Codebase yang dihasilkan AI sering mengikuti pola yang dapat diulang, sehingga penulisan ulang atau penggantian bagian jadi lebih sederhana dibanding sistem buatan tangan yang sangat khusus. Ini penjelasan kenapa—dan bagaimana melakukannya dengan aman.
“Lebih mudah diganti” jarang berarti menghapus seluruh aplikasi dan memulai dari nol. Dalam tim nyata, penggantian terjadi pada skala berbeda, dan apa arti “menulis ulang” bergantung pada apa yang sedang Anda ganti.
Penggantian bisa berupa:
Ketika orang bilang sebuah codebase “lebih mudah ditulis ulang,” mereka biasanya bermaksud Anda bisa memulai kembali satu bagian tanpa merusak seluruh sistem, menjaga bisnis tetap berjalan, dan melakukan migrasi secara bertahap.
Argumennya bukan “kode AI lebih baik.” Ini tentang kecenderungan umum.
Perbedaan itu penting saat menulis ulang: kode yang mengikuti konvensi yang luas dipahami seringkali bisa digantikan oleh implementasi konvensional lain dengan negosiasi lebih sedikit dan sedikit kejutan.
Kode yang dihasilkan AI bisa inkonsisten, repetitif, atau kurang dites. “Lebih mudah diganti” bukan klaim bahwa itu lebih bersih—melainkan klaim bahwa itu sering kali kurang “spesial.” Jika sebuah subsistem dibangun dari bahan-bahan umum, menggantinya bisa lebih mirip mengganti komponen standar daripada merekayasa balik mesin kustom.
Ide inti sederhana: standardisasi menurunkan biaya penggantian. Ketika kode tersusun dari pola yang dapat dikenali dan sambungan yang jelas, Anda bisa meregenerasi, merefaktor, atau menulis ulang bagian dengan lebih sedikit rasa takut merusak dependensi tersembunyi. Bagian-bagian berikut menunjukkan bagaimana ini terlihat pada struktur, kepemilikan, pengujian, dan kecepatan engineering sehari-hari.
Keuntungan praktis dari kode yang dihasilkan AI adalah seringnya menggunakan pola yang umum dan mudah dikenali: layout folder yang familier, penamaan yang dapat diprediksi, konvensi framework mainstream, dan pendekatan “teksbook” untuk routing, validasi, penanganan error, dan akses data. Bahkan ketika kodenya tidak sempurna, biasanya dapat dibaca seperti banyak tutorial dan proyek starter.
Penulisan ulang mahal sebagian besar karena orang harus memahami apa yang ada. Kode yang mengikuti konvensi yang dikenal mengurangi waktu “dekoding” itu. Insinyur baru bisa memetakan apa yang mereka lihat ke model mental yang sudah dimiliki: di mana konfigurasi berada, bagaimana alur permintaan, bagaimana dependency di-wiring, dan ke mana tes harus ditempatkan.
Ini membuat lebih cepat untuk:
Sebaliknya, codebase yang sangat dikustom sering mencerminkan gaya pribadi: abstraksi unik, mini-framework kustom, kode “lem” cerdas, atau pola domain-spesifik yang hanya masuk akal dengan konteks sejarah. Pilihan-pilihan itu bisa elegan—tetapi meningkatkan biaya memulai ulang karena penulisan ulang harus terlebih dulu mempelajari world view pembuatnya.
Ini bukan sihir eksklusif untuk AI. Tim bisa (dan seharusnya) menegakkan struktur dan gaya menggunakan template, linter, formatter, dan scaffolding. Bedanya adalah AI cenderung menghasilkan “generik secara default,” sementara sistem yang ditulis manusia kadang-mungkin menyimpang ke solusi kustom kecuali konvensi dijaga secara aktif.
Banyak rasa sakit penulisan ulang tidak disebabkan oleh logika bisnis utama. Itu disebabkan oleh lem kustom—helper khusus, micro-framework buatan sendiri, trik metaprogramming, dan konvensi satu-off yang menghubungkan semuanya secara diam-diam.
