Terkadang, coding terasa seperti terbang. Anda berada dalam zona, setiap baris kode yang Anda tulis terasa pas, dan Anda menyadari mengapa Anda jatuh cinta padanya sejak awal.
Hari-hari lain? Itu Anda, tumpukan tab yang tak ada habisnya, bug yang bandel, dan perasaan yang semakin mengkhawatirkan bahwa ini akan menghabiskan seluruh hari Anda.
AI pair programming cocok untuk hari-hari sibuk (dan tentu saja, untuk hari-hari yang baik juga).
Ini adalah mitra coding Anda yang tidak pernah lelah, yang dapat mendeteksi kesalahan dalam kode Anda, menyarankan pendekatan alternatif saat Anda terjebak dalam kebuntuan, dan bahkan menulis seluruh kasus uji dari awal!
Dalam artikel ini, kita akan membahas pemrograman berpasangan dengan AI, manfaatnya, dan membandingkannya dengan metode tradisional. Kita juga akan menjelajahi beberapa alat pemrograman berpasangan dengan AI yang populer yang akan memudahkan pekerjaan Anda.
Apa Itu AI Pair Programming?
AI pair programming melibatkan kerja sama dengan asisten AI di dalam lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) Anda seolah-olah asisten tersebut adalah insinyur kedua yang duduk di depan keyboard. Ini hampir sama seperti bekerja dengan mitra manusia, tetapi dengan model pembelajaran mesin yang menangani "kursi" lainnya
Pada dasarnya, seorang programmer pasangan AI melakukan tiga hal dengan baik:
- Memahami tujuan Anda: Membaca kode dan konteks proyek Anda untuk memahami gambaran besar dari apa yang Anda coba bangun atau perbaiki
- Proposes changes: Memberikan saran cerdas, yang dapat berkisar dari menyelesaikan baris kode yang sedang Anda ketik hingga penyelesaian kode secara keseluruhan
- Menjelaskan dan mengkritik: Memecah blok kode yang kompleks menjadi bahasa yang mudah dipahami, menjawab pertanyaan Anda, dan bahkan menjelaskan mengapa saran-sarannya lebih baik
🚫 Apa yang bukan AI pair programming: Autopilot. AI tidak akan menentukan arsitektur Anda atau mendefinisikan postur keamanan Anda. AI hanya akan memberikan saran—Anda lah yang memutuskan apa yang akan dimasukkan ke dalam kode Anda dan apa yang akan ditolak.
AI Pair Programming vs. Pair Programming Manusia
Dalam pemrograman berpasangan tradisional, dua pengembang berbagi satu layar—satu orang mengetik kode (disebut "driver"), dan yang lain meninjau kode tersebut (disebut "navigator"). Kolaboratif, tentu saja, tetapi juga memakan waktu. Selain itu, menemukan mitra yang sesuai dengan kecepatan (dan kesabaran) Anda tidak selalu mudah.
AI pair programming mengambil ide yang sama tentang dua orang yang bekerja sama memecahkan masalah secara bersamaan, tetapi mengganti orang kedua (atau navigator) dengan model AI.
Keuntungannya? Navigator AI tersedia 24/7 dan tidak pernah lelah.
Dan karena dilatih pada basis kode yang sangat besar, AI ini dapat memberikan saran yang sangat relevan, menawarkan solusi beragam untuk suatu masalah, menghasilkan kode, dan mengidentifikasi kesalahan halus yang mungkin terlewatkan oleh manusia.
| Aspek | Pair programming tradisional | AI pair programming |
| Peserta | Dua pengembang manusia yang bekerja sama | Seorang pengembang yang bekerja dengan asisten pemrograman AI |
| Gaya kolaborasi | Diskusi verbal yang berkelanjutan, pengambilan keputusan bersama, bergantian antara peran "driver" dan "navigator" | Manusia memimpin konteks dan niat; AI menyarankan kode, penjelasan, atau alternatif secara instan |
| Berbagi pengetahuan | Transfer pengetahuan domain, praktik pemrograman, dan pendekatan pemecahan masalah yang kuat antara manusia | AI memberikan saran dan penjelasan kode, tetapi terbatas dalam mentransfer pengetahuan domain manusia atau bisnis |
| Ketersediaan | Membutuhkan koordinasi waktu dan upaya antara dua pengembang | Tersedia sesuai permintaan, 24/7, tanpa batasan jadwal |
| Manfaat pembelajaran | Membangun kerja sama tim, komunikasi, dan keterampilan mentoring | Mempercepat pembelajaran individu dengan memberikan umpan balik cepat dan potongan kode |
| Kecepatan & produktivitas | Dapat lebih lambat karena diskusi dan pembentukan konsensus | Biasanya lebih cepat untuk menulis dan mendebug kode, meskipun tinjauan masih diperlukan |
| Jaminan kualitas | Rekan kerja secara terus-menerus meninjau kode untuk desain, gaya, dan keakuratan | AI memeriksa pola dan sintaks, tetapi mungkin melewatkan masalah yang spesifik konteks atau arsitektur |
| Kasus penggunaan terbaik | Pemecahan masalah kompleks, orientasi anggota tim junior, dan peningkatan kohesi tim | Prototyping cepat, debugging, pembangkitan boilerplate, peningkatan produktivitas individu |
👀 Tahukah Anda? Sebuah eksperimen terkontrol di Google, yang melibatkan 96 insinyur penuh waktu, menemukan bahwa bantuan AI memperpendek waktu penyelesaian tugas sekitar 21% —meskipun dengan rentang kepercayaan yang luas. Studi ini menyarankan manfaat yang lebih besar bagi mereka yang menghabiskan lebih banyak waktu untuk coding setiap hari
📚 Baca Lebih Lanjut: Bagaimana ClickUp AI Memberdayakan Tim Perangkat Lunak
Bagaimana Cara Kerja AI Pair Programming?
Memulai dengan AI pair programmer bukanlah hal yang sulit. Prosesnya mirip dengan menambahkan plugin atau ekstensi lainnya. Atur, konfigurasikan, dan Anda siap untuk mulai coding.
Mari kita pahami langkah demi langkah:
- Pilih asisten AI yang sesuai dengan kebutuhan Anda: Temukan alat pemrograman berpasangan AI yang cocok untuk proyek Anda dan dapat diintegrasikan dengan mudah ke dalam lingkungan kerja Anda. Pilih alat yang memiliki reputasi baik dalam hal integritas data dan keamanan
- Instal dan masuk: Tambahkan ekstensi atau plugin ke pengaturan Anda, lalu buat akun untuk masuk. Pastikan Anda mengizinkan akses ke kode/media/file Anda (batasi akses dengan hati-hati jika diperlukan)
- Mulai coding: Mulailah dengan mengetikkan pertanyaan atau permintaan Anda. Semakin jelas dan spesifik Anda, semakin baik hasilnya
- Saran tinjauan: Anda dapat menerima dan menyesuaikan, atau bahkan menolak saran kode yang dihasilkan oleh AI. Tidak ada aturan baku yang mengharuskan Anda menyesuaikan kode Anda dengan apa yang dikatakan AI. Ingat, Anda sepenuhnya mengendalikan proses ini
- Ajukan pertanyaan lanjutan: Banyak platform AI mendukung percakapan dua arah. Jadi, jika Anda tidak memahami suatu saran, ajukan pertanyaan atau arahkan ke arah yang benar
- Uji, iterasi, dan finalisasi: Setelah Anda puas dengan kode, jalankan tes Anda untuk memeriksa efisiensinya. Sesuaikan prompt Anda jika tes gagal dan sempurnakan kode Anda
- Jadikan ini bagian dari kebiasaan Anda: Mulailah secara bertahap. Gunakan terlebih dahulu untuk menulis dokumentasi kode atau uji unit. Seiring Anda semakin terbiasa, Anda akan secara alami menggunakan AI untuk tugas-tugas yang lebih kompleks, seperti debugging atau bahkan mengusulkan pola arsitektur
⚡ Arsip Template: Kesulitan mengorganisir proyek pengembangan Anda? Gunakan template rencana pengembangan perangkat lunak ini untuk merinci ruang lingkup, menyelaraskan prioritas, dan memastikan pengiriman tepat waktu.
