Public beta · workspace belajar terstruktur

Satu ChatGPT Project untuk tiap mata kuliah, supaya konteks belajarnya tetap rapi.

Ramu menyiapkan Project Instructions, course pack, dan jejak sumber supaya satu mata kuliah punya konteks yang jelas tanpa perlu dijelaskan ulang dari nol.

Mulai dari satu mata kuliah Lihat pack

1mata kuliah = 1 Project
3maintained pack saat ini
0API wajib untuk penggunaan normal

Mulai dari kondisi kamu

Pilih jalur yang paling pendek.

Ramu tidak mengharuskan semua mata kuliah sudah punya public pack.

01 Pack-nya sudah tersediaPilih pack dan setup satu mata kuliah. 02 Belum ada di katalogBuat Ramu Starter untuk mata kuliah sendiri.

Cara pakai

Setup sekali, lalu gunakan seperti chat biasa.

Mulai dari satu mata kuliah. Project lain baru ditambahkan kalau memang dibutuhkan.

01
Pilih pack dan mata kuliah.
Gunakan maintained pack yang sesuai, atau mulai dengan Ramu Starter.
02
Siapkan ChatGPT Project.
Pasang Project Instructions dan unggah course pack sebagai Project Source.
03
Belajar seperti biasa.
Kirim soal, materi, jawaban, atau feedback tutor di Project mata kuliah tersebut.

Buka panduan setup →

Cara kerja

Lima lapisan yang menjaga workspace tetap rapi.

Bukan prompt panjang tunggal. Setiap lapisan punya tugas yang berbeda dan bisa diperiksa terpisah.

ReferensiPrioritas sumber

Sumber resmi dan registry membantu membedakan informasi current, lama, atau belum terverifikasi.

InstruksiAturan bantuan

Project Instructions membawa baseline tutor, rubric priority, dan guardrail belajar.

Zona konteksSatu course, satu Project

File, learner state, tugas, dan riwayat tidak bercampur dengan mata kuliah lain.

MateriKonteks mata kuliah

Course pack membawa struktur; BMP, bahan tutor, screenshot, dan file privat ditambahkan lewat Project Sources.

AsesmenReview dan regression

Pengecekan jawaban, learner-state workflow, dan behavior eval membantu menguji perubahan konfigurasi.

Ramu Maintained pack

UT · S1 Akuntansi · Semester 2

Memuat metadata pack…

Public beta

Memuat mata kuliah…

Mulai dari satu mata kuliah saja.

Setup satu Project, pakai dulu, lalu tambahkan course lain kalau memang berguna.

Setup pack ini

Berawal dari kebutuhan nyata

Dibuat untuk membantu satu orang belajar, lalu strukturnya dirapikan supaya bisa dipakai ulang.

Ramu pertama kali disusun ketika seseorang yang dekat dengan saya sudah masuk Semester 2. Karena itu Semester 2 adalah pack pertama secara sejarah, walaupun katalog sekarang tetap ditampilkan dalam urutan akademik Semester 1 → 2 → 3.

Pack UT S1 Akuntansi adalah reference implementation yang benar-benar dipakai, bukan batas arsitektur Ramu.

Batas yang tetap penting

Ramu merapikan konteks, bukan menggantikan penilaian pengguna.

Materi tetap milik sumber aslinya.

BMP dan bahan kelas ditambahkan sendiri ke Project, bukan disalin ke repository.

Informasi yang berubah perlu dicek ulang.

Aturan kampus, regulasi, dan fitur AI bisa berubah dari waktu ke waktu.

Automated eval bukan bukti final.

Regression membantu QA, tetapi pengujian manusia di ChatGPT Projects tetap dibutuhkan.

Pertanyaan umum

Sebelum mulai.

Apakah Ramu aplikasi atau model AI baru?

Bukan. Ramu adalah konfigurasi workspace, source tracking, course pack, dan eval untuk ChatGPT Projects.

Apakah hanya untuk UT S1 Akuntansi?

Tidak. Pack UT adalah reference implementation. Ramu Starter bisa dipakai untuk mata kuliah yang belum tersedia di katalog.

Harus setup semua Project sekaligus?

Tidak. Mulai dari satu mata kuliah dan tambahkan Project lain bila memang diperlukan.

Butuh OpenAI API?

Tidak untuk penggunaan normal. API hanya dibutuhkan untuk automated behavior eval yang sifatnya opsional.

Apakah ini resmi dari kampus atau OpenAI?

Tidak. Ramu adalah proyek independen dan merujuk data akademik maupun fitur platform dari sumber resmi masing-masing.