Lewati ke konten utama
AI BlueprintAI Blueprint
Cara KerjaHasil Blueprint
Learn
Learning CenterSemua panduan publicMulai AI CodingFondasi untuk pemulaPelatihan Pemula8 modul dan 10 latihan publicModels & LimitsToken, context, dan quotaBlueprint to CodeDari Project ZIP ke implementasi
Untuk SiapaHargaFAQ
MasukMulai dari Ide
LearnMulai dari Ide
AI BlueprintAI Blueprint

Platform berbasis AI yang membantu Anda mengubah ide aplikasi mentah menjadi blueprint terstruktur.

Produk

Cara KerjaHasil BlueprintHargaFAQ

Learning

Learning CenterMulai AI CodingPelatihan PemulaModels & LimitsBlueprint to Code

Perusahaan

KontakKeamananDokumentasi

Legal

Syarat & KetentuanKebijakan RefundKebijakan PrivasiKebijakan CookieKebijakan RetensiSubprosesor
© 2026 CV DNA Konsultan · AI Blueprint
hello@aiblueprint.web.id
Jl. Arabika 8 Blok AA 1 No. 9, RT.001/RW.005, Pondok Kopi, Duren Sawit, Jakarta Timur, DKI Jakarta 13460, Indonesia
Learning/AI Coding
WorkflowPemula sampai menengah

Markdown, Repository Rules, dan Git Worktree

Susun instruksi repository yang jelas dan isolasikan pekerjaan AI coding dengan branch atau worktree.

5 menit bacaDiperiksa 4 Sep 2026Akses public
Di halaman ini
1. Mengapa Markdown Cocok untuk Instruksi Agent2. Struktur Markdown yang Direkomendasikan3. Apa Itu JSON, CSV, YAML, dan TOML?4. Apa yang Layak Masuk Repository Instructions?Source of truthCommandsEngineering rulesDefinition of done5. Apa Itu Branch dan Worktree?6. Kapan Worktree Berguna untuk AI Coding?7. Tutorial Git Worktree8. Aturan Parallel AI Agents9. Worktree vs Clone vs Branch Biasa10. File Ownership untuk Mengurangi Conflictai/uiai/api11. Recovery Commands yang Perlu Dipahami12. Checklist Repository AI-Ready
Daftar isi
1. Mengapa Markdown Cocok untuk Instruksi Agent2. Struktur Markdown yang Direkomendasikan3. Apa Itu JSON, CSV, YAML, dan TOML?4. Apa yang Layak Masuk Repository Instructions?Source of truthCommandsEngineering rulesDefinition of done5. Apa Itu Branch dan Worktree?6. Kapan Worktree Berguna untuk AI Coding?7. Tutorial Git Worktree8. Aturan Parallel AI Agents9. Worktree vs Clone vs Branch Biasa10. File Ownership untuk Mengurangi Conflictai/uiai/api11. Recovery Commands yang Perlu Dipahami12. Checklist Repository AI-Ready

AI coding menjadi jauh lebih stabil ketika repository mempunyai instruksi yang jelas dan setiap agent bekerja pada scope yang terisolasi.

1. Mengapa Markdown Cocok untuk Instruksi Agent

Markdown adalah plain text yang bisa dibaca manusia, Git, search tool, dan model AI. Ia sangat cocok untuk menyimpan knowledge yang harus tetap dekat dengan code.

Kelebihan untuk AI coding:

  • heading membuat hierarchy jelas;
  • table cocok untuk rule/decision matrix;
  • code block mempertahankan command/example;
  • diff Git mudah dibaca;
  • tidak bergantung pada editor tertentu;
  • dapat direview melalui pull request;
  • mudah dirujuk agent dengan path tertentu.

Markdown bukan “format ajaib yang selalu otomatis dimasukkan ke context”. Coding tool tetap menentukan file mana yang auto-discover/read.

Untuk membaca hasil render tanpa memasang extension, buka FileMira Markdown Viewer. Viewer ini menampilkan source dan hasil render berdampingan serta memproses file secara lokal di browser menurut halaman produknya. Jangan masukkan file yang masih berisi secret.

