Cách tăng tốc phát triển với AI - kỷ nguyên "lập trình bằng miệng" cuối cùng đã mở ra [Google Slides 137 trang]
(drive.google.com)- Cách tận dụng AI với tư cách là lập trình viên
- Năng suất không chỉ đến từ việc viết code: "Viết code chỉ là một phần. AI phải được dùng ở mọi khâu thì cả công ty mới chạy nhanh hơn"
- Nghiên cứu: Hãy thử thuê ngoài việc suy nghĩ.
- Khi tìm hiểu và cân nhắc về các chủ đề phức tạp, "ChatGPT Pro + Deep Research là thần thánh."
- Làm thế nào để tạo ra một prompt khổng lồ
- Lập trình: Vậy giờ hãy bắt đầu code.
- "Cursor từng là công cụ chính, nhưng dạo này 90% là dùng Claude Code"
- Cursor: cảm giác như được trao cho một công cụ tốt. Người làm việc vẫn là tôi
- Claude Code: cảm giác như được ghép với một junior giỏi. Tôi là người điều phối họ
- Giờ là mùa của agent
- "Cursor từng là công cụ chính, nhưng dạo này 90% là dùng Claude Code"
- Dù vậy vẫn thử xem qua Cursor
- Viết ví dụ: "Tạo một chương trình hỗ trợ đầu tư từng mã cổ phiếu Mỹ"
- Vibe coding: "thế giới đảo chiều giữa người viết và tác giả"
- Cách cũ: tôi viết, AI hỗ trợ.
- Vibe coding: AI viết, tôi hỗ trợ.
- Rule-Growing Development
- Giao việc cho LMM
- Sau khi quan sát những hành vi kỳ lạ, thêm các rule mới theo hướng mình muốn.
- Mỗi rule cũng bao gồm cả kiến thức cần thiết riêng cho từng dự án
- Code và bộ rule cùng phát triển song song.
- Những rule và kiến thức này cũng là đối tượng quản lý phiên bản trong repository của nhóm
- Những mẹo học được trong quá trình làm việc
- Khi không phải là làm từ 0 đến 1 mà là cải thiện codebase
- Nếu muốn AI viết SQL tốt hơn
- Nếu bạn là lập trình viên Python
- Phải theo dõi cách AI đưa ra lời giải.
- MCP có thể mang cả ngữ cảnh từ các dịch vụ khác vào
- Giờ đến Claude Code
- Điều gây ngạc nhiên nhất là hiệu năng của agent. Dù cùng là chế độ agent, tỷ lệ hoàn thành công việc của Claude Code vượt trội hơn hẳn Cursor.
- Sự hoàn thiện thực sự của kiểu "giao việc rồi đứng quan sát"
- Điểm hay là có thể dùng cả ngoài phạm vi phát triển phần mềm: nó có thể tương tác với máy local của tôi
- Một điểm hay nữa là rất dễ song song hóa: mở nhiều cửa sổ là tốc độ tăng N lần!
- Một vài mẹo nhỏ:
iterm+tmux - Dù sao thì cốt lõi của Claude Code là:
Claude.md - Kimi k2 + groq + claude
- Code frontend bằng playwright
- Điều gây ngạc nhiên nhất là hiệu năng của agent. Dù cùng là chế độ agent, tỷ lệ hoàn thành công việc của Claude Code vượt trội hơn hẳn Cursor.
- Phân tích dữ liệu với sự trợ giúp của AI
- Tự động hóa phân tích
- Tự động hóa còn xịn hơn nữa
- Học tập với sự trợ giúp của AI
- Làm lập trình viên là nghề phải học không ngừng = nghề phải liên tục đọc tiếng Anh
- Khi đọc tài liệu phát triển bằng ngoại ngữ
- Nhưng còn cách nào tiết kiệm thời gian hơn không?: Nội dung này có đáng đọc không?
