Membangun Platform AI Produksi dengan Claude Code dalam 30 Hari: Kisah Jujur

Saat itu jam 2 pagi di hari Selasa ketika saya menyadari sistem billing menagih pengguna dua kali lipat. Bug tersebut telah berada di production selama enam jam. Claude Code telah menghasilkan logika rekonsiliasi pembayaran sore itu, dan saya telah meninjaunya, mengujinya, dan merilisnya. Kode tersebut terlihat sempurna. Lulus setiap pengujian. Dan secara fundamental rusak.

Ini adalah kisah membangun LemonData — 274 API routes, 46 database models, 100.000+ baris kode — dengan asisten coding AI. Bukan kisah yang dipoles seperti "lihat betapa produktifnya AI membuat Anda". Ini kisah nyata, dengan kegagalan dan sesi debugging jam 3 pagi serta momen-momen di mana saya mempertanyakan apakah pengembangan berbantuan AI benar-benar ide yang bagus.

Tawaran vs. Realitas Pengembangan Berbantuan AI

Tawaran untuk asisten coding AI sangat memikat: Anda mendeskripsikan apa yang Anda inginkan, AI menulisnya, Anda meninjau dan merilisnya. Secara teori, seorang developer tunggal kini dapat melakukan pekerjaan seluruh tim.

Dalam praktiknya? Dua minggu pertama sangat luar biasa. Claude Code memahami codebase saya, menghasilkan fitur lengkap, melakukan refactoring di berbagai file. Saya merilis fitur lebih cepat daripada sebelumnya dalam karier saya. Suntikan dopamin dari menutup issue secepat itu sangat memabukkan.

Kemudian retakan mulai muncul.

Fungsi yang sama muncul di tiga file berbeda dengan implementasi yang sedikit berbeda. Nilai konfigurasi di-hardcode di tempat-tempat acak. Definisi tipe saling bertentangan di berbagai package. Codebase tumbuh cepat, tetapi juga menjadi labirin kode yang "berjalan tapi saya tidak yakin mengapa".

Dan bug billing itu? Claude telah menghasilkan fungsi rekonsiliasi yang terlihat sangat masuk akal. Namun, fungsi itu tidak memperhitungkan race condition dalam alur konfirmasi pembayaran async kami. AI tidak punya cara untuk mengetahui tentang edge case tersebut karena saya tidak memberitahunya secara eksplisit, dan test suite — yang juga sebagian dihasilkan AI — juga tidak mencakupnya.

Tujuh Pola yang Terus Mengalami Kegagalan

Setelah sebulan membangun dengan Claude Code, saya mulai membuat daftar. Bukan daftar bug, tepatnya, melainkan pola. Jenis kegagalan yang sama terus terjadi, dan itu bukan kesalahan Claude — atau setidaknya, tidak sepenuhnya. Itu adalah hasil yang dapat diprediksi dari AI yang mengoptimalkan "kode yang berfungsi sekarang" daripada "kode yang berfungsi besok".

1. Masalah Konsistensi

Claude akan mengimplementasikan logika yang sama secara berbeda tergantung pada file apa yang sedang dikerjakannya, contoh apa yang baru saja dilihatnya, atau tampaknya hanya variasi acak. Satu API endpoint akan mengembalikan { data: users }, yang lain akan mengembalikan { users }. Keduanya berfungsi. Tidak ada yang cocok satu sama lain. Debugging menjadi seperti arkeologi.

2. Masalah Copy-Paste

Mengapa AI harus membuat utilitas bersama ketika menduplikasi kode lebih cepat dan tidak berisiko merusak fungsionalitas yang ada? Setiap kali saya meminta fitur baru yang menyerupai fitur yang sudah ada, saya akan mendapatkan implementasi baru daripada solusi bersama yang di-refactor. Setelah tiga minggu, saya memiliki lima fungsi "format currency" berbeda yang tersebar di seluruh codebase.

3. Masalah Type Drift

Nilai status baru akan ditambahkan ke satu file tetapi tidak ke definisi enum. Sebuah field akan menjadi opsional dalam respons API tetapi wajib dalam tipe frontend. TypeScript menangkap beberapa di antaranya, tetapi tidak untuk ketidakcocokan semantik — kasus di mana tipenya secara teknis benar tetapi secara logis tidak konsisten.

