Perkakas pengembangan AI
Fitur, pemasangan, dan catatan penggunaan perkakas pengembangan AI
Perkakas ini membawa pembangkitan kode, temu kembali, pengujian, dan otomasi ke dalam alur kerja pengembangan perangkat lunak. Izin, lingkungan yang didukung, dan tingkat kematangannya berbeda-beda, sehingga periksalah dokumentasi resmi dan batas keamanannya sebelum dipakai.
Perkakas dan Platform Terbuka
Perkakas dan platform terbuka ini memiliki repositori GitHub publik; jumlah bintangnya bertanggal dan disinkronkan setiap hari. Lisensi kode, lisensi model, dan ketentuan layanan terhosting perlu diperiksa terpisah pada sumber resminya.
Claude Code
Mitra Pemrograman AI
Claude Code adalah perkakas pemrograman agentik dari Anthropic untuk alur kerja terminal dan IDE. Ia dapat memeriksa repositori, menyunting berkas, menjalankan perintah dan uji, serta bekerja dengan alur kendali versi di bawah izin yang dapat diatur pengguna.
Fitur utama
- Memahami keseluruhan basis kode
- Menulis dan mengubah kode
- Menjalankan uji dan build
- Menjalankan operasi Git
- Memakai perintah terminal
- Percakapan pemrograman interaktif
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# Mac/Linux (disarankan) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Windows (disarankan) irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask claude-code # WinGet (Windows) winget install Anthropic.ClaudeCode # Catatan: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` sudah usang
Penggunaan
# Memulai sesi interaktif di direktori mana pun claude # Melanjutkan sesi sebelumnya claude --continue # Memperbarui ke versi terbaru claude update # Menjalankan satu prompt claude -p "explain the auth flow in this repo" # Menampilkan daftar perintah garis miring bawaan claude /help
MCP (Model Context Protocol)
Standar Terbuka untuk Keterhubungan AI
MCP adalah protokol standar terbuka yang diperkenalkan Anthropic untuk membangun sambungan baku antara model AI dan perkakas atau sumber data luar. Ia disebut “antarmuka USB-C” bagi AI, yang memungkinkan interaksi luwes dengan beragam perkakas dan data.
Fitur utama
- Standar sambungan perkakas yang seragam
- Dukungan untuk beragam sumber data
- Mekanisme otorisasi yang aman
- Arsitektur yang dapat diperluas
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# MCP sendiri adalah protokol — ia dipakai melalui klien seperti Claude Desktop atau Claude Code. # 1. Sunting berkas konfigurasi: # macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json # Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json # 2. Tambahkan blok mcpServers (lihat contoh di bawah). # 3. Mulai ulang kliennya. # 4. Atau pasang langsung sebuah peladen rujukan: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
Penggunaan
Di Claude Desktop, tambahkan peladen MCP melalui menu pengaturan untuk memakainya.
OpenAI Codex CLI
Agen Pemrograman Terminal Bersumber Terbuka dari OpenAI
openai/codex adalah agen pemrograman terminal yang ringan dan dirilis OpenAI (github.com/openai/codex, ditulis dalam Rust). Ia berjalan secara lokal di terminal Anda, memakai model OpenAI yang tersedia saat ini, dipilih per sesi, masuk melalui OAuth ChatGPT, dan dapat memuat peladen MCP. Codex CLI adalah padanan Claude Code dari pihak OpenAI.
