Pendiri Baixing: 14 Pengalaman Saya Menggunakan Claude Code

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-08Terakhir diperbarui pada 2026-06-08

Abstrak

Pendiri Baixing Wang Jianshu berbagi 14 poin pengalaman pribadi menggunakan Claude Code: 1. Fokus pada satu alat (Claude Code) untuk menghindari pemborosan energi membandingkan alat. 2. Kuasai pintasan keyboard penting seperti Ctrl+G (buka editor), Ctrl+A/E/U (gerakkan kursor). 3. Manfaatkan input suara dengan HoldSpeak. 4. Mulai proyek dengan menulis PROJECT.md secara terstruktur. 5. Gunakan Claude agents sebagai mode default. 6. Integrasikan dengan GitHub dan Cloudflare untuk otomatisasi build, deploy, dan domain. 7. Pisahkan konten buatan manusia (rawat CLAUDE.md) dan AI (tanyakan ke AI, jangan baca kodenya). 8. Seret & lepas file (audio, video, dokumen, tangkapan layar) ke jendela Claude Code untuk penjelasan cepat. 9. Atur sistem memori: pusatkan di ~/.claude/CLAUDE.md, simpan file memory di git/GitHub agar permanen dan terakumulasi. 10. Tulis Skill dan minta Claude "mengendapkan pembelajaran ke Skill" di akhir pekerjaan. 11. Untuk tugas kompleks, gunakan ultracode dengan dynamic workflow (meski mahal dan lambat, hasil terjamin). 12. Kumpulkan dan refaktor Skill terus-menerus, simpan di git. 13. Gunakan dokumentasi git sebagai output tugas sebelumnya dan input tugas berikutnya, agar antar agents memiliki dokumen serah terima yang jelas. 14. Perlakukan Claude Code seperti kuda (yang punya pemikiran sendiri), bukan mobil. Atur tujuan dan batasan, biarkan ia "mencari jalannya" secara mandiri. Poin kunci: fokus, otomasi alur kerja, pisahkan konten manusia-AI, kelola memori...

Penulis: Wang Jianshuo

Catatan sederhana tentang pengalaman saya dengan Claude Code sejauh ini, murni eksplorasi pribadi, belum tentu cocok untuk semua orang.

1. Fokus pada satu alat dan gunakan dengan intens. Saya menggunakan Claude Code. Saya tidak berpikir dia lebih baik daripada Codex, tetapi membandingkan alat mungkin tidak sebanding dengan waktu yang dihabiskan, meskipun bisa menjelaskan perbedaan secara detail memberikan kepuasan semu yang lebih besar.

2. Ingat pintasan keyboard terpenting. Control+G untuk membuka editor, membantu menulis konten yang lebih panjang; Control+A, Control+E, Control+U—pintasan cepat untuk memindahkan kursor di command line yang sangat berguna. Meski bukan hal baru di era AI, sama pentingnya dengan Control+C dan Control+V saat digunakan.

3. Gunakan input suara. HoldSpeak sangat membantu.

4. Untuk sebuah proyek, tulis dulu PROJECT.md, tuliskan semua yang terpikir secara terstruktur sekaligus.

5. Claude agents adalah cara kerja default.

6. Claude Code, github.com, dan cloudflare.com adalah kombinasi sempurna. Serahkan seluruh proses build, proses rilis, serta semua operasi terkait domain ke infrastruktur.

7. Pisahkan yang ditulis manusia dan mesin. Rawat secara manual inti dari CLAUDE.md, jangan baca .md atau kode yang ditulis Claude Code. Mesin adalah mesin, manusia adalah manusia. Pahami hal-hal yang ditulis AI dengan bertanya kepada AI, jangan melihat kode sumber.

8. Seret file ke jendela Claude Code—audio, video, dokumen, screenshot—jika sulit dijelaskan, gunakan Command+Shift+5 untuk screenshot, lalu seret, itu cara tercepat.

9. Rekonstruksi sistem memori. Berpusat pada ~/.claude/CLAUDE.md, referensikan beberapa file memory sesuai kategori, minta untuk tidak menggunakan memory proyek, dan simpan semua file memory di dalam git, sinkronkan ke github (private). Dengan begitu, memori Anda akan permanen, terakumulasi, dan tidak tersebar di setiap proyek.

