Vibe coding như một bộ khuếch đại ADHD

• Lập trình bằng AI đã giúp số lượng sản phẩm tạo ra tăng nhanh, nhưng ngoài SaaS thì phần lớn chỉ còn lại như những dự án có gánh nặng bảo trì lớn hơn giá trị sử dụng
• Nhận diện giọng nói bằng Rust, bản sao desktop của Jellyfin, bản sao Invidious, game ô tô 3D... đều bắt đầu từ những yêu cầu script nhỏ rồi phình to
• Các công cụ như Claude và Codex khiến người dùng đồng thời mở nhiều công việc không liên quan trên nhiều màn hình, và ngay cả giới hạn hạn ngạch cũng không ngăn được việc lạm dụng
• Pipeline giọng nói-thành-blog không chỉ loại bỏ ma sát mà còn xóa luôn cả sự cam kết lẫn tập trung; trong khi viết tốt cần một quy trình coi trọng chất lượng như viết tay
• Công cụ số làm tăng công việc hời hợt và chuyển đổi ngữ cảnh, từ đó củng cố năng suất giả tạo; và hiện chưa thấy cách nào rõ ràng để quản lý AI ngoài việc dùng ít đi

---

Gánh nặng mà các dự án tạo bằng AI để lại

• Có rất nhiều sản phẩm được tạo bằng AI, nhưng nếu không tính SaaS thì phần lớn thực ra không hữu ích và cũng không muốn bảo trì
• Các sản phẩm đó gồm hệ thống nhận diện giọng nói bằng Rust, công cụ render kho lưu trữ email và gộp trích dẫn, bản sao desktop Jellyfin dựa trên GStreamer và Qt Quick, bản sao Invidious dựa trên Python và yt-dlp, bản sao Windows 95 notepad.exe dựa trên FLTK được port từ mã nguồn Wine
• Cũng có công cụ machine vision dùng OpenCV để đếm lưu lượng giao thông từ camera đường công cộng, bản sao giao diện Claude viết bằng Python hoặc Rust, trang tin địa phương dựa trên Python/Flask, game ô tô 3D dựa trên three.js, và công cụ backtest đầu tư bằng Python
• Ngoài ra còn có bản sao HTML của giao diện Lightroom, trình xem Markdown dựa trên Qt hoặc GTK, widget đồng hồ thế giới cho môi trường desktop laptop viết bằng GTK và C, công cụ phát âm thanh đồng bộ mạng bằng JavaScript, và client Rust cho camera IP Trung Quốc được tạo bằng cách reverse app Android; khoảng 50 dự án đã bị xóa
• Phần lớn các phiên Claude bắt đầu từ yêu cầu về một script đơn giản, nhưng một giờ sau thường vẫn chưa giải quyết được vấn đề nhỏ ban đầu, chỉ còn lại một dự án với gánh nặng bảo trì lớn hơn

