Vibe coding chỉ đơn thuần là tạo ra thành phẩm, và mình nghĩ sự khác biệt giữa việc có hay không có hiểu biết về thành quả triển khai đó sẽ là rất lớn. Mình cũng cho rằng sự hiểu biết đó đến từ việc “học phát triển” như bạn đã nói.
Ngược lại, nhờ sự phát triển của AI mà chi phí để học một điều gì đó đã giảm đi rất nhiều, nên có lẽ đây là thời điểm tốt để học được nhiều thứ hơn.
Sự phát triển của AI đang thực sự cắt giảm nhân sự ngay cả trong các dự án. Khi giảm đi một người, có vẻ như nếu người quản lý không thể sử dụng tốt AI cùng với công việc kinh doanh thì cũng sẽ trở thành đối tượng bị cắt giảm.
Nếu để chính mô hình tự review đoạn mã nó viết ra thì nó có xu hướng tự đồng tình nên gần như vô nghĩa, nhưng nếu giao việc review cho một mô hình khác thì chất lượng được cải thiện đáng kể.
Thực ra con người có lẽ cũng vậy. Có lẽ đây cũng là một lý do vì sao con người cần theo đuổi sự đa dạng...
Agent chỉ dùng mỗi model GPT-5.1-Codex-Mini, nhưng khi thêm prompt bên dưới vào Custom instructions của Codex App thì agent lại hoạt động bằng GPT-5.3-Codex-Spark.
"- when it spawns agents, use models \"GPT-5.3-Codex-Spark\" or higher."
Hoặc lúc tạo agent cũng khá thú vị khi có thể chỉ định model,
và mình thích việc Codex App hiển thị theo cấu trúc thư mục con.
Trong quá trình viết code thủ công, lập trình viên một cách tự nhiên sẽ đồng thời ngầm thực hiện việc lên kế hoạch, thiết kế, khám phá, hiểu, kiểm thử, tự review, và cả quy trình ứng phó sau sự cố khi vấn đề phát sinh, nên các khía cạnh đó vốn dĩ sẽ được điều chỉnh một cách tự nhiên. Vì vậy, tôi nghĩ rằng ngay cả khi việc kiểm thử hay review còn thiếu, mọi thứ vẫn có thể vận hành ở một mức độ nào đó.
Nhưng nếu loại bỏ quá trình viết tay đó, thì những quy trình vốn tồn tại ngầm phải được phân định ranh giới một cách tường minh. Vì chủ thể viết code và chủ thể kiểm tra ngày càng tách biệt hơn, sự kém hiệu quả trong giao tiếp cũng tăng lên. Do độ tin cậy dành cho chủ thể viết code thấp hơn, chi phí kiểm tra cũng vì thế mà tăng lên.
Tôi nghĩ điều này có lẽ khá giống với khái niệm gọi là doorman's fallacy.
Giống như hơn 20 năm trước, khi trào lưu web editor hay blog sản xuất hàng loạt khiến vô số trang chủ hay bài viết không ai xem xuất hiện ồ ạt, thì trong thời đại AI hiện nay cũng đang có hiện tượng tương tự. Tuy nhiên, việc tạo các ứng dụng tùy chỉnh và chia sẻ quy trình hay thói quen làm việc đó rõ ràng là một tài sản tuyệt vời và rất lớn. Cá nhân tôi cho rằng ở thời điểm này, điều quan trọng không phải là tạo ra ứng dụng hay dịch vụ kiếm tiền bằng AI, mà là dễ dàng làm ra những công cụ tùy chỉnh mình cần để nâng cao năng suất.
Có lỗi render và lỗi khiến cảnh báo thông báo của cmux đôi khi không hoạt động, nhưng nhìn chung tôi khá hài lòng.
Có vẻ đây là hướng đi đúng. Xem ra mọi người đều đang hội tụ về phía này.
Giờ thì ai cũng đang làm coding agent nội bộ, nên đúng là đã có người tạo hẳn một framework cho việc đó rồi. Ai cũng nhanh thật.
Không nhất thiết phải dùng đúng cái này, nhưng có lẽ xem qua các pattern của nhiều công ty mà họ đã tham khảo nội bộ cũng sẽ rất hữu ích
Thread giới thiệu và video We're shipping a new feature in Claude Cowork as a research preview that I'm excited about: Dispatch!
Nhưng cái này... chẳng phải giống OpenClaw sao?
Giờ có vẻ công ty AI nào cũng làm nhỉ.