Fitur utama
- Sumber terbuka resmi dari OpenAI
- TUI berbasis Rust
- Memakai model OpenAI terkini
- Masuk lewat OAuth ChatGPT
- Dapat memuat peladen MCP
- Eksekusi kode dalam sandbox
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# Mac/Linux (disarankan) curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows (disarankan) powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # npm global npm install -g @openai/codex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask codex
Penggunaan
# Memulai sesi interaktif (OAuth otomatis) codex # Tugas sekali jalan (moda headless) codex exec "explain every .ts file under src/" # Gunakan --model untuk memilih model saat memulai Codex. # https://learn.chatgpt.com/docs/developer-commands?surface=cli
browser-use
Otomasi Peramban dengan AI
browser-use adalah pustaka Python bersumber terbuka untuk agen AI yang mengoperasikan peramban (github.com/browser-use/browser-use). Ia memungkinkan LLM mengoperasikan peramban sungguhan layaknya manusia (mengeklik, mengetik, menggulir, menangkap layar), cocok untuk keadaan yang menuntut interaksi dengan situs yang tidak memiliki API. Dapat dipakai langsung sebagai pustaka Python atau disajikan sebagai peladen MCP kepada Claude Code dan klien lain.
Fitur utama
- Mendukung seluruh LLM utama (GPT / Claude / Gemini / lokal)
- Pustaka Python ATAU peladen MCP
- Dukungan peramban sungguhan (Chrome / Chromium)
- Pemahaman dwimoda: penglihatan + DOM
- Tangkapan layar diteruskan ke penalaran LLM
Pemasangan
pip install browser-use uv uvx browser-use install uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
Penggunaan
# Di dalam skrip Python:
# Atur variabel lingkungan OPENAI_API_KEY sebelum menjalankan skrip.
import asyncio
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
async def main():
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
task="Visit https://news.ycombinator.com and find top 5 AI stories today",
llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
# Sebagai peladen MCP:
# 1. Konfigurasikan .mcp.json
# 2. Claude Code memuatnya otomatis saat mulaiOpenClaw
Asisten AI Bersumber Terbuka
OpenClaw adalah asisten AI pribadi bersumber terbuka yang berjalan di komputer Anda sendiri dan menjawab Anda di aplikasi obrolan yang sudah Anda pakai, seperti Discord, iMessage, Slack, Telegram, dan WhatsApp, serta di aplikasinya sendiri untuk desktop dan ponsel. Status, memori, dan kredensialnya tetap berada di perangkat keras Anda, sedangkan model di baliknya, baik yang dihosting maupun lokal, adalah plugin yang Anda pilih dan dapat diganti. Proyek ini berlisensi MIT dan dikelola oleh yayasan nirlaba OpenClaw.
Fitur utama
- Sepenuhnya bersumber terbuka
- Dukungan lintas platform
- Penggelaran swa-inang
- Komunitas yang aktif
- Beragam penyedia model (dipilih saat penyiapan awal atau konfigurasi)
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# Skrip pemasang (macOS / Linux / WSL2), menyediakan runtime Node.js yang didukung bila perlu curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash # Windows PowerShell iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex # Atau lewat npm (Node 24.16+ atau 26.1+; pada npm 11.15 atau lebih lama, hapus --allow-scripts) npm install -g openclaw@latest --allow-scripts=openclaw # Menjalankan pemandu awal (memasang daemon sebagai layanan pengguna) openclaw onboard --install-daemon # Memeriksa status gateway openclaw gateway status
Penggunaan
# 1. Jalankan pemandunya lebih dulu openclaw onboard --install-daemon # 2. Periksa bahwa gateway berjalan openclaw gateway status # 3. Buka Control UI dan kirim pesan uji openclaw dashboard # 4. Opsional: jalankan di latar depan (moda awakutu) openclaw gateway stop openclaw gateway --port 18789 --verbose # 5. Dokumentasi: https://docs.openclaw.ai
Hermes-Agent
Agen AI yang Bertumbuh
Hermes-Agent adalah “agen yang bertumbuh bersama Anda” — sebuah AI Agent yang terus bertumbuh seiring pemakaian. Ia dapat mempelajari kebiasaan pengguna secara mandiri, mengoptimalkan pelaksanaan tugas, dan menyediakan layanan yang kian dipersonalisasi.
