Chào các bạn, lại là tôi đây! Sau thành công vang dội (à mà thôi, ít nhất là cũng "hứa hẹn" lắm đó!) của thí nghiệm máy tính bỏ túi trong series VibeTDD của chúng ta, đã đến lúc phải "lên level" rồi. Không chơi mấy bài tập trẻ con nữa, tôi quyết định cho trợ lý AI của mình đối mặt với một thử thách thực sự từ Portfo. Liệu em nó có "gánh team" được không đây? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/human_brain_ai.png' alt='Bộ não con người và AI làm việc cùng nhau'> ### Thử thách "khủng" hơn: Từ món đồ chơi đến "chiến trường" thực tế Tưởng tượng mà xem, sau khi Claude (trợ lý AI của tôi) đã hướng dẫn tôi "nhẹ nhàng" qua những kiến thức cơ bản về TDD (Test-Driven Development - Phát triển hướng kiểm thử) với bài toán máy tính cầm tay, tôi quyết định "chơi lớn" hơn. Nhiệm vụ lần này là xây dựng một **dịch vụ thanh toán (Payout Service)** với các yêu cầu cực kỳ "khó nhằn" sau đây: * **Xác thực dữ liệu thanh toán:** Phải kiểm tra UserId, Amount (số tiền), Currency (loại tiền tệ). * **Giới hạn số tiền:** Số tiền không được vượt quá 30. * **Tiền tệ chấp nhận:** Chỉ cho phép EUR, USD, GBP. * **Tổng số tiền thanh toán cho mỗi người dùng:** Không được vượt quá 100. * **Lưu trữ thanh toán hợp lệ:** Cần lưu vào bộ nhớ (in-memory). * **Xử lý lỗi:** Phải xử lý lỗi xác thực một cách "duyên dáng". <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/complex_system.png' alt='Sơ đồ hệ thống phức tạp'> **Luật chơi (cơ bản vẫn giống Phase 1, nhưng có thêm chút "gia vị"):** * Claude sẽ dẫn dắt toàn bộ quá trình TDD. * Tôi chỉ làm những gì nó "ra lệnh" thôi. * Ban đầu, tôi sẽ không "chỉ bảo" gì về TDD cả. * Khi Claude hỏi "làm gì tiếp theo?", tôi sẽ trả lời "tự quyết đi". Nhưng lần này, tôi đã "mở to mắt" hơn để soi mói xem có "anti-pattern" (những thói quen xấu trong lập trình) nào xuất hiện không. Và tin tôi đi, có đấy! ### Chuyện gì đã xảy ra: Hội chứng "Over-Engineering" (làm quá phức tạp mọi thứ) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/spaghetti_code.png' alt='Mớ bòng bong code bị lỗi kiến trúc'> #### Vấn đề 1: "Bùng nổ" các bài kiểm thử (Test Explosion) Claude khởi đầu rất "ngon lành" với bài test đầu tiên: `@Test fun 'should store payout when all data is valid'() { val payout = Payout('user123', 25.0, 'EUR') payoutService.processPayout(payout) // Nên không ném ngoại lệ}` Cứ tưởng "êm xuôi" rồi, nhưng rồi nó lại gợi ý thêm... **15 bài test nữa** cho cùng một chức năng cơ bản! Kiểu như: `@Test fun 'should store payout with minimum amount'()` `@Test fun 'should store payout with maximum amount'()` `@Test fun 'should store payout with EUR currency'()` `@Test fun 'should store payout with USD currency'()` `@Test fun 'should store payout with GBP currency'()` `// ... và 10 bài test tương tự khác` **Cờ đỏ số 1:** Trợ lý AI của chúng ta mặc định chọn cách kiểm thử "đầy đủ đến từng ngóc ngách" thay vì những bài test tối giản, có trọng tâm. Thay vì dùng **tam giác hóa (triangulation)** – tức là viết một test chung chung, rồi thêm test cụ thể để ép code đi đúng hướng – nó lại muốn test mọi trường hợp có thể. Kiểu này thì tốn thời gian mà lại không hiệu quả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/test_explosion.png' alt='Biểu đồ bùng nổ các bài kiểm thử'> #### Vấn đề 2: Thảm họa "Object Mother" Khi Claude bắt đầu tạo ra các đối tượng `Payout` trực tiếp trong từng bài test, tôi đã phải "nhảy vào" ngay lập tức: "Cái này mà cứ thế thì không thể bảo trì được đâu. Hãy dùng mẫu thiết kế **Object Mother** đi!" Và phản hồi của Claude thì... ôi thôi, nó "quá lố" luôn: `object PayoutMother { // "Valid" variations fun withSmallAmount() = Payout("user123", 1.0, "EUR") fun withMediumAmount() = Payout("user123", 15.0, "EUR") fun withLargeAmount() = Payout("user123", 29.0, "EUR") fun withMaxAmount() = Payout("user123", 30.0, "EUR") // Currency variations fun withEUR() = Payout("user123", 25.0, "EUR") fun withUSD() = Payout("user123", 25.0, "USD") fun withGBP() = Payout("user123", 25.0, "GBP") // User variations fun withUser1() = Payout("user1", 25.0, "EUR") fun withUser2() = Payout("user2", 25.0, "EUR") // ... 15 more similar methods} // And then, the horror: object InvalidPayoutMother { fun withNegativeAmount() = Payout("user123", -5.0, "EUR") fun withZeroAmount() = Payout("user123", 0.0, "EUR") fun withExcessiveAmount() = Payout("user123", 31.0, "EUR") fun withInvalidCurrency() = Payout("user123", 25.0, "JPY") fun withEmptyUserId() = Payout("", 25.0, "EUR") // ... more invalid variations}` **Cờ đỏ số 2:** Trợ lý AI coi Object Mother như một "nhà máy" sản xuất *mọi kịch bản kiểm thử có thể*, thay vì một phương thức linh hoạt duy nhất với các giá trị mặc định hợp lệ và ngẫu nhiên. Cách tiếp cận đúng phải là thế này cơ: `object PayoutMother { fun of( userId: String = Rand.string(), amount: Double = Rand.amount(), currency: String = Rand.currency(), ) = Payout( userId = userId, amount = amount, currency = currency, )}` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/object_mother_chaos.png' alt='Object Mother lộn xộn, nhiều hàm'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/clean_object_mother.png' alt='Object Mother gọn gàng, linh hoạt'> #### Vấn đề 3: TDD "kinh điển" gần như BẤT KHẢ THI với AI Chu trình red-green-refactor (đỏ-xanh-tái cấu trúc) truyền thống, cái mà đã hoạt động tuyệt vời với bài toán máy tính, giờ đây đã **tan thành mây khói**. **Điều gì nên xảy ra (TDD kinh điển):** 1. Viết một bài test thất bại (đỏ). 2. Viết mã tối thiểu để nó vượt qua (xanh). 3. Tái cấu trúc mã. 4. Lặp lại. **Điều thực sự đã xảy ra:** * Claude viết 5-10 bài test cùng một lúc. * Nó gợi ý triển khai *tất cả mọi thứ* cùng lúc. * Không có tam giác hóa hay phát triển tăng dần. * Bỏ qua hoàn toàn giai đoạn "viết mã tối thiểu". Nhưng đây mới là vấn đề sâu xa hơn: TDD kinh điển không chỉ kém hiệu quả với AI mà còn *bất khả thi* vì những lý do thực tế: * **Bùng nổ ngữ cảnh:** Mỗi chu trình red-green thêm vào lịch sử trò chuyện, làm tăng độ phức tạp của "ngữ cảnh" mà AI phải xử lý. * **Tiêu thụ bộ nhớ:** Các phiên làm việc với AI phình to nhanh chóng với những lần hỏi đáp qua lại. * **Chi phí thời gian:** Việc liên tục chuyển đổi giữa test/triển khai trở nên chậm chạp một cách khó chấp nhận. * **Giới hạn phiên:** Bạn sẽ "đụng trần" giới hạn token trước khi hoàn thành bất kỳ tính năng có ý nghĩa nào. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/broken_tdd_cycle.png' alt='Chu trình TDD bị phá vỡ'> **Giải pháp của tôi - Nguyên lý VibeTDD:** Thay vì viết từng bài test một, chúng ta hãy viết **một tập hợp nhỏ các bài test liên quan** trước, sau đó triển khai chúng cùng lúc. Cách tiếp cận theo lô này sẽ: * Giảm chi phí chuyển đổi ngữ cảnh. * Giúp các phiên AI dễ quản lý hơn. * Duy trì kỷ luật test-first. * Cho phép xác thực tốt hơn tính đầy đủ của các bài test. `// Thay vì: Viết một test → triển khai → viết test tiếp theo → triển khai` `// Hãy làm thế này: Viết một tập hợp test có trọng tâm → xác minh chúng thất bại → triển khai cùng lúc` `@Test fun 'should throw exception when UserId is empty'() { /* ... */ }` `@Test fun 'should throw exception when UserId is null'() { /* ... */ }` `@Test fun 'should not throw exception when UserId is valid'() { /* ... */ }` `// Sau đó triển khai UserIdValidator để cả ba pass` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/vibetdd_principle.png' alt='Nguyên lý VibeTDD: Gom nhóm các bài kiểm thử'> #### Vấn đề 4: Quá chủ động (và chỉ dẫn không chính xác) Claude cứ thế "tự tiện" viết code mà không chờ tôi cho phép: "Bây giờ chúng ta sẽ triển khai logic xác thực..." [rồi nó cứ thế viết liền 50 dòng code] Từ đó, tôi rút ra bài học là phải cực kỳ cụ thể: ❌ "Tiếp tục bước tiếp theo" ❌ "Triển khai phần xác thực" ❌ "Tiếp tục đi" ✅ "Chỉ viết bài test cho việc xác thực UserId trống thôi nhé" ✅ "Chỉ triển khai phương thức xác thực UserId thôi" ✅ "Cho tôi xem trường hợp test tiếp theo duy nhất thôi" <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/human_guidance_ai.png' alt='Con người hướng dẫn AI'> #### Vấn đề 5: Thiếu kiến thức cơ bản về Kỹ thuật phần mềm Mặc dù dẫn dắt TDD, Claude lại bỏ qua các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm cơ bản: * **Không Tách biệt Trách nhiệm (No Separation of Concerns - SoC):** `class PayoutService { fun processPayout(payout: Payout) { // Logic xác thực trộn lẫn với logic nghiệp vụ if (payout.userId.isEmpty()) throw Exception("...") if (payout.amount <= 0) throw Exception("...") if (payout.currency !in listOf("EUR", "USD", "GBP")) throw Exception("...") storage.store(payout) // Logic nghiệp vụ }}` Cứ như một nồi lẩu thập cẩm vậy, mọi thứ trộn lẫn vào nhau. Điều này vi phạm nguyên tắc **Single Responsibility Principle (SRP)** – mỗi "thực thể" (lớp, hàm) chỉ nên có MỘT trách nhiệm duy nhất. * **Không Mocking trong Test:** `@Test fun 'should validate payout data'() { val service = PayoutService(InMemoryStorage()) // Phụ thuộc vào đối tượng thật! // ...}` Thay vì sử dụng các đối tượng **mock** (đối tượng giả lập) để kiểm thử độc lập một phần code, nó lại dùng phụ thuộc thật. Điều này khiến bài test trở nên chậm chạp và kém tin cậy hơn. * **Các Quy tắc Nghiệp vụ "Cứng nhắc":** `if (payout.amount > 30.0) // Số "ma thuật"!` Số `30.0` là một "magic number" – một giá trị được mã hóa trực tiếp mà không có tên giải thích rõ ràng. Điều này khiến mã khó đọc, khó bảo trì và khó thay đổi. * **Mã không biên dịch được:** Claude tự tin trình bày thế này: `shouldThrow<ValidationException> { // Sai cú pháp import service.process(invalidPayout) }` Kiểu như "tôi tự tin lắm, nhưng mà code của tôi không chạy được đâu" vậy! ### Khoảnh khắc "Can thiệp" của tôi Sau khi chứng kiến Claude tạo ra một mớ hỗn độn "không thể bảo trì nổi" trong khi nó cứ khăng khăng "mọi thứ hoàn hảo," tôi đã phải *nhảy vào* và nói: "Cái này vi phạm nguyên tắc Single Responsibility Principle đó. Hãy tách phần xác thực ra thành các lớp validator riêng biệt đi!" Phản ứng của Claude: "Bạn hoàn toàn đúng! Tôi đã vi phạm Single Responsibility Principle..." Thấy chưa? Nó *biết* các nguyên tắc, nhưng lại không *áp dụng* chúng nếu không có sự thúc đẩy rõ ràng từ tôi. ### Thành quả sau khi được "dìu dắt" kỹ lưỡng Sau khi "nắn gân" và sửa đổi đường đi nước bước, cuối cùng chúng tôi cũng có một giải pháp với kiến trúc ngon lành cành đào: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/clean_architecture_payout.png' alt='Kiến trúc dịch vụ thanh toán đã được cải thiện'> #### Mô hình Miền (Domain Model) `data class Payout( val userId: String, val amount: Double, val currency: String)` Đơn giản, rõ ràng, đại diện cho dữ liệu của chúng ta. #### Giao diện Validator `interface PayoutValidator { fun validate(payout: Payout)}` Một hợp đồng rõ ràng cho tất cả các "người xác thực" của chúng ta. #### Các Validator riêng biệt `class UserIdValidator : PayoutValidator { override fun validate(payout: Payout) { if (payout.userId.isEmpty()) { throw InvalidPayoutException( PayoutErrorCode.EMPTY_USER_ID, "UserId cannot be empty" ) } }}` `class AmountValidator( private val configuration: PayoutConfiguration) : PayoutValidator { override fun validate(payout: Payout) { if (payout.amount <= 0) { throw InvalidPayoutException( PayoutErrorCode.INVALID_AMOUNT, "Amount must be greater than zero" ) } val maxAmount = configuration.getMaxAmount() if (payout.amount > maxAmount) { throw InvalidPayoutException( PayoutErrorCode.INVALID_AMOUNT, "Amount cannot exceed $maxAmount" ) } }}` Mỗi validator chỉ lo một việc duy nhất, đúng chuẩn SRP! #### Phối hợp Dịch vụ (Service Orchestration) `class PayoutService( private val storage: PayoutStorage, private val validators: List<PayoutValidator>) { fun process(payout: Payout) { validators.forEach { it.validate(payout) } storage.store(payout) }}` Dịch vụ này chỉ chịu trách nhiệm phối hợp các validator và lưu trữ, không còn trộn lẫn các trách nhiệm nữa. #### Xử lý Lỗi "đúng bài" `enum class PayoutErrorCode { EMPTY_USER_ID, INVALID_AMOUNT, INVALID_CURRENCY, USER_LIMIT_EXCEEDED}` `class InvalidPayoutException( val code: PayoutErrorCode, message: String) : Exception(message)` Phân loại lỗi rõ ràng và tạo ngoại lệ tùy chỉnh, giúp việc xử lý lỗi trở nên dễ dàng và tường minh hơn. #### Các bài Test "sạch đẹp" `@ExtendWith(MockKExtension::class) class AmountValidatorTest { @InjectMockKs private lateinit var validator: AmountValidator @MockK private lateinit var configuration: PayoutConfiguration @ParameterizedTest @ValueSource(doubles = [0.0, -5.0, -100.0]) fun 'should throw exception when amount is zero or negative'(amount: Double) { val payout = PayoutMother.of(amount = amount) val exception = shouldThrow<InvalidPayoutException> { validator.validate(payout) } exception.code shouldBe PayoutErrorCode.INVALID_AMOUNT }}` Sử dụng MockK để giả lập các phụ thuộc, giúp bài test chạy nhanh hơn và kiểm thử chính xác đơn vị code mà nó phụ trách. ### Những khám phá "đắt giá" <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tdd_thinking_vs_mechanics.png' alt='TDD tư duy và TDD cơ học'> #### ✅ Điều AI làm tốt * **Triển khai nhanh chóng:** Một khi kiến trúc đã được định hình, nó triển khai vèo vèo. * **Tạo test case toàn diện:** Gần như quá toàn diện luôn ấy! * **Nhận diện mẫu:** Có thể áp dụng các mẫu thiết kế nhất quán cho các lớp tương tự. * **Hỗ trợ tái cấu trúc:** Giúp cải thiện mã một cách "cơ học" rất tốt. #### ⚠️ Điều cần con người "giám sát chặt chẽ" * **Quyết định kiến trúc:** Mặc định chọn cách tiếp cận đơn giản nhất (và thường là sai). * **Tách biệt trách nhiệm:** Trộn lẫn