Cộng đồng nhà phát triển đang tích cực tranh luận về hiệu quả của các AI coding agents sau khi một nhà sáng lập startup chia sẻ kinh nghiệm xây dựng lại website bằng Claude Code CLI . Trong khi một số nhà phát triển báo cáo về những cải thiện đáng kể về năng suất, những người khác lại nhấn mạnh những hạn chế nghiêm trọng đòi hỏi sự quản lý và giám sát cẩn thận.
Quản Lý Ngữ Cảnh Nổi Lên Như Yếu Tố Thành Công Quan Trọng
Một trong những thách thức được thảo luận nhiều nhất liên quan đến việc quản lý cửa sổ ngữ cảnh của AI agent một cách hiệu quả. Nhiều nhà phát triển đã phát hiện rằng việc xóa ngữ cảnh thường xuyên giữa các tác vụ sẽ ngăn agent thực hiện những thay đổi không liên quan hoặc bị nhầm lẫn về công việc trước đó. Một số người dùng khuyến nghị tạo các file markdown riêng biệt cho các giai đoạn nghiên cứu, lập kế hoạch và triển khai, sau đó xóa ngữ cảnh giữa mỗi bước để duy trì sự tập trung.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này đã gây ra tranh luận. Một số nhà phát triển thích duy trì các cuộc hội thoại dài hơn, cho rằng agent hoạt động tốt hơn khi nó giữ lại ngữ cảnh về codebase. Sự đánh đổi dường như nằm giữa việc thực thi tác vụ tập trung và duy trì hiểu biết rộng hơn về dự án.
Quy trình làm việc được khuyến nghị cho AI Coding Agent:
- Tạo file research.md để phân tích codebase
- Xóa cửa sổ ngữ cảnh
- Tạo project.md với kế hoạch triển khai
- Xóa lại cửa sổ ngữ cảnh
- Tạo plan.md theo từng bước
- Thực hiện các tác vụ riêng lẻ với việc xóa ngữ cảnh giữa các bước
- Sử dụng các agent chuyên biệt cho các giai đoạn khác nhau (nghiên cứu, lập kế hoạch, triển khai, đánh giá)
Kiểm Soát Chất Lượng Đòi Hỏi Sự Giám Sát Liên Tục Của Con Người
Cộng đồng liên tục nhấn mạnh rằng các AI coding agents không thể được tin tưởng với production code mà không có sự giám sát chặt chẽ. Nhiều nhà phát triển báo cáo các trường hợp agent thực hiện thay đổi đối với những phần hoàn toàn không liên quan của ứng dụng hoặc tạo ra code có cấu trúc kém dẫn đến những cơn ác mông bảo trì.
Một nhà phát triển đã mô tả việc thừa kế một dự án React hơn 20.000 dòng code được tạo ra 95% bởi AI, gọi đó là một cơn ác mông tương đối để gỡ rối do sự phân tách kém các mối quan tâm và việc xử lý dữ liệu bị rải rác khắp các lớp khác nhau của ứng dụng.
Các vấn đề thường gặp được báo cáo:
- Các agent thực hiện thay đổi trên những file không liên quan
- Cấu trúc code kém và việc phân tách các mối quan tâm không rõ ràng
- Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh gây ra gián đoạn tác vụ
- Khó khăn trong việc duy trì sự tập trung vào các yêu cầu cụ thể
- Code được tạo ra cần phải dọn dẹp và tái cấu trúc rộng rãi
- Chất lượng phản hồi không nhất quán, thay đổi theo giờ/ngày
Cải Thiện Năng Suất Thay Đổi Đáng Kể Theo Từng Trường Hợp Sử Dụng
Bất chấp những thách thức, một số nhà phát triển báo cáo về những cải thiện năng suất đáng chú ý. Các tác vụ đơn giản, được định nghĩa rõ ràng với những ràng buộc rõ ràng dường như hoạt động tốt nhất với các AI agents hiện tại. Các nhà phát triển làm việc trên các tính năng độc lập hoặc các dự án greenfield có xu hướng thấy kết quả tốt hơn so với những người bảo trì các codebase phức tạp hiện có.
Công nghệ này dường như đặc biệt hiệu quả cho việc tạo boilerplate code và triển khai các thiết kế từ các công cụ như Figma , nơi các yêu cầu rõ ràng về mặt hình ảnh và phạm vi được định nghĩa rõ ràng.
Các Công Cụ AI Lập Trình Phổ Biến Được Nhắc Đến:
- Claude Code CLI - Agent lập trình dòng lệnh của Anthropic
- Cursor - Trình soạn thảo code được hỗ trợ AI với khả năng quản lý ngữ cảnh
- Cline - Extension VS Code hỗ trợ lập trình AI
- Codex - Agent lập trình của OpenAI (gần đây đã được cải thiện)
- Zed - Trình soạn thảo code với tích hợp Claude sẵn có
- Aider - Công cụ lập chỉ mục repository với khả năng truy cập file có kiểm soát
Hệ Sinh Thái Công Cụ Tiếp Tục Phát Triển Nhanh Chóng
Cộng đồng nhà phát triển đang thử nghiệm với các công cụ AI coding khác nhau ngoài Claude Code , bao gồm Cursor , Cline , Codex , và các lựa chọn mới hơn như Zed với tích hợp Claude sẵn có. Mỗi công cụ có những điểm mạnh khác nhau, với một số tập trung vào tốc độ trong khi những công cụ khác ưu tiên chất lượng code hoặc các quy trình làm việc cụ thể.
Nhiều nhà phát triển khuyến nghị giữ các AI agents tách biệt khỏi codebase chính ban đầu, cung cấp các đoạn code và ngữ cảnh một cách thủ công thay vì cho phép truy cập trực tiếp vào repository. Cách tiếp cận này mất nhiều thời gian hơn nhưng giảm nguy cơ thay đổi bất ngờ và các lỗi ẩn.
Sự đồng thuận trong số các nhà phát triển có kinh nghiệm là các AI coding agents đại diện cho một công nghệ mạnh mẽ nhưng chưa trưởng thành. Thành công đòi hỏi phải đối xử với chúng giống như các nhà phát triển junior cần hướng dẫn liên tục hơn là các công cụ tự động có thể làm việc độc lập. Khi công nghệ phát triển, cộng đồng kỳ vọng những cải thiện đáng kể về độ tin cậy và quản lý ngữ cảnh.
Tham khảo: Pairing with Claude Code to Rebuild My Startup's Website