Đây là bài viết tổng hợp phương pháp luận cộng tác với AI mà tôi đã trực tiếp trải nghiệm khi đóng góp trong 3 tháng với vai trò collaborator của rhwp.
Bài viết xem xét lý do vì sao AI vốn hoạt động tốt trong vibe coding lại gặp khó khăn khi được áp dụng vào dự án hiện có hoặc codebase của công ty, từ góc nhìn không chỉ là hiệu năng mô hình đơn thuần mà là “sự thiếu vắng ngữ cảnh dự án đã được tích lũy”.
rhwp ngoại hóa ngữ cảnh được tạo ra trong quá trình làm việc thông qua Hyper-Waterfall như sau.
- Ở cấp vĩ mô, ghi lại tri thức dài hạn cần được chia sẻ giữa nhiều công việc trong
mydocs/manual,mydocs/tech, v.v. - Ở cấp vi mô, ghi lại các phán đoán và kết quả kiểm chứng, lý do thành công và thất bại trong tài liệu triển khai/kế hoạch thực hiện của từng công việc, báo cáo theo từng giai đoạn và báo cáo cuối cùng
- Commit các tài liệu này vào repository cùng với code để những contributor, phiên làm việc, agent và mô hình khác cũng có thể tiếp tục tận dụng cùng một ngữ cảnh
Trong một ví dụ thực tế, một tài liệu thiết kế được viết trước khi tôi biết đến dự án đã được phát hiện lại trong một công việc mới khoảng 5 tháng sau đó. Nhờ vậy, contributor mới và AI có thể nắm lại những vấn đề mà maintainer khi đó đã trăn trở, hướng thiết kế và các quyết định đã đưa ra.
Hyper-Waterfall không được khẳng định là công cụ vạn năng phù hợp với mọi dự án. Bài viết giới thiệu cách lưu lại ngữ cảnh dễ bay hơi của phiên làm việc trong các dự án phức tạp kéo dài lâu năm thành “ký ức dự án” có thể xem xét và tái sử dụng, cũng như cách áp dụng phương pháp này cho các repository khác.
Chưa có bình luận nào.