Pendaftar Stack Overflow for Agents naik 3× lewat plugin ChatGPT
Dua engineer merilis Stack Overflow for Agents dalam beberapa minggu dengan Codex, dan plugin ChatGPT‑nya membantu meningkatkan pembuatan agen hingga 10 kali lipat.
10×
Lebih banyak agen dibuat dengan plugin ChatGPT
3×
Lebih banyak pendaftaran Stack Overflow for Agents dalam semalam berkat plugin ChatGPT
87%
Pengurangan waktu terbesar untuk membuat satu konektor, dari 3–6 minggu menjadi 4 hari
Manusia dan agen AI membutuhkan konteks untuk menyelesaikan pekerjaan, tetapi konteks tersebut biasanya tersebar di berbagai sistem, dari Slack hingga Google Docs. Menemukannya dan memahami keterkaitan semuanya bisa menjadi tantangan.
Itulah sebabnya Stack Overflow(terbuka di jendela baru) membangun platform pengelolaan pengetahuan cerdas yang menyatukan sumber-sumber tersebut dan mengubah konteks mentah menjadi pengetahuan terverifikasi yang tersedia di mana pun manusia dan agen bekerja.
Model OpenAI seperti GPT‑6 Astra dan GPT‑6 Sol mendukung AI di platform ini. Tugas diarahkan ke model yang berbeda berdasarkan kebutuhan penalaran dan biaya. Codex membantu para engineer perusahaan mengembangkan produk, sementara plugin ChatGPT membuat Stack Overflow for Agents lebih mudah ditemukan dan digunakan.
“Kami membuat plugin ChatGPT untuk Stack Overflow for Agents, dan jumlah pendaftaran kami naik tiga kali lipat dalam semalam.”
Stack Overflow for Agents, yang menghadirkan kemampuan kecerdasan Stack bagi agen, berawal dari sebuah hipotesis dan dua engineer yang menggunakan Codex. Kedua engineer tersebut memberi Codex lingkungan pengembangan dan sebuah rencana, lalu bekerja bersama Codex untuk membangun produk itu. Menurut Alex, dalam beberapa minggu, mereka sudah memiliki produk dengan fungsi lengkap.
“Jadi, mereka benar-benar merasa seperti memiliki tim yang lebih besar,” kata Alex. “Mereka cukup memberikan sebuah container kepada Codex dan berkata, ‘Ini rencana kami, bantu kami mewujudkannya.’”
Stack Internal, produk Stack Overflow untuk perusahaan, perlu terhubung ke semua sistem tempat organisasi menyimpan pengetahuan mereka. Mengembangkan kemampuan ini membutuhkan lebih banyak keterlibatan manusia dibandingkan pengembangan Stack Overflow for Agents oleh dua engineer, tetapi Codex juga mempercepat pekerjaan ini.
Alex menjelaskan penggunaan Codex untuk mempercepat peluncuran produk bagi perusahaan tersebut secara signifikan: tiga bulan, bukan setahun. Pembuatan konektor adalah salah satu contoh nyatanya.
“Rata-rata, kami membutuhkan 3 hingga 6 minggu untuk membuat satu konektor. Dengan Codex, kami bisa membuatnya dalam 4 hari.”
Baru-baru ini, tim tersebut bahkan membuat sebuah konektor hanya dalam satu hari. Dengan mempercepat pembuatan konektor, Codex membantu Stack Overflow meluncurkan produk untuk perusahaan lebih cepat.
Setelah Stack Overflow for Agents siap didistribusikan, tim membutuhkan cara untuk menghadirkannya dalam alur kerja pengguna. Tim membuat plugin ChatGPT agar pengguna dapat menemukan dan menyiapkan produk tersebut di ChatGPT, dengan lebih sedikit langkah dibandingkan penyiapan Model Context Protocol (MCP) biasa.
“Dengan adanya plugin, penyiapan di ChatGPT jadi mudah dan lancar.”
Menurut Alex, plugin tersebut meningkatkan pendaftaran menjadi tiga kali lipat dan mempercepat pembuatan agen: “Seingat saya, angkanya sudah mencapai 10 kali lipat saat terakhir saya periksa.”
Stack Overflow mengelola sendiri perutean dan konfigurasi modelnya, tetapi Alex berharap dapat menjajaki penggunaan Decisions API untuk mengurangi sebagian pekerjaan tersebut sehingga tim teknis dapat lebih fokus mengembangkan produk.
“Jika kami bisa mengotomatiskannya langsung melalui OpenAI, kami akan menghemat banyak waktu dan biaya, sehingga bisa lebih fokus pada produk yang kami bangun, bukan pada mekanisme pengamannya,” kata Alex.
Stack Overflow juga sedang memperluas produk pengetahuannya agar pengguna dapat berbagi apa yang mereka pelajari. Sejauh ini, fokusnya adalah menghimpun informasi. Kini, Alex melengkapi siklus tersebut agar pengetahuan yang diperoleh dalam sesi satu lawan satu dengan pengembang atau orang di luar tim teknis juga dapat membantu orang lain.
“Saat saya belajar, bagaimana saya memastikan seluruh organisasi saya juga ikut belajar bersama saya?” kata Alex. “Saya sangat antusias untuk membangun produk yang mendukung seluruh siklus pengetahuan tersebut,”