Manfaat AI Pair Programming
Di bawah ini, temukan lima manfaat jelas dari pemrograman berpasangan dengan AI untuk meningkatkan proses pengembangan Anda:
- Percepat pemrograman tanpa mengorbankan kualitas: Programmer AI menghasilkan saran kode secara real-time, yang memungkinkan pengembang beralih dari ide ke implementasi dengan lebih efisien
- Meningkatkan kualitas kode secara keseluruhan: Model bahasa besar (LLMs) dilatih menggunakan basis data yang luas dan berkualitas tinggi. Artinya, alat AI Anda dapat merekomendasikan solusi yang mengikuti praktik terbaik. Hasilnya? Kode Anda menjadi lebih bersih dan kurang rentan terhadap kesalahan
- Belajar lebih cepat sambil coding: Bagi pengembang pemula atau bahkan yang berpengalaman yang mencoba bahasa pemrograman baru, AI bertindak seperti mentor. Ia menjelaskan saran, memberikan saran kontekstual, dan menjawab keraguan Anda
- Tetap lanjutkan proyek bahkan saat rekan tim tidak ada: AI tidak log off pada pukul 6 sore atau membutuhkan istirahat minum kopi. Anda dapat terus bekerja secara produktif tanpa harus menunggu rekan manusia untuk meninjau kode Anda
- Fokus lebih pada inovasi, kurang pada pekerjaan rutin: Pengembang lebih mudah mempertahankan keadaan aliran kreatif yang lebih lama ketika ada lebih sedikit pekerjaan rutin yang harus dilakukan. Dengan menangani tugas-tugas rutin seperti penulisan dokumentasi, AI meringankan beban Anda, yang meningkatkan produktivitas pengembang
🔍 Tahukah Anda: Survei GitHub menunjukkan bahwa pengembang yang menggunakan GitHub Copilot menyelesaikan tugas mereka 55% lebih cepat daripada yang tidak menggunakannya. Mereka hanya membutuhkan 1 jam dan 11 menit (rata-rata) untuk menyelesaikan tugas mereka, sementara pengembang yang tidak menggunakan GitHub Copilot membutuhkan 2 jam dan 41 menit!
📚 Baca Lebih Lanjut: Alat dan Asisten Kode AI yang Layak Dicoba
7 Alat AI Pair Programming Populer: Perbandingan Singkat
| Alat | Fitur utama | Terbaik untuk |
| ClickUp | 🌟 Tulis kode lebih cepat, dapatkan saran otomatis, dan penjelasan kode dengan ClickUp Brain🌟 Atur tugas pengembangan ke dalam sprint, tetapkan tanggal jatuh tempo, dan lacak status🌟 Tulis, simpan, dan kolaborasi pada dokumentasi API, instruksi pengaturan, potongan kode yang dapat digunakan ulang, praktik coding terbaik, dll. , dengan ClickUp Docs🌟 Diskusikan detail implementasi atau minta umpan balik menggunakan Komentar yang Ditetapkan🌟 Integrasikan dengan GitHub, GitLab, dan alat lain🌟 Pantau kecepatan sprint, jumlah bug, atau status deployment | Pengembang dan tim yang ingin menggabungkan pemrograman dan manajemen proyek dalam satu platform |
| GitHub Copilot | 🌟 Assign issues langsung ke Copilot🌟 Setujui/tolak saran kode menggunakan Next Edit Suggestions🌟 Beralih antara model chatbot berbeda seperti Claude, Gemini, dan ChatGPT untuk menulis kode🌟 Gunakan agen AI untuk secara otomatis mengambil konteks dari repositori + server MCP🌟 Bekerja di berbagai IDE dan bahasa pemrograman | Pengembang yang sudah menggunakan GitHub dan ingin saran kode AI yang cepat serta integrasi repositori yang lebih erat |
| Cursor | 🌟 Dapatkan saran edit multi-baris secara otomatis🌟 Perbaiki kesalahan kode dengan penulisan ulang cerdas🌟 Tarik konteks secara otomatis dari basis kode Anda dengan model penarikan kustom🌟 Masukkan gambar ke dalam obrolan untuk menambahkan konteks visual | Pengembang perangkat lunak yang menginginkan asisten pemrograman yang terintegrasi secara mendalam yang dapat mendebug, merestrukturisasi, dan menyesuaikan kode secara massal |
| Qodo | 🌟 Buat tes yang dipandu obrolan langsung di IDE Anda🌟 Generate, sarankan, dan edit kode menggunakan AI dalam hitungan detik🌟 Otomatiskan eksekusi tugas dengan pemrograman agen cerdas🌟 Dengan mudah beralih antara model AI tergantung pada tugas yang dilakukan | Pengembang individu dan tim yang ingin menggunakan generasi kode yang didukung obrolan dan sadar konteks |
| Tabnine | 🌟 Dapatkan saran kode yang dihasilkan AI yang memahami konteks🌟 Deploy dengan aman melalui VPC, SaaS, atau on-premise🌟 Otomatiskan pembangkitan kode langsung dari persyaratan JIRA🌟 Jelaskan proyek Anda dalam bahasa alami untuk mengintegrasikan agen AI dengan cepat | Perusahaan dengan kebutuhan data/privasi yang ketat yang ingin mendapatkan bantuan AI dalam pengembangan perangkat lunak |
| Bolt | 🌟 Kembangkan aplikasi full-stack dengan AI (alias prompt-to-app)🌟 Sesuaikan antarmuka pengguna (UI) aplikasi Anda dengan cepat menggunakan editor visual yang powerful 🌟 Sesuaikan bagian dalam aplikasi dengan akses penuh ke kode sumber aplikasi Anda🌟 Tambahkan kode kustom secara fleksibel | Startup, pengembang aplikasi, dan freelancer yang ingin mengembangkan aplikasi full-stack dari prompt dalam hitungan menit |
| AskCodi | 🌟 Buat, tinjau, dan perbaiki kode Anda dengan AI🌟 Refaktor kode yang sudah ada dengan cepat🌟 Terjemahkan kode antara bahasa pemrograman yang berbeda menggunakan penerjemah bahasa🌟 Memahami kode dan kesalahan yang kompleks dengan penjelas kode dan kesalahan | Mahasiswa, pengembang pemula, dan siapa pun yang ingin mengasah keterampilan pemrograman mereka dengan penjelasan yang cepat dan mudah dipahami |
📚Baca Lebih Lanjut: Cara Menggunakan ChatGPT untuk Menulis Kode
Bagaimana ClickUp melengkapi pemrograman berpasangan dengan AI
Saat Anda sedang mengkodekan, bagian yang sulit seringkali bukan menulis kode itu sendiri, tetapi segala hal yang terjadi di sekitarnya: merencanakan sprint, melacak bug, mendokumentasikan perubahan, dan menjaga keselarasan tim.
