Hít AGI bằng Claude Code

• Đưa ra quan điểm về khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) thông qua Claude Code
• Chia sẻ ấn tượng mà tác giả trải nghiệm từ một phiên làm việc mã thực tế với Claude
• Nhấn mạnh mức độ mà Claude đã đạt tới ở năng lực lập trình, kiến thức rộng và tính sáng tạo
• Đề cập rằng khả năng nắm bắt ngữ cảnh và diễn giải mã nguồn của Claude tạo khác biệt so với các công cụ hiện có
• Dự báo tác động kỹ thuật đối với sự thay đổi trong cách phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo

---

Giới thiệu

• Bài viết này ghi lại suy nghĩ của tác giả về khả năng tiến gần tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) khi trải nghiệm lập trình AI với Claude Code
• Gần đây, trong số các công cụ AI hội thoại, Claude đã mang lại cho tác giả cảm giác choáng ngợp và phấn khích mạnh mẽ từ những kết quả mà nó thể hiện

Trải nghiệm phiên lập trình với Claude

• Claude có thể giải quyết nhanh chóng và sáng tạo các yêu cầu lập trình phức tạp
• Không chỉ làm các phép tính đơn giản hay công việc lặp lại, nó còn có thể nắm được bản chất của vấn đề và đề xuất cách tiếp cận mới
• Tác giả đã giao cho Claude những công việc khó như tối ưu hóa, cải thiện cấu trúc, tái cấu trúc mã nguồn, và rất ấn tượng với chất lượng của các kết quả đó
• Claude cho thấy khả năng hiểu ngữ cảnh vượt trội hơn các LLM hiện có, thậm chí nắm được cả ý đồ của mã nguồn

Điểm khác biệt của Claude Code

• Khác với các AI hội thoại thông thường, ngoài việc viết mã, Claude còn có thể đảm nhận vai trò của một lập trình viên con người như hiểu toàn bộ cấu trúc dự án, review code và giải thích ý định dài hạn
• Nó có thể đưa ra giải thích chi tiết, viết mã kiểm thử và thích ứng với nhiều ngôn ngữ lập trình và mô hình lập trình khác nhau
• Claude thể hiện năng lực chủ động như chỉ ra lỗi logic trong mã hoặc đề xuất hướng cải thiện

Nhận thức về ngưỡng AGI

• Sau trải nghiệm với Claude Code, tác giả có được một sự tin tưởng mới rằng khả năng đạt tới AGI đã trở nên gần với thực tế hơn
• Tác giả dự đoán sự chuyển dịch sang môi trường phát triển do AI dẫn dắt sẽ sớm trở thành hiện thực, thay cho cách con người trực tiếp tạo ra phần mềm

Kết luận và triển vọng

• Claude Code không chỉ là một công cụ AI đơn lẻ mà còn cho thấy khả năng đủ sức chuyển đổi chính mô hình sử dụng AI
• Trong tương lai, con người và AI sẽ cùng nhau thiết kế và triển khai chương trình, từ đó hình thành một văn hóa phát triển phần mềm đổi mới hơn