4. Masalah Penyebaran Konfigurasi

URL database, API key, feature flags, rate limits — Claude akan meletakkannya di mana pun yang nyaman untuk tugas saat ini. Terkadang di environment variables, terkadang di file config, terkadang di-hardcode. Menemukan semua tempat di mana sebuah nilai didefinisikan menjadi seperti perburuan harta karun.

5. Ilusi Test Coverage

Tes yang dihasilkan AI cenderung menguji happy path secara menyeluruh dan melewatkan edge cases sepenuhnya. Bug billing adalah contoh sempurna: test suite mencakup alur pembayaran normal dengan sangat baik. Ia tidak pernah menguji apa yang terjadi ketika dua konfirmasi pembayaran tiba dalam milidetik yang sama.

6. Masalah Kegagalan Senyap (Silent Failure)

Claude akan menambahkan blok catch (error) { console.log(error) } yang menelan exception. Dalam pengembangan, ini terlihat baik-baik saja — error muncul di konsol. Di production, kegagalan kritis dicatat secara diam-diam dan dilupakan.

7. Kesenjangan Dokumentasi

Claude menulis komentar kode yang sangat baik. Ia menulis dokumentasi arsitektur yang buruk. Ia dapat menjelaskan apa yang dilakukan sebuah fungsi, tetapi ia tidak dapat menjelaskan mengapa sistem disusun seperti itu, atau batasan apa yang menyebabkan keputusan desain tertentu.

Solusi CLAUDE.md

Titik baliknya terjadi di minggu ketiga, ketika saya membuat CLAUDE.md — sebuah file yang berada di root proyek dan berisi setiap konvensi, batasan, dan keputusan arsitektur yang perlu diketahui Claude.

Bukan dokumentasi untuk manusia. Dokumentasi untuk AI.

## API Response Format
Selalu gunakan: { success: true, data: T } atau { success: false, error: string }
Jangan pernah mengembalikan data mentah tanpa wrapper.

## Currency
Penyimpanan internal: USD. Tampilan: formatCurrency(amount, currency, rate).
Jangan pernah melakukan hardcode pada exchange rates. Jangan pernah menyimpan CNY secara langsung.

## Error Handling
Jangan pernah menggunakan catch(e) { console.log(e) }.
Selalu gunakan logger: logger.error('context', { error }).

Efeknya langsung terasa. Claude mulai mengikuti konvensi secara konsisten. Ketika ia menghasilkan kode yang melanggar aturan, saya bisa menunjuk ke baris spesifik di CLAUDE.md dan ia akan mengoreksi dirinya sendiri.

Tapi CLAUDE.md saja tidak cukup. Saya butuh penegakan otomatis.

Membangun Jaring Pengaman: CI Gates untuk Kode yang Dihasilkan AI

Kami membangun CI pipeline dengan gerbang yang mungkin terlihat paranoid dalam codebase tradisional — karena mereka ada untuk menangkap bug yang dihasilkan AI sebelum pengguna menemukannya:

• Type checking di seluruh monorepo (menangkap type drift)
• SSOT audit yang memverifikasi tidak ada implementasi duplikat
• Enum sync check yang memastikan enum database cocok dengan enum TypeScript
• API response format validation (menangkap masalah konsistensi)
• Security gates untuk kode billing, izin, dan autentikasi

Wawasan utamanya: Claude adalah pengganda (amplifier), bukan pengganti. Ia menggandakan produktivitas Anda, tetapi ia juga menggandakan kesalahan Anda. Jika Anda tidak memiliki konvensi yang kuat, Claude akan menciptakan konvensinya sendiri — dan mereka tidak akan konsisten. Jika Anda tidak memiliki pemeriksaan otomatis, bug Claude akan mencapai production lebih cepat daripada bug manusia.

Bug billing tidak bisa terjadi lagi. Bukan karena Claude menjadi lebih pintar, tetapi karena pipeline sekarang memerlukan penanganan eksplisit terhadap async race conditions, yang diverifikasi oleh gerbang yang memeriksa penguncian (locking) yang tepat dalam alur pembayaran.

Apa Arti Sebenarnya dari "AI Native Development"

Ketika saya mengatakan LemonData adalah "AI Native Infrastructure," maksud saya bukan kami menambahkan fitur AI ke produk yang sudah ada. Maksud saya, seluruh proses pengembangan dibentuk oleh kenyataan bekerja dengan mitra coding AI.

