Vẫn chưa ai biết phải xây dựng với AI như thế nào
(worksonmymachine.substack.com)- Hiện tại, phương pháp luận phát triển AI vẫn chưa được xác lập, nên mọi người đều đang thử nghiệm
- Trong thời đại AI, khái niệm chuyên gia truyền thống dần mất ý nghĩa, và tất cả đều là người mới vĩnh viễn
- Quy trình phát triển thực tế diễn ra thông qua sự tích lũy tài liệu ngẫu hứng và thử-sai lặp đi lặp lại
- Khi cộng tác với AI, chỉ với thời gian tập trung ngắn và lượng đầu vào tối thiểu cũng có thể tạo ra kết quả khổng lồ
- Ngay cả hệ thống tài liệu của riêng mình cũng chỉ mang tính tạm thời, và mọi người đều đang tiếp tục những thử nghiệm một lần
The Great Experiment Nobody's Running the Same Way
- Trong phát triển AI, hiện không ai biết một cách làm cố định là gì
- Đây là một môi trường mà chuyên môn được tích lũy, như trong lý thuyết 10.000 giờ của Malcolm Gladwell, trở nên kém hiệu lực
- Các công cụ AI tiến hóa quá nhanh nên rất khó tích lũy thành thục
- Ngay cả AI pair programming cũng mới chỉ có bề dày kinh nghiệm chưa đến 2 năm, nên ai cũng luôn là người mới bắt đầu
My Current Experiment (Subject to Change)
- Trước khi bắt đầu công việc, có 4 tài liệu chính được dùng để tham chiếu
pair_programming.mdproject_plan_{some extension}.mdtechnical_considerations.mdmcp-browser-architecture.md
- Hệ thống tài liệu này cũng không được thiết kế ngay từ đầu mà là kết quả tích lũy ngẫu hứng
- Ban đầu chỉ bắt đầu với một tài liệu liên quan đến kiến trúc, rồi do các vấn đề lặp lại và khó khăn trong truyền đạt thông tin mà dần tăng lên thành bốn tài liệu
- Bốn tài liệu không phải là kết quả tối ưu hóa cuối cùng, mà chỉ vì cảm thấy chưa cần thêm nữa
- Đôi khi có cảm giác như đang đóng vai với chính mình rằng “đây là tài liệu kiến trúc”, “quy trình này là chính thức”
- Phần mềm thực tế vẫn chạy được, và điểm cốt lõi là ngay cả một hệ thống tạm thời như vậy cũng có thể tạo ra kết quả
- Vai trò của từng tài liệu như sau
- Architecture Overview: bắt đầu từ README, ghi lại “có vẻ phần mềm này làm gì”
- Technical Considerations: ghi chép những thất vọng hoặc vấn đề lặp đi lặp lại, thêm chi tiết mỗi khi Claude bị nhầm lẫn
- Workflow Process: tài liệu hóa các quy trình đã lặp lại; thực tế không phải quy tắc chính thức hay tài liệu bất khả xâm phạm, mà là tập hợp những cách tình cờ hiệu quả lần này
- Story Breakdown: các phần việc nhỏ chia theo đơn vị 15–30 phút. Vì Claude quên rất nhanh nên cần làm mới lịch sử hội thoại thường xuyên
Time Dilation in the Age of AI - Sự giãn thời gian trong thời đại AI
- Gần đây khi phát triển Protocollie, việc cộng tác với AI là một trải nghiệm hoàn toàn làm đảo lộn cảm nhận thời gian trong phát triển phần mềm truyền thống
- Dự án được tiến hành theo cách giao cho Claude thực hiện một tính năng cụ thể, rồi trong thời gian đó vẫn tận hưởng cuộc sống cá nhân, đồng thời định kỳ kiểm tra và đưa phản hồi ngắn gọn
- Thời gian thực sự tập trung để “làm việc” chỉ khoảng 90 phút mỗi ngày, nhưng trong khoảng đó AI vẫn nhanh chóng tạo ra hàng nghìn dòng mã
- So với lượng đầu vào, đầu ra đến quá nhanh và quá nhiều, làm sụp đổ các công thức đầu vào-đầu ra, nỗ lực-thành quả, thời gian-tiến độ trước đây
- Đôi khi tốc độ phát triển nhanh như vậy còn gây ra cảm giác tội lỗi; vì nó không khớp với mô hình phát triển truyền thống nên cũng có lúc thấy như đang gian lận
Giai đoạn “thử nghiệm spaghetti”
Môi trường phát triển AI hiện tại được mô tả là giai đoạn “thử nghiệm spaghetti”
- Tức là chính quá trình ném spaghetti lên tường để thử đã có ý nghĩa; việc thứ gì dính lại hay còn lại không quá quan trọng. Chính hành động ném mới là thử nghiệm
- Những lần mò mẫm, thất bại trong thử nghiệm, hay các quy trình tình cờ hoạt động được đều đóng vai trò là các điểm dữ liệu của một thí nghiệm tập thể
- Hệ thống 4 tài liệu mà tác giả dùng cũng có thể trở nên vô nghĩa bất cứ lúc nào, và điều quan trọng là tiếp tục giữ tinh thần thử nghiệm
Tái định nghĩa chương trình là gì - What Even Is Programming Anymore?