OpenAI đã mua con người,
giống như Perplexity Personal Computer hay My Computer của Manus, bên nào cũng lần lượt tung ra thứ gì đó.
Vibe coding chỉ đơn thuần là tạo ra thành phẩm, và mình nghĩ sự khác biệt giữa việc có hay không có hiểu biết về thành quả triển khai đó sẽ là rất lớn. Mình cũng cho rằng sự hiểu biết đó đến từ việc “học phát triển” như bạn đã nói.
Ngược lại, nhờ sự phát triển của AI mà chi phí để học một điều gì đó đã giảm đi rất nhiều, nên có lẽ đây là thời điểm tốt để học được nhiều thứ hơn.
Sự phát triển của AI đang thực sự cắt giảm nhân sự ngay cả trong các dự án. Khi giảm đi một người, có vẻ như nếu người quản lý không thể sử dụng tốt AI cùng với công việc kinh doanh thì cũng sẽ trở thành đối tượng bị cắt giảm.
Thực ra con người có lẽ cũng vậy. Có lẽ đây cũng là một lý do vì sao con người cần theo đuổi sự đa dạng...
Lịch sử ChatGPT có nằm trong phạm vi có thể nhận được khi yêu cầu công khai thông tin không?
Ồ... cảm ơn bạn!!!
Tôi đã dịch nhưng lại quên đăng link.
Lại tham gia nữa rồi nhỉ!
Agent chỉ dùng mỗi model GPT-5.1-Codex-Mini, nhưng khi thêm prompt bên dưới vào Custom instructions của Codex App thì agent lại hoạt động bằng GPT-5.3-Codex-Spark.
"- when it spawns agents, use models \"GPT-5.3-Codex-Spark\" or higher."Hoặc lúc tạo agent cũng khá thú vị khi có thể chỉ định model, và mình thích việc Codex App hiển thị theo cấu trúc thư mục con.
Trong quá trình viết code thủ công, lập trình viên một cách tự nhiên sẽ đồng thời ngầm thực hiện việc lên kế hoạch, thiết kế, khám phá, hiểu, kiểm thử, tự review, và cả quy trình ứng phó sau sự cố khi vấn đề phát sinh, nên các khía cạnh đó vốn dĩ sẽ được điều chỉnh một cách tự nhiên. Vì vậy, tôi nghĩ rằng ngay cả khi việc kiểm thử hay review còn thiếu, mọi thứ vẫn có thể vận hành ở một mức độ nào đó.
Nhưng nếu loại bỏ quá trình viết tay đó, thì những quy trình vốn tồn tại ngầm phải được phân định ranh giới một cách tường minh. Vì chủ thể viết code và chủ thể kiểm tra ngày càng tách biệt hơn, sự kém hiệu quả trong giao tiếp cũng tăng lên. Do độ tin cậy dành cho chủ thể viết code thấp hơn, chi phí kiểm tra cũng vì thế mà tăng lên.
Tôi nghĩ điều này có lẽ khá giống với khái niệm gọi là doorman's fallacy.
Mình đã dùng auditlog khá tốt, nên thấy buồn thật..
Chuyện nhỏ thôi, nhưng ngay từ cái tên của trình quản lý gói là
pkgđã thấy rất thanh lịch và hợp với triết lý đặt tên công cụ UNIX.Nếu chạy CLI trên máy chủ thì chẳng phải cũng như nhau sao?
Giờ thì GPT cũng tham gia quản lý luôn rồi
https://replaceyourboss.ai/
Có vẻ cần triển khai gấp đấy
Giống như hơn 20 năm trước, khi trào lưu web editor hay blog sản xuất hàng loạt khiến vô số trang chủ hay bài viết không ai xem xuất hiện ồ ạt, thì trong thời đại AI hiện nay cũng đang có hiện tượng tương tự. Tuy nhiên, việc tạo các ứng dụng tùy chỉnh và chia sẻ quy trình hay thói quen làm việc đó rõ ràng là một tài sản tuyệt vời và rất lớn. Cá nhân tôi cho rằng ở thời điểm này, điều quan trọng không phải là tạo ra ứng dụng hay dịch vụ kiếm tiền bằng AI, mà là dễ dàng làm ra những công cụ tùy chỉnh mình cần để nâng cao năng suất.
Trong thiết lập mặc định của Oh my opencode, phần lập kế hoạch do opus đảm nhiệm còn phần triển khai thì được thực hiện bởi một model nhẹ hơn.
Vâng, tôi xin thú nhận là mình đã bình luận mà còn chưa đọc cả bài viết ;;