Developer mana yang tidak pusing saat diminta membuat pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) dari nol? Baru ingin memulai koding, kamu sudah harus dihadapkan pada pilihan strategi *chunking*, konfig *vector store*, hingga kerumitan *prompt engineering*. Maksud hati ingin membuat fitur simpel yang bisa menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen, malah berakhir jadi proyek raksasa yang menyita waktu. Di sinilah **Quivr: Open Source AI Second Brain untuk Pengetahuan Tim** hadir sebagai jawaban pragmatis. Lewat paket `quivr-core`, kamu bisa memangkas seluruh kerumitan infrastruktur tersebut hanya dengan lima baris kode Python.

## Pendekatan "Opinionated": Bebas dari Pusing Konfigurasi

Banyak *framework* AI di luar sana mencoba menjadi segalanya untuk semua orang. Hasilnya? Dokumen konfigurasi yang tebalnya mirip novel. Quivr mengambil arah sebaliknya dengan pendekatan yang *opinionated*. Tim pengembangnya sengaja membuat keputusan-keputusan teknis di awal agar kamu tidak perlu berdebat soal ukuran *chunk* atau pemilihan *vector store*.

Sistem ini dirancang murni untuk fungsionalitas RAG yang cepat dan efisien. Kamu memberikan file dokumen, sistem mengolahnya, dan kamu bisa langsung melemparkan pertanyaan yang dijawab berdasarkan konteks isi dokumen tersebut. Solusi ini sangat cocok jika kamu ingin fokus pada *product logic* utama tanpa harus membuang waktu berminggu-minggu hanya untuk urusan pipa data AI.

## Cuma Butuh 5 Baris Kode untuk Memulai

Proses instalasinya sangat langsung. Kamu cuma butuh lingkungan Python 3.10 atau versi yang lebih baru. Cukup jalankan perintah instalasi standar lewat terminal:

```bash
pip install quivr-core
```

Setelah itu, kamu bisa langsung membuat sebuah *brain* dan mulai bertanya. Berikut adalah contoh cara kerja minimalis menggunakan paket ini:

```python
import tempfile
from quivr_core import Brain

if __name__ == "__main__":
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".txt") as temp_file:
        temp_file.write("Gold is a liquid of blue-like colour.")
        temp_file.flush()

        brain = Brain.from_files(
            name="test_brain",
            file_paths=[temp_file.name],
        )

        answer = brain.ask("what is gold? asnwer in french")
        print("answer:", answer)
```

Ibarat membeli mobil yang siap dikendarai, kamu tidak perlu repot merakit mesin dari nol. Objek `Brain` menangani seluruh alur kerja di balik layar, mulai dari ekstraksi teks hingga siap menjawab pertanyaan.

## Workflow YAML: Transparan dan Tetap Bisa Dikustomisasi

Meski mengusung konsep serba praktis, Quivr-core bukan sebuah kotak hitam yang mengunci ruang gerakmu. Arsitekturnya dibangun di atas sistem *workflow* transparan berbasis file YAML. Kamu bisa melihat urutan *node* yang berjalan di antara pertanyaan pengguna dan jawaban AI, mulai dari penyaringan riwayat percakapan, proses *rewrite*, retrival data, hingga generasi jawaban akhir.

Jika kamu butuh menambahkan fitur *reranker* atau mengubah batas riwayat percakapan, kamu tinggal menyesuaikan isi file konfigurasi YAML tersebut tanpa harus merombak struktur kodingan utama.

```yaml
workflow_config:
  name: "standard RAG"
  nodes:
    - name: "START"
      edges: ["filter_history"]
    - name: "filter_history"
      edges: ["rewrite"]
    - name: "rewrite"
      edges: ["retrieve"]
    - name: "retrieve"
      edges: ["generate_rag"]
    - name: "generate_rag"
      edges: ["END"]
  
  max_history: 10
  
  reranker_config:
    supplier: "cohere"
    model: "rerank-multilingual-v3.0"
    top_n: 5
    
  llm_config:
    max_input_tokens: 4000
    temperature: 0.7
```

Untuk menjalankan sesi interaktif di terminal dengan file konfigurasi di atas, kamu bisa mengombinasikannya dengan pustaka seperti `rich` untuk tampilan antarmuka yang rapi:

```python
import os
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.prompt import Prompt
from quivr_core import Brain
from quivr_core.config import RetrievalConfig

# Atur API key sesuai penyedia yang kamu gunakan
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "myopenai_apikey"

brain = Brain.from_files(
    name="my smart brain",
    file_paths=["./my_first_doc.pdf", "./my_second_doc.txt"],
)

retrieval_config = RetrievalConfig.from_yaml("./basic_rag_workflow.yaml")
console = Console()
console.org_print = console.print

while True:
    question = Prompt.ask("[bold cyan]Question[/bold cyan]")
    if question.lower() == "exit":
        break
    
    answer = brain.ask(question, retrieval_config=retrieval_config)
    console.print(f"[bold green]Quivr Assistant[/bold green]: {answer.answer}")
```

## Bebas Pilih LLM dan Bebas Format File

Satu hal menarik dari Quivr-core adalah fleksibilitas penyedia LLM (*Large Language Model*). Kamu tidak terkunci pada satu vendor saja. Pustaka ini secara bawaan mendukung API dari OpenAI, Anthropic, hingga Mistral. Jika masalah privasi data atau efisiensi biaya jadi prioritas utama, kamu bahkan bisa menghubungkannya ke model lokal menggunakan Ollama. Semuanya bisa diganti cukup dengan menyesuaikan variabel lingkungan (*environment variables*).

Sisi pengolahan dokumennya pun terbilang luas. File berformat PDF, TXT, hingga Markdown bisa diproses secara langsung. Kamu juga punya opsi untuk menyematkan *parser* buatan sendiri. Jika butuh penanganan insersi dokumen yang lebih kompleks, Quivr-core terintegrasi secara mulus dengan Megaparse. Lebih jauh lagi, kamu bisa menambahkan kemampuan pencarian internet hingga dukungan *tools* eksternal.

| Fitur Utama | Keterangan / Spesifikasi |
| --- | --- |
| **Prasyarat Sistem** | Python 3.10 atau versi lebih baru |
| **Penyedia LLM** | OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama (Local) |
| **Dukungan Format File** | PDF, TXT, Markdown, Custom Parsers |
| **Integrasi Parser** | Megaparse |
| **Sistem Konfigurasi** | YAML-based Workflow Nodes |
| **Dukungan Reranker** | Cohere (misal: `rerank-multilingual-v3.0`) |
| **Lisensi Kode** | Apache License 2.0 |

## Bukan Sekadar Demo Mainan

Perlu diingat bahwa `quivr-core` bukan sekadar proyek sampel atau pustaka percobaan. Ini adalah mesin utama yang diekstrak langsung dari platform produksi Quivr.com, artinya seluruh arsitekturnya sudah teruji menangani kasus penggunaan di dunia nyata.

Tentu ada batasnya. Karena sifatnya yang *opinionated*, kamu mungkin suatu saat akan menemui skenario sangat khusus yang tidak didukung secara bawaan. Namun untuk mayoritas kasus penggunaan aplikasi AI, solusi yang "cukup bagus dan bisa langsung bekerja hari ini" jauh lebih berharga daripada infrastruktur yang "bisa dikonfigurasi tanpa batas tetapi tidak kunjung selesai dirakit". Quivr-core memberikan titik mula yang sangat solid untuk membangun AI Second Brain tanpa pusing.

## Referensi
- https://www.opensourceprojects.dev/post/quivr
- https://github.com/The-Vibe-Company/quivr

Quivr-core memangkas rumitnya pengerjaan RAG pipeline menjadi cuma lima baris kode Python. Solusi efisien untuk membangun AI Second Brain tanpa pusing urusan infrastruktur.

Stop Bikin RAG Pipeline dari Nol: Quivr-core Tawarkan Solusi AI Second Brain Instant Tanpa Ribet

Reggi

Memilih software editing video gratisan sering kali terasa seperti kompromi yang menyiksa. Kamu harus mengorbankan antarmuka yang modern, fitur yang sengaja dikunci, atau siap-siap emosi karena performa yang sering ngelag. Namun, jika kita melihat **perbandingan kategori teknologi** di ranah *open-source media editor*, pembaruan raksasa baru saja mendarat. OpenShot 4.0 resmi dirilis secara global untuk Linux, macOS, dan Windows. 

Pembaruan ini bukan sekadar urusan *bug fixes* receh atau ganti warna ikon. Tim pengembang OpenShot merombak fondasi C++ mereka, membawa **libopenshot 1.0.0**, serta menyuntikkan fitur-fitur yang biasanya cuma ada di software berbayar kelas industri. 

## AI Masking Lokal: Tanpa Cloud, Tanpa Langganan Bulanan

Tren AI saat ini memang ugal-ugalan, tapi mayoritas menuntut kamu untuk upload video ke server cloud mereka atau membayar biaya langganan. OpenShot 4.0 mengambil jalur yang berbeda dan jauh lebih pragmatis.

Fitur **Object Mask** baru di versi ini berjalan sepenuhnya secara lokal di komputer kamu. Menggunakan model *machine learning* terbuka seperti **EfficientSAM**, **YOLOv5**, dan **Cutie** yang dikonversi ke format **ONNX**, pemrosesan eksekusi dilakukan langsung lewat **libopenshot** dan **OpenCV**. 

Kamu tinggal memberikan titik *prompt* positif pada subjek dan titik negatif pada area sekitarnya. Software akan membuat pratinjau seleksi secara mendalam dan melacak pergerakan subjek tersebut sepanjang klip. Karena semua model AI ini diunduh langsung ke lokal, tidak ada isu privasi video kamu ter-upload ke internet. Hasil *masking* ini bisa di-invers untuk mengubah background, atau dijadikan sumber untuk efek lain seperti **Blur**, **Pixelate**, hingga **Color Grade**.

## Color View Baru: Scopes Presisi dan Color Wheels Keyframable

Urusan koreksi warna di software open-source sering kali bikin frustrasi karena keterbatasan tools. Di versi 4.0, OpenShot menghadirkan ruang kerja khusus bernama **Color View**. 

Pembaruan ini tidak hanya menambahkan kontrol warna standar. Efek **Color Grade** yang mereka sediakan kini mencakup:

* **Color Wheels Terpisah:** Pengaturan warna independen untuk tonal range **Global**, **Shadows**, **Midtones**, dan **Highlights**.
* **4 Kurva Editable:** Kontrol presisi penuh untuk saluran **RGB** maupun tonal keseluruhan dengan dukungan penyesuaian **Bézier**.
* **Dukungan 3D LUTs:** Lengkap dengan *slider* intensitas untuk mencampur *look* secara fleksibel.
* **Video Scopes Live:** Fitur **Vectorscope** (dilengkapi garis acuan *skin-tone*), **Luma Waveform**, **Histogram**, dan **Audio Levels**.

Satu hal yang sangat krusial bagi para editor adalah fitur **Region tool** pada *video scopes*. Kamu bisa menggambar kotak di area spesifik, seperti wajah subjek atau warna langit, lalu *scopes* akan menganalisis informasi warna khusus untuk area tersebut saja. Seluruh parameter warna ini juga bisa di-**keyframe**, artinya perubahan pencahayaan di dalam satu *shot* bisa dianimasikan secara halus tanpa retakan.

## Recording View Native: Perekaman Layar dan Audio Multi-Track

Sebelumnya, jika kamu ingin membuat konten *gameplay*, tutorial, atau reaksi, kamu harus menyalakan perekam pihak ketiga secara terpisah. OpenShot 4.0 memangkas alur kerja yang ribet ini lewat **Recording View**.

Kamu bisa merekam **mikrofon**, **layar komputer**, **webcam**, dan **system audio** secara bersamaan atau terpisah. Setiap sumber disimpan sebagai berkas media individual dan ditaruh di klip *timeline* secara terpisah.

Artinya, suara mikrofon kamu tidak menyatu dengan suara game atau audio sistem. Kamu bebas memotong kesalahan ucapan, menyesuaikan volume suara, memotong tampilan kamera, atau menggeser posisi *picture-in-picture* webcam tanpa merusak rekaman layar utama. Perekaman di lingkungan Linux modern juga sudah mendukung protokol **Wayland** lewat **PipeWire** serta integrasi *desktop portal*.

## Mesin C++ Dibongkar Total: Seberapa Ngebut Performanya?

Mengisi software dengan fitur canggih akan sia-sia jika mesin utamanya berat. Pada versi 4.0, OpenShot membuang sisa-sisa komponen *timeline* berbasis web yang lama dan sepenuhnya beralih ke **Native Qt Timeline**. 

Hasilnya, navigasi terasa jauh lebih responsif. Penggaris *timeline* kini memiliki *field* **timecode** yang bisa diketik langsung, pergeseran *zoom* terasa halus, dan pemrosesan efek berat di dalam mesin **libopenshot** mengalami lonjakan performa yang signifikan.

Berikut adalah perbandingan data pengujian internal OpenShot 4.0 dibandingkan dengan versi 3.5.1:

| Pengujian Workload / Efek | Peningkatan Performa (vs v3.5.1) |
| :--- | :--- |
| **Blur Effect** | **6.5x lebih cepat** (+550%) |
| **Sharpen Effect** | **2.1x lebih cepat** (+110%) |
| **Timeline Rendering (dengan Transform)** | **10% lebih cepat** |
| **Audio Visualization Rendering** | **170 FPS hingga 1000+ FPS** |

Angka lonjakan 6.5x lipat pada efek **Blur** membuktikan bahwa perbaikan *codebase* mereka benar-benar menyentuh level pemrosesan piksel secara efisien. Untuk efek **Audio Visualization** (seperti *spectrum bars* dan *VU Meter*), mesin rendering mampu berjalan di atas **170 FPS** hingga menyentuh angka **1000 FPS** pada mode tertentu, membuat animasi grafis berbasis audio terasa sangat mulus.

## Efek Visual Baru dan Ekosistem Fondasi Modern

Selain perombakan mesin dan warna, OpenShot 4.0 membawa sepuluh efek visual baru. Efek seperti **Film Grain** kini hadir dengan preset presisi seperti **35mm Fine**, **16mm Classic**, hingga **Super 8**. Ada juga efek **Displacement Map** untuk membuat distorsi visual berbasis tekstur gambar lain, serta **Beat Sync** yang secara otomatis menggerakkan efek warna mengikuti ketukan bass audio.

Di sisi arsitektur software, penggunaan **Qt 6** dan **PySide6** diperluas untuk kompatibilitas yang lebih baik pada distro Linux modern. Basis kode OpenShot juga sudah menyertakan fondasi kompatibilitas awal untuk platform **Android** (arsitektur ARM64 dan manajemen memori besar), meskipun pengembang menegaskan bahwa versi Android belum siap untuk dirilis dalam waktu dekat.

Secara keseluruhan, OpenShot 4.0 bukan lagi sekadar software 'alternatif saat darurat'. Ini adalah paket lengkap yang matang untuk *content creator* yang menginginkan kebebasan kontrol ekosistem *open-source* tanpa perlu mengorbankan fitur pemrosesan kelas atas.

## Referensi
- https://9to5linux.com/openshot-4-0-open-source-video-editor-officially-released-heres-whats-new
- https://www.openshot.org/blog/2026/08/30/openshot-40-record-edit-color-like-never-before/

OpenShot 4.0 resmi rilis membawa Color View profesional, perekam layar internal, AI mask lokal tanpa cloud, dan peningkatan performa hingga 6.5x lipat.

OpenShot 4.0 Rilis Major: Apakah Editor Video Open-Source Ini Siap Geser Dominasi Software Berbayar?

Bosan dengan aplikasi modern yang rakus RAM dan dibikin pakai Electron? Di era saat aplikasi desktop sering kali hanya sekadar browser web yang dibungkus ulang dan memakan resource PC secara ugal-ugalan, kehadiran **Fincept Terminal: Open-Source Financial Terminal C++ Native dari Indonesia** menjadi angin segar yang sangat dinantikan oleh komunitas pengembang dan profesional finansial. Ketika banyak software keuangan memilih jalan pintas menggunakan framework web, proyek ini justru melangkah ke arah berlawanan dengan membangun fondasi performa di atas kode mesin yang murni.

Sebuah terminal riset finansial yang berjalan langsung di atas sistem operasi tanpa perantara browser runtime adalah barang langka hari ini. Bagi para trader, analis, atau developer kuantitatif (quant) yang terbiasa dengan setup workstation multi-monitor, setiap milidetik latensi dan setiap megabyte RAM sangatlah berharga. Fincept Terminal membuktikan bahwa efisiensi perangkat lunak belum mati.

## Arsitektur Tanpa Kompromi: Mengapa C++20 dan Qt6 adalah Kunci?

Mari kita bedah jeroannya secara pragmatis. Mengapa tim pengembang Fincept memilih C++20 dan Qt6? Jawabannya sederhana: efisiensi mentah dan kendali penuh atas memori. Aplikasi ini tidak menggunakan Node.js, tidak menggunakan browser runtime, dan sepenuhnya bebas dari Electron. Hasil akhirnya adalah satu binary tunggal yang sangat ringan namun bertenaga tinggi.

Ibarat berkendara dengan mobil sport yang dipreteli bagian kabinnya demi memangkas bobot, Fincept membuang semua overhead yang biasa ditemukan pada aplikasi berbasis web. UI dibangun menggunakan Qt6 yang terkompilasi secara native, memberikan waktu respons instan tanpa gejala stuttering atau nge-lag saat merender grafik data yang kompleks. 

Untuk urusan analisis data dan kecerdasan buatan, Fincept menyematkan engine Python 3.11 langsung di dalam binary C++ tersebut. Pendekatan hibrida ini sangat cerdas. Pengembang mendapatkan performa rendering antarmuka secepat kilat dari C++, sekaligus tetap bisa memanfaatkan ekosistem analisis data Python yang sangat kaya seperti QuantLib tanpa perlu menjalankan proses eksternal yang memakan resource besar.

Untuk memulai pengembangan atau membangun aplikasi ini dari source code, pengembang wajib menggunakan toolchain yang sudah ditentukan secara ketat. Berikut adalah perintah dasar untuk melakukan kloning dan setup pada sistem berbasis Linux atau macOS:

```bash
git clone https://github.com/Fincept-Corporation/FinceptTerminal
cd FinceptTerminal
./setup.sh
```

Proses kompilasi manual ini membutuhkan toolchain khusus yang dikunci pada versi tertentu demi menjaga stabilitas sistem, yaitu CMake 3.27.7, Ninja 1.11.1, Qt 6.8.3, dan Python 3.11.9. Pilihan menggunakan Ninja build system juga menegaskan fokus mereka pada kecepatan proses kompilasi yang efisien.

## Dilema Lisensi AGPL-3.0: Gratis Tapi Ada Konsekuensinya

Fincept Terminal ditawarkan dalam dua edisi yang berjalan di atas satu core data yang sama. Edisi pertama adalah versi gratis yang menggunakan lisensi AGPL-3.0 (GNU Affero General Public License). Lisensi ini sangat ramah untuk mahasiswa, akademisi, dan pehobi yang ingin mempelajari sistem tanpa mengeluarkan biaya sepeser pun. 

Namun, bagi institusi profesional, dana lindung nilai (hedge funds), atau meja perdagangan komersial, AGPL-3.0 adalah sebuah peringatan keras. Mengapa? Karena AGPL-3.0 menerapkan aturan copyleft yang sangat ketat. Jika Anda memodifikasi kode sumber Fincept versi open-source ini dan mendistribusikannya, atau bahkan jika Anda menjalankannya sebagai layanan jaringan yang dapat diakses oleh pihak luar, Anda wajib membuka seluruh kode modifikasi tersebut kepada publik di bawah lisensi yang sama.

Bagi tim legal di perusahaan finansial besar, aturan ini biasanya langsung mengakhiri diskusi penggunaan versi gratis. Di sinilah edisi Enterprise masuk sebagai solusi komersial tertutup tanpa beban kewajiban copyleft. Selain itu, pada versi gratis, pengguna harus siap menanggung sendiri biaya API data pihak ketiga dan tagihan token LLM (Large Language Model) tanpa batas atas karena Anda harus memasukkan API key pribadi Anda sendiri.

## Membandingkan Value: Fincept Enterprise vs Dominasi Bloomberg

Di industri keuangan global, biaya satu kursi terminal Bloomberg bisa mencapai sekitar 27.000 USD per tahun. Angka tersebut sangat fantastis dan sering kali menjadi bottleneck besar bagi startup finansial kecil atau keluarga pengelola dana (family offices) yang baru berkembang.

Fincept Enterprise masuk ke celah pasar ini dengan menawarkan harga mulai dari 99 USD per pengguna per bulan (sekitar 1.188 USD per tahun), yang berarti 96 persen lebih murah daripada raksasa industri tersebut. Mari kita lihat perbandingan detail fitur di setiap tingkatannya pada tabel di bawah ini.

| Fitur / Spesifikasi | Open Source (AGPL-3.0) | Enterprise - Exclusive | Enterprise - Exclusive+ | Enterprise - Exclusive Pro |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Biaya Bulanan** | Gratis (Plus biaya API/LLM mandiri) | 99 USD / pengguna | 199 USD / pengguna | 299 USD / pengguna |
| **Lisensi** | AGPL-3.0 (Copyleft ketat) | Proprietary (Tanpa copyleft) | Proprietary (Tanpa copyleft) | Proprietary (Tanpa copyleft) |
| **Kredit AI / Bulan** | Bawa API Key Sendiri | 400 Kredit | 2.000 Kredit | 5.000 Kredit |
| **Riset AI Mendalam** | Agen standar | Analisis dasar | Multi-agent + deep research | Tim agen penuh (53 agen) |
| **Koneksi Broker** | Paper trading + 16 broker | 1 paper account | Hubungkan broker eksternal | Live routing + algo deployment |
| **Data Pasar** | Feed publik gratis (YFinance, FRED) | Real-time Asia, Deribit, dll. | Histori 5 tahun + optimiser | L2 depth, live vessel AIS |
| **Kapasitas Penyimpanan** | Lokal | 1 GB Cloud | 20 GB Cloud | 100 GB Cloud |

Edisi Enterprise tidak hanya menjual data, melainkan fungsionalitas yang terintegrasi secara mendalam. Salah satu fitur unggulan pada versi Enterprise adalah kemampuan melakukan pengujian strategi kuantitatif (backtesting) dengan data point-in-time, yaitu data historis murni yang mencerminkan nilai asli yang dipublikasikan penyedia data pada tanggal tersebut di masa lalu tanpa ada penyesuaian di kemudian hari. Fitur ini sangat krusial untuk menghindari bias dalam pemodelan algoritma perdagangan yang serius.

## Enam Meja Kerja dalam Satu Workspace

Fincept membagi ruang kerjanya menjadi enam meja (desks) utama yang mencakup seluruh spektrum pekerjaan analis keuangan profesional. Hebatnya, seluruh fitur ini bukan sekadar rencana pengembangan di masa depan, melainkan fungsionalitas riil yang sudah terdokumentasi dalam panduan manual setebal 700 halaman.

1. **Quant Lab & Backtesting**: Pengguna dapat meneliti sinyal dagang, mengujinya ke data masa lalu, memeriksa volatilitas, dan mengadu strategi langsung di dalam terminal tanpa perlu berpindah ke Jupyter Notebook eksternal yang sulit dibagikan ke anggota tim lain.
2. **Deep Fundamental Research**: Membedah laporan keuangan secara rinci, melakukan valuasi model Discounted Cash Flow (DCF), memetakan struktur kepemilikan, hingga melihat aktivitas transaksi orang dalam (insider map).
3. **Markets & Execution**: Menyediakan pemantauan pergerakan pasar secara real-time untuk ekuitas, kripto, hingga pasar prediksi, lengkap dengan analisis visual pasca-transaksi.
4. **Macro & Global Intelligence**: Mengintegrasikan data non-finansial seperti rute pelayaran kapal (maritime tracking), rilis kebijakan pemerintah, hingga dinamika geopolitik global yang sering kali menjadi penggerak utama pasar makro.
5. **Agentic AI Research**: Alih-alih hanya memberikan jawaban obrolan singkat yang dangkal, sistem kecerdasan buatan di dalam Fincept mampu merancang rencana kerja, mendelegasikan tugas ke agen spesialis, membaca dokumen pengajuan resmi (filings), dan menyajikan laporan riset yang dilengkapi dengan sumber referensi yang valid.
6. **Workspace Pribadi**: Tempat bagi pengguna untuk mengunggah dokumen internal, memo, dan catatan portofolio agar dapat dibaca oleh agen AI secara aman bersamaan dengan data pasar publik.

Dengan semua lompatan teknologi ini, Fincept Terminal tidak hanya menantang kemapanan pemain lama dari sisi harga, tetapi juga menetapkan standar baru tentang bagaimana sebuah aplikasi desktop modern seharusnya dibangun: cepat, efisien, native, dan tanpa kompromi performa.

## Referensi
- https://github.com/Fincept-Corporation/FinceptTerminal
- https://fincept.in/

Fincept Terminal menghadirkan platform finansial native C++20 tanpa Electron yang hemat RAM dan bertenaga AI. Simak ulasan mendalam mengenai performa, lisensi AGPL-3.0, dan fitur kuantitatifnya di sini.

Bloomberg Kemahalan? Fincept Terminal Buktikan FinTech Desktop Bisa Ngebut Tanpa Bloatware Electron

Menjual mimpi kaya mendadak lewat algoritma AI itu gampang banget. Kebanyakan pembuat bot trading di internet cuma jualan klaim manis tanpa pernah memperlihatkan data kegagalan secara transparan. Di sinilah **TensorTrade: Framework Open Source untuk Trading Algorithmic Berbasis Deep Reinforcement Learning** hadir membawa kenyataan pahit tanpa balutan gimik pemasaran. Framework berbasis Python 3.12+ ini bukan mesin cetak uang otomatis yang tinggal klik langsung kaya. TensorTrade adalah toolkit yang jujur. Ia membeberkan realita lapangan tentang apa yang benar-benar bekerja dan apa yang bakal membakar uang Anda di pasar finansial.

## Eksperimen BTC/USD: Saat Teori Harum Bertabrakan dengan Komisi Realitas

Tim pengembang TensorTrade melakukan pengujian mendalam menggunakan agen Proximal Policy Optimization (PPO) pada pasangan aset BTC/USD. Hasilnya sangat menarik sekaligus membuka mata bagi siapa saja yang terlalu optimis dengan AI trading.

Saat diuji tanpa biaya komisi (0% commission), agen RL ini berhasil membukukan Test P&L sebesar +$239, sementara strategi Buy-and-Hold justru minus -$355. Artinya, agen tersebut punya kemampuan nyata dalam memprediksi arah pergerakan harga. Logika prediksinya bekerja dengan baik. Bot ini bahkan unggul +$594 dibanding cuma menahan aset.

Tapi tunggu dulu. Realita pasar finansial tidak pernah gratis. Begitu variabel komisi sebesar 0,1% dimasukkan ke dalam simulasi, performa agen langsung hancur lebur menjadi -$650. Angka ini jauh lebih buruk daripada strategi Buy-and-Hold yang cuma minus -$355.

| Konfigurasi | Test P&L | vs Buy-and-Hold |
| :--- | :--- | :--- |
| Agen (0% komisi) | +$239 | +$594 |
| Agen (0.1% komisi) | -$650 | -$295 |
| Buy-and-Hold | -$355 | - |

Kenapa hal ini bisa terjadi? Masalah utamanya ada pada frekuensi trading. Agen memang mampu menebak arah pasar, tetapi frekuensi eksekusi order yang terlalu tinggi membuat biaya komisi melahap habis seluruh profit. Bottleneck utama algorithmic trading berbasis RL ternyata bukan cuma soal prediksi harga, melainkan bagaimana menahan diri agar tidak overtrading.

## Arsitektur Komponensial: Bongkar Pasang Sistem Tanpa Bikin Codebase Berantakan

TensorTrade dirancang dengan arsitektur modular yang sangat fleksibel. Ibarat merakit PC desktop kustom, Anda tidak perlu merombak seluruh struktur sistem cuma buat mengganti satu komponen. Semua bagian di dalam `TradingEnv` dibuat *pluggable*.

Sistem ini terbagi menjadi beberapa komponen utama:
- **Observer**: Bertugas mengekstrak fitur pasar (*windowed features*) dari data feed untuk dipelajari oleh agen.
- **ActionScheme**: Mengubah output dari kebijakan (*policy*) agen menjadi order nyata di pasar, dengan skema bawaan berupa BSH (Buy/Sell/Hold).
- **RewardScheme**: Memberikan sinyal belajar bagi agen. TensorTrade mengandalkan PBR (Position-Based Returns) yang terbukti bekerja lebih baik.
- **Portfolio**: Mengelola dompet (*wallets*) dan posisi aset, seperti kombinasi USD dan BTC.
- **Exchange & Broker**: Mensimulasikan eksekusi perdagangan lengkap dengan pengaturan komisi yang realistis.

Semua komponen ini terhubung langsung ke `DataFeed` yang menyuplai informasi pasar. Fleksibilitas ini memudahkan peneliti untuk mengisolasi variabel eksperimen tanpa perlu menulis ulang seluruh pipeline dari nol.

## Cara Setup dan Menjalankan Skrip Pertama Anda

Untuk mulai menguji framework ini, Anda membutuhkan lingkungan Python 3.11 atau 3.12+. Ekosistemnya mendukung integrasi Ray/RLlib untuk *distributed training* skala besar serta Optuna untuk *hyperparameter tuning*.

Langkah instalasi dan eksekusi awalnya sangat simpel. Buka terminal Anda dan jalankan skrip berikut:

```bash
# Buat virtual environment
python3.12 -m venv tensortrade-env
source tensortrade-env/bin/activate

# Upgrade pip dan install dependensi dasar
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

# Install dependensi training tambahan (Ray/RLlib)
pip install -r examples/requirements.txt

# Jalankan training sederhana
python examples/training/train_simple.py
```

Jika Anda ingin langsung melakukan pengujian unit untuk memastikan tidak ada bug pada instalasi, cukup jalankan perintah `pytest tests/tensortrade/unit -v`. Bagi yang lebih menyukai lingkungan terisolasi, TensorTrade juga menyediakan dukungan Docker melalui skrip perintah `make run-notebook`, `make run-docs`, atau `make run-tests`.

Repository ini menyediakan skrip pelatihan lain seperti `train_ray_long.py` untuk simulasi terdistribusi, `train_optuna.py` untuk optimasi parameter, serta `train_best.py` yang berisi konfigurasi terbaik dari hasil eksperimen tim mereka.

## Kurikulum Belajar dan Troubleshooting yang Sering Bikin Pusing

Satu hal yang membuat TensorTrade unggul adalah dokumentasinya. Dokumentasi mereka dirancang menyerupai kurikulum pembelajaran yang runtut. Ada jalur khusus untuk praktisi RL yang ingin belajar terminologi trading, trader yang ingin mendalami RL, hingga jalur gabungan untuk pemula.

Materi tingkat lanjutnya mencakup deteksi *overfitting*, analisis komisi, hingga *walk-forward validation*. Ini adalah teknik validasi krusial agar agen Anda tidak cuma jago di data historis, tapi babak belur saat berhadapan dengan data baru.

Dalam proses setup atau eksperimen, Anda mungkin akan menemui beberapa tantangan teknis. Berikut tabel panduan penanganan *troubleshooting* resmi dari proyek ini:

| Masalah / Error | Solusi Teknis |
| :--- | :--- |
| Error "No stream satisfies selector" | Update codebase ke versi `v1.0.4-dev1+` |
| Instalasi Ray gagal | Jalankan `pip install --upgrade pip` terlebih dahulu |
| Konflik versi NumPy | Kunci versi dengan `pip install "numpy>=1.26.4,<2.0"` |
| Isu TensorFlow CUDA | Install paket spesifik `pip install tensorflow[and-cuda]>=2.15.1` |

## PR Komunitas dan Arah Pengembangan TensorTrade

Eksperimen jujur dari proyek TensorTrade membuktikan bahwa memenangkan pasar finansial dengan RL tidak semudah membalikkan telapak tangan. Saat ini, fokus kontribusi terbuka bagi komunitas difokuskan pada beberapa area krusial:
1. Pengurangan frekuensi trading melalui penyesuaian ukuran posisi (*position sizing*) dan masa penahanan aset (*holding periods*).
2. Pengembangan *reward scheme* baru yang memperhitungkan biaya komisi secara langsung (*commission-aware*).
3. Eksplorasi skema ruang aksi (*action spaces*) alternatif.

Jika Anda ingin serius mempelajari batas kemampuan AI dalam dunia kuantitatif tanpa terbuai propaganda marketing, proyek open-source ini adalah tempat terbaik untuk memulai.

## Referensi
- https://www.opensourceprojects.dev/post/tensortrade
- https://github.com/tensortrade-org/tensortrade

Framework TensorTrade membuktikan AI bisa memprediksi arah pasar BTC/USD secara presisi, namun biaya komisi trading menjadi pembunuh utama keuntungan bot RL Anda.

AI Trading Bot Bisa Bikin Kaya Mendadak? Realita Pahit TensorTrade Bikin Mikir Dua Kali

Baru gabung di tim baru terus disodorin codebase rupa monster berisi 200 ribu baris tanpa dokumentasi yang jelas itu rasanya bikin pusing kepala. Dibanding buang waktu seharian baca kode satu-satu sambil nebak-nebak, tool open-source bernama **Understand Anything Egonex AI** ini punya pendekatan yang beda. Tool ini bakal ngebongkar seluruh struktur proyek, menganalisis dependency, lalu menyulapnya jadi knowledge graph interaktif yang bisa langsung dijelajahi lewat browser.

Gak ada lagi cerita meraba-raba struktur folder di terminal secara buta. Semuanya divisualisasikan secara transparan agar arah dependency antar-file terlihat jelas.

## Cara Kerja Hybrid: Tree-sitter Ketemu LLM

Tool ini gak cuma mengandalkan kecerdasan buatan secara mentah. Ada pembagian kerja yang adil antara parser deterministik dan model bahasa (LLM) lewat arsitektur yang cukup rapi.

Untuk urusan memetakan struktur kode secara akurat, mereka memakai **Tree-sitter**. Parser ini melacak file, fungsi, kelas, import, export, dan dependency secara presisi tanpa bantuan AI. Hasil analisis statis ini menghasilkan data mentah yang konsisten. Output yang sama akan selalu dihasilkan dari kode yang sama.

Setelah struktur dasarnya terbentuk, barulah **multi-agent pipeline** bertenaga LLM masuk untuk memberikan konteks semantik. Ada enam agent khusus yang bekerja di balik layar:

*   **project-scanner**: Menemukan file serta mendeteksi bahasa pemrograman dan framework yang dipakai.
*   **file-analyzer**: Mengekstrak fungsi, kelas, import, serta membuat node dan edge pada graph.
*   **architecture-analyzer**: Mengelompokkan kode ke dalam lapisan arsitektur (API, Service, Data, UI, Utility).
*   **tour-builder**: Membuat urutan panduan belajar arsitektur berdasarkan tingkat dependency.
*   **graph-reviewer**: Melakukan validasi kelengkapan data graph agar tidak ada relasi yang terputus.
*   **domain-analyzer**: Memetakan kode teknis ke dalam alur bisnis yang nyata.

Kolaborasi ini menghasilkan file `.ua/knowledge-graph.json` yang menyimpan seluruh peta aplikasi secara akurat.

## Fitur yang Bikin Hidup Developer Lebih Tenang

Selain menampilkan node-node yang saling terhubung di browser, fungsionalitas di dalamnya dirancang untuk mempermudah navigasi sehari-hari.

### Guided Tours
Alih-alih bingung mau mulai membaca kode dari mana, fitur ini otomatis membuat rute belajar yang runtut. Rute ini diurutkan berdasarkan dependency terdalam, jadi proses belajar tidak melompat-lompat tanpa arah.

### Diff Impact Analysis
Ingin mengubah fungsi di dalam file core tapi takut efeknya merembet ke mana-mana? Command `/understand-diff` membantu memetakan dampak perubahan sebelum commit dilakukan, meminimalkan potensi merusak bagian sistem yang lain.

### Fuzzy & Semantic Search
Pencarian tidak terbatas pada kecocokan nama file atau variabel saja. Cukup ketik pertanyaan seperti "bagian mana yang menangani pembayaran?" dan sistem akan mencari node yang relevan secara fungsional berdasarkan makna kontekstualnya.

### Layer Visualization & Domain View
Setiap komponen akan diwarnai secara otomatis sesuai layer arsitekturnya. Jika ingin melihat dari sudut pandang non-teknis, tinggal ganti ke tampilan domain untuk melihat bagaimana kode tersebut bekerja dalam alur proses bisnis yang sesungguhnya.

## Cara Setup dan Kompatibilitas Platform

Proses instalasi tool ini fleksibel karena mendukung banyak platform koding populer, mulai dari Claude Code hingga IDE modern seperti Cursor.

Untuk pengguna Claude Code, instalasi bisa langsung dilakukan lewat marketplace:

```bash
/plugin marketplace add Egonex-AI/Understand-Anything
/plugin install understand-anything
```

Jika menggunakan platform lain seperti Codex, Cline, Trae, atau Gemini CLI, instalasi satu baris perintah berikut bisa digunakan di macOS atau Linux:

```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Egonex-AI/Understand-Anything/main/install.sh | bash
```

Untuk pengguna Windows, perintah ini bisa dijalankan via PowerShell:

```bash
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Egonex-AI/Understand-Anything/main/install.ps1 | iex
```

Setelah terpasang, cukup jalankan command `/understand` untuk memulai pemindaian codebase. Proses pemindaian pertama memang akan memakan token LLM yang cukup banyak karena menganalisis seluruh file secara mendalam. Namun, pemindaian berikutnya bersifat inkremental, hanya memproses file yang mengalami perubahan sejak eksekusi terakhir.

