Trong công việc kỹ thuật phần mềm của mình, tôi thường sử dụng AI một cách “theo yêu cầu”: khi gặp vấn đề cần giải quyết, tôi sẽ hỏi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rồi quay lại công việc thường ngày. Nhưng liệu đây có phải cách tối ưu để tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo?
Mục lục
Công Cụ Phát Triển Phần Mềm Nên Hoạt Động Liên Tục
Hãy tưởng tượng nếu chúng ta sử dụng các công cụ khác theo cách tương tự:
- Chỉ chạy kiểm thử đơn vị khi có vấn đề cụ thể
- Chỉ kiểm tra kiểu dữ liệu khi nhớ ra
Điều này rõ ràng không hợp lý. Các công cụ như kiểm thử, kiểm tra kiểu dữ liệu thường được tích hợp liên tục vào quy trình phát triển:
- Kiểm thử tự động chạy trong CI/CD hoặc trước khi push code
- Kiểm tra kiểu dữ liệu diễn ra mỗi khi biên dịch, thậm chí liên tục qua IDE
Những công cụ này nâng cao “trí thông minh nền” trong vòng đời phát triển phần mềm mà không cần lập trình viên phải chủ động kích hoạt.
AI Liên Tục Là Gì?
Tại GitHub, chúng tôi gọi đây là “AI liên tục” – cách tích hợp AI một cách tự động vào quy trình phát triển hiện có. Dưới đây là một số ví dụ thực tế:
- Đánh giá Pull Request tự động bằng AI (như GitHub Copilot)
- Gắn nhãn Issue/PR tự động
- Tổng hợp báo cáo hàng ngày/tuần
- Gợi ý code tự động như GitHub Copilot hoặc Cursor
Lưu ý rằng các công cụ như Claude Code hay Devin (có thể viết và kiểm thử toàn bộ thay đổi) không thuộc loại này. Chúng vẫn rất hữu ích, nhưng không phải là “trí thông minh nền” vì bạn phải chủ động sử dụng.
Những Cải Tiến Nhỏ Mang Lại Giá Trị Lớn
Ban đầu tôi cũng không tin vào hiệu quả của AI liên tục. Nhưng trải nghiệm với Copilot PR reviews đã thay đổi quan điểm của tôi. Dù nhiều đánh giá không có giá trị, nhưng cứ 5-10 lần lại có một phát hiện quan trọng mà tôi đã bỏ sót.
Điều tôi mong muốn là có thêm những ý kiến thứ hai từ AI cho hầu hết quyết định của mình, giúp phát hiện những sai sót tiềm ẩn.
AI cũng có thể đảm nhận nhiều công việc điều phối trong tổ chức lớn. Ví dụ như các báo cáo tổng hợp hàng tuần – thường chỉ để xác nhận “mọi thứ vẫn ổn” mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người.
GitHub Actions Và AI Liên Tục
Một trong những thành công nhỏ nhưng ý nghĩa trong sự nghiệp của tôi là tích hợp GitHub Models (API suy luận miễn phí của GitHub) với GitHub Actions. Sự kết hợp này tạo nên nền tảng hoàn hảo cho AI liên tục:
- Miễn phí cho mọi người dùng GitHub
- Có thể kích hoạt khi mở PR/issue, push code, hoặc theo lịch trình
Đã có nhiều GitHub Actions hỗ trợ AI xuất hiện, và xu hướng này sẽ tiếp tục phát triển. Dĩ nhiên, bạn không bị giới hạn ở GitHub – có thể áp dụng tương tự với GitLab CI và OpenAI.
Tương Lai Của AI Trong Kỹ Thuật Phần Mềm
Trong 5-10 năm tới, có thể con người sẽ không còn viết code nữa khi các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ. Nhưng dù tương lai đó có đến hay không, AI vẫn sẽ đóng vai trò quan trọng trong:
- Kiểm tra tự động
- Xử lý tác vụ tổ chức
- Hỗ trợ các quy trình phát triển phần mềm
Ngay cả khi có “kỹ sư phần mềm AI” hoàn chỉnh, chúng vẫn sẽ cần đến các công cụ AI liên tục, giống như chúng ta vẫn sử dụng CI và kiểm tra kiểu dữ liệu ngày nay.