Khi nhìn lại lịch sử lập trình, tác giả nhận ra rằng cùng với sự phát triển của trừu tượng hóa, chúng ta đã bước vào thời đại “chỉ cần mô tả điều mình muốn thì nó sẽ được hiện thực hóa”
- Việc sử dụng AI đang thay đổi thành một thứ hoàn toàn khác, vượt quá mức một tầng trừu tượng mới đơn thuần
- Lập trình hiện nay không còn đòi hỏi chủ yếu là kiến thức cú pháp, hiểu biết thuật toán hay năng lực thiết kế hệ thống, mà đòi hỏi những năng lực mới như “trí tưởng tượng cụ thể” và “khả năng diễn đạt chính xác ý định”
- “Khả năng giải thích rõ ràng và nhất quán điều mình muốn” trở nên quan trọng hơn bất cứ điều gì khác
Ý nghĩa triết học của hệ thống bốn tài liệu - The Four-Document System as Accidental Philosophy
- Cuối cùng, hệ thống 4 tài liệu này là câu chuyện về ký ức và sự lãng quên, là “bản ghi chép của những trải nghiệm không muốn lặp lại”
- Architecture Overview: “nội dung mình muốn biết nếu bị mất trí nhớ”
- Technical Considerations: “những vấn đề mình không muốn lặp lại nữa”
- Workflow Process: “những mẫu hình mình không muốn bỏ lỡ”
- Story Breakdown: “làm thế nào để tiếp tục tiến triển trong tình huống lúc nào cũng như bắt đầu lại từ đầu”
- Mọi tài liệu rốt cuộc đều đóng vai trò là thông điệp gửi cho chính mình trong tương lai
- Nói cho cùng, chúng mang tính chất như những chỉ dẫn gửi cho bản thân để đề phòng việc thất lạc thông tin
Cao nguyên bất ổn và người mới vĩnh viễn - The Uncomfortable Plateau
Hiện giờ ai cũng như trở thành lập trình viên junior, mãi mãi ở trong trạng thái mới bắt đầu đầy bất ổn
- Khác với junior truyền thống, tốc độ thay đổi công nghệ quá nhanh khiến thậm chí không có đủ thời gian để trở thành người thành thạo
- Trong bối cảnh “các định luật vật lý” liên tục thay đổi, khả năng thích nghi và tinh thần thử nghiệm quan trọng hơn sự thành thục ổn định
- Sự bất định này sẽ đáng sợ nếu ta ám ảnh với kiểm soát, nhưng nếu chấp nhận nó thì cũng mang lại cảm giác giải phóng rất lớn
Where This All Goes
Không ai biết tiếp theo sẽ tạo ra điều gì, sẽ dùng quy trình nào, hay có tiếp tục dùng bốn tài liệu vừa tạo lần này hay không
- Mọi nhà phát triển đồng thời vừa là chuyên gia trong thói quen của riêng mình, vừa là người hoàn toàn mới trong hoàn cảnh mới
- Khi chỉ 4 ngày làm việc có thể tương đương vài tháng trong quá khứ, thì “khả năng mô tả điều mình muốn” nổi lên như kỹ năng mang tính quyết định
- Bốn tài liệu của tác giả cũng không phải khuyến nghị hay mẫu chuẩn, mà chỉ là một dấu vết của thí nghiệm tập thể
- Tài liệu, quy trình và phương pháp đều chỉ là sản phẩm tạm thời, và cách của người khác có thể không phải đáp án cho mình
Cuối cùng, tất cả chúng ta đều đang xây những lâu đài cát (phần mềm) lúc thủy triều rút, trong khi biết rằng làn sóng mang tên tiến bộ sẽ sớm cuốn chúng đi lần nữa
Chẳng bao lâu nữa, sẽ có người thử hệ thống 3 tài liệu, 5 tài liệu, hoặc một cách tiếp cận hoàn toàn khác, và cách đó cũng có thể hiệu quả
Kết luận
- Phát triển cùng AI là một thí nghiệm tập thể và là chuỗi thử-sai sáng tạo liên tục
- Tốc độ thay đổi nhanh đến mức ngay cả quy trình của một tuần cũng đã có thể trở thành di vật của quá khứ