Berikut adalah tabel kompatibilitas platform yang didukung saat ini:

| Platform | Status | Metode Instalasi |
| :--- | :--- | :--- |
| Claude Code | Native | Plugin marketplace |
| Cursor | Didukung | Auto-discovery |
| VS Code + GitHub Copilot | Didukung | Auto-discovery |
| Copilot CLI | Didukung | Plugin install |
| Codex | Didukung | install.sh codex |
| Gemini CLI | Didukung | install.sh gemini |
| Cline | Didukung | install.sh cline |
| Trae | Didukung | install.sh trae |
| Kiro CLI / IDE | Didukung | install.sh kiro |

## Kolaborasi Tim Tanpa Ketergantungan API Key

Satu hal menarik dari proyek ini adalah kemudahan distribusinya. Karena hasil akhirnya berupa file JSON, seluruh folder `.ua/` (kecuali folder `intermediate/` dan file `diff-overlay.json`) bisa langsung dimasukkan ke dalam Git.

Setelah di-commit ke repository, rekan satu tim tidak perlu lagi menjalankan pipeline pemindaian ulang yang memakan token AI. Mereka bisa langsung membuka visualisasi dashboard secara lokal tanpa membutuhkan Claude Code, koneksi internet, ataupun API Key. Syaratnya hanya membutuhkan Node.js (versi 18 ke atas) yang terpasang di komputer mereka:

```bash
npx https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything/releases/latest/download/understand-anything-viewer.tgz /path/to/analyzed/project
```

Perintah ini akan membuka local server yang aman dan menyajikan dashboard interaktif secara read-only langsung di browser. Cara ini sangat menghemat waktu proses onboarding developer baru atau saat melakukan review pull request yang kompleks.

## Referensi
https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything

Pelajari bagaimana plugin open-source Understand Anything membantu developer memahami codebase besar lewat visualisasi knowledge graph interaktif tanpa pusing membaca ribuan baris kode secara manual.

Pusing Baca Codebase Raksasa? Visualisasikan dengan Understand Anything

Cloudflare baru saja melepas Cloudflare OS ke publik secara open source dengan lisensi **Apache 2.0**. Namanya mungkin bikin keliru. Ini bukan sistem operasi komputer tradisional seperti Linux atau Windows untuk dipasang di PC. Cloudflare OS adalah platform berbasis browser yang dirancang untuk menjalankan AI agent, mengelola context pekerjaan internal, dan membangun aplikasi mikro tanpa kerumitan infrastruktur.

Awalnya, Cloudflare membangun sistem ini khusus untuk kebutuhan internal mereka. Ribuan karyawan non-engineer menggunakannya tiap hari untuk bikin dokumen, otomatisasi rutin, sampai visualisasi data. Sekarang, kode sumbernya bisa dideploy siapa saja di akun Cloudflare masing-masing.

## Kenapa Namanya Memakai Istilah OS?

Penggunaan kata OS di sini merujuk pada dua hal spesifik. Pertama, sebagai sistem pengoperasian aktivitas kerja perusahaan agar pemanfaatan AI tetap aman. Kedua, sebagai pengelola alokasi beban kerja (workload) AI, mirip cara OS konvensional mengatur beban komputasi hardware.

Banyak tim kesulitan saat ingin memakai AI di tempat kerja. Model AI publik paham pengetahuan umum, tapi butuh konteks spesifik perusahaan seperti terminologi, standar prosedur, dan akses sistem internal. Cloudflare OS menutup celah tersebut.

## Arsitektur Utama di Belakang Layar

Platform ini menggabungkan tiga komponen penting agar AI agent bisa bekerja secara mandiri tanpa merusak keamanan sistem.

| Komponen | Fungsi Utama |
| --- | --- |
| **Agent Workspace** | Lingkungan kerja terisolasi di browser tempat agent menulis dan mengeksekusi kode. |
| **Security & Governance** | Framework kontrol akses data internal menggunakan sistem **Zero Trust** dan **Gatekeepers**. |
| **App Platform** | Tempat membuat, menjalankan, dan membagikan aplikasi full-stack kustom secara instan. |

## Keamanan Tanpa Membagikan API Key

Masalah terbesar integrasi AI di perusahaan adalah keamanan credential. Memberikan API key langsung ke pengguna atau AI agent sangat berisiko. Aksesnya sering kali terlalu luas dan susah diaudit.

Cloudflare OS mengatasi masalah ini dengan pendekatan **Gatekeepers**. AI agent mulai tanpa akses sama sekali. Saat butuh akses ke database atau repositori kustom seperti GitHub, **Gatekeepers** bertindak sebagai perantara yang membatasi cakupan operasi. Agent hanya menerima **capabilities** berupa izin khusus, tanpa pernah melihat credential asli.

```typescript
// Contoh konsep isolasi akses melalui capabilities
export interface Env {
  GITHUB_REPOSITORY: Capability<Repository>;
}

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env) {
    // Agent cuma bisa akses repo tertentu yang diizinkan Gatekeeper
    const repo = env.GITHUB_REPOSITORY;
    return await repo.getIssues();
  }
}
```

Selain itu, platform ini mencatat semua data yang pernah dilihat oleh agent. Jika sebuah agent membaca tabel sensitif di data warehouse untuk membuat dashboard, akses ke dashboard tersebut otomatis dibatasi. Orang yang tidak punya izin ke data mentahnya tidak akan bisa melihat hasil dashboard tersebut.

## Setiap File Adalah Aplikasi Full-Stack

Di platform ini, hasil kerja agent tidak cuma berhenti jadi file teks statis. AI agent bisa menulis kode client dan server sekaligus untuk membangun aplikasi mikro lengkap dengan database **SQLite** sendiri.

Setiap aplikasi server dijalankan menggunakan **Dynamic Workers** dan **Durable Objects**. Runtime ini sangat ringan karena memanfaatkan isolasi V8. Aplikasi bisa dipakai bersama tim untuk kolaborasi real-time atau dibagikan dalam bentuk blueprint agar tim lain bisa membuat salinannya sendiri tanpa membawa data lama.

Komunikasi antara browser dan server menggunakan **Cap'n Proto RPC**. Method server yang dipanggil oleh antarmuka pengguna juga bisa dipanggil langsung oleh AI agent saat menjalankan pekerjaan latar belakang.

## Bebas Menggunakan Model AI Apa Saja

Cloudflare OS tidak mengunci penggunanya pada satu penyedia model AI tertentu. Lewat integrasi **Cloudflare AI Gateway**, tim IT bisa menentukan model mana yang dipakai untuk tugas tertentu.

Pekerjaan sederhana seperti merangkum email bisa diarahkan ke model yang murah dan cepat. Tugas analisis berat dengan reasoning tinggi baru dilempar ke model besar. Pengeluaran token bisa dipantau dan dibatasi berdasarkan individu, tim, atau aplikasi.

Seluruh kode sumber sudah tersedia di repositori GitHub cloudflare-os. Siapa saja bisa mengambil kodenya, melakukan penyesuaian UI, dan menghubungkannya dengan sistem internal masing-masing.

## Referensi
- https://blog.cloudflare.com/cloudflare-os/
- https://www.phoronix.com/news/Cloudflare-OS
- https://siliconangle.com/2026/08/05/cloudflare-launches-cloudflare-os-open-source-ai-agentic-workspace-enterprise/

Cloudflare merilis Cloudflare OS sebagai platform open source untuk mengelola AI agent, aplikasi internal, dan workflow perusahaan. Platform ini berjalan di browser tanpa perlu membagikan API key secara sembarangan.

Cloudflare OS Dirilis Open Source: Bukan OS Laptop, Tapi Platform AI Agent Enterprise

Dunia analisis nirkabel portabel dan *hacking* memang sedang populer. Kini, ada pemain baru yang siap bersaing, bukan dengan mini-dpad, tapi dengan antarmuka baris perintah (CLI) yang bisa kamu akses langsung dari *web browser*. Mari kita bedah **ESP32 Bit Pirate vs Flipper Zero: Cost and Capabilities**. Proyek ESP32 Bit Pirate hadir sebagai alternatif menarik, menawarkan kontrol langsung yang mirip dengan Flipper Zero, namun dengan pendekatan yang berbeda.

## Apa Itu ESP32 Bit Pirate?

ESP32 Bit Pirate adalah *firmware open-source* yang mengubah perangkat ESP32 kamu menjadi alat pengembangan dan analisis multi-protokol. Inspirasinya datang dari perangkat legendaris Bus Pirate. Dengan *firmware* ini, kamu bisa melakukan *sniffing*, mengirim data, membuat *script*, serta berinteraksi dengan berbagai protokol digital seperti I2C, UART, 1-Wire, SPI, dan banyak lagi. Tidak hanya itu, ia juga mendukung protokol radio seperti Bluetooth, Wi-Fi, Sub-GHz, dan RFID.

Salah satu fitur unggulannya adalah antarmuka *command-line* interaktif yang bisa diakses via USB Serial atau bahkan melalui *web* Wi-Fi. Ini berarti kamu tidak perlu lagi menginstal aplikasi terminal desktop atau membuat *script* yang rumit hanya untuk melihat *register dump* dan status *pin*. Cukup buka *browser*, dan semua ada di genggaman.

## Perbandingan Langsung: ESP32 Bit Pirate vs Flipper Zero

Flipper Zero memang jadi standar untuk urusan ini, tapi ESP32 Bit Pirate punya daya tarik sendiri, terutama dari segi biaya dan fleksibilitas.

| Fitur / Aspek           | ESP32 Bit Pirate                                     | Flipper Zero (Berdasarkan Referensi)          |
| :---------------------- | :--------------------------------------------------- | :-------------------------------------------- |
| **Dasar Hardware**      | Board ESP32 standar (mulai dari sekitar $8)         | Perangkat khusus yang terintegrasi           |
| **Antarmuka Pengguna**  | CLI berbasis web, USB Serial, Standalone (Cardputer) | Mini-dpad, antarmuka perangkat              |
| **Biaya**               | Jauh lebih murah, hanya sebagian kecil dari harga    | Lebih mahal                                  |
| **Transceiver Sub-GHz** | Membutuhkan ekspansi hardware (modul eksternal)     | Sudah ada secara *out-of-the-box*            |
| **Antena RFID**         | Membutuhkan ekspansi hardware                        | Sudah ada secara *out-of-the-box*            |
| **Perlindungan GPIO**   | Board dev standar kurang proteksi                      | Ada perlindungan dari *overvoltage*           |
| **Ekosistem**           | Mendukung Bus Pirate modul via docking station (segera hadir) | Garis aksesori hardware sendiri             |
| **Penggunaan**          | Auditor hardware, pengembangan, analisis             | Hacking, analisis, pengembangan              |

Sebagai board *bare-metal* seharga $8, ESP32 memang memiliki batasan fisik dibandingkan Flipper Zero. Board dev standar tidak memiliki *transceiver* Sub-GHz, antena RFID, atau perlindungan *pin* GPIO bawaan untuk mencegah kesalahan *overvoltage*. Namun, ekosistem pengembang proyek ini aktif membangun *docking station* dan *expansion board open-source*. Aksesori yang akan datang ini dirancang untuk menjembatani kesenjangan hardware, memungkinkan pengguna untuk memasang modul Bus Pirate asli dan radio Sub-GHz khusus. Ini akan membantu ESP32 Bit Pirate bersaing langsung dengan jajaran aksesori Flipper dengan biaya yang jauh lebih rendah.

## Kemampuan yang Berlimpah Ruah

ESP32 Bit Pirate tidak main-main soal fitur. Kamu bisa melakukan berbagai hal, mulai dari *sniffing* dasar hingga manipulasi kompleks:

### Protokol yang Didukung
*   **Protokol Digital:** I2C, UART (Half-Duplex), 1-Wire, 2-Wire, 3-Wire, SPI, CAN, JTAG, DIO (Digital I/O).
*   **Protokol Radio:** Bluetooth (BLE HID, *scan*, *spoofing*, *sniffing*), Wi-Fi/Ethernet (*sniff*, *deauth*, *nmap*, *netcat*), SubGhz (*analyze*, *record*, *replay*), RFID (*read*, *write*, *clone*), RF24 (*scan*, *send*, *receive*), FM (*analyze*, *broadcast*).
*   **Lain-lain:** Infrared (*send*, *record*, *universal remote*), USB (HID, *flashrom*, *storage*, USB-UART), CELL (*dump* SIM card, SMS, *call*), I2S (*test speaker*, *mic*, *play sound*), LED (*animations*, *set LEDs*).

### Fitur Unggulan
*   **Sniffer Protokol:** Dilengkapi *sniffer* untuk I2C, UART, SPI, 1-Wire, 2-Wire, CAN, Wi-Fi, Bluetooth, dan SubGhz.
*   **Manajemen UART:** Deteksi *baudrate* otomatis, perintah AT, dan berbagai alat.
*   **Alat I2C:** Manipulasi *register*, alat *dump* EEPROM, identifikasi perangkat.
*   **Alat SPI:** Membaca semua jenis EEPROM dan Flash, serta berbagai alat lainnya.
*   **Scripting Fleksibel:** Bisa menggunakan instruksi *bytecode* ala Bus Pirate atau Python. Bahkan ada Python Lab berbasis *browser* untuk menulis dan menguji *script*.
*   **Manajemen I/O Langsung:** Kontrol PWM, *servo*, dan status GPIO.
*   **Analisis Radio:** Menganalisis sinyal dan frekuensi radio di berbagai pita.
*   **Konektivitas Jaringan:** Dukungan Ethernet dan Wi-Fi untuk akses jaringan.
*   **Asisten Pirate:** Sebuah asisten yang membantu kamu dengan *firmware*.
*   **Fungsi Tambahan:** Bisa berfungsi sebagai *dongle* USB-UART, *programmer* SPI, *logic analyzer*, dan banyak lagi.

## Memulai Petualangan dengan ESP32 Bit Pirate

Untuk memulai, kamu bisa menggunakan **ESP32 Bit Pirate Web Flasher** langsung dari *web browser* untuk memuat *firmware*. Atau, untuk board M5Stack tertentu, kamu bisa memakai M5Burner.

Setelah itu, koneksi bisa dilakukan via Serial (menggunakan aplikasi terminal atau *Web Serial terminal* berbasis *browser* gratis) atau via Wi-Fi setelah mengkonfigurasi jaringan. Kamu bisa langsung mencoba perintah dasar seperti `mode`, `help`, `scan`, atau `sniff`.

Proyek ini juga menyediakan Wiki yang mendalam untuk setiap mode dan perintah, serta Python Lab di *browser* untuk kamu yang suka *scripting*.

### Antarmuka CLI
ESP32 Bit Pirate menyediakan tiga mode antarmuka *command-line*:
*   **Web Interface:** Akses dari *browser* mana saja (PC, tablet, ponsel) melalui Wi-Fi tanpa kabel. Ideal untuk tes cepat, demo, atau *headless setup*.
*   **Serial Interface:** Performa lebih cepat dan responsif, cocok untuk sesi intensif atau data besar.
*   **Standalone:** Khusus untuk M5 Cardputer, menggunakan keyboard dan layar di perangkat. Baik untuk sesi portabel dan tes cepat.

Ketiga antarmuka ini berbagi struktur perintah yang sama dan bisa digunakan secara bergantian.

## Ekspansi dan Docking Station

Seperti disebutkan, ESP32 Bit Pirate sangat bisa dikembangkan. Ada **Expander** yang akan menambah dukungan untuk Wi-Fi 5 GhZ atau protokol radio lainnya. Yang lebih menarik, sebuah **Dock** yang kompatibel dengan Bus Pirate adapter dan aksesori asli sedang dalam pengembangan. Ini berarti kamu bisa memanfaatkan ekosistem Bus Pirate yang sudah ada, memperluas kemampuan ESP32 Bit Pirate secara signifikan.

## Peringatan Penting

Sebagai alat yang *powerful*, ada beberapa hal yang perlu diingat:
*   **Peringatan Tegangan:** Perangkat hanya boleh beroperasi pada 3.3V atau 5V. Jangan sambungkan periferal dengan level tegangan lain, karena bisa merusak ESP32 kamu.
*   **Peringatan Penggunaan:** *Firmware* ini disediakan untuk tujuan pendidikan, diagnostik, dan pengujian interoperabilitas saja. Jangan menggunakannya untuk mengganggu, memeriksa, atau memanipulasi perangkat tanpa otorisasi yang benar. Hindari transmisi RF yang tidak sah (misalnya Sub-GHz) yang dapat melanggar peraturan setempat atau mengganggu jaringan dan komunikasi. Pengembang tidak bertanggung jawab atas penyalahgunaan perangkat lunak atau *hardware* ini. Selalu patuhi hukum di negara kamu dan kebijakan pengungkapan yang bertanggung jawab.

Secara keseluruhan, ESP32 Bit Pirate menawarkan alternatif yang menarik dan hemat biaya bagi siapa saja yang tertarik pada analisis nirkabel dan *hardware hacking*. Dengan ekosistem *open-source* yang terus berkembang dan kemampuan yang kaya, proyek ini layak kamu coba.

## Referensi
*   https://www.notebookcheck.net/ESP32-Bit-Pirate-takes-on-Flipper-Zero-in-cost-and-capabilities.1355009.0.html
*   https://github.com/KonradIT/ESP32-Bus-Pirate

Cari tahu bagaimana ESP32 Bit Pirate menantang dominasi Flipper Zero, menawarkan kemampuan analisis nirkabel portabel dengan biaya yang lebih hemat dan antarmuka berbasis web.

Lawan Tangguh Flipper Zero: Mengulas ESP32 Bit Pirate dari Segi Biaya dan Kemampuan

Pengembang sering mencari cara untuk menyederhanakan alur kerja mereka, terutama dengan semakin banyaknya agen AI yang tersedia. Di sinilah **Paseo: A modern, open-source alternative to traditional tools** masuk sebagai sebuah antarmuka tunggal yang mengintegrasikan berbagai agen AI coding. Bayangkan Anda bisa mengelola Claude Code, Codex, Copilot, OpenCode, dan Pi dari satu tempat saja, berjalan di mesin Anda sendiri, dan dengan kendali penuh.

## Mengapa Paseo Berbeda? Fitur Kunci yang Perlu Anda Tahu

Paseo bukan sekadar alat lain di antara banyak alat. Ada beberapa hal yang membuatnya menonjol di tengah ramainya ekosistem pengembangan modern:

*   **Self-hosted:** Ini berarti semua agen Anda berjalan langsung di mesin pribadi Anda. Anda bisa menggunakan lingkungan pengembangan, alat, konfigurasi, dan keahlian Anda sendiri tanpa harus mengirim kode Anda ke server pihak ketiga.
*   **Multi-provider:** Anda dapat mengakses berbagai agen AI coding seperti Claude Code, Codex, Copilot, OpenCode, dan Pi melalui antarmuka yang sama. Ini memberi Anda fleksibilitas untuk memilih model yang paling tepat untuk setiap tugas yang berbeda.
*   **Voice Control:** Fitur ini sangat berguna. Anda dapat mendiktekan tugas atau mendiskusikan masalah menggunakan mode suara, memungkinkan Anda bekerja secara hands-free saat diperlukan.
*   **Cross-device:** Fitur ini membuat Paseo sangat nyaman. Tersedia di iOS, Android, desktop, web, dan CLI, Anda bisa memulai pekerjaan di meja, memeriksa progres dari ponsel, atau membuat skrip dari terminal.
*   **Privacy-first:** Yang terpenting, Paseo adalah platform yang mengutamakan privasi. Tidak ada telemetri, pelacakan, atau log-in paksa, menjaga data dan pekerjaan Anda tetap pribadi.

## Cara Kerja Paseo: Daemon dan Klien

Paseo bekerja dengan menjalankan server lokal yang disebut **daemon**. Daemon ini bertanggung jawab untuk mengelola agen coding Anda. Berbagai klien, seperti aplikasi desktop, aplikasi seluler, aplikasi web, dan antarmuka baris perintah (CLI), kemudian akan terhubung ke daemon ini. Pendekatan ini memungkinkan pengalaman yang fleksibel dan terdistribusi, di mana Anda bisa mengontrol agen dari perangkat mana pun yang Anda gunakan.

## Memulai dengan Paseo

Sebelum bisa menjalankan Paseo, Anda perlu menginstal dan mengkonfigurasi setidaknya satu agen CLI dengan kredensial Anda. Agen-agen yang didukung meliputi Claude Code, Codex, GitHub Copilot, OpenCode, atau Pi.

### Aplikasi Desktop (Direkomendasikan)
Menggunakan aplikasi desktop adalah cara yang paling direkomendasikan untuk memulai. Anda bisa mengunduhnya dari [paseo.sh/download](https://paseo.sh/download) atau halaman rilis GitHub. Setelah aplikasi dibuka, daemon akan otomatis berjalan, dan tidak ada lagi yang perlu diinstal secara terpisah. Untuk menghubungkan dari ponsel, cukup buka Pengaturan, pilih host Anda, lalu Pasangkan Perangkat.

### CLI / Headless
Jika Anda lebih suka bekerja dengan baris perintah atau untuk server, instal CLI Paseo secara global menggunakan npm:
```bash
npm install -g @getpaseo/cli
paseo
```
Paseo akan berjalan secara lokal dan akan menanyakan apakah Anda ingin mengaktifkan relay terenkripsi end-to-end untuk pairing perangkat. Jika Anda menolak, Anda bisa terhubung langsung melalui TCP, Tailscale, atau VPN lain. Jalur ini cocok untuk server dan mesin jarak jauh.

### Docker
Untuk menjalankan daemon Paseo dan UI web yang self-hosted dalam lingkungan Docker, gunakan perintah berikut:
```bash
docker run -d --name paseo \
  -p 6767:6767 \
  -e PASEO_PASSWORD=change-me \
  -v "$PWD/paseo-home:/home/paseo" \
  -v "$PWD:/workspace" \
  ghcr.io/getpaseo/paseo:latest
```
Setelah dimulai, Anda bisa mengakses antarmukanya di `http://localhost:6767`. Anda perlu memperluas *image* dasar dengan CLI agen yang Anda gunakan dan menyediakan kredensial melalui variabel lingkungan atau volume `/home/paseo` yang persisten.

## Paseo CLI dalam Aksi

Semua yang bisa Anda lakukan di aplikasi desktop, juga bisa Anda lakukan dari terminal. Berikut beberapa contoh penggunaan Paseo CLI:

*   Jalankan agen untuk tugas tertentu:
    ```bash
    paseo run --provider claude/opus-4.6 "implement user authentication"
    paseo run --provider codex/gpt-5.4 --worktree feature-x "implement feature X"
    ```
*   Melihat daftar agen yang sedang berjalan:
    ```bash
    paseo ls
    ```
*   Melihat *output* agen secara langsung:
    ```bash
    paseo attach abc123
    ```
*   Memberikan tugas lanjutan kepada agen yang sedang berjalan:
    ```bash
    paseo send abc123 "also add tests"
    ```
*   Menjalankan perintah pada daemon yang berlokasi di mesin jarak jauh:
    ```bash
    paseo --host workstation.local:6767 run "run the full test suite"
    ```

## Mengajarkan "Skills" pada Agen Anda

Fitur **Skills** di Paseo memungkinkan Anda mengajarkan agen untuk mengorkestrasi atau bekerja sama dengan agen lain. Pertama, tambahkan skill Paseo:
```bash
npx skills add getpaseo/paseo
```
Kemudian, Anda bisa menggunakan perintah ini dalam percakapan agen apa pun:

*   `/paseo-handoff`: Untuk menyerahkan pekerjaan antar agen, misalnya, Claude membuat rencana, lalu Codex mengimplementasikannya.
*   `/paseo-loop`: Mengulang agen berdasarkan kriteria penerimaan yang jelas (dikenal juga sebagai Ralph loops), dengan opsi verifier.
*   `/paseo-advisor`: Mengaktifkan satu agen sebagai penasihat untuk opini kedua, tanpa mendelegasikan pekerjaan utama.
*   `/paseo-committee`: Membentuk komite dari dua agen yang berbeda untuk analisis akar masalah dan menyusun rencana.

## Melihat Lebih Dalam: Struktur Pengembangan Paseo

Paseo dibangun sebagai monorepo dengan beberapa paket inti yang masing-masing memiliki peran spesifik:

*   `packages/server`: Bertindak sebagai daemon Paseo yang mengelola orkestrasi proses agen, menyediakan WebSocket API, dan bertindak sebagai server MCP.
*   `packages/app`: Klien Expo yang mendukung aplikasi di iOS, Android, dan web.
*   `packages/cli`: `paseo` CLI untuk alur kerja daemon dan agen dari terminal.
*   `packages/desktop`: Aplikasi desktop berbasis Electron.
*   `packages/relay`: Mengelola transportasi dan enkripsi relay yang digunakan oleh daemon dan klien.
*   `packages/website`: Situs pemasaran dan dokumentasi di paseo.sh.

Selain itu, Paseo juga memiliki proyek terkait seperti `getpaseo/paseo-relay` (relay terdistribusi resmi yang ditulis dalam Elixir), `paseo-skins` (tema komunitas dan *theme loader* desktop), serta `paseo-vscode` (ekstensi untuk Visual Studio Code).

## Kesimpulan

Paseo hadir sebagai jembatan penting bagi para pengembang yang ingin memanfaatkan kekuatan berbagai agen AI coding dalam satu ekosistem yang kohesif, mandiri, dan privat. Dengan dukungan multi-platform, kendali penuh atas lingkungan lokal, dan fitur orkestrasi agen yang canggih, Paseo memberdayakan pengembang untuk membangun dengan lebih efisien dan fleksibel.

## Referensi
https://github.com/getpaseo/paseo

Paseo adalah antarmuka mandiri dan multi-penyedia untuk agen-agen coding AI seperti Claude Code, Codex, dan Copilot, memungkinkan pengembang menjalankan alat ini secara paralel dengan kontrol penuh atas lingkungan lokal mereka.

Paseo: Mengintegrasikan Berbagai Agen AI Coding dalam Satu Antarmuka Lokal

Jika kamu mencari editor video gratis dan open source yang ambisius, nama **OpenCut** mungkin sudah tidak asing. Proyek ini menawarkan editor video yang tersedia untuk platform web, desktop, dan mobile. Kabar terbarunya, OpenCut kini sedang dalam proses penulisan ulang total, menjanjikan berbagai fitur baru yang menarik dan fundamental perubahan arsitektur. Versi baru ini diproyeksikan bakal menjadi pusat perhatian komunitas kreator.

### Masa Depan OpenCut: Fitur Baru yang Dinantikan

Pengembangan ulang ini bukan sekadar perbaikan bug biasa. OpenCut membangun fondasi baru yang kuat. Beberapa fitur kunci yang akan datang termasuk sebuah **Editor API** yang akan membuka banyak pintu bagi pengembang. Ada juga dukungan untuk **plugin pihak ketiga kelas satu**, yang dimungkinkan oleh arsitektur yang memang dirancang **plugin-first**. Artinya, pengalaman editing kamu bisa disesuaikan sepenuhnya.

Dari sisi teknis, OpenCut versi baru akan mengandalkan inti **Rust**. Dengan inti ini, mereka menargetkan satu basis kode tunggal untuk mendukung semua platform, baik desktop, mobile, maupun browser. Ini adalah pendekatan yang efisien dan canggih. Tidak hanya itu, proyek ini juga akan memiliki **MCP server** untuk agen AI dan **mode headless** untuk otomatisasi dan batch rendering, sangat berguna bagi alur kerja yang kompleks. Bahkan, tab scripting akan terintegrasi langsung di dalam editor, memungkinkan kustomisasi yang lebih mendalam.

### Versi Klasik dan Versi Baru

Lalu, bagaimana dengan versi OpenCut yang ada sekarang? Kamu masih bisa menemukan versi sebelumnya, yang disebut **OpenCut Classic**, di repositori `opencut-app/opencut-classic`. Versi inilah yang bisa kamu gunakan hari ini. Situs utama `opencut.app` juga masih menjalankan versi klasik. Namun, begitu versi rewrite siap, ia akan menetap di `new.opencut.app` sebelum akhirnya mengambil alih sepenuhnya.

### Mengintip Pengembangan: Cara Instalasi untuk Developer

Bagi kamu yang tertarik untuk melihat lebih dekat bagaimana pengembangan ini berlangsung, atau bahkan ingin mencoba menjalankannya sendiri, prosesnya cukup mudah. Pertama, kamu perlu menginstal **proto** jika belum melakukannya.

```bash
bash <(curl -fsSL https://moonrepo.dev/install/proto.sh)
```

Setelah itu, dari root repositori OpenCut, kamu bisa menginstal *tools* yang diperlukan. Kemudian, jalankan perintah untuk memulai layanan.

```bash
proto use
moon run web:dev
moon run api:dev
```

Perintah `moon run web:dev` akan menjalankan antarmuka web di `localhost:5173`, sementara `moon run api:dev` akan menjalankan API di `localhost:8787`. Untuk pengembangan desktop, kamu bisa merujuk pada `apps/desktop/README.md` yang ada di dalam repositori.

### Kontribusi dan Komunitas

Saat ini, proyek OpenCut belum membuka diri untuk kontribusi dari luar, mengingat arsitektur intinya masih dalam tahap desain. Namun, jika kamu ingin mengikuti perkembangan, mengajukan pertanyaan, atau sekadar berinteraksi, kamu bisa bergabung dengan server **Discord** mereka atau membuka isu di repositori. Ini adalah cara yang baik untuk tetap terhubung dengan tim pengembang.

### Dukungan dan Lisensi

Proyek *open source* seperti OpenCut tidak akan berjalan tanpa dukungan. OpenCut didukung oleh perusahaan yang memiliki visi sama terhadap *creator tools open source*. Salah satu sponsor mereka adalah **fal.ai**, yang menawarkan model generatif untuk gambar, video, dan audio di satu tempat. Bagi perusahaan yang tertarik untuk mendukung proyek ini, kamu bisa menghubungi `sponsor@opencut.app`. OpenCut sendiri didistribusikan di bawah lisensi **MIT**, menjamin kebebasan penggunaan dan modifikasi.

## Referensi
https://github.com/OpenCut-app/OpenCut

OpenCut, editor video gratis dan open source, kini sedang dibangun ulang dengan inti Rust untuk mendukung web, desktop, dan mobile, serta fitur plugin-first dan server AI.

OpenCut: Editor Video Gratis dan Open Source yang Sedang Dibangun Ulang untuk Masa Depan

Pernahkah Anda membayangkan bisa ngobrol langsung dengan semua dokumen Anda? Bertanya apapun, dan langsung mendapat jawaban yang relevan dari tumpukan file PDF, HTML, atau bahkan Excel yang Anda miliki? Perkenalkan **Kotaemon: Open-source RAG UI**, sebuah proyek yang dibuat untuk mewujudkan hal tersebut. Ini adalah antarmuka pengguna RAG (Retrieval Augmented Generation) yang bersih dan bisa disesuaikan, dirancang untuk berinteraksi dengan dokumen Anda, baik untuk pengguna biasa maupun pengembang.

### Apa Itu Kotaemon?

Pada dasarnya, Kotaemon adalah UI RAG fungsional. Artinya, ia memungkinkan Anda melakukan Tanya Jawab (QA) langsung pada dokumen Anda. Namun, lebih dari itu, proyek ini juga menyediakan kerangka kerja bagi para pengembang yang ingin membangun pipeline RAG mereka sendiri.

Ada tiga jenis peran utama yang diakomodasi oleh Kotaemon:

*   **Pengguna Akhir**: Ini adalah Anda yang ingin memakai aplikasi seperti yang ada di demo, untuk bertanya ke dokumen.
*   **Pengembang**: Anda yang membangun sesuatu menggunakan `kotaemon`, mungkin dengan `import kotaemon` di proyek Anda.
*   **Kontributor**: Anda yang membantu membuat `kotaemon` lebih baik dengan mengirimkan *pull request* ke repositori proyek.

### Fitur Utama untuk Pengguna Akhir

Bagi Anda yang hanya ingin langsung pakai, Kotaemon menawarkan beberapa keunggulan:

*   **UI Bersih & Minimalis**: Antarmuka yang ramah pengguna untuk QA berbasis RAG.
*   **Dukungan Berbagai LLM**: Kompatibel dengan penyedia API LLM populer seperti OpenAI, AzureOpenAI, Cohere, serta LLM lokal melalui Ollama dan `llama-cpp-python`.
*   **Instalasi Mudah**: Tersedia skrip sederhana untuk memulai dengan cepat.

### Fitur Utama untuk Pengembang

Jika Anda seorang pengembang yang ingin lebih dalam bereksperimen, Kotaemon juga punya banyak tawaran:

*   **Framework untuk Pipeline RAG**: Alat untuk membangun pipeline QA dokumen berbasis RAG Anda sendiri.
*   **UI yang Dapat Disesuaikan**: Anda bisa melihat pipeline RAG Anda beraksi dengan UI yang sudah disediakan, dibangun menggunakan Gradio.
*   **Tema Gradio**: Jika Anda mengembangkan dengan Gradio, ada juga tema `kotaemon-gradio-theme` yang bisa Anda coba.

### Daftar Fitur Unggulan Kotaemon

Selain fitur spesifik di atas, Kotaemon juga menyajikan beberapa kapabilitas inti yang patut Anda ketahui:

*   **Host Web-UI QA Dokumen (RAG) Anda Sendiri**: Mendukung *multi-user login*, mengatur file dalam koleksi pribadi atau publik, serta berkolaborasi dan berbagi *chat* favorit Anda.
*   **Organisasi Model LLM & Embedding**: Mendukung LLM lokal dan penyedia API populer seperti OpenAI, Azure, Ollama, dan Groq.
*   **Pipeline RAG Hibrida**: Menggunakan pipeline RAG *default* dengan *retriever* hibrida (pencarian teks penuh dan vektor) serta *re-ranking* untuk memastikan kualitas pengambilan yang terbaik.
*   **Dukungan QA Multi-modal**: Melakukan Tanya Jawab pada beberapa dokumen dengan dukungan angka dan tabel. Mendukung *parsing* dokumen multi-modal (opsi dapat dipilih di UI).
*   **Citations Lanjutan dengan Pratinjau Dokumen**: Sistem menyediakan *citation* detail untuk memastikan kebenaran jawaban LLM. Anda dapat melihat *citation* beserta skor relevansinya langsung di penampil PDF dalam browser dengan *highlight*. Ada juga peringatan jika pipeline *retrieval* mengembalikan artikel yang kurang relevan.
*   **Dukungan Metode Penalaran Kompleks**: Menggunakan dekomposisi pertanyaan untuk menjawab pertanyaan kompleks atau *multi-hop*. Mendukung penalaran berbasis agen dengan ReAct, ReWOO, dan agen lainnya.
*   **UI Pengaturan yang Dapat Dikonfigurasi**: Anda bisa mengatur sebagian besar aspek penting dari proses *retrieval* dan *generation* langsung di UI, termasuk *prompt*.
*   **Ekstensibel**: Dibangun di atas Gradio, Anda bebas menyesuaikan atau menambahkan elemen UI sesuka Anda. Kotaemon juga bertujuan untuk mendukung berbagai strategi untuk pengindeksan dan *retrieval* dokumen. Pipeline pengindeksan GraphRAG disediakan sebagai contoh.

### Panduan Instalasi Singkat

Untuk pengguna yang bukan pengembang dan hanya ingin memakai aplikasi, Anda bisa melihat User Guide untuk langkah-langkah yang lebih mudah. Unduh file .zip dari rilis terbaru untuk mendapatkan semua fitur dan perbaikan bug.

Berikut adalah persyaratan sistem dasar untuk menjalankan Kotaemon:

| Persyaratan Sistem  | Detail                                                                  |
| :------------------ | :---------------------------------------------------------------------- |
| **Python**          | `>= 3.10`                                                               |
| **Docker**          | Opsional, jika Anda memilih instalasi via Docker.                       |
| **Unstructured**    | Opsional, jika Anda ingin memproses file selain `.pdf`, `.html`, `.mhtml`, dan `.xlsx` (mis. `.doc`, `.docx`). Instalasi bervariasi per OS. |

#### Dengan Docker (Direkomendasikan)

Kotaemon mendukung versi Docker `lite` dan `full`. Versi `full` akan menginstal paket tambahan `unstructured` untuk mendukung tipe file seperti .doc atau .docx, namun ukuran citra Docker akan lebih besar. Untuk sebagian besar pengguna, citra `lite` sudah cukup.

Untuk menggunakan versi `full`:
```bash
docker run \
-e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 \
-e GRADIO_SERVER_PORT=7860 \
-v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data \
-p 7860:7860 -it --rm \
ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-full
```

Untuk versi `full` dengan Ollama terintegrasi (untuk RAG lokal atau privat):
```bash
docker run \
<...> \
ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-ollama
```

Untuk versi `lite`:
```bash
docker run \
<...> \
ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-lite
```

Anda dapat menentukan platform dengan ` --platform linux/arm64` jika diperlukan, misalnya untuk Mac terbaru. Setelah semua siap, kunjungi `http://localhost:7860/` untuk mengakses WebUI.

