Minimum Knowledge for AI Software Development

AI là một công cụ. Nó không thay thế kiến thức của bạn về kiến trúc hay kỹ thuật.

Đừng để AI đưa ra quyết định thay bạn. Bạn phải xác định tất cả các yêu cầu chức năng và phi chức năng. Hãy cụ thể. Hãy tập trung vào từng chi tiết.

Các mô hình giá rẻ thường dẫn đến nhiều việc hơn. Chúng tạo ra các lỗi mà bạn phải sửa sau đó. Điều này làm lãng phí thời gian của bạn và của cả đội ngũ. Đối với công việc chuyên nghiệp, hãy sử dụng các mô hình có khả năng suy luận cao như Opus hoặc GPT.

Các công cụ bạn sử dụng rất quan trọng. Hãy sử dụng các AI agent chạy trên máy tính của bạn. Môi trường thực thi ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra. Ví dụ, hãy sử dụng Claude Code cho Opus. Công cụ tốt hơn sẽ trích xuất kết quả tốt hơn từ cùng một mô hình.

Hãy đầu tư vào các gói chuyên nghiệp. Các gói giá rẻ chỉ phù hợp cho sở thích. Các dự án chuyên nghiệp cần những mô hình tốt nhất và giới hạn sử dụng cao.

Mỗi dự án đều cần một tệp CLAUDE.md hoặc AGENTS.md. Hãy viết ngắn gọn. Viết bằng tiếng Anh. Chỉ bao gồm các thông tin thiết yếu của dự án.

Hãy tuân theo quy trình làm việc này để tránh sai sót:

  • Tạo tài liệu phân tích.
  • Tạo kế hoạch thực hiện.
  • Xem xét kế hoạch.
  • Bắt đầu triển khai.

Kế hoạch của bạn phải bao gồm kiến trúc, tiêu chí chấp nhận và các bài kiểm tra tự động. Hãy luôn hoài nghi. Hãy yêu cầu AI tìm ra các lỗ hổng trong kế hoạch trước khi nó viết bất kỳ mã nguồn nào.

AI chỉ nên thất bại nếu nó phớt lờ kế hoạch. Nó không bao giờ được phép thất bại vì bạn đã bỏ qua giai đoạn lập kế hoạch.

Việc con người kiểm duyệt là bắt buộc. Bạn chịu trách nhiệm cho mọi dòng mã trong môi trường production. Nếu mã không an toàn hoặc lộn xộn, đó là lỗi của bạn.

Vai trò của bạn đang thay đổi. Bạn phải chuyển từ người thực thi tác vụ sang kiến trúc sư và tech lead. Hãy tư duy về toàn bộ hệ thống trong khi AI xử lý các công việc lặp đi lặp lại.

Ngữ cảnh là tất cả. Một prompt là không đủ. Hãy cung cấp các quy tắc kinh doanh, kiến trúc và các ràng buộc để có kết quả tốt hơn.

Đừng bao giờ làm việc mà không có các bài kiểm tra. Hãy yêu cầu AI viết các bài kiểm tra song song với mã nguồn. Luôn chạy tests, builds và linters sau mỗi chu kỳ.

AI giúp tăng tốc độ thực thi, nhưng nó không thay thế được khả năng phán đoán. Công việc chính của bạn hiện nay là đưa ra các quyết định kỹ thuật đúng đắn.

Đừng chấp nhận mã nguồn chỉ vì nó hoạt động được. Hãy yêu cầu tính dễ đọc, tính bảo mật và sự đơn giản.

Hãy sử dụng kỹ năng để chuẩn hóa các prompt trong công ty của bạn. Điều này giúp duy trì chất lượng và kiến trúc nhất quán trong tất cả các dự án.

Nếu việc lập kế hoạch và kiểm thử cảm thấy quá tốn công sức, đừng sử dụng AI để phát triển. Nếu không có các bước này, bạn sẽ tạo ra mã nguồn chất lượng thấp và nợ kỹ thuật.

Trách nhiệm vẫn thuộc về bạn. Đừng đổ lỗi cho AI hay các công cụ vì mã nguồn kém chất lượng. Công ty sẽ quy trách nhiệm cho bạn.

Nguồn: https://dev.to/andredarcie/o-minimo-que-voce-precisa-saber-para-desenvolver-software-com-ia-1dc9

Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi