Giới thiệu
Trong thời đại công nghệ số hiện nay, các trợ lý lập trình AI ngày càng trở nên phổ biến, giúp các lập trình viên tối ưu hóa quy trình làm việc. Tuy nhiên, như bất kỳ công nghệ nào khác, việc sử dụng AI cũng đi kèm với những thách thức và rào cản. Bài viết này sẽ chỉ ra 6 mẫu anti-pattern thường gặp mà các lập trình viên nên tránh để tối ưu hóa hiệu suất khi làm việc với các trợ lý lập trình AI.
1. Giả định về sự hiểu biết
Một trong những vấn đề phổ biến nhất khi làm việc với trợ lý AI là giả định rằng nó luôn hiểu rõ yêu cầu của bạn. Nếu trợ lý AI của bạn thường xuyên đi sai hướng, có thể là do câu lệnh của bạn không rõ ràng. Hãy thử yêu cầu AI giải thích lại yêu cầu của bạn bằng ngôn từ của nó.
Để tăng độ tin cậy, hãy thảo luận về vấn đề và mục đích với AI, khuyến khích nó đặt câu hỏi cho đến khi không gian vấn đề được hiểu rõ. Bạn sẽ nhận ra rằng sự hiểu biết của chính mình cũng có nhiều khoảng trống đáng kể.
Mẹo tốt nhất:
- Yêu cầu AI giải thích: Hãy hỏi AI để nó giải thích lại yêu cầu của bạn.
- Đặt câu hỏi rõ ràng: Sử dụng ngôn ngữ đơn giản và cụ thể để giảm thiểu sự hiểu lầm.
2. Tiếp tục với những cuộc trò chuyện không có lối thoát
Khi trợ lý AI đi vào ngõ cụt, việc quay lại đúng hướng có thể trở nên khó khăn. Nếu bạn cảm thấy không tiến bộ trong một cuộc trò chuyện nhất định, đừng rơi vào bẫy chi phí chìm. Thay vào đó, hãy bắt đầu lại và thử một lần nữa.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giống như máy đánh bạc, và việc kéo cần gạt một lần nữa có thể là lựa chọn hiệu quả nhất. (Đây là một trong những ý tưởng "Nếu nó ngu ngốc nhưng nó hoạt động, thì nó không ngu ngốc").
Mẹo tốt nhất:
- Bắt đầu lại: Khi cảm thấy không hiệu quả, hãy khởi động lại cuộc trò chuyện.
- Thay đổi cách tiếp cận: Thử thay đổi cách hỏi hoặc yêu cầu.
3. Lãng phí mã thông báo khi khám phá mã nguồn
Các công cụ lập trình AI rất hữu ích trong việc khám phá mã nguồn, nhưng cũng có thể đi vào những lối đi không liên quan. Điều này có thể dẫn đến việc thông tin vô dụng xuất hiện trong ngữ cảnh, làm giảm hiệu suất của mô hình.
Nếu bạn biết những phần quan trọng của mã nguồn, hãy tham khảo trực tiếp những tệp đó.
Các bước tối ưu:
- Sử dụng AI để khám phá mã nguồn.
- Yêu cầu AI trả về danh sách đường dẫn tệp liên quan đến nhiệm vụ cụ thể.
- Bắt đầu một cuộc trò chuyện mới và tham khảo những tệp đó.
4. Sử dụng quá nhiều máy chủ MCP
Máy chủ Model Context Protocol (MCP) có thể hữu ích — tôi đặc biệt thích Context7 và Playwright MCP — nhưng mỗi máy chủ đều sử dụng các công cụ với mô tả và những mô tả này chiếm dụng ngữ cảnh.
Càng nhiều máy chủ MCP được kích hoạt mặc định, điểm khởi đầu cho mỗi cuộc trò chuyện càng tồi tệ. Đây là một bất lợi ngay lập tức.
Mẹo tốt nhất:
- Kích hoạt máy chủ MCP khi cần thiết: Chỉ bật máy chủ MCP khi chúng liên quan đến nhiệm vụ bạn đang làm.
- Thay đổi linh hoạt: Hãy thoải mái với việc bật và tắt máy chủ MCP trong trợ lý lập trình của bạn.
5. Tệp nhớ quá cồng kềnh
Hầu hết các trợ lý lập trình AI đều có khái niệm về "ký ức" hoặc "quy tắc". Đây là các hướng dẫn tự động được chèn vào ngữ cảnh dựa trên phần mã đang được khám phá hoặc sửa đổi. Những tệp này có thể tiết kiệm thời gian lớn, nhưng cũng dễ bị quá tải theo thời gian.
Mẹo tốt nhất:
- Tổ chức lại tệp nhớ: Bắt đầu bằng cách đặt sở thích vào các tệp văn bản mà bạn cần phải tham khảo rõ ràng.
- Nên có quy tắc rõ ràng: Đừng lãng phí ngữ cảnh cho các quy tắc có thể được xử lý bằng cách xác định rõ ràng.
6. Trung thành với bất kỳ trợ lý hoặc mô hình nào
Trên Twitter, tôi thường thấy các fan cuồng của Claude Code hoặc Codex hoặc Cursor. Sự cuồng tín này chỉ có lợi cho những người tạo ra công cụ, không phải cho những người sử dụng công cụ.
Mẹo tốt nhất:
- Sẵn sàng thử nghiệm các công cụ khác nhau: Đừng ngần ngại nhảy giữa các công cụ và mô hình.
- Đánh giá lại thường xuyên: Đánh giá lại các giả định có thể đã lỗi thời về các công cụ "tốt nhất".
Kết luận
Việc sử dụng trợ lý lập trình AI có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng cần cẩn trọng để tránh những mẫu anti-pattern này. Hãy thử áp dụng những mẹo trên để tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn với AI và cải thiện hiệu suất lập trình. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ với đồng nghiệp và theo dõi chúng tôi để nhận thêm nhiều thông tin giá trị khác về lập trình AI.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Mẫu anti-pattern là gì?
Mẫu anti-pattern là những thói quen hoặc phương pháp không hiệu quả hoặc gây hại trong lập trình.
2. Làm thế nào để khắc phục những mẫu anti-pattern trong lập trình AI?
Bằng cách nhận thức và điều chỉnh hành vi của mình khi sử dụng các trợ lý AI.
3. Có cần thiết phải cập nhật thường xuyên các quy tắc trong tệp nhớ không?
Có, việc này giúp cải thiện hiệu suất và tính chính xác khi làm việc với AI.