#### Tanpa Docker

Jika Anda memilih untuk tidak menggunakan Docker, ikuti langkah-langkah ini:

1.  *Clone* repositori:
    ```bash
    git clone https://github.com/Cinnamon/kotaemon
    cd kotaemon
    ```
2.  Siapkan lingkungan (pilih salah satu opsi):
    *   **Opsi 1: Menggunakan `uv` (Direkomendasikan)**
        ```bash
        uv sync --python 3.10
        source .venv/bin/activate
        ```
    *   **Opsi 2: Menggunakan `conda`**
        ```bash
        conda create -n kotaemon python=3.10
        conda activate kotaemon
        pip install -e "libs/kotaemon[all]"
        pip install -e "libs/ktem"
        ```
3.  Buat file `.env` di *root* proyek. Anda bisa menggunakan `.env.example` sebagai templat. File ini hanya akan digunakan untuk mengisi database sekali pada saat pertama kali dijalankan.
4.  (Opsional) Untuk mengaktifkan penampil PDF_JS di browser, unduh PDF_JS_DIST lalu ekstrak ke `libs/ktem/ktem/assets/prebuilt`.
5.  Mulai server web:
    ```bash
    python app.py
    ```
Aplikasi akan otomatis terbuka di browser Anda. Nama pengguna dan kata sandi *default* keduanya adalah `admin`. Anda bisa mengatur pengguna tambahan langsung melalui UI. Pastikan juga `api_key` Anda di tab `Resources` dan `LLMs and Embeddings` sudah diatur dengan benar, atau atur di sana.

### Integrasi dan Kustomisasi

Kotaemon sangat fleksibel dalam hal integrasi dengan berbagai teknologi RAG dan kustomisasi.

#### Setup GraphRAG

Perlu diingat, pengindeksan MS GraphRAG resmi hanya berfungsi dengan OpenAI atau Ollama API. Sebagian besar pengguna direkomendasikan untuk menggunakan implementasi NanoGraphRAG untuk integrasi yang lebih mudah.

*   **Setup Nano GraphRAG**:
    ```bash
    pip install nano-graphrag
    # Untuk memperbaiki konflik versi jika ada
    pip uninstall hnswlib chroma-hnswlib && pip install chroma-hnswlib
    ```
    Luncurkan Kotaemon dengan variabel lingkungan `USE_NANO_GRAPHRAG=true`. Atur model LLM & Embedding *default* Anda di pengaturan *Resources*, dan akan dikenali secara otomatis oleh NanoGraphRAG.

*   **Setup LIGHTRAG**:
    ```bash
    pip install git+https://github.com/HKUDS/LightRAG.git
    # Untuk memperbaiki konflik versi jika ada
    pip uninstall hnswlib chroma-hnswlib && pip install chroma-hnswlib
    ```
    Luncurkan Kotaemon dengan variabel lingkungan `USE_LIGHTRAG=true`. Atur model LLM & Embedding *default* Anda di pengaturan *Resources*, dan akan dikenali secara otomatis oleh LIGHTRAG.

*   **Setup MS GraphRAG**:
    Untuk instalasi non-Docker, instal GraphRAG dengan:
    ```bash
    pip install "graphrag<=0.3.6" future
    ```
    Atur variabel lingkungan `GRAPHRAG_API_KEY` (atau di file `.env`). Jika ingin menggunakan model lokal (seperti Ollama) atau kustomisasi pengaturan LLM, atur `USE_CUSTOMIZED_GRAPHRAG_SETTING=true` dan sesuaikan `settings.yaml.example` Anda.

#### Setup Model Lokal (untuk RAG lokal/privat)

Kotaemon mendukung penggunaan model LLM yang berjalan secara lokal di mesin Anda.

*   **Menggunakan Ollama**:
    Instal Ollama dan mulai aplikasinya. Tarik model yang Anda inginkan, misalnya:
    ```bash
    ollama pull llama3.1:8b
    ollama pull nomic-embed-text
    ```
    Kemudian, atur nama model di UI web dan jadikan sebagai *default*.

*   **Menggunakan GGUF dengan `llama-cpp-python`**:
    Anda dapat mencari dan mengunduh LLM dari Hugging Face Hub yang didukung format GGUF. Pilih model yang ukurannya lebih kecil dari memori perangkat Anda, sisakan sekitar 2 GB. Misalnya, jika Anda punya 16 GB RAM dan 12 GB tersedia, pilih model yang maksimal 10 GB. Model yang lebih besar cenderung memberikan *generation* yang lebih baik, namun memakan waktu pemrosesan lebih lama. Contoh model yang direkomendasikan adalah Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF, sekitar 2 GB. Tambahkan model LlamaCpp baru dengan nama model yang disediakan di UI web.

#### Setup Parsing Dokumen Multi-modal (OCR, *table parsing*, *figure extraction*)

Opsi-opsi ini tersedia dan dapat dipilih di `Settings -> Retrieval Settings -> File loader`:

*   Azure Document Intelligence (API)
*   Adobe PDF Extract (API)
*   Docling (lokal, *open-source*)
*   PaddleOCR (lokal, *open-source*)

#### Kustomisasi Aplikasi Anda

Secara *default*, semua data aplikasi disimpan di folder `./ktem_app_data`. Anda bisa mencadangkan atau menyalin folder ini untuk memindahkan instalasi ke mesin baru. Untuk pengguna tingkat lanjut, Anda dapat menyesuaikan file `flowsettings.py` dan `.env`.

**`flowsettings.py`**: File ini berisi konfigurasi aplikasi Anda. Contoh tersedia. Beberapa pengaturan penting:

| Pengaturan                       | Deskripsi                                                                                | Opsi yang Tersedia                                         |
| :------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------- |
| `KH_DOCSTORE`                    | Menyimpan dokumen pilihan Anda dengan kemampuan pencarian teks penuh.                    | `Elasticsearch`, `LanceDB`, `SimpleFileDocumentStore`      |
| `KH_VECTORSTORE`                 | Menyimpan *vectorstore* pilihan Anda untuk pencarian berbasis vektor.                    | `ChromaDB`, `LanceDB`, `InMemory`, `Milvus`, `Qdrant`      |
| `KH_REASONINGS_USE_MULTIMODAL`   | Mengaktifkan/menonaktifkan QA multi-modal.                                               | `True`, `False`                                            |
| `KH_REASONINGS`                  | Menyiapkan pipeline penalaran baru atau memodifikasi yang sudah ada.                     | Daftar pipeline seperti `FullQAPipeline`, `ReactAgentPipeline`, `RewooAgentPipeline` |

**`.env`**: File ini menyediakan cara lain untuk mengonfigurasi model dan kredensial Anda. Anda bisa mengonfigurasi model LLM via file `.env` dengan informasi yang diperlukan untuk menghubungkan ke LLM. Jika Anda tidak melihatnya, Anda bisa membuatnya.

Contoh konfigurasi untuk penyedia yang didukung:

*   **OpenAI**:
    ```dotenv
    OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
    OPENAI_API_KEY=<your OpenAI API key here>
    OPENAI_CHAT_MODEL=gpt-3.5-turbo
    OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL=text-embedding-ada-002
    ```

*   **Azure OpenAI**:
    ```dotenv
    AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
    AZURE_OPENAI_API_KEY=
    OPENAI_API_VERSION=2024-02-15-preview
    AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT=gpt-35-turbo
    AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT=text-embedding-ada-002
    ```

### Membangun Pipeline RAG Anda Sendiri

Kotaemon juga memungkinkan Anda memperluas kemampuannya dengan menambahkan pipeline RAG kustom.

*   **Pipeline Penalaran Kustom**:
    Anda bisa melihat implementasi pipeline *default* sebagai referensi. Buat penyesuaian cepat pada cara kerja pipeline QA *default*. Tambahkan implementasi `.py` baru di `libs/ktem/ktem/reasoning/` dan masukkan ke `flowssettings` untuk mengaktifkannya di UI.

*   **Pipeline Pengindeksan Kustom**:
    Implementasi contoh dapat ditemukan di `libs/ktem/ktem/index/file/graph`.

Kotaemon hadir sebagai solusi serbaguna untuk berinteraksi dengan dokumen Anda, baik untuk penggunaan pribadi maupun pengembangan aplikasi RAG tingkat lanjut. Dengan fleksibilitas dan fitur yang ditawarkan, eksplorasi Anda dengan dokumen digital bisa jadi lebih produktif.

## Referensi
https://github.com/Cinnamon/kotaemon

Kotaemon adalah antarmuka pengguna RAG (Retrieval Augmented Generation) open-source yang bersih dan dapat disesuaikan, dirancang untuk berinteraksi dengan dokumen Anda. Platform ini melayani pengguna akhir maupun pengembang yang ingin membangun pipeline RAG mereka sendiri.

Mengintip Kotaemon: UI RAG Open-Source untuk Chat dengan Dokumen Anda

Pernah merasa alat SEO seperti Semrush atau Ahrefs terlalu mahal atau punya fitur yang tidak Anda butuhkan? Mungkin saatnya melirik **Open SEO**. Platform ini hadir sebagai alternatif open source yang menawarkan kendali penuh atas data dan biaya Anda, sekaligus terintegrasi dengan agen AI.

## Apa Itu OpenSEO?

**OpenSEO** adalah alat SEO yang dirancang untuk pengguna. Jika Anda mencari solusi yang lebih ringkas dan hemat biaya, OpenSEO menawarkan pendekatan pay-as-you-go. Ini bukan hanya sekadar alat, melainkan platform yang bisa Anda kendalikan sepenuhnya. Ia merupakan alat SEO all-in-one yang dapat bekerja bersama Anda dan agen AI pilihan Anda. OpenSEO dirancang untuk efisiensi, menawarkan antarmuka pengguna yang modern dan sederhana, serta alur kerja yang fokus alih-alih suite SEO yang rumit.

## Fitur Utama OpenSEO yang Menarik

OpenSEO membekali Anda dengan fungsionalitas inti yang diperlukan untuk mengoptimalkan strategi SEO. Alat ini dirancang untuk menyediakan alur kerja yang tepat sasaran, mengurangi kerumitan yang sering ditemukan pada suite SEO lain.

Berikut adalah alur kerja SEO utama yang didukung OpenSEO:

| Alur Kerja SEO Utama   | Deskripsi                                        |
| :--------------------- | :----------------------------------------------- |
| **Keyword Research**   | Temukan kata kunci relevan untuk konten Anda.    |
| **Rank Tracking**      | Pantau posisi peringkat kata kunci Anda.         |
| **Competitor Insights**| Pahami strategi dan performa pesaing.            |
| **Backlinks**          | Analisis profil backlink situs Anda dan pesaing. |
| **Site Audits**        | Identifikasi masalah teknis SEO pada situs Anda. |
| **AI Visibility**      | Integrasi untuk pemahaman data SEO oleh AI.     |

Selain itu, OpenSEO menawarkan MCP (Message Control Protocol) dan AI Skills terbaik di kelasnya. Anda bahkan bisa memodifikasi kode dasarnya untuk menyesuaikan alat ini sesuai kebutuhan spesifik Anda.

## Kekuatan AI dalam OpenSEO: MCP dan Agent Skills

Salah satu fitur unik **OpenSEO** adalah kemampuannya berinteraksi dengan agen AI. OpenSEO mengekspos server MCP (Message Control Protocol) sehingga agen AI seperti Claude Code, OpenClaw, atau Hermes bisa menggunakan data SEO Anda secara langsung. Ini membuka potensi untuk otomatisasi dan analisis yang lebih mendalam.

**Agent Skills** adalah alur kerja yang bisa Anda gunakan kembali untuk memandu agen AI melalui berbagai tugas SEO menggunakan MCP. OpenSEO menyediakan _skills_ bawaan, tetapi Anda juga bisa membangun _skills_ kustom sendiri untuk menyesuaikan OpenSEO dengan kebutuhan unik Anda.

## Opsi Hosting: Fleksibilitas untuk Semua Pengguna

OpenSEO menyediakan dua jalur _self-hosting_ yang berbeda, memberikan fleksibilitas bagi pengguna dengan berbagai tingkat keahlian dan kebutuhan.

| Opsi Hosting           | Deskripsi                                                                                     | Kebutuhan                  |
| :--------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------- |
| **Simple (Docker)**    | Ideal untuk penggunaan pribadi di mesin Anda sendiri, direkomendasikan untuk pemula.         | DataForSEO API key         |
| **Advanced (Cloudflare)**| Untuk _self-hosting_ yang dapat diakses internet di berbagai perangkat atau tim. Bisa berjalan di paket gratis Cloudflare. | DataForSEO API key         |

Terlepas dari jalur _self-hosting_ yang Anda pilih, Anda akan selalu membutuhkan kunci API dari DataForSEO untuk mendapatkan data SEO yang diperlukan.

Selain _self-hosting_, Anda juga bisa mencoba **OpenSEO** secara gratis di situs web mereka. Jika Anda ingin mendukung proyek ini dan tidak ingin repot mengelola _hosting_ sendiri, langganan _hosted_ tersedia seharga $10 per bulan.

## Mengenai Biaya: Transparan dan Terkendali

Pendekatan biaya **OpenSEO** dirancang untuk transparansi dan kontrol.

Ketika Anda melakukan _self-hosting_, biaya utama Anda berasal dari penggunaan kunci API DataForSEO. Anda akan membayar langsung kepada DataForSEO untuk setiap permintaan data. Ini berarti Anda hanya membayar sesuai dengan yang Anda gunakan.

Untuk layanan _hosted_, biayanya adalah $10 per bulan. Penting untuk diketahui bahwa layanan _hosted_ membebankan biaya tambahan 28% untuk setiap permintaan yang dibuat ke DataForSEO, dibandingkan dengan biaya yang Anda bayarkan saat _self-hosting_. Dengan demikian, biaya Anda saat _self-hosting_ akan sedikit lebih rendah dari perkiraan yang ada di situs web OpenSEO.

## Bergabung dengan Komunitas OpenSEO

Jika Anda tertarik untuk berkontribusi atau sekadar ingin mengikuti perkembangan OpenSEO, ada beberapa cara untuk bergabung dengan komunitasnya:

*   Anda bisa bergabung dengan Discord mereka untuk berinteraksi dan mengobrol dengan pengembang serta pengguna lain.
*   Ikuti akun X mereka (@bensenescu) untuk mendapatkan pembaruan terbaru.
*   Daftar ke milis di situs web openseo.so.
*   Kontribusi sangat disambut baik, dengan panduan tersedia di dokumentasi mereka.

OpenSEO menawarkan solusi yang menarik bagi siapa saja yang mencari alat SEO yang _powerful_, transparan, dan dapat dikustomisasi, tanpa harus terikat dengan biaya langganan yang tinggi.

## Referensi
https://github.com/every-app/open-seo

OpenSEO menawarkan alat SEO all-in-one sebagai alternatif open source dan pay-as-you-go untuk Semrush atau Ahrefs, memberi Anda kendali penuh atas data dan integrasi AI.

OpenSEO: Alternatif Open Source untuk Semrush dan Ahrefs yang Bisa Kamu Kendalikan

Memastikan keamanan aplikasi adalah tantangan yang terus berkembang bagi developer dan tim keamanan. Proses pentesting manual seringkali memakan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu, belum lagi potensi *false positive* dari alat analisis statis. Di tengah kebutuhan akan kecepatan dan akurasi, hadir sebuah alat menarik bernama **Strix**, *open-source AI pentesting tool* yang menjanjikan pendekatan baru dalam mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan.

Strix memperkenalkan konsep agen AI otonom yang bertindak layaknya *hacker* sungguhan. Mereka menjalankan kode aplikasi Anda secara dinamis, menemukan celah keamanan, dan memvalidasinya dengan *proof-of-concept* (PoC) nyata. Ini berarti Anda mendapatkan pengujian keamanan yang cepat dan akurat, tanpa beban pentesting manual atau kebingungan *false positive* yang sering muncul dari alat tradisional.

### Apa Itu Strix?

**Strix** adalah *tool* pentesting berbasis AI yang dirancang untuk developer dan tim keamanan. Agen AI-nya melakukan pengujian penetrasi otonom, meniru langkah-langkah *hacker* sesungguhnya. Mereka berinteraksi dengan kode Anda, mencari kelemahan, dan menyediakan validasi konkret berupa PoC. Tujuan utamanya adalah memberikan pengujian keamanan yang cepat, akurat, dan tanpa *overhead* manual yang berat.

Strix juga terintegrasi dengan **GitHub Actions** dan *pipeline* CI/CD, memungkinkan pemindaian otomatis pada setiap *pull request*. Ini memungkinkan Anda memblokir kode yang tidak aman sebelum mencapai lingkungan produksi. Memulai pun sangat mudah, karena Strix dirancang untuk *no setup required*.

### Kemampuan Utama yang Menarik

Strix hadir dengan serangkaian kemampuan inti yang menjadikannya pemain penting di ranah keamanan aplikasi modern:

*   ***Full pentesting toolkit***: Dilengkapi dengan alat lengkap untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan validasi kerentanan.
*   ***Multi-agent orchestration***: Tim agen AI pentesters berkolaborasi dan bekerja secara paralel untuk skala pengujian.
*   ***Real exploit validation***: Menghasilkan PoC yang berfungsi, bukan hanya *false positive* seperti pemindai kerentanan lama.
*   **Developer-first CLI**: Antarmuka baris perintah yang *developer-friendly* dengan temuan yang dapat ditindaklanjuti dan panduan remediasi.
*   **Auto-fix & reporting**: Mampu menghasilkan *patch* keamanan dan laporan pentest yang siap untuk kepatuhan.

### Strix dalam Aksi: Skenario Penggunaan

Strix dapat diterapkan dalam berbagai skenario untuk memperkuat postur keamanan Anda:

*   **Application Security Testing**: Mendeteksi dan memvalidasi kerentanan kritis dalam aplikasi Anda.
*   **Rapid Penetration Testing**: Melakukan pengujian penetrasi dalam hitungan jam, bukan minggu, lengkap dengan laporan kepatuhan.
*   **Bug Bounty Automation**: Mengotomatiskan penelitian *bug bounty* dan menghasilkan PoC untuk pelaporan yang lebih cepat.
*   **CI/CD Integration**: Menjalankan tes di *pipeline* CI/CD untuk memblokir kerentanan sebelum masuk produksi.

### Mulai dengan Strix: Panduan Cepat

Untuk memulai dengan **Strix**, Anda hanya memerlukan beberapa prasyarat:

*   **Docker** (harus berjalan)
*   **LLM API key** dari penyedia yang didukung (OpenAI, Anthropic, Google, dll.)

Berikut adalah langkah-langkah instalasi dan pemindaian pertama:

```bash
# Instal Strix
curl -sSL https://strix.ai/install | bash

# Konfigurasi penyedia AI Anda
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Jalankan penilaian keamanan pertama Anda
strix --target ./app-directory
```
Perlu dicatat, pada *run* pertama, Strix secara otomatis akan menarik *image* Docker *sandbox*. Hasilnya akan disimpan ke direktori `strix_runs/<run-name>`.

Selain CLI, Anda juga bisa mencoba platform pentesting *full-stack* **Strix** di `app.strix.ai`. Anda bisa mendaftar secara gratis, menghubungkan repositori dan domain, lalu meluncurkan pentest dalam hitungan menit. Platform ini menawarkan temuan yang divalidasi dengan PoC, *autofix* satu klik berupa *pull request* yang siap digabungkan, dan *continuous pentesting* yang selalu aktif.

### Fitur Canggih untuk Keamanan Mendalam

Agen Strix dilengkapi dengan *toolkit* keamanan ofensif yang komprehensif, mencakup:

*   **HTTP Interception Proxy**: Manipulasi dan analisis *request/response* penuh dengan Caido.
*   **Browser Exploitation**: Browser otomatis untuk menguji XSS, CSRF, *clickjacking*, dan alur *auth bypass*.
*   **Shell & Command Execution**: Terminal interaktif untuk pengembangan eksploitasi dan *post-exploitation*.
*   **Custom Exploit Runtime**: *Sandbox* Python untuk menulis dan memvalidasi eksploitasi PoC.
*   **Reconnaissance & OSINT**: Pemetaan *attack surface* otomatis, enumerasi *subdomain*, dan *fingerprinting*.
*   **Static & Dynamic Code Analysis**: Kemampuan SAST + DAST untuk pengujian keamanan aplikasi yang komprehensif.
*   **Vulnerability Knowledge Base**: Temuan terstruktur dengan skor CVSS dan klasifikasi OWASP.

Strix mengidentifikasi, memvalidasi, dan mengeksploitasi berbagai kerentanan keamanan di OWASP Top 10 dan di luar itu, seperti:

*   **Broken Access Control**: IDOR, *privilege escalation*, *auth bypass*.
*   **Injection Attacks**: SQL injection, NoSQL injection, OS command injection, SSTI.
*   **Server-Side Vulnerabilities**: SSRF, XXE, *insecure deserialization*, RCE.
*   **Client-Side Attacks**: XSS (stored/reflected/DOM), *prototype pollution*, CSRF.
*   **Business Logic Flaws**: *Race conditions*, manipulasi pembayaran, *workflow bypass*.
*   **Authentication & Session**: Serangan JWT, *session fixation*, vektor *credential stuffing*.
*   **Infrastructure & Cloud**: *Misconfiguration*, layanan yang terpapar, masalah keamanan *cloud*.
*   **API Security**: Otentikasi rusak, *mass assignment*, *rate limiting bypass*.

### Orkes Agen AI: Multi-Agent Pentesting

Salah satu kekuatan Strix adalah orkestrasi multi-agennya. Ini memungkinkan pengujian penetrasi otomatis yang sangat komprehensif:

*   **Distributed Pentesting**: Agen AI khusus untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan *post-exploitation*.
*   **Scalable Security Testing**: Eksekusi paralel di berbagai target untuk cakupan yang cepat dan menyeluruh.
*   **Dynamic Coordination**: Agen berbagi penemuan, merangkai kerentanan, dan berkolaborasi layaknya tim *red team*.

### Contoh Penggunaan CLI

Strix CLI dirancang untuk kemudahan penggunaan, baik untuk pemindaian dasar maupun skenario pengujian yang lebih kompleks.

**Penggunaan Dasar:**

```bash
# Pindai basis kode lokal
strix --target ./app-directory

# Peninjauan keamanan repositori GitHub
strix --target https://github.com/org/repo

# Penilaian aplikasi web black-box
strix --target https://your-app.com
```

**Skenario Pengujian Lanjutan:**

```bash
# Pengujian terotentikasi grey-box
strix --target https://your-app.com --instruction "Perform authenticated testing using credentials: user:pass"

# Pengujian multi-target (kode sumber + aplikasi yang di-deploy)
strix -t https://github.com/org/app -t https://your-app.com

# Target dari file, satu target per baris yang tidak kosong dan bukan komentar
strix --target-list ./targets.txt

# Pemindaian white-box yang sadar sumber (repositori lokal)
strix --target ./app-directory --scan-mode standard

# Pengujian terfokus dengan instruksi khusus
strix --target api.your-app.com --instruction "Focus on business logic flaws and IDOR vulnerabilities"

# Memberikan instruksi detail melalui file (misalnya, rules of engagement, scope, exclusions)
strix --target api.your-app.com --instruction-file ./instruction.md

# Memaksa scope diff PR terhadap branch dasar tertentu
strix -n --target ./ --scan-mode quick --scope-mode diff --diff-base origin/main
```

Untuk menjalankan Strix secara terprogram tanpa UI interaktif, Anda bisa menggunakan *flag* `-n` atau `--non-interactive`. Mode ini ideal untuk server dan *automated job*, karena CLI akan mencetak temuan kerentanan *real-time* dan laporan akhir sebelum keluar. Strix akan keluar dengan kode non-nol jika ditemukan kerentanan.

```bash
strix -n --target https://your-app.com
```

### Integrasi CI/CD dengan GitHub Actions

Menambahkan Strix ke *pipeline* Anda untuk menjalankan tes keamanan pada *pull request* sangat mudah dengan *workflow* GitHub Actions yang ringan:

```yaml
name: strix-penetration-test
on:
  pull_request:
jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: Install Strix
        run: curl -sSL https://strix.ai/install | bash
      - name: Run Strix
        env:
          STRIX_LLM: ${{ secrets.STRIX_LLM }}
          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
        run: strix -n -t ./ --scan-mode quick
```
Dalam *run pull request* CI, Strix secara otomatis membatasi ulasan cepat ke file yang diubah. Jika *diff-scope* tidak dapat diselesaikan, pastikan *checkout* menggunakan riwayat penuh (*fetch-depth: 0*) atau berikan `--diff-base` secara eksplisit.

### Konfigurasi dan Model LLM yang Direkomendasikan

Anda bisa mengatur konfigurasi Strix melalui *environment variable*. Strix akan secara otomatis menyimpan konfigurasi Anda ke `~/.strix/cli-config.json`, jadi Anda tidak perlu memasukkannya lagi setiap kali *run*.

```bash
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Opsional
export LLM_API_BASE="your-api-base-url" # jika menggunakan model lokal, misalnya Ollama, LMStudio
export PERPLEXITY_API_KEY="your-api-key" # untuk kemampuan pencarian
export STRIX_REASONING_EFFORT="high" # mengontrol upaya berpikir (default: high, quick scan: medium)
```

Untuk hasil terbaik, beberapa model LLM yang direkomendasikan adalah:

*   OpenAI GPT-5.4 (`openai/gpt-5.4`)
*   Anthropic Claude Sonnet 4.6 (`anthropic/claude-sonnet-4-6`)
*   Google Gemini 3 Pro Preview (`vertex_ai/gemini-3-pro-preview`)

Strix juga mendukung berbagai penyedia LLM lainnya termasuk Vertex AI, Bedrock, Azure, dan model lokal.

### Strix untuk Lingkungan Enterprise

Bagi organisasi besar, Strix menawarkan pengalaman pentesting dengan kontrol tingkat *enterprise*. Ini mencakup SSO (SAML/OIDC), laporan pengujian penetrasi yang siap kepatuhan (SOC 2, ISO 27001, PCI DSS), dukungan khusus & SLA, opsi *deployment* kustom (VPC/self-hosted), dukungan model BYOK, dan agen pentesting AI yang disesuaikan dan dioptimalkan untuk lingkungan Anda.

### Bergabung dengan Komunitas Strix

Strix adalah proyek *open-source* yang berkembang pesat. Jika Anda memiliki pertanyaan, menemukan *bug*, atau ingin berkontribusi, Anda bisa bergabung dengan Discord mereka. Kontribusi kode, dokumentasi, dan *skill* baru sangat disambut. Jangan lupa untuk memberikan bintang ⭐ di GitHub untuk mendukung proyek ini.

Strix dibangun di atas karya luar biasa dari proyek *open-source* lainnya seperti LiteLLM, Caido, Nuclei, Playwright, dan Textual. Penting untuk diingat bahwa Anda bertanggung jawab untuk menggunakan Strix secara etis dan legal, hanya pada aplikasi yang Anda miliki atau memiliki izin untuk diuji.

## Referensi
https://github.com/usestrix/strix

Strix adalah alat pentesting AI open-source yang mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan aplikasi secara otomatis, terintegrasi dengan CI/CD untuk keamanan kode sebelum produksi.

Strix: Otomasi Pentest AI untuk Keamanan Aplikasi yang Lebih Cepat

Pencarian kerja bisa menjadi proses yang panjang dan melelahkan. Bayangkan jika kamu punya asisten pribadi yang bisa menyaring lowongan, menyesuaikan CV, menulis surat lamaran, bahkan menyiapkan wawancara. Nah, itulah yang ditawarkan oleh proyek *open-source* bernama **AI Job Search**. Ini adalah *framework* aplikasi pencari kerja bertenaga AI yang berjalan di mesin kamu sendiri, dibangun di atas **Claude Code**.

Proyek ini tidak berafiliasi atau disponsori oleh Anthropic. Penciptanya, seorang geofisikawan, membangun *framework* ini pada akhir tahun 2025 setelah posisinya dipotong. Dia menggunakannya sendiri untuk mencari pekerjaan dan berhasil mendapatkan posisi sebagai AI *engineer* pada Juni 2026, setelah 69 lamaran, 20 wawancara pertama, dan satu kontrak yang ditandatangani. Sekarang, alat ini tersedia untuk umum.

## Apa Itu AI Job Search?

**AI Job Search** adalah *framework* alur kerja terstruktur yang mengubah **Claude Code** menjadi asisten lamaran kerja. Alur kerja intinya, seperti pembuatan profil diri, evaluasi kecocokan, dan *pipeline* aplikasi *drafter-reviewer*, dirancang untuk bersifat **agnostik terhadap bahasa dan negara**. Meskipun kemampuan pencarian portal kerjanya saat ini dibangun untuk pasar Denmark, polanya dapat diganti dengan *job board* lokal di mana pun.

Proyek ini tidak memiliki *cryptocurrency*, *token*, atau program sponsor berbayar yang terkait. Dukungan hanya bisa diberikan melalui tautan Ko-fi atau kontribusi di GitHub.

## Bagaimana AI Job Search Bekerja: Alur Kerja Inti

**AI Job Search** dirancang untuk mempermudah seluruh proses lamaran kerja. Berikut adalah alur kerja utamanya:

*   **`/setup`**: Ini adalah langkah pertama untuk membangun profilmu. Kamu bisa mengunggah dokumen (CV PDF, ekspor LinkedIn, ijazah, surat referensi), menempel CV di *chat*, atau mengikuti sesi wawancara. Sistem akan secara otomatis mendeteksi materi yang kamu miliki dan memandu prosesnya.
*   **`/scrape`**: Perintah ini mencari posisi yang cocok dengan profilmu di berbagai portal kerja, menghilangkan duplikasi, dan menyajikan hasilnya yang disortir berdasarkan kecocokan. Jika hasilnya terlalu banyak, kamu bisa menjalankan `/rank` untuk mem-batch semua skor dan mendapatkan daftar pendek.
*   **`/apply <url>` atau `/apply <deskripsi_pekerjaan>`**: Ini adalah inti dari **AI Job Search**. Perintah ini menjalankan seluruh alur kerja: mengevaluasi kecocokan, membuat draf CV dan surat lamaran dalam format **LaTeX** yang disesuaikan, meninjau dengan agen kedua, merevisi, dan menyajikan *output* akhir. Semua klaim yang dibuat dalam CV dan surat lamaran diverifikasi terhadap profilmu, sistem tidak pernah memalsukan keahlian atau pengalaman.
*   **`/interview`**: Perintah ini mempersiapkanmu untuk wawancara terjadwal. Ini membangun paket persiapan spesifik berdasarkan arsip aplikasi (iklan pekerjaan, CV dan surat lamaran yang dibaca pewawancara, umpan balik dari putaran sebelumnya), meneliti perusahaan dan pewawancara, memetakan pertanyaan yang mungkin ke contoh **STAR**-mu, dan menawarkan wawancara simulasi.

## Fitur Unggulan di Balik Layar

Alur kerja **`/apply`** pada **AI Job Search** memiliki beberapa fitur kunci yang membedakannya:

*   **Verifikasi PDF Otomatis**: Kebanyakan *template* LaTeX menghasilkan *output* yang mungkin terlihat bagus di `.tex` tetapi bermasalah di PDF. Perintah `/apply` mengkompilasi dan secara visual memeriksa setiap PDF, menerapkan perbaikan yang ditargetkan untuk memastikan tata letak bersih, seperti CV dua halaman tanpa judul yang yatim piatu dan surat lamaran satu halaman penuh dengan tanda tangan terlihat jelas.
*   **Pemeriksaan ATS Lapisan Teks**: Sistem Applicant Tracking System (ATS) membaca teks yang tertanam dalam PDF. LaTeX terkadang menghasilkan PDF yang teksnya bisa terbaca kacau oleh ATS. **AI Job Search** mengekstrak lapisan teks PDF yang dikompilasi menggunakan `pdftotext` dan memverifikasi detail kontak, urutan baca, dan cakupan kata kunci dari lowongan pekerjaan terhadap apa yang sebenarnya dilihat oleh *parser* ATS. Aturan kejujuran ditegakkan, kata kunci yang tidak didukung oleh profilmu akan diakui sebagai celah, tidak pernah dijejalkan secara paksa.
*   **Pemotongan CV Berbasis Relevansi**: Jika CV melebihi dua halaman, *framework* ini tidak memotong secara mekanis dari bagian "terlama". Setiap baris dievaluasi berdasarkan relevansi dengan lowongan yang dituju, keunikan dalam dokumen, dan apakah surat lamaran bergantung padanya. Baris dengan skor total terendah akan dipotong terlebih dahulu. Ini berarti poin dari peran lama yang relevan dengan kata kunci lowongan bisa bertahan lebih lama daripada poin dari peran baru yang kurang relevan.
*   **Pemisahan Drafter-Reviewer**: Penulis draf membuat dokumen, lalu agen Claude kedua, yang diluncurkan dengan konteks baru, meneliti perusahaan dan mengkritik draf tersebut. Penulis draf kemudian merevisi berdasarkan umpan balik. Ini membantu menangkap kata kunci yang terlewat, kerangka yang lemah, dan bahasa umum yang sering tersisa dalam satu kali revisi.
*   **Penyesuaian Tanpa Fabrikasi**: Semua klaim dalam CV dan surat lamaran diverifikasi terhadap profil aktualmu. Sistem tidak pernah membuat-buat keahlian atau pengalaman.

## Perlengkapan yang Kamu Butuhkan

Untuk menjalankan **AI Job Search**, kamu perlu beberapa *prerequisite* teknis:

*   **Claude Code** (CLI): Alat agen utama yang digunakan.
*   **Python 3.10+**
*   **Bun**: Untuk alat CLI pencarian kerja.
*   Distribusi **LaTeX** dengan `lualatex` dan `xelatex`: Seperti TeX Live, MacTeX, TinyTeX, atau MiKTeX.

Setelah itu, kamu bisa melakukan *quick start* dengan beberapa perintah dasar:
```bash
gh repo fork MadsLorentzen/ai-job-search --clone
cd ai-job-search
```
Lalu instal alat pencarian kerja menggunakan Bun:
```bash
for tool in jobbank-search jobdanmark-search jobindex-search jobnet-search linkedin-search freehire-search; do
  (cd .agents/skills/$tool/cli && bun install)
done
```
Dan mulai proses *setup* profilmu di Claude Code:
```bash
claude
# Kemudian di dalam Claude Code:
/setup
```

## Memperdalam Kemampuan Pencarian Kerja

Selain alur kerja inti, **AI Job Search** juga menyediakan berbagai perintah lain untuk memperkaya proses pencarian kerjamu:

| Perintah         | Fungsi                                                                                                                                                                                                |
| :--------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **`/outcome`**     | Merekam hasil lamaran (wawancara, tawaran, penolakan), mengarsipkan materi, dan memperbarui *tracker*.                                                                                                 |
| **`/notion-sync`** | Menerbitkan tampilan *pipeline* satu arah dan hanya baca ke basis data Notion.                                                                                                                         |
| **`/gmail-sync`**  | Membaca Gmail untuk sinyal status aplikasi (undangan wawancara, tautan penilaian, tawaran, penolakan) dan mengusulkannya untuk persetujuan.                                                              |
| **`/rank`**        | Memberi skor pada lowongan yang baru di-*scrape* terhadap *framework* kecocokan dan mengembalikan daftar pendek yang terurut.                                                                          |
| **`/expand`**      | Memperkaya profilmu dengan memindai sumber publik yang sudah kamu tautkan (repositori GitHub, situs portofolio) dan mencari silabus untuk kursus atau sertifikasi.                                     |
| **`/upskill`**     | Menganalisis celah antara profilmu dan lowongan kerja yang dilacak, menghasilkan peta panas celah keterampilan yang diprioritaskan dan rencana pembelajaran.                                             |
| **`/html-report`** | Membuat *dashboard* HTML mandiri dari `job_search_tracker.csv` dan arsip aplikasi, termasuk kartu statistik dan bagan.                                                                                |
| **`/add-template`**| Mendaftarkan *template* CV atau surat lamaran LaTeX milikmu sendiri.                                                                                                                                  |
| **`/add-portal`**  | Membuat *skill* pencarian portal kerja untuk *job board* di pasar lokalmu, menyelidiki pola URL pencarian dan struktur hasilnya.                                                                       |
| **`/reset`**       | Menghapus data profil atau folder dokumenmu untuk memulai dari awal.                                                                                                                                  |

## Tips untuk Hasil Terbaik

Kualitas *output* dari **AI Job Search** sangat bergantung pada masukan yang kamu berikan:

*   **Kedalaman Profil Penting**: Faktor terbesar dalam kualitas *output* adalah seberapa detail kamu mengisi profilmu. Profil yang tipis akan menghasilkan lamaran yang umum, sementara profil yang terperinci akan menghasilkan hasil yang benar-benar disesuaikan.
    *   **Deskripsi Peran**: Jangan hanya mencantumkan jabatan. Jelaskan apa yang sebenarnya kamu lakukan di setiap posisi: proyek spesifik, alat yang digunakan, tanggung jawab, dan pencapaian yang terukur.
    *   **Keahlian dalam Konteks**: Daripada hanya mencantumkan "Python" atau "manajemen proyek", jelaskan bagaimana dan di mana kamu menerapkannya. Misalnya, "Membangun *pipeline* ML untuk prediksi *customer churn* di Python menggunakan *scikit-learn*" memberikan sistem lebih banyak informasi daripada sekadar "Python, *machine learning*".
*   **Penemuan Jalur Karier**: *Framework* ini mendukung dua mode pencarian kerja: penargetan eksplisit (kamu tahu peran atau sektor yang kamu inginkan) dan penemuan peluang tersembunyi. Dengan menganalisis riwayat lengkapmu, sistem dapat memunculkan jalur karier yang belum kamu pertimbangkan. Untuk mendapatkan hasil maksimal, investasikan waktu saat `/setup` untuk menjelaskan tidak hanya pengalamanmu, tetapi juga apa yang memberimu energi dan apa yang ingin kamu lakukan lebih banyak lagi.

## Kustomisasi dan Ekosistem

**AI Job Search** dirancang agar dapat disesuaikan. Kamu dapat mengedit langsung file profil utama seperti `CLAUDE.md`, `01-candidate-profile.md`, atau `04-job-evaluation.md` untuk memperbarui detailmu.

