Dalam lanskap asisten koding AI yang berkembang pesat, para pengembang terus mencari alat yang dapat menangani proyek kompleks sambil menjaga kualitas kode. Plandex, sebuah alat pengembangan AI berbasis terminal, telah menghasilkan minat yang signifikan di komunitas pengembang karena pendekatannya terhadap pembuatan dan validasi kode.
 |
|---|
| Gambaran umum repositori GitHub Plandex, menampilkan struktur kode dan organisasi proyeknya |
Model Terpisah untuk Pembuatan dan Validasi
Salah satu fitur Plandex yang paling banyak dibahas adalah penggunaannya pada model AI terpisah untuk membuat perubahan kode dan memvalidasinya. Pendekatan ini mendapatkan umpan balik positif dari pengembang yang melihatnya sebagai keunggulan signifikan dibandingkan beberapa alat pesaing.
Sepertinya mirip dengan Aider, Anda menggunakan model terpisah untuk membuat perubahan kode dan memvalidasinya. Itu adalah kemenangan menurut saya. Tampaknya Claude Code tidak melakukan itu, yang merupakan bagian dari alasan mengapa tagihan menjadi (relatif) besar untuk sesi kerja yang panjang.
Plandex menerapkan sistem canggih di mana pertama-tama mencoba perubahan deterministik berdasarkan cuplikan perubahan. Untuk perubahan yang lebih kompleks, ia mengatur perlombaan antara berbagai pendekatan, termasuk perubahan berbasis diff seperti aider, pembangunan seluruh file, dan (pada layanan cloud) model khusus. Metodologi ini membantu menjaga efisiensi dan efektivitas biaya sambil memastikan kualitas kode.
Fitur Utama Plandex
- Jendela konteks efektif 2 juta token dengan paket model default
- Model terpisah untuk pembuatan dan validasi kode
- Antarmuka berbasis terminal dengan mode REPL
- Peta proyek Tree-sitter untuk kesadaran konteks
- Kemampuan debugging otomatis untuk perintah terminal dan aplikasi browser
- Level otonomi yang dapat dikonfigurasi dari otomatis penuh hingga kontrol terperinci
- Penyimpanan cache konteks untuk model OpenAI dan Anthropic untuk mengurangi biaya
- Dukungan untuk lebih dari 30 bahasa pemrograman
Manajemen Konteks untuk Proyek Besar
Kekuatan utama lain yang disoroti dalam diskusi komunitas adalah kemampuan Plandex untuk menangani basis kode besar secara efisien. Alat ini membangun konteks untuk memaksimalkan kemampuan cache dan dengan hati-hati mengelola jendela konteks untuk efisiensi dan fokus. Selama langkah implementasi, ia hanya memuat file yang relevan, yang membantu menjaga performa bahkan dalam proyek yang luas.
Dengan jendela konteks efektif 2 juta token dengan paket model default, Plandex dapat menangani proyek yang jauh lebih besar daripada banyak alat pesaing. Ini menggunakan peta proyek tree-sitter untuk mengidentifikasi konteks yang relevan sebelum membuat rencana terperinci dan mengimplementasikan setiap langkah secara metodis.
 |
|---|
| Diagram alur kerja yang menggambarkan proses terstruktur untuk mengelola proyek besar dengan Plandex |
Antarmuka Berbasis Terminal dan Kompatibilitas Platform
Sementara beberapa pengguna mencatat bahwa antarmuka berbasis terminal mungkin menjadi batasan bagi beberapa pengembang, pembuatnya menjelaskan bahwa ini adalah pilihan yang disengaja untuk menjaga fokus. Infrastruktur yang mendasarinya dirancang dengan fleksibilitas, dengan rencana untuk menambahkan klien lain di masa depan.
Untuk pengguna Mac yang khawatir tentang performa Docker, anggota komunitas membahas solusi potensial. Seorang komentator mencatat bahwa kontainer Docker bisa agak lebih lambat karena sebagian besar image Docker yang tersedia menargetkan arsitektur x86, tetapi membangun untuk Arm seharusnya memberikan performa yang lebih baik pada sistem Mac.
Opsi Hosting
| Opsi | Deskripsi |
|---|---|
| Plandex Cloud (Model Terintegrasi) | Tidak memerlukan akun terpisah atau kunci API, penagihan terpusat dan pelacakan penggunaan |
| Plandex Cloud (BYO API Key) | Gunakan Plandex Cloud dengan kunci OpenRouter.ai dan OpenAI Anda sendiri |
| Mode Self-hosted/Lokal | Jalankan secara lokal dengan Docker atau di server Anda sendiri menggunakan kunci API Anda sendiri |
Integrasi dengan Alur Kerja Pengembangan
Para pengembang dalam komunitas menyatakan ketertarikan pada bagaimana Plandex terintegrasi dengan alur kerja pengembangan yang ada. Alat ini menawarkan fungsionalitas seperti IDE sambil menyadari basis kode dan mampu membuat perubahan secara bertahap. Ini juga mencakup kemampuan debugging browser, memungkinkannya meluncurkan browser, menarik log konsol atau kesalahan, dan mengirimkannya ke model untuk debugging.
Meskipun Plandex belum mendukung Pemrosesan Konteks Multi-modal (MCP), alat ini menyertakan beberapa fitur seperti MCP yang sudah terintegrasi, yang telah menarik perhatian pengembang yang mencari bantuan koding AI yang komprehensif.
Saat alat koding AI terus berkembang, Plandex mewakili pendekatan menarik yang menyeimbangkan otomatisasi dengan kontrol pengembang. Fokusnya pada validasi kode, manajemen konteks yang efisien, dan integrasi dengan alur kerja pengembangan memposisikannya sebagai opsi yang patut diperhatikan dalam ekosistem alat pengembangan berbantuan AI yang terus berkembang.
Referensi: Agen koding AI yang dirancang untuk tugas besar dan proyek dunia nyata.
 |
|---|
| Debugging aplikasi browser menggunakan Plandex, menyoroti integrasinya dengan proses pengembangan |