Pelajari bagaimana vibe coding menggeser pengkodean dari spesifikasi kaku ke dialog—apa yang berubah pada peran, alur kerja, dan pemeriksaan kualitas, plus cara praktis agar Anda tetap mengendalikan proses.
“Vibe coding” adalah ide sederhana: alih-alih membangun perangkat lunak dengan menulis setiap baris sendiri, Anda membangunnya melalui percakapan berkelanjutan dengan AI yang mengusulkan kode, menjelaskan trade-off, dan beriterasi bersama Anda.
Anda mengarahkan dengan niat (“buat halaman ini lebih cepat dimuat,” “tambahkan sign-in,” “cocokkan bentuk API ini”), dan AI merespons dengan perubahan konkret yang bisa Anda jalankan, periksa, dan revisi.
Alur tradisional sering terlihat seperti: tulis spesifikasi rinci → pecah ke tugas → implementasi → tes → revisi. Itu bekerja, tapi mengasumsikan Anda bisa memprediksi desain yang tepat sejak awal dan bahwa menulis kode adalah hambatan utama.
Vibe coding menggeser penekanan menjadi: jelaskan tujuan → dapatkan implementasi draf → bereaksi terhadap apa yang Anda lihat → perbaiki dalam langkah kecil. “Spesifikasi” bukan dokumen besar—melainkan dialog yang berkembang berpasangan dengan output yang dapat dijalankan.
Tiga kekuatan mendorong pergeseran ini:
Vibe coding bersinar ketika Anda sedang eksplorasi, membuat prototipe, mengintegrasikan pola umum, atau memoles fitur lewat mikro-iterasi cepat. Itu bisa menyesatkan jika Anda memperlakukan keluaran AI sebagai “benar secara default,” terutama di area keamanan, performa, dan aturan bisnis yang halus.
Sikap yang berguna: AI adalah kolaborator cepat, bukan otoritas. Anda tetap bertanggung jawab atas kejelasan, batasan, dan memutuskan apa arti “selesai.”
Spesifikasi tradisional dirancang untuk menghilangkan ambiguitas dari masalah sebelum siapa pun menulis kode. Mereka mencoba membekukan keputusan lebih awal: field yang tepat, state yang tepat, kasus tepi yang tepat. Itu berguna—tetapi juga mengasumsikan Anda sudah tahu yang Anda inginkan.
Vibe coding membalik urutan itu. Alih-alih memperlakukan ketidakpastian sebagai kegagalan, Anda menjadikannya bahan eksplorasi. Anda mulai dengan niat dan membiarkan percakapan memunculkan bagian yang hilang: batasan, trade-off, dan momen “oh, kita tidak terpikirkan itu.”
Spesifikasi berkata: “Ini sistemnya.” Percakapan bertanya: “Apa yang harus dilakukan sistem saat ini terjadi?” Pendekatan tanya-dulu membuat lebih mudah menemukan kebutuhan yang tidak mungkin muncul dalam dokumen—seperti seberapa ketat validasi harusnya, apa isi pesan error, atau apa yang dilakukan saat email sudah terpakai.
Ketika AI bisa membuat draf implementasi dalam hitungan menit, tujuan pass pertama berubah. Anda tidak mencoba memproduksi cetak biru definitif. Anda mencoba menghasilkan sesuatu yang dapat diuji: potongan tipis yang bisa Anda klik, jalankan, atau simulasikan. Umpan balik dari prototipe itu menjadi persyaratan yang sebenarnya.
Kemajuan bukan lagi “kami menyelesaikan spesifikasi.” Ini menjadi “kami menjalankannya, melihat perilaku, dan menyesuaikan.” Percakapan menghasilkan kode, kode menghasilkan bukti, dan bukti memandu prompt berikutnya.
Alih-alih menulis PRD penuh, Anda bisa meminta:
Itu mengubah keinginan samar menjadi langkah konkret—tanpa berpura-pura Anda sudah tahu setiap detail. Hasilnya lebih sedikit dokumen awal dan lebih banyak belajar-dari-cara-kerja, dengan manusia mengarahkan keputusan pada setiap iterasi.
Vibe coding tidak menggantikan “developer” sebanyak membuat pekerjaan terasa seperti topi-topi yang berbeda yang Anda kenakan—kadang dalam jam yang sama. Menamai peran ini membantu tim tetap sengaja tentang siapa yang memutuskan apa, dan mencegah AI diam-diam menjadi pembuat keputusan.
Director mendefinisikan apa yang Anda bangun dan apa arti “bagus.” Itu bukan hanya fitur—itu batas dan preferensi:
Saat Anda berperan sebagai Director, Anda tidak meminta AI untuk jawaban tunggal. Anda meminta opsi yang sesuai batasan, lalu memilih.
Editor mengubah keluaran AI menjadi produk yang koheren. Di sinilah penilaian manusia paling penting: konsistensi, kasus tepi, penamaan, kejelasan, dan apakah kode benar-benar sesuai niat.
Sikap yang berguna: perlakukan saran AI seperti draf dari rekan junior yang cepat. Anda tetap harus memeriksa asumsi, bertanya “apa yang kita lupa?”, dan memastikan cocok dengan sistem lain.
Peran Implementer adalah tempat AI paling bersinar: menghasilkan boilerplate, menghubungkan endpoint, menulis test, menerjemahkan antar bahasa, atau menghasilkan beberapa pendekatan dengan cepat.
Nilai terbaik AI adalah kecepatan dan keluasan—mengusulkan pola, mengisi celah, dan melakukan pekerjaan repetitif sementara Anda pegang kemudi.
Bahkan jika AI menulis 80% baris, manusia memiliki hasilnya: kebenaran, keamanan, privasi, dan dampak pengguna. Nyatakan itu secara eksplisit dalam alur kerja—siapa yang menyetujui perubahan, siapa yang meninjau, siapa yang merilis.
Agar kolaborasi sehat:
Tujuannya adalah percakapan di mana AI menghasilkan kemungkinan—dan Anda memberikan arahan, standar, dan keputusan akhir.
Vibe coding menggeser unit kerja default dari “selesaikan fitur” ke “buktikan langkah kecil berikutnya.” Alih-alih menulis satu prompt besar yang mencoba memprediksi setiap kasus tepi, Anda beriterasi dalam loop singkat: minta, hasilkan, uji, sesuaikan.
Aturan yang berguna adalah bergerak dari permintaan besar ke kenaikan kecil yang dapat diuji. Minta satu fungsi, satu endpoint, atau satu state UI—bukan seluruh modul. Lalu jalankan, baca, dan putuskan apa yang diubah.
Ini menjaga Anda dekat dengan realitas: tes yang gagal, error kompilasi nyata, dan masalah UX konkret lebih baik panduannya daripada asumsi.
Mikro-iterasi bekerja terbaik ketika Anda menjaga ritme:
Rencana: definisikan kenaikan berikutnya dan kriteria sukses.
Kode: minta AI menghasilkan hanya yang cocok dengan rencana itu.
Verifikasi: jalankan tes, lint, dan lakukan pembacaan cepat.
Sempurnakan: perbarui rencana berdasarkan apa yang Anda pelajari.
Jika Anda melewatkan langkah rencana, AI mungkin menghasilkan kode yang tampak masuk akal tapi menyimpang dari niat Anda.
Sebelum menulis kode, minta AI mengulang persyaratan dan asumsi dengan kata-katanya sendiri. Ini memunculkan celah lebih awal: “Haruskah string kosong dianggap hilang?” “Ini sinkron atau asinkron?” “Format error-nya bagaimana?” Anda bisa mengoreksi di satu pesan daripada menemukan ketidakcocokan kemudian.
Karena keputusan terjadi lewat dialog, pertahankan changelog ringan: apa yang Anda ubah, kenapa, dan apa yang Anda tunda. Bisa berupa bagian singkat di deskripsi PR atau file catatan sederhana. Hasilnya adalah kejelasan—terutama saat Anda kembali ke fitur seminggu kemudian atau menyerahkannya ke orang lain.
