Permintaan pull seharusnya hanya beberapa baris kode untuk menghubungkan API dan uji coba cepat, yang seharusnya selesai sebelum makan malam. Namun, sekarang sudah pukul 11:47 malam, dan proses build gagal karena alasan yang tersembunyi di suatu modul warisan yang tidak pernah disentuh selama bertahun-tahun. Insinyur baru diam-diam mencari arti singkatan yang tidak pernah diajarkan selama proses onboarding.
Pekerjaan berulang dan pengetahuan internal yang terperangkap dalam repositori lama seringkali membuat tim kelelahan.
Amazon Q Developer dirancang untuk mengatasi masalah semacam itu. Ia memahami basis kode, layanan, dan konteks Anda sehingga menulis kode terasa seperti kelanjutan dari percakapan yang sedang Anda lakukan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana Amazon Q membantu dalam pembangkitan kode, fitur-fitur utama yang diandalkan oleh pengembang perangkat lunak, dan tim-tim yang paling cocok untuk menggunakannya.
Sebagai bonus, kami juga akan membahas apa yang terjadi ketika pembangkitan kode saja tidak cukup, dan mengapa beberapa tim beralih ke sistem yang lebih lengkap seperti ClickUp. 🤩
Apa Itu Amazon Q Developer?
Amazon Q Developer adalah asisten AI generatif AWS yang dirancang untuk membantu pengembang dan profesional TI dalam membangun, mengoperasikan, mengelola, dan mengoptimalkan aplikasi di Amazon Web Services.
Amazon Q menyediakan bantuan berbasis AI langsung ke dalam alat pengembang seperti IDE (VS Code, JetBrains, Visual Studio), baris perintah, AWS Console, dan bahkan aplikasi obrolan seperti Slack dan Microsoft Teams.
Pada dasarnya, ini adalah kolaborator berbasis AI yang memahami pertanyaan dalam bahasa alami tentang kode Anda, arsitektur, struktur proyek, dan praktik terbaik, serta memberikan jawaban yang relevan dan dapat ditindaklanjuti. Ia memiliki pemahaman mendalam tentang sumber daya AWS dan alur kerja pengembangan yang sebenarnya, berkat dasarnya yang dibangun di atas Amazon Bedrock, platform AI generatif milik AWS.
🔍 Tahukah Anda? Krisis perangkat lunak pada tahun 1960-an merujuk pada ketidakmampuan pengembangan perangkat lunak untuk mengikuti kemajuan hardware yang cepat, yang mengakibatkan proyek-proyek yang mahal, tertunda, tidak dapat diandalkan, dan kompleks. Istilah ini pertama kali digunakan dalam konferensi NATO tahun 1968, yang menyoroti kegagalan sistem seperti IBM’s OS/360, yang pada akhirnya memicu lahirnya ilmu rekayasa perangkat lunak.
Cara Memulai dengan Amazon Q Developer
Berikut ini adalah panduan langkah demi langkah yang jelas tentang cara memulai dengan Amazon Q Developer tanpa perlu mengubah cara kerja Anda atau mempelajari alur kerja baru. 👇
Langkah #1: Pilih di mana Anda ingin menggunakan Amazon Q Developer
Amazon Q Developer dapat digunakan di berbagai lingkungan, sehingga Anda dapat memulai di lingkungan yang paling Anda kuasai.
Anda dapat menggunakannya di:
- IDE: JetBrains (IntelliJ IDEA dan lainnya), VS Code, Visual Studio, Eclipse
- Baris perintah: macOS, Linux (AppImage/Ubuntu), Windows
- AWS Management Console: langsung di dalam akun AWS Anda
- GitLab Duo dengan Amazon Q: pratinjau untuk pengguna GitLab Ultimate yang mengelola sendiri.
- Pengalaman Pengembang Amazon Q: untuk tugas transformasi dan modernisasi.
Jika Anda sudah menulis kode di IDE atau terminal, itulah tempat tercepat untuk memulai.
Langkah #2: Instal Amazon Q Developer
Pemasangan hanya membutuhkan beberapa menit.
➡️ Untuk IDE:
- Unduh plugin Amazon Q Developer untuk editor Anda.
- IDE yang didukung meliputi JetBrains, VS Code, Visual Studio, dan Eclipse.
➡️ Untuk baris perintah:
- Unduh Amazon Q Developer CLI untuk sistem operasi Anda.
- Dapat digunakan di macOS, Linux, dan Windows.
Setelah diinstal, Amazon Q menjadi bagian dari editor atau terminal Anda, tidak memerlukan aplikasi terpisah.
🔍 Tahukah Anda? Perfeksionisme merupakan faktor utama penyebab kelelahan dalam pengembangan perangkat lunak, sering kali dipicu oleh sifat biner kode: kode tersebut berfungsi atau tidak. Realitas 'segala atau tidak sama sekali' ini, dikombinasikan dengan subjektivitas, sering menjebak pengembang dalam siklus refaktoring tanpa henti dan keraguan diri.
Langkah #3: Otentikasi akun Anda
Setelah instalasi, Anda perlu masuk agar Amazon Q dapat mempersonalisasi respons dan mengakses konteks AWS.
Anda dapat melakukan autentikasi menggunakan:
- AWS Builder ID, yang ideal untuk individu dan pengaturan cepat.
- IAM Identity Center paling cocok untuk tim dan lingkungan perusahaan.
Langkah ini secara aman menghubungkan Amazon Q ke lingkungan AWS Anda.
Langkah #4: Mulai menggunakan Amazon Q Developer
Setelah terautentikasi, Anda dapat mulai bekerja segera.
Di IDE, Amazon Q Developer muncul langsung di bilah aktivitas atau sebagai jendela alat terpisah, tergantung pada editor yang Anda gunakan. Anda dapat berinteraksi dengannya secara langsung saat bekerja, menghasilkan kode baru, merestrukturisasi logika yang ada, atau mengajukan pertanyaan tentang proyek Anda, kesalahan spesifik, atau layanan AWS.
Di baris perintah, Amazon Q Developer tersedia langsung di terminal Anda. Anda dapat memanggilnya secara langsung untuk menghasilkan potongan kode, mendapatkan penjelasan, atau meminta saran selama tinjauan kode, semua tanpa meninggalkan CLI atau mengganggu alur kerja Anda.
🔍 Tahukah Anda? ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), yang diperkenalkan pada tahun 1946, beratnya melebihi 27 ton dan mengandung 18.000 tabung hampa udara. Alih-alih mengetik kode seperti yang kita lakukan hari ini, para programmer awal harus mencolokkan dan mencabut kabel serta mengatur saklar untuk menjalankan perhitungan, sebuah dunia yang sangat berbeda dari IDE modern.
Langkah #5: Gunakan Amazon Q Developer di konsol AWS (Opsional)
Jika Anda menghabiskan lebih banyak waktu mengelola infrastruktur daripada menulis kode, konsol adalah titik masuk yang bagus.
- Masuk ke AWS Management Console (atau buat akun AWS gratis)
- Pilih ikon Amazon Q dari sidebar utama konsol.
- Ajukan pertanyaan tentang layanan AWS, konfigurasi, atau praktik terbaik.
Di dalam konsol, Amazon Q juga dapat:
- Bantu mengatasi masalah jaringan menggunakan VPC Reachability Analyzer.
- Rekomendasikan jenis instance Amazon EC2 yang tepat berdasarkan beban kerja dan konteks penggunaan Anda.
Hal ini membuat keputusan arsitektur dan operasional menjadi lebih cepat dan mudah.
Fitur Utama Amazon Q untuk Pengembang dalam Pembangkitan Kode
Amazon Q Developer berfokus pada percepatan pekerjaan pemrograman sehari-hari dengan mengintegrasikan AI secara langsung ke dalam proses pengembangan. Berikut adalah beberapa fitur utama dari agen AI ini untuk pemrograman:
Saran kode langsung dan otomatisasi penyelesaian kode
Amazon Q Developer menyediakan saran kode secara real-time saat Anda mengetik, membantu Anda menulis kode lebih cepat tanpa mengganggu proses pengkodean Anda. Setelah Anda menginstal ekstensi Amazon Q, saran-saran ini diaktifkan secara default – Anda dapat langsung mulai menulis kode atau komentar, dan Q akan mulai merespons.
Saat Anda mengetik, Amazon Q memeriksa:
- Baris kode atau komentar Anda saat ini
- Kode yang telah ditulis sebelumnya dalam file yang sama
- Nama file, variabel, konstanta, dan fungsi yang sudah didefinisikan
- Layanan AWS, basis kode yang ada, SDK, dan perpustakaan yang Anda gunakan.
Berdasarkan konteks ini, Amazon Q memberikan saran yang dapat mencakup:
- Satu baris kode
- Sebuah pernyataan atau blok yang telah selesai.
- Sebuah fungsi lengkap dengan penanganan kesalahan dan komentar.
Anda akan melihat saran yang akurat secara langsung di editor Anda, dan Anda dapat menerimanya secara instan menggunakan keyboard. Jika saran tersebut tidak sesuai dengan yang Anda inginkan, Anda dapat terus mengetik.
Seiring waktu, saran-saran ini dapat disesuaikan untuk sesuai dengan perpustakaan internal tim Anda, logika eksklusif, dan gaya penulisan kode yang disukai. Fitur auto-completion terasa kurang generik dan lebih sesuai dengan cara kerja basis kode Anda sebenarnya, sehingga meningkatkan produktivitas pengembang.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1953, John W. Backus dan timnya di IBM mengembangkan Speedcoding (atau Speedcode) untuk mengatasi kesulitan besar dalam memprogram komputer IBM 701 menggunakan kode mesin mentah. Ketegangan antara kemudahan pengembangan versus efisiensi merupakan salah satu dorongan awal yang tercatat menuju otomatisasi dalam pemrograman.
Penerjemahan bahasa alami ke kode
Amazon Q Developer juga memungkinkan Anda menulis kode menggunakan bahasa Inggris biasa. Alih-alih memulai dari file kosong atau mencari contoh, Anda dapat menjelaskan apa yang ingin Anda bangun, dan Q akan menerjemahkan niat tersebut menjadi kode yang berfungsi.
Anda dapat melakukan hal-hal seperti:
- Jelaskan fungsionalitas dalam komentar, dan dapatkan fungsi lengkap yang dihasilkan.
- Minta Q untuk membuat API, penangan Lambda, atau logika konfigurasi dalam bahasa yang sederhana.
- Jelaskan apa yang ingin Anda lakukan, bukan cara menulisnya baris per baris.
Misalnya, Anda mungkin menulis komentar seperti ‘Buat bucket S3 dan simpan unggahan pengguna’, dan Amazon Q dapat menghasilkan kode yang diperlukan, impor, dan panggilan AWS SDK berdasarkan deskripsi tersebut.
Pendekatan bahasa alami ini juga berfungsi untuk tugas-tugas yang lebih terstruktur:
- Menerjemahkan definisi infrastruktur antar format (seperti mengonversi satu kerangka kerja IaC ke kerangka kerja lain menggunakan CLI)
- Membuat kode boilerplate untuk aplikasi serverless
- Membuat logika pengaturan, izin, dan definisi sumber daya berdasarkan prompt singkat.
Penyesuaian kode untuk basis kode Anda
Secara default, alat AI memberikan saran generik. Namun, Amazon Q Developer melangkah lebih jauh dengan memungkinkan Anda menyesuaikan pembangkitan kode dan respons obrolan menggunakan basis kode pribadi Anda sendiri. Ini berarti Q tahu cara menulis kode dan belajar cara tim Anda menulis kode.
Penyesuaian kode tersedia sebagai bagian dari tingkatan Amazon Q Developer Pro dan dikonfigurasi oleh administrator.
Proses ini mengikuti alur yang jelas:
- Hubungkan repositori kode Anda: Admin dapat menghubungkan repositori secara aman dari GitHub, GitLab, Bitbucket, atau Amazon S3.
- Buat penyesuaian: Amazon Q menganalisis kode dan membangun model kustom. Skor evaluasi menunjukkan seberapa efektif penyesuaian tersebut kemungkinan besar akan bekerja.
- Aktifkan dan kendalikan akses: Penyesuaian diaktifkan dan dibagikan kepada pengguna atau tim tertentu.
- Gunakan di IDE: Pengembang memilih profil kustom di IDE yang didukung seperti VS Code atau JetBrains dan segera mulai menerima saran yang disesuaikan dan respons obrolan.
Model ini diperbarui secara berkala untuk mencerminkan perubahan dalam basis kode Anda, sehingga rekomendasi tetap up-to-date seiring perkembangan sistem Anda.
❗️ Catatan: Semua kode yang digunakan untuk kustomisasi tetap bersifat pribadi bagi organisasi Anda. Kode tersebut tidak digunakan untuk melatih model dasar AWS, dan saran yang dikustomisasi hanya terlihat oleh pengembang yang berwenang di akun Anda.
Kemampuan agen untuk tugas-tugas kompleks
Amazon Q Developer tidak hanya terbatas pada menyarankan kode atau menjawab pertanyaan. Ia juga dapat bertindak sebagai agen, artinya ia dapat merencanakan, berlogika, dan mengeksekusi tugas-tugas kompleks bertahap atas nama Anda dengan interaksi minimal.
Anda menjelaskan tujuan dalam bahasa alami, dan Amazon Q akan menentukan cara mencapainya. Sistem ini membagi permintaan menjadi langkah-langkah logis, memilih alat yang tepat, melaksanakan tindakan yang diperlukan, dan terus mengulangi proses hingga tugas selesai.
