- 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
- 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
- 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
Chưa có bình luận nào.