Hướng Dẫn Xây Dựng Ứng Dụng Thị Trường Trong Vòng 1 Tuần
Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ quy trình mà tôi đã sử dụng trong hackathon Kiro để biến một ý tưởng thành sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP) trong chưa đầy một tuần, nhờ vào sự hỗ trợ của trợ lý lập trình AI. Hãy coi đây là sự kết hợp giữa brainstorming, kiểm tra hệ thống và việc loại bỏ những điều không cần thiết.
Tại Sao Tốc Độ Quan Trọng
Hackathon không phải là nơi cho những cuộc tranh luận kéo dài. Bạn không có hàng tháng để thảo luận về các tính năng - bạn chỉ có vài ngày. Hầu hết các dự án thất bại vì:
- Nhảy ngay vào viết mã mà không kiểm tra các giả thuyết.
- Bỏ qua các rào cản hệ thống (quyền truy cập, manifest, hạn mức API).
- Không có tiêu chí rõ ràng để đo lường thành công.
Cách tiếp cận của tôi đảo ngược quy trình này. Thay vì viết mã trước, tôi sẽ thảo luận về ý tưởng, tinh chỉnh nó thành một tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) đơn giản, và chỉ sau đó để AI xây dựng từ một danh sách kiểm tra.
Quy Trình 5 Bước
1) Bắt Đầu Với Một Ý Tưởng + Tiêu Chí Loại Bỏ
Viết một câu định nghĩa: Đối với [người dùng], ai cần [vấn đề], ứng dụng của chúng tôi [giải pháp hoặc dịch vụ]. Điều này giúp bạn xác định rõ ai là người sẽ sử dụng ứng dụng và chức năng của nó.
Sau đó, hãy đặt ra một tiêu chí loại bỏ - nếu tính khả thi không được chứng minh trong 48 giờ, hãy thay đổi hướng đi. Điều này giúp bạn tránh được cạm bẫy chi phí đã mất.
2) Đặt Câu Hỏi Về Ý Tưởng Với Trợ Lý AI
Đừng chỉ đơn thuần động não về các tính năng. Hãy yêu cầu AI liệt kê:
- Những điểm mạnh, điểm yếu và điểm khó khăn.
- Nhu cầu xác thực (OAuth, API keys, làm mới token).
- Dịch vụ bên thứ ba & hạn mức.
- Các chế độ thất bại có thể xảy ra.
📌 Mẹo hữu ích: hãy ép AI đóng vai trò phản biện. Những lỗi sai càng sớm được phát hiện, việc sửa chữa càng dễ dàng.
3) Tinh Chỉnh Thành PRD.md + Danh Sách Kiểm Tra
Sau khi thảo luận với trợ lý AI, hãy yêu cầu nó tạo ra
một tài liệu PRD chi tiết mà một lập trình viên hoặc một LLM có thể sử dụng để tạo ra một sản phẩm đầy đủ. PRD nên được cấu trúc theo quy trình từng bước với một danh sách kiểm tra.
4) Xây Dựng Từ PRD - Không Từ Ký Ức
Giao PRD cho AI và yêu cầu:
- Danh sách nhiệm vụ với hộp kiểm.
- Hướng dẫn nó đánh dấu hộp kiểm sau khi hoàn thành một bước.
Cách này, AI sẽ xây dựng trong những giới hạn rõ ràng - không phải là những phỏng đoán tự do.
5) Gỡ Lỗi, Tài Liệu, Lặp Lại
Gỡ lỗi các rào cản hệ thống trước: vấn đề manifest, cấp phát, API keys.
Khi ứng dụng của bạn đã hoàn thành, hãy gỡ lỗi cho các vấn đề khởi động, điều này thường là nhỏ nếu bạn làm theo các bước đã nêu ở trên.
Tạo tài liệu hướng dẫn:
Bây giờ bạn cần hướng dẫn AI tạo ra tài liệu chi tiết cho ứng dụng của bạn. Bạn sẽ cần điều này để tiết kiệm hạn mức cho một phiên mới thay vì phải gửi toàn bộ mã của bạn vào lại ngữ cảnh.Tốt nhất hãy nhắc nhở
_" Tạo tài liệu chi tiết cho ứng dụng mà một lập trình viên hoặc LLM có thể sử dụng để nâng cấp tính năng, sử dụng PRD và mã nguồn."_
Bước Cực Kỳ Quan Trọng
Lưu Tài Liệu Trong Kho Lưu Trữ
Trong các phiên mới, hãy yêu cầu AI “đọc tài liệu” trước khi lập trình.
📌 Luôn cập nhật tài liệu khi bạn thay đổi mã - điều này giữ cho AI và các lập trình viên tương lai đồng bộ.
Ví dụ:
Khi bạn thay đổi tính năng, hãy luôn nhắc nhở AI cập nhật các tài liệu liên quan.
Những Cạm Bẫy Tôi Đã Gặp (Để Bạn Tránh)
Mã AI không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Nó có thể tưởng tượng ra các API hoặc bỏ qua một quyền truy cập. Bởi vì bạn đã có PRD và tài liệu, bạn có thể dễ dàng xóa phiên và theo dõi tiến độ của mình.
Chi phí có thể tăng nhanh chóng. Mô phỏng chi phí API sớm.
Thiết kế vẫn cần con người. AI có thể tạo ra khung, nhưng thị hiếu UI/UX vẫn phụ thuộc vào bạn.
📌 Luôn Sử Dụng Git
Tại Sao Kiro Phù Hợp Hoàn Hảo
Kiro giúp quy trình này trở nên dễ dàng hơn: brainstorming → thảo luận → PRD → xây dựng → gỡ lỗi → tài liệu. Bởi vì quy trình là mô-đun, tôi có thể điều chỉnh nhanh chóng, theo dõi thay đổi và tránh được sự hỗn loạn mà hầu hết các dự án hack cuối tuần gặp phải.
Cuối cùng, tôi đã có một MVP hoạt động và được tài liệu hóa - không chỉ là một đống mã.
Suy Nghĩ Cuối Cùng
Với một quy trình có cấu trúc và kỷ luật với AI, “một tuần đến MVP” không phải là điều viển vông. Nó hoàn toàn có thể lặp lại. Mấu chốt là ép buộc sự rõ ràng ngay từ đầu và không bao giờ bỏ qua danh sách kiểm tra.
**Hãy để lại bình luận hoặc câu hỏi của bạn!**