ClickUp, aplikasi serba guna untuk pekerjaan, adalah solusi all-in-one untuk tim pengembangan perangkat lunak Anda.
Inilah cara Anda dapat menggunakan Platform Manajemen Proyek Perangkat Lunak ClickUp untuk mengelola seluruh siklus hidup pengembangan teknik Anda secara terpusat.
Visualisasikan alur kerja Anda dengan ClickUp Views
Dengan lebih dari 15 tampilan kustom, termasuk Daftar, Papan, Gantt, Kalender, Peta Pikiran, Beban Kerja, dan lainnya, setiap anggota tim dapat beralih secara instan ke tampilan yang sesuai dengan tugas mereka.
Kelola tugas sprint secara visual di papan Kanban, atau perkirakan jadwal dengan diagram Gantt, dan seimbangkan kapasitas menggunakan tampilan beban kerja.
Sentralisasikan dokumentasi menggunakan ClickUp Docs
ClickUp Docs memberikan tim pengembangan ruang tunggal yang terhubung untuk membuat, mengorganisir, dan berkolaborasi dalam dokumentasi.
Pengembang dapat membuat dokumen, wiki, dan basis pengetahuan tanpa batas langsung di dalam ClickUp. Dengan kolaborasi real-time, Anda dapat menandai rekan tim, memberikan komentar langsung, dan bahkan mengubah bagian teks menjadi tugas yang dapat dieksekusi.
Karena dokumen berada di samping tugas dan proyek, mereka tetap terhubung dengan pekerjaan yang sedang berlangsung. Baik Anda mendokumentasikan endpoint API, mencatat retrospeksi sprint, atau membangun basis pengetahuan, semuanya tetap dapat diakses dan diperbarui secara berkala.
Pantau kemajuan dengan ClickUp Sprints
Mengelola sprint melalui spreadsheet atau berbagai alat dengan cepat membuat tim pengembangan kehilangan visibilitas. Grafik burndown tidak mencerminkan kenyataan, hambatan muncul terlalu terlambat, dan prioritas backlog terabaikan.
Dengan ClickUp Sprints, tim pengembangan Anda dapat mengelola setiap siklus sprint dalam satu ruang kerja. Tetapkan tanggal sprint, tugaskan tugas dengan poin cerita atau perkiraan waktu, lacak hasil dengan grafik burndown dan kecepatan real-time, dan otomatis pindahkan item yang belum selesai ke sprint berikutnya.
Ini memberikan pengembang dan manajer proyek (PM) pandangan yang jelas dan terpadu tentang seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC).
💡 Tips Pro: Catat diskusi perencanaan sprint, standup, tinjauan kode, atau debat arsitektur secara instan sebagai catatan terstruktur menggunakan AI Notetaker di ClickUp.
Otomatiskan dokumentasi, tinjauan, dan rapat harian menggunakan ClickUp Brain
ClickUp Brain mengubah cara tim pengembangan mengelola SDLC dari perencanaan hingga peluncuran.
