ABA: Ini adalah bagian dari Seri Fondasi Prompt kami, di mana kami mengeksplorasi berbagai kerangka kerja prompt untuk berbagai kelompok dan kasus penggunaan, baik sendiri maupun bersama para ahli.

Ini adalah sebuah posting ulang artikel Stig di LinkedIn.

Perkenalan

Dalam dunia kecerdasan buatan yang dinamis, cara kita berinteraksi dengan model AI seperti ChatGPT dapat memengaruhi hasil yang kita capai secara signifikan. Bagi arsitek, manajer, dan pengembang perangkat lunak, menguasai seni rekayasa perintah bukan sekadar keterampilan – tetapi suatu keharusan. Panduan ini membahas sembilan kerangka kerja perintah terstruktur, yang menawarkan wawasan tentang penerapan dan kemanjurannya dalam berbagai skenario teknologi.

Tinjauan Umum Kerangka Kerja

Stig memberikan pengenalan praktis tentang kerangka kerja berikut:

Anda dapat mengeklik kerangka kerja yang Anda minati di daftar isi untuk memeriksa contohnya:

Daftar isi

• Perkenalan
• Tinjauan Umum Kerangka Kerja
  • APE (Tindakan, Tujuan, Harapan)
  • RACE (Peran, Tindakan, Konteks, Harapan)
  • COAST (Konteks, Tujuan, Tindakan, Skenario, …
  • TAG (Tugas, Aksi, Tujuan)
  • RISE (Peran, Masukan, Langkah, Harapan)
  • TRACE (Tugas, Permintaan, Tindakan, Konteks, Contoh …
  • ERA (Harapan, Peran, Tindakan)
  • CARE (Konteks, Tindakan, Hasil, Contoh)
  • ROSES (Peran, Tujuan, Skenario, Diharapkan Jadi …
• Aplikasi Praktis
• Kesimpulan
  • Ajakan Bertindak yang Menarik
• Tentang Penulis

APE (Tindakan, Tujuan, Harapan)

Contoh untuk Desain Berbasis Domain:

Tindakan: “Jelaskan konsep Akar Agregat dalam Desain Berbasis Domain.”

Tujuan: “Untuk memperjelas peran mereka dalam mengelola logika domain.”

Ekspektasi:“Berikan penjelasan singkat dengan contoh pengkodean.”

Analisa: APE sangat baik untuk mencari penjelasan yang jelas dan berdasarkan tujuan, membuatnya ideal untuk memahami pola desain yang rumit.

RACE (Peran, Tindakan, Konteks, Harapan)

Contoh untuk Migrasi Mainframe:

Peran:“Bertindak sebagai ahli migrasi.”

Tindakan: “Jelaskan langkah-langkah untuk memigrasikan sistem mainframe berbasis COBOL ke solusi berbasis cloud.”

Konteks: “Mempertimbangkan sistem perbankan dengan volume transaksi tinggi.”

Ekspektasi: “Panduan langkah demi langkah yang berfokus pada meminimalkan waktu henti.”

Analisa:RACE sangat efektif untuk tugas yang memerlukan pengetahuan khusus peran, seperti strategi migrasi terperinci.

COAST (Konteks, Tujuan, Tindakan, Skenario, Tugas)

Contoh untuk Arsitektur Berbasis Peristiwa:

Konteks:“Dalam lingkungan layanan mikro.”

Tujuan: “Terapkan arsitektur berbasis peristiwa.”

Tindakan:“Jelaskan proses penyiapan bus acara.”

Skenario:“Menangani pemrosesan data waktu nyata.”

Tugas:“Merancang mekanisme penanganan peristiwa yang dapat diskalakan.”

Analisa: COAST menawarkan pendekatan komprehensif, cocok untuk tantangan arsitektur yang memiliki banyak sisi.

TAG (Tugas, Aksi, Tujuan)

Contoh untuk Metodologi Agile:

Tugas“Terapkan praktik Agile dalam pengembangan perangkat lunak.”

Tindakan:“Buatlah templat perencanaan sprint.”

Sasaran: “Untuk memperlancar proses pengembangan dan meningkatkan kolaborasi tim.”

Analisa: TAG bersifat lugas dan efektif untuk tugas-tugas dengan tujuan yang jelas, seperti menerapkan metodologi tertentu.

RISE (Peran, Masukan, Langkah, Harapan)

Contoh untuk Integrasi Sistem Lama:

Peran:“Sebagai spesialis integrasi sistem.”

Masukan:“Informasi tentang sistem lama yang ada dan teknologi baru.”

Tangga“Jelaskan proses mengintegrasikan sistem lama dengan API modern.”

Ekspektasi:“Rencana integrasi terperinci dengan gangguan sistem minimal.”

Analisa: RISE unggul dalam skenario yang memerlukan proses langkah demi langkah, ideal untuk integrasi yang kompleks.

TRACE (Tugas, Permintaan, Tindakan, Konteks, Contoh)

Contoh untuk Integrasi Berkelanjutan/Penyebaran Berkelanjutan (CI/CD):

Tugas:“Siapkan jalur CI/CD.”

Meminta:“Pandu saya melalui proses pengaturan.”

Tindakan:“Jelaskan setiap tahap pembuatan jalur pipa.”

Konteks: “Untuk aplikasi web berbasis Java.”

Contoh: “Sertakan contoh Jenkinsfile untuk referensi.”

Analisa: TRACE menyediakan pendekatan terperinci dan berbasis contoh, bermanfaat untuk tugas pengaturan yang rumit.