Jika Anda menggunakan platform vibe-coding seperti Koder.ai, fitur seperti planning mode, snapshots, dan rollback bisa membuat mikro-iterasi ini lebih aman: Anda bisa mengeksplorasi cepat, checkpoint keadaan yang bekerja, dan membatalkan eksperimen tanpa kehilangan momentum.
Vibe coding bekerja paling baik ketika prompt terdengar kurang seperti “tuliskan fungsi” dan lebih seperti “bantu saya membuat keputusan produk yang baik.” Keterampilan tersembunyi bukanlah susunan kata yang cerdik—melainkan jelas tentang apa arti sukses.
Mulailah dengan menggambarkan situasi tempat kode akan hidup: tujuan, pengguna, batas, dan non-goals. Ini mencegah model mengisi celah dengan asumsi yang bukan pilihan Anda.
Contoh:
Sebelum berkomitmen pada implementasi, minta beberapa pendekatan dengan pro/kon. Anda tidak sekadar menghasilkan kode—Anda memilih trade-off (kecepatan vs maintainability, akurasi vs kompleksitas, konsistensi vs kebaruan).
Polanya yang berguna:
“Berikan 3 pendekatan. Untuk tiap pendekatan: bagaimana cara kerjanya, manfaat, risiko, apa yang perlu saya verifikasi. Lalu rekomendasikan satu berdasarkan batasan saya.”
AI bisa menghasilkan output jalur-happy-path yang meyakinkan. Lawan itu dengan memintanya mengaudit sendiri memakai checklist: kasus tepi, kondisi error, aksesibilitas, dan performa. Ini mengubah prompting menjadi QA produk ringan.
Minta contoh minimal dulu, lalu kembangkan. Mulai dengan potongan tipis yang bisa Anda jalankan dan pahami, lalu beriterasi: MVP → validasi → poles. Ini menjaga Anda tetap mengendalikan dan membuat kesalahan lebih murah dideteksi sejak awal.
Ketika AI mengusulkan kode, terasa lebih seperti “menerima atau menolak” opsi ketimbang “menulis.” Perubahan itu sebabnya pengendalian kualitas jadi penting: kode yang diusulkan bisa tampak masuk akal, cepat, tapi salah secara halus.
Kode yang dihasilkan harus diperlakukan seperti draf pertama dari rekan yang bekerja cepat dan belum menjalankan apa pun. Anggap perlu suntingan, verifikasi, dan penjajaran dengan konvensi Anda sebelum boleh masuk ke codebase.
Jalankan checklist review biasa, walau perubahan kecil:
Jika kodenya sulit dibaca, sulit dipercaya—dan sulit dipelihara.
Sebelum merge, minta penjelasan bahasa-biasa tentang apa yang dilakukan kode, asumsi utama, dan kasus tepi yang mungkin terlewat. Jika penjelasan samar atau menghindari detail, itu sinyal untuk melambat dan menyederhanakan.
Minta AI mengusulkan tes yang membuktikan perilaku, bukan sekadar niat:
Bahkan tes ringan memaksa kejelasan. Jika Anda tidak bisa mengujinya, Anda sebenarnya tidak mengendalikannya.
Terima kode yang diusulkan hanya bila Anda bisa (1) menjelaskannya, (2) menjalankannya, dan (3) memverifikasinya dengan tes atau cek yang dapat direproduksi. Kecepatan hebat—sampai ketidakpastian itu dikirim ke produksi.
Vibe coding bagus untuk eksplorasi, prototipe, atau iterasi pada pola yang sudah dipahami. Ia gagal ketika AI mulai “membantu” dengan mengisi celah yang Anda tidak sadari ada.
Saran AI sering mengandung tebakan tanpa kata-kata: database apa yang dipakai, bagaimana auth bekerja, apa arti “pengguna aktif”, atau penanganan error yang dapat diterima. Asumsi itu bisa cukup halus untuk terlihat masuk akal di diff—tetapi salah untuk produk Anda.
Tanda praktis: jika kode memperkenalkan konsep baru yang Anda tidak sebutkan (cache, queue, library tertentu), anggap itu hipotesis, bukan jawaban.
Model bisa menciptakan API, flag, atau metode yang tidak ada—terutama dengan framework yang cepat berubah. Gaya penulisan persuasif dapat menipu tim untuk mengirimkan fiksi.
Cara cepat menangkapnya:
AI bisa mengoptimalkan agar tes lulus sementara melewatkan kebutuhan nyata: aksesibilitas, latensi, kasus tepi, atau aturan bisnis. Lulus tes mungkin hanya membuktikan Anda mengetes hal yang salah.
Jika Anda menulis semakin banyak tes untuk membenarkan pendekatan yang meragukan, mundur dan nyatakan kembali hasil pengguna dalam bahasa biasa sebelum melanjutkan.
Berhenti meminta prompt dan konsultasikan dokumentasi resmi (atau ahli manusia) ketika:
Vibe coding adalah percakapan cepat, tetapi beberapa keputusan membutuhkan jawaban yang dapat dirujuk—bukan tebakan fasih.
Vibe coding memindahkan banyak pemikiran ke jendela chat. Itu berguna—tetapi juga memudahkan menempelkan hal yang biasanya tidak Anda publikasikan.
Aturan sederhana: perlakukan setiap prompt seolah bisa dicatat, ditinjau, atau bocor. Walau alat Anda menjamin privasi, kebiasaan Anda harus mengasumsikan “bisa dibagikan secara tidak sengaja.”
Beberapa informasi adalah “tidak” keras dalam prompt, screenshot, atau log yang disalin:
Jika ragu, anggap sensitif dan hapus.
Anda masih bisa mendapatkan bantuan tanpa mengekspos data nyata. Ganti nilai sensitif dengan placeholder konsisten agar model bisa memahami struktur.
Gunakan pola seperti:
API_KEY=REDACTEDuser_email=<EMAIL>customer_id=<UUID>s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>Saat berbagi log, hilangkan header, query string, dan payload. Saat berbagi kode, hapus kredensial dan konfigurasi lingkungan, dan sisakan hanya snippet minimal untuk mereproduksi masalah.
Saran AI bisa menyertakan kode yang mirip contoh publik. Perlakukan apa pun yang bukan Anda tulis sebagai berpotensi “pinjaman.” Penjaga praktis:
Buat ringkas supaya orang mau mengikutinya:
Satu halaman cukup. Tujuannya menjaga vibe coding cepat—tanpa menjadikan kecepatan sebagai risiko.
Vibe coding bekerja paling baik ketika manusia tetap “di kursi pilot” dan AI diperlakukan sebagai asisten yang cepat dan cerewet. Perbedaannya jarang pada model—melainkan pada kebiasaan komunikasi yang mencegah drift, asumsi diam-diam, dan scope creep tak sengaja.
Perlakukan setiap chat atau sesi sebagai mini-proyek tunggal. Mulai dengan tujuan yang jelas dan batas. Jika tujuan berubah, mulai thread baru agar konteks tidak kabur.
Contoh: “Tambahkan validasi sisi-klien ke form signup—tanpa perubahan backend.” Kalimat itu memberi kondisi sukses yang jelas dan garis penghentian.
Setelah langkah bermakna—memilih pendekatan, memperbarui komponen, mengganti dependensi—tuliskan ringkasan dua sampai empat baris. Ini mengunci niat dan membuat percakapan tidak mudah melenceng.
Ringkasan sederhana harus menjawab:
Sebelum merge (atau bahkan berganti tugas), minta rekap terstruktur. Ini mekanisme kontrol: memaksa AI menampilkan asumsi tersembunyi dan memberi Anda checklist untuk diverifikasi.
Minta:
Jika saran AI memengaruhi kode, simpan “kenapa” dekat dengan “apa.” Simpan prompt kunci dan keluaran bersama PR atau tiket supaya reviewer bisa memahami niat dan mereproduksi alasan nanti.