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Cảm thấy đây là một bài viết thật sự rất hay, đồng thời chia sẻ rằng bản thân cũng đang có những trải nghiệm và kỹ thuật tương tự; nhờ hiệu năng vượt trội của Claude Code nên đang cảm nhận rõ hiệu quả khi xử lý nhanh nhiều công việc cùng lúc. Về phần "sub agents", người này cho biết Claude Code đã gọi o3 thông qua sigoden/aichat, nhờ đó giải quyết được vô số vấn đề; đặc biệt nhấn mạnh o3 rất xuất sắc với các bài toán cần ngữ cảnh và năng lực suy luận cao như race condition hay săn bug. Tuy vậy, sau khi Opus 4 ra mắt thì họ cũng dùng nó ít hơn trước. Đồng thời chia sẻ prompt đang dùng và link tham khảo advanced_ai.md, kèm cả link sigoden/aichat
• Sau khi xem last_week.md, họ thành thật thấy tài liệu này quá khó đọc; văn phong quá dài dòng và giống tài liệu PR, nên đặt câu hỏi về độ tin cậy của phong cách viết trong các bản tóm tắt do AI tạo ra. Họ cho rằng thà tự lướt commit log còn hơn. Phần lớn bài tóm tắt AI thường có văn phong không tốt, và độ tin cậy thông tin cũng vẫn chưa thỏa đáng; kết luận rằng nhiều khi đọc thẳng nguyên bản còn nhanh và hiệu quả hơn
  • Với onboarding cũng có cảm giác bối rối và tiếc nuối tương tự. Họ chia sẻ góc nhìn hoài nghi về một tương lai mà thay vì ngồi cùng đồng nghiệp để học codebase theo cách truyền thống, mọi người chỉ đọc slide do AI tạo ra; và nói thêm rằng họ không mong chờ kiểu tương lai đó
  • Chia sẻ system prompt thường dùng của mình: khuyến khích súc tích, có thể dùng thuật ngữ kỹ thuật, tránh kiểu tiếp thị nhạt nhẽo hay diễn đạt mơ hồ, và nhấn mạnh giả định rằng người dùng có năng lực kỹ thuật tốt. Dù không thể ngăn hoàn toàn hallucination, đây vẫn là mẹo giúp câu trả lời AI cho câu hỏi kỹ thuật hoặc lập trình dễ đọc hơn
  • Nhắc rằng có thể chỉ định phong cách mong muốn ngay trong prompt, và hài hước nhận xét rằng tác giả bài viết dường như thích văn phong dài dòng kiểu PR
  • Chỉ với câu "What happened here was more than just code..." là họ đã mất hứng đọc tiếp
  • Nhắc lại chuyện bug Sycophant trước đây: việc làm cho người dùng "cảm thấy dễ chịu" là yếu tố khiến AI trông có vẻ thông minh hoặc mang lại cảm giác trải nghiệm tốt. Từ đó đặt câu hỏi liệu mục tiêu của reinforcement learning cho AI là độ chính xác, tối đa hóa tương tác, hay hai thứ này đang xung đột với nhau
• Có ý kiến cho rằng ví dụ giải thích borrow checker của Rust là minh họa tệ nhất nếu muốn chứng minh năng lực đọc hiểu code, vì lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ đã chứa sẵn nội dung đó
  • Một người khác đồng ý, nói rằng nếu yêu cầu AI giải thích cách xử lý exception trong Python asyncio task thì nó sẽ trả lời thiếu nhất quán, dao động như một thực tập sinh tệ nhất; lại còn không thể tiếp tục học, nên bị xem là lãng phí. Nếu ngay cả các việc quan trọng nhưng tương đối đơn giản còn như vậy, thì rốt cuộc chỉ là tốn thời gian
• Một người cho biết mình ủng hộ việc tự động hóa bằng agent mã nguồn mở không phụ thuộc LLM, cho rằng công nghệ này đang thay đổi nền tảng của phát triển phần mềm nên chúng ta cần tiếp tục kiểm soát cách mình làm việc openhands
  • Có vẻ là một nguồn tài nguyên tốt; họ nhắc đến các model mạnh có thể chạy trên Nvidia 4090 (24GB RAM) như Devstral, Queen 3. Nhờ Ollama, việc chạy trên phần cứng tự sở hữu đã dễ hơn, nhưng chi phí GPU vẫn lớn. Dù vậy, nếu đang trả $250/tháng cho dịch vụ trả phí thì tự dựng cũng có thể nhanh chóng hoàn vốn
  • Đặt ra câu hỏi nền tảng: nếu các model đóng vẫn tốt hơn về chất lượng thì sẽ xử lý thế nào
  • Đồng tình ở mức 10000%
