Saya ingin membangun produk AI pertama saya
Panduan langkah demi langkah dari seseorang yang mulai belajar coding pada 2021, sambil bekerja di periklanan. Menurut saya pelatihan dasar itu penting, jadi itu bagian dari jalur ini.
Mulai dari apa yang ingin kamu buat
Pilih sesuatu yang benar-benar ingin kamu bangun, karena itu menunjukkan apa yang perlu kamu pelajari. Saya ingin chatbot untuk blog saya, dan tujuan itu yang menggerakkan apa yang saya pelajari berikutnya.
Bangun dengan AI coding agent
Agennya yang menulis kode, dan kamu belajar membaca serta mengarahkannya. Buat akun GitHub, pelajari Git secukupnya untuk commit dan rollback, lalu bangun sesuatu yang nyata dengan coding agent. Saya pakai Claude Code dan Codex di terminal, dan Google Antigravity (editor 2.0 dan CLI-nya) di tempat kerja. Prosesnya itulah pekerjaannya. Tools cepat berganti; yang bertahan adalah judgment yang kamu bangun saat mengarahkannya.
Sumber
Codex dengan GPT-5.4 vs Claude Code dengan Opus 4.6 β Kenapa Dulu Saya Pakai Keduanya (Maret 2026)
blog
Kenapa Saya Membatalkan Claude Max Setelah 13 Bulan dan Apa yang Saya Uji dengan Codex dalam 30 Hari ke Depan
blog
Saya Membangun Ulang Situs Saya dengan Dua Model AI: Opus untuk Desain, Codex untuk Eksekusi
blog
Cara Saya Membangun Ulang Backend Blog dalam 4 Hari dengan Claude Code
blog
Fondasi: Pelajari dasarnya
Menurut saya penting untuk mengikuti pelatihan dasar. Baru kenal istilah seperti prompting, embedding, RAG, dan agent? Mulai dari beberapa fondasi. Sudah fasih? Kamu bisa langsung membangun. Ini verdict saya untuk 2026: ambil / batasi waktu / lewati.
Sumber
Generative AI for Everyone
course Β· Tautan afiliasi
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
course Β· Tautan afiliasi
Machine Learning Specialization (skim the math)
course Β· Tautan afiliasi
Dua tahun setelah 7 course Andrew Ng yang saya ambil: jalur 2026 yang benar-benar akan saya tempuh
blog
Pelajari eval dan judgment
Begitu ada yang berjalan, pelajari evaluasi dengan cara praktis. Simpan input dan output nyata, tentukan seperti apa yang bagus dan yang buruk, dan biarkan agen membantumu menyusun rubrik β berlandaskan materi nyatamu. Yang tidak boleh dia lakukan adalah diam-diam menetapkan standarmu; kamu yang mengkalibrasinya. Judgment inilah, bukan kefasihan pada satu tool tertentu, yang jadi keterampilan tahan lama.
Sumber
Saya Me-rollback 2.724 Baris Setelah Satu Perubahan AI Audio Merusak Production
blog
Apa yang Masih Salah dari AI dalam Media Operations Tanpa Judgment Senior
blog
Mengapa Kebanyakan Alat AI Marketing Terasa Cepat Tapi Melemahkan Penilaian Tim
blog
Share Data Through the Art of Visualization
course Β· Tautan afiliasi
Hubungkan agenmu ke stack-mu (MCP)
Saat sudah siap, pelajari dasar MCP β lapisan yang membuat coding agent-mu bisa bicara dengan tools lainnya. Mulai dari tiga yang berguna untuk hampir semua proyek: Context7 (agar ia membaca dokumentasi nyata dan terbaru, bukan menebak API), Playwright dan Chrome DevTools (agar ia bisa menjalankan dan men-debug browser sungguhan). Setelah itu, MCP yang tepat tergantung apa yang kamu bangun β Supabase, Stripe, Resend, Vercel untuk web app; bahkan iOS kini punya Xcode MCP. Ini tidak ada di 2023; sekarang jadi bagian dari cara saya membangun. Hubungkan MCP server ke proyek uji dengan izin terbatas dulu, jangan pernah ke production key.
Bertahan melewati death valley
Kamu akan mentok β saya mentok berbulan-bulan. Kursus tidak nyantol, sebuah framework mengecewakan saya, sebuah tool jadi mahal. Satu-satunya yang berhasil adalah mencoba pendekatan lain dan tidak menyerah. Siapkan diri untuk bagian ini.
Amankan sebelum kamu ship
AI agent menulis kode dengan cepat β termasuk kode yang tidak aman. Sebelum deploy, lakukan review yang tidak glamor: jauhkan secret dan API key dari repo, kunci auth dan akses level baris, dan benar-benar baca dependency serta diff yang dihasilkan agen. Deployment pertama saya memunculkan 200+ peringatan keamanan, dan itulah sebabnya saya mengambil Google Cybersecurity Certificate. Pelajari dasar-dasar ini sebelum deploy, dan periksa sebelum ship. Kalau aplikasimu akan menangani data pengguna nyata atau pembayaran, minta orang yang kompeten meninjaunya sebelum diluncurkan.
Sumber
Ship sesuai standar
Jangan sekadar ship β ship pekerjaan yang berani kamu beri namamu. Loop yang berhasil buat saya: uji idenya dengan realita, tulis brief, rencanakan, bangun, pasang decision gate yang nyata sebelum launch, lalu selesaikan capstone yang berani kamu serahkan ke pengguna sungguhan. DIALΓGUE butuh enam bulan; STRAΕ¦UM, 75 hari. Yang pertama selalu paling sulit. Kalau ingin melihat bagaimana semua bagian menyatu, kamu bisa menjelajahi keduanya.
Terus ship: Apa yang datang setelah v1
Pekerjaan sesungguhnya dimulai setelah AI bilang 'selesai.' Rebuild, submit ke App Store, dukungan multibahasa, performa, infrastruktur yang membosankan β begini sebenarnya tahun kedua berjalan.
Sebagian tautan kursus adalah tautan afiliasi. Kalau kamu membeli lewat tautan itu, saya bisa mendapat komisi kecil tanpa biaya tambahan untukmu.