Sự phấn khích ban đầu xung quanh lập trình theo vibe - sử dụng trợ lý AI để xây dựng phần mềm với kiến thức lập trình tối thiểu - dường như đang phải đối mặt với một sự kiểm chứng thực tế đáng kể. Dữ liệu gần đây cho thấy mức độ sử dụng các công cụ lập trình AI đang giảm sau một đợt tăng vọt ban đầu, làm dấy lên các cuộc thảo luận về những hạn chế thực tế của chúng trong quá trình phát triển phần mềm thực tế.
Lời Hứa gặp Thực Tế
Khi các trợ lý lập trình AI lần đầu xuất hiện, chúng giống như những cây đũa thần cho những người không phải lập trình viên. Tầm nhìn rất đơn giản: mô tả những gì bạn muốn bằng tiếng Anh thông thường, và xem AI tạo ra mã hoạt động. Cách tiếp cận này, được mệnh danh là lập trình theo vibe, hứa hẹn sẽ dân chủ hóa việc phát triển phần mềm và cho phép tạo mẫu nhanh chóng mà không cần chuyên môn kỹ thuật. Các bản demo ban đầu cho thấy kết quả ấn tượng đối với các ứng dụng đơn giản, dẫn đến sự nhiệt tình lan rộng về một tương lai nơi bất kỳ ai cũng có thể xây dựng phần mềm.
Tuy nhiên, như các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ, sự kỳ diệu ban đầu thường phai nhạt khi các dự án phát triển vượt ra ngoài các ví dụ cơ bản. Những công cụ từng tỏ ra rất có năng lực trong việc tạo ra các bản demo đơn giản lại vật lộn với sự phức tạp của các ứng dụng thực tế. Khoảng cách giữa lời hứa và kết quả thực tế ngày càng trở nên rõ rệt khi ngày càng nhiều người cố gắng thực hiện các dự án quan trọng bằng cách sử dụng trợ lý lập trình AI.
Nó chỉ là lập trình theo vibe trong khoảng ~15 lần nhắc đầu tiên, sau đó nó trở thành việc quản lý một lập trình viên cao cấp ngốc nghếch.
Các Phương Pháp Tiếp Cận Công Cụ Lập Trình AI:
- Vibe Coding: Các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên để tạo mẫu nhanh chóng
- Công Cụ Dựa Trên Đặc Tả: Yêu cầu chi tiết hơn để có kết quả đáng tin cậy
- Ví Dụ Hiện Tại: AWS Kiro, GitHub Spec Kit, OpenSpec
Vấn đề Bảo trì
Một trong những thách thức nổi bật nhất xuất hiện từ kinh nghiệm cộng đồng là gánh nặng bảo trì. Trong khi các công cụ AI có thể tạo mã ban đầu một cách nhanh chóng, chúng thường tạo ra các hệ thống mong manh trở nên khó khăn để sửa đổi. Người dùng báo cáo rằng việc thực hiện các thay đổi nhỏ có thể kích hoạt các lỗi lan rộng khắp cơ sở mã. AI có thể sửa một vấn đề trong khi giới thiệu một vài vấn đề mới, tạo ra một cơn ác mộng gỡ lỗi tiêu tốn hàng ngày trời nỗ lực.
Thách thức bảo trì này làm nổi bật một hạn chế cơ bản của các hệ thống lập trình AI hiện tại. Chúng xuất sắc trong việc tạo ra các mẫu mã mà chúng đã thấy trước đây nhưng lại vật lộn với việc hiểu cách các thay đổi ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Kết quả là mã hoạt động ban đầu nhưng ngày càng trở nên giòn vỡ khi yêu cầu phát triển. Đối với các nhà phát triển không có kinh nghiệm lập trình, điều này có thể nhanh chóng biến sự phấn khích thành thất vọng khi họ thấy mình không thể tiến xa hơn các nguyên mẫu cơ bản.
Các Thách Thức Được Báo Cáo:
- Khó khăn trong bảo trì code do AI tạo ra
- Lỗi dây chuyền từ những thay đổi nhỏ
- Hiểu biết hạn chế về kiến trúc hệ thống
- Gặp khó khăn với các mẫu code không quen thuộc
Lợi thế của Chuyên gia
Điều thú vị là, chính những công cụ làm người mới bắt đầu thất vọng lại có thể trở thành tài sản mạnh mẽ trong tay những người có kinh nghiệm. Các nhà phát triển lành nghề báo cáo kết quả ấn tượng với các trợ lý lập trình AI, đặc biệt khi sử dụng các phương pháp có cấu trúc hơn như các công cụ dựa trên đặc tả. Những nhà phát triển này có thể cung cấp các yêu cầu rõ ràng, nhận ra khi AI đang đi sai hướng và tích hợp mã được tạo ra một cách hiệu quả vào các hệ thống lớn hơn.
Sự khác biệt nằm ở chuyên môn lĩnh vực. Các lập trình viên có kinh nghiệm hiểu về kiến trúc phần mềm, có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và biết cách hướng dẫn AI hướng tới các giải pháp tốt hơn. Họ coi AI như một trợ lý hơn là một sự thay thế cho phán đoán của chính họ. Điều này cho thấy rằng các công cụ lập trình AI cuối cùng có thể bổ trợ hơn là thay thế chuyên môn của con người, đóng vai trò như những công cụ tăng năng suất cho những người đã hiểu các nguyên tắc phát triển phần mềm.
Các Phương pháp Tiến hóa
Khi những hạn chế của việc chỉ lập trình theo vibe trở nên rõ ràng, ngành công nghiệp đang phát triển các phương pháp tinh vi hơn. Các công cụ như AWS Kiro, GitHub's Spec Kit và OpenSpec đại diện cho một sự chuyển dịch hướng tới phát triển dựa trên đặc tả. Các hệ thống này yêu cầu các yêu cầu chi tiết hơn nhưng hứa hẹn kết quả đáng tin cậy hơn. Sự đánh đổi rõ ràng: ít sự hài lòng tức thời kỳ diệu hơn để đổi lấy mã bền vững, mạnh mẽ và dễ bảo trì hơn.
Một số người dùng cũng lưu ý rằng hiệu quả mô hình được cải thiện có nghĩa là họ có thể đạt được kết quả tốt hơn với các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn so với những gì họ có thể làm với các mô hình lớn hơn chỉ vài tháng trước. Điều này cho thấy công nghệ đang trưởng thành theo nhiều cách - không chỉ về khả năng thuần túy mà còn về khả năng sử dụng thực tế và hiệu quả chi phí cho các quy trình phát triển phần mềm thực tế.
Thời điểm hiện tại đại diện cho một giai đoạn trưởng thành quan trọng cho sự phát triển được hỗ trợ bởi AI. Sự cường điệu ban đầu đang nhường chỗ cho những kỳ vọng thực tế hơn về những gì các công cụ này thực sự có thể mang lại. Mặc dù chúng sẽ không biến những người hoàn toàn mới bắt đầu thành các nhà phát triển chuyên gia chỉ sau một đêm, nhưng chúng đang trở thành những công cụ có giá trị trong hệ sinh thái phát triển phần mềm - đặc biệt khi được sử dụng bởi những người hiểu rõ điểm mạnh và hạn chế của chúng.
Tham khảo: Is vibe coding dying?