Fitur utama
- Pembelajaran adaptif
- Memori jangka panjang
- Layanan yang dipersonalisasi
- Pengoptimalan tugas yang berlanjut
- Dukungan multimoda
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# Penginstal mengelola runtime Python yang didukung beserta dependensinya; versi Python tidak perlu ditetapkan terlebih dahulu. # Mac/Linux (satu baris) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash # Windows (PowerShell) iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)
Penggunaan
# 1. Jalankan pemandu penyiapan (mengatur model + perkakas) hermes setup # 2. Atau: masuk lewat OAuth Nous Portal (satu perintah) hermes setup --portal # 3. Jalankan antarmuka terminalnya hermes # 4. Atau: jalankan gateway dan ajak bicara dari Telegram/Discord/Slack hermes gateway setup hermes gateway start # 5. Berganti model (OpenRouter memiliki 200+ model) hermes model # Dokumentasi: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
Anthropic Skills
Repositori Implementasi Resmi Claude Skills
anthropics/skills adalah repositori implementasi rujukan resmi Anthropic untuk Claude Skills — folder berisi instruksi, skrip, dan sumber daya yang dapat dimuat Claude secara dinamis untuk menjalankan tugas khusus. Skill mengajarkan alur kerja berulang kepada Claude: menerapkan pedoman merek pada dokumen, menganalisis data dengan konvensi organisasi Anda, mengotomatiskan tugas pribadi, dan banyak lagi.
Fitur utama
- Dipelihara Anthropic
- Spesifikasi Skill yang dapat dimuat dinamis
- Contoh integrasi Skills API
- Mencakup ranah dokumen, data, dan alur kerja
- Templat Skill khusus
- Mengikuti standar agentskills.io
Pemasangan
/plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
Penggunaan
Claude Code: sebutkan nama Skill yang sudah terpasang di dalam permintaan Anda. Claude API: jalankan Skill melalui ruas `container.skills` pada Messages API, bersama perkakas eksekusi kode. `GET /v1/skills` hanya mendaftar Skill, tidak menjalankannya. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
Claude Code Security Review
Pemindai Keamanan PR Resmi Anthropic (GitHub Action)
claude-code-security-review adalah GitHub Action resmi Anthropic (github.com/anthropics/claude-code-security-review) yang memakai Claude untuk menelaah diff PR secara otomatis demi mencari kerentanan keamanan. Ia mendukung pemindaian sadar-diff (hanya menganalisis berkas yang berubah), menuliskan temuan sebagai komentar telaah PR yang berlabuh pada baris, dan menyertakan penyaring Positif Palsu bawaan yang secara otomatis mengecualikan kategori DoS, pembatasan laju, penghabisan memori/CPU, validasi masukan umum, dan pengalihan terbuka.
Fitur utama
- Dipelihara Anthropic
- Pemindaian sadar-diff (hanya berkas yang berubah)
- Komentar telaah PR yang berlabuh pada baris
- Penyaring positif palsu untuk 5 kategori berisik
- Integrasi GitHub Action secara asali
- Model Claude yang dapat diatur (bakunya ditetapkan repositori)
Pemasangan
# Buat .github/workflows/security-review.yml
name: Claude Code Security Review
on:
pull_request:
permissions:
pull-requests: write
contents: read
jobs:
security-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha || github.sha }}
fetch-depth: 2
- uses: anthropics/claude-code-security-review@main
with:
comment-pr: true
claude-api-key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
# ⚠️ Action ini TIDAK diperkeras terhadap penyuntikan prompt.
# Disarankan memakainya hanya pada PR tepercaya, dan memadukannya dengan pengaturan
# “Require approval for all external contributors” milik GitHub.Penggunaan
# 1. Tambahkan secret ANTHROPIC_API_KEY ke repositori # 2. Saat PR dibuka/diperbarui, Action otomatis menganalisis diff dan menuliskan # temuan keamanan sebagai komentar telaah # 3. Pemelihara melihat tingkat risiko + letak barisnya di percakapan PR
Ollama
Runtime Model Lokal
Ollama mengunduh dan menjalankan model di macOS, Linux, dan Windows, dengan CLI dan API HTTP lokal. Apakah suatu beban kerja tetap sepenuhnya lokal, berapa banyak sumber daya yang dipakainya, dan apakah data mencapai layanan jarak jauh bergantung pada model dan konfigurasi yang dipilih.
