STRAŦUM: Aplikasi Marketing 9-Agent yang Saya Bangun dalam 75 Hari (Solo, Sambil Sakit 10 Hari)
Saya membangun platform marketing 9-agent dalam 75 hari yang belajar dari setiap percakapan — ceritakan ke satu agent tentang bisnismu, dan kesembilan agent jadi lebih pintar bersama.
Ingat postingan September di mana saya santai menyebutkan sedang speed-run platform marketing 10-agent sambil tidur siang di hari Minggu? Empat minggu berjalan, 3 agent berfungsi, menargetkan Oktober untuk alpha?
Dan mimpi buruk debugging Oktober di mana saya mengungkapkan nama STRAŦUM dan menyebutkan sudah punya 8 dari 9 agent?
Nah, sekarang sudah November. Waktunya benar-benar meluncurkan ini.
Statusnya:
- ✅ Nama platform: STRAŦUM (Intelligence Over Execution)
- ✅ 9 dari 9 AI agent dibangun dan terintegrasi
- ✅ Arsitektur multi-tenant untuk SME dan agensi
- ✅ Brand guidelines dan design system lengkap
- ✅ Fase testing private-alpha: SEKARANG
Marketing Execution Tanpa Strategy Hanyalah Kebisingan yang Mahal
Kebanyakan platform menjanjikan eksekusi yang lebih cepat. Tapi kecepatan tanpa arah hanya membakar budget lebih cepat.
STRAŦUM berbeda: 11 framework strategis. 9 AI agent. Intelligence yang tumbuh dengan setiap percakapan.
Ini yang sebenarnya dimaksud:
11 Framework Strategis yang Diterapkan ke BISNISMU:
SWOT Analysis, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy, BCG Matrix, VRIO, McKinsey 7S, OKRs, Three Horizons, ICE Prioritization, Business Model Canvas, Jobs to Be Done.
Progressive Learning - Ceritakan ke Satu Agent, Informasikan Kesembilan:
Tidak seperti tool statis, AI agent STRAŦUM terus belajar tentang bisnismu dengan setiap percakapan. Semakin banyak kamu berinteraksi, semakin pintar dan terarah insight-nya.
Cara Kerjanya:
Hari 1 - Penangkapan Insight Otomatis:
Bagikan konteks bisnismu sekali. Agent memberikan framework strategis dan mulai secara otomatis menangkap insight kunci tentang pasar, kompetitor, dan pelangganmu. Tidak perlu klik "Save" — intelligence terakumulasi secara natural.
Minggu 1 - Berbagi Intelligence Lintas Agent:
Setiap percakapan menambah Learning History-mu. Bicara soal ekspansi Eropa dengan Strategy Agent? Content Agent sudah tahu tentang itu minggu depan. Agent mereferensi insight masa lalu untuk memberikan rekomendasi yang semakin personal. Tidak perlu menjelaskan konteks ulang.
Berkelanjutan - Predictive Intelligence:
Dengan basis pengetahuan yang kaya, agent mengantisipasi kebutuhanmu dan pre-fill konteks. Insight berkeyakinan tinggi (≥90%) otomatis disetujui. Pembelajaran berkeyakinan lebih rendah menunggu review-mu. Kamu tetap memegang kendali — lihat Learning History lengkapmu dan hapus insight apa pun yang tidak kamu suka.
Quick Win 5 Menit:
Insight yang bisa ditindaklanjuti di sesi pertamamu, bukan minggu kelimamu.
Evolusi: Dari DIALØGUE ke STRAŦUM
Membangun DIALØGUE mengajarkan saya cara ship produk AI. Membangun STRAŦUM mengajarkan saya cara membangun platform.
DIALØGUE (8 bulan, Jan-Agu 2025):
- Satu tipe pengguna: Kreator podcast individual
- Satu workflow: Research → Script → Generate audio
- 14 microservice: Migrasi Lambda → Cloud Run
- Auth sederhana: JWT untuk satu tipe pengguna
- Satu sumber revenue: Paket kredit ($4.99-$19.99)
- Model bisnis: B2C, single-tenant
STRAŦUM (75 hari, Agu-Nov 2025):
- Dua tipe pengguna: SME + Agensi (mengelola 5-15 klien masing-masing)
- 9 agent terspesialisasi: Masing-masing dengan multiple tool, berbagi intelligence
- 45+ tabel database: Isolasi data multi-tenant lengkap
- Auth kompleks: Hierarki Organization → Client → Campaign
- Model bisnis: B2B + B2C, multi-tenant SaaS
Kenapa Arsitektur Multi-Tenant 10X Lebih Sulit
DIALØGUE generate podcast untuk satu pengguna pada satu waktu. STRAŦUM mengelola marketing intelligence untuk agensi yang menangani multiple klien yang bersaing.
Tantangannya: Agensi yang mengelola multiple klien membutuhkan:
- Pemisahan data lengkap (Klien 1 tidak bisa lihat data Klien 2)
- Konteks hierarkis (organization → client → campaign)
- Berbagi intelligence lintas agent (hanya dalam batasan campaign)
- Schema routing (schema `public` untuk SME, schema `agency` untuk agensi)
- Row Level Security di 45+ tabel database
Contoh: Ketika strategist menggunakan Business Strategy Agent untuk Klien 1, analisis itu terisolasi. Beralih ke Persona Agent? Dia mengambil strategi Klien 1 — tapi TIDAK BISA lihat Klien 2. Brand guidelines mengalir ke Content Agent, memastikan setiap konten menggunakan suara Klien 1, bukan Klien 2.
Ini membutuhkan database function, materialized view, update real-time berbasis trigger, dan jujur jauh lebih banyak SQL daripada yang pernah ingin saya tulis.
200+ commit selama 72 hari hanya untuk arsitektur multi-tenant. Itu bukan fitur — itu filosofi arsitektural yang menyentuh setiap layer stack.
Angka-Angkanya (Karena Saya Tidak Bisa Menahan Diri)
75 hari. 20 Agustus sampai 3 November. Ini yang dibutuhkan:
Velocity Development:
- Git commit: 1.000+ (hitungan aktual: 1.075) — itu rata-rata 14,5 commit/hari
- Baris kode: ~200.000 (Python: 62k, TypeScript: 98k, SQL: 41k)
- Migrasi database: 214 migrasi berurutan
- Agent yang dibangun: 9 dari 9 (semua agent inti di-ship)
Kompleksitas Teknis:
- Tabel database: 45+ tabel dengan RLS policies lengkap
- RLS policies: 83 policy di 26 tabel untuk keamanan multi-tenant
- Foreign key indexes: 98 index ditambahkan (Postgres tidak membuat otomatis!)
- Migrasi color token: 700+ instance di 200+ file dalam satu hari
- Pivot arsitektur besar: 3 (ADK→Direct API, Nuclear Migration, Database-First)
Peningkatan Performa:
- Pengurangan latensi: 72% response AI lebih cepat (hybrid function calling)
- Optimisasi RLS: Percepatan query 10-100x dengan policy caching
- Bundle size: Pengurangan 92% melalui code splitting
Reality Check:
- Bug navigasi dari multi-tenancy: 23 (diperbaiki dalam 2 hari)
- Hari hilang karena sakit: 10 (tetap ship tepat waktu)
- Hari liburan: 8 (pantai ≠ debugging)
- Kopi yang diminum: Masih jangan tanya
- Berapa kali hampir menyerah: 0 :P
- Berapa kali Claude Code / Gemini 2.5 Pro menyelamatkan saya: Jujur sudah hilang hitungannya
Yang Saya Pelajari (Lagi)
1. Multi-Tenancy Itu Sulit
Isolasi data bukan hanya menambah `org_id` ke setiap tabel. Ini soal memikirkan:
- Schema mana data ini hidup? (`public` untuk SME, `agency` untuk agensi)
- Apa yang terjadi ketika kamu menghapus campaign? (Soft delete dengan `archived_at`, bukan hard delete)
- Bagaimana permission mengalir? (Organization admin vs client manager vs campaign contributor)
Contoh: Pada 1 November, saya memperbaiki 23 bug navigasi dalam satu hari. Masalahnya? Pengguna agensi yang menavigasi antar klien merusak konteks URL. Route SME terlihat seperti `/persona/session/123`, tapi route agensi butuh `/clients/[client-slug]/agents/persona/session/123`. Setiap halaman agent perlu di-refactor untuk mempertahankan konteks klien di seluruh navigasi.
Itu 200+ commit selama 72 hari hanya untuk arsitektur multi-tenant. Bukan fitur — filosofi arsitektural yang menyentuh setiap layer stack.
2. 10 Hari Sakit Menghancurkan Momentum
Peluncuran Oktober yang saya sebutkan? Ya, saya sakit. Tidak bisa melihat layar. Tidak bisa coding. Hanya harus... menunggu.
Solo development berarti tidak ada tim yang menggantikan. Tapi juga berarti tidak ada tekanan untuk ship sebelum kamu siap. Saya memilih untuk membuatnya benar daripada membuatnya cepat.
3. AI-Assisted Development Itu Nyata (Tapi Bukan Sihir)
Speed-run September itu bukan berlebihan. Claude Code dan Gemini CLI memungkinkan saya ship refaktor arsitektural dalam hitungan jam yang seharusnya butuh berhari-hari.
Contoh dari 14 September:
```
08:04 AM - Migrasi frontend ke standardized API client
11:34 AM - Konfigurasi route terpusat (tidak ada hardcoded URL)
1:00 PM - Standarisasi semua 10 halaman agent
4:38 PM - Semua agent terintegrasi dengan sistem konteks
5:03 PM - Testing & Polish (92% pengurangan bundle size)
```
Enam fitur besar. Satu hari Minggu. Sambil pergi ke gereja, belanja groceries, makan siang, tidur siang, dan main game iPad.
Tapi inilah masalahnya: AI tidak menulis arsitekturnya. Tidak memutuskan pola multi-tenancy. Tidak mendebug mimpi buruk HTTP/HTTPS itu. Dia meng-amplifikasi keputusan saya. Mitra berpikir, bukan ghostwriter. Pelajaran itu semakin tajam ketika saya mulai membangun aplikasi iOS native tanpa menguasai Swift — Claude Code men-scaffold 7.568 baris dalam satu malam, tapi keputusan taste produk tetap milik saya.
3 Pivot yang Membentuk STRAŦUM
Membangun platform ini membutuhkan tiga keputusan arsitektural besar yang secara fundamental mengubah arah:
Pivot 1: Direct Gemini API (Hari 2 - 21 Agustus)
Di hari kedua, saya meninggalkan ADK Google (wrapper SDK Gemini mereka) untuk akses API langsung. ADK punya keterbatasan session management yang berkonflik dengan arsitektur multi-tenant. Migrasinya butuh 24 jam. Pivot awal itu murah. Pivot terlambat itu mahal.
Pivot 2: Multi-Tenant dari Hari 1
Saya bisa saja membangun untuk SME saja. Alih-alih, saya memilih mendukung agensi yang mengelola multiple klien. Keputusan ini menambah 3 bulan kompleksitas: schema routing, isolasi data, propagasi konteks klien. Tapi juga membuka potensi penjualan enterprise — agensi yang mengelola 5-15 klien membayar secara proporsional lebih banyak dari bisnis individual. Revenue 10X per pelanggan membenarkan waktu development 3X.
Pivot 3: Nuclear Migration (11-22 Oktober)
Pada Oktober, saya punya 9 tabel intelligence terpisah (satu per tipe agent). Setiap agent baru membutuhkan migrasi baru, API endpoint baru, query frontend baru. Saya mengkonsolidasi semua 9 ke satu tabel terpadu dengan konten schema-less yang fleksibel. Migrasinya butuh 11 hari. Sekarang menambah agent baru butuh jam, bukan hari.
Ini bukan kegagalan teknis — ini keputusan strategis. AI membantu saya eksekusi lebih cepat, tapi keputusan arsitektur adalah milik saya.
Apa yang Berfungsi
- 9 AI marketing agent menerapkan 11 framework strategis
- Isolasi data multi-tenant — agensi bisa mengelola multiple klien dengan aman
- Sistem progressive learning — berbagi intelligence lintas agent dalam campaign
- Real-time SSE streaming untuk semua percakapan agent
- Interview persona interaktif yang menangkap insight pelanggan yang nuansa
- Strategi marketing menjembatani strategi bisnis ke eksekusi taktis
Ini platform yang berfungsi, bukan vaporware. Private alpha berarti pengguna nyata sudah mengujinya.
Private Alpha: Minta Akses Awal
STRAŦUM sudah live dan menerima early tester melalui akses hanya undangan. Saya mencari:
- Bisnis kecil atau startup (1-10 orang) yang butuh marketing intelligence strategis
- Agensi marketing yang mengelola multiple klien yang ingin tool strategi efisien
- Early adopter yang ingin membentuk produk melalui feedback
Minta akses di sini. Saya secara personal mereview setiap permintaan dan memberikan akses dalam 24-48 jam.
Yang kamu dapatkan:
- 9 AI marketing agent dengan 11 framework strategis
- Manajemen multi-campaign (agensi: kelola multiple klien)
- Sistem progressive learning yang semakin pintar dengan setiap percakapan
- Akses langsung ke saya untuk feedback dan permintaan fitur
Yang perlu diharapkan:
- Private alpha = aktif berkembang berdasarkan feedback pengguna
- Saya responsif terhadap bug dan permintaan fitur
- Solo founder = support yang autentik dan hands-on
Visi yang Lebih Besar
Setelah 20 tahun di periklanan, saya sudah melihat pola yang sama: strategi marketing yang bagus itu mahal dan tidak terjangkau. Agensi mengenakan biaya lima digit per bulan. Strategist yang bagus biayanya enam digit per tahun. Solo founder dan tim kecil tertinggal.
Tapi bagaimana jika intelligence marketing strategis bisa di-augmentasi oleh AI? Bukan digantikan — di-augmentasi. Di mana AI menangani framework, research, pemikiran terstruktur, dan manusia membawa kreativitas, intuisi, je ne sais quoi yang membuat marketing benar-benar bekerja.
Itulah STRAŦUM. Intelligence over execution. Strategy over tactics. Mitra berpikir daripada ghostwriter.
Apakah sempurna? Tentu tidak. Apakah berguna? Saya sungguh-sungguh berpikir begitu.
Pikiran Akhir (Atau: Kenapa Saya Terus Membangun di Publik)
Membangun STRAŦUM lebih sulit dari DIALØGUE. Lebih kompleks. Lebih mahal. Lebih banyak malam di mana saya mempertanyakan apakah ada yang benar-benar menginginkan ini.
Tapi ini yang membuat saya terus maju: alasan yang sama saya membangun DIALØGUE. Karena saya menginginkannya.
Dan karena mendokumentasikan perjalanan ini — kemenangan, mimpi buruk debugging, 23 bug navigasi, 3 pivot arsitektural, 214 migrasi database — membantu solo builder lain melihat apa yang mungkin.
75 hari lalu, membangun platform marketing 9-agent dengan arsitektur multi-tenant terdengar mustahil untuk satu orang. Hari ini, saya mengundang orang untuk mengujinya.
Apa yang berubah? Tool AI yang lebih baik — Claude Code khususnya.
Apakah kamu sedang membangun sesuatu yang ambisius sendirian? Atau memikirkannya? Saya ingin dengar apa yang sedang kamu kerjakan dan apa yang menahanmu. Dari pengalaman saya, bagian tersulit bukan kodenya — tapi memutuskan untuk memulai.
Salam,
Chandler
Ingin mencoba STRAŦUM? Minta undangan.