Tác động lên sự chú ý

• Các công cụ lập trình AI có tác động tiêu cực đến khả năng chú ý, và hiệu ứng tương tự cũng lặp lại ở những người bạn trưởng thành
• Chúng khiến người dùng chạy đồng thời nhiều dự án không liên quan trên nhiều màn hình, nhưng mức độ cam kết với kết quả hoặc khả năng bảo trì lại thấp, dẫn đến lãng phí thời gian
• Mỗi tháng ít nhất một lần, ai đó gửi ảnh chụp màn hình một công cụ rất hay mà họ đang làm, nhưng khi hỏi kỹ sư rằng “sẽ marketing nó ở đâu” thì câu trả lời không khác thời kỳ trước LLM
• Trong các cuộc phỏng vấn về việc dùng AI, câu nói “chỉ dùng nhẹ thôi” lại hóa ra có nghĩa là “giữ tối đa 5 cửa sổ, mỗi cửa sổ quản lý agent riêng”, gây cảm giác cực kỳ khó chịu
• Sau vài tháng dùng Claude và cảm nhận được tác động này, tác giả đã hạ xuống gói Pro với hy vọng giới hạn hạn ngạch sẽ giảm lạm dụng; nhưng khi trạng thái dịch vụ của Claude xấu đi rồi chuyển sang Codex thì mức sử dụng lại tăng trở lại
• Codex CLI tốt hơn Claude CLI rất nhiều và cảm giác cũng nhanh hơn, nhưng chính sự tiện lợi đó lại dẫn đến việc dùng nhiều hơn
• AI thật đáng kinh ngạc ở chỗ nếu dùng khéo thì có thể zero-shot tạo ra cả parser cho những ngôn ngữ và cú pháp khó hiểu, kèm cả test; nhưng các công cụ hiện tại không giúp duy trì sự tập trung cần thiết để áp dụng chúng một cách thận trọng
• Hầu hết nhà cung cấp và công cụ đều thúc đẩy dùng nhiều hơn, nhiều token hơn, nhiều đầu ra hơn; ngay cả khi hỏi ChatGPT một câu hỏi có/không đơn giản thì nó cũng thường gắn thêm câu hỏi tiếp theo để kéo dài tương tác
• Việc tung ra một khối Python/JavaScript 10.000 LOC không có test chỉ trong 5 phút không giúp ích cho ai, và ý nghĩ rằng chuyện này đang xảy ra đồng thời trong mọi môi trường thương mại thật sự rất đáng sợ

Ma sát, tập trung và kết quả đầu ra

• Một trong những thử nghiệm AI ban đầu xuất phát từ lối nghĩ kiểu Marshall McLuhan xem AI như một lăng kính, rồi nối nhận diện giọng nói vào một pipeline tạo bài blog
• Cấu trúc là chỉ cần nhấn nút ghi âm trong kênh Telegram thì sẽ có một bài đăng ở định dạng Opus, với kỳ vọng rằng việc ghi lại suy nghĩ sẽ trở nên dễ dàng hơn
• Kết quả đầu ra gần như là rác không kiểm soát; loại bỏ nỗ lực dẫn đến loại bỏ cam kết, loại bỏ cam kết dẫn đến loại bỏ tập trung, và loại bỏ tập trung dẫn đến thiếu vắng kết quả có ý nghĩa
• Viết tốt không phải là kết quả của việc chỉ đơn giản cho tiếng Anh khẩu ngữ đi qua một lăng kính; tiếng Anh khẩu ngữ gần với nhiễu bitrate thấp, còn viết tốt là nỗ lực chứa thông tin bitrate cao bằng những khái niệm được định hình tốt hơn
• Tác giả cũng cân nhắc chuyển pipeline tương tự sang dùng để ghi chú cá nhân, nhưng lại không cần ghi chú cá nhân, và thấy đó giống như một dạng lạm dụng công cụ để lưu giữ thứ nhiễu đáng lẽ nên bị quên đi một cách tự nhiên
• Kết luận rút ra là chừng nào chất lượng còn quan trọng thì viết tay sẽ không bao giờ lỗi thời