Template ringan yang bisa ditempel di deskripsi PR:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Pola ini tidak memperlambat Anda—mereka mencegah pengerjaan ulang dengan membuat percakapan dapat diaudit, direview, dan jelas dimiliki oleh manusia.
Vibe coding menggeser pembelajaran dari “belajar dulu, bangun belakangan” menjadi “bangun, lalu pelajari apa yang terjadi.” Itu bisa menjadi superpower—atau jebakan—tergantung bagaimana tim menetapkan ekspektasi.
Untuk developer junior, keuntungan terbesar adalah kecepatan umpan balik. Alih-alih menunggu siklus review untuk belajar bahwa pendekatan salah, mereka bisa minta contoh, alternatif, dan penjelasan bahasa-biasa seketika.
Penggunaan yang baik: menghasilkan snippet kecil, menanyakan mengapa itu bekerja, lalu menulis ulang dalam kata-kata dan kode mereka sendiri. Risikonya melewatkan langkah terakhir itu dan menganggap saran sebagai sihir. Tim bisa mendorong pembelajaran dengan mewajibkan catatan singkat “apa yang saya ubah dan kenapa” di PR.
Insinyur senior diuntungkan terutama pada boilerplate dan pencarian opsi. AI dapat cepat membuat scaffold test, menyambung glue code, atau mengusulkan beberapa desain untuk dibandingkan. Itu membebaskan senior menghabiskan lebih banyak waktu pada arsitektur, kasus tepi, dan pembinaan.
Mentorship juga menjadi lebih editorial: meninjau pertanyaan yang diajukan junior, asumsi yang tertanam di prompt, dan trade-off yang dipilih—daripada hanya menilai kode final.
Jika orang berhenti membaca diff dengan teliti karena “mungkin model sudah benar,” kualitas review menurun dan pemahaman menipis. Seiring waktu, debugging menjadi lebih lambat karena lebih sedikit rekan yang bisa bernalar dari prinsip dasar.
Norma sehat: AI mempercepat pembelajaran, bukan menggantikan pemahaman. Jika seseorang tidak bisa menjelaskan perubahan, itu tidak lolos—sekali pun outputnya rapi.
Vibe coding bisa terasa produktif meski diam-diam menciptakan risiko: niat yang tidak jelas, tes dangkal, atau perubahan yang “kelihatan baik” tapi tidak. Mengukur keberhasilan berarti memilih sinyal yang menghargai kebenaran dan kejelasan—bukan sekadar kecepatan.
Sebelum meminta AI solusi, tulis apa arti “selesai” dalam istilah sehari-hari. Ini menjaga percakapan berpegang pada hasil daripada detail implementasi.
Contoh kriteria penerimaan:
Jika Anda tidak bisa mendeskripsikan sukses tanpa menyebut kelas, framework, atau fungsi, mungkin Anda belum siap mendelegasikan saran kode.
Saat kode diusulkan bukan ditulis baris-per-baris, cek otomatis menjadi garis kebenaran pertama Anda. Alur kerja vibe-coding yang baik meningkatkan persentase perubahan yang lulus cek pada iterasi pertama atau kedua.
Cek umum:
Jika alat-alat ini hilang, metrik keberhasilan akan sebatas “vibes”—dan itu tidak bertahan lama.
Indikator berguna terlihat pada kebiasaan tim dan stabilitas produksi:
Jika PR makin besar, sulit direview, atau penuh “mystery meat,” proses melorot.
Tentukan kategori yang selalu butuh persetujuan manusia eksplisit: auth, pembayaran, penghapusan data, permissions, setelan keamanan, dan logika bisnis inti. AI boleh mengusulkan; manusia harus mengonfirmasi niat dan risiko.
“Bagus” dalam praktik berarti tim rilis lebih cepat dan tidur lebih nyenyak—karena kualitas diukur terus-menerus, bukan diandaikan.
