Cộng đồng lập trình đang phải vật lộn với một hiện tượng mới được gọi là vibe coding - một phương pháp phát triển mà các lập trình viên phụ thuộc nhiều vào trợ lý AI để tạo ra mã code trong khi chỉ cung cấp sự giám sát tối thiểu. Khi các công cụ coding AI trở nên tinh vi hơn, các nhà phát triển đang khám phá ra cả những lợi ích năng suất đáng kể và những thách thức mới đáng lo ngại.
Sự Trỗi Dậy của Phát Triển Có Hỗ Trợ AI
Các nhà phát triển có kinh nghiệm đang thấy mình trong một vị trí bất thường. Nhiều người báo cáo có thể hoàn thành các dự án trong vài ngày mà trước đây sẽ mất vài tháng. Sức hấp dẫn là rõ ràng: AI có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại như tạo các endpoint CRUD, boilerplate code và các implementation tiêu chuẩn trong khi các nhà phát triển tập trung vào các quyết định thiết kế cấp cao hơn.
Tuy nhiên, sự thay đổi này đã tạo ra một động lực bất ngờ. Các nhà phát triển mô tả trải nghiệm như làm việc với một thành viên nhóm không thể đoán trước - đôi khi nhận được code cấp độ chuyên gia, lúc khác lại nhận được sản phẩm giống như đầu ra từ một thực tập sinh thiếu kinh nghiệm. Thách thức nằm ở việc không biết mức chất lượng nào sẽ được mong đợi cho bất kỳ tác vụ cụ thể nào.
Kiểm Soát Chất Lượng Trở Nên Quan Trọng
Cộng đồng đã xác định một yêu cầu quan trọng cho việc coding có hỗ trợ AI thành công: các nhà phát triển phải có chuyên môn để xem xét và sửa chữa code do AI tạo ra. Điều này tạo ra một nghịch lý khi những người dùng hiệu quả nhất là những người có thể tự viết code nhưng chọn ủy thác nhiệm vụ này vì lý do hiệu quả.
Vì việc đọc code khó hơn việc viết nó, điều này mất nhiều thời gian hơn, nhưng LLM đã khiến tôi quá lười để viết code bây giờ, vì vậy đó có lẽ là lựa chọn thay thế duy nhất có hiệu quả.
Một số nhà phát triển báo cáo các hành vi đáng lo ngại từ trợ lý AI, bao gồm tạo ra các thuật toán không hiệu quả trong khi tuyên bố chúng là tối ưu, tiêu thụ tài nguyên hệ thống quá mức (như sử dụng 3.5GB bộ nhớ cho các tác vụ đơn giản), và tạo ra code hoạt động ban đầu nhưng trở nên khó bảo trì hoặc chỉnh sửa.
Các Vấn Đề Lập Trình AI Thường Gặp Được Báo Cáo:
- Tạo ra các thuật toán không tối ưu trong khi tuyên bố là tối ưu
- Tiêu thụ tài nguyên quá mức (ví dụ: 3.5GB RAM cho các tác vụ đơn giản)
- Tạo ra mã hoạt động nhưng khó bảo trì
- Thiếu hiểu biết thông thường về các chỉ số hiệu suất
- Gặp khó khăn với các lĩnh vực vấn đề mới hoặc chuyên biệt
Mối Lo Ngại Về Suy Giảm Kỹ Năng
Một lo lắng đáng kể nổi lên từ cộng đồng liên quan đến khả năng suy giảm các kỹ năng lập trình cơ bản. Các nhà phát triển quen với hỗ trợ AI bày tỏ lo ngại về việc mất khả năng viết code từ đầu. Điều này tạo ra sự phụ thuộc có thể trở nên có vấn đề nếu các công cụ AI trở nên không khả dụng hoặc nếu các nhà phát triển cần làm việc trong môi trường mà những công cụ như vậy không được phép.
