# Artikel Terkait Otomasi Alur Kerja

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Otomasi Alur Kerja", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Claude Science Mengerjakan Pekerjaan Dua Tahun dalam Beberapa Minggu, Apakah Percepatan 10 Kali Lipat dalam Penelitian Benar-Benar Terjadi?

Kerja ilmiah yang biasanya memakan waktu dua tahun kini dapat diselesaikan dalam hitungan minggu berkat Claude Science, platform AI baru dari Anthropic yang diluncurkan pada Juni 2026. Claude Science berfungsi sebagai "AI workbench" atau meja kerja AI yang dirancang khusus untuk ilmuwan, terutama di bidang ilmu hayati. Platform ini mengonsolidasikan seluruh alur kerja penelitian—mulai dari analisis literatur, perhitungan multi-langkah, pembuatan grafik, hingga penulisan naskah—ke dalam satu lingkungan eksekusi terpadu. Ia dapat dijalankan di macOS/Linux lokal, terhubung via SSH ke mesin jarak jauh, atau dijalankan pada kluster HPC. Salah satu terobosan utamanya adalah kemampuannya menjadikan penelitian sebagai proses yang dapat diaudit. Setiap grafik yang dihasilkan dilengkapi dengan kode yang dapat dilacak, lingkungan eksekusi, dan riwayat percakapan, sehingga memudahkan reprodusibilitas. Claude Science menggunakan arsitektur multi-agen, dengan satu agen koordinator yang mengelola lebih dari 60 "keterampilan" dan konektor pra-konfigurasi untuk bidang seperti genomik dan biologi struktural. Terdapat juga "agen peninjau" khusus yang memeriksa keakuratan kutipan dan perhitungan. Pendekatan "human-in-the-loop" tetap dijaga, di mana ilmuwan memberikan otorisasi untuk keputusan penting. Dalam kasus nyata, ilmuwan dari Allen Institute berhasil mempersingkat penulisan tinjauan pustaka panjang dari dua tahun menjadi beberapa minggu. Contoh lain termasuk percepatan analisis genomik dan otomatisasi pipeline tertentu, dengan klaim peningkatan kecepatan hingga 10 kali lipat untuk tugas-tugas spesifik. Claude Science berbeda dari pendekatan Google (yang mengandalkan model seperti AlphaFold) dan OpenAI (yang fokus pada kecerdasan ilmiah model seperti GPT-Rosalind), dengan lebih menekankan pada otomatisasi alur kerja yang terintegrasi dan dapat dilacak.

marsbit07/01 09:53

Claude Science Mengerjakan Pekerjaan Dua Tahun dalam Beberapa Minggu, Apakah Percepatan 10 Kali Lipat dalam Penelitian Benar-Benar Terjadi?

marsbit07/01 09:53

Orang yang Menciptakan ChatGPT, Sudah Tidak Lagi Menggunakan ChatGPT untuk Bekerja