các trách nhiệm nếu không được nhắc nhở. * **Chiến lược kiểm thử:** Test quá nhiều cho các kịch bản đơn giản, nhưng lại thiếu test cho các trường hợp phức tạp. * **Quản lý phụ thuộc:** Tránh sử dụng mocking, cứ dùng thẳng phụ thuộc thật. #### ❌ Điều AI "vật lộn" * **Kỷ luật TDD:** Muốn viết tất cả mọi thứ cùng lúc. * **Triển khai tối thiểu:** Nhảy ngay tới giải pháp hoàn chỉnh thay vì từng bước nhỏ. * **Quản lý ngữ cảnh:** Dễ dàng mất dấu trọng tâm hiện tại với các yêu cầu phức tạp. * **Đánh giá chất lượng:** Rất tự tin về những đoạn code chất lượng... kém. ### Vấn đề "khó nhằn" nhất: Khả năng mở rộng Phát hiện đáng lo ngại nhất là: **TDD do AI dẫn dắt không thể mở rộng theo độ phức tạp của dự án.** * **Máy tính (10 dòng code):** Kỷ luật TDD rất tốt. * **Dịch vụ Thanh toán (200+ dòng code):** Cần sự can thiệp liên tục của con người. * **Ứng dụng thực tế (1000+ dòng code):** Sẽ trở nên không thể quản lý nổi. AI dường như có một ngưỡng phức tạp nhất định, nơi mà hành vi của nó thay đổi một cách cơ bản. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_scaling_problem.png' alt='Vấn đề mở rộng khi AI dẫn dắt dự án lớn'> ### Những bài học "xương máu" cho VibeTDD #### 1. TDD kinh điển phải "biến hóa" cho AI Cách tiếp cận "một test tại một thời điểm" không tương thích với việc cộng tác với AI. Nguyên lý VibeTDD: Viết các tập hợp test nhỏ, có trọng tâm trước, sau đó triển khai chúng cùng lúc. Điều này giúp giảm chi phí ngữ cảnh và duy trì kỷ luật test-first. #### 2. AI "khuếch đại" cách tiếp cận của bạn Nếu bạn không cung cấp cấu trúc và quy ước, AI sẽ tự tạo ra – và chúng sẽ không hề "ngon lành" chút nào. #### 3. Cần "vi quản lý" Với các yêu cầu phức tạp, bạn cần chia nhỏ công việc thành những phần cực kỳ nhỏ, rời rạc. AI không thể duy trì ngữ cảnh cho việc triển khai tính năng lớn. #### 4. Kiến trúc phải do CON NGƯỜI dẫn dắt AI mặc định sẽ chọn cấu trúc đơn giản nhất, cái mà hiếm khi là cấu trúc đúng đắn cho một phần mềm dễ bảo trì. #### 5. Chiến lược kiểm thử cần được "chăm chút" AI tạo ra các bài test "đầy đủ" thay vì các bài test "chiến lược". Nó không hiểu sự khác biệt giữa phạm vi bao phủ cần thiết và việc kiểm thử "quá mức" một cách vô lý. ### Lời phán quyết cuối cùng VibeTDD Phase 2 là một trải nghiệm "khiêm tốn hóa". Mặc dù AI chắc chắn có thể tạo ra mã vượt qua các bài kiểm thử, nhưng nó không thể duy trì kỷ luật và tư duy kiến trúc làm nên giá trị của TDD. Insight (cái nhìn sâu sắc) thực sự là: Giá trị của TDD không chỉ nằm ở việc có các bài kiểm thử, mà nó nằm ở **quá trình tư duy** tạo ra thiết kế tốt. AI có thể thực hiện *cơ chế* TDD nhưng không thể thực hiện *tư duy* TDD. ### Bước tiếp theo: "Đổi vai" Đối với Phase 3, tôi sẽ "lật ngược tình thế" hoàn toàn. Thay vì để Claude dẫn dắt, tôi sẽ tự mình lái quy trình TDD và sử dụng AI như một trợ lý triển khai. Giả thuyết của tôi là: Nếu con người cung cấp kỷ luật và kiến trúc thông qua thiết kế test, thì AI có thể là một đối tác triển khai *tuyệt vời*. Liệu Claude có viết mã tốt hơn khi bị "kiềm chế" bởi các bài test do con người thiết kế không? Liệu TDD có thể đóng vai trò "hàng rào bảo vệ chất lượng" cho mã do AI tạo ra không? Cùng chờ xem nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/human_leads_ai.png' alt='Lập trình viên hướng dẫn trợ lý AI'> Bạn có thể tìm thấy toàn bộ mã nguồn của thí nghiệm này tại: VibeTDD Phase 2 Repository

