Cách khai thác công cụ mã hóa AI để nâng cao hiệu quả phát triển của bạn: Mẹo thực tế và các phương pháp hay nhất

Các công cụ mã hóa trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và ngày càng có nhiều nhà phát triển bắt đầu sử dụng chúng để cải thiện hiệu quả công việc. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách sử dụng hiệu quả các công cụ này và chia sẻ một số mẹo thực tế và các phương pháp hay nhất để giúp bạn tích hợp AI tốt hơn vào quy trình phát triển của mình.

Hiện trạng mã hóa AI: Tỷ lệ chấp nhận và các điểm khó khăn

Theo Báo cáo xu hướng kỹ thuật AI của Jellyfish, tỷ lệ chấp nhận trung bình của các công cụ mã hóa AI trong các công ty đã đạt 63%. Điều này có nghĩa là mã hóa AI đã chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang ứng dụng thực tế. Tuy nhiên, tỷ lệ chấp nhận đơn thuần không có nghĩa là thành công.

@cjzafir chỉ ra rằng vấn đề lớn nhất với mã hóa AI hiện nay là thiếu nhận thức về "các phương pháp hay nhất". AI giống như một đứa trẻ thông minh, mặc dù có thể viết mã nhưng lại thiếu kinh nghiệm và hiểu biết về kiến trúc tổng thể của dự án. Do đó, chúng ta cần thông báo rõ ràng cho AI về các yêu cầu cụ thể, bao gồm:

• Loại dự án: Ứng dụng web, ứng dụng di động, dịch vụ backend, v.v.
• Yêu cầu chức năng: Xác thực người dùng, xử lý dữ liệu, giao diện API, v.v.
• Cấu trúc dự án: Phân chia mô-đun, mô hình dữ liệu, tổ chức mã, v.v.

Biến AI thành trợ lý phát triển full-stack của bạn: Mẹo thực tế

Dưới đây là một số mẹo thực tế để tích hợp AI vào quy trình phát triển của bạn, biến AI thực sự trở thành trợ lý phát triển full-stack của bạn:

1. Mô tả yêu cầu rõ ràng: Nâng cao khả năng hiểu của AI

Đây là cốt lõi của việc sử dụng các công cụ mã hóa AI. Bạn cần cung cấp mô tả yêu cầu chi tiết và rõ ràng, tránh các hướng dẫn mơ hồ.

• Chia nhỏ yêu cầu thành các nhiệm vụ nhỏ: Đừng cố gắng để AI hoàn thành toàn bộ chức năng cùng một lúc, hãy chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ con nhỏ hơn, dễ hiểu hơn.
• Cung cấp các ví dụ cụ thể: Nếu có thể, hãy cung cấp các ví dụ về đầu vào và đầu ra để giúp AI hiểu rõ hơn về ý định của bạn.
• Xác định rõ ràng ngăn xếp công nghệ và các ràng buộc: Cho AI biết ngôn ngữ lập trình, framework, thư viện bạn đang sử dụng và bất kỳ hạn chế nào (ví dụ: phải sử dụng phiên bản API cụ thể).

Ví dụ:

Hướng dẫn kém: "Viết một chức năng đăng ký người dùng."

Hướng dẫn tốt: "Sử dụng Python và framework Flask, tạo một giao diện API đăng ký người dùng. Giao diện cần nhận tên người dùng, mật khẩu và địa chỉ email, đồng thời lưu trữ thông tin người dùng vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Mật khẩu cần được băm."

2. Sử dụng Chế độ Kế hoạch: Lập kế hoạch trước, mã hóa sau

Như @Parul_Gautam7 đã nói, "Một kế hoạch tồi tệ tốn nhiều thời gian hơn một đoạn mã tồi tệ". Khi sử dụng các công cụ mã hóa AI, đừng vội vàng để nó tạo mã trực tiếp, mà hãy tận dụng khả năng lập kế hoạch của nó trước.

• Verdent Plan Mode (hoặc các chức năng tương tự khác): Một số công cụ mã hóa AI cung cấp Plan Mode, có thể giúp bạn chuyển đổi ý tưởng thành một bản thiết kế có thể thực thi.
• Để AI giúp bạn thiết kế kiến trúc: Mô tả yêu cầu của bạn và để AI đề xuất các phương án thiết kế kiến trúc, bao gồm phân chia mô-đun, mô hình dữ liệu, giao diện API, v.v.
• Xem xét và sửa đổi kế hoạch của AI: Xem xét kỹ lưỡng kế hoạch của AI, đảm bảo nó đáp ứng nhu cầu của bạn và sửa đổi nếu cần.

3. Sử dụng AI để tạo tài liệu và trường hợp kiểm thử

Các công cụ mã hóa AI không chỉ có thể tạo mã mà còn có thể giúp bạn tạo tài liệu và trường hợp kiểm thử.

• Tài liệu mã: Cho phép AI tự động tạo tài liệu dựa trên mã, cải thiện khả năng bảo trì mã.
• Trường hợp kiểm thử: Cho phép AI tạo trường hợp kiểm thử dựa trên các yêu cầu chức năng, cải thiện chất lượng mã.