Biarkan tim Anda fokus pada penulisan dan pengiriman kode berkualitas, sementara Brain menangani:
- Dokumentasi otomatis: Buat spesifikasi, catatan arsitektur, dan ringkasan fitur dalam hitungan detik
- Ulasan kode yang lebih cepat: Buat kasus uji cepat dan identifikasi kasus tepi secara instan
- Pembaruan sprint dan rapat harian: Ringkas kemajuan, hambatan, dan langkah selanjutnya tanpa usaha manual
- Tanggapan komentar dan catatan: Buat tanggapan draf dan ringkas diskusi menjadi poin-poin yang jelas
Ingin tahu praktik terbaik dalam menggunakan AI untuk menulis dokumentasi? Video ini dapat membantu.
Kurangi pekerjaan manual yang membosankan dengan ClickUp Automations
Pengembang tidak perlu membuang waktu untuk memindahkan tugas, memperbarui status, atau mengelola tugas-tugas rutin dalam sprint.
ClickUp Automations menangani pekerjaan rutin sehingga tim Anda dapat fokus pada pengembangan, pengujian, dan peluncuran perangkat lunak. Beberapa contoh penggunaan meliputi:
- Siklus sprint yang efisien: Secara otomatis memindahkan tugas yang siap dari backlog ke sprint, menugaskan tugas tersebut, dan memperbarui statusnya seiring dengan kemajuan yang dicapai
- Pelacakan bug yang mudah: Otomatis menandai, menugaskan, dan memprioritaskan tiket bug begitu dilaporkan
- Ulasan kode yang lebih cerdas: Kirim pemberitahuan kepada pengulas saat status tugas yang terhubung dengan PR berubah, mengurangi keterlambatan
- Penyerahan yang lebih cepat: Otomatiskan penugasan tugas saat pekerjaan berpindah ke QA, dan tetapkan tanggal jatuh tempo untuk menjaga siklus pengujian tetap terprediksi
- Alur kerja yang konsisten: Standarkan proses berulang—seperti menutup masalah yang telah diselesaikan, mengarsipkan sprint yang telah selesai, atau memperbarui dokumentasi—tanpa intervensi manual
🌟 Bonus: Sementara Automations menangani alur kerja yang dapat diprediksi, ClickUp Pre-built Autopilot Agents berjalan di latar belakang dan mengambil keputusan proaktif untuk tim pengembangan Anda. Seorang agen tidak hanya dapat menugaskan bug tetapi juga menyesuaikan prioritas sprint saat hambatan menumpuk.
Tim juga dapat merancang Agen Kustom yang disesuaikan dengan alur kerja mereka—seperti agen yang memantau permintaan pull, menandai pola kode berisiko tinggi, atau menghasilkan catatan rilis secara otomatis.
Bersama-sama, mereka mengubah manajemen alur kerja dari pembaruan reaktif menjadi sistem adaptif dan cerdas yang berkembang seiring dengan proses Anda.
Pantau kecepatan, bug, dan kapasitas dengan Dashboard ClickUp
ClickUp Dashboards mengumpulkan semua metrik tim Anda ke dalam satu pusat komando real-time. Pantau kecepatan sprint, bug yang terbuka, tugas yang terhubung dengan PR, jadwal deployment, dan beban kerja tim—semua secara real-time.
Widget kustom* memungkinkan Anda menambahkan grafik burndown, melacak waktu tunggu, atau membandingkan kapasitas tim dengan output aktual. Alih-alih mengejar laporan, tim pengembangan Anda dapat melihat sumber kebenaran tunggal untuk seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC).
Sinkronkan stack teknologi Anda dengan integrasi ClickUp
Dengan integrasi ClickUp, kode, percakapan, dan tugas Anda tetap terhubung. Pengembang dapat menghubungkan commit dengan tugas, memicu otomatisasi saat penggabungan pull request, dan menerima notifikasi Slack.
Dengan cara ini, manajer produk dapat memantau kemajuan pengembangan di ClickUp, sementara insinyur tetap fokus di IDE mereka—memastikan lebih sedikit pergantian konteks, lebih sedikit pembaruan yang terlewat, dan proses rilis yang lebih lancar.
📮 ClickUp Insight: 74% karyawan menggunakan dua atau lebih alat hanya untuk menemukan informasi yang mereka butuhkan—sambil berpindah-pindah antara email, obrolan, catatan, alat manajemen proyek, dan dokumentasi.
Pergantian konteks yang konstan ini membuang waktu dan memperlambat produktivitas.
Sebagai aplikasi serba guna untuk pekerjaan, ClickUp mengintegrasikan semua pekerjaan Anda—email, obrolan, dokumen, tugas, dan catatan—ke dalam satu ruang kerja yang dapat dicari, sehingga semuanya tepat di tempat yang Anda butuhkan.
Kasus Penggunaan Nyata dari AI Pair Programming
Perusahaan-perusahaan sudah mulai mengandalkan asisten AI untuk mengotomatisasi bagian-bagian dari proses pemrograman dan tugas-tugas pengembangan yang berulang. Mari kita jelajahi lima contoh penggunaan AI yang membuat perbedaan:
Menulis unit test secara otomatis ✍🏼
Percaya atau tidak, tetapi hanya butuh beberapa menit bagi alat AI untuk memindai seluruh fungsi/modul dan menyarankan uji unit yang terstruktur dengan baik! Anda kemudian dapat meninjau kasus uji tersebut dan menyesuaikannya sesuai kebutuhan, daripada menulisnya dari awal.
📌 Contoh: Goldman Sachs, perusahaan investasi perbankan global terkemuka, menggunakan AI Diffblue untuk menghasilkan uji unit Java secara massal. Hal ini mengubah apa yang para insinyur sebut sebagai "pekerjaan menulis uji unit selama setahun" menjadi tugas yang dapat diselesaikan dalam semalam. Mereka berhasil mengurangi waktu rata-rata untuk menulis setiap kasus uji dari 30 menit menjadi hanya 10 detik.
Refactoring kode warisan 👩💻
Kode warisan adalah penghambat kemajuan. Beruntungnya, asisten AI dapat secara instan meninjau kode Anda, mengidentifikasi pola pemrograman yang rentan, dan mengusulkan refaktoring yang bersih dalam waktu singkat.
📌 Contoh: StratusNex, sebuah perusahaan perangkat lunak, memiliki basis kode Java monolitik yang dipenuhi dengan logika yang rumit, nasib umum bagi aplikasi warisan. Penggunaan alat AI seperti GitHub Copilot membantu mengurangi upaya manual sebesar 70% dan menurunkan biaya migrasi sebesar 60%, dari €1,2 juta menjadi €360.000. Hal ini juga meningkatkan proses onboarding pengembang sebesar 40% sambil mengurangi waktu henti.
Membuat dokumentasi dan berkas README 🗂️
Menyusun dokumentasi kode adalah tugas yang penting namun membosankan. Asisten AI dapat menganalisis kode Anda, komentar, dan struktur proyek secara keseluruhan untuk secara otomatis menghasilkan dokumentasi API/berkas README yang akurat dan terformat dengan baik.
📌 Contoh: Selama IBM WatsonxTM Challenge 2024, lebih dari 150 tim internal menguji asisten pemrograman AI milik IBM dan berhasil mengurangi waktu pembuatan dokumentasi sebesar 59%.
Faktanya, seorang pengembang menggunakan prompt bahasa alami untuk menghasilkan kode yang secara otomatis mengidentifikasi berkas-berkas yang tidak memiliki dokumentasi. Dalam hitungan menit, mereka mengidentifikasi lebih dari 750 berkas JavaScript, tugas yang seharusnya memakan waktu berminggu-minggu jika dilakukan secara manual.
Debugging dengan penjelasan AI 🪲
Alih-alih bolak-balik antar tab untuk memahami apa yang salah dengan kode Anda, Anda dapat dengan mudah meminta AI untuk menjelaskan kesalahan/bug, mengapa hal itu mungkin terjadi, dan bagaimana Anda dapat memperbaikinya.
🛠️ Dalam Praktik: Pengembang AWS yang menggunakan Amazon Q menemukan bahwa AI dapat menjelaskan kesalahan dalam bahasa Inggris yang mudah dipahami, mengidentifikasi akar masalah, dan bahkan secara otomatis menghasilkan kasus uji—menghemat tim berjam-jam waktu yang biasanya dihabiskan untuk menganalisis file log.
Perencanaan sprint dengan bantuan AI 🤖
Selain pemrograman intensif, alat AI untuk pengembangan juga dapat membantu Anda merencanakan dan melacak status tugas/proyek Anda.
📌 Contoh: Bagi Atrato, sebuah startup yang sedang berkembang, mengelola proyek dengan alat-alat terpisah seperti Notion dan Google Drive berjalan lancar hingga akhirnya tidak lagi. Dengan mengonsolidasikan tugas, poin sprint, dan pelacakan kecepatan ke dalam platform ClickUp yang ramah pengguna dan didukung AI, tim mendapatkan visibilitas terhadap tugas-tugas segera dan peta jalan yang lebih luas.
Hasilnya sulit diabaikan: peningkatan kecepatan pengembangan sebesar 30% dan pengurangan beban kerja pengembang sebesar 20%.
🌟 Bonus: Bagi para pengembang, beberapa wawasan paling penting sering terjadi di luar IDE—selama perencanaan sprint, retrospeksi, atau sesi papan tulis dadakan. Tantangannya? Mengubah percakapan tersebut menjadi tugas yang dapat dilaksanakan tanpa kehilangan detail.