2. Struktur Markdown yang Direkomendasikan

text
README.md          → cara menjalankan project
AGENTS.md          → repository rules lintas agent yang mendukungnya
CLAUDE.md          → Claude Code project instructions
GEMINI.md          → Gemini CLI project context
PRD.md             → requirement produk
DESIGN.md          → visual/UX contract
PLAN.md            → task plan aktif
ASSETS.md          → asset inventory

Tidak semua project perlu semua file. Gunakan sedikit file tetapi jelas ownership-nya.

3. Apa Itu JSON, CSV, YAML, dan TOML?

Project modern tidak hanya berisi Markdown. Empat format berikut sering muncul sebagai konfigurasi, manifest, atau data:

FormatBentuk dan fungsi umumContoh di projectViewer
JSONData terstruktur dengan object, array, key, dan value. Syntax ketat dan tidak mendukung komentar standar.package.json, manifest.json, API responseFileMira JSON Viewer
CSVData tabular: satu baris per record dan kolom dipisahkan delimiter.export laporan, seed data, daftar produkFileMira CSV Editor
YAMLData/config yang mengandalkan indentasi dan mudah dibaca, tetapi sensitif terhadap spasi.workflow CI, deployment config, OpenAPIFileMira YAML Viewer
TOMLKonfigurasi dengan pasangan key/value, section, array, serta tipe tanggal/angka yang jelas.config tool Rust/Python dan toolchainFileMira TOML Viewer

Aturan aman:

  • jangan mengubah format hanya karena file sulit dibaca;
  • pertahankan indentation, quote, comma, dan tipe data;
  • validasi setelah edit;
  • jangan menaruh comment di JSON bila parser tidak mendukungnya;
  • lihat diff sebelum commit;
  • hapus secret, token, credential, dan personal data sebelum memakai viewer apa pun.

4. Apa yang Layak Masuk Repository Instructions?

Masukkan hal yang stabil dan reusable:

  • stack dan version constraints;
  • command install/test/build;
  • directory ownership;
  • style/convention penting;
  • security rules;
  • migration policy;
  • dependency policy;
  • definition of done;
  • file/area yang tidak boleh diubah sembarangan.

Hindari:

  • secret/API key;
  • requirement sementara satu ticket;
  • chat transcript panjang;
  • semua dokumentasi vendor yang bisa di-link;
  • aturan kontradiktif;
  • tutorial yang sudah deprecated.

Contoh AGENTS.md portable:

markdown
# Repository Instructions

## Source of truth
- Product: `docs/PRD.md`
- Design: `DESIGN.md`
- Database: `docs/schema.md`

## Commands
- Install: `npm ci`
- Dev: `npm run dev`
- Lint: `npm run lint`
- Typecheck: `npm run typecheck`
- Test: `npm test`
- Build: `npm run build`

## Engineering rules
- Preserve existing architecture unless the task explicitly changes it.
- Do not add dependencies without explaining why existing code is insufficient.
- Never commit `.env.local` or secrets.
- Database changes require migration + rollback/verification note.

## Definition of done
- Acceptance criteria satisfied.
- Lint/typecheck/test/build relevant to change pass.
- `git diff` reviewed.
- No unrelated files changed.

5. Apa Itu Branch dan Worktree?

Branch adalah pointer/line of development di Git.

Worktree adalah folder checkout terpisah yang terhubung ke repository Git yang sama. Dengan worktree, Anda dapat memiliki beberapa branch aktif di beberapa folder sekaligus tanpa clone penuh yang terpisah.

Mental model:

text
repository Git yang sama
├── folder utama       → branch main
├── ../project-ui      → branch ai/ui
└── ../project-api     → branch ai/api

Dokumentasi Git menjelaskan worktree sebagai cara mengelola beberapa working trees yang terhubung pada repository yang sama. Secara normal, branch yang sama tidak checkout di dua worktree sekaligus.

Sumber: https://git-scm.com/docs/git-worktree

6. Kapan Worktree Berguna untuk AI Coding?

Gunakan worktree bila:

  • dua agent perlu mengerjakan task berbeda secara paralel;
  • satu task eksperimental tidak boleh mengganggu folder utama;
  • Anda ingin membandingkan dua implementasi pada branch berbeda;
  • bugfix urgent berjalan saat feature besar masih aktif.