Nghịch lý năng suất số

• Xu hướng hiện tại trông gần như một cuộc khủng hoảng, và lời giải có vẻ không phải là mô hình tốt hơn hay công cụ tốt hơn
• Cal Newport liên hệ điều này với năng suất giả tạo, cho rằng các công cụ năng suất số như AI và email có thể làm từng tác vụ riêng lẻ nhanh hơn, dễ hơn, nhưng lại khiến người lao động tri thức bận rộn hơn, xao nhãng hơn và kém năng suất hơn
• Phần tóm tắt được trích dẫn có nghiên cứu cho thấy người dùng AI dành nhiều thời gian hơn đáng kể cho email, nhắn tin, chat và công cụ quản lý kinh doanh, còn dành ít thời gian hơn cho những công việc không bị gián đoạn sự tập trung
• Các công cụ được thiết kế để giảm ma sát có thể làm tăng lượng công việc hời hợt và chuyển đổi ngữ cảnh, từ đó làm suy yếu deep work và các đầu ra giá trị cao
• Trong lao động tri thức, năng suất giả tạo vận hành khi sự bận rộn dễ nhìn thấy được xem như chỉ báo thay thế cho giá trị thực, còn công cụ số khiến con người trông năng động hơn với nhiều tin nhắn hơn, nhiều bản nháp hơn, nhiều cuộc họp hơn và nhiều đầu việc hơn
• Để tránh cái bẫy này, cần đo lường kết quả thực tế, tìm đúng nút thắt thật sự của công việc, và tách biệt công việc sâu với công việc nông để công cụ số giúp tạo ra tiến triển có ý nghĩa thay vì tiêu hao sự chú ý

Không thấy cách quản lý nào ngoài việc dùng AI ít đi

• Cách nhìn về việc sử dụng công cụ nói chung đã thay đổi, và điểm cốt lõi không chỉ là chuyện phát triển nhanh hơn tạo ra nhiều ứng dụng hơn hay email nhanh hơn tạo ra nhiều giao tiếp hơn
• Một cách tổng quát hơn, đây là vấn đề làm sao sử dụng đơn vị thời gian của đời sống một cách có ý nghĩa
• Những công cụ trao phần thưởng rẻ tiền bằng cách yêu cầu đầu vào tối thiểu và gần như không có ma sát rốt cuộc sẽ trở thành gánh nặng, và hiện chưa thấy cách nào rõ ràng để quản lý AI ngoài việc dùng ít đi
• Chính sự nhận ra đó có thể là đóng góp thực chất duy nhất mà AI để lại cho đến lúc này

[GN⁺]

Ý kiến trên Lobste.rs

• Nhận xét cuối cùng thực sự rất đúng với mình. ADHD của mình nhờ AI mà đôi khi bị kích thích để chạy 3–4 dự án cùng lúc, theo kiểu điều phối agent rồi luân phiên xem lại từng kết quả
  Nhưng cũng khá mệt, và mình ít khi rơi vào trạng thái nhập tâm như trước. Đến cuối ngày, mình có cảm giác mức độ hiểu về các dự án và đoạn mã mà mình đã đẩy đi không còn chắc như trước nữa
  Có lẽ nó giống với việc chuyển từ vai trò kỹ sư senior sang một vai trò na ná quản lý, nơi phải từ bỏ việc biết sâu từng chi tiết và tin rằng người khác đã làm đủ tốt

  • Mình cũng thấy tương tự và khá kiệt sức. Sản phẩm hoàn thành thì nhiều hơn bao giờ hết, nhưng vì mức độ hiểu sâu giảm đi nên mình lại ngại chia sẻ công việc đó

• Khi dùng công cụ AI, tác giả đặt ra hai tiền đề mà cá nhân mình không đồng ý. Một là dự án đã làm ra rồi sẽ không còn được dùng nữa, và giá trị duy nhất của nó là để marketing như startup
  Mình thì ngược lại hoàn toàn. Mình dùng các utility làm bằng vibe coding mỗi ngày, và ít nhất ở thời điểm hiện tại hoàn toàn không có ý định chia sẻ ra bên ngoài