Dengan Brain MAX’s Talk-to-Text, para insinyur tidak perlu lagi mengetik pembaruan atau menulis komentar tugas secara manual. Mereka cukup berbicara, dan Brain MAX akan mengubah kata-kata mereka menjadi dokumentasi yang jelas—siap untuk ditugaskan, dilacak, dan ditindaklanjuti.
Batasan dan Tantangan Penggunaan AI dalam Pair Programming
Tentu saja, AI mempercepat proses coding Anda, tetapi itu bukan superhero. Seperti alat lainnya, asisten AI dan editor kode memiliki kelemahan yang harus diketahui oleh setiap pengembang:
Kesenjangan konteks
Seorang asisten AI hanya sebaik pengetahuan yang dimilikinya. Membagikan file sebagian atau memberikan prompt yang tidak jelas dengan detail yang hilang akan menghasilkan jawaban yang yakin tetapi tidak lengkap.
✅ Solusi: Selalu berikan konteks di awal (dan dengan jelas). Sertakan commit terbaru, komentar fungsi, atau catatan arsitektur dalam prompt Anda agar AI dapat menghasilkan kode yang sadar konteks.
Kebiasaan yang diwariskan dari kode publik
Model AI menggunakan kode publik sebagai data pelatihan mereka, yang dapat mencakup praktik yang sudah usang dan pola kode yang bias (misalnya, memilih perpustakaan yang populer tetapi tidak aman). Akibatnya, ada kemungkinan besar bahwa saran kode AI Anda akan mencerminkan bias ini.
✅ Solusi: Seimbangkan bantuan AI sepanjang siklus hidup pengembangan perangkat lunak dengan penilaian manusia. Tim harus secara rutin meninjau kode yang disarankan oleh AI dibandingkan dengan praktik terbaik saat ini untuk memastikan kesesuaiannya dengan standar industri.
Ketergantungan berlebihan pada saran AI
Mungkin tergoda untuk meminta AI melakukan segalanya (dan menerima saran-sarannya tanpa pertimbangan), terutama saat Anda berada di bawah tekanan. Namun, output AI dapat dipenuhi dengan kesalahan, terutama saat Anda menangani logika berisiko tinggi atau tugas-tugas yang spesifik domain.
✅ Solusi: Tetapkan batasan saat menggunakan AI untuk pemrograman dan pengembangan. Gunakan AI untuk tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, seperti menulis kasus uji unit atau menghasilkan dokumentasi. Yang terpenting, selalu tinjau saran AI sebelum menerimanya.
Melindungi data sensitif
Mengirimkan kode proprietary ke AI yang dihosting di cloud dapat mengekspos data sensitif dan melanggar persyaratan kepatuhan Anda.
✅ Solusi: Pilih alat AI yang memiliki kebijakan pengelolaan data yang kuat untuk memastikan tidak ada penyimpanan data dan hosting yang aman.
Hak kekayaan intelektual & masalah etika
Karena LLMs dilatih menggunakan kode yang tersedia secara publik, potongan kode yang disarankan mungkin secara tidak sengaja meniru kode yang dilindungi hak cipta, yang dapat menimbulkan masalah hukum bagi Anda.
✅ Solusi: Pengembang dapat menghindari masalah hak cipta dengan menjalankan potongan kode yang dihasilkan AI melalui alat pemeriksa plagiarisme kode. Penting juga bagi perusahaan untuk menerapkan kebijakan tinjauan yang jelas guna menghindari pelanggaran hak kekayaan intelektual yang tidak disengaja.
Begini cara seorang Redditor merangkum pengalaman mereka dalam AI pair programming:
Masa Depan AI Pair Programming
Dalam beberapa tahun ke depan, pemrograman berpasangan dengan AI akan jauh lebih dari sekadar "kecepatan." Ia akan mengubah cara pengembang membangun, mendebug, berkolaborasi, dan berinovasi. Bagaimana caranya? Mari kita cari tahu:
Mitra pemrograman yang dirancang khusus untuk Anda
Setiap pengembang memiliki gaya kerja dan preferensi yang unik. Alat pengembangan perangkat lunak di masa depan akan mempelajari pola-pola ini dan menyesuaikan saran mereka sesuai dengan itu. Bagi rekan tim baru, alat-alat ini juga dapat berfungsi sebagai pemandu tur repositori, menjelaskan mengapa hal-hal dibangun dengan cara tertentu.
