Jekardah membantu developer Indonesia memahami lanskap AI coding yang berubah cepat — melalui review mendalam, panduan step-by-step, dan analisis kritis dari praktisi.
Cursor: Editor AI-First dengan 1 juta+ pengguna berbayar yang mendefinisikan ulang IDE modern.
Baca Review ↗Google Antigravity: IDE Agent-First gratis dengan akses ke Claude Opus 4.6 bawaan.
Baca Review ↗Vibe Coding 2026: Workflow step-by-step dari ide hingga deployment di produksi.
Baca Panduan ↗OpenAI Codex memindai 1,2 juta commits. Panduan lengkap QA testing dengan AI.
Baca Panduan ↗PRD, desain UI/UX, struktur file, coding dengan AI, testing, CI/CD, hingga deployment. Termasuk tools dan prompt templates.
Baca Panduan ↗Framework SHIELD, Policy-as-Code, dan SBOM untuk menyatukan produktivitas AI dengan keamanan dan compliance.
Baca Framework ↗Codex memindai 1,2 juta commits dan menemukan 11.000+ kerentanan kritis. Panduan lengkap siklus QA.
Baca Panduan ↗BRS, PRD, ERD, CLAUDE.md, Test Plan — semua file wajib beserta template siap pakai untuk setiap project vibe coding.
Baca Panduan ↗SHIELD Framework, Secure Pipeline 8 stages, Two-Stage Pattern, dan Maturity Model — agar vibe coding tetap aman dan compliant.
Baca Framework ↗Dari manual-first ke agent-first. Test generation 9.5/10, document QA batch processing, dan Council of Sub-Agents pattern.
Baca Review ↗Model AI 30B MoE pertama yang benar-benar uncensored untuk pentesting. Trained on 1.7 juta sample cybersecurity. Review lengkap dengan demo command & output.
Baca Review ↗Anthropic menemukan 500+ zero-day di open-source. Claude Code Security scan codebase & suggest patch. Tapi apakah ini menggantikan pentesting?
Baca Review ↗97% organisasi melaporkan insiden GenAI. Kill chain, real-world incidents, OWASP framework, dan 7-layer defense architecture.
Baca Analisa ↗Perbandingan lengkap 6 framework AI agent terpopuler 2026 — fitur, pros/cons, use case, decision matrix, dan rekomendasi siapa cocok pakai apa.
Baca Perbandingan ↗7 core modules, 13.700+ community skills, 13+ messaging platform — dari kirim WhatsApp sampai kontrol smart home. Panduan lengkap semua kapabilitas.
Baca Panduan ↗Fondasi PyTorch: tensor, operasi matematika, autograd, dan buat neural network pertama dalam 50 baris kode.
Mulai Belajar ↗Memuat data real, transforms, DataLoader untuk batch training, dan classifier MNIST 97.8% akurasi.
Baca Part 2 ↗Convolution, pooling, dropout, data augmentation. Bangun CNN 99.2% akurasi pada MNIST.
Baca Part 3 ↗ResNet pre-trained, feature extraction vs fine-tuning, Grad-CAM interpretability. 96%+ akurasi.
Baca Part 4 ↗Tokenization, embeddings, LSTM, BERT fine-tuning, dan Hugging Face pipeline untuk analisis sentimen.
Baca Part 5 ↗TorchScript, ONNX export (3× faster), FastAPI serving, Docker containerization, quantization.
Baca Part 6 ↗Dari classify ke create. Autoencoder, VAE, GAN, DCGAN — generate gambar baru dari noise.
Baca Part 7 ↗Arsitektur di balik GPT, BERT, LLaMA. Self-attention, Q/K/V, positional encoding dari nol.
Baca Part 8 ↗Mixed precision, gradient accumulation, distributed training, LR scheduling, dan W&B monitoring.
Baca Part 9 ↗Gabungkan semua skill Part 1-9: medical image classification dari data hingga production deployment.
Baca Capstone ↗