- Dấu vết của ai đó có thể giúp ích, nhưng điều thực sự quan trọng là mỗi người phải tự tạo ra con đường của riêng mình
Cuối cùng, bốn tài liệu mà tác giả sử dụng hiện đang được công khai trên GitHub
- Đây tuyệt đối không phải đáp án đúng duy nhất hay một mẫu có sẵn, mà nên được xem là một ví dụ thử nghiệm ở một thời điểm nhất định
- Tác giả nhấn mạnh rằng có thể tham khảo dấu chân của người khác, nhưng không cần phải làm y hệt
- Phát triển thử nghiệm và phương pháp luận của riêng mình chính là hệ sinh thái phát triển mới của thời đại AI
4 bình luận
Tôi định cuối tuần dịch rồi đăng lên, nhưng bị GN+ giành mất việc rồi 🥲
Ở đoạn "Hệ thống tài liệu cũng không phải được thiết kế ngay từ đầu mà là kết quả chắp vá một cách ngẫu hứng" thì đúng là vừa thấy đồng cảm mạnh vừa phải bật cười. haha
Không hiểu cái kiểu gì mà tự xưng là thầy rồi đi để lại bình luận như một tên tà đạo kỳ quặc vậy.
Ý kiến Hacker News
Tôi thực sự đồng cảm với bài này. Tình cờ tôi biết đến Kidlin’s Law, tức là lý thuyết rằng “nếu bạn có thể viết vấn đề ra một cách rõ ràng, thì bạn đã giải quyết được một nửa rồi”. Đây là một nguyên tắc cực kỳ mạnh mẽ trong thời đại AI hiện nay. Khi ngôn ngữ tự nhiên trở thành phương tiện chính để giao tiếp với công nghệ, nếu bạn có thể định nghĩa vấn đề rõ ràng thì cũng có thể tối đa hóa tiềm năng của AI. Cách tiếp cận lập trình bất đồng bộ cũng rất thú vị. Cá nhân tôi dùng Repl.it rất thường xuyên, và đây là một thay đổi đáng kinh ngạc vì nó cho phép tôi tập trung vào việc giải quyết vấn đề. Khi dùng các công cụ lập trình, tôi có cảm giác như trong Mario Kart vừa ăn được sao hoặc nấm. Rất phấn khích, nhưng đôi khi AI cũng đi chệch hẳn sang hướng kỳ quặc nên có những lúc cần can thiệp quyết định theo thời gian thực. Trước đây quản một stack thôi đã mệt, giờ có cảm giác như đang phải đối phó với vô hạn stack
Tôi cũng thường nghĩ lại rằng trong quá trình tự mình trưởng thành thành một kỹ sư phần mềm, tôi đã dành rất nhiều thời gian chỉ để học chính hệ thuật ngữ của thế giới phần mềm, nhằm có thể diễn đạt được điều mình muốn làm
Repl.it có lúc làm rất tốt, nhưng có những việc đáng lẽ xong trong vài phút lại kéo dài cả buổi chiều. Tuy vậy, đôi khi thử cả các gợi ý ngay bên dưới hộp prompt mà vẫn không chạy đúng, nên rất thất vọng
Thực ra việc phát biểu vấn đề một cách rõ ràng vốn luôn khó từ xưa đến nay, và bây giờ cũng vậy. Việc có công cụ chuyển ngôn ngữ tự nhiên rõ ràng thành mã là điều rất tuyệt, nhưng ngay cả khi AGI xuất hiện thì bản thân công việc tạo ra đặc tả rõ ràng cũng sẽ không thay đổi. Nhờ công cụ, ta có thể bớt thời gian vật lộn với chuyện viết code, nhưng rốt cuộc phần khó nhất vẫn là viết đặc tả thật sự rõ ràng
Tôi rất thích cách lập trình mới này. Không biết nó sẽ đi đến đâu, nhưng hiện tại tôi rất hài lòng. Bây giờ ngay cả lúc bình thường vốn để nghỉ ngơi tôi cũng đang tạo code, mà cảm giác đó lại giống như nghỉ ngơi. Nó đặc biệt phù hợp với các lập trình viên senior đã làm việc lâu năm. Dạo này phần lớn công việc chỉnh sửa đều rất nhàm chán. Khi nhìn code và phát hiện các mẫu sai, bạn phải thay đổi rất nhiều phần để thử một ý tưởng mới; những việc trước đây phải lên Stack Overflow tìm kiếm rồi suy nghĩ rất lâu thì