10. Tulis Skill, dan setiap kali pekerjaan selesai, minta Claude untuk "mengendapkan yang dipelajari ke dalam Skill"—dia bisa melakukannya secara otomatis.

11. Jika memungkinkan, untuk tugas kompleks gunakan ultracode untuk memicu dynamic workflow. Meski mahal, meski lambat, hasilnya terjamin.

12. Sepanjang jalan, kumpulkan skill, dan terus-menerus rekonstruksi skill. Skill perlu disimpan di dalam git.

13. Gunakan dokumen git sebagai output dari tugas sebelumnya, sekaligus input untuk tugas berikutnya. Biarkan agents memiliki dokumen serah terima yang jelas, tidak bergantung pada context untuk penyambungan.

14. Anggap Claude Code sebagai kuda (atau sebagai manusia), bukan sebagai mobil. Mobil berbelok di bawah komando kita, kuda memiliki pemikirannya sendiri, kita hanya perlu menetapkan tujuan dan batasan. Karakteristiknya yang mampu mencari jalan sendiri adalah fitur, bukan bug.

Ada yang mau menambahkan?

Pertanyaan Terkait

QApa salah satu tips utama penulis dalam menggunakan Claude Code?

ASalah satu tips utamanya adalah fokus menguasai satu alat, yaitu Claude Code, daripada membanding-bandingkan berbagai alat AI karena ROI-nya tidak terlalu tinggi.

QBagaimana penulis menyarankan untuk memulai sebuah proyek dengan Claude Code?

APenulis menyarankan untuk memulai dengan menulis PROJECT.md secara terstruktur, menuangkan semua ide sekaligus sebelum mengembangkan lebih lanjut.

QApa saran penulis dalam mengelola memori atau pengetahuan dalam Claude Code?

APenulis menyarankan untuk merekonstruksi sistem memori dengan menjadikan ~/.claude/CLAUDE.md sebagai pusat, mengelompokkan referensi ke berbagai file memori, dan menyimpannya di git (seperti GitHub private) agar pengetahuan dapat terakumulasi secara permanen.

QApa yang dimaksud penulis dengan 'memisahkan yang ditulis manusia dan mesin'?

APenulis menyarankan untuk secara manual mengelola file inti seperti CLAUDE.md, dan tidak membaca langsung kode atau .md yang ditulis AI. Untuk memahami hasil AI, tanyakan langsung pada AI, jangan baca kode sumbernya.

QBagaimana analogi penulis tentang cara menggunakan Claude Code secara efektif?

APenulis mengibaratkan Claude Code sebagai kuda (atau manusia), bukan mobil. Kita menetapkan tujuan dan batasan, lalu membiarkannya mencari jalannya sendiri—karakter otonom ini adalah fitur, bukan bug.

Bacaan Terkait

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

**OpenAI Model Astra Pecahkan 10 Masalah Matematika Kelas Fields Medal!** OpenAI mengumumkan terobosan besar dari model internal terbarunya, Astra. Model ini dilaporkan telah membuat kemajuan signifikan dalam **10 masalah matematika yang belum terpecahkan**, dengan biaya komputasi hanya sekitar **$2000**. Hasilnya dipublikasikan dalam makalah setebal 249 halaman. Beberapa pencapaian utama meliputi: 1. **Menyelesaikan masalah "non-sofic group"** yang diajukan Mikhail Gromov tahun 1999, dengan membangun contoh kelompok yang tak hingga dan finitely presented yang bukan sofic. Ini dianggap sebagai kemajuan bersejarah. 2. **Memecahkan batas lama dalam masalah pengepakan bola berdimensi tinggi** (sphere packing), meningkatkan batas yang telah bertahan sejak 1978 untuk dimensi tak hingga. 3. **Menyangkal dugaan "Connes Rigidity"** dengan membangun keluarga tak terhitung dari kelompok berbeda yang menghasilkan aljabar von Neumann yang sama persis. Semua bukti telah diverifikasi menggunakan asisten pembuktian formal Lean 4, memastikan ketepatannya. Para ahli matematika menyebut temuan ini sebagai **momen bersejarah**, setara dengan prestasi penghargaan Fields Medal, dan menandai kemampuan AI untuk melakukan penalaran matematika mendalam di berbagai bidang. OpenAI juga membagikan proses penalaran model, menunjukkan langkah maju yang besar menuju AGI (Artificial General Intelligence).