Lê Lân

13/08/2025

Ê, bạn có bao giờ tự hỏi làm sao để viết code vừa nhanh, vừa "xịn" mà lại ít lỗi không? Mấy bữa nay tôi đang "lặn lội" tìm hiểu xem trí tuệ nhân tạo (AI) có thể "phù phép" cho phương pháp Phát triển Hướng Kiểm thử (TDD) trở nên "bá đạo" và thực tế hơn như thế nào đấy! Mới đây, tôi đã "bật mí" trong bài viết mới nhất của mình một ví dụ cực kỳ thực tế về cách chúng ta có thể "bắt tay" với một "trợ lý" AI tên là Cursor. Với "người bạn" này, bạn sẽ được thấy "tận mắt" cách chúng ta vừa viết các bài kiểm thử (tests) trước, vừa triển khai logic xử lý "ngon lành", rồi lại tối ưu mã (refactor) cho "sạch đẹp" – tất cả đều theo quy trình TDD chuẩn chỉnh. Đây không chỉ là lý thuyết suông đâu nhé! Nó là một cái nhìn rất chân thực về việc AI có thể "tiếp tay" chúng ta xây dựng những phần mềm ổn định và đáng tin cậy như thế nào. Bạn có tò mò muốn biết TDD và AI "song kiếm hợp bích" sẽ tạo ra "phép màu" gì không? Đừng bỏ lỡ bài viết này nhé: https://medium.com/@juanmabareamartinez/how-to-use-tdd-with-ai-tools-like-cursor-d41253e4b62e <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodingAssistant.png' alt='AI hỗ trợ lập trình viên viết code và kiểm thử'>

