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 ↗Brain dump ke PRD, CLAUDE.md sebagai DNA project, user stories, tech stack selection, dan scaffolding. Fondasi yang menentukan segalanya.
Baca Part 1 ↗ERD, Prisma schema, API endpoint design, UI wireframes, component architecture, security architecture, dan ADR.
Baca Part 2 ↗7 prompt patterns, vertical slice workflow, live coding Task API & Kanban Board, code review dengan AI, dan Git workflow.
Baca Part 3 ↗Testing pyramid, Vitest unit tests, Playwright E2E, AI-generated test suites, security scanning, dan CI integration.
Baca Part 4 ↗CI/CD GitHub Actions, Vercel deploy, environment management, database migration, monitoring, dan launch checklist.
Baca Part 5 ↗Bug triage P0-P4, performance monitoring, refactoring dengan AI, feature iteration mini-SDLC, dependency updates, dan complete series recap.
Baca Finale ↗Latihan ujian sertifikasi Claude Certified Architect. 480 soal dari 8 exam sets, 60 soal per sesi, timer 90 menit, skor & review langsung.
Mulai Latihan ↗Dari Requirements ke Maintenance. 20+ chapter: Brain Dump, PRD, CLAUDE.md, User Stories, Database Design, API, Prompt Engineering, Live Coding & lebih. PDF gratis.
Download PDF ↓100+ halaman materi persiapan sertifikasi. 5 domain: Agentic Architecture, Tool Design & MCP, Claude Code Workflows, Prompt Engineering, Context Management. Versi 1.0 — Maret 2026. PDF gratis.
Download PDF ↓189 halaman panduan lengkap Hugging Face & Google Colab. Transformers, Datasets, fine-tuning, RAG, computer vision, audio processing & lebih. 2026 Edition. PDF gratis.
Download PDF ↓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 ↗Sejarah AI, arsitektur Transformer, tokenisasi, dan cara kerja LLM modern. Fondasi untuk memahami semua yang akan dipelajari.
Mulai Belajar ↗Dari data mentah ke model pintar. Pre-training, supervised fine-tuning, RLHF, DPO, dan scaling laws.
Baca Part 2 ↗Teknik prompting: zero/few-shot, CoT, ReAct, self-consistency. Template siap pakai dan anti-pattern.
Baca Part 3 ↗Embeddings, vector database, chunking strategies, dan hybrid search. LLM + data pribadi tanpa fine-tuning.
Baca Part 4 ↗Dari chatbot ke agent. Agent loop, function calling, ReAct, MCP protocol, dan multi-agent systems.
Baca Part 5 ↗Jalankan LLM di laptop sendiri. Ollama, quantization GGUF, model populer 2026, dan benchmarking.
Baca Part 6 ↗Fine-tuning hemat GPU. LoRA, QLoRA, dataset preparation, Unsloth 2× faster, dan evaluasi model.
Baca Part 7 ↗MMLU, HumanEval, Arena Elo. Benchmark standar, LLM-as-Judge, dan cara evaluasi untuk use case spesifik.
Baca Part 8 ↗Ancaman LLM: hallucination, jailbreak, data leakage. Defense-in-depth, OWASP Top 10, dan anti-hallucination.
Baca Part 9 ↗Deploy LLM ke production. API gateway, caching, monitoring, cost optimization, dan arsitektur scalable.
Baca Finale ↗Fondasi neural network: perceptron, fungsi aktivasi, forward pass, backward pass, dan gradient descent dari nol dengan NumPy.
Mulai Belajar ↗Deep network, softmax, cross-entropy loss, mini-batch training, dan klasifikasi MNIST 97% akurasi.
Baca Part 2 ↗Convolution, pooling, feature maps dari nol. Bangun CNN untuk image classification MNIST 99%.
Baca Part 3 ↗Dropout, batch normalization, Adam optimizer, learning rate scheduling. Teknik anti-overfitting.
Baca Part 4 ↗Recurrent neural network, LSTM, GRU untuk data sekuensial. Text generation karakter per karakter.
Baca Part 5 ↗Word2Vec, GloVe, pre-trained embeddings, tokenization, dan NLP pipeline lengkap untuk klasifikasi sentimen.
Baca Part 6 ↗Generator vs Discriminator, adversarial training, DCGAN untuk image generation dari noise.
Baca Part 7 ↗Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding. Arsitektur di balik GPT & BERT dari nol.
Baca Part 8 ↗Feature extraction, fine-tuning strategies, differential learning rate, domain adaptation dengan ResNet & BERT.