Ini mencakup agen yang dirancang khusus, masing-masing berfokus pada bagian tertentu dari siklus hidup pengembangan perangkat lunak. Berikut adalah beberapa di antaranya untuk membantu Anda menggunakan AI dalam pengembangan perangkat lunak secara efisien:
1. Agen pengembangan (/dev)
Ketika Anda siap untuk mengembangkan fitur baru atau memperbaiki bug, inilah agen yang pertama kali Anda gunakan. Agen ini membantu mengimplementasikan fitur atau memperbaiki bug di beberapa berkas. Anda menjelaskan perubahan dalam bahasa yang mudah dipahami, dan agen ini menganalisis kode sumber yang ada, membuat rencana langkah demi langkah, dan menunjukkan apa yang akan dimodifikasi.
Hal ini sangat berguna untuk perubahan yang mencakup beberapa lapisan, seperti memperbarui API, logika bisnis, dan konfigurasi secara bersamaan.
🧠 Fakta Menarik: Program ikonik ‘Hello, World!’ menjadi terkenal pada tahun 1970-an sebagai program pertama standar untuk pemula, mengukuhkan posisinya dalam budaya pemrograman melalui karya Brian Kernighan di Bell Laboratories.
2. Agen pengujian (/test)
Setelah kode terpasang, pengujian menjadi langkah berikutnya yang jelas, dan agen mengambil alih dari sana, berfokus pada peningkatan cakupan pengujian. Agen mengidentifikasi apa yang perlu diuji, menghasilkan uji unit (termasuk kasus tepi dan skenario kegagalan), membuat mock jika diperlukan, dan menjalankan uji tersebut di dalam IDE Anda.
3. Review agent (/review)
Sebelum kode dimerge, Anda memerlukan tinjauan tambahan. Di sinilah agen tinjauan berperan. Agen ini bertindak sebagai peninjau kode otomatis, memeriksa kode Anda untuk risiko keamanan, masalah kualitas, dan pelanggaran praktik terbaik seperti kredensial yang terekspos, kueri yang tidak aman, atau penanganan kesalahan yang lemah.
4. Agen dokumentasi (/doc)
Dan ketika semuanya siap untuk diluncurkan, dokumentasi seringkali menjadi masalah terakhir. Agen dokumentasi menangani hal ini dengan menghasilkan atau memperbarui dokumentasi proyek melalui analisis kode.
Ia dapat membuat atau memperbarui berkas README, menjelaskan antarmuka pemrograman aplikasi (API), dan mendokumentasikan komponen kunci, sehingga Anda tidak perlu menulis semuanya secara manual.
Kasus Penggunaan Amazon Q untuk Tim Pengembangan
Dari mempercepat pengembangan fitur hingga menyederhanakan alur kerja berbasis cloud, Amazon Q Developer dirancang untuk tim yang membangun dan memelihara aplikasi di AWS.
Kasus penggunaan ini menunjukkan di mana Amazon Q paling cocok dalam alur kerja teknikal yang sebenarnya, bagaimana tim mengaplikasikannya melampaui saran kode dasar, dan bagaimana memanfaatkan praktik yang didukung AI ini dapat membantu Anda menjadi programmer yang lebih baik.
Generate unit tests untuk proyek yang sudah ada
Dengan Amazon Q Developer, penulisan uji unit tidak lagi menjadi tugas manual yang lambat, melainkan menjadi bagian dari alur kerja harian Anda. Alih-alih membuat kasus uji secara manual, Anda dapat memicu agen uji unit dengan perintah sederhana /test di dalam IDE Anda.
📌 Bagaimana cara kerjanya dalam praktik:
Anda dapat menyorot fungsi atau menjalankan /test langsung di obrolan Amazon Q. Q menganalisis basis kode Anda, memahami konteks sekitarnya, dan secara otomatis menghasilkan uji unit yang relevan. Ini mencakup jalur umum, kasus tepi, dan skenario kesalahan yang mudah terlewatkan.
⚡️ Apa yang membuatnya berguna:
- Membuat file uji coba atau menambahkan ke file yang sudah ada.
- Membuat mock dan menangani pengecualian
- Meningkatkan cakupan tanpa pekerjaan boilerplate.
Sebelum melakukan apa pun, Amazon Q meminta persetujuan Anda. Anda meninjau perubahan, menerima yang Anda inginkan, dan tetap sepenuhnya mengontrol.
Hasilnya adalah cakupan pengujian yang lebih cepat, kode yang lebih andal, dan lebih banyak waktu yang dihabiskan untuk mengembangkan fitur daripada menulis pengujian yang berulang.
Refaktor dan optimalkan kode warisan
Kode warisan seringkali menghambat tim dengan logika yang kompleks, pola yang usang, dan perubahan yang berisiko. Amazon Q Developer membantu Anda membersihkan ini dengan aman, langsung di dalam IDE Anda.
📌 Cara melakukan refactoring dengan Amazon Q:
Buka file, sorot kode yang ingin Anda perbaiki, dan minta Amazon Q untuk merestrukturisasi atau mengoptimalkan kode tersebut menggunakan prompt sederhana seperti ‘sederhanakan logika ini’ atau ‘optimalkan untuk kinerja’.
Amazon Q pertama-tama menyajikan rencana yang jelas dan bertahap yang menjelaskan:
- Apa yang akan berubah
- Mengapa perubahan ini diperlukan
- Bagaimana hal ini meningkatkan keterbacaan, kinerja, atau kemudahan pemeliharaan?
Anda dapat mengajukan pertanyaan, menyempurnakan pendekatan, atau menghentikan proses sepenuhnya. Setelah disetujui, kode yang diperbarui dapat disisipkan dengan satu klik. Dalam banyak kasus, Q juga memperbarui atau menghasilkan tes sehingga Anda dapat memvalidasi perubahan secara langsung.
Percepat proses onboarding untuk pengembang baru
Proses onboarding biasanya melibatkan menelusuri kode yang tidak familiar, dokumen yang sudah usang, dan banyak pertanyaan. Amazon Q Developer mempercepat proses ini dengan bertindak sebagai panduan bawaan di dalam IDE.
📌 Begini cara kerjanya:
- Pahami basis kode lebih cepat: Pengembang baru dapat meminta Amazon Q untuk menjelaskan berkas, fungsi, atau alur kerja, dan mendapatkan jawaban yang langsung terkait dengan kode sebenarnya.
- Mengisi celah dokumentasi secara otomatis: Dengan menggunakan agen /doc, Q dapat menghasilkan berkas README atau dokumentasi tingkat folder dengan menganalisis repositori. Hal ini membantu karyawan baru memahami arsitektur, aliran data, dan komponen kunci dengan cepat.
- Belajar standar dengan praktik: Amazon Q menghasilkan kode yang mengikuti pola yang sudah ada dan perpustakaan internal, membantu pengembang baru menulis kode yang benar sejak hari pertama.
📖 Baca Juga: Template Pengembangan Perangkat Lunak
Praktik Terbaik untuk Generasi Kode Pengembang Amazon Q
Amazon Q Developer bekerja paling baik ketika Anda menggunakannya seperti programmer cerdas yang bekerja sama. Berikut adalah beberapa praktik yang membantu Anda mendapatkan output yang akurat dan dapat digunakan sambil tetap mengontrol basis kode Anda.
- Mulailah dengan struktur yang sudah ada: Tambahkan impor, definisi kelas, atau kerangka fungsi sebelum meminta Q untuk menghasilkan logika sehingga Q memahami ruang lingkup dan niatnya.
- Jaga agar file tetap terfokus: Pisahkan logika yang tidak terkait ke dalam file atau modul terpisah untuk menghindari kebingungan model akibat konteks yang campur aduk.
- Gunakan obrolan untuk tugas-tugas kompleks: Beralih dari saran langsung ke panel obrolan saat tugas memerlukan penjelasan, iterasi, atau alasan langkah demi langkah.
- Jelaskan secara spesifik dan konkret: Sebutkan bahasa pemrograman, framework, versi, dan output yang diharapkan daripada mengajukan pertanyaan yang terlalu umum.
- Sertakan masukan nyata: Tempelkan potongan kode yang relevan, pesan kesalahan, atau data sampel agar Q dapat memahami masalah yang sebenarnya.
- Baca sebelum Anda menerima: Periksa kode yang dihasilkan untuk memastikan keakuratan, masalah keamanan, dan kesesuaian dengan tujuan proyek Anda.
Batasan Amazon Q Developer
Amazon Q Developer sangat powerful, namun bahkan editor kode terbaik pun memiliki batasan tersendiri. Anda perlu memahami kuota alat, batasan teknis, dan kendala operasional untuk merencanakan penggunaan secara realistis dan menghindari kejutan saat adopsi skala besar.
- Batasan transformasi kode bulanan: Membatasi transformasi kode otomatis hingga 4.000 baris kode per bulan pada tingkatan Pro, dihitung secara agregat di tingkat akun.
- Batasi alur kerja yang dikendalikan agen: Hanya mengizinkan 30 panggilan agen per bulan di IDE dan Amazon CodeCatalyst untuk agen pengembangan.
- Membatasi ringkasan permintaan pull: Menghasilkan hingga 20 ringkasan permintaan pull per bulan di CodeCatalyst
- Mengurangi kapasitas pada tingkatan gratis: Menerapkan kuota yang lebih rendah untuk AWS Builder ID dan pengguna IAM dibandingkan dengan pengguna tingkatan Pro.
- Terapkan batasan ukuran prompt: Menerima maksimum 4.000 karakter per prompt obrolan, yang dapat membatasi permintaan yang sangat besar atau kompleks.
- Membutuhkan validasi manusia: Terkadang menghasilkan kode yang tidak lengkap atau salah, sehingga tinjauan oleh pengembang menjadi wajib.
