model, dan alat yang diizinkan—yang bekerja dengan konteks bersih dan berakhir setelah menyelesaikan tugasnya. 'Troupe' (rombongan) milik penulis mencakup seorang arsitek, pengembang, peninjau (hanya-baca), penguji yang memverifikasi bahwa pengujian bersifat 'mematikan' dengan merusak kode, pakar keamanan, dan DBA (Database Administrator). Wawasan penting adalah menggunakan model yang lebih murah untuk eksekusi dan model yang lebih mahal untuk peninjauan, karena kesalahan peninjau tidak akan terdeteksi. Proses ini dituangkan dalam 'keterampilan'—file dengan deskripsi, isi, dan detail—yang berkembang dari insiden, seperti aturan untuk memeriksa fakta, bukan laporan. Perencanaan sangat penting: manusia meninjau rencana untuk menangkap kesalahan yang mahal sejak awal, dan rencana harus diperbarui oleh arsitek sebelum pekerjaan besar. Penulis menekankan bahwa status harus dicatat dalam file karena agen tidak memiliki memori antar sesi. Aturan proyek (CLAUDE.md) dan satu skrip pemeriksaan dengan kode keluar yang jujur berfungsi sebagai perekat; aturan adalah preseden ber tanggal, dan pemeriksaan tidak dapat dilewati. Mulailah dengan meminta model untuk membuat subagen peninjau, kemudian ubah instruksi berulang menjadi keterampilan, dan biarkan rombongan tumbuh secara organik. Biayanya: token yang jauh lebih banyak, waktu manusia bergeser ke peninjauan laporan dan penyelesaian perselisihan, dan aturan akan dilanggar—tapi itu normal. Pendekatan ini hanya menguntungkan untuk tugas yang tidak muat dalam satu konteks.