Ví dụ:

Bạn có thể sử dụng hướng dẫn sau để cho phép AI tạo tài liệu mã:

"Tạo tài liệu docstring cho đoạn mã Python sau:

def calculate_sum(a, b):
  return a + b
```"

**4. Sự kết thúc của Vibe Coding: Chấp nhận Spec-Driven Development**

@AICodingSummit đã đề cập đến "Spec-Driven Development" (Phát triển hướng đặc tả) là một phương pháp phát triển quan trọng, có thể giảm thiểu hiệu quả sự xuất hiện của "Vibe Coding" (tức là mã hóa tùy hứng, thiếu quy chuẩn).*   **Sử dụng mô tả yêu cầu được chuẩn hóa:** Sử dụng định dạng thống nhất để mô tả yêu cầu, ví dụ: sử dụng user story hoặc sơ đồ use case.
*   **Xác định giao diện và mô hình dữ liệu rõ ràng:** Trước khi bắt đầu viết code, hãy xác định rõ giao diện và mô hình dữ liệu để đảm bảo các phần của code có thể phối hợp làm việc.
*   **Kiểm thử tự động:** Viết các trường hợp kiểm thử tự động để đảm bảo tính chính xác của code.

**5. Tận dụng AI để xem xét và tối ưu hóa code**

Các công cụ viết code bằng AI có thể giúp bạn xem xét code, tìm ra các bug tiềm ẩn và các vấn đề về hiệu suất.

*   **Kiểm tra kiểu code:** Sử dụng AI để kiểm tra xem code có tuân thủ các quy tắc code hay không.
*   **Phát hiện bug tiềm ẩn:** Sử dụng AI để quét code, tìm kiếm các bug và lỗ hổng tiềm ẩn.
*   **Tối ưu hóa hiệu suất:** Sử dụng AI để phân tích các nút thắt cổ chai về hiệu suất của code và đưa ra các đề xuất tối ưu hóa.

**6. Quan tâm đến các mô hình mã nguồn mở: Minimax M2.5, v.v.**

Minimax M2.5 được @NielsRogge giới thiệu là một mô hình mã nguồn mở tuyệt vời, nó hoạt động xuất sắc trong việc viết code và có thể được sử dụng miễn phí.

*   **Sử dụng các nền tảng như Opencode:** Các nền tảng như Opencode cung cấp quyền truy cập vào các mô hình mã nguồn mở như Minimax M2.5, bạn có thể dùng thử các mô hình này miễn phí.
*   **Tùy chỉnh mô hình:** Nếu bạn có các yêu cầu cụ thể, bạn có thể thử đào tạo mô hình viết code AI của riêng mình.

**7. Chọn công cụ viết code AI phù hợp**

Có rất nhiều công cụ viết code AI trên thị trường, bạn cần chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của mình. Dưới đây là một số công cụ đáng chú ý:

*   **Sider:** Sider cung cấp nhiều mô hình AI, bao gồm Claude Haiku 4.5, có thể đáp ứng các nhu cầu viết code khác nhau. Tính năng Artifacts của Sider v4.19 cho phép bạn tạo và chỉnh sửa trực tiếp các tài liệu, biểu đồ, trò chơi và trang web trong Sider.
*   **Cursor AI:** Cursor AI cung cấp các công cụ để xây dựng các ứng dụng full-stack, bạn có thể học thêm các kỹ năng bằng cách tham gia workshop của @MikeMikula.
*   **MiniMax AI:** Khả năng suy luận của MiniMax AI rất mạnh mẽ, có thể tối ưu hóa kiến trúc hệ thống.
*   **OpenAI Codex (tích hợp vào ChatGPT):** OpenAI Codex là một công cụ viết code AI mạnh mẽ, nó đã được tích hợp vào ChatGPT.
*   **Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com:** Các công cụ này có thể giúp bạn tạo nhanh chóng các trang web và code.
*   **Cognition:** Cognition là một công ty tập trung vào viết code AI, họ hợp tác với đội đua Aston Martin F1, cho thấy tiềm năng của viết code AI trong lĩnh vực kỹ thuật.
*   **GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3:** Đây là những mô hình AI mã nguồn mở hàng đầu.

**8. Sử dụng MCP (Model Context Protocol): Kết nối AI với các công cụ hiện có**

MCP được @101babich đề cập có thể kết nối các công cụ viết code AI với các dịch vụ bạn đã sử dụng (như Figma, Notion, Google Analytics).

*   **Context7:** Context7 có thể nhập tài liệu thư viện theo thời gian thực vào các công cụ AI, đảm bảo việc viết code AI sử dụng đúng ngữ cảnh.

## Công cụ được đề xuất

Dựa trên các thảo luận trên, dưới đây là một số công cụ viết code AI đáng chú ý:

*   **Claude Code (Anthropic):** @zarazhangrui đề xuất sử dụng cho việc viết code AI.
*   **GitHub Copilot:** Tự động hoàn thành code.
*   **OpenAI Codex:** Tác nhân viết code không đồng bộ/trên đám mây.
*   **Lovable:** Trình xây dựng giao diện người dùng.
*   **Kimi:** Công cụ nghiên cứu sâu + tác nhân viết code.
*   **Gemini:** Khả năng học sâu.
*   **MiniMax M2.5:** Mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ, có thể truy cập miễn phí thông qua Cline CLI 2.0.## Kết luận

Các công cụ viết mã AI đang thay đổi bối cảnh phát triển phần mềm. Bằng cách nắm vững các kỹ năng và phương pháp hay nhất ở trên, bạn có thể sử dụng các công cụ này tốt hơn, cải thiện hiệu quả phát triển và xây dựng phần mềm chất lượng cao hơn. Hãy nhớ rằng, AI chỉ là một trợ lý, bạn cần xác định rõ ràng các yêu cầu, xem xét đầu ra của AI và tích hợp nó vào quy trình phát triển của bạn. Nắm bắt AI, nhưng đừng quên những kiến thức cơ bản về kỹ thuật phần mềm của bạn.