← Semua track
🤖

AI-Assisted Development

Copilot/Claude/Cursor dengan benar — lowongan yang minta skill ini naik 340%.

±20 jam · 0/41 selesai (0%)

💡 Saran (bukan syarat): sebaiknya selesaikan dulu JavaScript. Tapi semua materi tetap terbuka — kamu yang menentukan.

Modul 1: Cara Kerja & Batas LLM

Pakai alat dengan paham cara kerjanya — bukan menyembah atau meremehkan.

6 bab dalam modul ini
  1. 1.1LLM secara intuitif: prediksi token, bukan 'berpikir'
  2. 1.2Kenapa AI berhalusinasi & apa artinya untuk kode
  3. 1.3Context window: kenapa AI 'lupa'
  4. 1.4Kekuatan nyata: boilerplate, terjemahan pola, penjelasan
  5. 1.5Kelemahan nyata: fakta terbaru, logika bisnis unik, konteks besar
  6. 1.6Lanskap tool: Copilot, Claude, Cursor — beda alat, beda tugas

Modul 2: Prompting untuk Kode

Kualitas output = kualitas input. Skill yang membedakan hasil bagus dan sampah.

6 bab dalam modul ini
  1. 2.1Konteks yang cukup: kode terkait, error lengkap, tujuan
  2. 2.2Spesifik: bahasa, versi, framework, constraint
  3. 2.3Iterasi: mempersempit alih-alih mengulang
  4. 2.4Minta alternatif & trade-off, bukan satu jawaban
  5. 2.5Prompt untuk belajar (jelaskan) vs produksi (kerjakan)
  6. 2.6Anti-pattern: prompt sekali-tembak untuk masalah kompleks

Modul 3: Workflow dengan AI Tools

Integrasi ke alur kerja harian: autocomplete, chat, dan agent.

6 bab dalam modul ini
  1. 3.1Autocomplete (Copilot): kapan menerima, kapan menolak
  2. 3.2Chat untuk eksplorasi & desain sebelum menulis kode
  3. 3.3Agent/composer untuk perubahan multi-file
  4. 3.4AI untuk test: generate kasus uji dari spesifikasi
  5. 3.5AI untuk dokumentasi & commit message
  6. 3.6Menjaga flow: AI membantu fokus, bukan mengganti berpikir

Modul 4: Review Kode Hasil AI

Latihan inti track ini: menemukan bug yang AI hasilkan dengan percaya diri.

6 bab dalam modul ini
  1. 4.1Bug khas AI: edge case terlewat, API halu, versi campur
  2. 4.2Checklist review kode AI sebelum commit
  3. 4.3Keamanan: injection & secrets di kode generated
  4. 4.4Lisensi & kode hasil training
  5. 4.5Latihan: temukan bug di 10 potongan kode hasil AI
  6. 4.6Prinsip: kamu yang tanda tangan, kamu yang bertanggung jawab

Modul 5: Debugging & Refactoring dengan AI

Use case dengan ROI tertinggi — jika kamu tahu caranya.

6 bab dalam modul ini
  1. 5.1Memberi error + konteks minimal yang reproducible
  2. 5.2AI sebagai rubber duck yang membalas
  3. 5.3Refactoring terarah: satu tujuan per permintaan
  4. 5.4Memahami codebase asing dengan bantuan AI
  5. 5.5Migrasi versi/framework dengan AI + verifikasi
  6. 5.6Kapan berhenti: tanda kamu di lubang kelinci AI

Modul 6: Etika & Karier di Era AI

Jujur tentang AI di kerjaan & tetap bertumbuh sebagai engineer.

5 bab dalam modul ini
  1. 6.1Kebijakan perusahaan: kode rahasia & tool eksternal
  2. 6.2AI di technical interview: aturan yang berlaku
  3. 6.3Skill yang justru makin bernilai (arsitektur, review, komunikasi)
  4. 6.4Belajar dengan AI tanpa jadi tergantung: aturan 'coba dulu'
  5. 6.5Portofolio di era AI: proses > hasil akhir