Vibecoding: Koding Pakai AI, Memangkas Tech Gap, dan Membangun ‘Straykin’
Dari mana kita mulai? Jujur, berusaha mengejar pesatnya perkembangan AI bikin saya sampai lupa waktu. Sebagai tipe orang yang belajarnya lewat learning by doing, lalu perbaiki error saya makin penasaran gimana AI bisa ningkatin skill personal sekaligus mentransformasi pekerjaan sehari hari saya di bidang product management.
Memilih Buat Belajar “Vibecoding”
Saya sempat menulis tentang AI Product Manager: A New Breed for a New Era, tentang gimana PM masa kini mulai memanfaatkan AI agent untuk bikin sesuatu. Nah, gara gara ,mencari tau itulah saya sampai lupa waktu. Pas lagi mencoba menyusun spesialisasi apa yang mau didalami berikutnya, pilihan saya jatuh ke Vibecoding.
Lewat vibecoding, saya bisa mencoba ide ide jadi prototipe fungsional dengan cepat. Buat seorang Product Manager yang punya latar belakang Graphic Design, ini bener bener sangat berguna. Bikin MVP buat dipresentasikan ke UI designer atau tim leadership jadi terasa mudah saat mau ngusulin fitur baru atau optimasi.
Tapi sebelum sampai ke tahap itu, saya harus paham dulu gimana teknologi di belakangnya bekerja. Dulu saya sering kesulitan memahami istilah-istilah engineering, yang kadang bikin komunikasi jadi tersendat. Entah itu memahami gimana data berpindah dari interface ke database, atau gimana API saling berkomunikasi. Saya sadar butuh pengalaman praktis. Vibecoding jadi tempat belajar yang pas buat belajar gimana elemen frontend terintegrasi dengan database backend dengan cara membangun produk benar benar dari nol.
Straykin – No Stray Left Behind
Untuk benar benar paham cara membangun produk yang berjalan penuh, saya memulai sebuah side project bernama Straykin – No Stray Left Behind. Ini adalah platform berbasis komunitas yang dirancang untuk membantu hewan hewan terlantar di sekitar lingkungan kita.
Awalnya, saya berpikir untuk aplikasi native iOS atau Android yang serba ada. Tapi mengingat keterbatasan teknis saya, membuat Progressive Web App (PWA) adalah pilihan yang jauh lebih baik. Saya memanfaatkan vibecoding, mengarahkan model AI lewat instruksi dan prompt untuk menyusun aplikasinya.
Tentu aja, pas baru mulai, hasilnya jarang langsung sempurna. Kuncinya ada di seberapa efektif lu bikin prompt dan memanfaatkan tools yang ada. Karena butuh cara yang praktis buat menangani database sekaligus deployment, saya memilih Google AI Studio dan ekosistem Google. Layanan free tier-nya yang lumayan banget bikin pilihan ini tanpa mikir panjang buat proses development, plus sangat mempermudah integrasi antara frontend dan backend.
Tujuan dan Harapan
Membangun Straykin memaksa saya buat menjalani keseluruhan Product Life Cycle dan merasakan langsung gimana rasanya menjalankan startup benar benar dari nol. Mengingat kembali prinsip prinsip dasar seperti Golden Triangle of Product Ideation dan Product Development 101 mengingatkan saya betapa pentingnya menjaga framework mendasar, bahkan saat memakai AI tercanggih sekalipun.
Tujuan saya adalah bikin sesuatu yang fungsional dan bener bener bermanfaat buat komunitas, bukan sekadar jadi berkas konsep di laptop. Meskipun harus melewati tumpukan tantangan teknis yang gak terduga, akhirnya Straykin resmi rilis!
Memang masih ada keterbatasan, tapi aplikasinya berfungsi. Lu bisa coba langsung dan liat hasil dari perjalanan vibecoding ini di: Straykin – No Stray Left Behind.
Tantangan
Tantangan dalam membuat Straykin, rasanya terlalu banyak buat disebutkan satu per satu. Mulai dari keterbatasan platform sampai urusan biaya API.
Pas pertama kali mulai development, saya pikir bisa memasukkan banyak fitur sekaligus dalam satu prompt. Tapi saya cepat sadar kalau AI development gak bekerja seperti itu. Makin besar proyek lu, setiap kali lu minta AI mengoptimalkan sebuah fitur, dia harus membaca ulang file yang ada dan riwayat chat sebelumnya untuk memahami konteks.
Kalau gak hati hati, penggunaan token lu bakal menggelinding bak bola salju. Saya menyebutnya “Snowball” Effect of Context:
- Prompt 1: Pertanyaan Lu + 1 File Kode = 5.000 token
- Prompt 2: Revisi Lanjutan + 1 File Kode + Respons AI Sebelumnya = 10.000 token
- Prompt 3: Revisi Lainnya + 2 File Kode + Seluruh Riwayat Chat = 20.000+ token
Tanpa sadar, kuota token harian lu mendadak habis atau biaya membengkak cuma demi bikin revisi kecil. Keterbatasan teknis ini memaksa saya buat belajar skill produk yang krusial dari awal: gimana cara menentukan cakupan (scope) prompt secara efektif dan mengoptimalkan satu fitur mikro dalam satu waktu, dibanding memasukkan seluruh codebase ke dalam AI.
Keunggulan Saya sebagai Designer (dan Langkah Selanjutnya)
Membangun produk dari nol butuh keseimbangan antara empat pilar: Technicality, Creativity, Business, dan Marketing. Saat ini, meskipun Straykin udah rilis, saya lagi fokus berat di dua pilar pertama.
Kenapa marketing diandalkan nanti dulu? Karena latar belakang saya adalah Graphic Design dan Creative Management. Merancang user flow, memikirkan hirarki visual, dan mengarahkan konsep kreatif adalah keahlian utama saya itu zona nyaman sekaligus secret weapon saya.
Karena gak perlu pusing di sisi kreatif, saya bisa mencurahkan energi ke eksekusi teknis. Vibecoding jadi jembatan yang pas, bikin saya bisa belajar logika backend, deployment, dan struktur database secara natural lewat praktik langsung.
Penutup
Sekian dulu yang bisa saya bagikan saat ini. Tapi yang jelas, saya benar-benar berkomitmen buat melanjutkan perjalanan ini. Apakah Straykin bakal berkembang dari PWA jadi aplikasi native Android/iOS, atau tumbuh jadi sesuatu yang lebih besar lagi, saya belum bisa prediksi. Tapi satu hal yang pasti: saya bakal terus membangun dan mengembangkan platform ini sampai ketemu kendala teknis yang benar-benar besar yang akhirnya bikin saya harus membawa tenaga ahli dari luar untuk melakukan scaling.
