Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng trở thành một người bạn đồng hành trong lập trình hàng ngày. Các công cụ như GitHub Copilot, ChatGPT, Claude và Gemini CLI đang thay đổi cách chúng ta viết, gỡ lỗi và duy trì phần mềm. Với sự gia tăng của các chế độ agent trong các IDE như Visual Studio Code, lập trình viên giờ đây có thể lập trình nhanh hơn bao giờ hết - nhưng tốc độ không phải lúc nào cũng đảm bảo chất lượng.

Sự thật là, AI không thể thay thế kỷ luật kỹ thuật. Nó là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nếu sử dụng cẩu thả, nó có thể dẫn đến các mâu thuẫn logic, lỗi và các lựa chọn kiến trúc kém. Bài viết này sẽ đề cập đến các thực hành tốt nhất khi lập trình với các trợ lý AI, đảm bảo rằng bạn có được sự gia tăng năng suất mà không hy sinh khả năng bảo trì hoặc độ chính xác.

1. Xem AI như một lập trình viên hỗ trợ, không phải là tự động hóa

Thật dễ dàng để chấp nhận gợi ý đầu tiên mà Copilot hoặc ChatGPT đưa ra. Nhưng đừng làm vậy. Hãy nghĩ về AI như một lập trình viên junior ngồi bên cạnh bạn: nó có thể tạo ra các bản nháp, mã mẫu, hoặc thậm chí là các thuật toán tương đối tốt, nhưng nó thiếu bối cảnh sâu sắc về dự án của bạn.

Thực hành tốt nhất:

• Luôn xem xét từng dòng mã được tạo ra trước khi quyết định sử dụng.
• Hãy tự hỏi: Logic này có phù hợp với kiến trúc hiện có không? Nó có xử lý được các trường hợp biên không?
• Khi nghi ngờ, hãy kiểm tra ngay lập tức.

2. Sử dụng công cụ đúng cho ngữ cảnh phù hợp

Các công cụ AI khác nhau tỏa sáng trong các quy trình làm việc khác nhau:

• GitHub Copilot – tuyệt vời cho các gợi ý mã inline, tạo mã mẫu và các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Copilot Agent trong VS Code – mạnh mẽ khi bạn cần truy vấn mã nguồn, tái cấu trúc các đoạn lớn, hoặc khám phá mối quan hệ giữa các tệp.
• ChatGPT – tốt hơn cho các lời khuyên kiến trúc, giải thích gỡ lỗi và dự thảo tài liệu.
• Claude – xuất sắc trong việc phân tích ngữ cảnh dài, phân tích các tệp lớn hoặc toàn bộ kho mà không mất dấu.
• Gemini CLI – là lựa chọn tốt cho các quy trình làm việc dựa trên terminal, tạo mẫu nhanh hoặc hỗ trợ kịch bản.

Thực hành tốt nhất:

• Khớp AI với công việc cụ thể. Đừng mong đợi Copilot thiết kế kiến trúc cho microservices của bạn, và cũng đừng sử dụng mô hình trò chuyện cho việc hoàn thành regex trên một dòng.

3. Giữ một vòng phản hồi chặt chẽ

Một sai lầm phổ biến là tạo ra các đoạn mã lớn, dán chúng vào và hy vọng rằng chúng sẽ hoạt động ngay. Điều này thường dẫn đến các lỗi ẩn, phụ thuộc bị hỏng hoặc các trường hợp biên bị bỏ lỡ.

Thực hành tốt nhất:

• Tạo mã trong các khoảng nhỏ.
• Chạy các bài kiểm tra đơn vị sau mỗi lần tích hợp.
• Sử dụng kiểm soát phiên bản một cách mạnh mẽ - thường xuyên cam kết để bạn có thể quay lại nếu gợi ý AI đưa dự án của bạn đi sai hướng.

4. Bảo vệ chống lại các lỗi logic

Các trợ lý AI thường sản xuất mã trông có vẻ đúng nhưng ẩn chứa các lỗi logic. Ví dụ, chúng có thể viết một hàm sắp xếp hoạt động trong hầu hết các trường hợp nhưng gặp vấn đề với các giá trị trùng lặp hoặc biên.

Thực hành tốt nhất:

• Viết các bài kiểm tra trước khi tích hợp các hàm do AI tạo ra (tư duy TDD).
• Hỏi AI một cách rõ ràng: “Các trường hợp biên có thể xảy ra là gì?” hoặc “Cho tôi xem các trường hợp kiểm tra có thể phá vỡ hàm này.”
• Chạy các công cụ phân tích tĩnh (như ESLint, Pylint, SonarQube, v.v.) trên tất cả các mã được tạo ra.

5. Ngăn ngừa “Code Drift”

Một trong những mối nguy hiểm lớn nhất với các công cụ AI là tính không đồng nhất. Bạn có thể kết thúc với các hàm tuân thủ các quy tắc đặt tên khác nhau, chiến lược xử lý lỗi hoặc mẫu kiến trúc khác nhau - tùy thuộc vào tâm trạng của mô hình vào ngày đó.

Thực hành tốt nhất:

• Định nghĩa các tiêu chuẩn và hướng dẫn phong cách trên toàn dự án (đặt tên, xử lý lỗi, bình luận, bảo mật).
• Truyền đạt các tiêu chuẩn đó vào các yêu cầu của AI. Ví dụ: “Viết hàm này theo quy tắc xử lý lỗi async/await của dự án chúng tôi với logging tập trung.”
• Thường xuyên chạy các công cụ định dạng (như Prettier, Black, gofmt) và thực thi chúng với CI/CD.

6. Không bao giờ ủy quyền suy nghĩ về bảo mật

AI có thể giới thiệu các lỗ hổng bảo mật tinh tế: các truy vấn SQL không an toàn, mã hóa mật khẩu yếu, hoặc xử lý JWT không đúng cách. Các mô hình có thể không biết về các CVE mới nhất hoặc tiêu chuẩn tuân thủ.

Thực hành tốt nhất:

• Luôn xem xét mã AI tạo ra về các rủi ro tiêm, bí mật mã hóa cứng và các mặc định không an toàn.
• Sử dụng các công cụ phân tích bảo mật (như Bandit, npm audit, dependency-check) trong quy trình của bạn.
• Giữ các logic nhạy cảm về bảo mật (xác thực, mã hóa, thanh toán) dưới sự xem xét cẩn thận của con người.

7. Ghi chép trong quá trình làm việc

AI có thể viết tài liệu, nhưng thường thì nó tạo ra các bình luận chung chung không phản ánh lý do thực sự của bạn. Tài liệu có giá trị nhất khi nó ghi lại lý do bạn đã đưa ra một số quyết định nhất định.

Thực hành tốt nhất:

• Sử dụng AI để viết bản nháp đầu tiên của docstrings, README hoặc bình luận inline.
• Sau đó, tinh chỉnh chúng với lý do và chi tiết cụ thể của dự án bạn.
• Giữ tài liệu được cập nhật cùng với mã - nếu không, mã được tạo ra bởi AI sẽ nhanh chóng không còn đồng bộ.

8. Hỏi về giải thích, không chỉ mã

Một trường hợp sử dụng thường bị bỏ qua: bạn có thể yêu cầu Copilot Agent, ChatGPT hoặc Claude giải thích mã được tạo ra làm gì. Điều này có thể làm nổi bật các lỗi tiềm ẩn mà bạn đã bỏ lỡ.

Ví dụ yêu cầu:

“Giải thích hàm này từng bước. Nó đang giả định điều gì? Nó có thể thất bại với một số đầu vào nhất định không?”

Thường thì, giải thích sẽ tiết lộ các giả định hoặc giới hạn ẩn mà không rõ ràng khi chỉ lướt qua mã.

9. Không bỏ qua việc xem xét mã dẫn dắt bởi con người

Dù bạn sử dụng bao nhiêu AI, việc xem xét đồng nghiệp vẫn rất cần thiết. Góc nhìn của một lập trình viên khác sẽ bắt được các mâu thuẫn, lựa chọn thiết kế đáng ngờ hoặc vấn đề về khả năng đọc mà AI không chỉ ra.

Thực hành tốt nhất:

• Đối xử với mã do AI tạo ra giống như mã do con người viết: yêu cầu xem xét PR.
• Khuyến khích những người xem xét không chỉ kiểm tra độ chính xác mà còn xem xét khả năng bảo trì lâu dài.

10. Chấp nhận việc học liên tục

Các công cụ lập trình AI đang phát triển mỗi tuần. Chế độ agent của Copilot, các tính năng dòng lệnh của Gemini và các cửa sổ ngữ cảnh mở rộng của Claude chỉ là khởi đầu.

Thực hành tốt nhất:

• Cập nhật các khả năng mới, nhưng đừng áp dụng chúng một cách mù quáng.
• Liên tục đánh giá cách mỗi công cụ ảnh hưởng đến tốc độ, chất lượng và quy trình làm việc của nhóm bạn.
• Chia sẻ những điều học được trong nội bộ: ghi lại các mẫu yêu cầu tốt nhất, quy trình làm việc và những cạm bẫy.

Kết luận

Lập trình hỗ trợ bởi AI không phải là về việc thay thế các kỹ sư - mà là về việc bổ sung cho họ. Những lập trình viên giỏi nhất năm 2025 sẽ không phải là những người tạo ra nhiều dòng mã nhất với AI, mà là những người biết khi nào nên tin tưởng vào nó, khi nào nên đặt câu hỏi và cách tích hợp nó một cách có trách nhiệm.

Bằng cách xem AI như một đối tác, thi hành các tiêu chuẩn, kiểm tra không ngừng và giữ cho phán đoán của con người ở trung tâm, bạn có thể khai thác tối đa tiềm năng của các công cụ như Copilot, ChatGPT, Claude và Gemini CLI - trong khi vẫn xây dựng phần mềm an toàn, đồng nhất và có thể bảo trì.