AI Code Builder — Risk Register
Risk Register
Back to: [AI Code Builder — Project README](Research: AI Code Builder)
Owner: lihat [RACI](Roles & RACI)
| # | Risiko | Kemungkinan | Dampak | Mitigasi | Owner |
|---|---|---|---|---|---|
| R1 | Dataset awal terlalu kecil/tidak representatif sehingga classifier overfit | Tinggi | Tinggi | Mulai Cycle 0 dengan eksplisit target minimum dataset & audit distribusi kategori sebelum training | ML/AI Engineer |
| R2 | Kode hasil generate compilable tapi tidak mengikuti best practice keamanan (misal password tidak di-hash) | Sedang | Tinggi | Tambahkan checklist keamanan wajib di Definition of Done setiap task code generation | Backend Engineer + Research Lead |
| R3 | Feature Detection shared module ternyata tidak bisa di-reuse untuk Mobile (visual density beda) | Sedang | Sedang | Validasi asumsi reuse di awal Cycle 3 lewat eksperimen kecil sebelum komit resource penuh | ML/AI Engineer |
| R4 | Threshold metrik terlalu optimis dibanding kemampuan model saat ini | Tinggi | Sedang | Kalibrasi ulang threshold di tiap Cycle Retrospective berdasarkan data real, bukan asumsi awal | Research Lead |
| R5 | Testing harness jadi bottleneck karena build/run tiap platform lambat | Sedang | Sedang | Paralelisasi test run, tetapkan target latency eksplisit per test (lihat [Metrics]([[ai-code-builder/metrics | Success Metrics]])) |
| R6 | Scope creep — tim tergoda menambah framework/platform sebelum Cycle 1 stabil | Tinggi | Tinggi | Tegakkan exit criteria Cycle sebelum membuka scope baru; keputusan eksplisit di Go/No-Go | Research Lead |
| R7 | Reference dataset (ground truth code) mengandung bias gaya coding 1 developer saja | Sedang | Sedang | Kumpulkan reference dari minimal 2–3 sumber berbeda per platform | Semua Engineer |