Fitur utama
- Pengunduhan dan pelaksanaan model lokal
- Pustaka model dan Modelfile
- CLI dan API lokal
- Penyematan, penglihatan, dan pemanggilan perkakas
- Pustaka Python dan JavaScript
- Model awan opsional
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
# macOS / Windows # Unduh pemasangnya dari https://ollama.com/download # Linux (periksa skrip jarak jauh sebelum menjalankannya) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Penggunaan
# Memulai percakapan dengan sebuah model ollama run gemma4 # Memastikan versi yang terpasang ollama -v
Hugging Face Hub
Platform Kolaborasi AI Terbuka
Hugging Face Hub adalah platform AI untuk menemukan, membagikan, dan berkolaborasi pada model, set data, dan Spaces, dengan sumber daya publik maupun privat. Pustaka huggingface_hub dan CLI hf mendukung pencarian, pengunduhan, pengunggahan, pengelolaan tembolok, dan layanan inferensi; telaah lisensi tiap model dan set data secara terpisah.
Fitur utama
- Model, set data, dan Spaces
- Repositori publik dan privat
- Kartu model, kartu set data, dan metadata lisensi
- CLI
hfdan pustaka Python - Inference Providers dan Endpoints
- Integrasi MCP dan Skill untuk agen AI
Pemasangan
# Memasang CLI dan pustaka Python Hugging Face Hub pip install -U "huggingface_hub" # Masuk hanya bila diperlukan akses privat atau pengunggahan hf auth login
Penggunaan
# Mengunduh satu berkas dari repositori model publik hf download gpt2 config.json # Mencari model dan membatasi hasilnya hf models ls --search bert --limit 5
Konsep Abstrak
AI Agent, Skill, dan Harness adalah konsep abstrak yang dipakai halaman ini untuk menata bidangnya, dan tidak memiliki satu repositori GitHub tunggal. Ketiganya menamai pola umum lintas banyak implementasi, bukan fitur satu produk tertentu.
AI Agent
Sistem AI yang Menjalankan Tugas secara Mandiri
AI Agent adalah sistem yang merencanakan dan menjalankan tugas rumit atas prakarsanya sendiri. Berbeda dengan interaksi tanya-jawab, Agent menafsirkan sebuah tujuan, menyusun rencana, memanggil perkakas, menilai hasilnya, dan menyesuaikan perilakunya dari umpan balik. Istilah itu menamai pola umum alih-alih satu produk: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw, dan Hermes Agent di halaman ini semuanya merupakan implementasi konkretnya.
Fitur utama
- Perencanaan tugas secara mandiri
- Kemampuan memakai perkakas
- Penilaian hasil dan umpan balik
- Penanganan tugas rumit bertahap banyak
- Pemahaman dan pengoperasian basis kode
Pemasangan
Agent adalah sebuah konsep, bukan produk yang dapat dipasang tersendiri. Untuk menjalankannya, pasang salah satu implementasi konkretnya; setiap entri di bawah Perkakas & Platform Terbuka pada halaman ini memberikan langkah pemasangannya sendiri.
Penggunaan
Cara pemanggilannya berbeda menurut implementasinya: Harness berbasis baris perintah biasanya menerima tugas yang dipaparkan secara langsung, sedangkan implementasi bergaya kerangka kerja mendefinisikan tujuan dan perkakas yang tersedia di dalam kode. Lihat catatan penggunaan pada entri yang bersangkutan.
Skill
Cara Memperluas Kemampuan AI
Skill mengemas pengetahuan ranah, prosedur, dan prompt yang dapat dipakai ulang menjadi modul yang dimuat sesuai kebutuhan. Skill lazimnya berupa direktori berisi SKILL.md yang nama dan deskripsinya menentukan kapan ia dipanggil. Formatnya berasal dari Anthropic dan telah diterbitkan, sehingga tidak terbatas pada satu klien.