Jangan gunakan worktree hanya karena terlihat advanced. Untuk pemula, satu agent + satu branch + commit kecil lebih mudah dipahami.

7. Tutorial Git Worktree

Pastikan branch utama bersih:

bash
git status

Buat worktree UI dengan branch baru:

bash
git worktree add ../project-ui -b ai/ui

Buat worktree API:

bash
git worktree add ../project-api -b ai/api

Lihat daftar:

bash
git worktree list

Sekarang buka terminal/agent terpisah:

text
project-ui  → agent A → hanya task UI
project-api → agent B → hanya task API

Setelah branch selesai dan sudah di-merge, hapus worktree yang tidak dipakai:

bash
git worktree remove ../project-ui

Jangan menghapus folder worktree secara manual sebelum memahami status Git-nya.

8. Aturan Parallel AI Agents

Jika menggunakan lebih dari satu agent:

  1. Satu agent per worktree.
  2. Satu branch per worktree.
  3. Pisahkan ownership file sedapat mungkin.
  4. Jangan biarkan dua agent mengubah migration/schema yang sama bersamaan.
  5. Jangan biarkan dua agent menambah dependency/config global tanpa koordinasi.
  6. Setiap agent harus menjalankan verification untuk scope-nya.
  7. Merge satu per satu ke integration branch/main.
  8. Setelah merge pertama, rebase/update branch kedua sebelum final merge bila perlu.
  9. Human review conflict resolution.
  10. Jangan memakai worktree sebagai alasan untuk menjalankan banyak agent tanpa plan.

9. Worktree vs Clone vs Branch Biasa

MetodeFolder terpisahShare Git object storeCocok untuk
Branch biasaTidakYaSatu pekerjaan aktif
Git worktreeYaYaParallel branch/agents
Clone terpisahYaTidak sepenuhnyaIsolation lebih kuat/remote berbeda

Untuk AI coding local parallelism, worktree sering lebih ringan daripada clone kedua.

10. File Ownership untuk Mengurangi Conflict

Contoh:

markdown
# Parallel Work Plan

## ai/ui
Owns:
- app/(marketing)/**
- components/marketing/**
- public/marketing/**

Must not edit:
- database/migrations/**
- server/auth/**

## ai/api
Owns:
- server/api/**
- lib/data/**

Must not edit:
- app/(marketing)/**

Jika satu file shared harus berubah, tentukan satu owner dan biarkan agent lain menunggu/consume hasil merge.

11. Recovery Commands yang Perlu Dipahami

Sebelum memakai autonomous agent, pahami minimal:

bash
git status
git diff
git log --oneline --decorate -n 10
git restore <file>
git switch <branch>
git worktree list

Jangan menggunakan reset/rebase/destructive commands hanya karena agent menyarankan. Pahami efeknya terlebih dahulu.

12. Checklist Repository AI-Ready

  • Git baseline bersih.
  • Repository instructions tersedia.
  • README memiliki command yang benar.
  • Secret di-ignore.
  • PRD/requirements dapat ditemukan.
  • DESIGN.md tersedia bila UI perlu brand direction.
  • Agent tahu test/build command.
  • Satu agent per working tree.
  • Worktree hanya digunakan bila parallelism benar-benar membantu.
  • Merge conflict diselesaikan manusia atau agent dengan human verification.

Sumber resmi dan referensi

Gunakan sumber berikut untuk memeriksa command, fitur, pricing, atau limit terbaru.

  • filemira.com
  • filemira.com
  • filemira.com
  • filemira.com
  • filemira.com
  • git-scm.com
  • commonmark.org
  • developers.openai.com
  • code.claude.com
  • docs.cloud.google.com
  • opencode.ai
Terkait dengan Blueprint

Repository Instructions

Project ZIP menyertakan aturan kerja agar agent memahami source of truth dan quality gate.

Buka referensi
SebelumnyaModels & LimitsBerikutnyaFrontend Design

Apakah panduan ini membantu?

Beritahu kami bila langkahnya berhasil atau ada informasi yang perlu diperbarui.

Perlu update