Lời Khuyên Thực Chiến Khi Lập Trình với AI Agent

Hướng Dẫn Tận Dụng Tối Đa Sức Mạnh của AI Hỗ Trợ Code

Trong thời gian gần đây, cộng đồng lập trình viên đang dần làm quen với khái niệm “agentic coding” – sử dụng AI như một trợ lý ảo trong quá trình phát triển phần mềm. Từ sau hai bài viết trước của tôi về chủ đề này, tôi nhận được rất nhiều câu hỏi về quy trình làm việc cá nhân. Bài viết này sẽ chia sẻ chi tiết kinh nghiệm thực tế của tôi.

Thiết Lập Cơ Bản

Tôi chủ yếu sử dụng Claude Code với gói Max giá 100 đô mỗi tháng, cụ thể:

• Ưu tiên model Sonnet: Mặc dù có phiên bản Opus đắt tiền hơn, tôi thấy Sonnet hoàn toàn đáp ứng nhu cầu, thậm chí cho kết quả tốt hơn trong nhiều trường hợp.
• Tối ưu token: Hạn chế tối đa việc sử dụng hình ảnh và tương tác trình duyệt không cần thiết để giảm chi phí.
• Quy trình làm việc: Giao nhiệm vụ cho agent và để nó tự hoàn thành, chỉ can thiệp khi cần chỉnh sửa cuối cùng.

Cấu Hình Hệ Thống

Một số thủ thuật quan trọng:

• Tắt kiểm tra quyền hạn: Sử dụng lệnh claude --dangerously-skip-permissions thông qua alias claude-yolo để tăng tốc độ phản hồi.
• Docker hóa môi trường: Giải pháp an toàn khi cho phép agent truy cập hệ thống ở mức độ cao.
• Hạn chế MCP: Chỉ sử dụng khi thực sự cần thiết, ví dụ như automation trình duyệt qua playwright-mcp.

Ngôn Ngữ Lập Trình Tối Ưu

Qua nhiều thử nghiệm, tôi đúc kết:

• Go là lựa chọn số 1: Nhờ hệ thống context rõ ràng, cơ chế test thông minh, cú pháp đơn giản và hệ sinh thái ổn định.
• Python không phải lựa chọn lý tưởng: Agent thường gặp khó khăn với magic methods, event loop và tốc độ khởi động chậm.
• Frontend: Kết hợp Tailwind, React với Tanstack Query cho kết quả khả quan dù chưa hoàn hảo.

Công Cụ Hữu Ích

Nguyên tắc vàng khi làm việc với agent:

• Bất cứ thứ gì cũng có thể trở thành công cụ – từ script shell đến file log.
• Tốc độ là yếu tố sống còn: Công cụ phải phản hồi nhanh, báo lỗi rõ ràng.
• Tích hợp logging thông minh: Agent cần tự đọc log để debug mà không cần can thiệp.
• Bảo vệ công cụ trước cách sử dụng sai từ AI.

Tăng Tốc Quy Trình

Bí quyết tối ưu:

• Thiết kế hệ thống để agent có thể nhanh chóng tạo công cụ mới khi cần.
• Cân bằng giữa log đủ thông tin và ngắn gọn để tiết kiệm token.
• Ưu tiên hệ sinh thái ổn định như Go, Flask thay vì các framework thay đổi liên tục.

Lời Khuyên Quan Trọng

Để agent làm việc hiệu quả:

• Viết code đơn giản: Ưu tiên hàm với tên mô tả dài thay vì class phức tạp.
• Dùng SQL thuần: Agent xử lý SQL tốt hơn ORM phức tạp.
• Đặt check permission ở nơi dễ thấy: Tránh ẩn trong file config khiến agent bỏ sót.
• Thiết kế hệ thống song song: Agent không nhanh nhưng chạy song song sẽ tăng hiệu suất tổng thể.

Tái Cấu Trúc Thông Minh

Agentic coding thay đổi cách tiếp cận refactor:

• Không refactor quá sớm nhưng đừng để quá muộn.
• Khi hệ thống frontend phức tạp, cần hướng dẫn agent tạo component library để quản lý.
• Quá nhiều file rải rác sẽ khiến agent khó thực hiện thay đổi lớn.

Lập trình với AI agent đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Tuy nhiên, các nguyên tắc nền tảng về sự đơn giản, ổn định và khả năng quan sát sẽ luôn quan trọng. Hãy tiếp tục thử nghiệm và tìm ra quy trình phù hợp nhất với bạn!