marsbit1j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

marsbit1j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

**Ringkasan: Bagaimana Membuat Diri Anda Tak Tergantikan oleh AI** Artikel ini membahas ancaman nyata dalam era AI: bukan kehilangan pekerjaan, tetapi "perbudakan gaji"—ketergantungan pada sistem dan orang lain untuk bertahan hidup. Solusinya adalah menjadi "individu super" yang "tak bisa dipekerjakan" dengan membangun bisnis atau karya sendiri. Kunci untuk bertahan dan berkembang di masa depan bukan sekadar keterampilan teknis, tetapi menguasai lima elemen yang sulit digantikan AI: 1. **Otonomi (Agency):** Kemampuan bertindak tanpa menunggu perintah. 2. **Rasa (Taste):** Pengalaman untuk mengetahui apa yang bernilai untuk ditawarkan. 3. **Kemampuan Persuasi (Persuasion):** Keterampilan menarik perhatian dan pengakuan. 4. **Ketekunan (Persistence):** Memahami bahwa kegagalan adalah bagian dari proses. 5. **Iterasi (Iteration):** Kemampuan memperbaiki kesalahan berdasarkan umpan balik. Lima elemen ini dapat dikembangkan dengan **membuat konten** (media). Dibandingkan pemrograman (code), konten lebih unggul karena nilainya subjektif, membutuhkan penilaian manusia, dan merupakan alat distribusi yang ampuh untuk membangun koneksi dan otoritas. Untuk memulai transformasi: 1. **Ubah lingkungan** Anda secara drastis untuk memicu perubahan identitas. 2. **Gali "bahan mentah"** Anda: Identifikasi pengetahuan mendalam, masalah yang pernah Anda selesaikan, dan minat unik masa kecil Anda. 3. **Temukan "poros pemikiran balik"**: Tentukan pendapat kontra-intuitif atau keyakinan Anda yang bertentangan dengan arus utama dalam bidang Anda. 4. **Luncurkan ide pertama** Anda besok. Gabungkan jawaban dari langkah 2 dan 3, lalu publikasikan. Umpan balik nyata dari dunia adalah guru terbaik. Intinya, bangunlah *karier seumur hidup* yang autentik berdasarkan pengalaman dan sudut pandang unik Anda. Dengan memanfaatkan AI sebagai alat dan fokus pada pengembangan diri yang tak tergantikan, Anda dapat mengambil kendali atas hidup dan masa depan Anda.

marsbit1j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

marsbit1j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

Berdasarkan insiden kerentanan generator angka acak pada perangkat hardware wallet Coldcard, artikel ini membahas metode pembuatan kunci Bitcoin menggunakan dadu untuk menghasilkan entropi mandiri. Claude Shannon mengukur ketidakpastian dengan konsep entropi, di mana satu lemparan dadu enam sisi setara dengan sekitar 2,585 bit. Praktik melempar dadu 50 hingga 99 kali dapat menghasilkan frasa pemulihan 12 kata yang aman (128 bit entropi), melampaui ketergantungan pada generator perangkat. Namun, insiden Coldcard mengungkap bahwa meskipun seed utama dibuat dari dadu aman, fungsi lain seperti dompet kertas, kunci kloning, dan password masih berpotensi menggunakan generator cacat. Peneliti keamanan Kevin Loaec menekankan bahwa perlindungan hanya berlaku untuk seed utama, bukan keseluruhan sistem. Proses manual ini membutuhkan ketelitian tinggi, rentan kesalahan, dan tidak praktis bagi kebanyakan pengguna baru. Oleh karena itu, meski kuat secara matematis, metode ini lebih cocok untuk pengguna berpengalaman. Artikel menyarankan pemilik Coldcard untuk memperbarui firmware, memeriksa fungsi yang pernah digunakan, dan mempertimbangkan skema multisignature dengan perangkat dari produsen berbeda untuk mitigasi risiko. Tujuan jangka panjang adalah perangkat yang dapat menghasilkan keacakan kuat secara mandiri, tanpa memerlukan prosedur rumit dari pengguna.

cryptonews.ru4j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

cryptonews.ru4j yang lalu

Trading

Spot
活动图片