• Chỉ ra rằng bài viết hoàn toàn không nhắc đến Opus. Sau khi dùng thử nhiều model, có người kể rằng họ dùng Claude Code với gói Anthropic "Max" $100/tháng rồi nhận ra Opus 4 mới là model cao cấp tối ưu cho toán, code và nghiên cứu. Sau khi chạm giới hạn phiên 5 giờ, họ chuyển sang API và tiêu $20 chỉ trong 1 giờ; cuối cùng nâng cấp lên gói "Max" thấp hơn mức $200/tháng và từ đó dùng ổn không giới hạn. Họ rút ra rằng chọn model thật sự rất quan trọng, và cho rằng ngay cả khác biệt nhỏ kiểu "đã gặp một người không đủ khôn ngoan" cũng có ý nghĩa lớn
• Có người chia sẻ cảm giác terminal là giao diện thật sự hoàn hảo cho LLM, và tự hỏi liệu về sau hướng tiếp cận này có trở thành dòng chính thay vì các tích hợp IDE tùy biến hay không
  • Nhấn mạnh rằng từ giao diện terminal có thể truy cập toàn bộ hệ thống: có thể dùng claude code để kiểm tra DB bằng tài khoản chỉ đọc, mở trình duyệt puppeteer để xem thay đổi CSS, debug cụm k8s và kiểm tra Prometheus API; tất cả đều làm được nên họ rất hài lòng
  • Hình dung tương lai nơi LLM được yêu cầu thử song song 5 phương án sửa lỗi để tiết kiệm thời gian cho con người. Nếu cách làm này phổ biến, nhiều container sẽ được chạy song song và lợi thế của giao diện terminal có thể sẽ yếu đi tương đối
  • Ngược lại, có ý kiến cho rằng terminal lại là giao diện tệ nhất, vì không thể trực tiếp chỉnh sửa đoạn code đã được sinh ra
  • Cũng có dự đoán rằng khi model tiếp tục tiến bộ, IDE ngược lại sẽ trông như công cụ cấp thấp
• Có người xem khả năng tập trung vào chi tiết là tín hiệu quan trọng của tinh thần craftsmanship trong một đội ngũ, nên nếu điều khoản sử dụng của Anthropic lại mâu thuẫn đến mức gần như không thể thực thi thì họ sẽ nghi ngờ liệu đây có phải đối tác đáng tin cậy không. Họ chỉ ra rằng điều khoản cấm sử dụng mang tính cạnh tranh khiến nó không thể dùng cho công việc, và điều đó rất xa với trạng thái “three laws safe”
  • Họ nói không thể đánh giá đội pháp lý, nhưng nhấn mạnh rằng bản thân sản phẩm Claude Code lại cực kỳ chỉn chu về chi tiết, thậm chí còn tinh tế đến mức dùng haiku theo từng context để hiển thị những động từ dễ thương và phù hợp cho chỉ báo “working...”
• Có phản hồi rằng độ tương phản giữa nền trang và chữ quá thấp nên đọc rất khó
  • Một người khác chia sẻ rằng con trỏ nhấp nháy ở phía trên mới là thứ khiến họ khó tập trung
  • Lời khuyên thực tế là cứ bỏ qua nội dung này cũng không thiệt hại gì đáng kể
• Trước câu hỏi liệu Claude Code có cảm giác mạnh hơn cursor hay không, có người đồng tình và cho rằng Claude Code đơn giản là vượt xa một trình soạn thảo code. Họ còn dùng nó trong Obsidian vault cho nhiều mục đích khác nhau, như custom key binding, tự động upload nội dung capture, tạo link cho CDN, làm chương trình tóm tắt lệnh terminal, và nhiều trường hợp sử dụng rộng khác. Trước đây họ từng băn khoăn về ranh giới giữa script tự động hóa và thao tác thủ công, nhưng giờ thì gom hết cho Claude xử lý và rất hài lòng
  • Chỉ ra hạn chế là Claude Code chỉ dành cho người đăng ký gói, không dùng được qua API, đồng thời băn khoăn liệu $100/tháng có thực sự đủ hay không; nhưng vẫn cho rằng đây là công cụ đáng giá để dùng cả ngày
  • Bày tỏ sự quan tâm muốn nghe thêm các ví dụ cụ thể về cách dùng trong Obsidian Vault
  • Chia sẻ trải nghiệm rằng để LLM phân loại một lượng lớn ghi chú vào các thư mục theo danh mục đã cho kết quả rất hiệu quả
• Trước nhận xét rằng openai codex sắp được viết lại bằng Rust, có người đùa rằng nếu AI giỏi đến mức đó thì đâu cần bắt AI đi làm công việc rewrite hay refactor nữa