Fitur utama
- Perintah khusus
- Otomasi alur kerja
- Pengetahuan khas ranah
- Templat prompt yang dapat dipakai ulang
Pemasangan
Letakkan direktori berisi SKILL.md di bawah ~/.claude/skills/ untuk pemakaian pribadi, atau di .claude/skills/ milik proyek. Skill juga dapat dimuat melalui endpoint Skills pada Claude API.
Penggunaan
Skill biasanya dicocokkan dan dipanggil otomatis dari deskripsinya; ia juga dapat dipicu secara eksplisit sebagai /nama-skill.
Harness (Perancah Agen)
Lapisan Inang Runtime bagi Agen
Harness adalah lapisan runtime yang merangkai prompt sistem, lingkar perkakas, memori, dan pengaya menjadi agen yang dapat dijalankan. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent, dan OpenClaw semuanya merupakan implementasi Harness yang konkret — menyunting konfigurasi Harness serupa dengan merangkai ulang inangnya, sedangkan menulis Skill baru serupa dengan memasang perkakas baru ke inang itu. Lihat halaman MCP untuk mengetahui bagaimana Harness bersanding dengan MCP/Agent/Skill.
Fitur utama
- Perangkaian prompt sistem
- Pengelolaan lingkar perkakas
- Keadaan sesi dan memori jangka panjang
- Penjadwalan Skill dan MCP
- Izin dan pengungkungan
- Peninangan lintas bentuk (CLI/IDE/nirpeladen)
Pemasangan
Perintah pemasang jarak jauh menjalankan kode yang diunduh. Tinjau halaman dan skrip pemasangan resmi sebelum menjalankannya, terutama di lingkungan berhak istimewa atau korporat.
Harness sendiri adalah sebuah pola, bukan produk yang dapat dipasang tersendiri. Untuk “memakai Harness”, pasang salah satu implementasinya: # Claude Code curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Codex CLI curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # OpenClaw curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Penggunaan
Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent di halaman ini semuanya adalah instansi Harness. Masing-masing memiliki perintah mulainya sendiri (lihat bagian “Penggunaan” pada tiap entri). Anda juga dapat menulis Harness minimal sendiri: rangkaikan prompt sistem + lingkar perkakas + pemuatan MCP/Skill.
Produk Bersumber Tertutup
Produk komersial bersumber tertutup, tanpa repositori GitHub publik untuk dilacak.
Cursor
Penyunting Kode Bertenaga AI
Cursor adalah penyunting kode berkemampuan AI yang berlandaskan VS Code. Ia menyediakan model dari beberapa penyedia, termasuk OpenAI, Anthropic, dan Google, dan dapat memilih di antaranya secara otomatis untuk setiap permintaan. Ia dapat melengkapi kode secara cerdas, membangkitkan fungsi, menjelaskan kode, dan memperbaiki kutu.
Fitur utama
- Pelengkapan kode yang cerdas
- Pembangkitan fungsi utuh
- Penjelasan dan penataan ulang kode
- Interaksi moda percakapan
- Terminal bawaan
Pemasangan
# Unduh dari situs resmi (disarankan) # https://cursor.com # Atau lewat WinGet (Windows) winget install Anysphere.Cursor # Atau lewat Homebrew (macOS) brew install --cask cursor
Penggunaan
# 1. Jalankan Cursor # 2. Buka folder proyek # 3. Pakai Cmd+K (sunting sebaris) atau Cmd+L (percakapan) # 4. Agent: Cmd+I membukanya di panel samping # 5. Masuk dengan akun Anda untuk mengaktifkan fitur Pro/Ultra
Penutup
Perkakas ini dapat mengubah alur penulisan kode, penelaahan, dan otomasi, tetapi hasilnya bergantung pada tugas, model, dan konfigurasinya. Sebelum mengadopsinya, nilailah izin, penanganan data, keberlanjutan pemeliharaan, dan persyaratan penelaahan tim Anda.