ERA (Harapan, Peran, Tindakan)

Contoh untuk Keamanan Cloud:

Ekspektasi:“Mengembangkan strategi keamanan cloud yang tangguh.”

Peran:“Sebagai pakar keamanan cloud.”

Tindakan:“Identifikasi langkah-langkah keamanan utama untuk lingkungan cloud hybrid.”

AnalisaERA efektif untuk tugas-tugas yang berfokus pada hasil, terutama di bidang khusus seperti keamanan cloud.

CARE (Konteks, Tindakan, Hasil, Contoh)

Contoh untuk Migrasi Data:

Konteks“Berpindah dari database relasional ke database NoSQL.”

Tindakan“Jelaskan proses migrasi data.”

Hasil:“Memastikan integritas data dan waktu henti minimal.”

Contoh“Berikan studi kasus migrasi serupa.”

Analisa: CARE ideal untuk tugas-tugas di mana pemahaman konteks dan melihat contoh dapat menghasilkan perencanaan dan pelaksanaan yang lebih baik.

ROSES (Peran, Tujuan, Skenario, Solusi yang Diharapkan, Langkah-langkah)

Contoh untuk Perencanaan Skalabilitas:

Peran:“Sebagai penasihat skalabilitas.”

Tujuan:“Rencana untuk meningkatkan skala aplikasi web dengan lalu lintas tinggi.”

Skenario:“Mengantisipasi peningkatan lalu lintas pengguna sebesar 300% selama tahun depan.”

Larutan:“Arsitektur yang dapat diskalakan yang mempertahankan kinerja.”

Tangga“Jelaskan perubahan arsitektur yang dibutuhkan.”

Analisa: ROSES komprehensif dan terperinci, cocok untuk perencanaan dan pelaksanaan proyek skalabilitas yang kompleks.

Aplikasi Praktis

Dengan menyesuaikan kerangka kerja ini dengan konsep TI tertentu, para profesional teknologi tidak hanya dapat menyederhanakan interaksi mereka dengan ChatGPT, tetapi juga memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang topik-topik yang kompleks. Baik itu memahami pola desain dalam Desain Berbasis Domain atau merencanakan migrasi sistem besar, kerangka kerja ini menyediakan pendekatan terstruktur untuk memperoleh respons terperinci dan relevan dari AI.

Kesimpulan

Rekayasa perintah yang efektif bukan hanya tentang menguasai perangkat AI; tetapi juga tentang mengubah cara kita menghadapi tantangan TI yang kompleks. Dengan memilih kerangka kerja yang tepat secara strategis untuk setiap tugas, arsitek perangkat lunak, manajer, dan pengembang dapat membuka wawasan yang lebih mendalam dan interaksi yang lebih bermakna dengan ChatGPT.

Ajakan Bertindak yang Menarik

Sekarang, saya akan fokus pada Anda, para pemikir inovatif dalam arsitektur dan pengembangan perangkat lunak. Berikut ini cara Anda dapat berpartisipasi secara aktif:

• Tantangan Diterima: Pilih salah satu kerangka kerja dan terapkan pada masalah atau konsep terkini yang sedang Anda garap. Bagaimana kerangka kerja tersebut memengaruhi hasil?
• Bagikan Cerita Anda: Posting pengalaman Anda di LinkedIn. Kerangka kerja apa yang Anda pilih? Apa tugasnya, dan bagaimana tanggapan ChatGPT? Tag postingan Anda dengan #ChatGPTFrameworksChallenge sehingga kita semua dapat mengikuti dan belajar dari satu sama lain.
• Berkolaborasi dan Berdiskusi: Berikan komentar di bawah artikel ini atau pada postingan bersama dengan wawasan Anda. Kerangka kerja mana yang menurut Anda paling efektif? Apakah Anda punya saran untuk modifikasi atau perbaikan?
• Sebarkan Pengetahuan: Dorong rekan kerja Anda untuk menerima tantangan. Semakin beragam skenario yang kita hadapi, semakin kaya pula pemahaman kolektif kita.

Partisipasi Anda tidak hanya akan memperdalam pemahaman Anda sendiri, tetapi juga berkontribusi pada pengembangan pengetahuan yang dapat bermanfaat bagi seluruh komunitas teknologi. Mari kita bersama-sama mengeksplorasi potensi AI dalam pengembangan perangkat lunak dan membuka jalan bagi solusi inovatif.

Bergabunglah dengan #ChatGPTFrameworksChallenge hari ini dan mari kita jadikan interaksi AI sebagai landasan perangkat pemecahan masalah kita!

Tentang Penulis

Temui Stig Korsholm, seorang penggemar teknologi dan penggila AI yang gemar menyelami tren dan inovasi terbaru di dunia kecerdasan buatan. Stig saat ini adalah Arsitek Domain Utama di Bankdata dengan pengalaman luas dalam teknologi di bidang keuangan dan perbankan.

Sebagai penulis tamu, Stig berbagi wawasan dan pengalaman uniknya, menjadikan topik yang rumit mudah dipahami dan menarik bagi semua orang. Dengan bakat memadukan teknologi dengan aplikasi dunia nyata, ia bersemangat membantu bisnis memanfaatkan kekuatan AI untuk mendorong kesuksesan.

Saat dia tidak menulis atau menjelajahi teknologi baru, Anda dapat menemukannya terhubung dengan sesama inovator dan berbagi ide yang menginspirasi.

Hubungi dia di LinkedIn → Di Sini!