Saya membangun Semuth untuk mencari cara yang lebih baik memakai AI dalam software engineering sehari-hari, berdasarkan cara saya sendiri mengerjakan software produksi.

Idenya, jenis pekerjaan yang berbeda cocok dengan model yang berbeda, dan agen sebaiknya bisa langsung bekerja dengan codebase, bukan hanya membicarakannya.

Black

Black — untuk kerja sehari-hari yang cepat.

Weaver

Weaver — untuk pekerjaan yang lebih dalam dan butuh lebih banyak reasoning. Level effort-nya bisa disesuaikan dengan tugasnya.

  • Peran model — Black dan Weaver

    Black untuk kerja cepat sehari-hari; Weaver untuk masalah yang lebih berat.

  • Workspace tim

    Workspace bersama untuk tim, dengan pengelolaan anggota serta kredit atau paket bersama.

  • Coding agent

    Coding agent yang bisa bekerja dengan codebase — mencari file dan konteks yang relevan, mengajukan perubahan, dan mengecek hasilnya. Masih eksperimental.

  • Kolaborasi jarak jauh

    Koneksi CLI jarak jauh dan workflow bersama, dengan ruang untuk peran lain seperti QA dan PM nanti.

  • Riset model

    Riset jangka panjang mencakup retrieval, adaptasi model, self-hosted inference, dan eksplorasi model lebih lanjut. Ini arah riset, bukan kemampuan yang tersedia saat ini.

Chat santai dan image generation juga sedang dipertimbangkan.

Fokusnya tetap software engineering — itu tujuan utama Semuth.