  • Đúng vậy. Trong một tháng qua mình đã làm ra khá nhiều thứ hay ho, và với một số người thì có lẽ cũng đáng để chia sẻ, nhưng mình không phải marketer và cũng ghét tự quảng bá, nên chắc chúng sẽ vẫn cực kỳ ngách và chỉ hữu ích cho riêng mình
    Dù vậy cũng không cần quá áy náy. Nếu là một kỹ sư quan tâm ngang mình và sẵn sàng trả tiền cho một tháng Claude Max thì gần như chắc chắn họ cũng có thể tự tái tạo gần như y hệt theo đúng gu của mình
  • Phần “hoàn toàn không có ý định chia sẻ ra bên ngoài” là rất đúng. Đó lại là điểm khiến mình thấy buồn
    Một số công cụ làm bằng vibe coding thực sự rất hữu ích với mình, nhưng nếu chia sẻ rộng hơn thì lại thấy không thoải mái. Vì công cụ đó không phản ánh mình, và bản thân mình cũng không hiểu nó cho đúng nghĩa
    Kết quả là có những thứ ít nhiều có giá trị vẫn phải để riêng tư. Công sức cần bỏ ra để trau chuốt chúng đến mức mình có thể thoải mái chia sẻ là quá lớn

• Cá nhân mình lại thấy LLM tạo ra hiệu ứng hoàn toàn ngược lại với ADHD của mình
  Mình không mong đó là trải nghiệm phổ quát với mọi người. Nhưng khi mình không muốn động vào dự án chính, mình có thể giao cho Claude làm gì đó, rồi lúc quay lại sẽ có một vấn đề đã được khởi động sẵn để mình nhai tiếp. Sau đó mình xem lại, chỉnh sửa, rồi tận dụng cho công việc tiếp theo
  Từ khoảng tháng 12 năm ngoái mình đã làm một game engine, và có lẽ đây là lần đầu tiên mình bám vào một dự án lâu như vậy mà không có áp lực từ bên ngoài. Mình cũng không còn cần dùng Ritalin thường xuyên như trước nữa
  Tuy nhiên, khi dùng cả LLM lẫn Ritalin cùng lúc thì mình có cảm giác hơi “quá đà”, dù mình cũng không rõ chính xác là cái gì quá đà

  • Nếu LLM làm hết phần coding thì việc ở lại với một dự án lâu hơn có vẻ là điều hiển nhiên. Chính điều đó quá mê hoặc, đến mức mình nghĩ nó đang thực sự phá hỏng năng lực viết học thuật của sinh viên, tức là khả năng tư duy phản biện
    Mặt khác, khi việc bắt đầu viết từ một tài liệu trống khiến người ta cảm thấy bất khả thi về mặt tinh thần, thì chuyện chỉnh sửa trước lại có thể giúp bước vào trạng thái tập trung, nên ở điểm đó mình hoàn toàn đồng ý

• Cá nhân mình thấy bài viết này khá thuyết phục, nhưng điều thú vị là trong thread trên Hacker News lại có rất nhiều bình luận từ góc nhìn ADHD kể về trải nghiệm hoàn toàn ngược lại
  Ví dụ như nhờ AI mà họ lần đầu tiên hoàn thành side project trước khi chán, hoặc trước đây phải nghe EDM cực mạnh khi làm việc nhưng giờ chỉ cần ngồi yên nói chuyện với agent, giữ inbox về 0 và theo sát toàn bộ các dự án liên quan, hoặc với những người có xu hướng hyperfocus thì AI mang lại đúng kiểu kích thích họ muốn, khiến họ cảm thấy tập trung hơn vào công việc, năng suất hơn và mạnh mẽ hơn

  • Liên quan đến câu chuyện ADHD, chỉ riêng việc gợi ý rằng có những công việc có thể không có giá trị thôi cũng đã là một yếu tố dễ gây phản ứng. Khi làm việc với công cụ AI, người ta rất dễ cảm thấy mình năng suất như được tăng áp, nhưng cá nhân mình cho rằng đó là ảo giác
    Điều cốt lõi là phải kết nối được việc “hoàn thành code” với mục tiêu cuối cùng thực sự và công việc cần làm, nhưng bài viết có vẻ truyền đạt phần đó khá mơ hồ. Rõ ràng là mọi người đang dùng công cụ này và thu được rất nhiều niềm vui, còn rốt cuộc vấn đề tính thực chất thì phụ thuộc vào phán đoán của mỗi cá nhân