giờ chỉ cần một gợi ý của Copilot, hoặc Claude đơn giản là xử lý hết. Ví dụ, tôi đã làm một sàn giao dịch chứng khoán giả lập, vốn là kiểu việc hay bị trì hoãn vì phải nối với sàn thật. Giờ thì Claude làm xong hết trong lúc tôi đọc HN. Nếu còn phải triển khai cả chiến lược thì những việc lặp đi lặp lại vốn chỉ gây chán nản cũng được xử lý ngay. Trước đây những chuyện như lỗi chính tả, thêm dependency v.v. làm tốn rất nhiều thời gian, còn giờ thì không cần nữa. Người ta có thể lo code sẽ thành mớ hỗn độn, nhưng tôi luôn trò chuyện với Claude và đánh giá các thay đổi một cách phản biện. Kinh nghiệm có ích ở đây, và tôi cũng phát hiện rất nhanh khi AI đi sai hướng. Vì vậy, tôi gặp những công cụ này đúng vào thời điểm hoàn hảo cho sự nghiệp của mình. Vấn đề còn lại là với các lập trình viên junior. Giống như leo thẳng lên đỉnh núi mà không còn bậc thang, nên tôi tự hỏi họ sẽ trưởng thành bằng cách nào
Tôi đồng ý về triển vọng của các lập trình viên junior. Tôi gần 50 tuổi, đã lập trình hơn 30 năm ở nhiều lĩnh vực, và nhờ kinh nghiệm của mình tôi biết cách dùng agent hiệu quả cũng như xây kiến trúc vững chắc. Nếu mọi thứ đều được AI nấu sẵn mà không có trải nghiệm tích lũy, tôi thật sự thắc mắc lớp sau sẽ phát triển thế nào. Chỉ thời gian mới trả lời được
Tôi cũng dùng các mô hình ngôn ngữ lớn rất thích thú, nhưng cứ liên tục nhập prompt thì lại vừa chán vừa bất an. Có cảm giác mình không thật sự biết chính xác chương trình vận hành thế nào. Tự tay làm ra thứ gì đó vẫn rất vui, còn những việc lặp lại đã từng làm hoặc những đầu việc tôi không quan tâm thì giao cho LLM. Tôi còn thử làm game snake chạy trên terminal với Claude, và đúng là rất kỳ diệu
Tôi tự hỏi liệu bạn đã nhận ra rằng mình không thể quay lại những việc lặt vặt ngày xưa nữa chưa. Nhờ sự xuất hiện của LLM, trong lúc làm việc tôi càng muốn được ra ngoài hơn. Tôi cũng hơi ghen tị với các dev mới vì họ sẽ không còn phải trải qua cảnh phí phạm 12 tiếng nhìn màn hình chỉ vì không nối được hai hộp đen với nhau như trước nữa
Tôi muốn hỏi khi triển khai thực tế thì mọi người có xử lý tất cả từ đầu đến cuối trong một lần không. Tôi luôn triển khai theo kiểu lặp đi lặp lại và tinh chỉnh dần. Nếu ví với vẽ tranh thì trước hết là phác tổng thể, rồi dần dần bổ sung chi tiết hơn. Ở mỗi bước, điều tôi muốn làm lại rõ ràng thêm một chút, và đây là cách tạo ra hiệu quả lớn nhất với công sức tối thiểu. Với việc viết code, tôi theo phong cách tái cấu trúc là trung tâm: làm ra đoạn code tối thiểu có thể chạy được, để lại chú thích TODO, rồi cải tiến lặp lại nhiều lần
Tôi thật sự hào hứng vì những công cụ này có thể thay tôi làm các công việc nhàm chán mà trước giờ tôi đã làm hàng nghìn lần
Theo tôi, AI là phiên bản tiếp theo của tìm kiếm Google, nơi có thể trò chuyện dựa trên toàn bộ thông tin tồn tại trên internet. Cũng như khi công cụ tìm kiếm trở nên phổ biến và khiến việc làm biến mất ở nhiều ngành khác nhau (báo chí, danh bạ điện thoại, bách khoa toàn thư, công ty du lịch v.v.), AI cũng sẽ mang đến những thay đổi như vậy. Nhưng tôi không nghĩ đây là một khủng hoảng mang tính bản thể như nhiều người tưởng. AI chỉ là một công cụ. Những người thông minh và sáng tạo sẽ dùng công cụ này để làm rất nhiều điều tuyệt vời. Cuối cùng mọi thứ vẫn phụ thuộc vào người sử dụng. Tìm kiếm đã trở thành trò chuyện. Trước đây ta tự tìm, giờ chỉ cần chat là AI tìm thay, và còn làm được hơn thế nữa
