Cộng đồng phát triển phần mềm đang vật lộn với việc phân biệt giữa lập trình có hỗ trợ AI thiếu cẩn thận và các thực hành kỹ thuật chuyên nghiệp tận dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo. Cuộc tranh luận này đã trở nên gay gắt hơn khi các coding agent mới như Claude Code và Codex CLI của OpenAI đã mở rộng đáng kể những gì có thể thực hiện được với sự hỗ trợ của AI.
Các Công Cụ Lập Trình AI Chính Được Đề Cập
- Claude Code - Phát hành tháng 2 năm 2025, có thể lặp lại code và kiểm tra các sửa đổi
- OpenAI Codex CLI - Phát hành tháng 4 năm 2025, agent lập trình dựa trên terminal
- Gemini CLI - Phát hành tháng 6 năm 2025, một công cụ agent lập trình khác
- Claude 4.5 - Mô hình hiện tại cho thấy khả năng cải thiện so với các phiên bản trước
- GPT-5 - Mô hình mới nhất của OpenAI với khả năng lý luận được nâng cao
Sự Phân Chia Lớn Về Thuật Ngữ
Cuộc thảo luận tập trung vào việc tạo ra sự phân biệt rõ ràng giữa các cách tiếp cận khác nhau đối với lập trình có hỗ trợ AI. Trong khi vibe coding đã trở thành thuật ngữ được thiết lập cho thực hành chấp nhận mù quáng code được tạo bởi AI mà không xem xét, nhiều nhà phát triển có kinh nghiệm cho rằng họ cần một thuật ngữ riêng cho cách tiếp cận nghiêm ngặt hơn của mình. Thuật ngữ vibe engineering được đề xuất nhằm nắm bắt việc sử dụng tinh vi các công cụ AI trong khi vẫn duy trì trách nhiệm đầy đủ đối với sản phẩm cuối cùng.
Tuy nhiên, cộng đồng vẫn chia rẽ về việc liệu có cần thiết phải có thuật ngữ mới hay không. Một số nhà phát triển cho rằng các thực hành kỹ thuật tốt vẫn giữ nguyên bất kể công cụ nào được sử dụng, so sánh sự hỗ trợ của AI với việc sử dụng IDE hoặc compiler. Những người khác lo ngại rằng việc tạo ra sự phân biệt có thể vô tình hợp pháp hóa các cách tiếp cận chất lượng thấp hơn.
Các Tuyên Bố Về Năng Suất Thực Tế Đang Bị Xem Xét Kỹ Lưỡng
Một phần đáng kể của cuộc tranh luận tập trung vào những cải thiện năng suất thực tế từ lập trình có hỗ trợ AI. Các nhà phát triển có kinh nghiệm báo cáo kết quả rất khác nhau, với một số tuyên bố có những cải thiện đáng kể trong khi những người khác thấy lợi ích tối thiểu. Sự chênh lệch này dường như có mối tương quan mạnh với mức độ kỹ năng hiện có và các loại dự án đang được thực hiện.
Một số nhà phát triển lưu ý rằng các công cụ AI xuất sắc trong việc tạo prototype và xử lý các lĩnh vực không quen thuộc, nhưng có thể mang lại ít giá trị hơn cho các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực chuyên môn của họ. Công nghệ này dường như đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ như điều hướng codebase lớn, triển khai boilerplate code và khám phá nhiều cách tiếp cận giải pháp một cách nhanh chóng.
Một con chim được điều kiện hóa để quay ngược chiều kim đồng hồ quanh lồng, thực hiện hai hoặc ba vòng giữa các lần tăng cường. Con khác liên tục đẩy đầu vào một trong những góc trên của lồng.
Tham chiếu này đến các thí nghiệm tâm lý học hành vi làm nổi bật mối quan tâm của cộng đồng về việc các nhà phát triển có thể phát triển các thực hành mê tín xung quanh các công cụ AI, quy thành công cho các nghi thức không cần thiết thay vì các thực hành tốt nhất thực sự.
Những Kỹ Năng Thực Sự Quan Trọng
Cuộc trò chuyện tiết lộ rằng phát triển có hỗ trợ AI thành công sẽ khuếch đại các kỹ năng kỹ thuật phần mềm truyền thống thay vì thay thế chúng. Các nhà phát triển nhấn mạnh rằng automated testing, tài liệu toàn diện, thành thạo version control và các thực hành code review mạnh mẽ trở nên quan trọng hơn khi làm việc với các AI agent.
Thú vị là, các kỹ năng quản lý nổi lên như những kỹ năng có giá trị bất ngờ, vì việc chỉ đạo các AI coding agent giống như quản lý các cộng tác viên con người. Khả năng cung cấp hướng dẫn rõ ràng, đảm bảo ngữ cảnh phù hợp và đưa ra phản hồi có thể thực hiện được chứng tỏ là cần thiết để có được kết quả chất lượng từ các công cụ AI.
Kỹ năng thiết yếu cho phát triển có hỗ trợ AI
- Kiểm thử tự động - Bộ test toàn diện giúp các agent AI hoạt động hiệu quả hơn
- Tài liệu hóa - API được tài liệu hóa tốt cho phép AI sử dụng code mà không cần đọc implementation
- Quản lý phiên bản - Quan trọng để theo dõi các thay đổi do AI tạo ra và khôi phục lại khi có lỗi
- Code Review - Kỹ năng thiết yếu để đánh giá chất lượng code do AI tạo ra
- QA thủ công - Quan trọng để kiểm thử các trường hợp đặc biệt mà automated test có thể bỏ sót
- Kỹ năng nghiên cứu - Cần thiết để đánh giá các phương pháp khác nhau trước khi triển khai giải pháp
- Kỹ năng quản lý - Bắt buộc để chỉ đạo hiệu quả các coding agent AI
Nhìn Ra Ngoài Các Buzzword
Khi bụi bặm từ các cuộc tranh luận thuật ngữ lắng xuống, nhiều nhà phát triển gợi ý rằng trọng tâm nên vẫn là kết quả thay vì nhãn hiệu. Sự phát triển nhanh chóng của khả năng AI có nghĩa là các thực hành và tuyên bố năng suất từ thậm chí sáu tháng trước có thể không còn áp dụng cho các công cụ hiện tại.
Cộng đồng dường như đang hội tụ về ý tưởng rằng lập trình có hỗ trợ AI sẽ đơn giản trở thành lập trình trong tương lai, giống như cách các môi trường phát triển tích hợp trở thành tiêu chuẩn mà không cần thuật ngữ đặc biệt. Thách thức thực sự không nằm ở việc đặt tên cho những thực hành này, mà là phát triển các kỹ năng và quy trình cần thiết để sử dụng những công cụ mạnh mẽ này một cách hiệu quả và có trách nhiệm.
Tham khảo: Vibe engineering