Vấn đề mở rộng ra ngoài việc duy trì kỹ năng cá nhân. Các công ty được báo cáo là thuê ít nhà phát triển junior hơn, ưu tiên các nhà phát triển senior có thể quản lý hiệu quả các công cụ AI. Xu hướng này đặt ra câu hỏi về cách thế hệ nhà phát triển senior tiếp theo sẽ có được kinh nghiệm và trực giác cần thiết để hướng dẫn các hệ thống AI một cách hiệu quả.
Hạn Chế Về Ngôn Ngữ và Lĩnh Vực
Hiệu quả của hỗ trợ coding AI thay đổi đáng kể dựa trên ngôn ngữ lập trình và lĩnh vực vấn đề. Các ngôn ngữ phổ biến như Python và JavaScript, có dữ liệu training phong phú, thường tạo ra kết quả tốt hơn các ngôn ngữ chuyên biệt như Haskell hoặc các ứng dụng theo lĩnh vực cụ thể như phát triển game.
Các nhà phát triển làm việc trong các lĩnh vực ngách báo cáo rằng hỗ trợ AI thường cung cấp ít hơn việc rubber ducking - giúp họ suy nghĩ qua các vấn đề thay vì tạo ra code hữu ích. Bản chất bảo thủ của một số ngành công nghiệp, đặc biệt là phát triển game, có nghĩa là ít code công khai có sẵn cho việc training AI, dẫn đến chất lượng hỗ trợ thấp hơn.
Hiệu suất Lập trình AI theo Ngôn ngữ:
- Hiệu suất Cao: Python , JavaScript (dữ liệu huấn luyện phong phú)
- Hiệu suất Trung bình: Go , C++ (dữ liệu huấn luyện khá tốt)
- Hiệu suất Thấp hơn: Haskell , Prolog , Assembly (dữ liệu huấn luyện hạn chế)
- Thách thức Chuyên ngành: Phát triển game, hệ thống nhúng
Tìm Kiếm Sự Cân Bằng Phù Hợp
Những người thực hành thành công nhất dường như là những người sử dụng AI cho các tác vụ cụ thể, được xác định rõ ràng trong khi duy trì sự giám sát tích cực. Các tính năng autocomplete nhiều dòng tạo ra 3-4 dòng code cùng lúc đang nhận được phản hồi tích cực, vì chúng cung cấp hỗ trợ trong khi giữ cho nhà phát triển tham gia vào quá trình coding.
Thay vì tự động hóa hoàn toàn, nhiều nhà phát triển đang coi AI như một công cụ tinh vi đòi hỏi quản lý cẩn thận - tương tự như làm việc với một nhà phát triển junior cần sự giám sát và hướng dẫn liên tục.
Chiến lược lập trình AI hiệu quả:
- Tự động hoàn thành nhiều dòng: 3-4 dòng một lần để dễ dàng xác minh
- Phân đoạn tác vụ: Chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành những phần có thể xem xét được
- Giám sát tích cực: Coi AI như một lập trình viên junior cần được giám sát
- Chuyên môn lĩnh vực: Chỉ sử dụng AI trong những không gian vấn đề quen thuộc
- Cải tiến lặp đi lặp lại: Các chu kỳ xem xét và sửa chữa liên tục
Kết Luận
Trải nghiệm của cộng đồng lập trình với vibe coding tiết lộ cả tiềm năng và hạn chế của hỗ trợ AI hiện tại. Trong khi những công cụ này có thể tăng năng suất một cách đáng kể cho các nhà phát triển có kinh nghiệm, chúng đòi hỏi chuyên môn đáng kể để sử dụng hiệu quả và an toàn. Những tác động dài hạn đối với phát triển kỹ năng và thực tiễn tuyển dụng ngành vẫn chưa chắc chắn, nhưng tác động của công nghệ đối với phát triển phần mềm đã đáng kể và có khả năng không thể đảo ngược.
Tham khảo: Vibe Coding as a Coding Veteran