Lê Lân

14/07/2025

Này bạn! Bạn có tưởng tượng được rằng việc code lại có thể NHANH GẤP 1000 LẦN không? Nghe điêu phải không? Nhưng tôi, một lập trình viên với hơn 15 năm "chinh chiến", đã đích thân trải nghiệm điều này trong suốt năm vừa qua khi "kết bạn" với AI. Kết quả đúng là "kinh hoàng" theo nghĩa tích cực đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodingRocket.png' alt='AI Coding - Tăng tốc lập trình như tên lửa'> Trong bài viết này, tôi sẽ bật mí một quy trình làm việc siêu "xịn sò" mà tôi đã tỉ mẩn mài giũa qua biết bao cuối tuần. Đây không chỉ là việc dùng AI một cách ngẫu nhiên đâu nhé! Nó là sự kết hợp hoàn hảo giữa **AI thông minh** cùng với **TDD (Phát triển hướng kiểm thử)**, **lập kế hoạch bằng prompt**, và tuân thủ chặt chẽ các **thực hành tốt nhất**. Tất cả tạo nên một vòng lặp làm việc không chỉ hiệu quả mà còn cực kỳ năng suất. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HumanAITeam.png' alt='Sự kết hợp giữa con người và AI trong lập trình'> Khi có "setup" chuẩn chỉnh, AI không chỉ giúp code nhanh hơn 10 lần, mà đôi khi bạn sẽ cảm thấy như được tăng tốc đến cả NGHÌN LẦN! Tưởng tượng mà xem, code giờ đây không còn là cuộc chiến đơn độc nữa mà là một cuộc dạo chơi tốc độ cao! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIBrainSpeed.png' alt='Hiệu suất lập trình tăng vọt với AI'> Đây mới chỉ là điểm khởi đầu thôi. Thế giới đã thay đổi rồi, và tương lai đã ở ngay đây! Hãy cùng tôi khám phá, cải tiến quy trình này hơn nữa, và cùng nhau định hình cách chúng ta xây dựng phần mềm trong kỷ nguyên mới nhé!

Lê Lân

08/07/2025

Tìm hiểu cách kết hợp Domain-Driven Design (DDD) và Test-Driven Development (TDD) trong các dự án NestJS để xây dựng ứng dụng backend mạnh mẽ, dễ bảo trì và có chất lượng code cao. Bài viết giải thích các khái niệm cốt lõi, lợi ích và ví dụ thực tế.

Lê Lân

23/06/2025

Chào mừng bạn đến với kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo (AI)! Bạn đã nghe về những 'trợ lý' lập trình AI (AI coding agents) chưa? Chúng ta đang sống trong một thời đại mà mấy 'em' này có thể giúp chúng ta 'phóng' ra hàng trăm dòng code chỉ trong tích tắc. Nghe là thấy mê rồi đúng không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodingAgent.png' alt='AI Coding Agent hỗ trợ viết code'>Thế nhưng, khoan vội mừng nhé! Dù các công cụ AI này siêu đỉnh, nhưng rất nhiều nhà phát triển – từ các 'ông lớn' công nghệ cho đến những startup bé xinh hay cả những người 'tự học' tại gia – lại vô tình... bỏ quên một 'người bạn' cực kỳ quan trọng: **Test-Driven Development (TDD)** và các thực hành tốt nhất trong lập trình. Chính vì thế, không ít lần, cái sự phấn khích 'phóng code' ban đầu lại nhanh chóng biến thành... bối rối, thất vọng, thậm chí là 'bó tay' khi phát hiện ra rằng, mớ code do AI tạo ra lại ẩn chứa đủ thứ lỗi 'tàng hình' mà bạn không ngờ tới!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/TDD_importance.png' alt='Tầm quan trọng của TDD trong phát triển phần mềm'>Bạn biết đấy, AI có thể viết code rất nhanh, nhưng nó chưa hẳn đã 'hiểu' được toàn bộ ngữ cảnh hay ý định sâu xa của bạn đâu nhé. Code nhanh thì tốt, nhưng code đúng, code chạy ổn định mới là điều quan trọng nhất, đúng không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/CodeQuality.png' alt='Mối quan hệ giữa tốc độ và chất lượng code'>Vậy nên, khi làm việc với AI coding agents, việc áp dụng TDD và các thực hành tốt nhất là CỰC KỲ cần thiết. Đừng nghĩ AI viết code là bạn không cần kiểm tra đâu nhé! Hãy xem AI như một 'trợ lý siêu tốc', còn TDD chính là 'người kiểm duyệt' cuối cùng để đảm bảo mọi thứ 'đâu ra đấy', không để lọt bất kỳ 'con sâu' nào làm rầu nồi canh đâu. Cứ như có một 'cặp bài trùng' vậy!

Lê Lân

16/06/2025