Baca Part 9 ↗Grand finale! Gabungkan semua dari Part 1-9 untuk membangun Mini-GPT language model. Embedding + Transformer + Text Generation.
Baca Capstone ↗Apa itu TensorFlow, instalasi, tensor, eager execution, GradientTape, GPU acceleration, dan perbandingan dengan NumPy/PyTorch.
Mulai Belajar ↗Sequential, Functional, dan Subclass API. Compile, fit, evaluate, callbacks, dan model pertama Anda.
Baca Part 2 ↗Convolutional layers, pooling, data augmentation, transfer learning dengan pre-trained models untuk image classification.
Baca Part 3 ↗Membangun input pipeline efisien dengan tf.data. Prefetch, cache, parallel mapping, dan TFRecord.
Baca Part 4 ↗Text preprocessing, tokenization, embeddings, RNN/LSTM, dan sentiment analysis dengan TensorFlow.
Baca Part 5 ↗Self-Attention, Transformer block di TF, fine-tuning BERT dengan TF Hub dan Hugging Face.
Baca Part 6 ↗Custom training loops, GradientTape, custom layers, losses, metrics, dan mixed precision training.
Baca Part 7 ↗DCGAN, conditional GAN, Pix2Pix, dan image generation dengan TensorFlow.
Baca Part 8 ↗SavedModel, TF Serving, TF Lite untuk mobile, TF.js untuk browser, dan Docker deployment.
Baca Part 9 ↗Gabungkan semua dari Part 1-9: full ML project dari data collection hingga production deployment dengan TensorFlow.
Baca Capstone ↗Ekosistem Hugging Face, instalasi, Pipeline API untuk inference 1-baris, Model Hub, Auto Classes, dan tokenisasi mendalam.
Mulai Belajar ↗Datasets library, DataCollator, TrainingArguments lengkap, fine-tuning DistilBERT pada IMDB, dan push ke Hub.
Baca Part 2 ↗Encoder vs decoder, Causal LM, parameter generation (temperature, top_k, top_p), instruction tuning, dan chatbot CLI.
Baca Part 3 ↗Named Entity Recognition, BIO labeling, subword alignment, fine-tuning BERT NER pada CoNLL-2003, dan seqeval.
Baca Part 4 ↗Extractive QA, SQuAD, T5 & BART encoder-decoder, fine-tuning untuk translation & summarization, BLEU & ROUGE.
Baca Part 5 ↗Sentence-Transformers, cosine similarity, FAISS vector search, RAG pipeline, dan semantic similarity applications.
Baca Part 6 ↗Hugging Face Spaces, Gradio UI untuk ML demos, deploy model ke web, dan Streamlit integration.
Baca Part 7 ↗PEFT library, LoRA/QLoRA untuk fine-tuning hemat VRAM, 4-bit quantization, dan Accelerate multi-GPU.
Baca Part 8 ↗Reinforcement Learning from Human Feedback, DPO, TRL library, reward modeling, dan alignment techniques.
Baca Part 9 ↗Gabungkan semua dari Part 1-9: full LLM project dari data hingga deployment dengan Hugging Face ecosystem.
Baca Capstone ↗Treemap interaktif, scatter plot, & breakdown 17 sektor Indonesia vs 22 occupation group US. Data BPS Sakernas & BLS, scoring ala Karpathy.
Lihat Riset ↗Peta interaktif AI exposure 436 okupasi Indonesia. Treemap, scatter outlook, distribusi per pendidikan & gaji. Data BPS Sakernas 2025 & KBJI 2014.
Lihat Riset ↗Metodologi 6 fase untuk AI-assisted software development. Dari requirements hingga production. 12 chapter, case studies, template & checklist.
Download PDF ↓Panduan praktis lengkap AI-assisted development dengan Claude Code. Installation, CLAUDE.md, prompt patterns, workflows, testing, debugging & security. 10 chapter.
Download PDF ↓Simulasi AI Agents sebagai aktor ekonomi independen dengan crypto-based survival mechanics. Agentic economy, Darwinian selection, self-replication & Conway’s Game of Life. 13 section.
Download PDF ↓Dashboard interaktif AI exposure 800+ okupasi US. Treemap, scatter plot gaji vs exposure, breakdown per kategori & pendidikan. Data BLS & Karpathy scoring. Golden clone — original sudah dihapus.
Buka Dashboard ↗Archive manager untuk macOS. Extract, compress & convert ZIP/RAR dengan UI native modern. Dark mode, progress tracking, Finder integration.
Aplikasi PDF native macOS. Viewer, editor, annotator, converter, OCR, form filler, e-signature & redaction. Zero dependencies, 100% Apple frameworks.