Sebagian besar orang mencoba Claude Code seperti mencoba alat AI baru lainnya: tempelkan prompt, dapatkan potongan kode, dan lanjutkan. Ini bekerja untuk tugas-tugas kecil, tetapi cepat gagal dalam proyek nyata.
Kode tidak sesuai dengan repositori Anda, perbaikan gagal di CI, dan konteks penting hilang. Akibatnya, Anda harus menghabiskan waktu untuk menyatukan semuanya di terminal, masalah, dan dokumen.
Itulah mengapa dalam posting blog ini, kami akan memandu Anda melalui cara memulai dengan Claude Code dari terminal dan kebiasaan apa yang membantu Anda mendapatkan hasil yang konsisten darinya.
Tetaplah di sini hingga akhir karena kami juga akan membahas alternatif seperti ClickUp yang menggabungkan perencanaan, konteks, dan alur kerja pemrograman + pengembangan yang didukung AI dalam satu ruang kerja! 🤩
Apa yang Didesain untuk Dilakukan oleh Claude Code
Claude Code adalah alat pemrograman AI yang dikembangkan oleh Anthropic, dirancang untuk membantu pengembang dengan memahami seluruh basis kode dan menjalankan tugas pemrograman kompleks melalui perintah bahasa alami.
Ia terintegrasi langsung ke terminal, IDE seperti VS Code dan JetBrains, Slack, peramban web, dan bahkan aplikasi iOS.
Anthropic meluncurkan Claude Code pada awal 2025 sebagai pratinjau penelitian untuk insinyurnya sendiri. Sejak itu, Claude Code telah berkembang dari alat baris perintah dasar menjadi agen pemrograman yang lebih canggih.
Perubahan ini menunjukkan bagaimana tim menggunakan AI dalam pengembangan perangkat lunak, melampaui saran kode cepat ke alat yang dapat memahami proyek dan membantu dalam pekerjaan teknik yang sebenarnya. Claude Code didukung oleh model seperti Opus, Sonnet, dan Haiku.
Berikut adalah beberapa fitur utama Claude Code yang membantu Anda menjadi programmer yang lebih baik:
- Onboarding kode dasar: Menjelaskan struktur proyek, ketergantungan, dan arsitektur dalam hitungan detik tanpa pemilihan file manual.
- Pengeditan multi-file dan otomatisasi: Melakukan perubahan terkoordinasi, menjalankan tes/pembangunan/pemeriksaan sintaksis, memperbaiki masalah, dan melakukan commit/PR secara otomatis.
- Integrasi alur kerja: Terintegrasi dengan CLI asli (perintah Claude), ekstensi IDE dengan perbandingan visual, GitHub Actions untuk CI, dan mention Slack untuk tugas tim.
- Mode pemikiran: Pemicu seperti ‘think hard’ atau ‘ultrathink’ mengalokasikan lebih banyak daya komputasi untuk perencanaan kompleks sebelum implementasi.
- Keamanan dan kontrol: Membutuhkan persetujuan untuk perubahan/perintah dan berjalan secara lokal dengan akses langsung ke API, serta siap untuk perusahaan dengan dukungan Bedrock/Vertex AI.
🧠 Fakta Menarik: Claude Shannon mendirikan teori informasi pada tahun 1948, membuktikan bahwa logika dan komunikasi dapat diekspresikan secara matematis. Setiap model AI yang menulis kode didasarkan pada karya ini.
Bagaimana Tim Sebenarnya Menggunakan Claude Code dalam Praktik
Tim menggunakan alternatif ChatGPT ini untuk pemrograman sebagai agen terminal yang menangani bagian-bagian nyata dari pekerjaan pengembangan dan menjalankannya dari awal hingga akhir. Tujuannya adalah eksekusi yang lebih cepat di seluruh kode, pengujian, dan debugging, dengan manusia terlibat untuk tinjauan dan pengambilan keputusan.
Begini penerapannya dalam alur kerja sehari-hari:
- Menerapkan loop agen otonom (mode auto-accept): Pengembang mengaktifkan mode auto-accept (Shift + Tab) dan menggunakan Claude untuk pemrograman, menjalankan tes, menghadapi kegagalan, dan memperbaikinya dalam loop. Tim teknik umumnya ikut serta di akhir untuk meninjau perubahan dan memberikan masukan pada keputusan desain, bukan untuk mengawasi setiap perubahan secara detail.
- Menggunakannya untuk menyelesaikan fitur dengan cepat: Langkah umum adalah memulai dengan prompt AI Claude yang luas seperti ‘Tambahkan OAuth ke layanan ini dan perbarui tes’. Claude menangani sebagian besar pekerjaan teknis, lalu manusia mengambil alih untuk kasus khusus, keputusan arsitektur, dan pembersihan. Jika prosesnya terlalu lama bermasalah, tim akan mereset ke keadaan git yang bersih dan menjalankan ulang.
- Onboarding ke basis kode besar dan tidak familiar: Karyawan baru dapat meminta Claude untuk memetakan folder, menjelaskan aliran data melalui layanan, dan menunjuk tempat di mana perubahan harus dilakukan. Ini digunakan sebagai tur kode yang cepat dan interaktif.
- Debugging di bawah tekanan waktu: Tim infrastruktur dan keamanan menggunakannya selama insiden untuk melacak kegagalan di seluruh layanan, konfigurasi, dan log. Anda dapat memberikan stack trace, tes yang gagal, atau bahkan tangkapan layar dasbor, dan mendapatkan langkah perbaikan konkret atau perintah kembali dalam hitungan menit.
- Prototyping lintas disiplin: Tim produk dan desain menginstal Claude Code untuk mengubah spesifikasi kasar atau desain Figma menjadi prototipe yang berfungsi. Non-insinyur menggunakannya untuk membuat alat internal atau otomatisasi kecil, lalu menyerahkannya kepada pengembang untuk penguatan.
🧠 Fakta Menarik: Sebelum adanya compiler, programmer menerjemahkan kode menjadi instruksi mesin secara manual. Compiler pertama yang digunakan secara luas diciptakan oleh Grace Hopper. Dia diberitahu bahwa hal itu tidak mungkin, tetapi dia tetap membangunnya.
🎥 Bonus: Video ini menjelaskan cara tim menggunakan Claude AI untuk pemrograman 👇🏽
Praktik Terbaik untuk Mendapatkan Output yang Andal dari Claude Code
Claude Code bekerja paling baik ketika Anda menggunakannya seperti sistem yang dapat Anda kendalikan dan verifikasi, bukan kotak hitam yang Anda harapkan akan bekerja dengan benar. Berikut cara mendapatkan hasil yang siap produksi dan mengatasi tantangan pengembangan perangkat lunak:
- Jaga berkas CLAUDE.md: Dokumentasikan aturan spesifik repositori, perintah pengujian, dan alur kerja umum agar Claude memulai setiap sesi dengan konteks yang tepat.
- Tentukan kriteria verifikasi sejak awal: Beritahu sistem secara tepat bagaimana membuktikan bahwa perubahan tersebut benar (tes yang harus dijalankan, output yang harus diperiksa, kasus tepi yang harus ditangani)
- Kembalikan pesan kesalahan lengkap: Tempelkan pesan kesalahan lengkap dan jejak tumpukan, dan mintalah analisis akar masalah, bukan tambalan cepat.
- Validasi perubahan antarmuka pengguna secara visual: Untuk pekerjaan frontend, bandingkan tangkapan layar dengan desain dan ulangi hingga keduanya cocok.
- Hentikan pendekatan yang buruk sejak dini: Tekan Esc untuk menghentikan eksekusi, sesuaikan arah, dan lanjutkan sebelum membuang waktu di jalur yang salah.
- Jelaskan konteks saat beralih topik: Gunakan /clear saat beralih topik untuk menjaga konteks kerja tetap fokus.
- Biarkan Git menjadi jaring pengaman: Biarkan Claude melakukan commit perubahan dan tinjau commit terbaru sehingga Anda dapat melakukan rollback dengan bersih jika diperlukan.
- Gunakan ekstensi IDE untuk tinjauan perbedaan: Tinjau perubahan secara visual di VS Code atau JetBrains.
Inilah tampilan alur kerja Claude Code seorang Redditor, jika Anda mencari inspirasi nyata:
📖 Baca Juga: Ulasan Claude AI (Fitur, Harga, dan Ulasan Pengguna)
Kesalahan Umum yang Harus Dihindari
Jika alat pemrograman terasa tidak dapat diandalkan, biasanya disebabkan oleh kesalahan-kesalahan yang dapat dihindari ini. Berikut hal-hal yang perlu diwaspadai, dan apa yang harus dilakukan sebagai gantinya untuk meningkatkan produktivitas pengembang.
| Kesalahan | Solusi |
| Menulis prompt yang tidak jelas | Tentukan perilaku yang diharapkan, masukan/keluaran, batasan, dan di mana bug muncul, sehingga perubahan tetap terfokus. |
| Menerima draf pertama tanpa pertimbangan dan melewatkan proses penyempurnaan berulang | Periksa hasilnya, minta tinjauan ulang, dan ulangi hingga kasus tepi dan jalur kegagalan tercakup. |
| Membiarkan agen berputar tanpa terputus | Hentikan loop, tambahkan log atau tes, tempelkan output sebenarnya, dan pastikan perbaikan didasarkan pada apa yang sebenarnya gagal. |
| Melewatkan tes atau verifikasi lokal | Jalankan tes secara lokal, reproduksi masalah, dan konfirmasi perbaikan sebelum melanjutkan. |
| Mengizinkan pengeditan otomatis yang tidak aman pada file atau folder | Batasi akses tulis, tinjau perbedaan sebelum menerapkan perubahan, dan lindungi jalur kritis dan direktori. |
Di Mana Claude Code Mulai Menemui Kendala
Bahkan editor kode terbaik pun memiliki batasan nyata. Claude Code unggul dalam membaca repositori, menganalisis kode, dan melakukan perubahan pada beberapa file sekaligus, tetapi mulai kesulitan ketika pekerjaan berpindah di luar editor.
Berikut adalah area utama di mana Claude Code mengalami kendala dalam alur kerja teknik sehari-hari:
- Logika bisnis yang halus dan nuansa domain: Claude dapat menghasilkan kode yang secara sintaksis valid dan terlihat benar, tetapi gagal menangkap logika dunia nyata yang halus atau batasan-batasan tertentu.
- Pekerjaan multi-sesi yang berkelanjutan mengalami masalah memori: Selama sesi yang panjang, degradasi konteks atau kompresi memori dapat membuat agen 'melupakan' keputusan, memaksa restart yang sering.
- Pengeditan multi-bagian dan lintas berkas masih berisiko: Refaktorisasi otomatis yang mencakup wilayah terpisah dalam basis kode dapat secara tidak benar merusak antarmuka atau memperkenalkan regresi.
- Titik buta keamanan dan keakuratan: Kode yang dihasilkan oleh AI mungkin melewatkan celah keamanan atau kerentanan mendalam karena data pelatihan dan pola tidak menjamin desain yang aman.
- Halusinasi tetap terjadi: Panggilan API atau implementasi yang tampak masuk akal tetapi tidak ada di repositori atau dependensi Anda masih terjadi dan harus diperbaiki secara manual.
🧠 Fakta Menarik: Pada Konferensi Teknik Perangkat Lunak NATO tahun 1968, para ahli mendiskusikan apakah pengembangan perangkat lunak layak disebut sebagai teknik. Istilah tersebut sengaja dipilih oleh Fritz Bauer sebagai provokasi untuk menyoroti kebutuhan akan pendekatan yang terstruktur dan berbasis manufaktur dalam pembuatan perangkat lunak.
Mengapa Pemrograman Bukan Lagi Hanya Masalah Repositori
Sebagian besar bug tidak berasal dari satu baris kode yang salah. Mereka terjadi karena cara kode berjalan di CI, cara kode diimplementasikan, konfigurasi yang ditetapkan di lingkungan produksi, data yang dilihat kode saat runtime, atau cara dependensi berperilaku di bawah beban nyata.
Anda dapat menggunakan Claude AI untuk memperbaiki kode, tetapi sistem tetap bisa rusak karena masalahnya terletak pada cara semua komponen ini bekerja sama.
Itulah mengapa proses debugging kini berbeda. Dalam sistem modern, banyak masalah tidak berada di repositori. Hal ini bisa disebabkan oleh:
- Bug yang disebabkan oleh konfigurasi CI
- Gangguan yang disebabkan oleh variabel lingkungan produksi
- Masalah yang dipicu oleh data di lingkungan produksi
- Perubahan perilaku akibat fitur bendera
- Gangguan yang disebabkan oleh infrastruktur, kontainer, atau versi layanan
Repo hanyalah salah satu masukan. Sistem adalah apa yang pengguna alami. Hal-hal hanya berfungsi ketika kode, konfigurasi, deployment, data, dan perilaku runtime sejalan di lingkungan nyata.
Di sinilah alat pemrograman AI berbasis file saja memiliki keterbatasan. Mereka dapat mengedit file di repositori, tetapi tidak dapat melihat kegagalan CI, log, status deployment, atau perilaku antarmuka pengguna.
Itulah mengapa alat-alat agentic penting. Mereka beroperasi di berbagai platform, menjalankan tes dan build, memeriksa output CI, menggunakan log dan perintah, serta bahkan memeriksa status antarmuka pengguna.
ClickUp AI sebagai Alternatif untuk Pengkodean Berbasis Repo
Pendekatan repo-first dalam pemrograman tidak efektif karena pekerjaan nyata tidak dimulai dan berakhir di editor kode. Persyaratan terdapat di dokumen, bug terdapat di tiket, konteks terdapat di komentar, dan pengiriman bergantung pada koordinasi antar orang dan sistem.
Di sinilah ClickUp untuk Tim Perangkat Lunak berperan. Sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, ClickUp menganggap pemrograman sebagai bagian dari alur kerja lengkap yang dimulai dari masalah dan berakhir dengan pekerjaan yang dikirimkan dan diverifikasi. ClickUp mengonsolidasikan seluruh siklus hidup teknik Anda dalam satu tempat, menghilangkan penyebaran alat.
Mari kita lihat bagaimana ClickUp mendukung sistem yang berfokus pada alur kerja untuk tim perangkat lunak:
Hubungkan kode dengan konteks kerja nyata menggunakan ClickUp Brain
ClickUp Brain adalah asisten AI yang sadar konteks yang terintegrasi ke dalam ruang kerja Anda. Ia memiliki akses ke seluruh alur kerja perangkat lunak seputar kode Anda, termasuk tugas, komentar, riwayat sprint, keputusan, ketergantungan, dan garis waktu. Hal ini memastikan kode yang dihasilkan dan panduan teknis tetap selaras dengan ruang lingkup, kriteria penerimaan, dan keadaan proyek saat ini.
Mari kita lihat bagaimana hal itu terjadi dalam kehidupan nyata:
Ubah konteks yang tersebar menjadi arahan yang jelas
Sebagai AI kontekstual dengan akses ke data real-time, ClickUp Brain menganalisis tugas, PRD, spesifikasi, komentar, dan keputusan sebelumnya untuk memahami apa yang sebenarnya sedang dibangun oleh tim Anda dan mengapa.
📌 Misalnya, Anda dapat bertanya hal-hal seperti, ‘Apa yang masih belum jelas tentang migrasi API?’ atau ‘Apa yang telah kita sepakati untuk Fitur X?’ dan mendapatkan jawaban yang didasarkan pada ruang kerja Anda. Hal ini berguna saat Anda bergabung dengan proyek di tengah sprint, mengambil alih fitur yang belum selesai, atau meninjau pekerjaan yang melibatkan beberapa tim.
Dan jika Anda sering ketinggalan pembaruan, kehilangan jejak keputusan, atau harus menggali melalui thread panjang untuk menemukan tindakan yang perlu dilakukan, ClickUp Brain dapat merangkum standup, retrospeksi, tinjauan PRD, dan rantai komentar yang berantakan menjadi poin-poin yang jelas dan dapat digunakan.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1999, NASA kehilangan kontak dengan Mars Climate Orbiter sesaat sebelum satelit tersebut memasuki orbit Mars. Satu tim menggunakan satuan imperial sementara tim lain menggunakan satuan metrik untuk menghitung dorongan dan koreksi trajektori, dan ketidaksesuaian tersebut tidak terdeteksi. Kesalahan tersebut menghabiskan biaya $125 juta bagi NASA. Bahkan tim paling cerdas pun dapat memperoleh manfaat dari otomatisasi dan validasi.
Temukan jawaban di seluruh alat Anda
Pernahkah Anda membuang waktu berpindah-pindah antara alat untuk mencari 'Pull Request' tertentu atau dokumen yang menjelaskan mengapa suatu fitur ada?
Dengan ClickUp’s Enterprise AI Search, Anda dapat mengakses konteks dari seluruh ruang kerja dan alat terhubung Anda dalam satu tempat. Hal ini mencakup pull requests dari GitHub, file desain dari Figma, dokumen dari Google Drive atau SharePoint, dan masalah dari alat lain.
Ini sangat berguna ketika Anda perlu:
- Temukan persyaratan dan spesifikasi dengan cepat: Tampilkan cerita pengguna, spesifikasi teknis, dan kriteria penerimaan tanpa harus menggali folder atau mencari di alat AI lain untuk pengembang.
- Lacak keputusan dari awal hingga akhir: Ikuti perkembangan fitur dari ide awal hingga implementasi, termasuk diskusi terkait, berkas desain, dan perubahan persyaratan.
- Tambahkan konteks ke tinjauan kode: Tampilkan spesifikasi terkait, laporan bug sebelumnya, dan keputusan desain sebelumnya yang terkait dengan tugas sebelum Anda meninjau atau merilisnya.
- Percepat proses onboarding: Bantu rekan tim baru mencari keputusan sebelumnya, dokumen arsitektur, dan konteks proyek tanpa perlu menghubungi lima orang untuk informasi latar belakang.
Pilih model berdasarkan tugas yang sedang dikerjakan
Memiliki akses ke beberapa model bahasa besar (LLM) di dalam ClickUp memberikan keunggulan praktis bagi tim Anda. Model yang berbeda lebih unggul dalam jenis pekerjaan yang berbeda, dan ClickUp memungkinkan Anda memilih AI yang sesuai untuk tim perangkat lunak yang sesuai dengan tugas yang diberikan.
📌 Misalnya, narasi strategi dan pemikiran produk seringkali lebih lancar melalui Claude (Sonnet dan Opus), dan penulisan yang berorientasi pada klien menjadi lebih rapi melalui ChatGPT ketika kejelasan, nada, dan struktur menjadi penting. Dan ketika Anda membutuhkan penelitian yang lebih bersih dan analisis teknis, Anda dapat memilih Gemini.
Jika output dari satu model terasa tidak sesuai untuk suatu tugas, Anda dapat beralih secara instan dan membandingkan hasil tanpa perlu mengganti alat AI atau memformat ulang input.
📖 Baca Juga: Template Pengembangan Perangkat Lunak
Ubah persyaratan menjadi kode yang berfungsi dengan Codegen
ClickUp Codegen adalah agen pemrograman otonom yang dirancang untuk menghasilkan kode siap produksi dan mengotomatisasi tugas-tugas teknik dari persyaratan proyek nyata.
Alih-alih memulai dari prompt kosong, sistem ini beroperasi berdasarkan sumber data yang sudah digunakan oleh tim Anda, sehingga implementasinya tetap selaras dengan rencana yang telah ditetapkan. Seiring waktu, sistem ini beradaptasi dengan cara tim Anda mengorganisir pekerjaan dan meninjau kode, sehingga outputnya mulai sesuai dengan konvensi yang Anda gunakan.
Inilah yang ditangani Codegen dalam alur kerja Anda:
- Pembangkitan kode dari persyaratan: Baca tugas, dokumen, dan komentar untuk menghasilkan kode siap produksi yang sesuai dengan ruang lingkup, batasan, dan kriteria penerimaan.
- Ulasan kode otomatis: Periksa perubahan terhadap persyaratan, pedoman gaya, dan praktik terbaik dasar; tandai celah atau usulkan perbaikan.
- Integrasi repositori: Hubungkan ke GitHub dan repositori lain untuk menjaga perubahan terhubung dengan tugas demi pelacakan dari persyaratan hingga deployment.
Setelah terhubung, Codegen terintegrasi dengan cara tim Anda sudah bekerja di ClickUp dalam tiga cara:
- Tugaskan tugas untuk memicu implementasi: Tugaskan tugas ClickUp ke Codegen, dan sistem akan mengambil alih pekerjaan menggunakan deskripsi tugas, dokumen terkait, kriteria penerimaan, dan ketergantungan. Pemilik manusia tetap bertanggung jawab untuk meninjau dan menggabungkan.
- @mention untuk tindak lanjut yang ditargetkan: Tarik Codegen ke dalam thread tugas untuk tugas-tugas spesifik seperti menangani kasus tepi, menambahkan tes, atau memperbaiki build yang gagal.
- Otomatisasi untuk serah terima yang dapat diulang: Aktifkan Codegen saat tugas kompleks berpindah ke status tertentu (misalnya, ‘Siap untuk implementasi’) untuk membersihkan tumpukan tugas atau menstandarkan cara bug dan fitur kecil diidentifikasi.
🧠 Fakta Menarik: Linus Torvalds menciptakan Git pada tahun 2005 setelah komunitas kernel Linux kehilangan akses ke sistem kontrol versi proprietary BitKeeper akibat perselisihan lisensi. Torvalds mengembangkan sistem Git awal dengan cepat dalam hitungan hari untuk memenuhi kebutuhan pengembangan Linux, dan sejak itu berkembang menjadi sistem kontrol versi terdistribusi yang kini menjadi dasar sebagian besar alur kerja perangkat lunak modern.
Otomatiskan pengiriman di seluruh alur kerja dengan ClickUp Super Agents
ClickUp Super Agents adalah rekan kerja AI canggih dan dapat disesuaikan yang terintegrasi langsung ke dalam platform ClickUp. Mereka melampaui chatbot sederhana atau asisten kode seperti Claude Code dengan bertindak sebagai agen otonom yang terintegrasi dengan alur kerja, mampu berlogika, mengotomatisasi, dan mengoordinasikan proses pengembangan perangkat lunak dan pemrograman yang kompleks di seluruh ruang kerja Anda.
Dengan alternatif Claude ini, Anda dapat membagi pekerjaan, membuat tugas, menugaskan pemilik, melacak kemajuan, dan mengikuti perkembangan hambatan. Koding menjadi salah satu langkah dalam alur kerja terkoordinasi yang mencakup tinjauan, QA, dan pengiriman. Inilah celah yang tidak dapat ditutupi oleh alat berbasis repositori.
📌 Misalnya, tim Anda merilis fitur baru dan pengguna mulai melaporkan masalah. Agen Penanganan Bug akan memindai laporan bug yang masuk, menandai yang kritis, dan menugaskan mereka ke insinyur yang tepat berdasarkan tingkat keparahan dan beban kerja.
Saat insinyur mulai menerapkan perbaikan, seorang Koordinator Review Kode menugaskan peninjau, merangkum umpan balik utama dalam tugas, dan memantau komentar yang belum diselesaikan. Jika perbaikan terblokir atau mulai melewati batas waktu, Pemantau Kesehatan Sprint akan memberi peringatan dini dan memberitahu pemimpin sebelum keterlambatan menjadi risiko rilis.
🚀 Keunggulan ClickUp: Bawa kekuatan AI ClickUp di luar platform ke pengalaman desktop AI khusus menggunakan ClickUp Brain MAX. Ini mengintegrasikan pencarian, berbagai model AI, dan konteks direktori proyek langsung di seluruh stack engineering Anda.
Alih-alih menyalin potongan repositori atau membangun kembali konteks untuk setiap prompt, Brain MAX bekerja dari sumber kebenaran yang sama yang digunakan tim Anda untuk merencanakan, membangun, dan meluncurkan. Anda mendapatkan:
- Pencarian terpadu di seluruh alat engineering: Tarik persyaratan dari Docs, keputusan dari komentar tugas, PR dari GitHub, dan desain dari Figma secara instan.
- Jawaban yang disesuaikan dengan konteks berdasarkan pekerjaan nyata: Tanyakan hal-hal seperti ‘Keputusan apa yang memengaruhi refaktor ini?’ dan dapatkan jawaban berdasarkan riwayat sprint, PRD, dan diskusi tim.
- Fleksibilitas multi-model untuk pekerjaan teknik: Gunakan Claude untuk pemikiran mendalam, ChatGPT untuk kejelasan dan struktur, atau Gemini untuk penelitian teknis tanpa meninggalkan alur kerja Anda.
- Onboarding yang lebih cepat dan pemulihan di tengah sprint: Insinyur baru dapat memahami apa yang telah diputuskan, apa yang terhambat, dan apa yang masih perlu diselesaikan.
- Dari wawasan ke tindakan, secara instan: Ubah ringkasan, risiko, dan pertanyaan terbuka langsung menjadi tugas, komentar, atau tindak lanjut.
Tonton video ini untuk mengetahui lebih lanjut:
Dokumentasi Anchor di dalam ClickUp Docs
Dokumen ClickUp memberikan tim Anda satu tempat untuk menulis PRD, spesifikasi teknis, catatan arsitektur, dan rencana rilis, serta menjaga agar tetap terhubung dengan pekerjaan nyata saat berlangsung.
Ketika persyaratan berubah di tengah sprint (yang selalu terjadi), Anda tidak akan berakhir dengan dokumentasi kode yang usang. Anda dapat menghubungkan Tugas langsung di dalam Dokumen, menyematkan daftar tugas langsung, dan merujuk pada ketergantungan, sehingga insinyur dapat melihat cakupan terkini tepat di samping apa yang mereka bangun.
Dokumen juga terintegrasi langsung ke dalam alur pengiriman Anda:
- Ubah bagian-bagian dari PRD menjadi tugas dengan pemilik dan tanggal jatuh tempo.
- Pastikan spesifikasi, desain, dan kriteria penerimaan tetap terlihat selama implementasi.
- Berikan komentar langsung pada keputusan dan pertimbangan.
- Gunakan AI untuk merangkum spesifikasi yang panjang, mengekstrak tindakan yang perlu dilakukan, dan memperbarui dokumen setelah setiap sprint.
📮 ClickUp Insight: 33% responden kami menyebutkan pengembangan keterampilan sebagai salah satu kasus penggunaan AI yang paling mereka minati. Misalnya, pekerja non-teknis mungkin ingin belajar membuat potongan kode untuk halaman web menggunakan alat AI.
Dalam hal ini, semakin banyak konteks yang dimiliki AI tentang pekerjaan Anda, semakin baik responsnya. Sebagai aplikasi serba guna untuk pekerjaan, AI ClickUp unggul dalam hal ini. Ia tahu proyek apa yang sedang Anda kerjakan dan dapat merekomendasikan langkah-langkah spesifik atau bahkan melakukan tugas seperti membuat potongan kode dengan mudah.
Ketika Tim Memilih Claude Code vs. ClickUp
Berikut adalah tabel perbandingan yang menunjukkan perbandingan ClickUp vs. Claude di berbagai aspek pekerjaan perangkat lunak modern.
| Kriteria | ClickUp | Claude Code |
| Integrasi alur kerja | Terintegrasi dalam seluruh siklus hidup engineering, termasuk tugas, dokumen, sprint, rilis, dan otomatisasi dalam satu tempat. | Berfokus pada pemrograman dan penalaran; konteks alur kerja berasal dari percakapan/masukan. |
| Koordinasi tugas dan otomatisasi | Otomatisasi alur kerja multi-langkah, menugaskan pemilik, memantau kesehatan, dan mengoordinasikan tim secara end-to-end. | Dapat menjalankan tugas pemrograman yang bersifat mandiri tetapi tidak mengelola alur kerja tim atau siklus hidup tugas. |
| Kesadaran konteks proyek | Membaca melintasi tugas, Dokumen, komentar, dan riwayat untuk membuat keputusan dan saran yang terkait dengan konteks proyek yang sebenarnya. | Memahami potongan kode dan spesifikasi, tetapi tidak asli dalam konteks manajemen proyek. |
| Fleksibilitas model AI | Mendukung multiple LLMs (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek) sehingga Anda dapat memilih model yang tepat untuk tugas tersebut. | Menggunakan model Claude; memiliki kemampuan penalaran yang sangat kuat dan pemahaman konteks yang panjang, tetapi terbatas pada satu keluarga model. |
| Pembangkitan kode | Menghasilkan kode dari persyaratan nyata yang disimpan dalam tugas dan Dokumen, sesuai dengan konteks proyek. | Ahli dalam pemrograman mandiri dan pemahaman mendalam tentang basis kode; dapat melakukan refaktorisasi multi-file dan pengujian. |
| Permintaan pull otomatis | Dapat menghasilkan pull requests (PR) dari tugas dan tetap terhubung dengan persyaratan. | Membuat pull requests (PR) dan commit langsung dalam alur kerja terminal. |
| Pelaporan dan ringkasan | Dapat membuat ringkasan proyek, catatan rilis, laporan risiko, dan pembaruan status otomatis. | Dapat merangkum teks dan alasan, tetapi tidak menghasilkan laporan proyek yang terstruktur. |
| Pencarian dan pelacakan | Pencarian Perusahaan Berbasis AI di seluruh tugas, Dokumen, dan alat terhubung untuk persyaratan, spesifikasi, dan riwayat. | Pencarian percakapan berdasarkan konteks yang diberikan; tidak memiliki pencarian terpadu antar alat. |
| Kolaborasi antar tim | Sumber kebenaran tunggal untuk produk, teknik, QA, dan desain; mengurangi silo dan duplikasi. | Kolaborasi terjadi melalui obrolan dan output kode, bukan melalui manajemen tugas terintegrasi. |
| Kemudahan onboarding | Anggota tim baru dapat menemukan keputusan, dokumen arsitektur, dan riwayat di dalam ClickUp tanpa perlu alat tambahan. | Membutuhkan dokumentasi eksternal dan konteks untuk onboarding yang efektif. |
| Bantuan pemrograman mandiri | Pembangkitan kode yang baik ketika terhubung dengan konteks tugas/alur kerja | Ahli dalam analisis mendalam basis kode dan loop pemrograman otonom. |
| Jendela konteks untuk tugas pemrograman | Tergantung pada model yang dipilih; dapat memanfaatkan model dengan konteks panjang. | Jendela konteks yang sangat besar (misalnya, hingga ~200.000 token), cocok untuk tugas-tugas kompleks yang melibatkan beberapa file. |
🎥 Bonus: Jika Anda mencari alternatif coding yang seru untuk Claude Code, jelajahi alat terbaik di sini:
Bangun, Rencanakan, dan Kirim di dalam ClickUp
Claude Code sangat berguna ketika Anda sudah tahu apa yang ingin Anda bangun. Jika digunakan dengan baik, ia dapat mempercepat proses debugging, refactoring, penulisan tes, dan implementasi kecil dari terminal. Namun, kualitas hasil yang Anda dapatkan sangat bergantung pada seberapa baik Anda mengontrol konteks, verifikasi, dan alur kerja di sekitarnya.
Begitu pekerjaan mencakup perencanaan, ketergantungan, tinjauan, serah terima, dan koordinasi rilis, agen yang berfokus pada terminal mulai merasa terbatas.
Jika Anda ingin AI benar-benar mendorong kemajuan pekerjaan di seluruh siklus pengembangan perangkat lunak, bukan hanya membantu menulis kode, itulah tempat ClickUp berperan. Sebagai Ruang Kerja AI Terintegrasi, ClickUp memberikan satu tempat untuk merencanakan, mengoordinasikan, melaksanakan, dan meluncurkan proyek. Selain itu, dengan ClickUp Brain, Anda mendapatkan akses ke AI yang beroperasi langsung pada alur kerja nyata Anda, bukan hanya repositori Anda.
Daftar ke ClickUp hari ini secara gratis! ✅
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Ya. Claude bekerja dengan baik pada tugas pemrograman, refaktorisasi multi-file, dan analisis kode basis yang besar, dengan kepatuhan yang kuat terhadap instruksi spesifik dan kesadaran konteks yang mendalam. Namun, masih memerlukan tinjauan dan pengujian oleh manusia untuk penggunaan produksi.
ClickUp tidak menggantikan fungsi generasi kode mendalam Claude secara langsung, tetapi dapat menggantikan ketergantungan pada asisten pemrograman terpisah dengan mengintegrasikan generasi kode dan otomatisasi alur kerja dalam konteks proyek yang lebih luas.
Gunakan ringkasan Claude sebagai titik awal yang berguna, tetapi verifikasi ringkasan tersebut dengan materi sumber asli dan tes. Seperti semua model AI, Claude dapat melewatkan nuansa atau menimbulkan kesalahan dalam konteks yang kompleks dan berisiko tinggi.
Ya. Melalui ClickUp Codegen, Anda dapat menghasilkan kode siap produksi, membuat permintaan pull, dan meninjau kode berdasarkan persyaratan tugas yang sebenarnya di dalam ruang kerja Anda.
Selalu merujuk pada dokumen asli. Ringkasan AI dan output kode dapat melewatkan nuansa, salah menafsirkan detail teknis, atau mengabaikan kasus khusus, sehingga sumber asli tetap penting untuk akurasi.