Lem kustom adalah hal-hal yang bukan bagian produk Anda, namun produk tidak bisa berjalan tanpa itu. Contohnya: custom dependency injection container, layer routing DIY, kelas dasar ajaib yang auto-register model, atau helper yang mem-mutasi state global “untuk kenyamanan.” Sering dimulai sebagai penghemat waktu dan berakhir sebagai pengetahuan wajib untuk setiap perubahan.
Masalahnya bukan adanya lem—tetapi bahwa ia menjadi coupling yang tak terlihat. Ketika lem unik untuk tim Anda, seringkali:
Saat menulis ulang, lem ini sulit direplikasi dengan benar karena aturannya jarang tertulis. Anda menemukannya dengan merusak produksi.
Output AI sering condong ke library standar, pola umum, dan wiring eksplisit. Ia cenderung tidak menemukan micro-framework ketika modul sederhana atau objek service akan cukup. Penahanan itu bisa menjadi fitur: lebih sedikit hook ajaib berarti lebih sedikit dependensi tersembunyi, sehingga lebih mudah merobek sebuah subsistem dan menggantinya.
Kekurangannya, kode “biasa” bisa lebih verbose—lebih banyak parameter yang diteruskan, plumbing yang lebih jelas, lebih sedikit jalan pintas. Namun verbositas biasanya lebih murah daripada misteri. Saat Anda memutuskan menulis ulang, Anda ingin kode yang mudah dipahami, mudah dihapus, dan sulit disalahartikan.
“Struktur yang dapat diprediksi” kurang soal estetika dan lebih soal konsistensi: folder, aturan penamaan, dan alur permintaan yang sama muncul di mana-mana. Proyek yang dihasilkan AI sering cenderung default yang familier—controllers/, services/, repositories/, models/—dengan endpoint CRUD yang repetitif dan pola validasi yang mirip.
Keseragaman itu penting karena mengubah penulisan ulang dari tebing menjadi tangga.
Anda melihat pola yang diulang di seluruh fitur:
UserService, UserRepository, UserController)Saat setiap fitur dibangun dengan cara yang sama, Anda bisa mengganti satu bagian tanpa harus “mempelajari ulang” sistem setiap kali.
Penulisan ulang bertahap bekerja terbaik ketika Anda bisa mengisolasi sebuah batas dan membangun kembali di belakangnya. Struktur yang dapat diprediksi secara alami menciptakan sambungan itu: setiap layer punya tugas sempit, dan kebanyakan panggilan melewati sekumpulan interface kecil.
Pendekatan praktisnya adalah gaya “strangler”: pertahankan API publik stabil, dan ganti internals secara bertahap.
Misalkan app Anda punya controller yang memanggil service, dan service memanggil repository:
OrdersController → OrdersService → OrdersRepositoryAnda ingin berpindah dari query SQL langsung ke ORM, atau dari satu database ke database lain. Di codebase yang prediktabel, perubahan dapat dibatasi:
OrdersRepositoryV2 (implementasi baru)getOrder(id), listOrders(filters))Controller dan service tetap sebagian besar tidak tersentuh.
Sistem yang sangat dikustom bisa sangat baik—tetapi seringkali meng-encode ide unik: abstraksi kustom, metaprogramming cerdas, atau perilaku cross-cutting yang tersembunyi di kelas dasar. Itu membuat setiap perubahan memerlukan konteks historis yang dalam. Dengan struktur yang prediktabel, pertanyaan “di mana saya mengubah ini?” biasanya jelas, sehingga penulisan ulang kecil bisa dilakukan mingguan.
Hambatan sunyi dalam banyak penulisan ulang bukan teknis—melainkan sosial. Tim sering membawa risiko kepemilikan, di mana hanya satu orang benar-benar memahami bagaimana sistem bekerja. Ketika orang itu menulis sebagian besar kode dengan tangan, kode bisa terasa seperti artefak personal: “desain saya,” “solusi pintar saya,” “workaround saya yang menyelamatkan rilis.” Keterikatan itu membuat penghapusan menjadi mahal secara emosional, bahkan ketika secara ekonomis rasional.
