Metode Pengembangan Menggunakan AI Generatif? Emang Bisa?
Semua bisa di develop dengan aI Generatif?
Berbagai kursus pelatihan dengan AI memang mulai banyak bermunculan di pasaran, tetapi kalau kita lihat lebih dekat, seringkali tidak jauh berbeda dari pembelajaran coding tradisional. Di sini saya memperkenalkan artikel bagus yang ditulis secara rinci tentang cara menggunakan AI saat mengajar pemrograman dan menjalankan proyek.
Alat AI yang Dapat Digunakan untuk Pengembangan
Alat AI yang paling dikenal dalam proyek pengembangan web adalah GitHub Copilot. Saat ini, alat ini sudah digunakan begitu luas dalam coding sehingga sulit membayangkan pengembangan tanpa Co-Pilot. Selain itu, alat AI lain yang mirip dengan GitHub Co-Pilot termasuk Code Whisperer dari Amazon, Duet AI dari Google, dan Ghostwriter dari Leaflet.
Selain AI untuk pengembang, ada juga Chat GPT, Google Gemini, dan Entropic Claude, yang merupakan AI generatif yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan di setiap tahap pengembangan proyek. Uizard untuk membuat prototipe UI dengan cepat dan Phind, mesin pencari AI khusus untuk pengembang, juga termasuk di antara alat AI yang bisa digunakan dalam proyek pengembangan. Sekarang mari kita lihat bagaimana alat-alat AI ini bisa dimanfaatkan di setiap tahap proyek.
GitHub Co-Pilot (github.com)
Tahap Pengumpulan dan Organisasi Kebutuhan
Proyek pengembangan web pertama dimulai dengan mengorganisasi kebutuhan. Dokumen yang mengorganisasi kebutuhan ini disebut SRS (Software Requirements Specification). SRS berfungsi untuk mengorganisir item-item yang diperlukan dari segi fungsional dan non-fungsional dari perangkat lunak serta mengatur arah keseluruhan proyek. Saat membuat SRS, Anda dapat menggunakan AI generatif seperti Chat GPT untuk membuat template dan melakukan brainstorming secara efektif untuk menentukan arah proyek, penelitian pasar, identifikasi tren, dan analisis kompetitor.
Tahap Desain
Desain UI/UX
Untuk proyek skala kecil atau saat prototipe perlu dikembangkan dengan cepat, pengembang mungkin melakukan desain UI/UX sendiri. Dalam proses ini, Anda dapat membuat layout dasar atau wireframe secara efisien menggunakan alat AI seperti Uizard. Mirip dengan Figma, Uizard memungkinkan Anda menempatkan tombol atau elemen formulir dengan drag and drop, dan Anda dapat dengan cepat memeriksa UI yang disarankan oleh AI dengan memasukkan prompt di Autodesigner.
Desain Database
Anda juga bisa menggunakan alat AI saat mendesain database. Layanan bernama WORKIK secara otomatis membuat skema DB dan tabel yang sesuai untuk proyek ketika Anda memasukkan deskripsi proyek di jendela input prompt. Selain Wallkick, alat AI untuk desain database termasuk alat seperti Schema AI dan Data Models Designer dari AppMaste.
Baca juga: Generative AI Yang Asyik: Bikin Hidup, Kerja, Dan Belajar Lebih Gampang!
Tahap Implementasi
Membuat Struktur Proyek
Sebelum mengerjakan kode secara penuh selama tahap implementasi, Anda harus membuat struktur proyek secara keseluruhan. Dalam hal ini, AI generatif juga bisa digunakan untuk mendapatkan wawasan tentang stack teknologi atau framework dan membuat struktur proyek secara keseluruhan.
Menulis dan Debugging Kode
Saat menulis dan debugging kode, Anda bisa meningkatkan efisiensi kerja dengan menggunakan alat pair programming AI seperti GitHub Co-Pilot yang telah kita bahas sebelumnya. Sebagian besar alat pair programming AI ini digunakan dengan menginstal plug-in di IDE seperti Visual Studio Code (VSCode) atau IntelliJ. Namun, satu hal yang perlu diperhatikan saat menggunakan alat pair programming AI adalah pengembang harus benar-benar memahami kode sebelum menerapkannya. Ini karena kode yang disajikan oleh AI tidak 100% sempurna.
Tahap Pengujian dan Penerapan
Menulis Kasus Uji
Saat menulis kasus uji, Anda bisa menghemat banyak waktu dan usaha dengan memanfaatkan AI generatif. Jika Anda memasukkan prompt yang menggambarkan kode dan skenario yang perlu diuji, seperti dalam contoh di bawah ini, AI akan menulis kode uji yang memperhitungkan segala sesuatu dari kasus uji umum hingga situasi luar biasa.
Tugas Penerapan
AI Generatif seperti ChatGPT juga bisa dimanfaatkan di tahap akhir penerapan tugas. Misalnya, AI bisa digunakan untuk membuat daftar periksa tugas penerapan dan membuat skrip bash untuk otomatisasi. Anda juga akan menerima saran untuk pengaturan kunci dalam lingkungan produksi dan solusi untuk kesalahan server timeout yang mungkin terjadi selama penerapan. Selain itu, praktik terbaik untuk penerapan tanpa gangguan dapat dengan cepat diidentifikasi melalui AI generatif.