Untuk **template LaTeX**, CV menggunakan `moderncv` dan surat lamaran menggunakan `cover.cls` khusus. Kamu bisa mendaftarkan *template* milikmu sendiri menggunakan perintah `/add-template`.

Sementara untuk **alat pencarian kerja**, proyek ini menyediakan `linkedin-search` (menggunakan *endpoint* publik LinkedIn, agnostik negara, tanpa dependensi *runtime*, cocok untuk penggunaan pribadi) dan `freehire-search` (menggunakan API publik aggregator `freehire.dev`, fokus pada *tech job*, agnostik pasar). Jika kamu berada di negara lain, kamu bisa menggunakan perintah `/add-portal` untuk membuat *skill* pencarian *job board* lokalmu sendiri.

Proyek ini juga mendukung **benchmarking gaji** dengan data yang kamu sediakan sendiri, memastikan kamu mendapatkan gambaran yang jelas tentang potensi penghasilan.

**AI Job Search** menawarkan pendekatan yang unik dan kuat untuk otomatisasi pencarian kerja, memungkinkanmu fokus pada wawancara dan negosiasi alih-alih tugas administratif yang berulang.

## Referensi
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search

Pelajari AI Job Search, sebuah framework sumber terbuka yang memanfaatkan Claude Code untuk otomatisasi penuh proses lamaran kerja, mulai dari pencarian, penyesuaian CV, hingga persiapan wawancara.

AI Job Search: Otomatisasi Penuh Proses Lamaran Kerja dengan Bantuan AI

Pernahkah Anda perlu memotong video tidak hanya berdasarkan durasi waktu, tetapi juga apa yang diucapkan seseorang di dalamnya? Mungkin Anda sedang menyunting podcast, ingin mengekstrak bagian tertentu dari rapat daring, atau menangkap momen lucu dari vlog yang panjang. Mencari "bagian ketika mereka mengatakan X" secara manual di *timeline* tentu memakan banyak waktu. Di sinilah **FunClip: Automated Video Clipping** hadir untuk mempermudah pekerjaan Anda.

### Apa Itu FunClip?

FunClip mengambil transkrip audio dari video Anda, kemudian memungkinkan Anda memilih pembicara atau segmen teks tertentu, dan secara otomatis memotong video pada bagian tersebut. Alat ini dirancang untuk mengatasi masalah pemotongan video yang didasarkan pada konten ucapan, bukan hanya *timestamp* kaku. Anda tidak perlu repot dengan pengaturan *Automatic Speech Recognition* (ASR) eksternal atau *pipeline* yang rumit. Cukup pilih, potong, selesai.

### Bagaimana FunClip Bekerja?

Di balik layarnya, FunClip memanfaatkan model ASR dari ModelScope untuk melakukan transkripsi audio video Anda. Setelah transkrip tersedia, Anda dapat memilih dua cara utama untuk memotong video:

1.  **Berdasarkan Segmen Teks:** Pilih frasa atau kalimat tertentu dari transkrip, dan FunClip akan memotong video di sekitar segmen tersebut.
2.  **Berdasarkan Pembicara:** Jika ada beberapa pembicara, Anda bisa memilih nama pembicara tertentu, dan FunClip akan mengekstrak semua bagian di mana orang tersebut berbicara.

Output dari proses ini adalah file video yang sudah dipangkas, hanya berisi segmen yang Anda inginkan.

FunClip dilengkapi dengan fitur **Voice Activity Detection (VAD)**. Fitur ini secara otomatis memangkas keheningan di awal dan akhir klip, membuat hasil potongan lebih rapi. Anda juga dapat menyesuaikan *margin* atau durasi tambahan, beberapa detik sebelum atau sesudah klip. Model ASR yang digunakan pun dapat diganti dengan model lain dari ModelScope, sehingga Anda bisa menggunakannya untuk berbagai bahasa seperti Mandarin, Inggris, atau bahasa lainnya, tergantung pada model yang tersedia.

### Skenario Penggunaan FunClip

FunClip bisa menjadi alat yang sangat berguna untuk berbagai kebutuhan, bahkan untuk hal-hal yang mungkin tidak terpikirkan sebelumnya:

*   **Wawancara:** Potong jawaban menarik dari wawancara berdurasi 45 menit hanya dengan menemukan kalimat yang relevan.
*   **Rapat Daring:** Ekstrak bagian yang diucapkan oleh individu tertentu dari rekaman rapat Teams atau Zoom.
*   **Belajar Bahasa:** Ambil satu kalimat dari film berbahasa asing dan buat *loop* untuk latihan.
*   **Soundbite:** Dapatkan *soundbite* dari klip yang lebih panjang tanpa perlu melakukan *re-encoding* seluruh file.

### Cara Memulai dengan FunClip

Sebagai proyek sumber terbuka, FunClip tersedia di GitHub. Anda bisa memulai dengan mengkloning *repository* atau menjalankannya langsung di *notebook*.

Untuk menginstal dan menjalankan antarmuka web Gradio:

```bash
git clone https://github.com/modelscope/FunClip
pip install -r requirements.txt
# Jalankan Gradio UI
```

Jika Anda ingin mengintegrasikannya ke dalam skrip Python, FunClip juga menyediakan API:

```python
from funclip import FunClip

fc = FunClip()
result = fc.clip_by_text(
    video_path="input.mp4",
    text_to_match="frasa yang ingin dicocokkan"
)
result.save("output.mp4")
```

Selain itu, tersedia demo Colab yang tertaut di *repository* FunClip. Anda bisa mencobanya langsung tanpa perlu melakukan instalasi apa pun.

FunClip adalah alat yang spesifik, dirancang untuk memecahkan masalah pemotongan video berdasarkan ucapan dengan sangat efektif. Jika Anda seringkali harus memotong video berdasarkan konten lisan, alat ini akan menghemat banyak waktu yang sebelumnya terbuang untuk mencari gelombang audio secara manual. Ini bukan editor video lengkap atau alat produksi besar, melainkan utilitas yang fokus untuk pengembang dan pembuat konten yang membutuhkan cara cepat memotong video berdasarkan apa yang dikatakan.

## Referensi
https://www.opensourceprojects.dev/post/funclip

FunClip adalah alat sumber terbuka yang mempermudah pemotongan video berdasarkan segmen ucapan atau pembicara, tanpa perlu penyuntingan manual.

Memotong Video Berdasarkan Ucapan? FunClip Otomatiskan Prosesnya!

Industri keamanan siber terus berinovasi, dan kini, kecerdasan buatan mulai mengambil peran signifikan dalam offensive security. Sebuah agen AI open-source baru bernama **PentestCode AI Agent** hadir untuk mengotomatisasi pengujian penetrasi. Alat ini merupakan hard fork dari OpenCode yang dikembangkan khusus untuk keamanan, menawarkan kemampuan untuk menjalankan alat keamanan, menganalisis hasilnya, dan membuat keputusan taktis, semuanya dari antarmuka terminal dengan intervensi manusia yang minimal.

### Cara Kerja PentestCode Mengotomatisasi Pentest

Inti dari **PentestCode** adalah otomatisasi metodologi. Kamu cukup memberikan satu instruksi, misalnya, menargetkan IP dengan tujuan mendapatkan akses domain admin. Setelah itu, agen koordinator PentestCode akan mengambil alih.

Agen koordinator memulai dengan pemindaian Nmap, lalu secara otomatis mengurai hasil ke dalam status keterlibatan yang terstruktur. Ia bahkan dapat mengenali pola spesifik seperti port 88 dan 389 yang menandakan adanya Domain Controller.

Dari sana, PentestCode akan melahirkan sub-agen enumerasi paralel untuk SMB, LDAP, dan HTTP. Alat ini juga mencoba serangan AS-REP roasting untuk memanen hash Kerberos yang dapat di-crack, dan menyebarkan kredensial yang didapat ke setiap layanan yang ditemukan, termasuk SMB, WinRM, LDAP, dan RDP.

Jika login WinRM berhasil, agen pasca-eksploitasi akan diaktifkan untuk membuang rahasia SAM, LSA, dan DPAPI. Setiap langkah yang dilakukan dicatat dalam rantai bukti, memberikan dokumentasi lengkap tentang proses yang berjalan.

### Desain di Balik Kecerdasan

**PentestCode** dikembangkan oleh Zhangir Ospanov dan menggunakan desain *strategist-coordinator* yang didasarkan pada penelitian HPTSA. Para pengembang mengklaim desain ini menghasilkan peningkatan 4,3 kali lipat dibandingkan pendekatan agen tunggal.

Ada tiga belas agen yang menangani peran berbeda, mencakup:
*   Reconnaissance
*   Scanning
*   Enumerasi
*   Eksploitasi
*   Active Directory/Kerberos
*   Protokol infrastruktur seperti SNMP dan IPMI
*   Pengujian aplikasi web
*   Pasca-eksploitasi
*   Pengembangan eksploit
*   Pemfilteran *false-positive*
*   Pelaporan

Semua agen ini berbagi *engagement state* atau status keterlibatan terpadu secara *real-time*. Fitur *shared state* ini adalah salah satu aspek paling khas dari proyek PentestCode. Ia melacak host, layanan, kerentanan (lengkap dengan skor kepercayaan dan status), kredensial, tingkat akses, dan grafik hubungan entitas yang menghubungkan temuan melalui label. Modul jalur serangan menggunakan algoritma Dijkstra berbasis biaya dan Yen’s K-shortest-paths untuk menyarankan rute melalui grafik ini. Status ini juga disimpan antar sesi, memungkinkan penguji untuk melanjutkan keterlibatan yang berlangsung multi-hari tanpa kehilangan konteks.

### Perbendaharaan Senjata dan Pengetahuan

Di luar akses shell generik, **PentestCode** juga menyertakan 18 alat yang disesuaikan untuk pekerjaan ofensif. Parser khusus mengubah *output* mentah dari Nmap, Nuclei, NetExec, Gobuster, BloodHound, dan sqlmap langsung menjadi entri *state* terstruktur, dan penggunaannya bersifat wajib, mencegah temuan terlewat karena pekerjaan *grep* manual.

Alat tambahan menangani analisis JWT, deteksi XSS, perencanaan *credential-spray*, validasi ruang lingkup, manajemen tunnel, dan pembuatan laporan.

Ada juga sembilan belas "skill pack" *on-demand*, yaitu file pengetahuan berbasis Markdown yang mencakup daftar periksa fase, taktik spesifik layanan, dan *playbook* untuk AD, aplikasi web, dan *cloud*. Ini memperluas domain pengetahuan agen tanpa perlu perubahan kode inti.

### Batasan dan Pertimbangan Penting

Meskipun canggih, alat **PentestCode** yang dapat diunduh dari GitHub ini dijelaskan sebagai "tidak stealthy," sehingga kurang cocok untuk skenario operasi red-team yang membutuhkan OPSEC tinggi. Alat ini juga cenderung menjalankan alat secara berlebihan (*redundant tool runs*).

Biaya token untuk keterlibatan sebenarnya bisa berkisar antara $5-$50, tergantung pada ruang lingkup dan pilihan model LLM. Claude Opus/Sonnet disebut-sebut mengungguli GPT-4o dan model lokal lainnya untuk koordinasi multi-agen.

Penting untuk dicatat bahwa PentestCode masih dalam tahap beta. Belum ada GUI, belum ada integrasi Burp Suite, dan API-nya masih terus berkembang. Dengan demikian, alat ini lebih berfungsi sebagai pengali kekuatan untuk enumerasi yang metodis, daripada pengganti rantai eksploitasi kompleks yang dipimpin manusia atau pengembangan serangan kreatif.

## Referensi
https://cybersecuritynews.com/pentestcode-ai-agent/

PentestCode adalah agen AI open-source yang mengotomatisasi pengujian penetrasi dengan 18 alat khusus. Dirancang untuk efisiensi, alat ini menjalankan pemindaian, menganalisis output, dan membuat keputusan taktis secara mandiri dengan intervensi manusia minimal.

PentestCode: Agen AI Baru untuk Otomatisasi Penetration Testing dengan 18 Alat Khusus

Menggunakan model bahasa besar atau Large Language Model (LLM) untuk menemukan celah keamanan di akun cloud yang aktif memiliki risiko tersendiri. Agen yang memegang kredensial asli dan memiliki mandat untuk mengobrak-abrik bisa saja menghapus bucket, mengubah izin, atau membocorkan rahasia dalam perjalanannya mencari celah. Di sinilah **Cynative Open Source Deep Research Agent** hadir sebagai jawabannya. Alat ini dirancang untuk mengatasi bahaya tersebut dengan menolak secara default untuk melakukan operasi tulis apa pun, dan memeriksa penolakan ini di setiap panggilan yang dibuatnya.

### Mengapa Batas Baca-Saja Sangat Penting?

Bayangkan jika Anda mengizinkan agen AI untuk menjelajahi lingkungan cloud Anda. Tanpa pengaman yang tepat, kesalahan sekecil apa pun bisa berakibat fatal. Cynative membangun fondasi keamanannya dengan prinsip "baca-saja" yang ketat. Agen ini mengoordinasikan model frontier untuk menganalisis kode, cloud, dan runtime sebuah perusahaan, menjalankan kode yang dihasilkan dalam sandbox bawaan, dan mengklasifikasikan setiap tindakan sebelum kredensial apa pun dilampirkan.

Cynative mendukung berbagai platform seperti AWS, GCP, Azure, tiga layanan Kubernetes terkelola, klaster yang dikelola sendiri, GitHub, dan GitLab. Ia menggunakan kredensial yang sudah ada di shell operator. Operasi tulis hanya bisa dilakukan jika diizinkan secara eksplisit. Kebijakan default-nya adalah baca-saja, seperti `SecurityAudit` di AWS, `roles/viewer` di GCP, dan `Reader` di Azure.

### Bagaimana Cynative Menjaga Batas Baca-Saja Tetap Akurat?

Menjaga daftar tindakan mana yang baca dan mana yang tulis tetap mutakhir adalah tantangan besar, mengingat penyedia cloud sering menambahkan tindakan baru. Shaked Zin, salah satu pendiri Cynative, menjelaskan bahwa klasifikasi ini berasal dari sumber langsung penyedia itu sendiri. Pemetaan ini bukan tabel yang dikelola secara manual. Untuk AWS, agen membaca API Referensi Layanan, dengan komunitas sebagai cadangan dan model layanan AWS SDK untuk klasifikasi operasi.

Sumber-sumber ini diambil saat runtime dan di-cache untuk jangka waktu yang dapat dikonfigurasi, dengan default 24 jam. Ini berarti tindakan yang baru diterbitkan oleh penyedia akan diambil pada putaran berikutnya setelah jendela cache tersebut.

Bahkan tindakan baru yang belum dipetakan tetap mendapatkan putusan. Apa pun yang tidak dapat diselesaikan oleh agen ke tindakan yang diberikan oleh kebijakan baca-saja akan ditolak langsung. Tindakan baru juga mendapatkan perlakuan serupa melalui pemeriksaan `iam:SimulateCustomPolicy` AWS terhadap kebijakan tersebut. Jika ada operasi tulis baru, itu akan ditolak karena tidak ada dalam kebijakan baca-saja. Kasus terburuknya adalah operasi baca baru ditolak sebentar, tetapi tidak ada operasi tulis yang pernah diizinkan.

### Perlindungan Terhadap Injeksi dan Verifikasi Temuan

Batas baca-saja menangani tindakan, tetapi tidak untuk penalaran model. Ini penting karena Cynative memasukkan kode sumber, konfigurasi cloud, dan data runtime langsung ke dalam model. Data ini berpotensi berisi teks yang ditulis untuk mengarahkan agen ke kesimpulan yang salah. Zin menjelaskan bahwa gerbang baca-saja membatasi tindakan, bukan rantai penalaran yang terkontaminasi. Mereka tidak mengklaim kekebalan injeksi, melainkan mengklaim *containment* atau pembatasan kerusakan.

Kerusakan dari injeksi yang berhasil tetap terbatas. Karena aturan baca-saja berada di luar model, input yang terkontaminasi dapat merusak kesimpulan, tetapi tidak bisa melangkah lebih jauh. Itu tidak dapat berubah menjadi operasi tulis, gerakan lateral, atau tindakan apa pun. Pemisahan ini adalah jaminannya. Agen juga membatasi semua output alat dan konten yang dipindai sebagai data yang tidak tepercaya, menghindari delimiter penutup agar konten tidak keluar dari batasnya, dan mengharuskan setiap panggilan alat untuk kembali ke tugas operator.

Temuan kemudian melewati gerbang kedua sebelum agen menganggapnya terkonfirmasi. Verifikator membaca bukti mentah, memperlakukannya sebagai tidak tepercaya, menjalankan dua proses sanggahan independen, dan menutup jika ada anomali. Dengan demikian, satu langkah yang terkontaminasi tidak dapat menghasilkan hasil yang diverifikasi. Verifikasi ini berjalan sepenuhnya di dalam sandbox baca-saja.

Contohnya, temuan jalur eskalasi hak istimewa OIDC ditandai sebagai `VERIFIED` dalam demo Cynative. Zin menegaskan bahwa putusan ini berasal dari membaca, bukan mengeksploitasi. Dalam demo tersebut, agen membaca kebijakan kepercayaan peran dan izin yang melekat padanya, menemukan subjek OIDC wildcard yang dipasangkan dengan `sts:AssumeRole`, dan setiap prasyarat untuk eskalasi ternyata dapat dibaca langsung. Temuan yang bukti pengujiannya memerlukan operasi tulis akan tetap ditandai `UNVERIFIED` dan memiliki tingkat kepercayaan rendah. Verifikasi adalah proses *adversarial* yang mencoba menyanggah setiap temuan. Apa yang tidak dapat dikonfirmasi akan tetap `UNVERIFIED`. Agen tidak pernah melakukan operasi tulis untuk mencapai putusan.

### Pilihan Desain yang Menguatkan Batas Baca-Saja

Beberapa pilihan desain memperkuat sikap baca-saja di tempat lain. Setiap panggilan alat dicatat dalam log audit JSONL persisten, dan proses akan dibatalkan jika panggilan tidak dapat dicatat. Untuk identitas AWS dengan `assumed-role`, kredensial diberikan ulang melalui STS dengan kebijakan terkelola yang dilingkupkan, sehingga IAM memberlakukan batasan yang sama dengan yang dilakukan agen.

Proyek ini tersedia sebagai biner Go statis di bawah lisensi Apache-2.0. Cynative berkomunikasi dengan 23 atau lebih penyedia model melalui Bifrost SDK yang tertanam, memungkinkan operator untuk menjaga data dan pilihan model di dalam lingkungan mereka sendiri.

Hasilnya adalah agen yang menjadikan pembatasannya sebagai fitur utama. Ini dapat menganalisis stack seperti halnya seorang penyerang, dan mendapatkan kepercayaan dengan membuktikan apa yang bisa dibacanya sambil menolak untuk menyentuh yang lainnya. Cynative tersedia secara gratis di GitHub.

## Referensi
*   https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/13/cynative-open-source-deep-research-agent/

Cynative Open Source Deep Research Agent memungkinkan model bahasa besar menemukan celah keamanan di cloud tanpa risiko penulisan data. Ini dicapai berkat kebijakan baca-saja yang ketat dan verifikasi mandiri.

Menjelajahi Cynative: Agen Riset Keamanan Open-Source Mendalam yang Prioritaskan Keamanan

Dunia keamanan siber terus berkembang, dan kini hadir sebuah kerangka kerja baru yang siap mengubah permainan. Perkenalkan, **T3MP3ST Security Framework**, sebuah platform open-source yang dirancang untuk mengubah agen AI coding umum, seperti Claude Code, OpenAI’s Codex, atau Hermes, menjadi operator red-teaming otonom yang mampu berburu bug 0-day. Menariknya, ini bisa dilakukan tanpa perlu API key baru, infrastruktur cloud tambahan, atau biaya ekstra.

Dibuat oleh peneliti elder-plinius, T3MP3ST bertindak sebagai lapisan orkestrasi multi-agen. Ini berarti T3MP3ST tidak membawa model AI-nya sendiri, melainkan mengoordinasikan berbagai instansi agen melalui rantai pembunuhan keamanan, mulai dari pengintaian (reconnaissance) hingga eksploitasi dan pelaporan.

## Apa Itu T3MP3ST?

Bayangkan agen AI yang sudah kamu jalankan di mesinmu kini memiliki gudang senjata lengkap. Kamu cukup mengarahkan kerangka kerja ini ke target yang telah diizinkan melalui antarmuka "War Room" berbasis web atau CLI. Agen AI yang kamu miliki menjadi otak operasional yang menggerakkan misi tersebut.

Kerangka kerja ini disebut "keyless warfare" karena memanfaatkan sesi agen yang sudah ada, bukan menuntut kunci penyedia terpisah. T3MP3ST juga menerapkan "egress-scope containment", yang berarti alat-alat jaringan secara otomatis menolak menyentuh host publik di luar cakupan misi. Ini adalah fitur keamanan penting untuk memastikan operasi tetap dalam batas yang diizinkan.

## Fitur Utama T3MP3ST: Otonom dan Aman

T3MP3ST dirancang dengan arsitektur 8 operator yang memetakan fase-fase rantai pembunuhan ke taktik MITRE ATT&CK dan Cyber Kill Chain. Operator-operator ini meliputi:

| Operator     | Fase             | MITRE ATT&CK | Fungsi                                   |
| :----------- | :--------------- | :----------- | :--------------------------------------- |
| **Recon**    | Reconnaissance   | TA0043       | OSINT, penemuan jaringan, enumerasi aset |
| **Scanner**  | Discovery        | TA0007       | Pemindaian kerentanan, fingerprinting    |
| **Exploiter**| Initial Access   | TA0001       | Eksploitasi, pengiriman payload          |
| **Infiltrator**| Lateral Movement | TA0008       | Pasca-eksploitasi, eskalasi hak istimewa |
| **Exfiltrator**| Collection / Exfil | TA0009/10    | Ekstraksi data, pengumpulan kredensial  |
| **Ghost**    | Persistence      | TA0003       | Persistensi, penyembunyian, pembersihan  |
| **Coordinator**| Command & Control | TA0011       | Kontrol misi, orkestrasi                |
| **Analyst**  | Analysis         | ,             | Analisis pola, pelaporan                |

Saat ini, mesin **Recon** dan loop eksploitasi agen tunggal sudah stabil dan teruji. Sementara itu, operator-operator hilir seperti Exploiter dan Infiltrator masih dalam tahap eksperimental. Mereka menjalankan loop penalaran berbasis alat yang sama seperti Recon, namun eksploitasi swarm yang terkoordinasi secara end-to-end belum divalidasi pada skala besar.

T3MP3ST hadir dengan 35 alat bawaan secara default, dan bisa ditingkatkan menjadi 83 alat dengan opsi `T3MP3ST_FULL_ARSENAL`. Alat-alat yang lebih "berbahaya", seperti Metasploit atau Hydra, diletakkan di balik gerbang persetujuan manusia.

## Performa T3MP3ST: Bukti yang Reproduktif

Salah satu kekuatan T3MP3ST adalah penekanannya pada reproduktifitas. Setiap klaim kinerja yang disebutkan dalam dokumentasinya dapat dihitung ulang dari data yang dikomit dengan satu perintah, `npm run verify-claims`. Ini memastikan bahwa tidak ada angka yang hanya "dipercaya", melainkan dapat diverifikasi secara independen.

Berikut adalah beberapa hasil benchmark yang dicapai oleh T3MP3ST:

| Suite Benchmark                        | Hasil Utama                                                                       | Konteks                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| :------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **XBEN** (XBOW’s 104-challenge suite, black-box) | 90.1% pass@1 (gpt-5.5)                                                            | XBOW sendiri melaporkan 85% pada suite yang sama. Penilaian dilakukan terhadap oracle flag yang dikomit, bukan laporan mandiri.                                                                                                                                                                                  |
| **Cybench** (40-task academic benchmark) | 23/40 (58%) hint-free, single-run pass@1 (Opus 4.8)                              | Ini bukan rekor skor mentah (Anthropic mencatat 76.5% pass@10), namun setiap flag dinilai terhadap oracle yang dikomit.                                                                                                                                                                                     |
| **CVE-Zero** (10 CVE nyata 2026, held-out, 7 bahasa) | Agen tunggal mengidentifikasi 8 dari 10 kerentanan dengan file, baris, dan klasifikasi CWE yang tepat, serta menemukan semua 10 kerentanan secara keseluruhan. | Kerentanan ini ditemukan setelah batas waktu pelatihan model (post-cutoff), yang berarti bukan hasil memorisasi. Ini adalah sampel kecil, namun menunjukkan kemampuan framework dalam menemukan bug baru.                                                                                                |

Penting untuk dicatat, hasil ini diperoleh dari loop ReAct agen tunggal, bukan dari swarm 8 operator yang terkoordinasi. Swarm ini masih merupakan bagian dari arsitektur kerangka kerja yang terus dikembangkan, dan eksploitasi swarm secara langsung masih dianggap tidak dapat diandalkan pada skala besar.

## Berbagai Target yang Dapat Diburu

T3MP3ST memiliki cakupan yang luas untuk berbagai jenis target:

| Domain                   | Yang Dicakup                                      | Status                                             |
| :----------------------- | :------------------------------------------------ | :------------------------------------------------- |
| **Aplikasi Web**         | Aplikasi, API, alur otentikasi, OWASP Top 10      | ✅ Stabil (XBEN 90.1% pass@1)                         |
| **CTF**                  | Wargame, rentang latihan, tantangan              | ✅ Terbukti (Cybench 23/40)                           |
| **Kode Sumber**          | Audit kode sumber white-box, perburuan vuln SAST | ✅ Terbukti (CVE-Zero: 8/10 file/baris/CWE tepat) ⚠️ Mesin ingest masih eksperimental |
| **Robotics / OT / Embedded** | Firmware, robotika, OSS ICS/SCADA                | ✅ Pipeline pengungkapan terkoordinasi hidup        |
| **Jaringan / Infrastruktur** | Recon, fingerprinting layanan/tumpukan          | ✅ Recon stabil · ⚠️ Lateral/privesc eksperimental |
| **Rantai Pasokan**       | Audit dependensi, instalasi tanpa konfirmasi     | ⚠️ Nyata (menemukan CWE-829 pada set yang dipegang) |
| **Kontrak Cerdas**       | DeFi, Solidity                                    | ⚠️ Eksperimental (reproduksi, bukan penemuan baru) |
| **Cloud** (AWS/GCP/Azure) | Misconfig, IAM, serverless                       | 🚧 Dalam pengembangan                              |
| **Mobile** (Android/iOS) | Keamanan aplikasi                                | 🚧 Dalam pengembangan                              |
| **Identitas / AD**       | Kerberos, pass-the-hash, serangan AD             | 🚧 Dalam pengembangan                              |
| **Binary / RE**          | Overflow, ROP, pengembangan eksploitasi          | 🚧 Dalam pengembangan (membutuhkan alat khusus)    |

## Bagaimana T3MP3ST Beroperasi?

Untuk memulai T3MP3ST, prosesnya cukup sederhana dan tidak memerlukan konfigurasi yang rumit. Kamu bisa menjalankan War Room dalam hitungan menit:

```bash
npm install
npm run server
# War Room akan tersedia di → http://127.0.0.1:3333/ui/
```

Setelah War Room berjalan, kamu bisa membuka Settings di antarmuka web dan menghubungkan agen lokal yang sudah ada, seperti Claude Code, Codex, atau Hermes. Kemudian, deskripsikan targetmu kepada Op Admiral dalam bahasa Inggris biasa dan luncurkan misinya. Agen yang kamu hubungkan akan menjadi otaknya.

Jika kamu lebih suka menggunakan API key, kamu bisa mengatur variabel lingkungan:

```bash
export OPENROUTER_API_KEY=...
# atau VENICE_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY
```

T3MP3ST juga mendukung model yang dijalankan sepenuhnya secara offline, tanpa kunci atau cloud, seperti Ollama atau server OpenAI-kompatibel lainnya (LM Studio, vLLM):

```bash
ollama serve && ollama pull llama3
# atau server OpenAI-compatible lainnya
export TEMPEST_LOCAL_BASE_URL=http://localhost:11434/api
# LM Studio: http://localhost:1234/v1
export TEMPEST_LOCAL_MODEL=llama3
npx tempest config
# → "Change default provider" → local
```

Fitur pemanggilan alat berfungsi pada model lokal mana pun karena digerakkan melalui teks, sehingga Arsenal tetap berjalan meskipun model tidak memiliki fungsi pemanggilan bawaan. Untuk memverifikasi klaim performa, kamu cukup menjalankan:

```bash
npm run verify-claims
```

## Pentingnya Penggunaan yang Bertanggung Jawab

Pengembang **T3MP3ST Security Framework** menekankan bahwa alat ini dirilis secara ketat untuk pengujian, penelitian, dan pendidikan yang diizinkan. Ini dilisensikan di bawah AGPL-3.0 tanpa jaminan apa pun. Penggunaan tanpa izin terhadap sistem tanpa izin tertulis yang jelas adalah ilegal di sebagian besar yurisdiksi. Tanggung jawab untuk tetap berada dalam batas hukum dan aturan keterlibatan sepenuhnya ada pada operator. Selalu pastikan kamu memiliki izin sebelum menggunakan alat ini.

## Referensi
*   https://cybersecuritynews.com/t3mp3st-security-framework/
*   https://github.com/elder-plinius/T3MP3ST

T3MP3ST Security Framework adalah kerangka kerja keamanan open-source yang mengubah agen AI menjadi pemburu bug 0-day otonom tanpa memerlukan API key baru. Kerangka kerja ini menggunakan AI coding agent yang sudah ada untuk mengkoordinasikan operasi red-teaming dari recon hingga eksploitasi.

T3MP3ST Security Framework: Mengubah Agen AI Jadi Pemburu Celah Keamanan Otonom

Dunia keamanan siber selalu berkembang, dan para penyerang etis, atau kita sebut saja *ethical hacker*, terus mencari cara baru untuk tetap unggul. Kini, sebuah alat keamanan *open-source* baru bernama **Nebula AI Penetration Testing** hadir membawa model bahasa besar (LLM) langsung ke terminal Anda. Dikembangkan oleh BerylliumSec, Nebula mengubah cara profesional keamanan melakukan penilaian kerentanan.

### Apa Itu Nebula?
Nebula adalah platform yang mengintegrasikan model AI canggih ke dalam antarmuka baris perintah (CLI). Ini memungkinkan para hacker etis dan profesional keamanan untuk mengotomatisasi penilaian kerentanan, membuat skrip eksploitasi, dan mengelola dokumentasi *engagement* tanpa perlu berpindah konteks. Bayangkan punya asisten AI yang selalu siap di samping Anda, tidak perlu membuka *browser* atau aplikasi lain.

### Kekuatan AI dalam Genggaman Anda
Salah satu keunggulan Nebula adalah fleksibilitasnya dalam mendukung berbagai *backend* AI. Pengguna bisa memilih berdasarkan infrastruktur dan kebutuhan privasi mereka. Nebula mendukung model yang dapat diakses API OpenAI, Llama-3.1-8B-Instruct dari Meta, Mistral-7B-Instruct-v0.2 dari Mistral AI, dan DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.

Untuk inferensi lokal, Nebula menggunakan Ollama, yang mendukung eksekusi CPU dan GPU. Jika Anda lebih suka kenyamanan, model berbasis *cloud* bisa diakses melalui kunci API. Pilihan ini memastikan Anda dapat menjalankan Nebula di lingkungan apa pun, dari yang terisolasi hingga yang terhubung ke internet.

### Berintegrasi dengan Alur Kerja Anda
Nebula dirancang untuk bekerja bersama utilitas keamanan yang dapat dipanggil dari CLI mana pun. Ini berarti Anda bisa memadukannya dengan *toolchain* yang sudah ada, seperti Nmap, Metasploit, atau skrip kustom, alih-alih mengganti alur kerja yang sudah mapan. Nebula tidak menggantikan *tool* Anda, ia membuatnya lebih cerdas.

Anda bisa berinteraksi dengan AI di Nebula dengan menambahkan "!" di depan perintah atau dengan beralih mode AI/Terminal. Ini memungkinkan Anda beralih antara pekerjaan terminal manual dan kueri yang dibantu AI dengan sangat lancar.

### Fitur-fitur Unggulan Nebula
Nebula hadir dengan serangkaian fitur yang dirancang untuk menyederhanakan dan mempercepat tugas-tugas pen testing:

*   **Agen pencarian internet berbasis AI**: Menarik konteks keamanan siber *real-time* ke dalam respons.
*   **Pencatat catatan otomatis**: Mengategorikan temuan selama *engagement* langsung.
*   **Saran eksploitasi *real-time***: Berdasarkan *output* dari *tool* terminal yang sedang Anda gunakan.
*   **Impor data *tool* eksternal**: Untuk analisis yang dibantu AI.
*   **Fitur *screenshot* dan anotasi bawaan**: Mempermudah dokumentasi.
*   **Panel *status feed***: Menyegarkan setiap lima menit untuk menampilkan aktivitas pengujian terbaru.

### Instalasi dan Persyaratan
Untuk menjalankan Nebula, Anda memerlukan setidaknya 16GB RAM dan Python 3.10–3.13.9 jika menggunakan inferensi berbasis CPU melalui Ollama. Instalasi cukup mudah melalui pip:

```bash
python -m pip install nebula-ai --upgrade
```

Untuk model lokal, Anda perlu menginstal Ollama, menarik model (misalnya, `ollama pull llama3`), lalu merujuk nama model persis di pengaturan *engagement* Nebula. Bagi pengguna OpenAI, cukup atur kunci API sebagai variabel lingkungan (`OPENAI_API_KEY`) sebelum meluncurkan *tool*.

Tersedia juga opsi *deployment* Docker, menggunakan *X11 forwarding* untuk dukungan GUI bersama *volume mount* untuk *log* dan folder *engagement*. Jika terjadi masalah, *log troubleshooting* disimpan di `~/.local/share/nebula/logs`.

### DAP: Pelengkap Analisis Malware Canggih
Selain Nebula, BerylliumSec juga memperkenalkan Deep Application Profiler (DAP). Ini adalah layanan analisis *malware* komplementer yang tidak mengandalkan deteksi berbasis tanda tangan tradisional. DAP menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis struktur internal dan niat perilaku suatu *executable*, memungkinkan deteksi *malware zero-day* yang biasanya luput dari *tool* berbasis tanda tangan. DAP tersedia sebagai layanan web dan API, memberikan rincian mendalam untuk ditinjau oleh analis.

### Melihat ke Depan dengan BerylliumSec
BerylliumSec telah menyatakan rencana untuk mengembangkan model kustom yang dirancang khusus untuk tugas-tugas *penetration testing*. Mereka tidak hanya akan mengandalkan LLM serbaguna yang diadaptasi untuk kasus penggunaan keamanan. Ini menunjukkan bahwa versi Nebula di masa depan mungkin menawarkan *output* yang lebih spesialis dan disesuaikan domain untuk penemuan kerentanan dan panduan eksploitasi. Nebula mencerminkan tren yang lebih luas dari integrasi AI ke dalam *tool* keamanan ofensif, di mana LLM membantu dalam *reconnaissance*, pencatatan, dan ide eksploitasi langsung dalam alur kerja yang sudah digunakan penguji.

## Referensi
https://cybersecuritynews.com/nebula-ai-penetration-testing/

Nebula adalah platform penetration testing bertenaga AI open-source yang mengintegrasikan model bahasa besar langsung ke terminal, membantu etika hacker mengotomatisasi penilaian kerentanan dan membuat dokumentasi.

Nebula: Ketika AI Masuk ke Terminal Hacker untuk Penetrasi Testing

Pernahkah kamu membayangkan bug keamanan yang bersembunyi di balik banyak file dalam aplikasi web? Bukan cuma di satu tempat, tapi tersebar di berbagai lapisan kode, mulai dari input data hingga operasi sensitif. Memang merepotkan, dan *scanner* biasa sering melewatkannya. Nah, di sinilah **Nika Open Source Code Analysis Tool** hadir sebagai solusi.

Dikembangkan oleh perusahaan pembayaran PhonePe, Nika adalah alat analisis kode sumber terbuka yang dirancang khusus untuk microservices Java. Tugas utamanya adalah melacak input yang dikendalikan penyerang melintasi berbagai lapisan aplikasi dan mencari tahu apakah input tersebut akhirnya mencapai operasi yang sensitif terhadap keamanan.

### Mengapa Analisis Lintas File Itu Penting?

Banyak masalah keamanan yang bisa dieksploitasi sering kali tidak terlihat jika kita hanya memeriksa satu file saja. Bahaya justru muncul sepanjang jalur yang dilalui data, dari titik masuk hingga titik kritis. Bayangkan data masuk melalui *controller*, lalu bergerak melalui objek data dan lapisan layanan, dan baru menjadi berbahaya saat mencapai operasi seperti *database query* atau tindakan file.

Scanner yang hanya membaca satu file pada satu waktu bisa saja melewatkan jalur kritis semacam ini sepenuhnya. Nika mengatasi masalah ini dengan melakukan **analisis taint lintas-file**. Alat ini menelusuri aliran data di seluruh file dan fungsi, memungkinkan insinyur keamanan menilai apakah jalur yang mencurigakan benar-benar dapat dijangkau dan dieksploitasi.

### Cara Nika Bekerja Menganalisis Kode

Nika bekerja dengan metode yang terstruktur. Pertama, alat ini membaca repositori target dan membangun representasi analisis yang menangkap struktur kode, aliran kontrol, dan aliran data aplikasi.