Tôi không chắc giao diện LLM dạng chat có phải là cách tối ưu hay không. Có vẻ cần một cách tiếp cận thông minh hơn
Khác với thời hoàng kim của Google, giờ tín hiệu so với nhiễu đã ít hơn, và nguồn gốc dữ liệu cũng trở nên mơ hồ hơn
Tôi đã có cảm giác là trong kết quả tìm kiếm Google, rác do AI tạo ra xuất hiện trước cả thông tin thực sự hữu ích
Các công cụ tìm kiếm hiện đại chỉ đưa ra câu trả lời mà không cho thấy quá trình đi đến câu trả lời đó, nên vai trò của những người biết cách tìm và ghi lại thông tin một cách đúng đắn đang biến mất. Nếu phần đó biến mất thì cuối cùng mọi người sẽ mất phương hướng. Vì AI tái sử dụng thông tin sẵn có, cần phải có cách hoàn trả doanh thu cho những người tạo ra nội dung, đặc biệt là các nhà báo làm báo chí chất lượng. Nếu không, nền tảng của xã hội dân chủ có nguy cơ sụp đổ. Ngành tin tức vốn đã khủng hoảng nhiều năm, và kết quả là chúng ta chứng kiến sự mất niềm tin, chia rẽ, thông tin sai lệch, thao túng từ bên ngoài. AI có thể giáng đòn chí mạng cuối cùng vào ngành này. Đây không đơn thuần là chuyện thay thế việc làm; con đường hiện tại chúng ta đang đi là một hướng rất u tối
Nó rõ ràng cũng hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác ngoài tìm kiếm
Tôi muốn chạy Claude Code từ điện thoại lên một cloud VM để có thể tiếp tục làm việc và đưa phản hồi trong lúc đi dạo hoặc đạp xe
https://vibetunnel.sh
Tỷ lệ giữa đầu vào và đầu ra rất thú vị. Chúng ta thường cố tối đa hóa lượng output, nhưng giờ lại là điều ngược lại. Tôi muốn quy trình công việc được chia thành các bước cụ thể và có thể kiểm chứng, hơn là chỉ tối đa hóa sản lượng. Khi cùng viết yêu cầu với Cursor thì lúc đầu khá ổn, nhưng có vấn đề là nó vô tình sinh ra một lượng code lớn lệch khỏi kế hoạch. Nó cũng có những lỗi vặt như không thêm dòng trống sau tiêu đề Markdown, hoặc những điều nhỏ nhặt phải nhắc đi nhắc lại. Tôi cảm thấy mình muốn kiểm soát tốt hơn quá trình lặp, chất lượng và tính nhất quán. AI phát huy giá trị thật sự khi có thể biến việc đó thành một bài toán đóng có thể kiểm thử. Tôi cần một công cụ giúp tôi chuyển vấn đề mở thành vấn đề đóng
Việc kiểu như “đi vào văn phòng, test thứ Claude làm, nếu ổn thì commit và push” cứ lặp đi lặp lại thế này khiến tôi nghĩ với tư cách là một tư vấn viên an ninh mạng, tương lai tôi có thể kiếm được rất nhiều tiền
Tôi không nghĩ đây là vibe coding, mà là một thứ hoàn toàn mới. Tôi gọi nó là “flex coding”. Tôi đã làm xong cả một ứng dụng chỉ trong một buổi chiều, mà vẫn làm tròn vai một người cha tốt. Chỉ cần nói “giờ hãy làm UI kết nối server”, Claude sẽ đi code còn tôi quay lại cuộc sống thường ngày. Tôi nấu bữa sáng, chơi với con trai, xem TV, và trong lúc đó Claude vẫn tiếp tục code. Cứ mỗi một hai tiếng tôi lại ghé vào kiểm thử rồi đưa phản hồi