Pembuat ChatGPT Sudah Tidak Lagi Mengandalkan ChatGPT untuk Bekerja Dalam waktu kurang dari setahun, OpenAI telah menggeser fokus dari chatbot ke agen AI cerdas (AI Agent) bernama Codex. Hingga Juni 2026, Codex menangani 99,8% dari total token keluaran mingguan perusahaan, melonjak drastis dari kurang dari 10% sepuluh bulan sebelumnya. Pergeseran besar terjadi sekitar September lalu ketika Codex diperkuat dengan model yang lebih canggih dan kemampuan yang lebih lengkap, memungkinkannya menangani tugas-tugas yang semakin kompleks. Karyawan OpenAI menemukan bahwa daripada bertanya-jawab dalam kotak dialog, lebih efisien untuk menyerahkan satu set tugas utuh kepada Codex untuk dijalankan secara mandiri. Perubahan ini tidak hanya terjadi di tim teknik, tetapi telah menyebar ke setiap departemen termasuk hukum, keuangan, dan rekrutmen. Saat ini, rata-rata lebih dari 85% token keluaran per karyawan dihasilkan oleh Codex. Agen seperti Codex mengubah unit dasar kerja pengetahuan: dari interaksi tanya-jawab singkat menjadi tugas berjangka panjang yang dapat "dilempar" untuk diselesaikan secara mandiri. Sekitar seperempat permintaan ke Codex kini terkait dengan pekerjaan yang membutuhkan waktu lebih dari satu jam jika dikerjakan manusia. Yang mengejutkan, pertumbuhan pengguna non-pengembang (pengguna individu dan organisasi) telah melampaui pengembang. Orang-orang dari bidang non-teknik seperti keuangan dan humas menggunakan Codex untuk mengotomatisasi alur kerja mereka, bahkan untuk tugas-tugas pemrograman. Ini menunjukkan bahwa Codex telah berubah dari alat bantu pemrograman menjadi agen alur kerja universal. Codex, yang didukung oleh GPT-5.5, kini dapat menjalankan rantai tugas teknik secara utuh: implementasi, refaktor, debug, pengujian, dan verifikasi. Pengguna berat bahkan dapat menjalankan beberapa agen secara paralel, menghasilkan hingga lebih dari 60 jam kerja agen dalam satu hari. Intinya, cara kerja telah bergeser: dari membuka kotak obrolan menjadi menyerahkan seluruh tugas kepada agen cerdas. Pembeda di masa depan akan terletak pada seberapa besar dan kompleks tugas yang berani dipercayakan kepada AI untuk dijalankan secara mandiri.

marsbit06/26 13:04

Orang yang Menciptakan ChatGPT, Sudah Tidak Lagi Menggunakan ChatGPT untuk Bekerja

marsbit06/26 13:04

Saya Membangun Sebuah Platform Kerja Investasi Pribadi Menggunakan AI

Selama dua minggu terakhir, saya menggunakan "Vibe Coding" (memerintahkan AI seperti Codex, Claude Code, dan DeepSeek untuk menulis kode berdasarkan bahasa alami) untuk membangun workstation investasi pribadi. Saya membuat empat alat kecil yang berguna: 1. **Panel Aset Lintas Pasar:** Dashboard lokal untuk melihat sekilas semua portofolio saya (saham AS, Crypto, saham HK, saham A) dalam satu halaman, dilengkapi dengan pemantauan pergerakan harga dan ringkasan keuntungan/kerugian harian. 2. **Pemantau Taruhan Pasar Prediksi (PM):** Dasbor untuk memusatkan dan memantau taruhan di pasar prediksi (misalnya, tentang valuasi perusahaan atau peristiwa makro), menghubungkan perubahan probabilitas dengan berita dan pergerakan pasar, serta mengurutkannya berdasarkan keyakinan saya. 3. **Backend Operasi Kecil:** Alat berbasis cloud (dihosting di GitHub + Vercel) untuk mengelola ide penulisan, kemajuan artikel, dan jadwal publikasi di berbagai platform. 4. **Alat Format Satu Klik:** Skrip sederhana untuk secara otomatis memformat satu naskah ke dalam gaya yang diperlukan oleh berbagai platform media, menghemat waktu. Intinya, AI mengubah cara penelitian investasi untuk orang biasa dengan sangat mengurangi hambatan teknis. Sekarang, kita dapat dengan cepat membuat prototipe sistem dasar sesuai kebutuhan pribadi, seperti sistem pengamatan aset, pemantauan sinyal, peta hubungan sektor (misalnya, untuk melacak aliran dana di sektor AI), dan sistem tinjauan ulang. Siklus "ide - implementasi - penggunaan - umpan balik - revisi" menjadi sangat cepat, memungkinkan kita secara bertahap mengumpulkan alat yang berguna tanpa harus menjadi ahli pemrograman. Perubahan ini memungkinkan eksekusi ide yang sebelumnya tertunda.

marsbit06/16 06:25

Saya Membangun Sebuah Platform Kerja Investasi Pribadi Menggunakan AI

marsbit06/16 06:25

Pendiri Baixing: 14 Pengalaman Saya Menggunakan Claude Code

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 dan Skill dengan git, dan manfaatkan kemampuan otonomi Claude.

marsbit06/08 13:02

Pendiri Baixing: 14 Pengalaman Saya Menggunakan Claude Code

marsbit06/08 13:02

活动图片