Memulai dengan konten yang dihasilkan AI (AIGC)
Cara saya memikirkan pipeline AIGC pertama, dari prompt, review, hingga publikasi, dan bagaimana jalur itu membawa saya bergabung dengan Elser AI.
Apa itu AIGC
AIGC merujuk pada konten yang dibuat dengan bantuan model generatif: teks, gambar, kode, atau video. Saya juga memulainya seperti banyak builder lain, bereksperimen di malam hari dan akhir pekan untuk mengubah prompt menjadi workflow yang bisa diulang, bukan demo sekali pakai.
Stack yang saya pakai
Untuk teks saya memakai OpenAI API dengan system prompt yang disetel ke gaya menulis saya. Untuk gambar saya bereksperimen dengan Stable Diffusion dan Flux. Di pekerjaan nyata, stack detail bisa berubah, tetapi loop dasarnya tetap sama: prompt → model → evaluasi → rilis.
Workflow praktis
- Input: topik atau outline
- Generasi: draft awal dengan prompt terstruktur
- Review: penyuntingan oleh manusia di dalam loop
- Publikasi: deployment otomatis lewat GitHub Actions
Loop ini membantu meningkatkan output tanpa kehilangan penilaian manusia.
Dari eksperimen ke Elser AI
Fondasi itu, desain prompt, evaluasi, dan pengiriman workflow nyata, adalah hal yang membawa saya ke Elser AI. Saya ingin bekerja pada generative AI dalam konteks produk yang serius, bukan hanya demo riset, tetapi sistem yang harus tahan untuk pengguna nyata.
Langkah berikutnya
Saya terus memperketat loop ini, baik di produk Elser AI maupun di eksperimen publik saya. Kalau Anda baru mulai, kuatkan dulu review dan pengukuran sebelum mengotomatiskan. Di situlah prompt yang menarik berubah menjadi pipeline yang bisa diandalkan.