Dari representasi ini, Nika kemudian mengidentifikasi **sumber** (sources), yaitu tempat input yang dikendalikan penyerang masuk ke aplikasi. Setelah itu, ia melokalisasi **sink** (sinks), yaitu operasi-operasi yang sensitif terhadap keamanan. Contoh *sink* bisa berupa:
*   *Database query*
*   Operasi file
*   *Template engine*
*   Panggilan refleksi
*   Permintaan jaringan keluar

Melalui analisis lintas-file dan antar-prosedural, Nika melacak apakah input dapat berpindah dari sumber ke *sink* yang rentan. Hasil analisis ini kemudian disajikan dalam laporan HTML atau JSON. Laporan tersebut merinci jalur kerentanan, lokasi kode yang terpengaruh, dan konteks remediasi yang dapat menjadi panduan awal untuk perbaikan.

### Kerentanan yang Dicover Nika

Nika memiliki cakupan yang luas, mencakup sebelas kategori kerentanan, antara lain:
*   SQL injection
*   Server-side request forgery
*   Path traversal
*   Command injection
*   Code injection
*   Template injection
*   Deserialization flaws
*   XML external entity issues
*   Cryptographic failures
*   Unsafe reflection

Selain itu, Nika juga memeriksa pelanggaran urutan panggilan yang kritis keamanan dalam aliran eksekusi sensitif dan rantai validasi. Tim pengembang dapat memperluas cakupan deteksi dengan menambahkan **sumber kustom**, **OpenGrep sinks**, dan **plugin kerentanan**. Nika juga mendukung pemindaian *branch-aware* sebagai bagian dari tinjauan kode yang aman.

### Langkah Tinjauan AI Opsional

Salah satu fitur menarik Nika adalah langkah tinjauan AI opsional. Setelah analisis inti selesai, Nika dapat meneruskan temuannya ke *Large Language Model* (LLM) untuk tinjauan kedua. Tujuannya adalah untuk mengurangi *false positive*, sehingga tim keamanan dapat fokus pada isu yang benar-benar relevan.

Fitur ini secara *default* tidak aktif dan dapat dihidupkan melalui pengaturan konfigurasi. Konfigurasi sampel mengarahkan tinjauan ke LLM yang dihosting, serta menyertakan nilai untuk biaya token, jumlah iterasi, dan batas panggilan. Opsi ini menjaga fleksibilitas bagi tim. Mereka bisa menjalankan mesin statis Nika secara mandiri, atau menambahkan *pass* LLM jika waktu *triage* mereka terbatas.

### Benchmarking dan Dukungan Bahasa

Tim di balik Nika telah mengukur efektivitas alat ini terhadap kumpulan uji publik. Praveen Kanniah, salah satu *maintainer* proyek, menjelaskan metode yang digunakan: "Kami telah menggunakan proyek *OWASP Java benchmark* untuk melakukan *benchmark* alat kami. *Codebase* tersebut memiliki file-file yang sengaja dibuat rentan, dan diukur berdasarkan parameter seperti *True Positives*, *False Positives*, *recall* (total *true positives* yang teridentifikasi dari yang ada di kode) dll."

*OWASP benchmark* menyediakan kode dengan kerentanan yang sengaja ditanam, sehingga hasil *scanner* dapat dinilai berdasarkan berapa banyak masalah nyata yang berhasil ditangkap dan berapa banyak peringatannya yang valid. *Recall*, dalam konteks ini, mengukur persentase kerentanan yang ada yang berhasil diidentifikasi oleh Nika.

Saat ini, Java adalah satu-satunya bahasa yang didukung Nika. Namun, cakupan untuk bahasa lain sudah ada di *roadmap* pengembangan. Nika tersedia sebagai *Docker image* dan *local build*, dengan dokumentasi lengkap di situs proyek khusus. Kamu bisa mendapatkan Nika secara gratis di GitHub.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/01/nika-open-source-code-analysis-tool/

Nika Open Source Code Analysis Tool dari PhonePe membantu developer menemukan bug keamanan serius di aplikasi Java microservices dengan analisis taint lintas-file dan fitur AI opsional.

Nika: Menguak Kerentanan Kode Java Lintas File dengan Analisis Open Source

Sebagai developer, mencari dan mengelola berbagai layanan serta *tool* yang efisien bisa menjadi tantangan, apalagi jika harus memperhatikan anggaran. Untungnya, banyak perusahaan menawarkan **Free Resources for Developers** yang tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga memberikan kesempatan untuk bereksperimen dan membangun proyek tanpa hambatan finansial. Namun, menemukan semua penawaran gratis ini membutuhkan waktu dan riset.

Di sinilah `free-for.dev` hadir sebagai penyelamat. Situs ini mengkurasi daftar lengkap perangkat lunak dan layanan, mulai dari **SaaS**, **PaaS**, **IaaS**, dan penawaran lainnya yang memiliki tingkatan gratis khusus developer. Daftar ini sangat berfokus pada apa yang akan berguna bagi developer infrastruktur seperti **System Administrator** dan **DevOps Practitioner**.

Untuk bisa masuk ke dalam daftar `free-for.dev`, sebuah layanan harus memenuhi beberapa kriteria penting:
*   Menawarkan **tingkatan gratis** seumur hidup, bukan hanya uji coba gratis yang berjangka waktu. Jika berjangka waktu, setidaknya harus satu tahun.
*   Mempertimbangkan aspek **keamanan**, misalnya, mendukung **SSO** (Single Sign-On) tetapi tidak membatasi **TLS** hanya untuk tingkatan berbayar.
*   Daftar ini ditujukan untuk penawaran *as-a-Service*, bukan perangkat lunak yang di-*host* sendiri.

Mari kita selami beberapa kategori kunci dan penawaran gratis yang mungkin belum Anda ketahui!

## Penyedia Cloud Utama dengan Batasan Selalu Gratis

Penyedia layanan *cloud* besar menawarkan paket gratis yang sangat murah hati, memungkinkan Anda untuk menjalankan aplikasi dan layanan dasar tanpa biaya. Berikut adalah rangkuman beberapa penawaran dari pemain besar:

| Penyedia Cloud | Layanan (Contoh) | Batasan Gratis Utama |
| :------------- | :--------------- | :------------------- |
| **Google Cloud Platform** | App Engine | 28 jam instans frontend, 9 jam instans backend per hari |
| | Cloud Firestore | 1 GB penyimpanan, 50.000 baca, 20.000 tulis, 20.000 hapus per hari |
| | Compute Engine | 1 instans e2-micro non-preemptible, 30GB HDD |
| | Cloud Functions | 2 juta invocations per bulan |
| | Cloud Run | 2 juta permintaan per bulan |
| | Google Gemini API | 15 permintaan per menit, 1.500 permintaan per hari, 1 juta token per menit |
| **Amazon Web Services (AWS)** | EC2 | 750 jam per bulan t2.micro atau t3.micro (12 bulan) |
| | S3 | 5 GB penyimpanan objek, 20K permintaan Get, 2K permintaan Put (12 bulan) |
| | Lambda | 1 juta permintaan per bulan |
| | DynamoDB | 25 GB NoSQL DB |
| | RDS | 750 jam per bulan db.t2.micro/t3.micro/t4g.micro (12 bulan) |
| **Microsoft Azure** | Virtual Machines | 1 B1S Linux VM, 1 B1S Windows VM (12 bulan) |
| | Functions | 1 juta permintaan per bulan |
| | Azure DevOps | 5 pengguna aktif, repo Git pribadi tidak terbatas |
| | Cosmos DB | 25 GB penyimpanan, 1000 RU throughput |
| | Static Web Apps | Build, deploy, dan host aplikasi statis dengan SSL gratis |
| **Oracle Cloud** | Compute | 2 VM berbasis AMD (1/8 OCPU, 1 GB memori) atau 2 Arm A1 core (12 GB memori) |
| | Object Storage | 10 GB |
| | Bandwidth | 10 TB egress per bulan |
| **IBM Cloud** | Cloudant database | 1 GB penyimpanan data |
| | API Connect | 50.000 panggilan API per bulan |
| **Cloudflare** | DNS, DDoS Protection, CDN, SSL | Tidak terbatas untuk jumlah domain |
| | Workers | 100 ribu permintaan harian |
| | R2 | 10 GB per bulan |

Daftar ini hanya sebagian kecil dari yang ditawarkan. Masing-masing penyedia memiliki daftar lengkap yang bisa Anda eksplorasi lebih lanjut.

## Repositori Kode Sumber

Repositori kode adalah fondasi bagi setiap proyek pengembangan. Berikut beberapa opsi gratis yang bisa Anda gunakan:

*   **GitHub**: Menawarkan repositori publik dan pribadi tidak terbatas dengan kolaborator tidak terbatas. Dilengkapi dengan **CI/CD**, lingkungan pengembangan, *hosting* statis, *hosting* paket dan kontainer, manajemen proyek, dan **AI Copilot**.
*   **GitLab**: Repositori Git publik dan pribadi tidak terbatas dengan hingga 5 kolaborator. Juga termasuk **CI/CD**, *hosting* statis, registri kontainer, manajemen proyek, dan pelacakan isu.
*   **Bitbucket**: Repositori Git publik dan pribadi tidak terbatas untuk hingga 5 pengguna, dilengkapi dengan **Pipelines** untuk **CI/CD**.
*   **Codeberg**: Repositori Git publik dan pribadi tidak terbatas untuk proyek *free and open-source*.

## API, Data, dan Pembelajaran Mesin (ML)

Dunia pengembangan modern sangat bergantung pada API. Ada banyak penawaran gratis yang bisa mempercepat pengembangan Anda:

*   **APIfy**: Platform *web scraping* dan otomatisasi untuk membuat API dari situs web mana pun. Paket gratis mencakup $5 kredit platform setiap bulan.
*   **IPinfo**: API data alamat IP yang cepat dan akurat, gratis hingga 50.000 permintaan per bulan. Menyediakan detail geolokasi, perusahaan, operator, rentang IP, domain, dan lainnya.
*   **Postman**: Klien API *open-source* untuk mendesain dan menguji API (REST dan GraphQL). Aplikasi Postman selalu gratis, dan fitur *cloud* gratis dengan batasan tertentu.
*   **Zuplo**: Platform manajemen API gratis untuk mendesain, membangun, dan menerapkan API ke *Edge*. Mendukung otentikasi kunci API, pembatasan kecepatan, dokumentasi developer, dan monetisasi. Paket gratis menawarkan hingga 10 proyek dan 1 juta permintaan per bulan.
*   **Google Gemini API**: Akses gratis ke model Gemini 1.5 Pro dan Gemini 1.5 Flash, dengan 15 permintaan per menit dan 1 juta token per menit.

Untuk Generative AI, ada beberapa platform yang menarik:

*   **Future AGI**: Platform *open-source* untuk mengevaluasi, mengobservasi, dan meningkatkan aplikasi **LLM** dan agen AI. Tingkatan gratis mencakup 50GB penyimpanan, 2K kredit evaluasi, dan 100K permintaan *AI-gateway* per bulan.
*   **Langfuse**: Platform rekayasa **LLM** *open-source* untuk *debug*, analisis, dan iterasi aplikasi **LLM**. Paket gratis mencakup 50.000 observasi per bulan.
*   **OpenRouter**: Menyediakan berbagai model AI gratis termasuk DeepSeek R1, V3, Llama, dan Moonshot AI yang cocok untuk **NLP**.

## Alat untuk Tim dan Kolaborasi

Kolaborasi adalah kunci dalam pengembangan. Berikut beberapa alat gratis yang mendukung kerja tim:

*   **Discord**: Aplikasi *chat* dengan ruang publik/pribadi, teks Markdown, suara, video, dan berbagi layar. Gratis untuk pengguna tidak terbatas.
*   **Miro**: *Whiteboard* kolaboratif yang skalabel, aman, dan lintas perangkat untuk tim terdistribusi, dengan paket *freemium*.
*   **Notion**: Aplikasi pencatat dan kolaborasi yang mengintegrasikan tugas, wiki, dan basis data. Berfungsi sebagai ruang kerja *all-in-one*.
*   **Trello**: Manajemen proyek berbasis papan **Kanban**. Menawarkan papan pribadi tidak terbatas dan 10 papan tim.
*   **Zoom**: Rapat video dan *web conferencing*. Paket gratis terbatas 40 menit per rapat dengan 100 peserta.

## CI dan CD

Otomatisasi **Continuous Integration** (CI) dan **Continuous Delivery** (CD) sangat penting untuk siklus pengembangan yang cepat dan efisien:

*   **CircleCI**: Paket gratis komprehensif dengan semua fitur CI/CD. Gratis hingga 6.000 menit per bulan eksekusi, kolaborator tidak terbatas. Untuk proyek *open-source*, tersedia hingga 80.000 menit *build* gratis.
*   **Codemagic**: CI/CD untuk aplikasi *mobile*. Gratis 500 menit *build* per bulan.
*   **GitHub Actions**: Terintegrasi langsung dengan repositori GitHub, gratis untuk proyek publik dan batas tertentu untuk proyek pribadi.
*   **GitLab CI/CD**: Terintegrasi dengan repositori GitLab, gratis untuk proyek publik dan batas tertentu untuk proyek pribadi.

## Layanan Data Terkelola

Mengelola basis data bisa rumit. Layanan data terkelola menawarkan solusi gratis yang memudahkan:

*   **Airtable**: Terlihat seperti *spreadsheet* tetapi merupakan basis data relasional. Menawarkan basis tidak terbatas, 1.200 baris per basis, dan 1.000 permintaan API per bulan.
*   **CockroachDB Cloud**: Tingkatan gratis menawarkan 50 juta RU dan 10 GiB penyimpanan per bulan.
*   **MongoDB Atlas**: Tingkatan gratis memberikan 512 MB penyimpanan.
*   **Neon**: PostgreSQL terkelola dengan 0,5 GB penyimpanan per proyek, 10 proyek, 10 cabang per proyek, dan 20 jam waktu aktif komputasi per bulan.
*   **Supabase**: Alternatif Firebase *open-source* untuk membangun *backend*. Paket gratis menawarkan otentikasi, *realtime database*, dan penyimpanan objek.
*   **Upstash**: Redis *serverless* dengan tingkatan gratis hingga 500.000 perintah bulanan dan ukuran basis data maksimal 256 MB.
*   **Turso by ChiselStrike**: SQLite Developer Experience di Edge Database. Menawarkan paket awal gratis selamanya, 9 GB total penyimpanan, hingga 500 basis data, dan 1 miliar pembacaan baris per bulan.

## Hosting Web

Untuk *hosting* situs atau aplikasi Anda, ada banyak pilihan gratis:

*   **Netlify**: Membangun, menyebarkan, dan *hosting* situs/aplikasi statis gratis untuk 300 kredit per bulan (setara 30 GB *bandwidth*).
*   **Vercel**: Membangun, menyebarkan, dan *hosting* aplikasi web dengan SSL gratis, CDN global, dan URL *Preview* unik setiap kali Anda melakukan `git push`. Sempurna untuk **Next.js** dan *Static Site Generators* lainnya.
*   **Render**: *Cloud* terpadu untuk membangun dan menjalankan aplikasi dan situs dengan SSL gratis, CDN global, dan paket gratis untuk layanan web, basis data, serta halaman web statis.
*   **DigitalOcean App Platform**: Menyebarkan hingga tiga situs statis secara gratis pada tingkatan Starter.

## Keamanan dan PKI

Keamanan adalah aspek krusial dalam pengembangan. Berikut beberapa sumber daya gratis yang bisa membantu:

*   **Let's Encrypt**: Otoritas sertifikat SSL gratis yang sertifikatnya dipercaya oleh semua *browser* utama.
*   **Dependabot**: Pembaruan dependensi otomatis untuk Ruby, JavaScript, Python, PHP, Elixir, Rust, Java, .NET, Go, Elm, Docker, Terraform, Git Submodules, dan GitHub Actions.
*   **GitGuardian**: Mendeteksi dan memperbaiki rahasia yang terekspos dalam kode sumber Anda. Gratis untuk individu dan tim hingga 25 developer.
*   **Have I been pwned?**: API REST untuk mengambil informasi tentang pelanggaran data.
*   **Mozilla Observatory**: Alat untuk menemukan dan memperbaiki kerentanan keamanan di situs Anda.

## Otentikasi, Otorisasi, dan Manajemen Pengguna

Mengelola identitas dan akses pengguna adalah tugas kompleks. Layanan gratis ini bisa meringankan beban Anda:

*   **Auth0**: SSO terkelola. Paket gratis mencakup 25.000 **MAU** (Monthly Active Users), koneksi Sosial tidak terbatas, domain khusus, dan lainnya.
*   **Clerk**: Manajemen pengguna, otentikasi, **2FA/MFA**, komponen UI prabangun untuk *sign-in*, *sign-up*, profil pengguna, dan lainnya. Paket gratis mencakup aplikasi tidak terbatas, 50.000 **MRU** (Monthly Remembered Users) per aplikasi.
*   **SuperTokens**: Otentikasi pengguna *open-source* yang terintegrasi secara *native* ke dalam aplikasi Anda. Gratis hingga 5.000 **MAU**.
*   **WorkOS**: Manajemen pengguna dan otentikasi gratis hingga 1 juta **MAU**. Mendukung email + kata sandi, otentikasi sosial, Magic Auth, MFA, dan lainnya.

## Generative AI

Membangun aplikasi dengan AI generatif semakin mudah dengan adanya layanan gratis:

*   **Future AGI**: Platform *open-source* untuk mengevaluasi, mengobservasi, dan meningkatkan aplikasi LLM dan agen AI. Tingkatan gratis mencakup 50GB penyimpanan, 2K kredit evaluasi, 100K permintaan AI-gateway per bulan, 1 juta token simulasi agen teks, dan 60 menit simulasi suara.
*   **Langfuse**: Platform rekayasa LLM *open-source* yang membantu tim untuk *debug*, menganalisis, dan mengulang aplikasi LLM mereka secara kolaboratif. Paket gratis selamanya mencakup 50.000 observasi per bulan.
*   **OpenRouter**: Menyediakan berbagai model AI gratis, termasuk DeepSeek R1, V3, Llama, dan Moonshot AI. Model-model ini sangat baik dalam pemrosesan bahasa alami dan cocok untuk berbagai kebutuhan pengembangan.

Daftar di `free-for.dev` terus berkembang berkat kontribusi lebih dari 1.600 orang. Jadi, jika Anda menemukan layanan gratis lain yang berguna, Anda juga bisa berkontribusi melalui Pull Request. Sumber daya gratis ini adalah harta karun bagi developer, baik untuk proyek pribadi, eksperimen, maupun memulai *startup* kecil. Manfaatkan sebaik-baiknya!

## Referensi
https://github.com/ripienaar/free-for-dev

Temukan ratusan layanan dan perangkat lunak gratis untuk developer, mulai dari komputasi awan, repositori kode, hingga alat kolaborasi, yang dikumpulkan oleh komunitas free-for.dev.

Bebas Biaya! Daftar Sumber Daya Gratis Esensial untuk Developer

Dunia **pentesting** (penetrasi testing) dulunya sangat bergantung pada keahlian manusia. Para spesialis menghabiskan berhari-hari menjelajahi jaringan atau aplikasi web secara manual, proses yang memakan waktu berminggu-minggu dan biaya konsultan yang mencapai ribuan dolar setiap harinya. Hasilnya pun bervariasi, tergantung pada siapa pentester-nya. Namun, hadirnya otomatisasi berjanji akan menjembatani kesenjangan ini.

Sekarang, semakin banyak proyek menyerahkan pekerjaan ini kepada agen AI yang mampu merencanakan dan mengeksekusi sendiri. Salah satu proyek yang menonjol dalam kelompok ini adalah **DarkMoon Open Source AI Pentesting Platform**. DarkMoon menjalankan penilaian keamanan secara menyeluruh dan menyediakan laporan berbasis bukti setelah selesai.

## Bagaimana DarkMoon Bekerja? Arsitektur yang Cerdas

DarkMoon dirancang dengan memisahkan model yang "berpikir" dari alat yang "bertindak". Ini adalah fondasi penting untuk keamanan dan akurasi.

Sebuah orkestrator bernama **OpenCode** berkomunikasi dengan model bahasa besar (LLM), merencanakan setiap langkah, lalu mendelegasikan tindakan nyata ke lapisan kontrol yang dibangun di atas **Model Context Protocol (MCP)**. Lapisan MCP ini mengekspos daftar alat yang diizinkan (allow-list) dan menjalankan alat-alat tersebut di dalam kontainer Docker yang terisolasi. Kontainer ini sudah dilengkapi dengan lebih dari lima puluh utilitas keamanan, termasuk **Nuclei**, **sqlmap**, **BloodHound**, dan **NetExec**. Selain itu, DarkMoon juga memiliki sub-agen khusus yang mencakup aplikasi web, Active Directory, Kubernetes, dan protokol jaringan.

### Alur Penilaian Otomatis

Penilaian di DarkMoon mengikuti urutan yang teratur. Pertama, platform ini akan menemukan port dan layanan yang terbuka, lalu melakukan *fingerprinting* terhadap *technology stack*. Setelah itu, ia memodelkan *attack surface* dan mengirimkan sub-agen yang cocok dengan apa yang ditemukan.

Sistem umpan balik reaktif memastikan hasil setiap langkah dikembalikan ke orkestrator. Misalnya, jika situs WordPress terdeteksi di awal, agen CMS akan dipicu. Jika *endpoint* GraphQL ditemukan kemudian, agen GraphQL akan ditarik masuk. Cakupan penilaian ini selaras dengan metodologi yang sudah mapan, seperti ISO 27001 dan NIST SP 800-115.

### Prioritas Keamanan dan Batasan Lingkup

Salah satu kekhawatiran terbesar dalam otomatisasi AI adalah otonomi yang tak terbatas. DarkMoon menangani ini dengan serius. Boutayeb, pemimpin pemeliharaan DarkMoon, menjelaskan bahwa **LLM tidak pernah mengeksekusi perintah arbitrer secara langsung**. Setiap tindakan melewati server MCP, yang hanya mengekspos daftar alat dan alur kerja yang secara eksplisit diizinkan.

Lingkup penilaian ditentukan oleh pengguna di awal setiap eksekusi, misalnya sebagai target, domain, rentang IP, atau aplikasi. Orkestrator hanya membangun gambaran dari aset yang ditemukan di dalam batas yang diotorisasi tersebut dan menyerahkan eksekusi ke metodologi yang disetujui. Alat baru tidak akan tersedia sampai seseorang menginstalnya, mendaftarkannya di server MCP, dan mengeksposnya ke lapisan orkestrasi. Tujuan desain ini adalah "membuat eksekusi deterministik, dapat diaudit, dan terbatas daripada membiarkan perilaku otonom yang tidak terbatas," kata Boutayeb.

## Pilihan Model LLM dan Pertimbangan Biaya

Pertanyaan tentang biaya selalu muncul. Untuk penilaian aplikasi web standar menggunakan model *frontier*, biayanya sekitar sepuluh dolar dalam biaya API. Tentu saja, keterlibatan yang lebih besar seperti Active Directory atau infrastruktur multi-host akan memakan lebih banyak biaya, karena model terus melakukan penalaran berdasarkan bukti baru, merencanakan langkah-langkah, dan jalur serangan.

DarkMoon mendukung berbagai model LLM, termasuk OpenAI, Anthropic, OpenRouter, dan model lokal melalui Ollama atau llama.cpp. Boutayeb merekomendasikan **Claude** karena keseimbangan antara kualitas penalaran, stabilitas perencanaan, dan kinerja konteks panjangnya.

Namun, ada sedikit catatan terkait sistem keamanan vendor. Model Anthropic terbaru memiliki klasifikasi yang dapat menginterupsi, menolak, atau diam-diam menurunkan tugas keamanan ofensif, bahkan dalam keterlibatan yang diizinkan. Dalam pengujian DarkMoon, Claude Opus 4.8 mencapai batas-batas tersebut di tengah penilaian, sementara Claude Opus 4.6 menjalankan penilaian hingga selesai tanpa interupsi. Proyek ini menyarankan operator menggunakan **Opus 4.6** sebagai pilihan yang paling stabil, dan menyebutkan Program Verifikasi Siber Anthropic sebagai jalur opsional bagi organisasi yang disetujui. Model kecil dalam rentang parameter yang lebih rendah tetap tidak didukung untuk menjalankan tugas otonom ini.

Singkatnya, "Ini bisa sepenuhnya gratis untuk dijalankan jika Anda tetap di lokal, atau beberapa dolar per penilaian jika Anda menginginkan kualitas penalaran tambahan dari model *frontier*. Setiap pengguna memilih keseimbangan mereka sendiri antara biaya dan kemampuan," kata Boutayeb.

## Laporan Berbasis Bukti: Akurasi dan Transparansi

DarkMoon hanya mempromosikan temuan jika ada bukti yang mendukungnya. Sinyal lemah seperti respons HTTP 200 generik, *payload* yang terefleksi, dan indikator yang ambigu akan diturunkan peringkatnya dan diberi label **Unconfirmed**.

Temuan yang dikonfirmasi dilengkapi dengan perintah yang dieksekusi, keluaran mentah, pasangan permintaan dan respons HTTP, serta jejak eksekusi yang mendukungnya. Boutayeb menegaskan, "LLM tidak pernah diperlakukan sebagai sumber kebenaran. Bukti yang dikumpulkan dari lingkungan target tetap menjadi sumber kebenaran." Dia menambahkan bahwa tujuan ini menjaga validasi analis, mengurangi *triage* manual, dan memastikan setiap kesimpulan dapat dilacak dan direproduksi.

DarkMoon tersedia secara gratis di GitHub, memberikan kesempatan bagi siapa saja untuk meningkatkan postur keamanan mereka dengan otomatisasi AI.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/29/darkmoon-open-source-ai-pentesting-platform/

DarkMoon adalah platform pentesting AI open-source yang mengotomatisasi penilaian keamanan. Pelajari bagaimana DarkMoon memisahkan logika dari eksekusi, menggunakan agen khusus, dan memberikan laporan berbasis bukti untuk menjaga sistem Anda tetap aman.

DarkMoon: Platform Pentesting AI Open-Source untuk Otomatisasi Penilaian Keamanan

Di dunia teknologi suara yang terus berkembang, muncullah pemain baru yang mengubah cara kita berinteraksi dengan AI suara. Perkenalkan **Voicebox: A Multi-lingual Text-to-Speech Model**, sebuah studio suara AI sumber terbuka yang beroperasi secara lokal di mesin Anda. Aplikasi ini menawarkan alternatif gratis untuk layanan seperti ElevenLabs dan WisprFlow, menggabungkan kemampuan input dan output suara dalam satu paket.

## Apa itu Voicebox?

Voicebox adalah studio suara AI **lokal-first** yang berarti semua model, data suara, dan rekaman tetap berada di mesin Anda. Ini memastikan privasi lengkap. Anda dapat mengkloning suara hanya dari beberapa detik audio, lalu menghasilkan ucapan dalam 23 bahasa menggunakan tujuh mesin Text-to-Speech (TTS) berbeda. Aplikasi ini juga memungkinkan Anda mendikte ke bidang teks mana pun dengan hotkey global, serta memberikan suara pilihan Anda kepada agen AI yang kompatibel.

Voicebox mengambil peran yang biasanya dipegang oleh dua layanan cloud terpisah. ElevenLabs fokus pada output suara, sementara WisprFlow mengelola input. Voicebox menggabungkan keduanya, menjembataninya dengan LLM lokal untuk penyempurnaan dan persona per-profil, semuanya berjalan di komputer Anda.

## Fitur Unggulan Voicebox

Voicebox menghadirkan berbagai fitur canggih yang meningkatkan kemampuan Anda dalam mengelola suara digital:

### Kloning Suara Multi-Mesin dan Banyak Bahasa

Voicebox menyediakan tujuh mesin TTS, masing-masing dengan keunggulan tersendiri, yang dapat Anda gunakan sesuai kebutuhan. Aplikasi ini mendukung kloning suara zero-shot dari sampel referensi, dan menawarkan lebih dari 50 suara preset yang dikurasi melalui Kokoro serta Qwen CustomVoice. Anda juga dapat menghasilkan ucapan dalam 23 bahasa, mulai dari Inggris hingga Arab, Jepang, Hindi, dan Swahili.

Berikut adalah detail dari beberapa mesin TTS yang tersedia:

| Mesin                  | Bahasa      | Keunggulan                                                                                                                                              |
| :--------------------- | :---------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Qwen3-TTS              | 10          | Kloning multibahasa berkualitas tinggi, instruksi pengiriman ("speak slowly", "whisper")                                                                |
| Qwen CustomVoice       | 10          | 9 suara preset yang dikurasi dengan kontrol pengiriman bahasa alami, tidak memerlukan audio referensi                                                   |
| LuxTTS                 | Inggris     | Ringan (~1GB VRAM), output 48kHz, 150x realtime di CPU                                                                                                  |
| Chatterbox Multilingual| 23          | Cakupan bahasa terluas, termasuk Arab, Denmark, Finlandia, Yunani, Ibrani, Hindi, Melayu, Norwegia, Polandia, Swahili, Swedia, Turki, dan lainnya          |
| Chatterbox Turbo       | Inggris     | Model 350M cepat dengan tag emosi/suara paralinguistik                                                                                                  |
| TADA                   | 10          | Model bahasa ucapan HumeAI, audio koheren lebih dari 700 detik, penjajaran ganda teks-akustik                                                           |
| Kokoro                 | 8           | 50 suara preset yang dikurasi, model 82M kecil, inferensi CPU cepat                                                                                   |

Perlu diingat, hanya **Chatterbox Turbo** yang menginterpretasikan tag paralinguistik seperti `[laugh]` atau `[sigh]`. Mesin lain akan membacanya secara harfiah sebagai teks. Anda dapat menggunakan tanda `/` di input teks untuk menyisipkan tag ekspresif seperti `[chuckle]`, `[gasp]`, atau `[clear throat]`.

### Efek Suara Post-Processing

Voicebox dilengkapi dengan delapan efek audio yang ditenagai oleh pustaka `pedalboard` dari Spotify. Anda dapat menerapkan efek ini setelah generasi suara, mempratinjaunya secara real-time, dan membuat preset yang dapat digunakan kembali. Efek-efek ini juga dapat ditetapkan sebagai default per-profil.

Berikut adalah daftar efek yang tersedia:

| Efek                 | Deskripsi                                                        |
| :------------------- | :--------------------------------------------------------------- |
| Pitch Shift          | Mengubah nada naik atau turun hingga 12 semitone                 |
| Reverb               | Ukuran ruangan, redaman, campuran basah/kering yang dapat dikonfigurasi |
| Delay                | Gema dengan waktu, umpan balik, dan campuran yang dapat disesuaikan |
| Chorus / Flanger     | Penundaan yang dimodulasi untuk tekstur metalik atau mewah       |
| Compressor           | Kompresi rentang dinamis                                         |
| Gain                 | Penyesuaian volume (-40 hingga +40 dB)                           |
| High-Pass Filter     | Menghilangkan frekuensi rendah                                   |
| Low-Pass Filter      | Menghilangkan frekuensi tinggi                                   |

Aplikasi ini hadir dengan empat preset bawaan seperti Robotic, Radio, Echo Chamber, dan Deep Voice.

### Input & Output Suara Agen AI

Voicebox mengelola kedua sisi loop I/O suara. Anda dapat menggunakan **hotkey diktasi global** untuk berbicara, dan transkrip akan langsung ditempelkan ke bidang teks yang aktif (didukung di macOS). Fitur ini juga menyertakan LLM opsional untuk membersihkan "ums", gagap, dan permulaan yang salah sebelum ditempel.

Untuk **output suara agen AI**, agen yang mendukung Model Context Protocol (MCP) seperti Claude Code atau Cursor dapat berbicara kepada Anda menggunakan suara yang telah Anda kloning, cukup dengan satu panggilan `voicebox.speak`. Voicebox menampilkan "pill" di layar untuk menunjukkan status perekaman, transkripsi, penyempurnaan, atau berbicara, baik untuk diktasi maupun saat agen berbicara.

```jsx
// Dalam agen yang kompatibel dengan MCP:
await voicebox.speak({
  text: "Penyebaran telah selesai.",
  profile: "Morgan",
});
```

### Manajemen Suara dan Cerita

Voicebox memungkinkan Anda membuat profil suara dari file audio atau merekam langsung di aplikasi. Anda dapat mengelola profil dengan deskripsi dan tag bahasa, serta mengimpor atau mengekspornya. Fitur **Stories editor** menyediakan lini masa multi-track untuk menyusun percakapan, podcast, atau narasi, dengan kemampuan drag-and-drop, pemotongan, dan pembagian audio.

Setiap generasi suara mendukung beberapa versi: `Original` (output TTS bersih), `Effects versions` (rantai efek berbeda), `Takes` (regenerasi dengan seed baru untuk variasi), `Source tracking`, dan `Favorites`.

### Dukungan LLM Lokal & Privasi Penuh

Voicebox menawarkan **privasi lengkap**. Semua model, data suara, dan rekaman tetap berada di mesin Anda. Ini sangat penting untuk menjaga kerahasiaan. Voicebox menyertakan LLM Qwen3 lokal (0.6B / 1.7B / 4B) yang berbagi runtime dengan TTS dan STT. LLM ini mendukung fitur **Persona Suara**, di mana Anda dapat melampirkan kepribadian bebas ke profil suara mana pun. Ini memungkinkan Anda untuk `Compose` (menghasilkan baris dalam karakter) atau `Speak in character` (menulis ulang teks masukan melalui LLM persona sebelum TTS).

### Performa dan Kompatibilitas Lintas Platform

Voicebox dibangun dengan Tauri (Rust) untuk **performa asli**, bukan Electron. Ini memastikan pengalaman pengguna yang lebih cepat dan responsif. Aplikasi ini berjalan di berbagai platform dengan dukungan GPU yang luas:

| Platform               | Backend                | Catatan                                                              |
| :--------------------- | :--------------------- | :------------------------------------------------------------------- |
| macOS (Apple Silicon)  | MLX (Metal)            | 4-5x lebih cepat melalui Neural Engine                               |
| Windows / Linux (NVIDIA) | PyTorch (CUDA)         | Mengunduh biner CUDA secara otomatis dari dalam aplikasi               |
| Linux (AMD)            | PyTorch (ROCm)         | Mengonfigurasi HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION secara otomatis               |
| Windows (GPU apa pun)  | DirectML               | Dukungan GPU Windows universal                                       |
| Intel Arc              | IPEX/XPU               | Akselerasi GPU diskrit Intel                                         |
| Apa pun                | CPU                    | Berfungsi di mana saja, tetapi lebih lambat                         |

Untuk fitur Speech-to-Text (STT), Voicebox menggunakan **OpenAI Whisper** (Base / Small / Medium / Large, serta Turbo yang sekitar 8x lebih cepat dari Whisper Large). STT ini berjalan di MLX (Apple Silicon) atau PyTorch (CUDA / ROCm / DirectML / CPU) tergantung platform Anda.

## Integrasi API dan MCP

Voicebox menyediakan **REST API** untuk mengintegrasikan I/O suara ke dalam aplikasi dan agen Anda sendiri. Ini memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan fungsionalitas Voicebox secara terprogram.

```bash
# Menghasilkan ucapan
curl -X POST http://127.0.0.1:17493/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Halo dunia", "profile_id": "abc123", "language": "en"}'

# Output suara agen ,  aplikasi atau skrip apa pun dapat berbicara dengan suara yang dikloning
curl -X POST http://127.0.0.1:17493/speak \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Voicebox-Client-Id: skrip-saya" \
  -d '{"text": "Penyebaran telah selesai.", "profile": "Morgan"}'

# Mentranskripsikan file audio
curl -X POST http://127.0.0.1:17493/transcribe \
  -F "audio=@rekaman.wav" \
  -F "model=whisper-turbo"
```

Voicebox juga dilengkapi server **Model Context Protocol (MCP)** bawaan. Ini memungkinkan agen yang kompatibel dengan MCP (seperti Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, atau ekstensi VS Code MCP) untuk berbicara, mentranskripsi, dan menjelajahi rekaman serta profil suara. Pengikatan suara per-klien dapat dikelola di pengaturan Voicebox.

## Melihat ke Masa Depan: Roadmap Voicebox

Pengembang Voicebox memiliki rencana ambisius untuk masa depan. Beberapa fitur yang ada di **roadmap** meliputi:

*   **Windows / Linux auto-paste**: Untuk paritas penempelan diktasi.
*   **Perluasan mesin STT**: Menambahkan Parakeet v3 dan Qwen3-ASR untuk cakupan bahasa yang lebih luas dan kualitas non-Inggris yang lebih baik.
*   **Routing pipeline**: Rantai sumber → transformasi → sink yang dapat dikonfigurasi.
*   **Transkripsi streaming**: `WebSocket /transcribe/stream` untuk transkripsi parsial saat Anda berbicara.
*   **LLM pidato ujung-ke-ujung**: Model seperti Moshi, GLM-4-Voice, Qwen2.5 Omni untuk suara-ke-suara tanpa teks perantara.
*   **Desain suara**: Membuat suara baru dari deskripsi teks.
*   **Perekaman jangka panjang**: Perekam dual-stream (mikrofon + audio sistem) dengan transformasi LLM ringkasan.
*   **Sinks platform**: Integrasi opt-in dengan Apple Notes, Obsidian, dan lainnya.
*   **Arsitektur plugin**: Memperluas dengan model, transformasi, dan sink kustom.
*   **Pendamping seluler**: Mengontrol Voicebox dari ponsel Anda.

## Memulai dengan Voicebox

Anda bisa mengunduh Voicebox untuk macOS, Windows, atau Docker langsung dari situs web mereka. Pengguna Linux saat ini perlu membangun dari sumber. Jika Anda seorang pengembang, Voicebox menawarkan alur kerja yang mudah untuk memulai:

```bash
git clone https://github.com/jamiepine/voicebox.git
cd voicebox
just setup # membuat Python venv, menginstal semua dependensi
just dev   # memulai backend + aplikasi desktop
```

Pastikan Anda memiliki Bun, Rust, Python 3.11+, dan Xcode (di macOS) sebagai prasyarat.