Dokumentasi kami lebih detail daripada yang seharusnya — karena Claude membutuhkan konteks eksplisit yang mungkin bisa disimpulkan oleh rekan tim manusia. Sistem tipe kami lebih ketat dari yang diperlukan — karena Claude akan mengeksploitasi ambiguitas apa pun. CI pipeline kami memiliki gerbang yang mungkin terlihat paranoid dalam codebase tradisional — karena mereka ada untuk menangkap bug yang dihasilkan AI sebelum pengguna menemukannya.

Hasilnya adalah codebase yang sebenarnya lebih mudah dipelihara daripada kebanyakan yang pernah saya kerjakan. Bukan karena AI menulis kode yang lebih baik daripada manusia, tetapi karena membangun untuk pengembangan berbantuan AI memaksa saya untuk memperjelas semua konvensi dan pemeriksaan yang biasanya hanya ada di kepala senior developer.

Untuk informasi lebih lanjut tentang apa arti AI Native sebagai filosofi, lihat Apa Itu AI Native?

Pelajaran bagi Developer yang Membangun dengan Asisten Coding AI

Jika Anda memulai proyek dengan Claude Code, Cursor, atau asisten coding AI apa pun:

1. Buat CLAUDE.md Anda di hari pertama — jangan di minggu ketiga seperti yang saya lakukan
2. Otomatiskan penegakan konvensi — jangan mengandalkan AI untuk mengingat aturan
3. Tinjau kode AI seperti ditulis oleh junior developer — ia cepat dan mampu, tetapi kurang konteks
4. Uji edge cases secara manual — tes yang dihasilkan AI mencakup happy paths, bukan race conditions
5. Sentralisasi konfigurasi sejak awal — masalah penyebaran konfigurasi akan bertambah parah dengan cepat
6. Gunakan strict TypeScript — ini adalah pertahanan terbaik Anda terhadap type drift
7. Bangun CI gates lebih awal — mereka akan terbayar dalam minggu pertama

Apakah Saya Akan Melakukannya Lagi?

Tentu saja. Tapi saya akan mulai dengan CLAUDE.md pada hari pertama, bukan minggu ketiga. Dan saya akan ingat bahwa pengali produktivitas 10x mencakup pengali 10x pada konsekuensi dari kesalahan.

Platform yang kami bangun — 300+ model AI, unified API, billing multi-mata uang, internasionalisasi 13 bahasa — akan memakan waktu berbulan-bulan bagi tim tradisional. Kami merilisnya dalam 30 hari. Bug-nya nyata, tetapi kecepatannya juga nyata.

Pengembangan berbantuan AI bukanlah sihir. Ini adalah jenis disiplin teknik yang baru. Dan seperti semua disiplin ilmu, ia menghargai mereka yang menghormati batasan-batasannya.

FAQ

Bisakah satu developer benar-benar membangun platform produksi dengan Claude Code?

Ya, tetapi dengan catatan. AI menangani pembuatan kode dan refactoring dengan kecepatan luar biasa, tetapi Anda tetap membutuhkan penilaian arsitektur yang kuat, gerbang kualitas otomatis, dan disiplin untuk meninjau semuanya dengan cermat. Kecepatan 10x mencakup bug 10x lebih cepat jika Anda tidak hati-hati.

Apa itu CLAUDE.md?

CLAUDE.md adalah file instruksi tingkat proyek yang dibaca oleh asisten coding AI untuk konteks. File ini berisi konvensi coding, keputusan arsitektur, dan batasan yang harus diikuti oleh AI. Anggap saja ini sebagai dokumentasi orientasi (onboarding) untuk rekan tim AI Anda.

Bagaimana cara mencegah bug yang dihasilkan AI di production?

CI gates otomatis sangat penting: type checking, SSOT audit, verifikasi sinkronisasi enum, dan gerbang keamanan khusus domain. Wawasan utamanya adalah bahwa AI menggandakan produktivitas dan kesalahan — Anda memerlukan pemeriksaan otomatis untuk menangkap kesalahan yang tergandakan tersebut.

Apakah pengembangan berbantuan AI cocok untuk sistem billing dan pembayaran?

Ya, tetapi dengan kewaspadaan ekstra. Kode pembayaran membutuhkan penanganan race condition yang eksplisit, penguncian yang tepat, dan pengujian edge case yang menyeluruh. Tes yang dihasilkan AI cenderung mencakup happy paths — Anda harus menguji skenario kegagalan dan operasi konkuren secara manual.

---

LemonData memberi Anda akses ke 300+ model AI melalui satu API. Kami membangunnya dengan AI, untuk melayani AI. Mulai gratis — pengguna baru mendapatkan kredit $1.