Cộng đồng lập trình đang phải đối mặt với những hậu quả thực tế của việc lập trình hỗ trợ bởi AI khi ngày càng nhiều dự án được xây dựng bằng các công cụ như Claude và ChatGPT đi vào môi trường sản xuất. Trong khi một số nhà phát triển ăn mừng những cải thiện năng suất đáng kể, những người khác lại phát hiện ra những thách thức bảo trì nghiêm trọng mà trước đó không rõ ràng trong giai đoạn phát triển ban đầu.
Những câu chuyện thành công nổi lên từ phát triển ưu tiên AI
Một số nhà phát triển đã triển khai thành công các ứng dụng do AI tạo ra vào sản xuất với kết quả ấn tượng. Một freelancer báo cáo đã xây dựng các công cụ nội bộ có lợi nhuận chỉ trong một ngày mà trước đây sẽ mất hàng tuần để hoàn thành. Những công cụ này có giao diện chuyên nghiệp và chức năng toàn diện mà có thể sẽ không bao giờ được xây dựng bằng các phương pháp truyền thống do hạn chế về thời gian.
Một nhà phát triển khác đã giới thiệu nhiều dự án được xây dựng bằng sự hỗ trợ của AI, tuyên bố triển khai 10-15 tính năng hàng ngày bằng cách sử dụng các phương pháp phát triển dựa trên đặc tả có cấu trúc. Những câu chuyện thành công này làm nổi bật tiềm năng của AI trong việc dân chủ hóa phát triển phần mềm và cho phép tạo mẫu nhanh chóng.
Các Chỉ Số Thành Công Từ Phát Triển Có Hỗ Trợ AI:
- Các công cụ nội bộ được xây dựng trong 1 ngày so với thời gian trước đây là 1-2 tuần
- Một nhà phát triển tuyên bố triển khai 10-15 tính năng mỗi ngày
- Doanh thu định kỳ hàng tháng đạt 70k+ USD bởi đội ngũ nhỏ sử dụng AI coding
- Giao diện người dùng chuyên nghiệp và chức năng toàn diện được cung cấp nhanh hơn các phương pháp truyền thống
- Việc viết lại ứng dụng PostgreSQL client hoàn thành trong 3 tuần với structured concurrency và channel binding
Chi phí ẩn nổi lên trong giai đoạn bảo trì
Tuy nhiên, cộng đồng cũng báo cáo những thách thức đáng kể với các codebase do AI tạo ra. Các nhà phát triển làm việc trên các dự án ban đầu được xây dựng với sự hỗ trợ mạnh mẽ của AI mô tả việc gặp phải địa ngục boilerplate - các codebase với hàng trăm dòng dư thừa và các giải pháp được thiết kế quá mức biến những vấn đề đơn giản thành cấu trúc thư mục phức tạp.
Với mỗi tính năng tôi triển khai, tôi tìm thấy từ 1 đến 3 tính năng bị hỏng do những lỗi lập trình cảm tính rõ ràng
Một ví dụ đặc biệt nổi bật liên quan đến một công ty cố gắng viết lại nền tảng 25 năm tuổi của họ bằng AI trong 12 tháng. Sáu tháng sau thời hạn, họ đã thuê các nhà thầu dọn dẹp mà không có hy vọng phục hồi rõ ràng nào, biến thứ có vẻ như là giải pháp tiết kiệm chi phí thành một sai lầm đắt đỏ.
Các vấn đề lập trình AI được báo cáo:
- Tình trạng phình to mã boilerplate (nhiều hơn 5-10 lần so với mức cần thiết)
- Các giải pháp được thiết kế quá phức tạp (những bài toán đơn giản 5-6 thủ tục được mở rộng thành 4-5 thư mục với 20-30 thủ tục)
- Lỗ hổng SQL injection trong mã được tạo ra
- Phân chia component và tách biệt các mối quan tâm kém
- Việc tái tạo cơ sở dữ liệu trên mỗi lần tải trang trong một số triển khai
- Phát hiện 1-3 tính năng bị hỏng cho mỗi tính năng mới được triển khai trong các dự án vibe-coded
Sự đánh đổi giữa chất lượng và tốc độ trở nên rõ ràng
Cuộc thảo luận tiết lộ một căng thẳng cơ bản giữa tốc độ phát triển và chất lượng mã nguồn. Trong khi các công cụ AI có thể tạo ra mã hoạt động nhanh chóng, các ứng dụng kết quả thường chứa các lỗi tinh vi, lỗ hổng bảo mật và các quyết định kiến trúc trở nên có vấn đề ở quy mô lớn.
Các nhà phát triển có kinh nghiệm lưu ý rằng mã do AI tạo ra thường bao gồm các lỗ hổng SQL injection, phân tách component kém và các triển khai xây dựng lại toàn bộ cơ sở dữ liệu trên mỗi lần tải trang. Những vấn đề này có thể không xuất hiện trong quá trình kiểm thử ban đầu nhưng tạo ra các vấn đề nghiêm trọng khi ứng dụng phát triển.
Các thực hành tốt nhất nổi lên từ kinh nghiệm cộng đồng
Bất chấp những thách thức, nhiều nhà phát triển đang tìm ra các phương pháp cân bằng cho phát triển hỗ trợ bởi AI. Các thực hành viên thành công nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu mã được tạo ra trước khi triển khai, sử dụng AI cho các tác vụ cụ thể thay vì toàn bộ ứng dụng, và duy trì giám sát kiến trúc mạnh mẽ trong suốt quá trình phát triển.
Sự đồng thuận của cộng đồng cho thấy rằng AI hoạt động tốt nhất khi tăng cường chuyên môn của con người thay vì thay thế hoàn toàn. Các nhà phát triển coi AI như một trợ lý mạnh mẽ trong khi duy trì hiểu biết kỹ thuật sâu sắc báo cáo kết quả bền vững nhất.
Cuộc tranh luận đang diễn ra phản ánh một sự chuyển đổi rộng lớn hơn trong phát triển phần mềm, nơi ngành công nghiệp vẫn đang học cách khai thác khả năng của AI trong khi tránh những cạm bẫy của nó. Khi ngày càng nhiều dự án do AI tạo ra đi vào sản xuất, những kinh nghiệm thực tế này có thể sẽ định hình các thực hành phát triển và thiết kế công cụ trong tương lai.
Tham khảo: Vibe Coding Is Making Programmers Dumber
 |
|---|
| Một nhà phát triển đang suy ngẫm về sự cân bằng giữa sự trợ giúp của AI và việc duy trì các thực hành lập trình vững chắc |