Saya Mencoba Alat Coding AI yang Dibuat Layaknya Tim Delivery (Routa)
BBetter Stack
Computing/SoftwareManagementInternet Technology
Transcript
00:00:00Ini adalah Ruda, alat coding AI open-source
00:00:03yang mengubah agen Anda menjadi sesuatu
00:00:05yang lebih mirip sistem pengiriman.
00:00:07Bukan sekadar tempel konteks repo lalu berharap berhasil,
00:00:11tapi sistem pengiriman dengan backlog, dev, review,
00:00:14bukti, dan gerbang kualitas.
00:00:16Karena alat coding AI membuat kita lebih cepat,
00:00:19tetapi juga memberi kita pekerjaan baru, yaitu mengelola AI.
00:00:22Ruda gratis, mengutamakan lokal, dan dibangun
00:00:25di sekitar papan Kanban untuk agen AI.
00:00:27Mari lihat apakah ini benar-benar efektif.
00:00:30(logo berbunyi)
00:00:34Kebanyakan alat pengembang AI menghadapi tiga hambatan yang sama.
00:00:36Pertama adalah neraka chat.
00:00:38Segala hal penting tersimpan di dalam percakapan.
00:00:42Rencana, percobaan yang gagal, perbaikan,
00:00:44solusi yang aneh, semuanya terjebak di sana
00:00:46hanya dengan scroll ke atas.
00:00:47Kita sering melakukannya.
00:00:48Kemudian tidak ada keterlacakan.
00:00:50AI mengubah kode, tapi Anda tidak selalu tahu
00:00:53apa yang dicoba, mengapa memilih pendekatan itu,
00:00:56atau bukti apa yang benar-benar digunakan untuk mendukungnya.
00:00:58Lalu terakhir, tidak ada gerbang kualitas yang nyata.
00:01:01Kita masih harus bertanya, apakah sudah menjalankan tes?
00:01:04Apakah sudah memeriksa diff?
00:01:06Apakah sudah mengikuti kriteria penerimaan yang sebenarnya?
00:01:08Dan itulah masalahnya, karena menulis kode
00:01:10tidak sama dengan mengirimkan perangkat lunak.
00:01:13Ide Ruda sebenarnya cukup sederhana.
00:01:16Berhenti memperlakukan coding AI sebagai sesi chat.
00:01:19Perlakukan sebagai alur pengiriman dengan tugas,
00:01:22agen, tahap review, bukti, dan gerbang kualitas.
00:01:25Pada dasarnya, pemikiran CI atau CD untuk pekerjaan software berbasis AI.
00:01:30Sekarang, perhatikan bagaimana itu mengubah alur kerja.
00:01:32Jika Anda menikmati alat coding untuk mempercepat alur kerja,
00:01:34pastikan untuk subscribe.
00:01:35Kami rutin merilis video baru.
00:01:37Ini adalah aplikasi desktop Ruda.
00:01:39Bisa di-host sendiri dengan Docker hanya dengan menarik repo
00:01:42dan menjalankan Docker Compose up untuk Anda yang self-host.
00:01:45Meskipun saya memilih versi desktop setelah ada beberapa masalah
00:01:48saat mencoba menyinkronkan repo Git saya, jadi ini lebih mudah.
00:01:52Saya akan membuat workspace, melampirkan repo asli yang saya punya,
00:01:56lalu memilih Kanban.
00:01:58Kemudian akan terbuka dan saya akan memberikannya
00:02:00satu atau dua tugas kecil.
00:02:02Bukan sesuatu yang dramatis, hanya jenis tugas yang mungkin
00:02:05Anda berikan ke alat AI selama pengembangan normal.
00:02:07Biasanya, di sinilah saya akan membuka chat kosong
00:02:11dan mencoba menulis prompt yang sangat bagus.
00:02:14Tapi di sini, setelah saya menambahkan tugas, otomatis
00:02:16masuk ke papan Kanban.
00:02:19Tugasnya sekarang tidak mengambang di chat saya.
00:02:22Tugas itu sekarang memiliki tempat tersendiri.
00:02:25Dan akan dimulai tepat di backlog.
00:02:27Seiring kemajuan AI, ia memindahkannya ke tahap pengembangan
00:02:30dan agen yang tepat akan mengambil alih.
00:02:34Sekarang Anda bisa melihat serah terima dan semua ini
00:02:36dilakukan secara otomatis.
00:02:38Jadi, ia melewati tahapan-tahapan berbeda di sini.
00:02:39Itu kedengarannya sepele, tapi sangat penting.
00:02:41Saya tetap bisa memeriksa alur, hasil,
00:02:44dan apa yang sedang dilakukan AI.
00:02:46Di dalam tugas, Anda bahkan bisa chat dengannya
00:02:48saat proses sedang berjalan.
00:02:51Jadi alih-alih satu percakapan raksasa yang berpura-pura
00:02:54menjadi alur kerja, alur ini sekarang terlihat nyata.
00:02:56Saya mendapatkan bukti dan jejak.
00:02:59Saya bisa melihat apa yang benar-benar berubah, apa yang diperiksa
00:03:01dan di mana tugas berada dalam proses pengembangan.
00:03:03Ini menggunakan kode terbuka dan agen AI lain yang Anda inginkan.
00:03:07Anda bisa menghubungkan API AI Anda dan memilih yang Anda inginkan.
00:03:11Untuk semua ini, saya menyinkronkan kunci Anthropic untuk memakai Claude.
00:03:14Sekarang mari bedah apa sebenarnya Ruda itu.
00:03:18Ini bukan mencoba menjadi kotak chat AI lainnya.
00:03:21Itu hal utama yang harus dipahami di sini.
00:03:23Ide utamanya sebenarnya adalah papan Kanban.
00:03:25Ini adalah lapisan koordinasi.
00:03:28Anggap saja sebagai papan proyek
00:03:30yang harus diselesaikan oleh agen AI Anda.
00:03:32Tugas dimulai di satu lajur, pindah ke yang lain
00:03:35dan bergerak melalui lajur-lajur tersebut.
00:03:37Agen berbeda bisa menangani tahap berbeda
00:03:39jika Anda menghubungkannya dengan kunci AI Anda.
00:03:42Jadi, alih-alih satu agen mencoba melakukan segalanya,
00:03:44merencanakan pekerjaan, menulis kode, meninjau, menguji, menjelaskan,
00:03:47Ruda memberi struktur pada pekerjaan tersebut.
00:03:50Anda membuat workspace, menghubungkan repo,
00:03:52Anda mendefinisikan tugas.
00:03:55Agen bekerja di dalam struktur itu.
00:03:56Ia juga menggunakan protokol agen seperti MCP dan ACP.
00:03:59Jadi Anda bisa menambahkannya atau menggunakannya sesuai kebutuhan.
00:04:03Ini lebih seperti infrastruktur
00:04:06untuk mengoordinasikan agen perangkat lunak.
00:04:08Dan Ruda bukan sekadar bertanya pada LLM,
00:04:10“Hai Claude, apakah ini terlihat bagus?”
00:04:12Ia mencoba menambahkan pemeriksaan, fungsi kebugaran,
00:04:14bukti, dan gerbang review.
00:04:17Itu mengubah pertanyaannya, kan?
00:04:19Bagaimana kita menggunakan ini?
00:04:22Bagaimana ini bisa mempercepat alur kerja kita?
00:04:23Nah, banyak pengembang melalui kurva coding AI yang sama.
00:04:25Anda meminta fungsi, ia mengeluarkan satu.
00:04:29Anda meminta tes, ia mengeluarkan itu juga.
00:04:32Anda menempelkan error, apa yang ia lakukan?
00:04:34Ia memberikan perbaikan.
00:04:36Ya, semoga ia memberikan perbaikan.
00:04:38Tapi kemudian Anda mulai menggunakannya di basis kode asli.
00:04:41Dan saat itulah semuanya berubah menjadi pemeliharaan nyata.
00:04:43Konteks menjadi berantakan,
00:04:46agen lupa apa yang sudah ia coba.
00:04:48Ia mengubah file yang tidak Anda minta untuk disentuh.
00:04:51Anda harus terus memeriksa pekerjaannya.
00:04:53Dan apa yang terjadi di sini adalah sedikit demi sedikit,
00:04:55sesuatu yang menjengkelkan terjadi.
00:04:58Anda tidak menyingkirkan pekerjaan itu.
00:05:00Anda sekarang hanyalah manajer untuk AI.
00:05:02Itu jenis pekerjaan yang berbeda.
00:05:05Kita melacak tugas, meninjau diff,
00:05:06memeriksa tes, semua hal itu.
00:05:09Jadi ini hanya pekerjaan baru.
00:05:12Ruda memberi Anda papan visual untuk semua ini.
00:05:13Jadi di mana ini cocok dibandingkan dengan alat
00:05:17yang sudah kita gunakan, kan?
00:05:19Alat seperti Cursor dan Claude, mereka chat-first,
00:05:20yang mana bukan hal buruk, bukan?
00:05:23Mereka hebat jika Anda ingin asisten kode yang kuat
00:05:25yang terintegrasi dan dekat dengan kode kita.
00:05:28Tapi pusat gravitasinya masih percakapan,
00:05:31prompt yang kita berikan.
00:05:34Pusat Ruda sedikit berbeda.
00:05:36Ini adalah tugas yang bergerak melalui sistem pengiriman,
00:05:38backlog ke pengujian review.
00:05:41Sekarang bandingkan dengan kerangka kerja agen seperti CrewAI
00:05:44atau LangGraph, itu lebih fleksibel.
00:05:46Tapi fleksibilitas itu berarti Anda sering harus
00:05:49membangun alur kerja sendiri.
00:05:51Siapa yang merencanakan, siapa yang menerapkan, ke mana buktinya?
00:05:52Semua hal itu.
00:05:55Ruda gratis, local-first, dan pluggable.
00:05:56Repo lokal, alur kerja lokal, tidak ada akun wajib
00:05:59hanya untuk mencoba ide dasarnya.
00:06:02Ini bukan di mana saya menyarankan tinggalkan semuanya,
00:06:05ganti dengan Ruda.
00:06:08Tidak, ayolah, saya tidak akan melakukan itu.
00:06:09Itu tidak benar sama sekali.
00:06:10Dan ini hanya bagus untuk, yah, hal-hal tertentu.
00:06:12Saya menikmatinya.
00:06:15Ada beberapa hal yang langsung saya sukai.
00:06:17Papan visual, status tugas yang jelas,
00:06:19dan serah terima yang terlacak, itu hebat.
00:06:22Itu lebih profesional daripada thread chat 300 pesan.
00:06:24Pendekatan local-first itu hebat.
00:06:27Banyak dari kita bosan dengan alat AI yang menjadi
00:06:30model langganan tanpa batasan di sekitar kode kita.
00:06:32Mampu menjaga ini tetap dekat dengan alur kerja lokal kita
00:06:35adalah keuntungan nyata.
00:06:38Tapi maksud saya, ya, secara teknis Anda bisa melakukan
00:06:40semua ini sendiri, tetapi ini membantu
00:06:42menjaga hal-hal lebih terorganisir, jadi menurut saya,
00:06:44menggunakan Ruda sebenarnya mempercepat alur.
00:06:47Model Kanban dan protokol memiliki kurva pembelajaran.
00:06:49Dan jika Anda hanya ingin membuka kotak chat
00:06:52dan mengajukan pertanyaan, menempelkan jawaban,
00:06:53ini terlalu berlebihan, kan?
00:06:56Bukan itu maksudnya sama sekali.
00:06:57Aplikasi desktop adalah cara terbaik untuk menggunakannya,
00:06:59tapi tidak akan terasa sehebat
00:07:01AI komersial terbesar.
00:07:02Maksud saya, Cursor terasa enak.
00:07:05Itu antarmukanya, kan?
00:07:06Claude Code.
00:07:07Dan ada lebih sedikit agen siap pakai
00:07:08yang mungkin Anda dapatkan dari alat tertutup.
00:07:10Tapi itulah sebenarnya mengapa saya menyukai arah ini.
00:07:12Ini tidak berpura-pura bahwa bagian sulit
00:07:15dari pengiriman perangkat lunak menghilang.
00:07:17Ini hanya mencoba mengaturnya.
00:07:19AI tidak akan hilang, tapi alur kerja chat-first
00:07:20mulai menunjukkan batasannya.
00:07:22Dan langkah selanjutnya bukan hanya model yang lebih pintar,
00:07:24ini koordinasi yang lebih baik, jejak yang lebih baik,
00:07:27gerbang yang lebih baik.
00:07:29Jika Anda menikmati alat coding seperti ini,
00:07:30pastikan untuk subscribe ke channel Better Stack.
00:07:32Kami akan bertemu Anda di video lain.
00:07:34Sampai jumpa.
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video