Voicebox bukan hanya alat. Ini adalah ekosistem suara yang berjalan di mesin Anda, memberikan kekuatan kloning suara, sintesis multibahasa, diktasi, dan integrasi agen AI, semua dengan privasi penuh.

## Referensi
https://github.com/jamiepine/voicebox

Voicebox adalah studio suara AI lokal dan open-source yang memungkinkan Anda mengkloning suara, menghasilkan ucapan dalam 23 bahasa, mendikte teks, dan memberikan suara pada agen AI, semuanya berjalan di mesin Anda.

Voicebox: Studio Suara AI Lokal yang Multifungsi dan Multi-bahasa

# Calibre 7.10: Tampilan Baru untuk Content Server Manajer E-book Open-Source

Pengguna **Calibre**, manajer e-book open-source yang dikenal luas, mendapatkan pembaruan penting. Versi terbaru **Calibre 7.10: Open-Source E-Book Manager Brings New UI to the Content Server**. Pembaruan ini fokus pada antarmuka pengguna Content Server.

## Mengenal Calibre 7.10 dan Perubahan UI

Calibre 7.10 merupakan versi terbaru dari perangkat lunak manajer e-book sumber terbuka ini. Pembaruan utama yang dibawa adalah antarmuka pengguna (UI) baru. UI ini khusus dihadirkan untuk bagian **Content Server**.

Sebagai manajer e-book open-source, Calibre memungkinkan pengguna mengelola koleksi buku digital mereka. Fitur Content Server adalah salah satu komponen penting yang terdapat di Calibre. Melalui fitur ini, pengguna dapat mengakses perpustakaan e-book mereka via peramban web. Dengan UI baru ini, pengalaman dalam menggunakan Content Server Calibre diperbarui.

Calibre, dengan sifatnya yang open-source, terus berkembang. Versi 7.10 ini melanjutkan komitmen pengembangnya untuk menyediakan alat pengelolaan e-book yang fungsional.

## Referensi
https://9to5linux.com/calibre-9-10-open-source-e-book-manager-brings-new-ui-to-the-content-server

Calibre 7.10, manajer e-book sumber terbuka, kini hadir dengan antarmuka pengguna baru khusus untuk Content Server.

Calibre 7.10: Tampilan Baru untuk Content Server Manajer E-book Open-Source

Banyak dari kita mungkin berpikir, kalau ada yang gratis, pasti ada kekurangannya. Apalagi saat mencari aplikasi untuk produktivitas atau kreativitas, pikiran pertama seringkali tertuju pada software berbayar yang populer. Namun, kenyataannya tidak selalu demikian. Di dunia teknologi, ada banyak **Free and Open Source (FOSS) Apps That Are Better Than Paid Alternatives**, dan ini bukan sekadar klaim kosong.

Mungkin kamu bertanya, apa sih FOSS itu? Singkatnya, FOSS adalah gabungan dari "Free Software" dan "Open Source Software". "Free" di sini lebih mengacu pada kebebasan, bukan hanya gratis dalam arti tidak berbayar. Itu artinya, kamu bebas menggunakan, mempelajari, memodifikasi, dan mendistribusikan ulang kode sumbernya. Kode sumber yang terbuka ini menjadi kunci mengapa FOSS seringkali unggul. Mari kita bedah alasannya.

### Kontrol Penuh Ada di Tangan Kamu

Salah satu daya tarik utama dari FOSS adalah kontrol. Ketika menggunakan software berbayar, kamu pada dasarnya menyewa lisensi dan terikat pada aturan pengembang. Kamu tidak bisa melihat bagaimana software itu bekerja di balik layar, apalagi mengubahnya.

Dengan FOSS, situasinya berbeda jauh. Kamu bisa melihat **kode sumbernya**. Ini memberikan kebebasan untuk memahami fungsionalitasnya, menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik kamu, atau bahkan memodifikasinya jika kamu punya keahlian. Bayangkan, kamu punya sebuah mobil dan bisa mengubah mesinnya sendiri sesuai keinginan, bukan hanya sekadar menggunakannya. Itu adalah esensi kontrol yang ditawarkan FOSS.

### Transparansi dan Keamanan yang Lebih Baik

Kode sumber yang terbuka berarti siapa saja bisa memeriksanya. Ini menciptakan lingkungan yang sangat transparan. Jika ada bug, celah keamanan, atau bahkan niat jahat tersembunyi, kemungkinan besar akan cepat terdeteksi dan diperbaiki oleh komunitas.

Berbeda dengan software proprietary, di mana kode sumbernya tertutup. Kamu harus percaya penuh pada pengembang bahwa tidak ada masalah keamanan tersembunyi atau fitur yang mengumpulkan data kamu tanpa izin. Dengan FOSS, banyak mata yang melihat, artinya keamanan dan privasi pengguna seringkali lebih terjamin. Ini seperti memiliki rumah dengan jendela transparan di mana semua orang bisa melihat apa yang terjadi di dalamnya, membuatnya lebih sulit bagi siapa pun untuk melakukan hal yang tidak benar.

### Komunitas Kuat dan Inovasi Cepat

FOSS berkembang berkat kontribusi dari komunitas global yang antusias. Ini berarti pengembangan tidak hanya bergantung pada satu perusahaan, melainkan ribuan pengembang dan pengguna yang saling berkolaborasi.

Dampaknya adalah inovasi bisa terjadi dengan sangat cepat. Fitur baru bisa diimplementasikan, bug bisa diperbaiki, dan performa bisa dioptimalkan secara berkelanjutan. Jika kamu menghadapi masalah, ada komunitas besar di forum atau kanal diskusi yang siap membantu. Kamu tidak perlu menunggu dukungan resmi dari satu vendor saja. Ini seperti kamu bergabung dengan sebuah tim besar yang punya misi sama untuk membuat software jadi lebih baik setiap hari.

### Tanpa Biaya Lisensi dan Tidak Ada Vendor Lock-in

Tentu saja, salah satu keuntungan paling nyata adalah tidak ada biaya lisensi. Ini sangat menguntungkan bagi individu, startup, atau organisasi dengan anggaran terbatas. Kamu bisa mendapatkan software berkualitas tinggi tanpa perlu membayar mahal untuk setiap pengguna atau setiap tahun.

Selain itu, FOSS juga menghindarkan kamu dari **vendor lock-in**. Ini adalah situasi di mana kamu sangat bergantung pada satu vendor sehingga sulit untuk beralih ke produk lain. Karena kode sumbernya terbuka, kamu selalu punya opsi untuk memodifikasi atau menggunakan fork dari software tersebut jika arah pengembangan utamanya tidak sesuai dengan kebutuhan kamu.

### Fleksibilitas dan Kustomisasi Tanpa Batas

Karena kode sumbernya terbuka, FOSS menawarkan tingkat fleksibilitas yang luar biasa. Kamu bisa menyesuaikan fitur, tampilan, hingga integrasi dengan sistem lain. Ini sangat berguna untuk skenario penggunaan spesifik yang mungkin tidak didukung oleh software berbayar yang "satu ukuran untuk semua."

Jadi, mengapa banyak FOSS apps yang bisa lebih baik dari alternatif berbayar? Jawabannya ada pada kebebasan, transparansi, dukungan komunitas, inovasi yang cepat, dan tentu saja, tanpa biaya. FOSS bukan hanya tentang gratis, tetapi tentang pemberdayaan pengguna. Jadi, jangan ragu untuk menjelajahi dunia aplikasi sumber terbuka dan rasakan sendiri perbedaannya. Kamu mungkin akan terkejut menemukan alat terbaik kamu berikutnya ada di sana, tanpa perlu mengeluarkan sepeser pun.

## Referensi
https://www.howtogeek.com/foss-apps-better-than-paid-apps/

Jelajahi mengapa aplikasi Free and Open Source (FOSS) seringkali menawarkan keunggulan tak terduga dibandingkan alternatif berbayar, memberikan kontrol dan transparansi.

FOSS Apps, Rahasia di Balik Keunggulan Aplikasi Gratis dan Sumber Terbuka

Pernahkah Anda memainkan sebuah franchise game raksasa selama bertahun-tahun, lalu tiba-tiba menemukan plot hole fatal yang merusak seluruh imersi cerita? Di industri game modern, menjaga konsistensi narasi lintas ekspansi dan sekuel sering kali menjadi mimpi buruk logistik. Tim penulis berganti, semesta game makin membengkak, dan akhirnya lore menjadi berantakan. 

Menariknya, Epic Games mencoba pendekatan yang tidak lazim: membawa alur narasi ke format repositori open-source publik (github.com/EpicGames/lore). Langkah ini mengubah paradigma lama di mana bibel cerita studio selalu dikunci rapat di brankas internal.

## Git untuk Cerita: Bukan Lagi Sekadar Kode

Bagi orang-orang yang terbiasa berkutat di software development, konsep Git sudah mendarah daging: Anda punya *single source of truth*, riwayat revisi yang jelas, dan kemampuan untuk melacak setiap perubahan baris demi baris. 

Epic Games mengadopsi struktur ini bukan untuk mengompilasi engine C++, melainkan untuk mengelola semesta cerita. Repositori lore open-source adalah platform terpusat di mana seluruh elemen narasi disimpan, ditata, dan dibuka untuk publik. 

Komunitas tidak lagi hanya menjadi konsumen pasif di ujung rantai distribusi. Mereka kini bisa melihat langsung dokumentasi kanon, meneliti detail dunia game, hingga mengidentifikasi kontradiksi cerita secara transparan.

| Aspek | Pendekatan Tradisional (Internal Wiki) | Repositori Lore Open-Source |
| :--- | :--- | :--- |
| **Akses Data** | Tertutup hanya untuk tim developer | Terbuka untuk publik dan komunitas |
| **Pendeteksian Inkonsistensi** | Mengandalkan tim QA/penulis internal | Didukung crowdsourcing ribuan pemain |
| **Mekanisme Koreksi** | Birokrasi internal yang lambat | Transparan via Issue Tracker dan Pull Request |
| **Kepemilikan Narasi** | Sentralistik | Kolaboratif dengan kurasi ketat developer |

## Keuntungan Riil bagi Komunitas dan Kreator

Membuka basis data narasi ke publik memberikan keuntungan instan bagi para pemain garis keras dan kreator konten:

* **Kepastian Kanon Tanpa Debat Kusir:** Teori konspirasi liar di forum sering kali memicu perdebatan tanpa ujung. Dengan repositori resmi, ada rujukan absolut yang bisa diverifikasi kapan saja.
* **Fondasi Solid untuk Fan-Art dan Fan-Fiction:** Kreator pihak ketiga tidak perlu lagi menebak latar belakang karakter. Mereka bisa membangun cerita turunan di atas pondasi kanon yang akurat.
* **Sense of Ownership yang Kuat:** Gamer merasa suaranya didengar ketika mereka bisa berkontribusi langsung pada ekosistem semesta yang mereka cintai.

Bagi developer, langkah ini ibarat mendapatkan ribuan proofreader sukarela secara gratis. Inkonsistensi lini masa, salah sebut nama faksi, atau lore yang bertabrakan antargame bisa ditemukan jauh lebih cepat sebelum game dirilis ke pasar.

## Tantangan Nyata: Membendung "Chaos" di Ranah Kanon

Membuka pintu kolaborasi seluas-luasnya tentu membawa risiko struktural. Memoderasi kode program saja butuh tenaga ekstra, apalagi mengurusi narasi fiksi yang penuh interpretasi subjektif.

Tantangan terberat ada pada kurasi dan moderasi. Jika terlalu banyak suara masuk tanpa filter ketat, repositori akan berubah menjadi wadah perdebatan kusir. Developer harus menetapkan garis demarkasi yang tegas antara ide kreatif komunitas dan kanon resmi studio.

Keputusan akhir tetap harus berada di tangan tim pengembang inti. Tanpa hierarki review yang solid, semesta cerita justru akan kehilangan arah dan membingungkan pemain baru.

## Cara Berkontribusi: Dari "Read-Only" Menjadi Kontributor

Mekanisme partisipasi di repositori lore ini meminjam standar alur kerja open-source modern:

```bash
# Ilustrasi alur kerja kontribusi lore
git clone https://github.com/EpicGames/lore.git
git checkout -b fix/timeline-inconsistency
# Lakukan koreksi fakta narasi pada dokumen markdown
git commit -m "Fix: Memperbaiki kesalahan urutan waktu pertempuran faksi"
git push origin fix/timeline-inconsistency
# Buka Pull Request untuk direview oleh tim naratif Epic Games
```

Pemain dapat memulai dengan membaca dokumentasi yang tersedia, membuka Issue jika menemukan kontradiksi data, atau mengajukan Pull Request berisi usulan perbaikan detail cerita. 

## Paradigma Baru Storytelling Digital

Inisiatif Epic Games lewat repositori lore terbuka membuktikan bahwa batas antara developer dan gamer semakin tipis. Model ini bukan hanya soal transparansi dokumen, melainkan eksperimen kultural dalam merawat intellectual property (IP) berskala besar. 

Jika proyek ini berhasil dipertahankan secara konsisten, format open-source berpotensi menjadi standar baru bagi studio besar dalam mendokumentasikan semesta game mereka.

## Referensi
* https://github.com/EpicGames/lore

Epic Games menguji coba repositori lore open-source untuk menjaga konsistensi cerita semesta game mereka. Simak ulasan mendalam tentang dampaknya bagi gamer dan developer.

Mengapa Epic Games Membuka Lore Mereka ke GitHub? Ini Bukan Sekadar Fan-Fiction Biasa

DeepReinforce Hadirkan Ornith 1.0, Model Coding Open-Source yang Belajar Scaffolds RL Sendiri

DeepReinforce baru saja membuat pengumuman penting bagi dunia pengembangan perangkat lunak. Mereka telah meluncurkan **Ornith 1.0: An Open-Source Coding Model Family That Learns Its Own RL Scaffolds**. Ini adalah rilis yang menarik, menandai langkah baru dalam pengembangan model coding.

### Mengenal Ornith 1.0

Jadi, apa sebenarnya **Ornith 1.0** itu? Ini adalah sebuah keluarga model coding. Artinya, DeepReinforce merancang Ornith sebagai serangkaian model yang berfokus pada tugas-tugas coding. Bagian "**open-source**" berarti siapa saja bisa mengakses, mempelajari, dan bahkan memodifikasi kodenya. Hal ini mendorong kolaborasi dan inovasi dari komunitas pengembang yang lebih luas.

### Fitur Kunci: Belajar Scaffolds RL Sendiri

Salah satu aspek yang membedakan Ornith 1.0 adalah kemampuannya yang unik. Model ini belajar **scaffolds Reinforcement Learning (RL)** miliknya sendiri. Dalam konteks ini, "scaffolds" bisa diartikan sebagai kerangka kerja atau struktur pendukung yang digunakan model untuk belajar dan beradaptasi. Kemampuan untuk secara mandiri belajar dan membentuk struktur RL-nya menunjukkan pendekatan canggih dalam desain model coding ini. Ini memberi model fleksibilitas dalam cara mereka mendekati dan memecahkan masalah coding.

### Implikasi untuk Komunitas Pengembang

Dengan menjadi **open-source**, Ornith 1.0 membuka pintu bagi pengembang dan peneliti untuk mengeksplorasi cara kerja internalnya. Komunitas dapat memeriksa bagaimana model ini belajar RL scaffolds-nya sendiri. Potensi kolaborasi di sekitar model semacam ini bisa sangat besar. Para developer bisa memanfaatkannya sebagai dasar untuk proyek mereka. Selain itu, kemampuan model untuk mandiri dalam membangun kerangka pembelajarannya sendiri mungkin menandakan arah baru dalam bagaimana kita berpikir tentang alat bantu coding di masa depan.

Rilis **Ornith 1.0** dari DeepReinforce ini menjadi sorotan sebagai keluarga model coding yang tidak hanya open-source, tetapi juga memiliki fitur unik untuk belajar scaffolding Reinforcement Learning-nya secara mandiri. Ini layak untuk diperhatikan oleh siapa pun yang tertarik pada masa depan pengembangan perangkat lunak dan kecerdasan buatan.

## Referensi
https://www.marktechpost.com/2026/06/25/deepreinforce-releases-ornith-1-0-an-open-source-coding-model-family-that-learns-its-own-rl-scaffolds/

DeepReinforce merilis Ornith 1.0, sebuah keluarga model coding open-source yang mampu belajar struktur Reinforcement Learning (RL) miliknya sendiri.

DeepReinforce Hadirkan Ornith 1.0, Model Coding Open-Source yang Belajar Scaffolds RL Sendiri

Sebagai mahasiswa di bidang Sains, Teknologi, Teknik, dan Matematika, atau sering disebut STEM, Anda pasti menyadari bahwa teknologi selalu bergerak maju. Salah satu pilar penting dalam kemajuan ini adalah dunia *open source*. Ini bukan hanya tentang perangkat lunak gratis, tetapi juga tentang ekosistem kolaborasi dan inovasi. Memahami **Open Source Tools yang Wajib Diketahui Mahasiswa STEM** akan membuka banyak pintu, mulai dari pembelajaran hingga pengembangan karier.

Kita akan bedah mengapa memahami prinsip dan manfaat dari alat-alat *open source* sangat krusial bagi perjalanan akademis dan profesional Anda. Ini bukan sekadar tren, melainkan sebuah fondasi kuat dalam lanskap teknologi modern.

## Mengapa Mahasiswa STEM Perlu Memahami Open Source

Ada beberapa alasan mendasar mengapa perangkat lunak *open source* menjadi aset berharga bagi setiap mahasiswa STEM. Manfaatnya jauh melampaui sekadar biaya.

### Aksesibilitas Tanpa Batas

Salah satu daya tarik utama dari *open source* adalah ketersediaannya tanpa biaya. Anda tidak perlu mengeluarkan uang untuk membeli lisensi mahal. Ini berarti siapa pun, di mana pun, dapat mengakses dan menggunakan alat-alat ini untuk belajar, bereksperimen, dan membangun proyek. Mahasiswa bisa fokus pada pembelajaran tanpa terbebani biaya, yang seringkali menjadi hambatan besar. Kemampuan untuk menginstal perangkat lunak yang sama di berbagai perangkat juga mempermudah transisi dari laboratorium kampus ke perangkat pribadi.

### Transparansi dan Pembelajaran Mendalam

Perangkat lunak *open source* berarti kode sumbernya dapat dilihat, diubah, dan didistribusikan oleh siapa saja. Bagi mahasiswa STEM, ini adalah kesempatan emas untuk pembelajaran. Anda tidak hanya menjadi pengguna, tetapi juga bisa melihat "jeroan" dari perangkat lunak yang Anda gunakan. Mempelajari bagaimana suatu algoritma diimplementasikan, bagaimana data diproses, atau bagaimana sebuah sistem berinteraksi, semua itu bisa diakses melalui kode sumbernya. Ini mendorong pemahaman yang lebih dalam dan membantu Anda memecahkan masalah dengan cara yang lebih fundamental.

### Komunitas Kolaboratif yang Kuat

Di balik setiap proyek *open source* yang sukses, ada komunitas pengembang yang aktif dan suportif. Mahasiswa dapat bergabung dengan komunitas ini, mengajukan pertanyaan, berbagi pengetahuan, dan bahkan berkontribusi pada proyek. Berinteraksi dengan para ahli dan sesama pelajar dari seluruh dunia akan memperluas wawasan Anda. Ini juga melatih keterampilan komunikasi dan kolaborasi, yang sangat dicari di dunia kerja. Bantuan cepat dari forum atau dokumentasi yang dibuat komunitas seringkali sangat membantu saat menghadapi *bug* atau masalah.

### Fleksibilitas dan Kustomisasi

Perangkat lunak *open source* menawarkan kebebasan untuk memodifikasi dan mengadaptasi sesuai kebutuhan spesifik Anda. Jika ada fitur yang Anda inginkan tetapi tidak tersedia, Anda bisa menambahkannya sendiri. Jika ada bagian yang tidak efisien, Anda bisa mengoptimalkannya. Fleksibilitas ini sangat berharga dalam proyek-proyek STEM yang seringkali membutuhkan solusi yang sangat spesifik dan terkustomisasi. Anda bisa membuat alat ini bekerja persis seperti yang Anda inginkan, bukan sebaliknya.

## Membangun Keterampilan Krusial untuk Masa Depan

Penggunaan *open source tools* tidak hanya membantu dalam tugas-tugas akademis, tetapi juga membangun keterampilan yang esensial untuk karier Anda.

### Keterampilan Teknis Praktis

Dengan terjun langsung ke kode sumber dan mekanisme alat *open source*, Anda akan mengembangkan pemahaman teknis yang kuat. Ini termasuk kemampuan untuk mengkonfigurasi sistem, memahami *debugging*, dan bahkan menulis kode untuk memodifikasi fungsionalitas. Pengalaman praktis semacam ini jauh lebih berharga daripada hanya sekadar tahu cara menekan tombol di antarmuka grafis. Anda menjadi seorang *builder*, bukan hanya *user*.

### Kolaborasi dan Pemecahan Masalah

Proyek *open source* sering melibatkan kerja tim yang terdistribusi. Anda akan belajar bagaimana berkolaborasi menggunakan sistem kontrol, berkomunikasi tentang perubahan kode, dan menyelesaikan konflik. Ini adalah simulasi langsung dari lingkungan kerja di banyak perusahaan teknologi dan riset. Kemampuan untuk secara efektif berkontribusi pada proyek tim adalah aset besar dalam CV Anda. Anda juga akan terbiasa dengan metode pemecahan masalah yang efektif ketika berhadapan dengan kode yang kompleks.

### Relevansi Industri

Banyak industri, mulai dari teknologi finansial hingga penelitian ilmiah, sangat bergantung pada perangkat lunak *open source*. Mengenal dan mahir menggunakan alat-alat ini memberikan Anda keunggulan kompetitif. Anda akan berbicara dalam bahasa yang sama dengan profesional di lapangan, memahami *workflow* mereka, dan dapat langsung berkontribusi pada proyek nyata. Ini menunjukkan inisiatif dan kesiapan Anda untuk lingkungan kerja yang sebenarnya.

## Memulai Perjalanan dengan Open Source

Jika Anda merasa sedikit bingung harus mulai dari mana, jangan khawatir. Langkah pertama adalah eksplorasi. Cari tahu proyek *open source* apa yang relevan dengan bidang studi Anda. Mulailah dengan menggunakannya untuk tugas-tugas Anda. Setelah Anda nyaman, coba selami dokumentasinya, bergabung dengan forum komunitas, dan mungkin suatu hari nanti, Anda bisa berkontribusi dengan mengirimkan perbaikan kecil atau fitur baru. Perjalanan dengan *open source* adalah proses berkelanjutan yang akan memperkaya pengalaman STEM Anda secara signifikan.

Mempelajari *open source tools* adalah investasi terbaik yang bisa Anda lakukan untuk masa depan pendidikan dan karier Anda di bidang STEM. Ini bukan hanya tentang perangkat lunak, melainkan tentang filosofi berbagi, belajar, dan berinovasi bersama.

## Referensi
https://www.freecodecamp.org/news/open-source-tools-every-stem-student-should-know-about/

Pahami mengapa Open Source Tools yang Wajib Diketahui Mahasiswa STEM sangat penting untuk pengembangan keahlian, kolaborasi, dan karier masa depan tanpa biaya.

Mengungkap Potensi Open Source Tools untuk Mahasiswa STEM

Dunia teknologi finansial (fintech) tidak pernah berhenti bergerak, terutama dengan integrasi kecerdasan buatan (AI) yang makin masif. Para pengembang dan peneliti terus berinovasi, menciptakan alat serta framework yang mengubah cara kita menganalisis pasar dan melakukan perdagangan. Proyek-proyek ini seringkali dibagikan secara terbuka di platform seperti GitHub, dan informasi pentingnya kadang tersebar melalui layanan seperti **MarkdownPastebin** untuk kemudahan akses dan berbagi.

Minggu ini, ada beberapa repositori GitHub di ranah keuangan dan AI yang mengalami pertumbuhan bintang paling pesat. Ini menunjukkan arah inovasi, minat komunitas, dan potensi besar yang mereka miliki. Mari kita telusuri apa saja yang sedang naik daun.

## Proyek AI & Keuangan Paling Cepat Berkembang di GitHub

Berikut adalah daftar proyek open-source yang paling banyak menarik perhatian minggu ini, menunjukkan perkembangan signifikan dalam penggabungan AI dan dunia keuangan:

| Proyek                 | Bintang Terbaru     | Deskripsi Singkat                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
| :--------------------- | :------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| TradingAgents          | +~2,000 ★           | Framework trading LLM multi-agen untuk riset dan eksekusi finansial. Menggabungkan agen analis, model sentimen, penalaran portofolio, dan dinamika firma trading sungguhan.                                                                                                                                      |
| MoneyPrinterTurbo      | +11,147 ★           | Generator video pendek satu klik bertenaga AI LLM. Digunakan luas dalam *AI-driven content monetization pipelines*. Peningkatan bintang terbesar minggu ini di antara semua repo AI yang berdekatan dengan keuangan.                                                                                             |
| OpenBB-finance         | N/A                 | Platform data finansial *open-source* untuk analis, *quant*, dan agen AI. Meliputi saham, derivatif, kripto, pendapatan tetap, dan makro. Dikembangkan aktif.                                                                                                                                               |
| nofx                   | N/A                 | Terminal trading *AI-native* untuk saham AS, komoditas, forex, dan kripto. Data pasar real-time dengan analisis cerdas bawaan dan arsitektur siap-agen.                                                                                                                                                              |
| Vibe-Trading           | +728 ★              | Agen trading AI personal dengan arsitektur multi-agen, dukungan MCP, *backtesting*, dan trading algoritmik lintas kelas aset. Dibangun oleh laboratorium riset HKUDS.                                                                                                                                              |
| Qu                     | N/A                 | Platform trading kuantitatif AI untuk kripto, saham, dan forex. Termasuk *live trading*, *backtesting*, analitik pasar, dan integrasi dengan Binance, Alpaca, MT5, dan Coinbase.                                                                                                                                   |
| AI4Finance-Fou         | N/A                 | Platform agen AI *open-source* untuk analisis finansial menggunakan LLM. Meliputi robo-advisory, analisis laporan, dan riset pasar. Dipelihara oleh AI4Finance Foundation.                                                                                                                                     |
| ValueCell-ai           | N/A                 | Platform multi-agen yang digerakkan komunitas untuk aplikasi finansial. Meliputi riset investasi, pemantauan saham dan kripto, serta alur kerja finansial berbasis agen.                                                                                                                                        |
| TradingAgents-AShare   | +~150 ★             | Sistem riset investasi multi-agen A-share Cina yang dibangun di atas arsitektur TradingAgents. 15 agen AI mensimulasikan kolaborasi institusional dengan debat real-time. Mendukung Claude Code dan Docker.                                                                                                      |
| sec-edgar-mcp          | +~100 ★             | Server MCP yang memberikan akses langsung kepada agen AI ke arsip SEC EDGAR. Memungkinkan LLM membaca dan menganalisis laporan 10-K, 10-Q, dan pengungkapan finansial publik lainnya dari perusahaan yang terdaftar di AS.                                                                                     |

### Detail Proyek Pilihan

Dari daftar di atas, ada beberapa proyek yang sangat menarik untuk dibahas lebih lanjut, terutama melihat lonjakan bintang dan fungsionalitasnya yang unik.

#### MoneyPrinterTurbo: Raja Bintang Minggu Ini

Dengan penambahan lebih dari 11.000 bintang, **MoneyPrinterTurbo** menjadi fenomena tersendiri. Ini adalah generator video pendek satu klik yang didukung oleh AI LLM. Meskipun tidak secara langsung terkait dengan trading atau analisis pasar, popularitasnya menunjukkan tren di mana AI digunakan untuk menciptakan *content monetization pipelines*. Ini mencerminkan bagaimana alat AI multifungsi, bahkan yang awalnya tidak finansial, dapat berinteraksi dengan ekosistem keuangan melalui monetisasi konten.

#### TradingAgents & Variannya: Otak di Balik Perdagangan

**TradingAgents** dan **TradingAgents-AShare** mewakili inti inovasi di sektor trading AI. TradingAgents adalah framework *multi-agent LLM* yang dirancang untuk riset dan eksekusi finansial. Sistem ini menggabungkan berbagai agen, mulai dari analis hingga model sentimen dan penalaran portofolio, yang semuanya beroperasi dalam dinamika firma trading sungguhan. Versi spesifiknya, TradingAgents-AShare, fokus pada pasar A-share Cina, dengan 15 agen AI yang mensimulasikan kolaborasi institusional dan mampu melakukan debat real-time. Kemampuan ini menunjukkan potensi AI untuk tidak hanya mengeksekusi strategi, tetapi juga meniru proses pengambilan keputusan yang kompleks.

#### Akses Data Keuangan Dengan Agen AI

Beberapa proyek lain menunjukkan pentingnya data dan platform yang terstruktur untuk agen AI. **OpenBB-finance** menyediakan platform data finansial *open-source* yang komprehensif, mencakup saham, derivatif, kripto, pendapatan tetap, dan makro, yang esensial untuk analis, *quant*, dan tentu saja, agen AI. Sementara itu, **nofx** menawarkan terminal trading *AI-native* dengan data pasar real-time dan analisis cerdas.

Platform lain seperti **Vibe-Trading** dan **Qu** menyediakan kemampuan trading algoritmik, *backtesting*, dan integrasi dengan bursa populer seperti Binance dan Coinbase. **AI4Finance-Fou** dan **ValueCell-ai** juga membentuk fondasi untuk aplikasi finansial berbasis agen, dengan fokus pada robo-advisory, riset pasar, dan pemantauan investasi.

#### sec-edgar-mcp: Membaca Pikiran Perusahaan

Salah satu proyek paling menarik adalah **sec-edgar-mcp**. Ini adalah server *MCP* (Multi-Agent Communication Protocol) yang memungkinkan agen AI mengakses langsung arsip SEC EDGAR. Dengan alat ini, LLM dapat membaca dan menganalisis laporan penting seperti 10-K dan 10-Q, serta pengungkapan finansial publik lainnya dari perusahaan yang terdaftar di AS. Ini membuka pintu bagi analisis fundamental yang lebih dalam dan otomatis, jauh melampaui kemampuan manusia biasa.

Inovasi di persimpangan AI dan keuangan bergerak sangat cepat. Proyek-proyek *open-source* ini tidak hanya menunjukkan arah masa depan, tetapi juga memberikan kesempatan bagi siapa saja untuk berpartisipasi dalam membentuknya. Jelajahi repositori ini, dan mungkin Anda bisa menemukan alat berikutnya yang mengubah permainan.


Temukan proyek GitHub AI dan keuangan dengan pertumbuhan tercepat minggu ini, dari framework trading multi-agen hingga generator video AI satu klik.

Membedah Tren: Proyek GitHub AI & Keuangan Paling Cepat Berkembang Minggu Ini

Di dunia teknologi yang terus bergerak, melacak apa yang sedang tren di GitHub bisa menjadi jendela untuk melihat masa depan. Minggu ini, kita melihat perpaduan menarik antara kecerdasan buatan (AI) dan keuangan yang mendominasi daftar repositori paling cepat berkembang. Dari platform analisis data hingga agen trading otomatis, inovasi ini membentuk lanskap baru. Artikel ini merangkum beberapa proyek paling menarik, mengingatkan kita betapa cepatnya teknologi berkembang, dan mengapa memiliki alat bantu seperti **MarkdownPastebin** menjadi esensial untuk berbagi dan mencatat temuan menarik ini.

## Bintang Paling Terang Minggu Ini

Ada satu proyek yang benar-benar mencuri perhatian dengan pertumbuhan bintang yang sangat pesat.

### MoneyPrinterTurbo: Lebih dari Sekadar Keuangan

Proyek **MoneyPrinterTurbo** (+11.147 ★) menjadi repositori dengan pertumbuhan bintang terbesar minggu ini di antara semua proyek AI yang bersinggungan dengan keuangan. Ini adalah generator video pendek satu klik yang ditenagai oleh AI LLM. Penggunaannya tersebar luas dalam alur kerja monetisasi konten yang digerakkan AI. Meski tidak langsung terkait trading, pengaruhnya di sektor konten AI sangat besar.

## Agen AI untuk Riset dan Eksekusi Trading

Banyak proyek menarik berfokus pada penggunaan AI untuk membantu atau bahkan melakukan riset dan eksekusi trading.

### TradingAgents: Kerangka Kerja Komprehensif

**TradingAgents** (+~2.000 ★) adalah kerangka kerja trading LLM multi-agen yang dirancang untuk riset dan eksekusi keuangan. Proyek ini menggabungkan agen analis, model sentimen, penalaran portofolio, dan dinamika perusahaan trading nyata ke dalam satu tumpukan. Ini menawarkan pendekatan terpadu untuk memahami pasar.

### Vibe-Trading: Agen Pribadi Anda

Dari HKUDS research lab, hadir **Vibe-Trading** (+728 ★). Ini adalah agen trading AI personal dengan arsitektur multi-agen, dukungan MCP, fitur *backtesting*, dan kemampuan trading algoritmik di berbagai kelas aset.

### TradingAgents-AShare: Fokus Pasar Tiongkok

Mengikuti arsitektur TradingAgents, **TradingAgents-AShare** (+~150 ★) adalah sistem riset investasi multi-agen untuk pasar A-share Tiongkok. Proyek ini menyimulasikan kolaborasi institusional dengan 15 agen AI yang melakukan debat *real-time*. Sistem ini mendukung Claude Code dan Docker.

### Platform Agen AI untuk Analisis

**AI4Finance-Fou** adalah platform agen AI *open-source* untuk analisis keuangan menggunakan LLM. Proyek ini mencakup penasihat robo, analisis laporan, dan riset pasar. AI4Finance Foundation memelihara proyek ini.

**ValueCell-ai/v** menawarkan platform multi-agen berbasis komunitas untuk aplikasi keuangan. Ini mendukung riset investasi, pemantauan saham dan kripto, serta alur kerja keuangan berbasis agen.

## Platform Data dan Terminal Trading AI

Selain agen cerdas, ada juga platform yang menyediakan data dan terminal trading dengan kemampuan AI.

### OpenBB-finance: Data Keuangan Komprehensif

**OpenBB-finance** adalah platform data keuangan *open-source* untuk analis, *quant*, dan agen AI. Platform ini mencakup saham, derivatif, kripto, pendapatan tetap, dan makroekonomi. Pengembang secara aktif memajukan proyek ini.

### NoFxAiOS/nofx: Terminal Trading Berbasis AI

**NoFxAiOS/nofx** adalah terminal trading *AI-native* untuk saham AS, komoditas, *forex*, dan kripto. Terminal ini menyediakan data pasar *real-time* dengan analisis bawaan dan arsitektur yang siap untuk agen.

### brokermr810/Qu: Trading Kuantitatif Multi-Aset

**brokermr810/Qu** adalah platform trading kuantitatif AI untuk kripto, saham, dan *forex*. Platform ini memiliki fitur *live trading*, *backtesting*, analisis pasar, dan integrasi dengan Binance, Alpaca, MT5, serta Coinbase.

## Akses Data Filings SEC untuk AI

Untuk analisis fundamental yang mendalam, akses ke data publik menjadi kunci.

### sec-edgar-mcp: Membuka Filings SEC

**sec-edgar-mcp** (+~100 ★) adalah server MCP yang memberikan agen AI akses langsung ke arsip SEC EDGAR. Ini memungkinkan LLM membaca dan menganalisis laporan 10-K, 10-Q, dan pengungkapan keuangan publik lainnya dari perusahaan-perusahaan yang terdaftar di AS.

## Rekapitulasi Cepat Proyek Teratas

Untuk memudahkan Anda melihat gambaran umum, berikut adalah ringkasan proyek-proyek yang disebutkan:

| Nama Repo | Fungsi Utama | Pertumbuhan Bintang (Mingguan) |
| :-------- | :----------- | :----------------------------- |
| TradingAgents | Kerangka LLM multi-agen untuk riset dan eksekusi trading | +~2.000 ★ |
| MoneyPrinterTurbo | Generator video pendek satu klik berbasis AI LLM | +11.147 ★ |
| OpenBB-finance | Platform data keuangan open-source | Data tidak tersedia di referensi |
| NoFxAiOS/nofx | Terminal trading berbasis AI | Data tidak tersedia di referensi |
| Vibe-Trading | Agen trading AI personal dengan arsitektur multi-agen | +728 ★ |
| brokermr810/Qu | Platform trading kuantitatif AI | Data tidak tersedia di referensi |
| AI4Finance-Fou | Platform agen AI open-source untuk analisis keuangan | Data tidak tersedia di referensi |
| ValueCell-ai/v | Platform multi-agen komunitas untuk aplikasi keuangan | Data tidak tersedia di referensi |
| TradingAgents-AShare | Sistem riset investasi multi-agen A-share Tiongkok | +~150 ★ |
| sec-edgar-mcp | Server MCP untuk akses agen AI ke arsip SEC EDGAR | +~100 ★ |

Dunia keuangan dan AI terus berinovasi, dengan banyak proyek *open-source* yang memimpin jalan. Anda bisa memulai hari ini dengan menjelajahi repositori-repositori ini.

## Referensi
https://markdownpastebin.com/?id=abfbaf0e28a04d82b076c5eae50e1260

Pelajari repositori GitHub AI dan keuangan paling cepat berkembang minggu ini, termasuk agen trading, platform data, dan generator video bertenaga LLM.