- Trình duyệt Dia
- Sự hoàn thiện của "lập trình bằng miệng" là voice dictation
- Gần đây dùng nhiều nhất là spokenly
- Nếu AI làm hết như vậy thì giờ chúng ta sẽ bị sa thải sao?
- Chúng ta còn việc gì để làm không?
- Nhưng thực ra cả việc quản lý lặt vặt quá đà cũng có thể để LLM hỗ trợ
- Tỷ lệ thành công của LLM theo từng loại nhiệm vụ công việc
- Khi nào con người nghĩ đến chuyện nghỉ việc?
- Trong thời đại AI, nếu tôi không muốn thay đổi gì cả thì tôi còn lại bao nhiêu thời gian?
- Rốt cuộc trong thời đại AI, công việc của con người là gì?
Trong vài năm tới, 1 người (không) phải lập trình viên sẽ code bằng cách dùng lượng agent tương đương 100 người.
AI có thể tạo ra các lựa chọn như một chiếc Lamborghini đời mới nhất và một xe tải 10 tấn cực kỳ bền bỉ. Chúng ta phải là người đưa ra lựa chọn một cách khôn ngoan.
Không phải lựa chọn giữa đúng và sai, mà là lựa chọn giữa cái đúng và cái đúng
Người chọn giá trị giữa các trade-off
12 bình luận
LLM thực sự làm tăng độ phức tạp, nên nếu không dùng nó một cách gọn gàng và có kiểm soát như dao mổ thì cảm giác nợ kỹ thuật sẽ tích tụ rất nhanh. Có lẽ cuối cùng cả những đoạn mã AI từng dùng ở FAANG cũng sẽ bị rollback hết.
GPT-5 (Thinking/Pro) có vẻ làm tốt hơn đôi chút, nhưng dù nhìn thế nào thì quá trình đơn giản hóa sự phức tạp này vẫn có vẻ là lĩnh vực của con người. Thậm chí Diffusion có khi còn làm tốt hơn Auto-regressive nữa.
Tôi nghĩ vẫn cần thêm thời gian nữa.
Việc tổng hợp lại kinh nghiệm và nhìn về phía trước đã giúp ích cho tôi. Cảm ơn.
Thật ra mình thường không đọc những bài kiểu này vì thấy đa phần đều như mấy bài chém gió, nhưng thấy có nhiều bình luận nên vào xem thử thì đúng là một bài rất hay!!
Tôi đã đọc rất kỹ. Cũng khiến tôi có thêm nhiều trăn trở, nhưng may là vẫn thấy có những phần đáng để thử.
Tài liệu của tôi lại được giới thiệu trên GeekNews. Thật là niềm vinh dự cho cả gia đình.
Mình đón nhận rất tốt nguồn năng lượng tích cực của anh Yongho.
Có lẽ phản hồi của buổi seminar đã rất bùng nổ, cảm ơn bạn.
Đọc rất thú vị. Vừa hài hước vừa hữu ích.
Chỉ riêng tài liệu thôi mà chất lượng cũng đã rất tốt rồi. Cảm ơn vì đã chia sẻ.
Tôi cũng đã đọc bài này cách đây không lâu. Nội dung được tổng hợp rất tốt, nên chỉ cần đọc riêng tài liệu thuyết trình thôi cũng đã nhận được rất nhiều hữu ích.
Tài liệu thuyết trình của anh Ha Yong-ho, cứ yên tâm mà xem. Nhất định hãy dành thời gian xem qua.
Khi đọc các bài viết về cách nên tận dụng AI thế nào, tôi thấy chúng thường đi đến một hướng khá giống nhau, và thật thú vị khi thấy điều đó cũng có phần tương thông với kỹ nghệ phần mềm truyền thống. Có lẽ là vì nếu cuối cùng ta thay AI = lập trình viên, thì vấn đề có thể được nhìn như: “Làm thế nào để phát triển phần mềm thật tốt cùng với nhiều lập trình viên?”