Kapan Anda harus meminta AI menulis kode dari nol dibandingkan hanya meninjau atau refaktor kode yang sudah ada?

Question

Accepted Answer

Aturan praktisnya: biarkan AI **menulis** ketika kesalahan murah dan jelas, dan gunakan untuk **meninjau/refaktor** ketika kesalahan mahal atau halus. Faktor penentu adalah berapa banyak biaya yang Anda keluarkan untuk memverifikasi hasilnya.

## Kapan membiarkannya menulis dari nol

- **Greenfield dan boilerplate** — utilitas baru, file config, endpoint CRUD, regex. Tidak ada konteks tersembunyi yang bisa rusak.
- **API/library yang tidak familiar** — AI mengetahui surface library yang Anda tidak tahu, dan Anda memverifikasi terhadap docs.
- **Kode throwaway/prototype** — kecepatan lebih penting daripada kesempurnaan.

Dalam kasus-kasus ini biaya bug rendah dan Anda bisa membaca hasilnya dari atas ke bawah.

## Kapan menggunakannya hanya untuk meninjau/refaktor

- **Logika mission-critical** — billing, auth, money math. Jawaban yang terlihat masuk akal tapi salah berbahaya.
- **Kode halus** — concurrency, security, algoritma heavy edge-case di mana "terlihat benar" bukan "benar".
- **Sistem existing besar** — AI tidak bisa melihat semua invariant yang codebase Anda andalkan, jadi generate ke dalamnya berisiko silent breakage.

Di sini Anda membuat AI sebagai **sepasang mata kedua**: ia menyarankan, Anda memutuskan.

```text
                 Cost of a bug LOW          Cost of a bug HIGH
New code          ✅ let AI write           ⚠️ AI drafts, you verify hard
Existing code     ✅ AI refactors           ✅ AI reviews, you write the change
```

## Tradeoff dan risiko

Menulis dari nol cepat tapi AI mungkin menginventasi API (**hallucination**) atau kehilangan konteks yang tidak bisa dilihatnya. Meninjau lebih aman tapi lebih lambat dan hanya sebaik konteks yang Anda berikan. Bagaimanapun Anda adalah **author yang bertanggung jawab** — AI adalah alat, bukan penanda commit.

## Mengapa ini penting

Salah menilai ini adalah tempat AI-assisted dev salah: orang membiarkan AI generate logika kritis yang kemudian tidak bisa sepenuhnya diverifikasi, atau mereka menulis boilerplate trivial yang AI bisa produce dalam detik. Mencocokkan mode (**write** vs **review/refactor**) dengan **cost of being wrong** membuat Anda cepat pada hal murah dan hati-hati pada hal berbahaya. Skill yang diuji adalah judgment tentang di mana menghabiskan effort verifikasi Anda — bukan apakah Anda bisa prompt AI.