Mengintip Tren GitHub: AI dan Keuangan Bergabung, dari Agen Trading hingga Pembuat Video

Dunia teknologi terus bergerak cepat, terutama di persimpangan **kecerdasan buatan (AI)** dan finansial. Setiap minggu, para pengembang dan peneliti memperkenalkan proyek-proyek baru yang mengubah cara kita memandang investasi, analisis pasar, hingga monetisasi konten. Informasi ini seringkali dibagikan dan diulas di berbagai komunitas teknologi, tak jarang melalui platform seperti **MarkdownPastebin** untuk membagikan cuplikan kode atau ringkasan teknis. Kali ini, kita akan melihat beberapa repositori GitHub paling cepat berkembang di sektor finansial dan AI, yang berhasil menarik banyak perhatian dalam seminggu terakhir.

## MoneyPrinterTurbo: Bintang Paling Bersinar Minggu Ini

Repo yang mendapatkan lonjakan bintang terbanyak minggu ini adalah **MoneyPrinterTurbo**. Dengan penambahan lebih dari **11.147 bintang**, proyek ini memimpin di antara semua repositori AI yang berdekatan dengan finansial. MoneyPrinterTurbo adalah generator video pendek satu klik yang didukung oleh **AI LLM**. Penggunaannya luas dalam saluran monetisasi konten berbasis AI. Ini menunjukkan bagaimana AI tidak hanya memengaruhi pasar modal, tetapi juga cara kita menciptakan dan mengonsumsi media.

## Agen AI untuk Pasar Keuangan: Trading dan Riset Makin Canggih

Beberapa repositori fokus pada pengembangan agen AI untuk berbagai aspek pasar keuangan.

### TradingAgents

**TradingAgents** berhasil menambah sekitar **2.000 bintang** minggu ini. Ini merupakan kerangka trading **LLM multi-agen** yang dirancang untuk riset dan eksekusi finansial. Platform ini menggabungkan agen analis, model sentimen, penalaran portofolio, dan dinamika firma trading nyata ke dalam satu tumpukan. Ini menciptakan simulasi lingkungan trading yang lebih realistis dan mendalam.

### Vibe-Trading

Dengan pertumbuhan sekitar **728 bintang**, **Vibe-Trading** adalah agen trading AI pribadi dengan arsitektur multi-agen. Proyek ini mendukung **MCP (Message Passing Interface)**, fitur backtesting, dan trading algoritmik di berbagai kelas aset. Laboratorium riset HKUDS membangun proyek ini, menunjukkan kontribusi dari dunia akademis.

### TradingAgents-AShare

Sistem riset investasi multi-agen **TradingAgents-AShare** mendapatkan sekitar **150 bintang** baru. Dibangun di atas arsitektur TradingAgents, proyek ini berfokus pada pasar A-share Tiongkok. Fitur utamanya adalah 15 agen AI yang mensimulasikan kolaborasi institusional dengan debat waktu nyata. Sistem ini juga mendukung Claude Code dan Docker, mempermudah implementasi.

### Platform Agen AI Lainnya

*   **AI4Finance-Fou**: Sebuah platform agen AI open-source untuk analisis finansial menggunakan **LLM**. Platform ini mencakup robo-advisory, analisis laporan, dan riset pasar. **AI4Finance Foundation** memelihara proyek ini.
*   **ValueCell-ai/v…**: Platform multi-agen berbasis komunitas untuk aplikasi finansial. Proyek ini mencakup riset investasi, pemantauan saham dan kripto, serta alur kerja finansial agen.

## Platform Data dan Analisis untuk Profesional Keuangan

Akses ke data berkualitas tinggi dan alat analisis adalah kunci dalam dunia finansial. Beberapa repositori menawarkan solusi open-source untuk kebutuhan ini.

### OpenBB-finance

**OpenBB-finance** adalah platform data finansial open-source untuk analis, quants, dan agen AI. Platform ini mencakup saham, derivatif, kripto, pendapatan tetap, dan makro. Pengembang terus memperbarui proyek ini dengan dorongan signifikan baru-baru ini.

### NoFxAiOS/nofx

**NoFxAiOS/nofx** adalah terminal trading AI-native untuk saham AS, komoditas, forex, dan kripto. Terminal ini menawarkan data pasar waktu nyata dengan analisis bawaan dan arsitektur yang siap agen.

### brokermr810/Qu

Ini adalah platform trading kuantitatif AI untuk kripto, saham, dan forex. Fitur yang ditawarkan meliputi trading langsung, backtesting, analitik pasar, dan integrasi dengan Binance, Alpaca, MT5, serta Coinbase.

## Akses Informasi Kritis dengan LLM

**sec-edgar-mcp** mendapatkan sekitar **100 bintang** baru. Ini adalah server MCP yang memberikan agen AI akses langsung ke pengajuan **SEC EDGAR**. Proyek ini memungkinkan LLM untuk membaca dan menganalisis laporan 10-K, 10-Q, dan pengungkapan finansial publik lainnya dari perusahaan yang terdaftar di AS. Ini adalah langkah besar dalam otomatisasi riset finansial yang mendalam.

## Ringkasan Repositori Terpopuler

Berikut adalah ringkasan beberapa repositori yang patut Anda perhatikan:

| Repositori | Bintang (Minggu Ini) | Deskripsi Singkat |
|---|---|---|
| TradingAgents | ~2.000 | Kerangka trading LLM multi-agen untuk riset dan eksekusi. |
| MoneyPrinterTurbo | +11.147 | Generator video pendek satu klik, didukung AI LLM, untuk monetisasi konten. |
| OpenBB-finance | (Tidak disebutkan) | Platform data finansial open-source komprehensif. |
| NoFxAiOS/nofx | (Tidak disebutkan) | Terminal trading AI-native dengan analisis dan data waktu nyata. |
| Vibe-Trading | +728 | Agen trading AI pribadi dengan multi-agen dan backtesting. |
| brokermr810/Qu | (Tidak disebutkan) | Platform trading kuantitatif AI untuk berbagai aset dengan integrasi bursa. |
| AI4Finance-Fou | (Tidak disebutkan) | Platform agen AI open-source untuk analisis finansial berbasis LLM. |
| ValueCell-ai/v… | (Tidak disebutkan) | Platform multi-agen berbasis komunitas untuk aplikasi finansial. |
| TradingAgents-AShare | +~150 | Sistem riset investasi multi-agen A-share Tiongkok. |
| sec-edgar-mcp | +~100 | Server MCP untuk akses LLM ke pengajuan SEC EDGAR. |

Dinamika antara AI dan finansial terus melahirkan inovasi. Repositori GitHub ini memberikan gambaran jelas tentang arah perkembangan teknologi. Jika Anda tertarik pada salah satu bidang ini, kami menyarankan Anda untuk menandai halaman ini dan mulai menjelajahi proyek-proyek menarik tersebut hari ini.

## Referensi
https://markdownpastebin.com/?id=abfbaf0e28a04d82b076c5eae50e1260

Pelajari repositori GitHub AI dan finansial yang paling cepat berkembang minggu ini, termasuk alat trading multi-agen dan generator video otomatis. Temukan proyek open-source terkemuka yang membentuk masa depan teknologi finansial.

Mengupas Repositori GitHub Terpanas di Persimpangan Finansial dan AI Minggu Ini

Minggu ini, perhatian banyak tertuju pada persimpangan menarik antara kecerdasan buatan dan dunia keuangan. Dengan pertumbuhan pesat berbagai proyek, tidak ada waktu yang lebih baik untuk melihat apa yang sedang ramai di GitHub. Melalui **Analisis Konten MarkdownPastebin** kita bisa melihat apa saja yang sedang naik daun di ranah pengembangan, terutama pada repositori AI dan finansial.

Mari kita selami proyek-proyek yang paling cepat berkembang di GitHub pekan ini, yang berfokus pada keuangan dan AI.

## MoneyPrinterTurbo: Raja Konten Otomatis

Salah satu yang paling bikin kaget adalah **MoneyPrinterTurbo**. Repositori ini tiba-tiba melesat dengan tambahan **11.147 bintang** dalam seminggu, menjadikannya lonjakan bintang terbesar di antara semua repositori AI yang berdekatan dengan finansial.

Apa itu MoneyPrinterTurbo? Ini adalah generator video pendek satu klik yang ditenagai oleh AI LLM. Proyek ini banyak digunakan dalam _pipeline_ monetisasi konten berbasis AI. Ini menunjukkan bahwa meskipun fokusnya pada konten, alat AI yang efisien untuk produksi massal memiliki relevansi finansial yang besar dalam ekonomi kreator.

## Membangun Masa Depan Trading dengan Agen AI

Tren utama lainnya adalah munculnya berbagai framework dan agen trading berbasis AI. Para pengembang dan peneliti tampaknya bersemangat membangun sistem yang dapat menganalisis dan berinteraksi dengan pasar keuangan secara mandiri.

*   **TradingAgents**: Repositori ini naik sekitar **2.000 bintang**. Ia menawarkan sebuah framework trading LLM multi-agen yang dirancang untuk riset dan eksekusi finansial. Ini menggabungkan agen analis, model sentimen, penalaran portofolio, dan dinamika perusahaan trading sungguhan menjadi satu tumpukan.
*   **TradingAgents-AShare**: Dibangun di atas arsitektur TradingAgents, sistem riset investasi multi-agen ini berfokus pada pasar A-share Tiongkok. Dengan tambahan sekitar **150 bintang**, ia memiliki 15 agen AI yang mensimulasikan kolaborasi institusional dengan debat _real-time_. Proyek ini mendukung Claude Code dan Docker.
*   **Vibe-Trading**: Dikembangkan oleh HKUDS research lab, agen trading AI personal ini meningkat **728 bintang**. Ia menawarkan arsitektur multi-agen, dukungan MCP, _backtesting_, dan trading algoritmik di berbagai kelas aset.
*   **Qu**: Sebuah platform trading kuantitatif AI untuk kripto, saham, dan forex. Platform ini mencakup trading langsung, _backtesting_, analitik pasar, serta integrasi dengan Binance, Alpaca, MT5, dan Coinbase.
*   **NoFxAiOS/nofx**: Ini adalah terminal trading AI-native untuk saham AS, komoditas, forex, dan kripto. Platform ini menyediakan data pasar _real-time_ dengan analisis cerdas bawaan dan arsitektur siap agen.

## Data dan Analisis Finansial untuk Era AI

Data adalah tulang punggung setiap keputusan finansial, dan proyek-proyek berikut berupaya memudahkan akses serta analisisnya dengan bantuan AI.

*   **OpenBB-finance**: Platform data finansial _open-source_ ini dirancang untuk analis, quant, dan agen AI. Ini mencakup saham, derivatif, kripto, pendapatan tetap, dan makro. Pengembangan aktif terus dilakukan, dengan pembaruan hari ini.
*   **AI4Finance-Foundation**: Sebuah platform agen AI _open-source_ untuk analisis finansial menggunakan LLM. Platform ini mencakup robo-advisory, analisis laporan, dan riset pasar. Ini dikelola oleh AI4Finance Foundation.
*   **ValueCell-ai/v**: Platform multi-agen berbasis komunitas ini ditujukan untuk aplikasi finansial. Cakupannya meliputi riset investasi, pemantauan saham dan kripto, serta _workflow_ keuangan berbasis agen.
*   **sec-edgar-mcp**: Dengan peningkatan sekitar **100 bintang**, ini adalah server MCP yang memberikan agen AI akses langsung ke pengajuan SEC EDGAR. Ini memungkinkan LLM membaca dan menganalisis 10-K, 10-Q, dan pengungkapan finansial publik lainnya dari perusahaan yang terdaftar di AS.

## Ringkasan Repositori GitHub AI + Keuangan Paling Cepat Berkembang

Untuk memudahkan Anda melacak proyek-proyek ini, berikut adalah ringkasan repositori yang disebutkan:

| Nama Repositori | Peningkatan Bintang (Minggu Ini) | Deskripsi Singkat                                                                       | Link GitHub                                    |
| :-------------- | :------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------- |
| TradingAgents   | ~2.000                           | Framework trading LLM multi-agen untuk riset dan eksekusi finansial.                   | github.com/TauricResearch…                     |
| MoneyPrinterTurbo | 11.147                           | Generator video pendek satu klik bertenaga AI LLM, dipakai untuk monetisasi konten.    | github.com/harry0703/Mone…                     |
| OpenBB-finance  | N/A                              | Platform data finansial open-source untuk analis, quant, dan agen AI.                   | github.com/OpenBB-finance…                     |
| NoFxAiOS/nofx   | N/A                              | Terminal trading AI-native untuk saham AS, komoditas, forex, dan kripto.               | github.com/NoFxAiOS/nofx                       |
| Vibe-Trading    | 728                              | Agen trading AI personal multi-agen, mendukung backtesting dan trading algoritmik.     | github.com/HKUDS/Vibe-Tra…                     |
| Qu              | N/A                              | Platform trading kuantitatif AI untuk kripto, saham, dan forex.                         | github.com/brokermr810/Qu…                     |
| AI4Finance-Foundation | N/A                              | Platform agen AI open-source untuk analisis finansial menggunakan LLM.                 | github.com/AI4Finance-Fou…                     |
| ValueCell-ai/v  | N/A                              | Platform multi-agen berbasis komunitas untuk aplikasi finansial.                       | github.com/ValueCell-ai/v…                     |
| TradingAgents-AShare | ~150                             | Sistem riset investasi multi-agen A-share Tiongkok, dibangun di atas TradingAgents. | github.com/KylinMountain/…                     |
| sec-edgar-mcp   | ~100                             | Server MCP yang memberi agen AI akses langsung ke laporan SEC EDGAR.                   | github.com/stefanoamorell…                   |

## Penutup

Dari generator video AI hingga platform trading multi-agen, gelombang inovasi di persimpangan AI dan keuangan terus berlanjut. Proyek-proyek GitHub ini tidak hanya menunjukkan arah pengembangan teknologi, tetapi juga bagaimana _developer_ dan peneliti merangkul potensi AI untuk aplikasi finansial. Jika Anda tertarik, daftar ini bisa jadi titik awal yang bagus untuk menjelajahi dan mungkin bahkan berkontribusi pada masa depan AI di bidang keuangan.

## Referensi
https://markdownpastebin.com/?id=abfbaf0e28a04d82b076c5eae50e1260

Lihat daftar repositori GitHub yang paling banyak berkembang minggu ini di sektor keuangan dan AI, termasuk agen trading multi-agen, platform data keuangan open-source, dan generator video AI.

Membedah Proyek AI Keuangan Terpanas di GitHub: Dari Agen Trading Hingga Generator Video

## Mengintip x64dbg: Debugger Open Source Pilihan untuk Analisis x64 dan x32

Ketika berbicara tentang analisis perangkat lunak atau *reverse engineering*, memiliki *debugger* yang handal adalah kunci. Di antara banyak pilihan, **x64dbg** hadir sebagai *debugger* open source yang menawarkan kombinasi fitur canggih, antarmuka pengguna yang familier, dan dukungan untuk arsitektur x64 serta x32. Alat ini terus dikembangkan secara aktif, menjadikannya pilihan menarik bagi komunitas *reversing*.

### Antarmuka Pengguna yang Familiar, namun Inovatif

x64dbg dirancang untuk memberikan pengalaman yang intuitif dan akrab, meski menghadirkan elemen-elemen baru. Jika Anda terbiasa dengan *debugger* lain seperti IDA, Anda akan menemukan kesamaan pada beberapa fitur penting:

*   **Sidebar ala IDA dengan Jump Arrows:** Memudahkan navigasi visual dalam aliran eksekusi program.
*   **Penyorot Token Instruksi ala IDA:** Secara otomatis menyorot register atau elemen penting lainnya pada instruksi, membantu Anda memahami kode lebih cepat.
*   **Tampilan Register Sensitif Konten:** Menyesuaikan tampilan register berdasarkan konteks eksekusi, memberikan informasi yang relevan.
*   **Skema Warna yang Sepenuhnya Dapat Disesuaikan:** Anda bisa mengatur skema warna sesuai preferensi, meningkatkan kenyamanan saat bekerja berjam-jam.

Antarmuka penggunanya yang segar membuat proses *debugging* terasa lebih nyaman dan efisien.

### Fitur Debugging dan Analisis Mendalam

Sebagai *debugger* berfitur lengkap, x64dbg memiliki kapabilitas yang kuat untuk menganalisis **DLL** dan file **EXE**. Alat ini dibangun di atas fondasi **TitanEngine**, memastikan *debugging* yang solid. Ini juga mampu melakukan *debugging* aplikasi x64 dan x32 melalui satu antarmuka yang sama.

Berikut beberapa fitur inti yang ditawarkannya:

*   **Parsing Ekspresi Mirip C:** Memungkinkan Anda menggunakan ekspresi yang akrab bagi pengembang C saat melakukan analisis.
*   **Multi-datatype Memory Dump:** Menampilkan *dump* memori dalam berbagai format data, memudahkan interpretasi nilai.
*   **Dukungan Simbol Debug Dasar (PDB):** Membantu Anda memahami struktur program dengan lebih baik melalui simbol *debugging*.
*   **Pengenalan Modul dan String Dinamis:** Secara otomatis mendeteksi modul yang dimuat dan *string* yang relevan dalam memori.
*   **Import Reconstructor Terintegrasi (Scylla):** Membantu merekonstruksi *import table* pada file yang telah dimodifikasi atau di-*packed*.
*   **Assembler Bawaan (XEDParse):** Memungkinkan Anda mengedit atau menyisipkan instruksi *assembly* langsung di dalam *debugger*.

Dengan semua fitur ini, Anda mendapatkan perangkat lengkap untuk menjelajahi seluk-beluk sebuah aplikasi.

### Ekstensibilitas dan Otomatisasi

Salah satu kekuatan utama x64dbg adalah dukungannya terhadap ekstensibilitas. Ini bukan hanya alat yang siap pakai, tapi juga platform yang dapat Anda kustomisasi dan otomatisasi:

*   **Dukungan Plugin dengan API yang Berkembang:** Anda bisa menulis plugin dalam C++ untuk menambahkan fungsionalitas baru atau mengintegrasikan alat lain.
*   **Bahasa Skrip yang Dapat Diperpanjang dan Didebug:** Untuk otomatisasi tugas, x64dbg menyediakan bahasa skrip mirip ASM yang dapat Anda *debug*. Ini sangat berguna untuk skenario *reverse engineering* yang berulang.
*   **Database Pengguna (JSON):** Menyimpan komentar, label, dan *bookmark* Anda dalam format JSON, membuat pekerjaan Anda terorganisir.

Banyak fitur yang ada di x64dbg merupakan hasil pemikiran atau implementasi langsung dari komunitas *reversing*, menunjukkan bahwa alat ini benar-benar selaras dengan kebutuhan penggunanya.

Contoh sederhana skrip untuk otomatisasi:

```
bp <address>, "log 'Breakpoint hit at {cip}'; run"
```

Skrip di atas akan menetapkan *breakpoint* di `<address>`, mencatat pesan ke *log*, lalu melanjutkan eksekusi.

### Dibangun di Atas Fondasi Open Source

x64dbg adalah proyek *open source* yang dibangun menggunakan berbagai pustaka *open source* yang telah teruji. Ini tidak hanya menjamin transparansi, tetapi juga stabilitas dan kinerja. Berikut adalah beberapa pustaka utama yang digunakan:

| Pustaka         | Fungsi Utama                                 |
| :-------------- | :------------------------------------------- |
| Qt              | Kerangka kerja antarmuka pengguna            |
| TitanEngine     | Mesin *debugging* berfitur lengkap           |
| Zydis           | Disassembly                                  |
| Yara            | Deteksi pola dan *signature*                 |
| Scylla          | Rekonstruksi *import table*                  |
| Jansson         | Parsing JSON untuk database pengguna         |
| lz4             | Kompresi database                            |
| XEDParse        | Parsing instruksi dan *assembler* bawaan     |
| asmjit          | Kompilasi *assembly* JIT                     |
| snowman         | *Decompiler*                                 |

### Berkontribusi pada x64dbg

Sebagai proyek yang terus berkembang, x64dbg menyambut kontribusi dari komunitas. Anda dapat mengunduh baik *executable* maupun kode sumbernya. Jika Anda tertarik, Anda bisa berkontribusi dengan menulis plugin C++, mengubah skema warna, atau menyempurnakan preferensi sesuai keinginan Anda. Ini adalah kesempatan bagus untuk terlibat dalam pengembangan alat yang digunakan banyak *reverser*.

### Kesimpulan

x64dbg adalah *debugger* yang kuat dan fleksibel, cocok untuk menganalisis aplikasi x64 dan x32. Dengan antarmuka yang modern, fitur *debugging* yang komprehensif, kemampuan kustomisasi yang luas, dan dukungan komunitas yang aktif, x64dbg menjadi alat penting dalam *toolbox* setiap *reverse engineer*.

## Referensi
https://x64dbg.com/

x64dbg adalah debugger open source canggih yang mendukung aplikasi x64 dan x32, menawarkan antarmuka familiar dengan fitur lengkap untuk analisis mendalam dan otomatisasi.

x64dbg: Debugger Open Source Pilihan untuk Analisis x64 dan x32

Bagi kamu yang sering berkutat dengan kebutuhan audio AI, nama ElevenLabs mungkin sudah tidak asing lagi. Layanan ini menawarkan berbagai fitur menarik, tapi seringkali datang dengan biaya bulanan yang bisa mencapai ratusan dolar. Nah, kini ada kabar baik. Perkenalkan **OmniVoice Studio**, sebuah aplikasi desktop open-source yang siap menjadi alternatif ElevenLabs dengan kemampuan yang tidak kalah mumpuni, dan yang terpenting, berjalan sepenuhnya secara lokal di komputermu.

## OmniVoice Studio: Semua Fitur AI Audio, Tanpa Awan

Satu hal yang paling menonjol dari OmniVoice Studio adalah kemampuannya memproses semua tugas tanpa mengirimkan data ke server eksternal. Ini berarti privasi data kamu terjaga dan kamu tidak perlu bergantung pada koneksi internet stabil untuk fungsi utamanya. Aplikasi ini mengemas enam kapabilitas utama yang mencakup kloning suara, desain suara, dubbing video, widget dikte, antrean batch, dan server MCP.

### Kapabilitas Kunci OmniVoice Studio

Mari kita bedah satu per satu apa saja yang bisa dilakukan oleh OmniVoice Studio:

*   **Voice Cloning**: Fitur ini memungkinkan kamu mengkloning suara hanya dari klip audio 3 detik. Dengan memanfaatkan **zero-shot learning**, OmniVoice Studio bisa mengkloning suara yang belum pernah dilatih sebelumnya. Ini berkat model TTS berbasis difusi yang dikondisikan pada referensi audio singkat. Model dasarnya, OmniVoice dari k2-fsa, mendukung lebih dari 600 bahasa.

*   **Voice Design**: Jika kamu ingin menciptakan suara baru tanpa harus mengkloning suara yang sudah ada, fitur ini jawabannya. Kamu bisa mendesain suara dari berbagai parameter seperti gender, usia, aksen, nada, kecepatan bicara, emosi, dan dialek.

*   **Video Dubbing**: Siapkan URL YouTube atau file video lokal, dan OmniVoice Studio akan menangani sisanya. Prosesnya meliputi transkripsi menggunakan **WhisperX**, penerjemahan transkrip, sintesis audio baru menggunakan mesin TTS, dan ekspor dalam format MP4. Seluruh proses ini berjalan lokal.

*   **Dictation Widget**: Sebuah overlay mengambang yang bisa diaktifkan di seluruh sistem operasi. Di macOS, misalnya, kamu bisa mengaktifkannya dengan shortcut. Widget ini melakukan streaming transkripsi melalui WebSocket dan secara otomatis menempelkan hasilnya ke aplikasi yang sedang aktif.

*   **Batch Queue**: Fitur ini sangat berguna untuk memproses banyak file sekaligus. Kamu bisa memasukkan hingga 50 video, lalu biarkan OmniVoice Studio bekerja. Ada progress bar per pekerjaan untuk memantau setiap video melalui seluruh pipeline.

*   **MCP Server**: Kemampuan OmniVoice Studio dapat diakses oleh klien MCP lainnya, termasuk Claude, Cursor, atau perkakas buatamu sendiri.

### Di Balik Layar: Teknologi Pendukung

Dari sisi teknis, OmniVoice Studio menggunakan antarmuka **React** yang berkomunikasi dengan backend **FastAPI**. Backend ini menyediakan 97 endpoint API, memanfaatkan Server-Sent Events (SSE) untuk pembaruan streaming, dan menyimpan data dalam **SQLite**.

Untuk tugas-tugas audio spesifik, OmniVoice Studio mengintegrasikan beberapa model canggih:

*   **WhisperX**: Menangani pengenalan ucapan otomatis (ASR) dengan penyejajaran tingkat kata. Mendukung 99 bahasa untuk transkripsi.
*   **Demucs**: Model ini melakukan pemisahan sumber audio, memisahkan suara dari musik latar dan menjaga keduanya secara terpisah.
*   **Pyannote (Meta)**: Bertanggung jawab atas diaritisasi pembicara, mengidentifikasi siapa yang mengucapkan kata-kata dalam file audio multi-pembicara. Ini digunakan bersama WhisperX.
*   **AudioSeal (Meta)**: Menyematkan watermark neural tak terlihat ke dalam audio yang dihasilkan. Watermark ini tahan kompresi dan berfungsi sebagai metadata asal usul AI.

Aplikasi desktopnya dibungkus menggunakan **Tauri**, sebuah framework berbasis Rust untuk aplikasi native lintas platform. Komposisi kode utamanya adalah 56% Python, 23.6% JavaScript, 11% CSS, 3.4% Shell, 3.3% Rust, dan 2.6% TypeScript.

Dukungan GPU juga menjadi perhatian. Backend secara otomatis mendeteksi CUDA (NVIDIA), MPS (Apple Silicon Metal), dan ROCm (AMD). Jika VRAM 8 GB atau kurang, TTS akan otomatis dialihkan ke CPU selama transkripsi, tanpa perlu konfigurasi tambahan.

### Fleksibilitas Mesin TTS

OmniVoice Studio hadir dengan backend TTS yang dapat diganti-ganti. Kamu bisa mengganti mesin di Pengaturan (Settings) → Mesin TTS (TTS Engine) atau dengan mengatur variabel lingkungan `OV_TTS_ENGINE`. Enam mesin bawaannya meliputi OmniVoice (default, 600+ bahasa), CosyVoice 3 (9 bahasa plus 18 dialek), MLX-Audio (khusus Apple Silicon), VoxCPM2 (30 bahasa), MOSS-TTS-Nano (20 bahasa, berjalan real-time di CPU), dan KittenTTS (khusus Inggris, hanya CPU). Menambahkan mesin kustom pun cukup sederhana, hanya sekitar 50 baris kode Python.

### Perbandingan Bahasa dan Lisensi

Sementara ElevenLabs mendukung 32 bahasa, OmniVoice Studio unggul dengan dukungan 646 bahasa untuk TTS dan 99 bahasa untuk transkripsi melalui WhisperX. Cakupan terjemahannya sendiri bergantung pada pasangan bahasa target.

OmniVoice Studio dirilis di bawah lisensi FSL-1.1-ALv2, yang berarti **gratis** untuk penggunaan pribadi, pendidikan, dan penelitian.

## Cara Memulai dengan OmniVoice Studio

Tertarik mencoba? Instalasi cukup mudah. Kloning repositorinya dari GitHub, lalu jalankan perintah instalasi. Frontend akan berjalan di `http://localhost:3000` dan API di port 8000. Bobot model akan terunduh otomatis saat pertama kali generasi.

Berikut ringkasan kemudahan penggunaannya:

*   **Kloning Suara**: Masukkan teks, pilih bahasa target (dari 646 opsi), dan hasilnya tersimpan di perpustakaan proyek.
*   **Dubbing Video**: Buka tab dubbing, tempel URL YouTube atau unggah file lokal. WhisperX akan mentranskripsikan, terjemahkan, lalu mesin TTS akan melakukan sulih suara. Demucs akan menjaga audio latar asli.
*   **Dikte**: Gunakan shortcut (misalnya, `Control+Shift+O` di macOS) untuk membuka widget dikte. Bicara, dan teks akan mengalir melalui WebSocket dan otomatis tertempel di aplikasi yang aktif.
*   **Speaker Diarization**: Unggah file multi-pembicara ke tab diaritisasi. Setiap pembicara akan mendapatkan profil suara yang terekstrak otomatis. Kamu bisa menetapkan suara TTS per pembicara untuk sulih suara individual.
*   **Server MCP**: Aktifkan server MCP dari backend FastAPI untuk mengintegrasikan dengan klien MCP lainnya.
*   **Watermarking AI**: Fitur AudioSeal menyematkan watermark tak terlihat untuk menandai audio sebagai konten AI.

OmniVoice Studio bukan hanya sebuah proyek menarik, tapi juga sebuah bukti kekuatan pengembangan open-source. Ia menawarkan solusi yang kuat, fleksibel, dan hemat biaya bagi siapa saja yang membutuhkan alat audio AI canggih tanpa mengorbankan privasi atau dompet.

## Referensi

*   https://www.marktechpost.com/2026/05/26/meet-omnivoice-studio-a-local-open-source-alternative-to-elevenlabs/

Jelajahi OmniVoice Studio, solusi open-source yang berjalan lokal dan menawarkan fitur canggih seperti voice cloning, dubbing video, dan dikte, sebagai alternatif ElevenLabs yang hemat biaya.

OmniVoice Studio: Alternatif Open-Source Gratis untuk ElevenLabs

Di tengah gelombang tren optimasi sistem, banyak pengguna mencari cara untuk memaksimalkan kinerja perangkat mereka. Dari upaya untuk **OptimizerDuck: Optimasi Sistem Linux** hingga berbagai *tweak* untuk Windows, pencarian akan efisiensi terus berlanjut. Hari ini, kita akan menyelami lebih dalam sebuah alat optimasi Windows yang menarik dan *open-source*, bernama OptimizerDuck.

Banyak pengguna Windows merasakan sistem mereka semakin berat seiring waktu. Berbagai layanan latar belakang, telemetri, aplikasi bawaan, hingga tugas terjadwal terus-menerus memakan sumber daya. OptimizerDuck hadir untuk membantu membersihkan semua itu, memberikan antarmuka tunggal untuk mengelola dan mengurangi beban sistem Anda.

## Apa Itu OptimizerDuck?

OptimizerDuck adalah alat optimasi Windows yang bebas, *open-source*, dan fokus pada performa, privasi, serta kesederhanaan. Alat ini memungkinkan Anda memilih optimasi yang diinginkan, menerapkannya, lalu memulai ulang PC. Tidak ada instalasi yang diperlukan, Anda bisa menjalankannya secara langsung.

OptimizerDuck menerapkan *tweak* sistem yang ditargetkan untuk mengurangi beban *overhead* dan memblokir perilaku yang tidak diinginkan. Aplikasi ini juga membundel beberapa alat manajemen, memungkinkan Anda melihat apa yang berjalan, menghapus yang tidak Anda inginkan, dan membatalkan perubahan jika terjadi kesalahan. Setiap optimasi dapat diterapkan secara manual, namun OptimizerDuck membuatnya lebih mudah.

Alat ini menawarkan lebih dari 30 *tweak* yang terbagi dalam 6 kategori. Setiap *tweak* dilengkapi deskripsi jelas dan peringkat risiko (Aman, Sedang, atau Berisiko) sehingga Anda tahu persis dampak setiap perubahan sebelum menerapkannya. OptimizerDuck hanya fokus pada optimasi yang telah diuji, dibenchmark, atau dipercaya luas oleh komunitas.

### Kategori Tweak Utama OptimizerDuck

Berikut adalah beberapa kategori *tweak* yang ditawarkan OptimizerDuck:
*   **Desktop:** Menampilkan atau menyembunyikan ikon (*This PC*, *Recycle Bin*, *Network*, *User Files*, *Control Panel*), serta menghapus *shortcut arrow overlays*.
*   **Taskbar & Start:** Mengatur perataan (*center* atau *left*), mengaktifkan atau menonaktifkan *widget*, tombol *Task View*, tombol *End Task*, detik pada jam, dan pencarian Bing di Start Menu.
*   **File Explorer:** Mengelola ekstensi file, file tersembunyi, riwayat *clipboard*, tampilan ringkas, *snap assist*, kotak centang item, dan menu konteks klasik.
*   **Gaming:** Mengaktifkan atau menonaktifkan *Game Mode*, *Game Bar*, perekaman latar belakang, akselerasi mouse, optimasi *fullscreen*, dan penjadwalan GPU yang dipercepat perangkat keras.
*   **Boot:** Mengaktifkan *Num Lock* saat *boot*.

## Mengapa OptimizerDuck Berbeda? Pendekatan Aman dan Reversibel

Mengubah pengaturan sistem selalu membawa risiko. Oleh karena itu, OptimizerDuck dibangun dengan fokus pada kemampuan *reversibility* dan kontrol pengguna. Setiap perubahan yang Anda buat akan menulis file *revert* ke folder lokal. Anda dapat mengembalikan *tweak* individual atau membatalkan semuanya dengan satu klik dari antarmuka pengguna.

Sebelum optimasi pertama Anda, aplikasi ini bahkan menyarankan untuk membuat *Windows restore point*, ini adalah praktik yang sangat baik. Tidak ada yang berjalan sampai Anda memilihnya, alat ini tidak mengaktifkan apa pun secara otomatis. Setiap *tweak* diberi label *Safe*, *Moderate*, atau *Risky* berdasarkan potensi dampaknya.

Selain itu, OptimizerDuck tidak mengumpulkan data pengguna apa pun, menjaga privasi Anda. Aplikasi ini dirancang menggunakan WPF di .NET 10, memanfaatkan pustaka WPF UI untuk desain Fluent, serta mendukung mode Gelap (bawaan), Terang, dan Kontras Tinggi dengan dukungan *Mica backdrop*.

## OptimizerDuck vs Pesaing Lain: Mana yang Paling Cocok?

Dalam arena optimasi Windows, OptimizerDuck bukanlah satu-satunya pemain. Ada banyak solusi lain seperti Tiny11, AtlasOS, atau *script debloater* seperti Chris Titus WinUtil. Namun, setiap alat memiliki pendekatan dan target audiensnya sendiri.

### Perbedaan Fundamental: OptimizerDuck vs Tiny11

| Aspek                  | OptimizerDuck         | Tiny11               |
| :--------------------- | :-------------------- | :------------------- |
| **Jenis**              | Optimizer tool        | Modified Windows ISO |
| **Install ulang Windows** | Tidak perlu           | Ya                   |
| **Basis Windows**      | Windows resmi         | Windows modifikasi   |
| **Update Windows**     | Lebih aman            | Kadang bermasalah    |
| **Risiko Kompatibilitas** | Rendah                | Menengah–tinggi      |
| **Bisa Rollback**      | Ya                    | Sulit                |
| **Aman untuk Kerja/Profesional** | Lebih aman            | Tidak selalu         |
| **Fokus**              | Tuning & cleanup      | Extreme lightweight  |
| **Cocok untuk Gaming** | Ya                    | Ya                   |
| **Cocok untuk Laptop Lama** | Ya                    | Sangat cocok         |
| **Risiko Keamanan**    | Relatif rendah        | Lebih tinggi         |

### Tiny11: Ringan Tapi Ada Risiko

Tiny11 memang menarik karena mampu berjalan di PC *low-end* dan sangat cocok untuk VM atau laptop lama, dengan penggunaan RAM dan proses latar belakang yang lebih kecil. Namun, Tiny11 bukanlah produk resmi Microsoft. Modifikasi *image* Windows asli dengan menghapus banyak komponen internal seringkali menyebabkan masalah *update* Windows atau mengembalikan *bloatware*.

Kompatibilitas *software* juga menjadi masalah. Banyak aplikasi atau *game anti-cheat* memerlukan komponen Windows tertentu, dan jika komponen itu dihapus, aplikasi bisa gagal berjalan. Masalah keamanan dan kepercayaan juga lebih tinggi, karena Anda harus percaya pada pembuat *build* tanpa jaminan integritas.

### OptimizerDuck vs AtlasOS

AtlasOS populer di kalangan *gamer* karena fokus pada *competitive gaming* dan pengurangan *input responsiveness*. Namun, AtlasOS jauh lebih agresif dibandingkan OptimizerDuck.

| Fitur                 | OptimizerDuck          | AtlasOS             |
| :-------------------- | :--------------------- | :------------------ |
| **Fokus**             | General optimization   | Competitive gaming  |
| **Tingkat Agresif**   | Menengah               | Tinggi              |
| **Cocok Daily Driver** | Ya                     | Kadang tidak        |
| **Aman untuk Kerja**  | Lebih aman             | Tergantung          |
| **Privacy Tweak**     | Ya                     | Ya                  |
| **Gaming Tweak**      | Ya                     | Sangat agresif      |
| **Revert**            | Ya                     | Terbatas            |

Jika Anda ingin *latency* minimum dan rela mengorbankan fitur Windows, AtlasOS bisa jadi pilihan. Namun, untuk penggunaan sehari-hari yang seimbang, OptimizerDuck lebih cocok.

### OptimizerDuck vs Chris Titus WinUtil

Chris Titus WinUtil adalah *toolkit* PowerShell populer untuk *debloating* Windows. Meskipun kuat, alat ini tidak ramah pemula dan beberapa *tweak*-nya sangat agresif. Komunitas Microsoft bahkan menyebut WinUtil perlu kehati-hatian bagi pemula. OptimizerDuck unggul dalam kemudahan penggunaan berkat antarmuka grafisnya yang intuitif.

## Kapan OptimizerDuck Jadi Pilihan Tepat?

OptimizerDuck layak Anda coba, terutama jika Anda menginginkan optimasi Windows yang ringan untuk *gaming*, kemampuan *rollback* perubahan, dan tidak ingin *install* ulang Windows. Pendekatan OptimizerDuck yang seimbang dan tidak terlalu ekstrem menjadikannya salah satu *optimizer* Windows modern yang paling menarik.

