10 Bài Học Quý Giá Khi Tích Hợp AI Vào Quy Trình Lập Trình Của Tôi
Một số ngày, AI là đối tác tuyệt vời trong phát triển phần mềm; những ngày khác, nó cần sự kiểm soát chặt chẽ. Nhưng mỗi ngày, AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc.
Bài viết được chia sẻ bởi Dieter Randolph, kỹ sư phần mềm cao cấp tại DataStax.
1. Sử dụng AI để viết các bài kiểm tra (tests)
Tôi không thích viết tests và đó là lý do tôi sử dụng AI giúp đỡ. Quan trọng hơn, khi tôi tự viết mã và tests thì những điểm mù của tôi có thể tồn tại cả hai. AI mang lại một góc nhìn thứ hai, giống như có thêm đôi mắt để phát hiện lỗi mà tôi thường bỏ qua. Quá trình kiểm thử nhờ đó trở thành một dạng đánh giá đồng nghiệp sớm, giúp cải thiện chất lượng tests và mã nguồn.
2. AI củng cố các mẫu thiết kế thay vì thúc đẩy đổi mới
Rủi ro khi dùng AI là nó thường đề xuất theo những mẫu thiết kế đã tồn tại – tốt hay xấu. Điều này hỗ trợ tính nhất quán nhưng cũng có thể bảo tồn kiến trúc lỗi thời. Đôi khi, đề xuất “cách cũ” là đúng để duy trì ổn định, nhưng cũng là lúc chúng ta cần suy nghĩ: liệu đây có còn là cách tốt nhất? Đổi mới thực sự là thách thức các phương pháp mặc định và tìm kiếm giải pháp tốt hơn.
3. Windsurf vs. Cursor: Ấn tượng đầu tiên
Tôi đã dùng nhiều Windsurf, và mới thử Cursor. Windsurf thiên về đề xuất an toàn, dựa trên mẫu có sẵn; còn Cursor nhanh hơn, thử nghiệm nhiều và có phần ngẫu hứng hơn. Nếu bạn thích đề xuất ổn định theo quy tắc thì Windsurf rất phù hợp; còn nếu muốn nhanh chóng lặp lại thử nghiệm, Cursor sẽ là lựa chọn tốt.
4. Xây dựng lòng tin với quy trình làm việc AI
Lúc đầu tôi hoài nghi về AI nhưng niềm tin dần hình thành qua những lần AI giúp phát hiện lỗi hay viết lại tests hiệu quả. Tôi bắt đầu với vấn đề rõ ràng (ví dụ ticket Jira chi tiết), rồi hỏi ChatGPT tạo pseudocode, sau đó đưa vào Windsurf để xây dựng mã đầy đủ. Cách làm này giúp tôi kiểm soát được quy trình đồng thời tận dụng sức mạnh AI.
5. Panel debug như bộ tăng tốc AI
Windsurf có panel debug tạm thời giúp tôi quan sát trạng thái giao diện trực quan thay vì chỉ dùng console.log hay tab network của trình duyệt. Tôi còn có thể chụp màn hình, dán vào chat Windsurf để được phản hồi chính xác hơn. Panel debug như một phòng thí nghiệm thu nhỏ để tìm ra lỗi nhanh chóng.
6. Tái cấu trúc (refactor) với AI là đồng đội
AI xuất sắc trong những công việc nhàm chán nhưng quan trọng như tái cấu trúc code cũ. Thay vì mất nhiều giờ làm tay, AI giúp rút ngắn thời gian còn vài phút, miễn là tôi vẫn giữ vai trò điều khiển. Tôi thường yêu cầu AI giải thích kế hoạch trước rồi xem xét kỹ từng thay đổi. Nó giống như làm việc với người bạn gõ nhanh nhưng cần hướng dẫn kiến trúc.
7. Giữ quyền sở hữu mã nguồn
Đã có lúc AI tạo ra đoạn mã trông đẹp trên lý thuyết nhưng lại gây lỗi tinh vi. Ví dụ, AI sử dụng useMemo caching giá trị sai gây lỗi khó phát hiện. Điều đó nhắc tôi dù AI viết mã, trách nhiệm vẫn thuộc về tôi. Tôi học được phải chậm lại và hiểu rõ từng thay đổi dù trông nó “thông minh”.
8. Tự soạn prompt trước khi hỏi AI
Trước khi nhập câu hỏi cho AI, tôi luôn phác thảo trước giải pháp mình nghĩ. Sau đó, tôi trình bày ý tưởng và hỏi AI xem nó sẽ làm gì. Phương pháp “metaprompt” này giúp tôi làm sắc bén ý tưởng, không chỉ giao phó công việc cho AI mà còn nhận được câu trả lời sâu sắc hơn mà tôi cảm thấy gắn kết.
9. Khi nào nên tắt AI
Có lúc AI đưa ra quá nhiều đề xuất không phù hợp, khiến tôi rối. Lúc đó, tôi tạm ngưng dùng AI, trở lại làm thủ công để lấy lại sự tập trung, giống như cảnh Luke trong “Star Wars” tắt máy tính ngắm mục tiêu và tin vào “Lực”. AI là công cụ tuyệt vời nhưng vẫn cần con người kiểm soát.
10. Hiểu lầm về AI thay thế kỹ sư
Có nhiều lời đồn về AI sẽ thay thế lập trình viên, tôi không đồng tình. AI chỉ hỗ trợ tăng năng suất kỹ sư giỏi. Nó không thay thế được khả năng phán đoán, giao tiếp hay hiểu biết về kinh doanh – những kỹ năng càng ngày càng quan trọng. Công việc gõ phím có thể giảm nhưng tư duy thì vẫn thuộc về con người.
10 bài học trên chỉ là khởi đầu cho cuộc trò chuyện về cách làm việc đang thay đổi nhanh chóng, cũng như cách chúng ta suy nghĩ, hợp tác và định nghĩa “viết mã” trong tương lai. AI mạnh mẽ, nhưng thành công của phát triển phần mềm vẫn dựa vào sáng tạo, trách nhiệm và hợp tác của con người.
Để đọc bản gốc và các bài viết liên quan, mời truy cập trang The New Stack.
Comments
Post a Comment