Bagaimana Anda menerapkan alat AI dalam pekerjaan sehari-hari Anda sebagai tech lead?

Question

Accepted Answer

Saya memperlakukan AI sebagai **junior pair programming yang cepat dan tak kenal lelah** — sempurna untuk draft awal dan eksplorasi, tetapi tidak pernah menjadi otoritas akhir. Ini mempercepat pekerjaan; **penilaian dan verifikasi tetap di tangan saya.** Sebagai lead, bagaimana saya menggunakannya juga menetapkan contoh bagi tim.

## Mengapa ini penting

- **Menulis draft kode dan test.** Hasilkan versi pertama dari sebuah fungsi, handler boilerplate, atau tabel unit test — kemudian saya baca, perbaiki, dan kuasai setiap baris.
- **Review diff.** Pemindaian pass pertama untuk bug yang jelas, missing edge case, atau naming yang tidak jelas sebelum saya melakukan review yang sebenarnya.
- **Menjelajahi kode yang tidak dikenal.** "Jelaskan apa yang dilakukan modul ini dan di mana X ditangani" membuat saya berorientasi di area baru jauh lebih cepat daripada grep membuta.
- **Menulis doc dan RFC.** Ubah bullet point menjadi draft yang dapat dibaca, kemudian saya perkuat argumennya dan periksa faktanya.
- **Merangkum diskusi.** Kondenskan thread panjang atau transkrip meeting menjadi keputusan dan action item.
- **Rubber-ducking design.** Bicarakan pendekatan dan biarkan AI mencari lubang — second opinion yang murah sebelum saya berkomitmen.

## Menjaga penilaian dalam loop

Mode kegagalan adalah mempercayai output yang lancar. Jadi saya:

- **Verifikasi klaim dan API** — jalankan, test, periksa docs. AI menghalusinasi dengan percaya diri.
- **Jangan pernah merge yang tidak saya pahami.** Jika saya tidak bisa menjelaskannya, itu tidak launch.
- **Gunakan sebagai leverage, bukan abdikasi** — itu draft, saya yang memutuskan.

## Lead dengan contoh

Ketika saya berbagi prompt yang berhasil, atau menunjukkan bagaimana saya menangkap API yang dihalu dalam review, tim belajar **praktik yang baik**, bukan hanya tool. Norma yang saya model adalah: AI mempercepat, tetapi engineer yang bertanggung jawab.

## Mengapa ini penting

Jika digunakan dengan baik, AI menghilangkan pekerjaan rutin dan membebaskan tim untuk pekerjaan judgment-heavy yang hanya manusia yang bisa lakukan. Jika digunakan secara buta, itu membanjiri codebase dengan bug yang terlihat plausibel. Perbedaannya sepenuhnya tergantung pada bagaimana lead menggunakannya dan apa yang mereka model.