- Membatasi alur kerja canggih: Membuat otomatisasi volume tinggi atau yang sangat spesifik menjadi sulit tanpa dukungan tingkat perusahaan.
📮 ClickUp Insight: 12% responden mengatakan agen AI sulit untuk disetel atau dihubungkan ke alat mereka, dan 13% lainnya mengatakan ada terlalu banyak langkah hanya untuk melakukan hal-hal sederhana dengan agen.
Data harus dimasukkan secara manual, izin harus didefinisikan ulang, dan setiap alur kerja bergantung pada rantai integrasi yang dapat rusak atau berubah seiring waktu.
Berita baik? Anda tidak perlu "menghubungkan" Super Agents ClickUp ke tugas, dokumen, obrolan, atau pertemuan Anda. Mereka sudah terintegrasi secara native di Workspace Anda, menggunakan objek, izin, dan alur kerja yang sama seperti rekan kerja manusia lainnya.
Karena integrasi, kontrol akses, dan konteks diwarisi secara default dari workspace, agen dapat bertindak secara langsung di berbagai alat tanpa perlu konfigurasi khusus. Lupakan konfigurasi agen dari awal!
Alternatif untuk Amazon Q Developer
Amazon Q Developer berfungsi dengan baik ketika kebutuhan utama Anda adalah bantuan kode tingkat IDE, terutama di dalam ekosistem AWS. Namun, seiring pertumbuhan tim, banyak yang menemui batasannya dan kenyataan bahwa pengembangan perangkat lunak melibatkan jauh lebih dari sekadar menulis kode. Pengembangan perangkat lunak modern membutuhkan sistem all-in-one, tanpa memaksa pengembang untuk menggabungkan lima alat yang berbeda.
Di sinilah ClickUp for Software Teams berperan sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia yang menghubungkan perencanaan, eksekusi, dokumentasi, kolaborasi, dan kode dalam satu platform. Platform ini mencakup seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC), dengan AI terintegrasi langsung ke setiap lapisan pekerjaan, menghilangkan penyebaran pekerjaan yang tidak terkendali.
Artinya, ClickUp memahami konteks proyek secara keseluruhan: apa tugasnya, mengapa penting, siapa yang bertanggung jawab, di mana posisinya dalam sprint, dan dokumen apa yang sudah ada.
Mari kita lihat bagaimana platform ini melampaui bantuan tingkat IDE untuk menjadi alternatif sejati bagi Amazon Q Developer! 💁
Jawab pertanyaan kerja dengan ClickUp Brain
LLMs sangat baik dalam memahami bahasa. Namun, tanpa konteks yang sebenarnya, mereka masih menebak-nebak.
ClickUp Brain adalah alat AI yang sadar konteks yang mengintegrasikan semua elemen di ruang kerja Anda. Alat ini menggabungkan tugas ClickUp, dokumen, percakapan, dan riwayat proyek sehingga responsnya mencerminkan apa yang sebenarnya terjadi, bukan hanya apa yang diketikkan dalam prompt.
Inilah yang dapat dilakukan tim dengan AI ini untuk tim perangkat lunak:
- Ringkas kemajuan sprint, hambatan, dan keputusan menggunakan data proyek real-time.
- Ajukan pertanyaan dan dapatkan jawaban berdasarkan riwayat tugas yang sebenarnya.
- Buat potongan kode di dalam Dokumen atau tugas menggunakan perintah bahasa alami.
- Mapping evaluasi produk dan umpan balik pengguna kembali ke kebutuhan dan prioritas pengguna yang sebenarnya.
Misalnya, jika Anda sedang mengeksplorasi ide untuk aplikasi kesehatan mental, Anda dapat meminta ClickUp Brain untuk membantu memvalidasi kesesuaian produk dengan pasar. Sistem ini mengambil informasi dari dokumen, catatan penelitian, dan percakapan Anda, sehingga respons yang diberikan didasarkan pada konteks proyek Anda yang sebenarnya.
🧠 Fakta Menarik: Komputer Panduan Apollo (AGC) tahun 1969 beroperasi dengan hanya 72 kilobyte memori (sering disebut sebagai 64KB+ dalam percakapan sehari-hari). Memori inti magnetik yang minimal dan dibuat secara manual ini lebih kecil dari data yang dibutuhkan untuk menyimpan satu foto beresolusi tinggi di smartphone modern.
Cari di seluruh Workspace Anda dengan ClickUp Enterprise Search
ClickUp Enterprise AI Search bekerja di belakang layar untuk membuat setiap file, catatan, dan integrasi dapat ditemukan secara instan. Ia menghubungkan semua alat Anda, seperti Dokumen, tugas, obrolan, pertemuan, dan bahkan aplikasi eksternal seperti Drive, Slack, Gmail, dan Notion, ke dalam lapisan pencarian yang didukung AI.
Anda dapat mengajukan pertanyaan langsung dan tingkat tinggi seperti ‘Apa saja masalah pelanggan utama kami bulan ini?’ atau ‘Fitur mana yang menghambat sprint ini?’ dan mendapatkan jawaban yang didasarkan pada data ruang kerja langsung.
🚀 Keunggulan ClickUp: Jika Anda pernah menghentikan proses debugging hanya untuk mencari melalui tiket lama, dokumen, thread GitHub, atau catatan rapat, Anda tahu betapa cepatnya pergantian konteks dapat menghancurkan momentum.
ClickUp Brain MAX mengatasi hal itu. Ia memberikan Anda asisten AI desktop yang berfungsi di seluruh ruang kerja ClickUp Anda, alat orkestrasi AI eksternal, dan web. Anda dapat berinteraksi dengan model AI premium seperti Brain, Claude, Gemini, OpenAI, dan lainnya, untuk menganalisis bug, meninjau kode, merangkum persyaratan, atau menghasilkan dokumentasi.
Ketika hambatan muncul dari pertanyaan seperti ‘Di mana ini dibahas?’ atau ‘Apa spesifikasi terbaru?’, Pencarian Universal Brain MAX mengumpulkan konteks dari tugas, dokumen, GitHub, file, dan percakapan dalam satu tempat.
Jalankan alur kerja otomatis dengan ClickUp Agents
Bingung bagaimana menggunakan AI untuk mengotomatisasi tugas? Anda berada di tempat yang tepat.
ClickUp Super Agents adalah rekan kerja yang didukung AI yang beroperasi di dalam ruang kerja Anda; mereka dapat ditandai, ditugaskan pekerjaan, atau diaktifkan secara otomatis. Agen-agen ini juga melakukan pemrosesan logika melalui beberapa langkah daripada memberikan respons tunggal.
Berbeda dengan asisten AI tradisional atau bot berbasis aturan, ClickUp Agents memiliki:
- Memori: Memori jangka pendek, jangka panjang, episodik, dan preferensi, sehingga mereka mengingat bagaimana tim Anda bekerja.
- Intelegensi konteks: Pemantauan berkelanjutan terhadap pembaruan proyek, keputusan, dan perubahan.
- Otonomi: Kemampuan untuk berlogika, mendelegasikan tugas ke sub-agen, dan menyelesaikan alur kerja secara end-to-end.
- Pengawasan manusia: Izin eksplisit, catatan audit, dan titik persetujuan.
- Kesadaran lingkungan: Mereka dapat secara proaktif mengidentifikasi risiko, hambatan, atau wawasan tanpa perlu terus-menerus diberi perintah.
Hal ini membuatnya secara fundamental berbeda dari agen yang terikat pada IDE atau skrip otomatisasi.
Wawasan tentang ClickUp Super Agents:
Bangun ClickUp Super Agent Anda sendiri
📌 Opsi 1: Buat Super Agent menggunakan Natural-Language Builder
Ini adalah cara tercepat untuk memulai dan direkomendasikan untuk sebagian besar tim. Begini cara kerjanya:
- Buka AI dari sidebar Navigasi Global.
- Pilih salah satu dari berikut ini: Pilih templat dari Katalog Agen Mulai dari awal dengan permintaan dalam bahasa Inggris biasa (misalnya, "Set up a content workflow assistant")
- Pilih templat dari katalog Agen.
- Mulai dari awal dengan permintaan dalam bahasa Inggris yang sederhana (misalnya, "Set up a content workflow assistant").
- Jawab pertanyaan lanjutan dari pembuat.
- Periksa profil Agen di sidebar.
- Aktifkan Agen
- Pilih templat dari katalog Agen.
- Mulai dari awal dengan permintaan dalam bahasa Inggris yang sederhana (misalnya, "Set up a content workflow assistant").
📌 Opsi 2: Buat Super Agent dari awal
Opsi ini memberikan Anda kendali manual penuh. Yang perlu Anda lakukan hanyalah:
- Buka AI dari Navigasi Global dan pilih Semua Super Agent
- Konfigurasi: Nama dan deskripsi Izin dan visibilitas Petunjuk dan tujuan Pemicu (manual, terjadwal, atau berbasis peristiwa)
- Nama dan deskripsi
- Izin dan visibilitas
- Petunjuk dan tujuan
- Pemicu (manual, terjadwal, atau berbasis peristiwa)
- Aktifkan Agen
- Nama dan deskripsi
- Izin dan visibilitas
- Petunjuk dan tujuan
- Pemicu (manual, terjadwal, atau berbasis peristiwa)
❗️ Catatan: Sebelum mengaktifkan Agent dalam alur kerja aktif, Anda dapat mengujinya dan memperbaikinya. Anda dapat memulai obrolan langsung (DM) untuk mengajukan pertanyaan, memberikan umpan balik, atau menyesuaikan perilaku Agent, atau cukup memicunya secara manual untuk melihat bagaimana Agent berperilaku sesuai jadwal. Ulangi proses ini sesuai kebutuhan, sesuaikan prompt, izin, dan alat hingga Agent berperilaku persis seperti yang Anda inginkan.
Perbaiki bug dan rilis fitur dengan ClickUp Codegen
ClickUp Codegen adalah agen AI eksternal yang menyelesaikan tugas, membangun fitur, dan menjawab pertanyaan terkait kode menggunakan bahasa alami. Dirancang untuk membantu tim perangkat lunak merilis fitur lebih cepat, mengurangi kesalahan, dan bahkan membuat pull request yang siap produksi.
Begini cara Codegen bekerja di ClickUp:
- Berikan tugas kepada Codegen Agent, atau sebutkan @Codegen Agent dalam komentar tugas untuk memicu fungsinya.
- Otomatisasi tugas pengembangan, jawab pertanyaan teknis, dan bantu dalam pemrograman langsung dari dalam ClickUp.
- Integrasikan dengan ruang kerja Anda, memungkinkan Amazon Q untuk membaca dan memperbarui tugas, menambahkan komentar, menugaskan tugas, dan berinteraksi dengan alur kerja tim Anda.
Untuk menggunakan Codegen, admin atau pemilik workspace perlu menghubungkannya dari App Center, dan pengguna harus memiliki akun Codegen. Setelah diaktifkan, anggota workspace mana pun dapat berinteraksi dengan Codegen Agent.
📌 Contoh: Sebuah bug produksi dilaporkan segera setelah rilis. Tugas dibuat di ClickUp dengan log kesalahan, dampak pengguna, dan tautan ke pekerjaan fitur terkait. Alih-alih beralih ke alat lain, Anda dapat menugaskan tugas tersebut ke ClickUp Codegen Agent untuk memulai penyelidikan.
Codegen membaca konteks tugas secara keseluruhan, melacak bagian-bagian relevan dari basis kode, dan mengidentifikasi kasus tepi yang menyebabkan kegagalan.
Setelah masalah teridentifikasi, Codegen menghasilkan solusi yang mengikuti pola dan standar kode yang sudah ada. Ia dapat memperbarui atau menambahkan uji unit untuk mencakup skenario yang gagal dan memastikan bug tidak kembali muncul.
Berikut ini adalah pendapat Abraham Rojas, Manajer Tim Pengiriman, Pattern, tentang penggunaan ClickUp:
Kami menggunakan ClickUp untuk melacak proyek pengembangan perangkat lunak kami secara internal; mengelola beberapa proyek dan tim memudahkan pekerjaan saya, ini adalah salah satu alat terbaik yang pernah saya gunakan sejauh ini untuk menangani proyek Scrum dan Agile modern saya.
Kami menggunakan ClickUp untuk melacak proyek pengembangan perangkat lunak kami secara internal; mengelola beberapa proyek dan tim memudahkan pekerjaan saya, ini adalah salah satu alat terbaik yang pernah saya gunakan sejauh ini untuk menangani proyek Scrum dan Agile modern saya.
Ubah Bantuan Kode Menjadi Eksekusi dengan ClickUp
Kode yang dihasilkan oleh AI bekerja paling baik ketika sesuai dengan cara pengembang sudah bekerja. Dan Amazon Q Developer melakukannya dengan baik di dalam IDE, membantu insinyur memahami kode yang sudah ada, melakukan refaktorisasi dengan aman, dan meluncurkan lebih cepat, terutama dalam tumpukan yang berfokus pada AWS.
Namun, cakupannya terbatas pada kode. Ia tidak dapat melihat diskusi perencanaan, konteks dukungan, atau dokumentasi yang menjelaskan mengapa sesuatu ada.
Ketika konteks tersebut berada di tempat lain, pengembang masih harus menyusun cerita tersebut.
ClickUp mendekati hal ini secara berbeda. ClickUp Brain memahami tugas, dokumen, dan percakapan, sementara ClickUp Super Agents bertindak berdasarkan konteks tersebut seiring perkembangan pekerjaan. Dan ClickUp Codegen menghubungkan perubahan kode secara langsung dengan persyaratan nyata. Bersama-sama, mereka menyediakan ruang kerja terpadu yang menjaga konteks tetap utuh dari perencanaan hingga pengiriman tanpa mengganggu alur kerja. Daftar ke ClickUp secara gratis hari ini! ✅