Một tác dụng phụ đáng ngạc nhiên của trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI đã xuất hiện từ cộng đồng lập trình viên: nhiều lập trình viên không thể nghe nhạc trong khi làm việc nữa. Sự đánh đổi bất ngờ này làm nổi bật cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi căn bản bản chất của công việc phát triển phần mềm.
Sự thay đổi này đại diện cho việc rời xa trạng thái flow lập trình truyền thống mà nhiều lập trình viên trân trọng. Trước đây, các lập trình viên có thể đeo tai nghe và bước vào nhịp điệu lập trình thiền định khi triển khai các tính năng đã được hiểu rõ. Quá trình này bao gồm việc biết chính xác những tệp nào cần sửa đổi và cấu trúc dữ liệu nào cần tạo, sau đó thực hiện kế hoạch theo cách tuyến tính, gần như mang tính trị liệu.
Những yêu cầu nhận thức mới của phát triển có hỗ trợ AI
Lập trình AI đã thay thế giai đoạn triển khai có nhịp điệu này bằng thứ gì đó hoàn toàn khác: tạo ra các lời nhắc. Các lập trình viên giờ đây dành thời gian viết các mô tả chi tiết chứa mô hình tinh thần của họ và để AI tạo ra mã. Quá trình này đòi hỏi việc đánh giá liên tục các đầu ra, lặp lại trên các lời nhắc, và thường xuyên khởi động lại khi kết quả không khớp với kỳ vọng.
Cộng đồng đã lưu ý rằng quy trình làm việc mới này đòi hỏi nhận thức cao hơn nhiều. Không giống như lập trình truyền thống nơi các lập trình viên có thể điều chỉnh hướng giữa chừng triển khai, lập trình AI đòi hỏi sự rõ ràng ngay từ đầu và việc ra quyết định ở cấp độ cao liên tục. Nhiều lập trình viên báo cáo rằng họ quét mã ở mức độ cao hơn nhiều thay vì đi sâu vào các hàm cụ thể, khiến một số thực sự giảm kích thước phông chữ trình soạn thảo để hiển thị nhiều mã hơn trên màn hình.
Kết quả hỗn hợp trên các loại dự án khác nhau
Tác động thay đổi đáng kể tùy thuộc vào loại công việc đang được thực hiện. Các tiện ích đơn giản, đường ống dữ liệu và ứng dụng CRUD thấy những cải thiện năng suất ấn tượng nhất. Các lập trình viên báo cáo có thể tạo ra các scraper, lược đồ cơ sở dữ liệu và điểm cuối API trong vài phút thay vì vài giờ. Một thành viên cộng đồng mô tả AI như làm việc với một lập trình viên junior hoặc một chuyên gia tư vấn offshore luôn nói có.
Tuy nhiên, logic kinh doanh phức tạp và hệ thống backend lớn đặt ra những thách thức khác nhau. Trong khi tốc độ tăng lên, chi phí tinh thần của việc quản lý đầu ra AI và đảm bảo chất lượng có thể rất đáng kể. Một số lập trình viên thấy mình dành thời gian đáng kể cho đảm bảo chất lượng, phát hiện các lỗi không rõ ràng ngay lập tức trong mã do AI tạo ra.
Tác động của AI Coding theo Loại Dự án:
| Loại Dự án | Tác động Năng suất | Tải Nhận thức | Mối quan ngại về Chất lượng |
|---|---|---|---|
| Tiện ích đơn giản/scrapers | Tăng Rất Cao | Giảm | Thấp |
| Frontend/Dự án phụ | Tăng Cao | Giảm | Thấp |
| Ứng dụng CRUD | Tăng Cao | Vừa phải | Vừa phải |
| Hệ thống backend phức tạp | Tăng Vừa phải | Tăng | Cao |
| Logic nghiệp vụ nặng | Tăng Vừa phải | Tăng Đáng kể | Cao |
Sự đánh đổi giữa sáng tạo và hiệu quả
Một góc nhìn thú vị từ cộng đồng cho rằng âm nhạc kích hoạt các phần sáng tạo của não bộ, hiện tại rất cần thiết cho lập trình AI hiệu quả. Lập trình truyền thống có thể được thực hiện với âm nhạc vì phần lớn là triển khai cơ học. Tuy nhiên, lập trình AI đòi hỏi tư duy sáng tạo liên tục về việc định khung vấn đề, xây dựng lời nhắc và đánh giá giải pháp.
Sự hứng thú khi hoàn thành công việc một ngày trong một giờ có thể sẽ phai nhạt khi kỳ vọng là sản xuất 8 lần sản lượng ngày cũ mỗi ngày.
Quan sát này chỉ ra một mối quan tâm rộng hơn về cách những cải thiện năng suất có thể chỉ đơn giản là đặt lại kỳ vọng cơ bản thay vì cải thiện sự cân bằng công việc-cuộc sống.
Chiến lược thích ứng và giải pháp thay thế
Một số lập trình viên đã tìm ra cách duy trì trải nghiệm lập trình có âm nhạc bằng cách thích ứng phương pháp của họ. Âm nhạc không lời, đặc biệt là các thể loại điện tử, metal hoặc nhạc cổ điển, dường như hoạt động tốt hơn nội dung có lời. Những người khác đã phát triển quy trình làm việc mới xen kẽ giữa các đợt hỗ trợ AI và các phiên lập trình truyền thống.
Cộng đồng cũng đã phát triển các chiến lược để quản lý gánh nặng nhận thức tăng lên, chẳng hạn như chia nhỏ nhiệm vụ thành các thành phần nhỏ hơn, sử dụng AI để tạo mã boilerplate trong khi xử lý logic phức tạp thủ công, và coi đầu ra AI như điểm khởi đầu thay vì giải pháp cuối cùng.
Chiến lược thích ứng của nhà phát triển:
- Lựa chọn âm nhạc: Chuyển sang nhạc không lời (electronic, classical, metal) thay vì nội dung có lời
- Thay đổi quy trình làm việc: Luân phiên giữa các đợt hỗ trợ AI và các phiên lập trình truyền thống
- Quản lý tác vụ: Chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành các thành phần nhỏ hơn mà AI có thể quản lý được
- Kiểm soát chất lượng: Coi kết quả đầu ra của AI như điểm khởi đầu cần được xem xét kỹ lưỡng
- Kỹ thuật prompt: Phát triển kỹ năng tạo ra các prompt chi tiết với ngữ cảnh và giả định
- Font/Hiển thị: Giảm kích thước font của trình soạn thảo để có thể quét qua lượng code lớn hơn
Nhìn về phía trước
Bất chấp những thách thức, hầu hết các lập trình viên vẫn lạc quan về các công cụ lập trình AI. Những cải thiện năng suất là không thể phủ nhận, đặc biệt đối với các lập trình viên có kinh nghiệm có thể hướng dẫn hiệu quả các hệ thống AI. Công nghệ này dường như đang chuyển lập trình từ một nghề tập trung vào cú pháp và chi tiết triển khai sang thiết kế hệ thống cấp cao hơn và giải quyết vấn đề.
Việc mất đi âm nhạc khi lập trình có thể có vẻ tầm thường, nhưng nó đại diện cho một sự chuyển đổi rộng hơn trong cách công việc phát triển phần mềm cảm nhận và vận hành. Khi khả năng AI tiếp tục cải thiện, các lập trình viên có thể sẽ cần tiếp tục thích ứng quy trình làm việc và kỳ vọng của họ về những gì công việc lập trình bao gồm.
Tham khảo: An unusual consequence of Al coding