Nghe rất hấp dẫn về mặt cảm xúc, và đúng là lối sống nhiều người mơ ước, nhưng code của Claude có thật sự đáng tin đến mức đó không? Liệu có thể dùng cho sản phẩm tính tiền khách hàng hoặc gắn với danh tiếng của mình không? Câu trả lời của tôi là “không”. Khi tự dùng thử, tôi thường thấy lỗi tham chiếu, sao chép-dán các kiểu có sẵn rồi chỉ đổi tên, và cả những trường hợp chẳng có lỗi kiểu dữ liệu nào cả. Khi bảo nó viết mã kiểm thử, nếu thất bại thì nó không thật sự thất bại mà lại tạo ra các bài kiểm thử kỳ quặc chỉ để cuối cùng tự xác minh là đã qua. Dành thời gian quý giá cho gia đình là điều tốt, nhưng tôi sẽ không khuyên ai dùng ứng dụng tôi làm theo cách đó vào việc quan trọng
Điều này làm tôi tự hỏi vì sao phải trả lương cho kiểu người làm việc như thế, và vì sao tôi phải trả tiền cho phần mềm khi bản thân mình cũng có thể tự làm
Nói để cảnh báo thôi: có khi sắp tới Claude sẽ bắt đầu phàn nàn rằng đến lượt bạn phải làm việc một chút rồi đấy
Tôi cảm thấy các công cụ phần mềm tận dụng LLM có giới hạn. Không có cách nào áp dụng một global system prompt duy nhất dùng chung cho tất cả các ứng dụng dựa trên OpenRouter Key, và cũng khó chuyển cuộc trò chuyện từ ứng dụng này sang ứng dụng khác. Ngay cả việc cấp cùng một quyền truy cập MCP tool cho mọi ứng dụng cũng không được hỗ trợ tử tế. UX của Claude Code hiện có lẽ là tốt nhất, nhưng tôi không muốn bị khóa vào gói thuê bao Claude mà muốn kết nối tới nhà cung cấp mình thích thông qua key của riêng mình
Có vẻ như mọi người đã bỏ sót những phần như bảo mật, quốc tế hóa, bản địa hóa, khả năng truy cập, tính khả dụng v.v. trong các prompt thành công của mình. Vấn đề là có quá nhiều người nghiệp dư tự nhận là “người làm phần mềm” trong khi thiếu những yếu tố chất lượng này. Nếu thiếu những mặt đó thì tuyệt đối không thể thành công với phần mềm thương mại. Nếu ai nghĩ những phần này có thể dễ dàng giải quyết chỉ bằng prompt, thì tức là họ chưa có kinh nghiệm nghiêm túc trong lĩnh vực đó
Công bằng mà nói thì trên thực tế cũng có nhiều phần mềm thương mại không hề cân nhắc đúng mức những phần này
Tôi cũng hoài nghi, nhưng trong bốn tài liệu được liên kết thì ít nhất đã có tài liệu về khả năng truy cập và tính khả dụng. Dù không thấy quốc tế hóa và bản địa hóa, tôi nghĩ về bản chất chúng cũng không khác quá nhiều. Trong khi đó, vấn đề bảo mật thật sự là một lĩnh vực hoàn toàn riêng biệt
Thật ngạc nhiên khi vẫn còn nhiều người tin rằng kiểu phát triển như “hệ thống bốn tài liệu của tôi à? Cuối cùng cũng chỉ là spaghetti đã thành pattern, và ngày mai có thể sụp hết. Lại ném spaghetti lần nữa thôi” sẽ có thể mở rộng quy mô được
Gần đây tôi đang thử nghiệm cách tiếp cận phát triển dựa trên mô hình, và rất đồng cảm với đoạn “lập trình là gì?” trong bài. Tôi đang dùng cả 25 năm kinh nghiệm lẫn nền tảng khoa học máy tính, nhưng cảm giác không còn là kiểu lập trình truyền thống tự tay viết mã nữa. Bây giờ tôi giống một phi công điều khiển công cụ hơn là một người thợ thủ công làm ra thứ gì đó bằng tay. Tôi nghĩ những người yêu thích lao động thủ công có thể sẽ rời ngành trong vòng 5 năm tới. Tất nhiên vẫn sẽ còn những phần cần làm thủ công, nhưng một phương pháp luận mới đang mở ra. Hiện giờ chưa phải ai cũng thành thạo phương pháp này, nhưng rồi nó cũng sẽ trở thành một phần của ngành