Apa itu Grill with Docs?

Grill with Docs adalah sebuah workflow atau skill yang membantu memastikan sebuah fitur, perubahan, atau ide benar-benar dipahami sebelum proses implementasi dimulai.

Alih-alih langsung menghasilkan kode, AI akan bertindak seperti seorang software architect atau technical reviewer yang mengajukan pertanyaan, menggali kebutuhan, memvalidasi asumsi, serta memeriksa dokumentasi dan codebase yang sudah ada. Tujuannya adalah agar solusi yang dibangun benar-benar sesuai dengan kebutuhan, bukan berdasarkan tebakan.

Pendekatan ini membantu mengurangi risiko salah implementasi, perubahan berulang, inkonsistensi dokumentasi, serta keputusan teknis yang kurang matang.

Tujuan

Grill with Docs dirancang untuk membantu tim memahami permasalahan secara menyeluruh sebelum mulai menulis kode. Dengan pendekatan ini, implementasi tidak hanya menjadi lebih cepat, tetapi juga lebih tepat sasaran.

Tujuan utamanya meliputi:

Memahami kebutuhan secara menyeluruh sebelum implementasi.
Menghilangkan asumsi dan ambiguitas dalam requirement.
Memastikan solusi sesuai dengan arsitektur proyek yang sudah ada.
Menjaga konsistensi istilah, aturan bisnis, dan dokumentasi.
Mendokumentasikan keputusan penting agar mudah dipahami di masa depan.
Mengurangi risiko perubahan besar setelah implementasi.

Cara Kerja

Grill with Docs bekerja melalui serangkaian tahapan yang bertujuan menghasilkan requirement yang jelas dan tervalidasi sebelum proses pengembangan dimulai.

1. Memahami Permintaan

Tahap pertama adalah memahami tujuan dari permintaan yang diberikan. AI tidak langsung menyusun solusi, tetapi mencoba memahami masalah yang sebenarnya ingin diselesaikan.

Sebagai contoh, jika pengguna mengatakan:

"Saya ingin menambahkan fitur Return Barang."

AI tidak akan langsung membuat implementasi, melainkan mencoba memahami konteksnya terlebih dahulu.

Misalnya dengan mencari tahu:

Apakah return berasal dari pelanggan atau supplier?
Apakah stok harus otomatis bertambah?
Bagaimana pengaruhnya terhadap laporan keuangan?
Siapa saja yang memiliki hak untuk melakukan proses return?
Apakah ada proses persetujuan sebelum return diproses?

Semakin jelas konteksnya, semakin kecil kemungkinan terjadi kesalahan saat implementasi.

2. Menggali Requirement

Setelah memahami konteks awal, AI akan mengajukan pertanyaan secara bertahap untuk memperoleh informasi yang belum tersedia.

Fokus pertanyaannya meliputi:

tujuan bisnis,
alur proses,
aturan bisnis,
batasan sistem,
kebutuhan pengguna,
kondisi khusus atau edge case.

Pendekatan ini membantu menghasilkan requirement yang lebih lengkap dibanding langsung membuat kode berdasarkan asumsi.

3. Memeriksa Dokumentasi

Apabila proyek memiliki dokumentasi, AI akan menjadikannya sebagai referensi utama sebelum memberikan solusi.

Dokumentasi yang biasanya diperiksa antara lain:

README
CONTEXT.md
Architecture Decision Record (ADR)
Dokumentasi API
Dokumentasi database
Panduan pengembangan
Coding standard

Dengan menggunakan dokumentasi sebagai sumber utama, AI dapat memberikan solusi yang tetap konsisten dengan standar proyek.

4. Memeriksa Codebase

Selain dokumentasi, AI juga akan mempelajari struktur kode yang sudah ada.

Hal yang biasanya dianalisis meliputi:

struktur folder,
arsitektur aplikasi,
design pattern yang digunakan,
dependency antar modul,
struktur database,
API yang tersedia,
implementasi serupa yang sudah ada.

Tujuannya adalah agar solusi baru tidak bertentangan dengan struktur proyek yang telah dibangun sebelumnya.

5. Mengidentifikasi Risiko

Sebelum implementasi dimulai, AI akan mencoba mengidentifikasi berbagai risiko yang mungkin muncul.

Contohnya:

requirement yang belum lengkap,
konflik dengan fitur lain,
inkonsistensi data,
potensi bug,
masalah performa,
risiko keamanan,
dampak terhadap modul lain,
kondisi khusus yang belum dipertimbangkan.

Identifikasi risiko sejak awal membantu mengurangi revisi dan perbaikan setelah fitur selesai dibuat.

6. Mendokumentasikan Keputusan

Apabila selama diskusi terdapat keputusan penting yang memengaruhi arsitektur atau arah pengembangan proyek, keputusan tersebut sebaiknya didokumentasikan.

Dokumentasi dapat berupa:

Architecture Decision Record (ADR)
CONTEXT.md
Technical Notes
Design Documentation

Dengan dokumentasi yang baik, anggota tim dapat memahami alasan di balik setiap keputusan tanpa harus bergantung pada ingatan developer sebelumnya.

Kelebihan

Grill with Docs menawarkan berbagai manfaat dalam proses pengembangan perangkat lunak, di antaranya:

Requirement menjadi lebih jelas sebelum coding dimulai.
Mengurangi kesalahan implementasi.
Mengurangi revisi akibat requirement yang kurang lengkap.
Menjaga konsistensi dokumentasi dan codebase.
Membantu menjaga kualitas arsitektur sistem.
Mempermudah onboarding anggota tim baru.
Mendokumentasikan keputusan teknis secara terstruktur.
Mengurangi ketergantungan pada pengetahuan individu.
Mempermudah proses review dan maintenance di masa depan.

Kapan Sebaiknya Digunakan?

Grill with Docs sangat cocok digunakan ketika:

akan membuat fitur baru,
melakukan perubahan besar pada sistem,
melakukan refactor berskala besar,
mendesain arsitektur baru,
membuat modul baru,
menyusun requirement proyek,
merancang integrasi dengan layanan lain,
mengambil keputusan teknis yang berdampak jangka panjang.

Kapan Tidak Perlu Digunakan?

Workflow ini umumnya tidak diperlukan untuk pekerjaan yang sederhana atau berdampak kecil.

Contohnya:

memperbaiki typo,
mengubah warna antarmuka,
memperbaiki styling,
memperbaiki bug kecil,
mengubah teks,
memperbarui ikon,
perubahan yang tidak memengaruhi logika bisnis.

Pada kondisi seperti ini, proses analisis yang panjang justru dapat memperlambat penyelesaian pekerjaan.

Contoh Alur Kerja

Berikut contoh alur penggunaan Grill with Docs dalam sebuah proyek:

Pengguna menyampaikan ide atau kebutuhan.
AI mempelajari dokumentasi proyek.
AI mempelajari codebase yang relevan.
AI mengajukan pertanyaan untuk memperjelas requirement.
AI mengidentifikasi risiko dan dampak perubahan.
AI menyusun requirement yang telah tervalidasi.
Dokumentasi diperbarui apabila diperlukan.
Implementasi dilakukan berdasarkan requirement yang telah disepakati.
Proses review dilakukan dengan mengacu pada dokumentasi yang telah diperbarui.

Dengan alur tersebut, implementasi tidak dimulai berdasarkan asumsi, tetapi berdasarkan kebutuhan yang telah dipahami, divalidasi, dan didokumentasikan dengan baik.

Grill with Docs

Apa itu Grill with Docs?

Grill with Docs adalah sebuah workflow atau skill yang membantu memastikan sebuah fitur, perubahan, atau ide benar-benar dipahami sebelum proses implementasi dimulai.

Alih-alih langsung menghasilkan kode, AI akan bertindak seperti seorang software architect atau technical reviewer yang mengajukan pertanyaan, menggali kebutuhan, memvalidasi asumsi, serta memeriksa dokumentasi dan codebase yang sudah ada. Tujuannya adalah agar solusi yang dibangun benar-benar sesuai dengan kebutuhan, bukan berdasarkan tebakan.

Pendekatan ini membantu mengurangi risiko salah implementasi, perubahan berulang, inkonsistensi dokumentasi, serta keputusan teknis yang kurang matang.

Tujuan

Grill with Docs dirancang untuk membantu tim memahami permasalahan secara menyeluruh sebelum mulai menulis kode. Dengan pendekatan ini, implementasi tidak hanya menjadi lebih cepat, tetapi juga lebih tepat sasaran.

Tujuan utamanya meliputi:

Memahami kebutuhan secara menyeluruh sebelum implementasi.
Menghilangkan asumsi dan ambiguitas dalam requirement.
Memastikan solusi sesuai dengan arsitektur proyek yang sudah ada.
Menjaga konsistensi istilah, aturan bisnis, dan dokumentasi.
Mendokumentasikan keputusan penting agar mudah dipahami di masa depan.
Mengurangi risiko perubahan besar setelah implementasi.

Cara Kerja

Grill with Docs bekerja melalui serangkaian tahapan yang bertujuan menghasilkan requirement yang jelas dan tervalidasi sebelum proses pengembangan dimulai.

1. Memahami Permintaan

Tahap pertama adalah memahami tujuan dari permintaan yang diberikan. AI tidak langsung menyusun solusi, tetapi mencoba memahami masalah yang sebenarnya ingin diselesaikan.

Sebagai contoh, jika pengguna mengatakan:

"Saya ingin menambahkan fitur Return Barang."

AI tidak akan langsung membuat implementasi, melainkan mencoba memahami konteksnya terlebih dahulu.

Misalnya dengan mencari tahu:

Apakah return berasal dari pelanggan atau supplier?
Apakah stok harus otomatis bertambah?
Bagaimana pengaruhnya terhadap laporan keuangan?
Siapa saja yang memiliki hak untuk melakukan proses return?
Apakah ada proses persetujuan sebelum return diproses?

Semakin jelas konteksnya, semakin kecil kemungkinan terjadi kesalahan saat implementasi.

2. Menggali Requirement

Setelah memahami konteks awal, AI akan mengajukan pertanyaan secara bertahap untuk memperoleh informasi yang belum tersedia.

Fokus pertanyaannya meliputi:

tujuan bisnis,
alur proses,
aturan bisnis,
batasan sistem,
kebutuhan pengguna,
kondisi khusus atau edge case.

Pendekatan ini membantu menghasilkan requirement yang lebih lengkap dibanding langsung membuat kode berdasarkan asumsi.

3. Memeriksa Dokumentasi

Apabila proyek memiliki dokumentasi, AI akan menjadikannya sebagai referensi utama sebelum memberikan solusi.

Dokumentasi yang biasanya diperiksa antara lain:

README
CONTEXT.md
Architecture Decision Record (ADR)
Dokumentasi API
Dokumentasi database
Panduan pengembangan
Coding standard

Dengan menggunakan dokumentasi sebagai sumber utama, AI dapat memberikan solusi yang tetap konsisten dengan standar proyek.

4. Memeriksa Codebase

Selain dokumentasi, AI juga akan mempelajari struktur kode yang sudah ada.

Hal yang biasanya dianalisis meliputi:

struktur folder,
arsitektur aplikasi,
design pattern yang digunakan,
dependency antar modul,
struktur database,
API yang tersedia,
implementasi serupa yang sudah ada.

Tujuannya adalah agar solusi baru tidak bertentangan dengan struktur proyek yang telah dibangun sebelumnya.

5. Mengidentifikasi Risiko

Sebelum implementasi dimulai, AI akan mencoba mengidentifikasi berbagai risiko yang mungkin muncul.

Contohnya:

requirement yang belum lengkap,
konflik dengan fitur lain,
inkonsistensi data,
potensi bug,
masalah performa,
risiko keamanan,
dampak terhadap modul lain,
kondisi khusus yang belum dipertimbangkan.

Identifikasi risiko sejak awal membantu mengurangi revisi dan perbaikan setelah fitur selesai dibuat.

6. Mendokumentasikan Keputusan

Apabila selama diskusi terdapat keputusan penting yang memengaruhi arsitektur atau arah pengembangan proyek, keputusan tersebut sebaiknya didokumentasikan.

Dokumentasi dapat berupa:

Architecture Decision Record (ADR)
CONTEXT.md
Technical Notes
Design Documentation

Dengan dokumentasi yang baik, anggota tim dapat memahami alasan di balik setiap keputusan tanpa harus bergantung pada ingatan developer sebelumnya.

Kelebihan

Grill with Docs menawarkan berbagai manfaat dalam proses pengembangan perangkat lunak, di antaranya:

Requirement menjadi lebih jelas sebelum coding dimulai.
Mengurangi kesalahan implementasi.
Mengurangi revisi akibat requirement yang kurang lengkap.
Menjaga konsistensi dokumentasi dan codebase.
Membantu menjaga kualitas arsitektur sistem.
Mempermudah onboarding anggota tim baru.
Mendokumentasikan keputusan teknis secara terstruktur.
Mengurangi ketergantungan pada pengetahuan individu.
Mempermudah proses review dan maintenance di masa depan.

Kapan Sebaiknya Digunakan?

Grill with Docs sangat cocok digunakan ketika:

akan membuat fitur baru,
melakukan perubahan besar pada sistem,
melakukan refactor berskala besar,
mendesain arsitektur baru,
membuat modul baru,
menyusun requirement proyek,
merancang integrasi dengan layanan lain,
mengambil keputusan teknis yang berdampak jangka panjang.

Kapan Tidak Perlu Digunakan?

Workflow ini umumnya tidak diperlukan untuk pekerjaan yang sederhana atau berdampak kecil.

Contohnya:

memperbaiki typo,
mengubah warna antarmuka,
memperbaiki styling,
memperbaiki bug kecil,
mengubah teks,
memperbarui ikon,
perubahan yang tidak memengaruhi logika bisnis.

Pada kondisi seperti ini, proses analisis yang panjang justru dapat memperlambat penyelesaian pekerjaan.

Contoh Alur Kerja

Berikut contoh alur penggunaan Grill with Docs dalam sebuah proyek:

Pengguna menyampaikan ide atau kebutuhan.
AI mempelajari dokumentasi proyek.
AI mempelajari codebase yang relevan.
AI mengajukan pertanyaan untuk memperjelas requirement.
AI mengidentifikasi risiko dan dampak perubahan.
AI menyusun requirement yang telah tervalidasi.
Dokumentasi diperbarui apabila diperlukan.
Implementasi dilakukan berdasarkan requirement yang telah disepakati.
Proses review dilakukan dengan mengacu pada dokumentasi yang telah diperbarui.

Grill with Docs bukanlah alat yang bertujuan untuk langsung menghasilkan kode, melainkan sebuah workflow yang membantu memastikan bahwa sebuah masalah telah dipahami dengan benar sebelum proses implementasi dimulai. Dengan menggali requirement secara bertahap, memanfaatkan dokumentasi dan codebase sebagai sumber utama, serta mendokumentasikan setiap keputusan penting, workflow ini membantu menghasilkan solusi yang lebih tepat, konsisten, mudah dipelihara, dan mengurangi risiko revisi di kemudian hari. Pendekatan ini sangat bermanfaat untuk proyek yang berkembang dalam jangka panjang karena setiap perubahan memiliki dasar yang jelas dan terdokumentasi dengan baik.

Grill with Docs bukanlah alat yang bertujuan untuk langsung menghasilkan kode, melainkan sebuah workflow yang membantu memastikan bahwa sebuah masalah telah dipahami dengan benar sebelum proses implementasi dimulai. Dengan menggali requirement secara bertahap, memanfaatkan dokumentasi dan codebase sebagai sumber utama, serta mendokumentasikan setiap keputusan penting, workflow ini membantu menghasilkan solusi yang lebih tepat, konsisten, mudah dipelihara, dan mengurangi risiko revisi di kemudian hari. Pendekatan ini sangat bermanfaat untuk proyek yang berkembang dalam jangka panjang karena setiap perubahan memiliki dasar yang jelas dan terdokumentasi dengan baik.

Daftar Isi