Kode yang dihasilkan AI dapat mengurangi efek itu. Karena draf awal mungkin dibuat oleh alat (dan sering mengikuti pola yang familier), kode terasa kurang seperti tanda tangan dan lebih seperti implementasi yang bisa dipertukarkan. Orang biasanya lebih nyaman berkata, “Mari kita ganti modul ini,” ketika tidak terasa seperti menghapus karya seni seseorang—atau menantang status mereka di tim.
Saat keterikatan pengarang lebih rendah, tim cenderung:
Keputusan penulisan ulang tetap harus didorong oleh biaya dan hasil: timeline pengiriman, risiko, keterpeliharaan, dan dampak pengguna. “Mudah dihapus” adalah properti yang berguna—bukan strategi sendiri.
Satu keuntungan yang sering diremehkan dari kode yang dihasilkan AI adalah bahwa input untuk generasi bisa berfungsi seperti spesifikasi hidup. Prompt, template, dan konfigurasi generator dapat menjelaskan intent dalam bahasa biasa: apa fitur harus lakukan, batasan apa yang penting (keamanan, performa, gaya), dan apa arti “selesai.”
Ketika tim menggunakan prompt yang dapat diulang (atau library prompt) dan template stabil, mereka membuat jejak audit keputusan yang sebaliknya akan tersirat. Prompt yang baik mungkin menyatakan hal-hal yang biasanya harus ditebak oleh maintainer masa depan:
Itu berbeda secara bermakna dari banyak codebase buatan tangan, di mana pilihan desain utama tersebar di commit message, pengetahuan tribal, dan konvensi kecil yang tak tertulis.
Jika Anda menyimpan jejak generasi (prompt + model/versi + input + langkah pasca-pemrosesan), penulisan ulang tidak dimulai dari halaman kosong. Anda bisa menggunakan kembali checklist yang sama untuk merekonstruksi perilaku di bawah struktur yang lebih bersih, lalu membandingkan output.
Dalam praktiknya, ini bisa mengubah penulisan ulang menjadi: “regenerate fitur X di bawah konvensi baru, lalu verifikasi parity,” daripada, “membalikkan-engineer apa seharusnya fitur X lakukan.”
Ini hanya bekerja jika prompt dan konfigurasi dikelola dengan disiplin yang sama seperti source code:
Tanpa itu, prompt menjadi dependensi tak terdokumentasi. Dengan disiplin itu, mereka bisa menjadi dokumentasi yang sering diidamkan codebase buatan tangan.
“Lebih mudah diganti” bukan soal apakah kode ditulis oleh manusia atau asisten. Ini soal apakah Anda bisa mengubahnya dengan percaya diri. Penulisan ulang menjadi engineering rutin ketika tes memberi tahu Anda, cepat dan andal, bahwa perilaku tetap sama.
Kode yang dihasilkan AI bisa membantu di sini—jika Anda memintanya. Banyak tim memintakan boilerplate tes bersama fitur (unit test dasar, integration test jalur bahagia, mock sederhana). Tes ini mungkin tidak sempurna, tetapi mereka membuat jaring pengaman awal yang seringkali hilang di sistem buatan tangan yang menunda pengujian “nanti.”
Jika Anda ingin replaceability, fokuskan energi pengujian pada sambungan tempat bagian bertemu:
Contract test mengunci apa yang harus tetap benar meskipun Anda mengganti internals. Itu berarti Anda bisa menulis ulang modul di balik API atau mengganti implementasi adapter tanpa membuka kembali perilaku bisnis.
Angka coverage bisa menunjukkan di mana risiko Anda berada, tapi mengejar 100% sering menghasilkan tes rapuh yang menghalangi refactor. Sebagai gantinya:
Dengan tes kuat, penulisan ulang berhenti menjadi proyek heroik dan menjadi serangkaian langkah aman yang dapat dibalik.
Kode yang dihasilkan AI cenderung gagal dengan cara yang dapat diprediksi. Anda sering melihat logika yang diduplikasi (helper yang sama diimplementasikan tiga kali), cabang “nyaris sama” yang menangani kasus tepi secara berbeda, atau fungsi yang tumbuh lewat akresi saat model terus menambahi perbaikan. Tidak ada yang ideal—tetapi punya satu keuntungan: masalah biasanya terlihat.
Sistem buatan tangan bisa menyembunyikan kompleksitas di balik abstraksi cerdas, micro-optimisasi, atau perilaku “just-so” yang terikat erat. Bug seperti itu menyakitkan karena tampak benar dan lolos review ringan.
Kode AI lebih mungkin inkonsisten secara jelas: sebuah parameter diabaikan di satu jalur, pemeriksaan validasi ada di satu file tapi tidak di file lain, atau penanganan error berganti gaya setiap beberapa fungsi. Ketidaksesuaian ini menonjol saat review dan analisis statis, dan lebih mudah diisolasi karena jarang bergantung pada invariant yang dalam dan disengaja.
Repetisi adalah tanda. Saat Anda melihat urutan langkah yang sama muncul berulang—parse input → normalize → validate → map → return—di berbagai endpoint atau layanan, Anda menemukan sambungan alami untuk penggantian. AI sering “menyelesaikan” permintaan baru dengan mencetak ulang solusi sebelumnya dengan sedikit tweak, yang menghasilkan klaster near-duplicate.
Pendekatan praktis: tandai setiap potongan yang diulang sebagai kandidat ekstraksi atau penggantian, terutama ketika:
Jika Anda bisa menamai perilaku yang diulang itu dalam satu kalimat, kemungkinan besar itu harus menjadi satu modul.
Ganti potongan yang diulang dengan satu komponen yang teruji (utility, shared service, atau fungsi library), tulis tes yang menentukan kasus tepi yang diharapkan, lalu hapus duplikatnya. Anda telah mengubah banyak salinan rapuh menjadi satu tempat untuk diperbaiki—dan satu tempat untuk ditulis ulang nanti jika diperlukan.
Kode yang dihasilkan AI sering kali unggul ketika Anda memintanya mengutamakan kejelasan daripada kecerdikan. Dengan prompt dan aturan linting yang tepat, ia biasanya memilih kontrol alur yang familier, penamaan konvensional, dan modul “membosankan” daripada kebaruan. Itu bisa menjadi kemenangan jangka panjang yang lebih besar daripada beberapa persen peningkatan kecepatan dari trik tune-manual.
Penulisan ulang berhasil ketika orang baru bisa dengan cepat membangun model mental yang benar tentang sistem. Kode yang dapat dibaca dan konsisten mengurangi waktu untuk menjawab pertanyaan dasar seperti “Di mana permintaan ini masuk?” dan “Bentuk data seperti apa di sini?” Jika setiap layanan mengikuti pola serupa (layout, penanganan error, logging, konfigurasi), tim baru dapat mengganti satu bagian sekaligus tanpa terus-menerus mempelajari konvensi lokal.
Konsistensi juga mengurangi ketakutan. Saat kode dapat diprediksi, insinyur bisa menghapus dan membangun kembali bagian dengan percaya diri karena area permukaannya lebih mudah dipahami dan “radius ledakan” terasa lebih kecil.
Kode yang dioptimalkan tinggi secara manual sulit ditulis ulang karena teknik performa sering bocor ke mana-mana: layer caching kustom, micro-optimisasi, pola concurrency buatan sendiri, atau keterikatan ketat ke struktur data tertentu. Pilihan ini mungkin valid, tetapi seringkali menciptakan constraint halus yang tidak jelas sampai sesuatu rusak.
Keterbacaan bukan lisensi untuk lambat. Intinya adalah memperoleh performa berdasarkan bukti. Sebelum menulis ulang, ambil metrik baseline (persentil latensi, CPU, memori, biaya). Setelah mengganti komponen, ukur lagi. Jika performa regresi, optimalkan jalur panas spesifik—tanpa mengubah seluruh codebase menjadi teka-teki.
Saat codebase berbantuan AI mulai terasa “salah,” Anda tidak otomatis membutuhkan penulisan ulang penuh. Reset terbaik bergantung pada seberapa banyak sistem yang salah dibandingkan hanya berantakan.
Regenerate berarti membuat kembali bagian kode dari spesifikasi atau prompt—seringkali dimulai dari template atau pola yang diketahui—lalu mengaplikasikan kembali titik integrasi (route, contract, test). Bukan “hapus semuanya,” melainkan “bangun kembali irisan ini dari deskripsi yang lebih jelas.”
Refactor mempertahankan perilaku tetapi mengubah struktur internal: rename, pisah modul, sederhanakan conditional, hapus duplikasi, perbaiki tes.
Rewrite mengganti komponen atau sistem dengan implementasi baru, biasanya karena desain saat ini tidak bisa dipulihkan tanpa mengubah perilaku, batasan, atau alur data.
Regenerasi cocok saat kode kebanyakan boilerplate dan nilainya ada di interface bukan internals:
Jika spesifikasi jelas dan batas modul bersih, meregenerasi sering lebih cepat daripada meruwat edit incremental.
Berhati-hatilah ketika kode meng-encode pengetahuan domain bernilai tinggi atau constraint ketelitian:
Di area ini, “hampir sama” bisa salah dengan konsekuensi mahal—regenerasi masih bisa membantu, tetapi hanya jika Anda bisa membuktikan ekuivalensi dengan tes kuat dan review.
Perlakukan kode yang diregenerasi seperti dependensi baru: minta review manusia, jalankan suite tes penuh, dan tambahkan tes terfokus untuk kegagalan yang pernah terjadi. Roll out dalam irisan kecil—satu endpoint, satu layar, satu adapter—di balik feature flag atau rilis bertahap jika mungkin.
Default yang berguna: regenerate kerangka, refactor sambungan, rewrite hanya bagian yang asumsi-asumsinya terus rusak.
“Mudah diganti” hanya tetap menjadi keuntungan jika tim memperlakukan penggantian sebagai aktivitas terancang, bukan tombol reset kasual. Modul yang ditulis AI bisa diganti lebih cepat—tetapi juga bisa gagal lebih cepat jika Anda mempercayainya lebih dari yang Anda verifikasi.
Kode yang dihasilkan AI sering tampak lengkap meskipun tidak. Itu bisa menciptakan kepercayaan palsu, terutama saat demo jalur bahagia lulus.
Risiko kedua adalah kasus tepi yang hilang: input tak biasa, timeout, kuirks concurrency, dan penanganan error yang tidak tercakup di prompt atau sampel data.
Terakhir, ada ketidakpastian lisensi/IP. Meski risikonya rendah di banyak setup, tim harus punya kebijakan sumber dan alat yang diterima, serta cara melacak provenance.
Letakkan penggantian di balik gerbang yang sama seperti perubahan lainnya:
Sebelum mengganti komponen, tuliskan batas dan invariant-nya: input yang diterima, jaminan yang diberikan, apa yang tidak boleh dilakukan (mis. “tidak boleh menghapus data pelanggan”), dan ekspektasi performa/latensi. “Kontrak” ini adalah yang Anda uji—tanpa mempedulikan siapa (atau apa) yang menulis kodenya.
Kode yang dihasilkan AI seringkali lebih mudah ditulis ulang karena cenderung mengikuti pola yang familier, menghindari personalisasi “craft” yang mendalam, dan lebih cepat diregenerasi saat kebutuhan berubah. Prediktabilitas itu menurunkan biaya sosial dan teknis untuk menghapus dan mengganti bagian sistem.
Tujuannya bukan “membuang kode,” melainkan membuat penggantian kode menjadi opsi normal dan rendah gesekan—didukung oleh kontrak dan tes.
Mulai dengan menstandarisasi konvensi sehingga kode yang diregenerasi atau ditulis ulang cocok dengan pola yang sama:
Jika Anda menggunakan workflow vibe-coding, cari tooling yang mempermudah praktik itu: menyimpan spesifikasi “planning mode” di samping repo, menangkap jejak generasi, dan mendukung rollback aman. Contohnya, Koder.ai dirancang di sekitar generasi berbasis chat dengan snapshot dan rollback, yang cocok dengan pendekatan “replaceable by design”—regenerate irisan, jaga kontrak stabil, dan revert cepat jika tes parity gagal.
Pilih satu modul yang penting tapi terisolasi dengan aman—pembuatan laporan, pengiriman notifikasi, atau satu area CRUD. Definisikan interface publiknya, tambah contract test, lalu izinkan diri Anda meregenerasi/refactor/menulis ulang internals sampai terasa membosankan. Ukur cycle time, tingkat cacat, dan usaha review; gunakan hasilnya untuk menetapkan aturan tim.
Untuk mengoperasionalkan ini, simpan checklist di playbook internal Anda (atau bagikan via /blog) dan jadikan trio “kontrak + konvensi + jejak” persyaratan untuk pekerjaan baru. Jika Anda mengevaluasi dukungan tooling, Anda juga bisa mendokumentasikan apa yang Anda butuhkan dari solusi sebelum melihat /pricing.
"Replace" biasanya berarti menukar sepotong sistem sementara bagian lain tetap berjalan. Target umum adalah:
Penulisan ulang penuh—"hapus dan tulis ulang seluruh app"—jarang; sebagian besar penulisan ulang yang berhasil bersifat inkremental.
Klaim ini tentang kecenderungan tipikal, bukan kualitas mutlak. Kode yang dihasilkan AI sering:
Bentuk yang "kurang spesial" itu sering lebih cepat dipahami dan karenanya lebih cepat diganti dengan aman.
Pola standar menurunkan biaya “dekoding” saat menulis ulang. Jika insinyur cepat mengenali:
…mereka bisa mereproduksi perilaku di implementasi baru tanpa harus mempelajari arsitektur privat terlebih dulu.
Lem kustom (custom glue) seperti DI container buatan sendiri, kelas dasar ajaib, atau state global implisit menciptakan coupling yang tidak jelas di kode. Saat mengganti, Anda sering menemukan:
Wiring yang eksplisit dan konvensional cenderung mengurangi kejutan itu.
Pendekatan praktis adalah menstabilkan boundary dan mengganti internals:
Ini gaya “strangler”: tangga, bukan tebing.
Karena kode yang dihasilkan AI sering terasa kurang seperti artefak personal, tim lebih nyaman:
Keterikatan pengarang yang lebih rendah mengurangi friksi sosial di sekitar penghapusan besar.
Jika Anda menyimpan prompt, template, dan konfigurasi generasi di repo, mereka bisa berfungsi sebagai spesifikasi ringan:
Versioning dan review untuk prompt membuat jejak yang bisa direproduksi—jangan biarkan prompt tersimpan cuma di catatan pribadi.
Fokuskan pengujian pada sambungan tempat penggantian terjadi:
Ketika contract tests itu lulus, Anda bisa menulis ulang internals dengan jauh lebih sedikit rasa takut.
Cacat AI yang umum malah mempermudah penggantian:
Gunakan repetisi sebagai sinyal: ekstrak perilaku yang diulang ke satu modul yang teruji, lalu hapus duplikatnya.
Regenerasi cocok untuk bagian yang banyak boilerplate dan punya boundary jelas; refactor untuk pembersihan struktur; rewrite jika arsitektur atau boundarynya salah.
Guardrail praktis:
Ini mencegah "mudah diganti" menjadi "mudah rusak."