📚Baca Lebih Lanjut: Alat Perangkat Lunak Pengembangan Aplikasi Terbaik
Mendeteksi kesalahan sebelum terjadi
Asisten pemrograman saat ini mendeteksi masalah setelah kode ditulis. Alat AI di masa depan akan mengidentifikasi pola yang biasanya menyebabkan bug dan menandainya sejak dini. Dengan memprediksi jalur kode berisiko, AI akan secara signifikan mengurangi siklus debugging dan memberikan pengembang kepercayaan diri yang lebih besar pada draf awal mereka.
🧠 Fakta Menarik: Bug pertama yang tercatat pada tahun 1947 adalah seekor ngengat sungguhan yang terjebak di dalam relay komputer Harvard Mark II. Pada masa itu, proses debugging secara harfiah berarti menghilangkan serangga. Alat AI di masa depan akan membawa warisan ini ke level berikutnya, mendeteksi potensi bug sebelum mereka merayap masuk ke dalam kode Anda dan mencegah jam-jam pemecahan masalah.
⚡ Arsip Template: Butuh cara terstruktur untuk mengelola bug? Template pelaporan bug ini memudahkan Anda mendokumentasikan kesalahan, memprioritaskan perbaikan, dan memperlancar proses QA.
Kode yang memperbaiki dirinya sendiri
Alih-alih menunggu pengembang meninjau log setelah terjadi crash, alat AI di masa depan dapat memantau perangkat lunak secara real-time dan menerapkan perbaikan kode secara otomatis. Misalnya, platform AI akan dapat mendeteksi kebocoran memori pada aplikasi produksi dan memperbaikinya secara langsung, mengurangi waktu henti dan menghemat jam kerja insinyur.
📚Baca Lebih Lanjut: Cara Menjadi Programmer yang Lebih Baik
Pengembang sebagai pengatur, bukan hanya penulisan kode
Di masa depan, pengembang tidak akan menghabiskan sebagian besar waktunya untuk menulis kode. Sebaliknya, mereka akan mengarahkan beberapa sistem AI dan berperan sebagai navigator, memberikan tugas, memvalidasi hasil, dan fokus pada arsitektur tingkat tinggi.
📚 Baca Lebih Lanjut: Cara Menggunakan AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak
ClickUp: Mitra Baru Favorit Tim Pengembangan Anda
Satu hal yang jelas: AI tidak ada di sini untuk menggantikan pengembang, tetapi untuk memberdayakan mereka.
Dari menulis kode yang lebih bersih hingga menjaga proyek tetap pada jalurnya, alat AI pair programming yang tepat membantu pengembang fokus pada pekerjaan yang benar-benar memberikan dampak. ClickUp adalah mitra andalan tim pengembangan Anda di sini.
Dari mengotomatisasi pembaruan sprint dengan Brain hingga menyederhanakan pelacakan bug melalui Automations, dari memvisualisasikan SDLC di Dashboards hingga menghubungkan kode dengan Integrations, ClickUp menyatukan semua yang dibutuhkan tim Anda dalam satu tempat. Selain itu, dengan Brain MAX, Anda dapat memilih model bahasa besar (LLM) favorit Anda.
Ketika beban kerja ini ditangani, tim Anda dapat fokus pada hal yang paling penting: mendorong inovasi dan meningkatkan kualitas kode.
Siap melihat bagaimana AI dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja pengembangan perangkat lunak tim Anda? Daftar di ClickUp secara gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Tim perusahaan dapat dengan aman mengadopsi AI pair programming dengan memilih alat yang menawarkan kepatuhan SOC 2, deployment cloud yang aman, enkripsi saat istirahat dan saat transit, serta kontrol privasi data yang ketat.
Meskipun AI sangat baik dalam mendeteksi masalah umum seperti kesalahan sintaksis atau peringatan kinerja, AI tidak memiliki penilaian dan pengambilan keputusan yang halus seperti yang dimiliki oleh pengembang yang berpengalaman. Ulasan manusia masih memainkan peran yang tidak tergantikan dalam mengevaluasi arsitektur, logika bisnis, dan kasus tepi yang tidak sepenuhnya dipahami oleh AI.
Sebagian besar alat AI mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, JavaScript, C#, Java, TypeScript, Go, dan lainnya. Namun, cakupan ini tidak universal. Ada alat yang khusus untuk bahasa pemrograman web, sementara yang lain mendukung kerangka kerja niche atau yang sedang berkembang.
Ternyata sangat sederhana. Sebagian besar alat terintegrasi langsung ke dalam IDE yang sudah digunakan oleh pengembang, sehingga alur kerja terasa mirip. Anda cukup mulai mengetik, dan saran AI atau potongan kode akan muncul sesuai kebutuhan.