Raizel AI

Konteks

Model bahasa sudah bisa menulis kode, tapi jawabannya melemah begitu pertanyaannya menyangkut proyek yang sebenarnya: berkas mana yang saling terkait, konvensi apa yang dipakai, keputusan apa yang sudah diambil sebelumnya. Raizel AI adalah upaya saya menutup jarak itu — bukan membangun model, melainkan membangun lapisan yang menyiapkan konteks yang benar sebelum model menjawab.

Masalah

• Tanpa konteks proyek, saran yang dihasilkan benar secara sintaks tetapi salah untuk codebase-nya.
• Jawaban panjang terasa menggantung kalau pengguna harus menunggu seluruhnya selesai lebih dulu.
• Operasi berkas dan pembuatan artefak adalah aksi berdampak — tidak boleh dijalankan tanpa batas yang jelas.
• Percakapan kehilangan sejarahnya begitu sesi berganti, dan pengguna menjelaskan ulang dari nol.

Pendekatan

1. 01

   Konteks proyek sebagai masukan utama

   Sebelum pertanyaan dikirim, sistem menyusun gambaran proyek: struktur berkas, indeks isi, dan bagian yang relevan dengan pertanyaannya. Kualitas jawaban ditentukan di tahap ini, bukan di susunan prompt-nya.

2. 02

   Respons streaming

   Jawaban dirender sambil datang, dilewatkan pemroses markdown dengan dukungan GFM dan penyorotan kode. Bagian yang sudah tiba langsung bisa dibaca alih-alih menunggu seluruhnya utuh.

3. 03

   Operasi berkas dan artefak dengan batas

   Pembacaan berkas, pembuatan artefak, dan pengemasan hasil berjalan lewat jalur yang ditentukan, bukan bebas ke mana saja. Kontrol keamanan diperlakukan sebagai bagian dari fitur, bukan tambahan setelahnya.

4. 04

   Memory dan visualisasi arsitektur

   Konteks yang sudah terbentuk dipertahankan supaya percakapan berikutnya tidak mulai dari kosong, dan struktur proyek bisa dilihat sebagai gambar — jauh lebih cepat dipahami daripada daftar berkas.

Hasil

• Berjalan sebagai aplikasi publik di Vercel dan bisa dicoba langsung lewat tautan Live.
• Dibangun di atas Next.js 16, React 19, TypeScript, dan Tailwind CSS 4, dengan OpenAI SDK sebagai lapisan model.
• Repositorinya punya gerbang pemeriksaan sendiri: typecheck, lint, dan skrip verifikasi dijalankan sebagai satu perintah.
• Menjadi tempat saya menguji AI agent, code intelligence, konteks proyek, dan kontrol keamanan.