## Kapan Sebaiknya Anda TIDAK Menggunakan Optimizer?

Meskipun optimasi menawarkan banyak manfaat, ada situasi di mana Anda sebaiknya tidak menggunakan *optimizer* apa pun:
*   PC Anda masih baru dan memiliki spesifikasi *high-end*.
*   Anda tidak memahami pengaturan *registry* atau *service* Windows secara mendalam.
*   Digunakan untuk pekerjaan kritikal yang membutuhkan stabilitas absolut.
*   Digunakan untuk lingkungan *enterprise*.
*   Anda membutuhkan stabilitas sistem maksimum.

Terlalu banyak *debloating* bisa menyebabkan masalah jangka panjang. Peningkatan FPS mentah biasanya tidak naik drastis, tetapi Anda akan merasakan peningkatan pada waktu *boot*, pemuatan aplikasi, dan *input latency*.

### Rekomendasi Berdasarkan Kebutuhan

| Kebutuhan             | Rekomendasi                               |
| :-------------------- | :---------------------------------------- |
| **Laptop jadul**      | Tiny11                                    |
| **Daily driver**      | OptimizerDuck                             |
| **Gaming esports**    | AtlasOS                                   |
| **Beginner**          | OptimizerDuck                             |
| **Advanced tweaking** | Chris Titus WinUtil                       |
| **Stabilitas maksimum** | Windows original + tweak manual           |

## Kesimpulan

Tren *Windows optimization* akan terus ada. Semakin banyak pengguna menginginkan Windows yang lebih ringan dan efisien. Namun, optimasi terbaik bukan berarti menghapus semua fitur Windows secara membabi buta. Pendekatan yang lebih aman dan realistis, seperti yang dilakukan OptimizerDuck, fokus pada penyempurnaan sistem dan menjaga kompatibilitas.

Untuk sebagian besar pengguna modern, pendekatan OptimizerDuck jauh lebih *sustainable* dibandingkan *custom Windows ISO* ekstrem. Dukungan komunitas yang aktif, kemudahan penggunaan, dan fitur *reversibility* menjadikan OptimizerDuck sebagai pilihan yang sangat baik untuk meningkatkan pengalaman Windows Anda.

## Referensi
*   https://github.com/itsfatduck/optimizerDuck


optimizerDuck menawarkan optimasi Windows yang aman dan reversibel, membersihkan bloatware tanpa perlu instal ulang. Tingkatkan performa dan privasi PC Anda dengan mudah.

OptimizerDuck: Optimasi Windows Aman, Performa Maksimal Tanpa Reinstall

Membangun aplikasi agentik atau fitur AI yang siap produksi itu tidak mudah. Hanya mengandalkan model canggih atau prompt yang bagus saja tidak cukup. Anda pasti membutuhkan keandalan maksimal, persetujuan manusia sebelum eksekusi berbahaya, serta kemampuan observasi di setiap lapisan. Di sinilah **Genkit Middleware: Intercept, Extend, and Harden Your Agentic Apps** hadir sebagai solusi kunci.

Genkit adalah sebuah framework *open-source* yang dirancang untuk membantu Anda menciptakan aplikasi agentik yang tangguh. Framework ini mendukung banyak bahasa pemrograman, seperti TypeScript, Go, Dart, dan Python. Sistem middleware-nya sendiri sudah tersedia di TypeScript, Go, dan Dart, sementara dukungan untuk Python akan segera menyusul.

### Apa Itu Genkit dan Kenapa Kita Butuh Middleware?

Pada dasarnya, setiap panggilan `generate` di Genkit menjalankan sebuah **generation loop**. Dalam loop ini, model menghasilkan output, alat-alat yang diminta akan dieksekusi, hasilnya kembali masuk ke panggilan model baru, dan siklus ini berulang sampai model selesai.

Untuk membuat aplikasi agentik yang andal di dunia nyata, kita perlu menambahkan beberapa "lapisan pelindung" ekstra. Misalnya, apa yang terjadi jika panggilan API model Anda gagal? Bagaimana jika model mencoba melakukan tindakan yang bisa merusak? Middleware hadir untuk menjawab tantangan-tantangan ini.

Middleware Genkit adalah *hook* yang dapat disusun. *Hook* ini akan mencegat panggilan `generate`, termasuk loop eksekusi *tool*, lalu menyuntikkan perilaku kustom ke dalamnya. Anda bisa melampirkan *hook* middleware pada tiga lapisan loop ini:

*   **Pre-call**: Sebelum panggilan model utama.
*   **Post-call**: Setelah panggilan model selesai.
*   **Tool-call**: Saat alat-alat dieksekusi.

### Middleware Bawaan: Solusi Siap Pakai

Genkit menyediakan beberapa middleware bawaan yang bisa langsung Anda pakai untuk skenario umum. Ini sangat menghemat waktu pengembangan:

| Nama Middleware                 | Fungsi Utama                                | Detail                                                                                                                                                                                                                          |
| :------------------------------ | :------------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Retry**                       | Mengulang panggilan API model yang gagal.   | Secara otomatis mencoba kembali panggilan API model yang gagal karena kesalahan transien (misalnya, HTTP 429 atau 500) dengan *exponential backoff* dan *jitter*. Hanya panggilan model yang diulang.                     |
| **Fallback**                    | Beralih ke model alternatif.                | Mengganti ke model lain jika model utama gagal pada kode kesalahan tertentu. Berguna untuk beralih penyedia jika model utama Anda melebihi kuota.                                                                      |
| **Human-in-the-loop (Allow-list)** | Membatasi eksekusi tool.                    | Membatasi eksekusi tool pada daftar yang diizinkan saja. Tool yang tidak ada dalam daftar akan memicu interupsi, sehingga perlu konfirmasi manual sebelum tindakan dilanjutkan.                                     |
| **Skills**                      | Memuat "skill" atau kemampuan model.        | Memindai direktori untuk file `.skill` dan menyuntikkan kontennya ke *system prompt*. Juga menyediakan *tool* `loadSkill` agar model bisa memuat *skill* tertentu sesuai kebutuhan.                                  |
| **Filesystem (LocalFS)**        | Memberi model akses terbatas ke filesystem. | Memberi model akses terbatas ke sistem file lokal melalui *tool* yang disuntikkan (misalnya, `read` dan `write` jika diaktifkan). Keamanan path diterapkan sehingga model tidak bisa keluar dari direktori root yang ditentukan. |

### Membangun Middleware Kustom Anda Sendiri

Meskipun middleware bawaan sangat berguna, kekuatan Genkit yang sebenarnya ada pada kemampuan Anda untuk menulis middleware kustom. Bayangkan Anda sedang membuat aplikasi dukungan pelanggan agentik dan perlu memastikan model tidak pernah menyebutkan produk pesaing atau data harga internal. Daripada menulis aturan ini di setiap *prompt*, Anda bisa menerapkannya secara deterministik dengan middleware.

Middleware kustom mengikuti kontrak sederhana di semua bahasa yang didukung: Anda memberikan nama dan sebuah *factory function* yang mengembalikan *hook* yang Anda inginkan. *Factory function* ini dipanggil sekali per pemanggilan `generate`, dan Anda hanya perlu mengimplementasikan *hook* yang Anda butuhkan.

Berikut contoh sederhana kode *content filter* kustom yang mungkin Anda buat:

```jsx
import { Middleware, preCall } from '@genkit-ai/core';

export const myContentFilter: Middleware = {
  name: 'my-content-filter',
  factory: () => ({
    preCall: async ({ config, context, input }) => {
      // Logic untuk memeriksa konten input
      if (input.text && input.text.includes('competitor-product')) {
        throw new Error('Mentioning competitor products is not allowed.');
      }
      // Tambahkan logic lain untuk memeriksa data internal, dll.
      return { config, context, input };
    },
    // Anda bisa menambahkan postCall atau toolCall hooks di sini
  }),
};
```

### Kekuatan Komposisi dan Debugging

Anda bahkan dapat menggabungkan dan menumpuk berbagai solusi middleware. Middleware ditumpuk dari kiri ke kanan. Middleware yang pertama kali disebut menjadi pembungkus terluar. Misalnya, `myCustomMiddleware` membungkus `pre-call` yang membungkus panggilan model. Urutan ini penting, dan Genkit membuatnya sangat jelas.

Jika Anda merasa telah membangun middleware yang akan bermanfaat bagi pengembang lain, Anda bisa mempublikasikannya sebagai *package* agar bisa digunakan secara luas.

Genkit juga menyediakan **Dev UI** yang bisa Anda gunakan untuk memeriksa, menguji, dan melakukan debug pada aplikasi Anda, termasuk eksekusi middleware. Saat Anda mendaftarkan middleware, ia akan terlihat di Dev UI. Anda bisa memeriksa konfigurasinya, menelusuri eksekusi melalui setiap lapisan *hook*, dan menguji berbagai kombinasi.

Kami menantikan kemampuan baru yang Genkit middleware hadirkan untuk aplikasi Anda. Kami juga ingin melihat middleware kustom apa yang akan Anda bangun untuk memecahkan masalah spesifik Anda. Jika Anda baru mengenal framework ini, silakan kunjungi dokumentasi Genkit. Jika Anda punya ide untuk middleware bawaan baru, sampaikan ide Anda kepada kami.

## Referensi
https://developers.googleblog.com/announcing-genkit-middleware-intercept-extend-and-harden-your-agentic-apps/

Pelajari bagaimana Genkit Middleware membantu Anda membangun aplikasi agentik yang andal dan aman, dengan kemampuan intersepsi, perluasan, serta pengerasan fitur AI.

Membedah Genkit Middleware: Membuat Aplikasi Agentik Lebih Kuat dan Fleksibel

Industri keamanan siber sering kali berhadapan dengan alat penganalisis statis tradisional yang hanya menghasilkan daftar panjang potensi masalah. Hal ini memaksa para insinyur untuk memilah sendiri mana yang benar-benar bug dan mana yang hanya *noise*. Namun, sebuah proyek baru dari perusahaan keamanan ofensif SecureLayer7 mengubah pendekatan ini. Mereka menghadirkan **Sandyaa Open Source Autonomous Security Bug Hunter**, sebuah alat yang menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk membaca *codebase*, melacak pergerakan data di dalamnya, dan bahkan menghasilkan kode eksploitasi yang berfungsi untuk kerentanan yang telah dikonfirmasi. Alat ini dirilis di bawah lisensi MIT, membuatnya dapat diakses oleh siapa saja.

## Cara Sandyaa Beroperasi: Analisis Mendalam Tanpa Interupsi

Sandyaa beroperasi dengan cara yang sangat efisien. Anda cukup memberinya direktori lokal atau URL Git, dan alat ini akan menjalankan audit *end-to-end* tanpa memerlukan *prompt* interaktif. Sandyaa membangun konteks di seluruh file, membagi *codebase* besar menjadi bagian-bagian yang sesuai dengan kepadatan kode dan anggaran *token* LLM. Alat ini juga menjalankan analisis rekursif yang mengunjungi kembali kode yang sama beberapa kali untuk menyempurnakan temuannya.

Setiap bug yang dikonfirmasi akan ditulis ke folder bernama `poc`. Di dalam folder itu, Anda akan menemukan laporan analisis, *proof-of-concept* (PoC) dalam Python, panduan *setup*, dan file `README.md` yang menghubungkan setiap klaim ke jalur file dan nomor baris spesifik.

Proses analisis Sandyaa didorong oleh delapan fase rekursif:
*   Pelacakan rantai panggilan (call-chain tracing)
*   Ekspansi aliran data (data-flow expansion)
*   Verifikasi mandiri (self-verification)
*   Rantai kerentanan (vulnerability chaining)
*   Penyempurnaan *proof-of-concept* (PoC refinement)
*   Deteksi kontradiksi (contradiction detection)
*   Validasi asumsi (assumption validation)
*   Bukti eksploitabilitas (exploitability proof)

Sandyaa juga memiliki penganalisis kontrol penyerang terpisah. Ini berfungsi untuk menghilangkan temuan yang tidak dapat dijangkau dari *input* yang tidak tepercaya, sehingga mengurangi *noise* dari masalah teoretis.

Sandyaa mencari berbagai jenis bug, termasuk:

| Kategori Kerentanan      | Contoh Kerentanan yang Dideteksi                     |
| :----------------------- | :--------------------------------------------------- |
| Keamanan Memori          | Use-after-free, buffer overflow, type confusion, double-free |
| Logika Bisnis            | Authentication bypass, TOCTOU, state machine errors |
| Injeksi                  | SQL, command, XSS, SSRF, path traversal             |
| Penyalahgunaan Kriptografi | (Tidak ada contoh spesifik dalam referensi)         |
| Race Condition           | Concurrency races                                    |
| Integer                  | Integer overflow, signedness issues                 |
| API Tidak Aman           | Deserialization, XXE, prototype pollution           |

## Membangun Kepercayaan dan Bukti Nyata

SecureLayer7 mulai menggunakan Sandyaa pada target langsung hanya setelah mereka memperketat tumpukan verifikasi. Mereka mencapai titik di mana meninjau *output* alat ini menjadi lebih produktif daripada membaca kode dari awal. Kamble, CTO SecureLayer7, menjelaskan bahwa timnya terus memperketat *pipeline* verifikasi. Ini melibatkan verifikasi mandiri, rantai kerentanan, deteksi kontradiksi, dan filter kontrol penyerang yang menghilangkan temuan yang tidak dapat dijangkau dari *input* yang tidak tepercaya. Ia menambahkan bahwa ambang batas adopsi sangat praktis. Pada titik tertentu, *false-positive rate* menjadi cukup rendah sehingga meninjau *output* Sandyaa menjadi penggunaan waktu peneliti yang lebih baik daripada membaca kode tanpa bekal.

Sejauh ini, dua bug yang ditemukan oleh alat ini telah diungkapkan secara publik. Keduanya ditemukan dalam proyek Spring AI, yaitu *SQL injection* di `metadataStore` dan *JSONPath injection* di `AbstractRetriever`.

## Keamanan Eksekusi Eksploitasi dan Fleksibilitas LLM

Kemampuan Sandyaa untuk menjalankan kode *proof-of-concept* yang dihasilkannya untuk mengonfirmasi eksploitabilitas tentu menimbulkan pertanyaan tentang efek samping pada *codebase* yang tidak dikenal. Kamble menjelaskan bahwa eksekusi dilindungi secara *default*. Eksekusi PoC adalah *opt-in* dan mati secara *default*. Filter kontrol penyerang berjalan sebelum pembuatan PoC, jadi Sandyaa tidak akan membangun PoC untuk jalur yang tidak dapat dijangkau.

Sandyaa juga tidak memerlukan kunci API. Alat ini menumpang pada sesi Claude Code CLI yang sudah ada milik pengguna. Begitu seorang pengembang masuk ke Claude Code CLI, Sandyaa akan menggunakan kembali otentikasi tersebut dan tidak memerlukan kunci API. Beberapa fase analisis dapat berjalan di Gemini jika gcloud CLI ada di PATH pengguna, lagi-lagi tanpa memerlukan kunci API. Pengaturan `GEMINI_API_KEY` hanya didukung untuk resolusi tingkatan model saat *startup*.

## Di Balik Layar: Arsitektur Recursive Language Models

Arsitektur Sandyaa mengandalkan apa yang disebut proyek sebagai **Recursive Language Models**. `RecursiveLM` ini menggerakkan REPL (Read-Eval-Print Loop) Python yang menjalankan filter *regex*, memecah file, dan menghasilkan *query* sub-LLM. Hasilnya kemudian digabungkan dalam kode. Desain ini memungkinkan alat untuk memproses repositori yang lebih besar dari jendela konteks tunggal yang diizinkan.

## Platform yang Didukung dan Persyaratan Sistem

Proyek ini aktif diuji pada **macOS**. Linux seharusnya berfungsi, tetapi belum divalidasi. Windows secara *native* tidak didukung karena Sandyaa menggunakan perintah khusus Unix dan memunculkan Claude CLI secara langsung. Pengguna Windows dapat menjalankannya melalui WSL2.

Persyaratan untuk menjalankan Sandyaa meliputi Node.js versi 18 atau yang lebih baru, git, dan instalasi Claude Code yang sudah terinstal dan *logged-in*. Konfigurasi Sandyaa berada di file `config.json`. Di sana, pengguna dapat mengatur jalur target, ukuran *chunk*, tingkat keparahan minimum, ambang batas eksploitabilitas, dan opsi *output*.

Sandyaa tersedia secara gratis di GitHub.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/13/sandyaa-open-source-autonomous-security-bug-hunter/

Sandyaa adalah alat open-source dari SecureLayer7 yang menggunakan LLM untuk menemukan kerentanan keamanan dan membuat kode eksploitasi yang berfungsi. Alat ini memeriksa kode secara otomatis untuk berbagai jenis bug dan tidak memerlukan API key.

Sandyaa: Pemburu Bug Keamanan Otonom Open Source dari SecureLayer7

Pelajari platform LLM open-source terbaik di tahun 2026, termasuk Ollama, OpenRouter, Groq, dan NVIDIA NIM, yang menawarkan akses gratis dan performa tinggi untuk berbagai kebutuhan pengembangan. Artikel ini membahas keunggulan dan skenario penggunaan ideal setiap platform.

Memilih Platform LLM Open-Source Terbaik di Tahun 2026: Ollama, OpenRouter, Groq, NVIDIA NIM, dan Lainnya

Di dunia keamanan siber yang terus berkembang, ada kabar baik untuk para profesional keamanan. Sebuah platform siber baru, **DarkMoon AI-Powered Autonomous Penetration Testing Platform**, telah hadir sebagai langkah maju yang signifikan. DarkMoon adalah platform *penetration testing* otomatis yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menjalankan penilaian keamanan lengkap tanpa intervensi manual. Platform *open-source* ini dirancang untuk tim keamanan dan DevSecOps, menawarkan sistem penilaian kerentanan berbasis AI yang terintegrasi dengan lebih dari 50 alat keamanan ofensif.

## Cara Kerja DarkMoon: Otak di Balik Operasi

DarkMoon bekerja berbeda dari *scanner* kerentanan tradisional. Ia menggunakan arsitektur AI *multi-agent* di mana sub-agen khusus akan bernalar, merencanakan, dan menjalankan operasi keamanan ofensif. Semua ini dilakukan melalui *controlled execution interface*, sebuah lapisan penjaga yang memastikan AI tidak pernah secara langsung menyentuh sistem yang mendasarinya. Ini menjadikan DarkMoon pilihan yang standar dan patuh. Platform ini selaras dengan kerangka kerja keamanan yang diakui seperti ISO 27001, NIST SP 800-115, dan metodologi MITRE ATT&CK.

Ketika sebuah target diberikan melalui *command line*, DarkMoon secara otomatis melakukan penilaian multi-fase. Proses ini dimulai dengan menemukan *port* dan layanan yang terbuka, mengidentifikasi tumpukan teknologi, memodelkan permukaan serangan, lalu mengerahkan sub-agen khusus berdasarkan apa yang terdeteksi. Beberapa agen bisa dieksekusi secara paralel di seluruh infrastruktur *hybrid*, mempercepat waktu penilaian secara signifikan dibandingkan pengujian manual yang berurutan.

## Agen Dinamis untuk Berbagai Lingkungan

DarkMoon secara dinamis mengaktifkan agen yang disesuaikan dengan teknologi yang ditemukan. Berikut adalah beberapa contoh agen dan teknologi yang mereka targetkan:

| Agen Khusus        | Lingkungan yang Ditargetkan                                | Alat Kunci yang Digunakan (Contoh) |
| :----------------- | :--------------------------------------------------------- | :--------------------------------- |
| **CMS Agent**      | WordPress, Drupal, Joomla, Magento, Moodle                 | WPScan, CMSeeK                     |
| **Web Agent**      | PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on Rails   | ffuf, sqlmap, Arjun, wafw00f       |
| **Network Agent**  | NetExec, BloodHound, 30+ skrip Impacket                    | Hydra, dig, SNMP                   |
| **Kubernetes Agent**| Lingkungan Kubernetes                                     | kubectl, Kubescape, Kubeletctl     |
| **GraphQL Agent**  | Permukaan serangan khusus GraphQL                          | -                                  |
| **Browser Agent**  | Lingkungan yang memerlukan *browser rendering*             | -                                  |

## Gudang Senjata Keamanan dalam Satu Paket

Jantung DarkMoon adalah *Docker image* yang dibuat khusus. Di dalamnya terdapat lebih dari 50 alat keamanan yang disusun berdasarkan kategori. Alat-alat ini mencakup berbagai fungsi penting dalam *penetration testing*:

*   **Port Scanning:** Naabu, Masscan
*   **Pengujian Kerentanan Web:** ffuf, sqlmap, Arjun, wafw00f
*   **Reconnaissance:** Subfinder, Katana, Waybackurls, httpx
*   **Pengujian CMS:** WPScan, CMSeeK
*   **Enumerasi Jaringan:** Hydra, dig, alat SNMP

Semua alat ini dapat diakses dalam *Docker toolbox* tanpa perlu konfigurasi *path*. AI bertugas bernalar dan merencanakan, *Master Control Program* (MCP, atau lapisan penjaga) mengontrol eksekusi, dan *container* Docker menjalankan alat-alat ini secara terisolasi.

## Siapa yang Diuntungkan dari DarkMoon?

DarkMoon dirancang untuk beberapa kelompok profesional:

*   **Tim Keamanan:** Untuk menjalankan pengujian otomatis berkelanjutan.
*   **DevSecOps Engineers:** Untuk mengintegrasikan keamanan ke dalam *pipeline* pengembangan.
*   **Bug Bounty Hunters:** Untuk mempercepat analisis target mereka.
*   **Peneliti Keamanan:** Untuk menjelajahi permukaan serangan adaptif secara *real-time*.

Platform ini bahkan mendukung mode *bug bounty* secara *native*. Anda bisa mengaktifkannya dengan *flag* seperti `-bb` di *command line*, yang akan langsung diinterpretasikan oleh agen AI.

Contoh penggunaan untuk *bug bounty*:
```bash
darkmoon -t example.com -bb
```

## Mulai Menggunakan DarkMoon

DarkMoon tersedia di GitHub. Untuk menjalankannya, Anda hanya memerlukan Docker, Docker Compose, dan kunci API LLM dari penyedia seperti Anthropic, OpenAI, atau OpenRouter. Dukungan model lokal melalui Ollama dan llama.cpp juga tersedia.

Platform ini menjadi representasi tren industri yang lebih luas menuju *penetration testing* otonom berbasis AI. Ini memungkinkan skala pengujian keamanan melampaui batasan tim keamanan yang hanya mengandalkan manusia.

## Referensi
https://cybersecuritynews.com/darkmoon-penetration-testing-platform/

DarkMoon adalah platform penetrasi otomatis bertenaga AI dengan lebih dari 50 alat keamanan terintegrasi, dirancang untuk tim keamanan dan DevSecOps. Platform open-source ini menghadirkan sistem penilaian kerentanan berbasis AI yang kuat.

DarkMoon: Otomatisasi Penetrasi dengan AI dan Lebih dari 50 Alat Keamanan

Lupakan narasi usang yang menyebut bahwa model AI paling pintar harus selalu lahir dari kantong tebal Silicon Valley dan terkunci rapat di balik dinding closed-source berbayar mahal. Kehadiran DeepSeek V4 dalam mode pratinjau pada 24 April 2026 membuktikan satu hal: rekayasa arsitektur yang cerdas jauh lebih mematikan daripada sekadar membakar tumpukan modal ratusan juta dolar demi memborong puluhan ribu akselerator komputasi.

Setelah sempat mengguncang Wall Street lewat efisiensi DeepSeek-R1 yang hanya butuh ongkos komputasi $5,6 juta di atas chip Nvidia H800, tim lab asal Tiongkok ini kembali meluncurkan pembaruan masif. Model bahasa besar (LLM) generasi terbarunya ini tidak cuma memangkas biaya inferensi hingga berkali-kali lipat, tetapi juga mendistribusikan bobot modelnya (open-weight) secara bebas di bawah Lisensi MIT. 

Mari kita bedah jeroan teknisnya, hitung efisiensi biayanya, dan lihat seberapa jauh lompatan performa yang ditawarkannya untuk ekosistem AI global.

## Dua Varian Monster: Pro vs Flash

DeepSeek V4 hadir dalam dua varian utama yang menyasar use-case berbeda, keduanya mengadopsi basis Mixture of Experts (MoE) dan context window raksasa sebesar 1 juta token:

```
[Prompt/Task Input: s.d. 1 Juta Token]
                 │
                 ▼
 ┌──────────────────────────────────────────────┐
 │             DeepSeek V4 Engine               │
 │   [Engram Conditional Memory] ──> KV Cache   │
 │   [Hybrid Attention: CSA + HCA / DSA]        │
 └──────────────────────┬───────────────────────┘
                        │
         ┌──────────────┴──────────────┐
         ▼                             ▼
┌──────────────────┐          ┌──────────────────┐
│  V4-Pro (MoE)    │          │  V4-Flash (MoE)  │
│  Total: 1,6T     │          │  Total: 284B     │
│  Aktif: 49B/tok  │          │  Aktif: 13B/tok  │
└──────────────────┘          └──────────────────┘
         │                             │
         └──────────────┬──────────────┘
                        │
         ┌──────────────┼──────────────┐
         ▼              ▼              ▼
   [Non-think]    [Think High]   [Think Max]
   (Instan)       (Logika)       (Penalaran Penuh)
```

### 1. DeepSeek V4-Pro
Varian flagship ini mengemas total **1,6 triliun parameter**, namun berkat arsitektur MoE, ia hanya mengaktifkan **49 miliar parameter** per kueri token yang diproses. Dilatih di atas lebih dari 32 triliun token data berkualitas tinggi, model ini dirancang khusus untuk menangani logic puzzle yang rumit, competitive programming, pembuktian matematis, serta riset multi-langkah.

### 2. DeepSeek V4-Flash
Bagi developer yang butuh latensi rendah dan throughput kilat untuk automasi harian, varian Flash membawa total **284 miliar parameter** dengan hanya **13 miliar parameter aktif** per token. Varian ini menawarkan rasio performa-ke-biaya paling agresif tanpa membebani GPU cluster secara berlebihan.

Keduanya dibekali buffer konteks 1 juta token. Sederhananya, Anda bisa melempar sekitar 750.000 kata sekaligus ke dalam model, mulai dari satu codebase project full-stack, berkas hukum setebal 300 halaman, hingga kumpulan materi kuliah satu semester tanpa perlu chunking manual yang melelahkan.

| Parameter Spesifikasi | DeepSeek V4-Pro | DeepSeek V4-Flash |
| :--- | :--- | :--- |
| **Total Parameter** | 1,6 Triliun (1.6T) | 284 Miliar (284B) |
| **Parameter Aktif/Token** | 49 Miliar (49B) | 13 Miliar (13B) |
| **Data Training** | > 32 Triliun Token | > 32 Triliun Token |
| **Kapasitas Konteks** | 1 Juta Token (~750K kata) | 1 Juta Token (~750K kata) |
| **Ukuran Bobot Model** | ~865 GB | ~160 GB |
| **Lisensi Distribusi** | MIT (Open-Weight) | MIT (Open-Weight) |

## Bongkar Inovasi Arsitektur di Balik Efisiensi Ekstrem

Banyak model raksasa gagal diskalakan karena terbentur limitasi komputasi dan memory footprint. Tim insinyur DeepSeek merombak beberapa fondasi penting transformer tradisional untuk mengatasi bottleneck tersebut:

```
Transformer Standar:
O(N^2) Complexity ──> KV Cache Bengkak ──> GPU Out of Memory (OOM)

DeepSeek V4 Architecture:
[CSA + HCA / DSA] ──> Penskalaan Linear ──> 27% FLOPs & 10% KV Cache
[Engram Memory]   ──> Pencarian O(1)   ──> Konteks 1 Juta Token Stabil
[mHC Residual]    ──> Sinyal Stabil    ──> Skalabilitas 1,6T Parameter
```

### 1. Hybrid Attention (CSA + HCA) dan DeepSeek Sparse Attention (DSA)
Transformer standar punya kelemahan fatal: kompleksitas komputasinya naik secara kuadratik seiring panjangnya teks input. DeepSeek memadukan *Compressed Sparse Attention* (CSA) dan *Heavily Compressed Attention* (HCA) ke dalam arsitektur DeepSeek Sparse Attention (DSA). 

Hasilnya, kurva komputasi dipangkas menjadi mendekati linear, memotong komputasi kuadratik dan mengurangi overhead hingga 50%. Dibandingkan pendahulunya, DeepSeek-V3.2, varian V4-Pro hanya mengonsumsi **27% FLOPs inferensi single-token** dan memangkas alokasi **KV cache hingga tersisa 10% saja** pada skenario beban 1 juta token.

### 2. Memori Kondisional Engram
Membaca dokumen ratusan halaman sering kali membuat LLM mengalami fenomena "amnesia kontekstual" di tengah teks. Engram memodernisasi konsep embedding N-gram klasik menjadi modul memori kondisional yang memungkinkan pengambilan pengetahuan dalam waktu konstan (constant-time lookup). Model dapat mengingat detail spesifik di halaman 12 saat memproses dokumen tebal 500 halaman tanpa membuang siklus clock GPU untuk pencarian statis yang lambat.

### 3. Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Membangun model sebesar 1,6 triliun parameter rentan terhadap degradasi sinyal residual dan ketidakstabilan numerik saat proses pelatihan. Mekanisme mHC menstabilkan propagasi sinyal lintas lapisan model secara ketat, memastikan proses training berjalan mulus tanpa error gradien yang biasa menimpa model skala triliun.

### 4. Tiga Tingkat Penalaran Adaptif (Reasoning Modes)
Pengguna tidak dipaksa memakai satu setelan compute power untuk semua masalah. DeepSeek V4 menyediakan tiga mode eksekusi:
* **Non-think:** Respons instan untuk query ringan, penulisan konten, dan tugas berbasis pola cepat.
* **Think High:** Penalaran logis bertahap untuk penyelesaian masalah teknis tingkat menengah.
* **Think Max:** Mode pengerahan komputasi penuh untuk membedah problem sulit, pengujian hipotesis riset multi-tahap, hingga perancangan algoritma pemrograman kompetitif.

Semua pipeline ini disempurnakan menggunakan Muon Optimizer, memastikan konvergensi training yang jauh lebih cepat dan stabil di seluruh dataset 32 triliun token.

## Uji Tolok Ukur: Mengacak-acak Dominasi Closed-Source

Efisiensi arsitektur tidak ada artinya jika output reasoning-nya tumpul. Pada mode *Think Max*, hasil benchmark internal DeepSeek V4-Pro-Max menunjukkan dominasi nyata atas model-model frontier closed-source proprietary, terutama di bidang software engineering dan matematika tingkat tinggi.

```
       LiveCodeBench (Pass@1) Rating
 ┌───────────────────────────────────────────┐
 │ DeepSeek V4-Pro-Max: 93.5%                │
 └───────────────────────────────────────────┘
 ┌───────────────────────────────────────────┐
 │ Codeforces Rating: 3206                   │
 └───────────────────────────────────────────┘
 ┌───────────────────────────────────────────┐
 │ GPQA Diamond: 90.1%                       │
 └───────────────────────────────────────────┘
 ┌───────────────────────────────────────────┐
 │ SWE-bench Verified: 80.6%                 │
 └───────────────────────────────────────────┘
```

Performa pengkodean model ini secara konsisten menyamai bahkan melangkahi model mapan seperti GPT-5.4, Claude Opus 4.6, dan Gemini-3.1-Pro pada skenario competitive programming:

* **LiveCodeBench:** 93,5% (Pass@1) ,  skor puncak di antara pengujian benchmark.
* **Codeforces Rating:** 3206 ,  menempatkannya di jajaran elite programmer manusia.
* **SWE-bench Verified:** 80,6%.
* **IMOAnswerBench:** 89,8%.
* **GPQA Diamond:** 90,1%.
* **MMLU-Pro:** 87,5%.
* **GSM8K:** 92,6%.

Kombinasi skor SWE-bench Verified 80,6% dan LiveCodeBench 93,5% mengonfirmasi bahwa model ini bukan sekadar penghafal sintaks, melainkan mampu merancang arsitektur software kompleks dan memperbaiki bug di level repositori secara mandiri.

## Kalkulasi Biaya dan Demokratisasi Hardware

Aspek paling disruptif dari rilis ini terletak pada hitung-hitungan finansial. Model AI kelas atas tidak lagi eksklusif milik korporasi beranggaran jumbo.

Biaya pelatihan DeepSeek V4 diestimasikan berada di kisaran $10 juta. Angka ini merupakan lompatan wajar dari $5,6 juta pada DeepSeek V3, namun tetap terlihat kontras jika disandingkan dengan estimasi training GPT-5.2 yang diprediksi menembus $500 juta, atau biaya OpenAI untuk GPT-4 yang melampaui $100 juta.

Perbedaan biaya inferensi API-nya jauh lebih mencolok:

```
Perbandingan Biaya API (per 1 Juta Token Input)
------------------------------------------------------------
DeepSeek V4-Flash : $0.14  (Paling Terjangkau)
DeepSeek V4-Pro   : $1.74  (Standar Frontier)
Proprietary Barat : $15.00 (GPT-5.2 / Claude Opus 4.5)
------------------------------------------------------------
*Rasio: Biaya DeepSeek V4 sekitar 10x hingga 40x lebih murah.
```

Untuk implementasi lokal, arsitektur sparse model ini membuka pintu bagi hardware enthusiast dan startup bootstrapped. DeepSeek V4 dapat di-deploy pada perangkat keras kelas konsumen, mulai dari setup dua unit GPU RTX 4090 hingga satu kartu RTX 5090. Kemampuan menjalankan model skala triliun parameter tanpa harus menyewa cluster server puluhan ribu dolar kini menjadi kenyataan praktis.

Lisensi MIT yang disematkan memberikan kebebasan penuh. Anda bebas mengunduh bobotnya dari Hugging Face atau ModelScope, memodifikasi arsitekturnya, melakukan fine-tuning internal, hingga menjual layanannya secara komersial tanpa royalti atau restriksi vendor lock-in.

## Geopolitik dan Pergeseran Dinamika Industri

Kemunculan DeepSeek telah memicu efek domino di peta industri teknologi global. Sejak rilis DeepSeek-R1 yang memicu aksi jual (sell-off) saham teknologi global senilai $1 triliun pada 27 Januari 2025 (termasuk koreksi kapitalisasi pasar NVIDIA sebesar $600 miliar), arah persaingan AI berubah total.

Di pasar domestiknya, DeepSeek berhasil menguasai hampir 89% pangsa pasar pengguna AI di Tiongkok. Optimalisasinya di atas silikon alternatif seperti chip Ascend Huawei memperlihatkan dorongan mandiri untuk melepaskan ketergantungan dari rantai pasok semikonduktor AS. 

Penyedia AI closed-source global kini terdesak untuk merombak strategi pricing dan mempercepat siklus rilis produk mereka. Bagi praktisi IT, software engineer, dan peneliti, persaingan harga dan efisiensi ini membuka akses kedaulatan data tanpa harus bergantung pada API sentralistik yang rentan kena blokir atau perubahan regulasi mendadak.

## Panduan Akses dan Integrasi DeepSeek V4

Jika Anda berniat menguji atau mengintegrasikan model ini ke dalam pipeline produksi, ada beberapa rute yang bisa diambil:

### 1. Antarmuka Web Interaktif
Kunjungi portal resminya di `https://chat.deepseek.com/` lalu pilih antara **Mode Instan (Flash)** untuk respon cepat atau **Mode Ahli (Pro)** untuk pengerjaan analitis mendalam.

### 2. Integrasi API Produksi
API DeepSeek V4 dirancang drop-in compatible dengan skema format OpenAI ChatCompletions dan Anthropic API. Anda cukup mengganti endpoint target dan parameter model:

```json
{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analisis bug performa pada modul engine data berikut..."
    }
  ],
  "temperature": 0.2
}
```
*(Gunakan `deepseek-v4-flash` untuk pipeline mikroservis yang mengejar efisiensi throughput tinggi).*

### 3. Download Bobot Terbuka (Self-Hosting)
Bobot model penuh tersedia secara publik di Hugging Face dan ModelScope. Pastikan kapasitas penyimpanan NVMe Anda mencukupi:
* **Varian Pro:** Alokasi unduhan ~865 GB
* **Varian Flash:** Alokasi unduhan ~160 GB

### 4. Ekosistem Pihak Ketiga
Layanan integrasi seperti BibiGPT telah mengadopsi DeepSeek V4 sejak hari pertama peluncuran untuk menangani transkripsi serta ringkasan audio-video berdurasi panjang secara native.

## Masa Depan Komputasi AI yang Terbuka

DeepSeek V4 bukan sekadar pembaruan versi minor di atas kertas. Model ini adalah pembuktian teknis bahwa optimasi algoritma perhatian, efisiensi memori kontekstual, dan pembagian beban MoE mampu mengalahkan strategi ekspansi komputasi brute-force. 

Dengan perpaduan 1,6 triliun parameter, jendela konteks 1 juta token, lisensi MIT yang longgar, dan biaya pemrosesan yang merusak pasar, peta perlombaan kecerdasan buatan kini resmi bergeser: AI paling mutakhir tidak lagi harus menjadi monopoli lab tertutup berbiaya mahal.

DeepSeek V4 resmi hadir membawa arsitektur MoE 1,6T parameter, lisensi MIT, dan jendela konteks 1 juta token. Simak bedah tuntas inovasi teknis serta efisiensi harganya yang mengguncang Silicon Valley.

DeepSeek V4 Bikin Raksasa AI Barat Panik: Monster Open-Weight 1,6 Triliun Parameter dengan Harga yang Rusak Pasar

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#open-source

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini