10 Des 2025·6 menit
Prompt tunggal vs alur kerja agen: cara memilih
Prompt tunggal vs alur kerja agen: pelajari kapan satu instruksi cukup dan kapan perlu membagi pekerjaan menjadi perencanaan, pemrograman, pengujian, dan refaktorisasi.
Prompt tunggal vs alur kerja agen: pelajari kapan satu instruksi cukup dan kapan perlu membagi pekerjaan menjadi perencanaan, pemrograman, pengujian, dan refaktorisasi.
Prompt tunggal adalah satu instruksi besar yang Anda berikan ke model, meminta output lengkap sekaligus. Anda menjelaskan tujuan, batasan, dan format, dan mengharapkan hasil komplit: rencana, kode, teks, atau solusi.
Alur kerja (sering disebut alur kerja agen) membagi pekerjaan yang sama ke langkah-langkah lebih kecil. Satu langkah merencanakan, yang lain menulis kode, yang lain memeriksa, lalu refaktor atau memperbaiki masalah. Pekerjaan tetap dilakukan oleh AI, tetapi distag sehingga Anda bisa meninjau dan mengarahkan saat berjalan.
Keputusan sebenarnya bukan soal “AI yang lebih baik.” Ini soal kompromi yang Anda inginkan antara kecepatan, keandalan, dan kontrol.
Prompt satu-langkah biasanya paling cepat. Cocok ketika Anda bisa menilai hasil dengan cepat dan biaya bila sedikit keliru rendah. Jika kurang lengkap, Anda jalankan ulang dengan prompt yang lebih jelas.
Alur bertahap lebih lambat per putaran, tetapi sering menang ketika kesalahan berbiaya mahal atau sulit terlihat. Memecah pekerjaan ke langkah membuatnya lebih mudah menangkap kekosongan, mengonfirmasi asumsi, dan menjaga output konsisten dengan aturan Anda.
Perbandingan sederhana:
Ini paling penting bagi pembuat dan tim yang mengirim fitur. Jika Anda menulis kode produksi, mengubah database, atau menyentuh otentikasi dan pembayaran, verifikasi ekstra dari alur kerja biasanya sepadan.
Jika Anda menggunakan platform vibe-coding seperti Koder.ai (koder.ai), pemisahan ini menjadi praktis: Anda bisa merencanakan dulu, menghasilkan perubahan di React dan Go, lalu melakukan review atau refaktor terfokus sebelum mengekspor atau mendeploy.
Prompt tunggal adalah opsi tercepat ketika tugas kecil, aturannya jelas, dan Anda bisa cepat menentukan apakah output bagus.
Ia bersinar saat Anda menginginkan satu hasil bersih, bukan sebuah proses. Pikirkan “draf solid dengan sedikit suntingan,” di mana kesalahan murah.
Cocok untuk tugas penulisan pendek (email, blurb produk, ringkasan rapat), pekerjaan ide kecil (ide nama, beberapa test case untuk satu fungsi, pertanyaan FAQ), atau transformasi teks (menulis ulang, meringkas, mengubah nada). Juga bagus untuk potongan kode kecil yang bisa Anda lihat sekilas, seperti regex atau fungsi pembantu kecil.
Prompt satu-langkah juga bekerja bila Anda dapat memberikan konteks penuh di awal: input, format yang diminta, dan satu-dua contoh. Model tidak perlu menebak.
Kapan ia gagal juga dapat diprediksi. Instruksi besar bisa menyembunyikan asumsi: tipe apa yang diperbolehkan, apa yang dilakukan saat error, apa arti “aman”, apa yang Anda anggap “selesai.” Ia bisa melewatkan edge case karena mencoba memenuhi semuanya sekaligus. Dan saat hasil salah, lebih sulit didebug karena Anda tidak tahu bagian mana dari instruksi yang menyebabkan kesalahan.
Anda mungkin membebani satu prompt jika terus menambahkan klausul “juga” dan “jangan lupa”, jika output memerlukan pengujian (bukan hanya dibaca), atau jika Anda sering meminta penulisan ulang dua atau tiga kali.
Sebagai contoh praktis, meminta “halaman login React” sering kali cukup dalam satu prompt. Meminta “halaman login dengan validasi, pembatasan laju, aksesibilitas, tes, dan rencana rollback” adalah tanda Anda perlu memisah langkah atau peran.
Alur kerja biasanya pilihan lebih baik ketika Anda tidak hanya butuh jawaban, tetapi pekerjaan yang bisa dipercaya. Jika tugas punya banyak bagian bergerak, prompt satu-langkah dapat membuat maksud kabur dan menyembunyikan kesalahan sampai akhir.
Paling kuat ketika hasil harus benar, konsisten, dan mudah ditinjau. Memecah pekerjaan menjadi peran kecil membuat jelas apa arti “selesai” di tiap langkah, sehingga Anda bisa menangkap masalah lebih awal ketimbang menulis ulang semuanya.
Setiap langkah punya tujuan kecil, jadi AI bisa fokus. Anda juga mendapatkan checkpoint yang mudah discan.
Contoh sederhana: Anda ingin menambah fitur “undang rekan” ke sebuah aplikasi. Perencanaan memaksa keputusan (siapa yang bisa mengundang, aturan email, apa yang terjadi jika pengguna sudah ada). Implementasi mewujudkannya. Pengujian memverifikasi izin dan kasus gagal. Refaktor membuat kode dapat dibaca untuk perubahan berikutnya.
Alur kerja butuh lebih banyak langkah, tapi biasanya mengurangi pengerjaan ulang. Anda menghabiskan sedikit waktu di depan untuk kejelasan dan pemeriksaan, dan mendapatkan kembali waktu yang akan dipakai mengejar bug kemudian.
Alat yang mendukung perencanaan dan checkpoint aman bisa membuat ini terasa ringan. Misalnya, Koder.ai menyertakan mode perencanaan dan snapshot/rollback, yang membantu meninjau perubahan bertahap dan cepat pulih jika langkah salah.
Jangan mulai dari alat. Mulai dari bentuk tugas. Faktor-faktor ini biasanya memberi tahu apa yang bekerja dengan paling sedikit masalah.
Kompleksitas adalah berapa banyak bagian bergerak: layar, state, integrasi, edge case, dan aturan "jika ini, maka itu." Jika persyaratan masih berubah selama tugas, kesulitan naik karena Anda juga mengelola revisi.
Prompt tunggal paling cocok bila tugas sempit dan stabil. Alur kerja berguna ketika Anda butuh perencanaan dulu, lalu implementasi, lalu koreksi.
Risiko adalah apa yang terjadi jika hasil salah: uang, keamanan, data pengguna, uptime, dan reputasi. Verifikasi adalah seberapa mudah Anda membuktikan output benar.
Risiko tinggi plus verifikasi sulit adalah sinyal kuat untuk memecah pekerjaan menjadi langkah.
Jika Anda bisa memeriksa output dalam beberapa menit (email singkat, slogan, fungsi pembantu kecil), satu prompt sering cukup. Jika Anda memerlukan tes, review, atau penalaran hati-hati, alur berlangkah lebih aman.
Cara cepat memutuskan:
Membuat email "reset password" sederhana itu risiko rendah dan mudah diverifikasi. Membangun fitur reset password berbeda: masa berlaku token, pembatasan laju, pencatatan audit, dan edge case penting.
Mulai dengan membuat definisi “selesai” konkret, lalu lihat berapa banyak ketidakpastian yang tersisa.
Tulis tujuan dalam satu kalimat, lalu jelaskan apa arti “selesai” (sebuah file, layar UI, tes yang lulus).
Daftar input dan batasan. Input adalah apa yang sudah Anda punya (catatan, dokumentasi API, data contoh). Batasan adalah yang tak bisa diubah (deadline, stack, nada, aturan privasi). Tambahkan beberapa non-goal agar model tidak melantur.
Pilih pendekatan. Jika kecil, risiko rendah, dan mudah diverifikasi dengan inspeksi, coba satu prompt. Jika mencakup beberapa bagian (perubahan data, edge case, tes), bagi menjadi tahap.
Jalankan pass pertama kecil. Minta irisan paling minimal yang berguna, lalu kembangkan. “Hanya jalur bahagia” dulu, kemudian validasi dan error.
Tambahkan pemeriksaan sebelum Anda mempercayainya. Definisikan kriteria penerimaan, lalu minta bukti: tes, contoh input/output, atau rencana uji manual singkat.
Contoh: “Tambahkan toggle pengaturan” ke web app. Jika hanya teks dan tata letak, satu prompt sering cukup. Jika perlu perubahan database, pembaruan API, dan state UI, alur bertahap lebih aman.
Jika Anda bekerja di Koder.ai, ini terpetakan dengan rapi: sepakati ruang lingkup di mode perencanaan, implementasikan langkah kecil (React, Go, PostgreSQL), lalu verifikasi. Snapshot dan rollback membantu bereksperimen tanpa kehilangan kemajuan.
Kebiasaan yang mencegah handoff buruk: sebelum menerima output akhir, minta checklist singkat seperti “Apa yang berubah?”, “Bagaimana saya mengetesnya?”, dan “Apa yang bisa rusak?”.
Pendekatan multi-peran bukan birokrasi. Ia memisahkan jenis pemikiran yang sering bercampur.
Set praktis peran:
Contoh: “Pengguna dapat memperbarui foto profil.” Perencana menegaskan tipe file yang diizinkan, batas ukuran, di mana ditampilkan, dan apa yang terjadi jika upload gagal. Pemrogram mengimplementasikan upload dan menyimpan URL. Penguji memeriksa file terlalu besar, format tak valid, dan kegagalan jaringan. Refaktor mengekstrak logika yang berulang dan merapikan pesan error.
Bayangkan Anda butuh form booking yang mengumpulkan nama, email, tanggal, dan catatan. Setelah submit, pengguna melihat pesan konfirmasi. Halaman admin menampilkan daftar booking.
Satu prompt sering menghasilkan jalur bahagia dengan cepat: komponen form, endpoint POST, dan tabel admin. Terlihat selesai sampai seseorang benar-benar menggunakannya.
Yang biasanya terlewat adalah hal membosankan yang membuat fitur nyata: validasi (email buruk, tanggal kosong, tanggal di masa lalu), keadaan error (timeout, error server, submit ganda), state kosong (belum ada booking), keamanan dasar (siapa yang boleh lihat daftar admin), dan detail data (zona waktu, format tanggal, trimming input).
Anda bisa menambalnya dengan prompt lanjutan, tetapi sering berakhir bereaksi terhadap masalah daripada mencegahnya.
Sekarang pecah pekerjaan menjadi peran: rencana, bangun, uji, refaktor.
Rencana menetapkan aturan field, akses admin, edge case, dan definisi selesai yang jelas. Bangun mengimplementasikan form React dan endpoint Go dengan PostgreSQL. Uji mencoba input buruk dan memverifikasi daftar admin saat tabel kosong. Refaktor membersihkan penamaan dan menghapus duplikasi.
Kemudian produk meminta, “Tambahkan dropdown tipe layanan, dan kirim email konfirmasi.” Dalam alur one-shot, Anda mungkin menempelkan field dan lupa memperbarui database, daftar admin, dan validasi. Dalam alur bertahap, Anda memperbarui rencana dulu, lalu tiap langkah menyentuh bagian yang perlu, sehingga perubahan mendarat bersih.
Mode kegagalan paling umum adalah memaksa semua hal ke satu instruksi: rencanakan fitur, tulis kode, uji, perbaiki, dan jelaskan. Model biasanya melakukan beberapa bagian dengan baik dan mengabaikan sisanya, dan Anda baru menyadarinya setelah dijalankan.
Jebakan lain adalah definisi selesai yang kabur. Jika tujuan adalah “buat lebih baik”, Anda bisa masuk revisi tanpa akhir di mana setiap perubahan menciptakan kerja baru. Kriteria penerimaan yang jelas mengubah umpan balik kabur menjadi pemeriksaan sederhana.
Kesalahan yang menyebabkan sebagian besar pengerjaan ulang:
Contoh konkret: Anda minta “halaman login dengan validasi” dan dapat UI React yang bagus, tapi tanpa aturan panjang password, pesan error, atau apa yang dihitung sebagai sukses. Jika kemudian Anda tambahkan “juga tambahkan rate limiting” tanpa memperbarui rencana, kemungkinan besar UI dan backend tidak sinkron.
Jika Anda menggunakan Koder.ai, perlakukan mode perencanaan, generasi kode, dan pengujian sebagai checkpoint terpisah. Snapshot dan rollback membantu, tetapi tidak menggantikan kriteria jelas dan verifikasi dini.
Sebelum memilih pendekatan, nilai tugas dengan beberapa pemeriksaan praktis. Ini mencegah kegagalan umum: memilih opsi “cepat” lalu menghabiskan lebih banyak waktu memperbaikinya daripada jika merencanakan.
Jika Anda menjawab “ya” untuk sebagian besar pertanyaan pertama, satu prompt biasanya cukup. Jika menjawab “ya” untuk sebagian besar pertanyaan terakhir, alur kerja biasanya menghemat waktu.
Jika Anda tidak yakin tentang verifikasi, anggap itu sebagai tanda peringatan. Tugas yang “sulit diverifikasi” (logika harga, izin, migrasi) cenderung mendapat manfaat dari langkah terpisah: rencanakan, bangun, uji, lalu refaktor.
Trik sederhana: jika Anda tidak bisa menulis dua atau tiga kriteria penerimaan yang jelas, tulis itu dulu. Lalu pilih pendekatan paling ringan yang masih membiarkan Anda mengonfirmasi hasil.
Alur kerja terasa lambat ketika mencoba menyelesaikan seluruh masalah dalam satu maraton. Jaga cepat dengan membuat setiap langkah layak: rencanakan cukup, bangun dalam potongan kecil, dan verifikasi saat berjalan.
Mulai dengan irisan tipis. Rencanakan hanya user story pertama yang memberi nilai terlihat, mis. “pengguna bisa menyimpan catatan,” bukan “aplikasi catatan dengan tag, pencarian, berbagi, dan mode offline.”
Tambahkan guardrail awal supaya Anda tidak membayar pengerjaan ulang nanti. Batasan sederhana seperti aturan penamaan, penanganan error yang diharapkan, dan “tidak merusak endpoint yang ada” menghentikan pekerjaan melantur.
Aturan ringan untuk menjaga laju:
Titik aman lebih penting daripada prompt sempurna. Jika refaktor gagal, rollback lebih cepat daripada memperdebatkan apa yang dimaksud agen.
Kompleksitas dan risiko harus menentukan ini lebih dari preferensi. Jika tugas kecil, berdampak rendah, dan mudah dinilai, satu prompt biasanya menang. Jika pekerjaan bisa merusak sesuatu, mempengaruhi pengguna, atau butuh bukti bekerja, langkah terpisah mulai memberi keuntungan.
Default yang baik: gunakan satu prompt untuk draf dan eksplorasi, dan gunakan peran saat Anda mencoba mengirim. Draf termasuk outline, teks kasar, ide cepat, dan prototipe sementara. Pengiriman mencakup perubahan yang menyentuh otentikasi, pembayaran, migrasi data, keandalan, atau apa pun yang akan Anda pelihara.
Eksperimen kecil untuk dicoba minggu ini:
Jaga ruang lingkup agar Anda belajar alur kerja, bukan berperang melawan beban. “Tambah filter pencarian ke daftar” lebih baik diuji daripada “bangun seluruh halaman daftar.”
Jika Anda sudah bekerja di Koder.ai, gunakan mode perencanaan untuk pass rencana, ambil snapshot sebagai checkpoint, dan rollback bebas saat eksperimen meleset. Jika suka hasilnya, ekspor kode sumber dan lanjutkan di alat biasa Anda.
Setelah eksperimen, tanyakan dua hal: apakah Anda menemukan masalah lebih awal, dan apakah Anda merasa lebih percaya diri untuk mengirim? Jika ya, pertahankan peran untuk tugas serupa. Jika tidak, kembali ke prompt tunggal dan simpan struktur untuk pekerjaan berisiko lebih tinggi.
Gunakan prompt tunggal ketika tugasnya kecil, aturannya jelas, dan Anda bisa memverifikasi hasil hanya dengan membacanya.
Contoh yang cocok:
Pilih alur kerja ketika kesalahan berbiaya besar atau sulit terlihat sampai terlambat.
Cocok untuk:
Kecepatan datang dari lebih sedikit putaran, tapi keandalan datang dari checkpoint.
Aturan praktis: jika Anda memperkirakan harus menjalankan ulang prompt satu kali dua atau tiga kali untuk mendapat hasil yang benar, alur kerja sering lebih cepat secara total karena mengurangi pekerjaan ulang.
Perhatikan tanda-tanda bahwa satu prompt kebanyakan tugas:
Tulis 2–5 kriteria penerimaan yang bisa Anda periksa.
Contoh:
Jika Anda tidak bisa menyatakan kriteria dengan jelas, lakukan langkah perencanaan dulu.
Default ringan yang bisa Anda ulang pakai:
Ini menjaga setiap langkah fokus dan lebih mudah ditinjau.
Rencanakan jalur bahagia dulu, lalu tambahkan kegagalan yang paling mungkin.
Kasus kegagalan umum:
Alur kerja membantu karena Anda menguji ini secara eksplisit daripada berharap tertutup secara implisit.
Gunakan pertanyaan kompleksitas/risiko yang sama, tapi jaga output tetap kecil.
Pendekatan yang baik:
Ini memberi kecepatan di awal dan kontrol sebelum rilis.
Ya. Platform seperti Koder.ai membuat alur kerja praktis karena Anda bisa:
Manfaat utamanya adalah iterasi yang lebih aman, bukan sekadar generasi yang lebih cepat.
Jaga agar tetap ringan:
Tujuannya mengurangi kejutan di akhir, bukan proses panjang.