Vibe coding bekerja terbaik jika Anda menanggapinya seperti proses produksi ringan, bukan chat yang “entah bagaimana” menjadi perangkat lunak. Tujuannya menjaga percakapan konkret: scope kecil, kriteria sukses jelas, dan verifikasi cepat.
Pilih proyek yang bisa selesai dalam sehari atau dua: CLI kecil, widget dashboard internal sederhana, atau skrip pembersih CSV.
Tulis definisi done yang mencakup hasil terukur (output, kasus error, batas performa). Contoh: “Mem-parse 10k baris dalam < 2 detik, menolak baris malform, menghasilkan ringkasan JSON, dan termasuk 5 test.”
Struktur yang dapat diulang mengurangi drift dan memudahkan review.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Jika Anda ingin panduan struktur prompt yang lebih mendalam, buat halaman referensi untuk tim (mis. /blog/prompting-for-code).
Gunakan ini setelah setiap iterasi:
Minta perubahan terkecil berikutnya (satu fungsi, satu endpoint, satu refactor). Setelah tiap langkah, jalankan tes, lihat diff, lalu minta iterasi berikutnya. Jika perubahan membesar, berhenti dan nyatakan kembali batas sebelum melanjutkan.
Jika tujuan Anda membuat alur ini dapat diulang di seluruh tim, alat yang menanamkan guardrail membantu: Koder.ai, misalnya, memasangkan pembangunan berbasis chat dengan alur perencanaan terstruktur dan fitur pengiriman praktis seperti ekspor sumber dan deployment/hosting—sehingga “percakapan” tetap terhubung dengan perangkat lunak yang dapat dijalankan, bukan sekumpulan snippet.
“Vibe coding” adalah membangun perangkat lunak melalui percakapan iteratif dengan AI: Anda menggambarkan tujuan dan batasan, AI menyusun kode dan menjelaskan trade-off, lalu Anda menjalankan/meninjau/menguji hasilnya sebelum meminta perubahan kecil berikutnya.
Definisi praktisnya: prompt → kode → verifikasi → penyempurnaan, diulang dalam loop yang ketat.
Sebuah spesifikasi berusaha menghilangkan ambiguitas sejak awal; vibe coding memanfaatkan ambiguitas untuk menemukan kebutuhan dengan melihat output yang berjalan dengan cepat.
Gunakan vibe coding ketika Anda butuh eksplorasi cepat (alur UI, integrasi, pola umum). Gunakan spesifikasi tradisional ketika biaya kesalahan tinggi (pembayaran, izin, kepatuhan) atau ketika banyak tim butuh kontrak yang stabil.
Mulai dengan:
Lalu minta AI sebelum menulis kode; koreksi setiap pergeseran arah segera.
Jaga setiap iterasi kecil dan dapat diuji:
Hindari prompt “bangun seluruh fitur” sampai Anda membuktikan thin slice bekerja.
Pakai tiga “topi”:
Bahkan jika AI menulis sebagian besar baris, manusia tetap memegang tanggung jawab atas kebenaran dan risiko.
Minta:
Jika Anda tidak bisa menjelaskan jalur kode secara end-to-end setelah satu atau dua putaran, sederhanakan pendekatan atau berhenti dan cek dokumentasi.
Gunakan aturan penerimaan cepat:
Praktisnya: minta setidaknya satu cek otomatis (unit/integrasi test, typecheck, atau lint) untuk setiap perubahan bermakna, dan verifikasi API yang tidak dikenal melawan dokumentasi resmi.
Mode gagal umum meliputi:
Anggap penambahan yang mengejutkan (dependensi baru, cache, queue) sebagai hipotesis—minta justifikasi dan verifikasi.
Jangan kirim:
Gunakan placeholder seperti API_KEY=REDACTED dan bagikan snippet/log paling minimal dengan header dan payload yang disaring.
Pantau sinyal yang menghargai ketepatan dan kejelasan, bukan hanya kecepatan:
Tetapkan tanda tangan manusia untuk area berdampak tinggi (auth, pembayaran, izin, penghapusan data), meski AI yang menyusun kodenya.