Terminal jadi AI Coding Tools Terbaru Berbasis Perintah
Selama bertahun-tahun, pengembangan perangkat lunak dengan bantuan AI selalu dikaitkan dengan alat-alat seperti GitHub Copilot, Cursor, atau Windsurf. Antarmuka visual dan fitur auto-completion-nya menjadi standar baru dalam menulis kode. Namun, tren terbaru menunjukkan bahwa fokus AI kini beralih ke tempat yang tak terduga, terminal layar hitam klasik yang identik dengan hacker film ’90-an. Meskipun tampilannya sederhana, terminal menawarkan kekuatan dan fleksibilitas luar biasa yang kini mulai dimanfaatkan secara maksimal oleh AI.
Perubahan ini bukan sekadar eksperimen teknis. Sejak awal 2024, perusahaan besar seperti Anthropic (Claude Code), DeepMind (Gemini CLI), dan OpenAI (CLI Codex) telah merilis alat pengkodean berbasis terminal, dan semuanya masuk jajaran produk terpopuler mereka. Meskipun tampilannya serupa dengan tools sebelumnya, di balik layar terjadi perubahan fundamental: AI kini lebih fokus berinteraksi dengan sistem secara langsung, bukan hanya menulis kode semata.
Apa Itu Terminal?
Terminal adalah antarmuka berbasis teks yang memungkinkan pengguna berinteraksi langsung dengan sistem operasi menggunakan perintah-perintah tertentu. Alih-alih mengklik ikon seperti di tampilan grafis (GUI), terminal menggunakan baris perintah (command line) untuk menjalankan fungsi komputer, mulai dari membuka file, menginstal software, hingga mengatur jaringan.
Meski terkesan kuno, terminal sangat powerful karena memberikan kontrol penuh terhadap sistem. Itulah sebabnya para developer profesional dan sistem administrator lebih sering menggunakan terminal saat mengembangkan dan mengelola aplikasi. Dalam konteks AI coding tools, terminal menjadi ruang kerja utama karena efisiensi, kecepatan, dan fleksibilitasnya yang kini diperkuat oleh kecerdasan buatan.
Keunggulan Terminal-Based Tools
Sebelum ini, banyak alat AI fokus menyelesaikan issue GitHub melalui pendekatan SWE-Bench: mengubah kode yang rusak menjadi kode yang jalan. Namun terminal-based tools mengambil pendekatan berbeda: memahami keseluruhan ekosistem tempat program dijalankan. Artinya, AI kini bisa membantu tugas-tugas DevOps seperti konfigurasi server Git atau debugging script sistem, bukan sekadar memperbaiki kode. Berikut beberapa fitur dan keunggulan AI terminal tools:
- Lebih Versatile: Terminal berada di lapisan paling bawah dari tumpukan pengembangan, sehingga AI bisa menjalankan perintah dengan kontrol penuh atas sistem.
- Cocok untuk Agentic AI: AI bisa menyelesaikan masalah langkah demi langkah, termasuk membangun kernel Linux dari nol.
- Fokus pada Problem-Solving Realistis: Benchmark seperti Terminal-Bench menilai kemampuan AI dalam menyelesaikan skenario nyata, bukan hanya logika kode sederhana.
- Produktivitas Non-Koding: AI bisa membantu setup proyek baru, instalasi dependensi, dan menyelesaikan hambatan teknis lainnya secara otomatis.
Founder Warp, Zach Lloyd, menyebut bahwa terminal menawarkan fleksibilitas luar biasa yang tak bisa dilakukan oleh code editor biasa seperti Cursor. Warp sendiri menjadi platform yang merajai Terminal-Bench, menunjukkan keandalan pendekatan ini dalam skenario nyata.
Cara Kerja AI Terminal-Based
Berbeda dari editor kode biasa yang fokus pada penulisan dan debugging, AI terminal-based bekerja dengan menjelajahi seluruh sistem melalui antarmuka command-line. Cara kerja ini memungkinkan AI tidak hanya mengedit kode, tapi juga mengatur lingkungan pengembangan, seperti mengkonfigurasi server Git, menginstal dependensi, hingga menjalankan program secara langsung.
AI semacam Warp dan Claude Code ini bekerja secara step-by-step, seperti agen otonom yang membaca masalah, mengurai perintah, lalu mengeksekusinya satu per satu di terminal. Mereka menggunakan pendekatan pemecahan masalah berbasis tugas bukan sekadar memperbaiki bug, tapi menyelesaikan masalah sistem dari hulu ke hilir. TerminalBench, benchmark yang kini jadi standar baru, menguji kemampuan ini lewat simulasi nyata seperti membangun kernel Linux atau menyesuaikan algoritma kompresi data.
Tantangan dan Transisi yang Tidak Mudah
Meski menjanjikan, peralihan ke terminal bukan tanpa hambatan. Riset terbaru menunjukkan bahwa beberapa editor AI justru memperlambat proses kerja meskipun pengguna merasa lebih cepat contoh nyata seperti Windsurf yang akhirnya “terpecah” karena akuisisi ganda, dan produktivitasnya dipertanyakan. Berikut beberapa tantangan yang dihadapi:
- Kurva Pembelajaran Tinggi: Terminal membutuhkan pemahaman teknis yang lebih dalam daripada GUI biasa.
- Keterbatasan Model AI: Bahkan agentic AI mutakhir hanya bisa menyelesaikan 50% masalah di Terminal-Bench.
- Infrastruktur yang Beragam: Lingkungan kerja terminal sangat berbeda-beda, AI perlu adaptasi cepat terhadap sistem yang unik.
Namun demikian, perusahaan seperti Warp justru melihat nilai tambah di sini. AI tak hanya menjadi asisten pengkodean, tapi partner dalam seluruh alur kerja teknis.
Kesimpulan
Perpindahan tren AI coding ke terminal menunjukkan pergeseran signifikan dalam cara developer berinteraksi dengan teknologi. Antarmuka command-line yang dulu dianggap “old-school” kini justru jadi medan utama inovasi AI agentic. Meskipun belum sempurna, AI berbasis terminal telah menunjukkan kapabilitas luar biasa dalam menangani tugas-tugas kompleks yang melibatkan lebih dari sekadar baris kode.
Dengan dukungan dari raksasa AI seperti Anthropic, DeepMind, dan OpenAI, serta pemain inovatif seperti Warp, masa depan AI developer tools tampaknya akan jauh lebih fleksibel, otonom, dan menyatu dengan sistem di level paling dasar. Jika tren ini terus berkembang, bukan tak mungkin sebagian besar pekerjaan pengembangan akan diambil alih oleh AI agent yang bekerja langsung di terminal.
Ingin tahu update seputar tren digital lainnya? Temukan inspirasi teknologi harian di Instagram @Wesclic dan lihat bagaimana inovasi bisa menggerakkan industri ke level berikutnya.
