Bạn có thể đã trải qua cảm giác khó chịu này: khách hàng báo cáo lỗi, sprint bị đình trệ và thông tin chi tiết đã biến mất trong các chủ đề trên Slack. Nếu bạn đang phải xử lý việc tiếp nhận lỗi, ưu tiên và nâng cấp giữa các nhóm mà không có hệ thống trung tâm, bạn không phải là người duy nhất.
Đây chính là lý do tại sao khoảng 21% nhà phát triển hiện nay tin tưởng vào AI để tối ưu hóa quy trình gỡ lỗi. Tự động hóa đang theo dõi lỗi thông minh đang nhanh chóng chuyển từ một tính năng mới lạ thành một nhu cầu thiết yếu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu cách đang theo dõi lỗi thông minh được hỗ trợ bởi AI giúp bạn tiếp nhận lỗi nhanh hơn, ưu tiên những vấn đề quan trọng, tối ưu hóa quá trình phân loại và thúc đẩy hợp tác hiệu quả hơn.
Điều tuyệt vời nhất? Tất cả đều được hỗ trợ bởi các ví dụ thực tế và dữ liệu đáng tin cậy mà bạn có thể dựa vào.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong đang theo dõi và giải quyết lỗi là gì?
AI cho việc đang theo dõi và giải quyết lỗi mang trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào trung tâm của quy trình xử lý lỗi — từ khi chúng được ghi nhận cho đến khi được khắc phục và sử dụng làm công cụ học tập.
Hãy xem nó như một trợ lý kỹ thuật số có thể:
- Hiểu và phân loại các báo cáo lỗi đến (kể cả những báo cáo lộn xộn)
- Đánh giá mức độ nghiêm trọng (P0, P1, v.v.) bằng cách nhận diện các mẫu như tần suất lỗi hoặc tác động đến người dùng
- Đề xuất các vấn đề trùng lặp hoặc liên quan, giảm thiểu nỗ lực phân loại trùng lặp
- Phát hiện nguyên nhân gốc rễ bằng cách nhóm các lỗi tương tự hoặc các đường dẫn mã
- Tự động tạo bản tóm tắt và bản chụp tiến độ cho các bên liên quan
Bằng cách tích hợp AI vào một không gian làm việc thống nhất – nơi các báo cáo lỗi, ghi chú kỹ thuật, phản hồi của khách hàng và chiến lược cùng tồn tại – các nhóm trở nên thông minh hơn, nhanh nhẹn hơn và đồng bộ hơn mà không thêm tiếng ồn hay bước thủ công nào.
📮ClickUp Insight: 33% số người được khảo sát cho biết phát triển kỹ năng là một trong những trường hợp sử dụng AI mà họ quan tâm nhất. Ví dụ, nhân viên không chuyên về công nghệ có thể muốn học cách tạo mã đoạn cho trang web bằng công cụ AI.
Trong những trường hợp như vậy, càng nhiều thông tin bối cảnh mà AI có về công việc của bạn, phản hồi của nó sẽ càng chính xác. Với tư cách là ứng dụng toàn diện cho công việc, AI của ClickUp nổi trội trong lĩnh vực này. Nó biết bạn đang làm việc trên dự án nào và có thể đề xuất các bước cụ thể hoặc thậm chí thực hiện các tác vụ như tạo mã mẫu một cách dễ dàng.
Tại sao việc đang theo dõi lỗi vẫn làm chậm quá trình phát triển?
Ngay cả ngày nay, hầu hết các nhóm vẫn phải đối mặt với việc đang theo dõi lỗi kéo dài thời gian giao hàng. Dưới đây là những nguyên nhân thường gặp:
- lượng lỗi lớn: *Lượng báo cáo lỗi ồ ạt - đặc biệt sau khi phát hành - khiến các mục cấp bách thường bị chôn vùi hoặc trì hoãn
- giao tiếp phân mảnh: *Mô tả, ưu tiên và cập nhật bị lạc trong các chủ đề email, Slack hoặc các công cụ độc lập, dẫn đến sự không đồng bộ và nhầm lẫn
- ưu tiên theo số lượng, không phải tác động: *Lỗi được báo cáo nhiều nhất hoặc mới nhất sẽ được ưu tiên, không phải lỗi gây ảnh hưởng lớn nhất đến người dùng hoặc lộ trình phát triển sản phẩm.
- xử lý dữ liệu thủ công: *Đang theo dõi trạng thái lỗi, cập nhật bảng tính, tổ chức bảng điều khiển—tất cả đều tốn thời gian mà có thể dành cho việc gỡ lỗi hoặc phát triển tính năng mới
- thiếu thông tin hoặc xu hướng: *Không có dữ liệu tổng hợp, việc nhận diện các vấn đề lặp lại hoặc xác định nguyên nhân gốc rễ hệ thống trở nên khó khăn cho đến khi chúng bùng phát thành khủng hoảng nghiêm trọng
- thiếu sự hiển thị cho các bên liên quan: *Các nhóm sản phẩm, hỗ trợ và lãnh đạo không nhận được các cập nhật kịp thời và rõ ràng, dẫn đến sự không đồng nhất trong kỳ vọng và việc xử lý sự cố một cách thiếu hiệu quả
Tin vui là AI có thể hỗ trợ bạn trong hầu hết—nếu không phải là tất cả—các công việc này!
Cách AI và Học máy đang thay đổi cách theo dõi và giải quyết lỗi
Hãy tưởng tượng bạn đang ngủ trên giường, ấm áp và an toàn, biết rằng tòa nhà của bạn được bảo vệ bởi một nhân viên bảo vệ ban đêm luôn túc trực.
AI mang đến mức độ giám sát cao cho quy trình đang theo dõi lỗi của bạn. Nó luôn quét, phân tích và lọc mã để phát hiện các lỗi không mong muốn và thậm chí đề xuất giải pháp — đúng vậy, mà không cần bạn phải nhắc nhở.
Đây là những thay đổi đang diễn ra:
- Phát hiện lỗi nhanh hơn & kiểm thử thông minh hơn: Các công cụ AI có thể học hỏi từ các lỗi trong quá khứ, các lần chạy kiểm thử và mẫu mã mã để phát hiện vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến môi trường sản xuất. Ví dụ, Test.ai đã giảm 30% lỗi sau khi triển khai trong một hệ thống quản lý dữ liệu lớn bằng cách tạo và ưu tiên các trường hợp kiểm thử dựa trên dữ liệu lịch sử, thậm chí chạy chúng tự động
- độ chính xác được cải thiện, giảm thiểu công việc thủ công. *Hãy tưởng tượng mức độ đổi mới mà bạn có thể khai thác trong tổ chức của mình bằng cách miễn phí các nhà phát triển cấp cao khỏi công việc phân loại tẻ nhạt. Tại Ericsson, hệ thống dựa trên machine learning (ML) của họ có tên TRR hiện tự động phân công khoảng 30% báo cáo lỗi đến với độ chính xác 75%, và các bản sửa lỗi được tự động phân công này được triển khai nhanh hơn khoảng 21% so với việc phân công thủ công
- Phân tích nguyên nhân gốc rễ thông minh hơn: Trong các hệ thống phức tạp như microservices, việc xác định nguồn gốc của các vấn đề quan trọng thường là một thách thức lớn. Giải pháp dựa trên AI: Alibaba sử dụng hệ thống MicroHECL, giúp giảm thời gian tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ từ 30 phút xuống còn 5 phút mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao
- khắc phục tự động (với sự tham gia của con người): *Điều này không còn là khoa học viễn tưởng nữa—các công cụ như Getafix học từ các bản vá mã do con người viết và đề xuất các giải pháp khắc phục lỗi tiềm năng, tương tự như con người, ngay lập tức, xếp hạng chúng theo cách mà các kỹ sư chỉ cần xác minh các kết quả hàng đầu
Để tóm tắt cách theo dõi lỗi đang phát triển dựa trên các ví dụ trên, đây là so sánh song song giữa phương pháp truyền thống và phương pháp được hỗ trợ bởi AI:
theo dõi lỗi truyền thống so với đang theo dõi lỗi được hỗ trợ bởi AI*
| Quy trình | Phương pháp truyền thống | Cách tiếp cận dựa trên AI |
| Phát hiện & kiểm thử | Viết kịch bản kiểm thử thủ công, gỡ lỗi phản ứng sau khi phát hành | Phát hiện chủ động với ưu tiên dựa trên máy học và các trường hợp kiểm thử được tạo tự động |
| Phân loại và phân loại | Các nhà phát triển hoặc đội ngũ hỗ trợ phải thẻ, ưu tiên và phân công từng vấn đề một cách thủ công | Phân loại dựa trên NLP, gắn thẻ mức độ nghiêm trọng và phân công tự động hóa (ví dụ: TRR) |
| Phân tích nguyên nhân gốc rễ | Các quy trình kiểm tra mã thủ công tốn thời gian và theo dõi nhật ký, thường bị cô lập | Phân cụm và phát hiện bất thường giúp xác định nguyên nhân gốc rễ một cách nhanh chóng, ngay cả khi trải dài qua các dịch vụ |
| Sửa lỗi | Các kỹ sư dán lỗi thủ công — thường phải sao chép từng giải pháp đã áp dụng trước đó | Các bản vá tự động tạo hoặc đề xuất dựa trên các mẫu đã học (ví dụ: Getafix) |
| Thời gian hoàn thành | Chậm chạp, dễ xảy ra lỗi và không nhất quán | Nhanh hơn, nhất quán hơn và ngày càng chính xác hơn khi AI học hỏi từ dữ liệu hiện có và trở nên thông minh hơn |
Thay vì thay thế các nhà phát triển của bạn, AI đảm bảo rằng bạn nhận được kết quả tốt nhất từ công việc của họ.
Nó cũng giúp các nhà phát triển chuyển từ việc khắc phục sự cố khẩn cấp sang việc phát triển - một cách sử dụng thời gian quý báu và kỹ năng được rèn luyện cẩn thận của họ một cách hiệu quả hơn.
📚 Xem thêm: Cách sử dụng AI để tự động hóa các công việc
Lợi ích của AI trong đang theo dõi lỗi và gỡ lỗi
🧠 Thông tin thú vị: Chỉ 2,5% các công ty được Techreviewer khảo sát chưa áp dụng AI trong phát triển phần mềm vào năm 2025!
Cần thêm bằng chứng trước khi cho phép AI phân tích mã của bạn?
Đây là lý do tại sao các nhóm thông minh đã chuyển từ việc thử nghiệm AI sang áp dụng nó vào toàn bộ chu kỳ phát triển phần mềm (SDLC).
- *độ chính xác và phạm vi bao phủ cao hơn: Trong quy trình kiểm thử chất lượng (QA), AI giúp phát hiện các lỗi nghiêm trọng với độ chính xác cao đồng thời nâng cao phạm vi bao phủ tổng thể. Hệ thống AI tự động có thể thực hiện kiểm tra độc lập và tự chủ, ngay cả khi con người không có công việc
- giảm sự phụ thuộc vào lao động kiểm thử thủ công: *AI giảm đáng kể công việc kiểm thử thủ công, giúp nhóm miễn phí tập trung vào chiến lược thay vì bảng tính
- nâng cao năng suất: *Khi AI đảm nhận việc phát hiện lỗi và giảm bớt nỗ lực kiểm thử phần mềm, hiệu quả làm việc của nhà phát triển được cải thiện đáng kể. 82,3% nhà phát triển trong một cuộc khảo sát gần đây cho biết họ đã tăng năng suất ≥20%, trong khi 24,1% vượt quá 50%
📌 Tại sao điều này quan trọng đối với nhóm phát triển của bạn: Khi AI đảm nhận các công việc kiểm thử và phân loại lặp đi lặp lại, nhóm của bạn sẽ có thêm thời gian, sự rõ ràng và tốc độ… mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng.
Bạn tò mò làm thế nào để đạt được kết quả tương tự?
Hãy cung cấp cho bạn những công cụ phù hợp cho công việc!
Các công cụ đang theo dõi và giải quyết lỗi được hỗ trợ bởi AI hàng đầu
Để tích hợp AI một cách thông minh vào quy trình đang theo dõi và giải quyết lỗi của bạn, hãy xem xét các công cụ phần mềm đang theo dõi lỗi hàng đầu trên thị trường hiện nay:
ClickUp
Với tư cách là ứng dụng toàn diện cho công việc, ClickUp hỗ trợ các đội ngũ phát triển phần mềm thông qua không gian làm việc thống nhất, hợp nhất mọi giai đoạn của chu trình giải quyết lỗi. Thay vì phải quản lý việc tiếp nhận lỗi trên Zendesk, phân loại trên Slack và sửa lỗi trên GitHub, ClickUp gom tất cả vào một nơi.
Kết quả là, quy trình đang theo dõi lỗi và giải quyết vấn đề của bạn trở nên trực quan và minh bạch hơn—được hỗ trợ bởi hệ thống AI làm việc toàn diện và có ngữ cảnh nhất thế giới, ClickUp Brain.
Dưới đây là cái nhìn tổng quan về cách ClickUp giúp quá trình đang theo dõi và giải quyết lỗi trở nên nhanh chóng và thông minh hơn:
- ClickUp biểu mẫu thu thập các bài nộp/gửi lỗi, tự động chuyển mỗi vấn đề thành một nhiệm vụ ClickUp có thể theo dõi và thực hiện — để các lỗi nghiêm trọng không bị bỏ ngỏ trong nhiều ngày, hoặc tệ hơn, nhiều tháng
- Với các Trợ lý AI Autopilot của ClickUp, bạn có thể tự động tóm tắt báo cáo lỗi, đánh dấu các bản sao trùng lặp và thậm chí tự động gán mức độ nghiêm trọng và quyền sở hữu dựa trên các điều kiện đã thiết lập. Các trợ lý cũng có thể giúp điền vào các chi tiết thiếu sót bằng cách phân tích ngữ cảnh
- Khi một lỗi được ghi vào một tác vụ, ClickUp Automations sẽ tự động phân công nó cho nhà phát triển phù hợp và đồng bộ trạng thái với các yêu cầu kéo (PRs)
- Các kỹ sư có thể hợp tác trong việc sửa lỗi thông qua ClickUp trò chuyện thời gian thực, đồng thời cho phép cuộc gọi video qua SyncUps, trong khi AI soạn thảo tài liệu và ghi chú phát hành để tham khảo trong tương lai
- Các bảng điều khiển ClickUp tích hợp sẵn cung cấp cho nhà lãnh đạo cái nhìn trực quan về vòng đời, khối lượng công việc và các buổi đánh giá sau dự án
Các tính năng mạnh mẽ này kết hợp tạo thành một quy trình đã đóng, nơi việc tiếp nhận, phân loại, thực thi, ghi chép và phân tích diễn ra một cách liền mạch tại một nơi duy nhất. Điều này giúp các nhóm như của bạn tiết kiệm hàng giờ mỗi sprint và đảm bảo không có gì bị bỏ sót.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Muốn tiết kiệm thời gian hơn nữa khi khắc phục lỗi với AI? Ghi chép báo cáo lỗi ngay lập tức qua Talk to Text bằng ClickUp Brain MAX, ứng dụng AI siêu tiện lợi trên desktop của bạn. Chỉ cần nói vấn đề và các bước gặp lỗi, chúng sẽ được chuyển thành văn bản và tự động thêm vào phiếu yêu cầu. Không cần gõ phím, ít sai sót hơn.
Ngoài ra, Brain MAX’s unified Enterprise Search quét nhiệm vụ ClickUp/tài liệu, GitHub, Slack, Drive và nhiều nền tảng khác — ngay lập tức hiển thị các bản ghi, yêu cầu kéo (PR) hoặc các bản sửa lỗi trước đó trực tiếp vào chế độ xem phân loại lỗi.
Sentry
Nền tảng giám sát ứng dụng của Sentry được thiết kế để phát hiện lỗi theo thời gian thực trong môi trường sản xuất. Hệ thống phân loại vấn đề dựa trên AI của nó tự động nhóm các vấn đề tương tự, giảm thiểu thông tin nhiễu và cung cấp cho nhà phát triển cái nhìn rõ ràng về tác động của lỗi.
Sentry hỗ trợ các ngôn ngữ như Python, JavaScript, Java, Go và nhiều ngôn ngữ khác, đồng thời tích hợp trực tiếp vào các đường ống CI/CD. Với tính năng giám sát hiệu suất, các nhóm có thể phát hiện các giao dịch chậm, rò rỉ bộ nhớ hoặc các vấn đề hồi quy trước khi khách hàng gặp phải.
Điểm khác biệt của Sentry là khả năng giám sát ở mức sản xuất: thay vì phải kiểm tra thủ công các bản ghi, bạn sẽ nhận được nguồn cấp dữ liệu lỗi tự động, bối cảnh người dùng và phân tích stack trace ngay trong bảng điều khiển.
Đối với quản lý hỗ trợ, điều này có nghĩa là việc nâng cấp nhanh chóng các lỗi P0 quan trọng. Đối với lãnh đạo sản phẩm, nó cung cấp dữ liệu đáng tin cậy để ưu tiên việc sửa lỗi dựa trên tác động của người dùng hoặc doanh thu.
DeepCode AI (Snyk mã)
DeepCode, nay là một phần của Snyk Code, áp dụng AI vào kiểm thử bảo mật ứng dụng tĩnh (SAST) và phát hiện lỗi. Sử dụng động cơ học máy được đào tạo trên hàng triệu kho lưu trữ, nó quét mã nguồn của bạn theo thời gian thực để phát hiện lỗi và lỗ hổng bảo mật ngay khi bạn gõ mã.
Khác với các công cụ kiểm tra truyền thống chỉ đánh dấu mọi vấn đề, DeepCode ưu tiên các vấn đề theo mức độ nghiêm trọng và khả năng khai thác, giúp kỹ sư tập trung vào các vấn đề có tác động lớn trước tiên. Công cụ này cũng đề xuất các giải pháp tự động - thường cung cấp khả năng khắc phục chỉ với một cú nhấp chuột cho các lỗi hoặc lỗ hổng phổ biến.
Nó tích hợp vào các IDE (VS Code, IntelliJ), GitHub, GitLab và Bitbucket, vì vậy phản hồi được đưa trực tiếp đến nơi các nhà phát triển đang làm công việc. Nhưng điểm mạnh thực sự của DeepCode là dành cho các nhóm kỹ thuật cần cân bằng giữa tốc độ và an toàn: nó giảm bớt gánh nặng kiểm tra mã nguồn thủ công, cải thiện tư thế bảo mật đồng thời ngăn chặn sự lan rộng của lỗi. Đối với các tổ chức đang phát triển nhanh chóng, nó đảm bảo rằng các tính năng mới được triển khai mà không gây ra các vấn đề tiềm ẩn.
GitHub Copilot
Được biết đến như một trợ lý lập trình AI, GitHub Copilot nổi tiếng với tính năng tự động hoàn thành mã, nhưng nó cũng rất hữu ích trong việc sửa lỗi. Copilot Autofix tự động đề xuất các giải pháp cho các lỗ hổng bảo mật và lỗi hồi quy phổ biến — giải quyết lên đến 90% các cảnh báo trong một số danh mục.
Đối với các nhà phát triển, điều này có nghĩa là việc gỡ lỗi diễn ra ngay tại nơi mã, với thông tin bối cảnh được lấy từ các tệp, thư viện và phụ thuộc xung quanh. Copilot tích hợp trực tiếp với VS Code, các IDE của JetBrains và các yêu cầu Hợp nhất trên GitHub.
Nó có thể tự động đề xuất các bản vá mà các kỹ sư có thể xác minh thay vì phải viết lại từ đầu. Kết quả là chu kỳ giải quyết ngắn hơn và ít vấn đề sau khi phát hành hơn.
Bugasura
Bugasura là một công cụ theo dõi vấn đề hiện đại, nhẹ nhàng, được thiết kế cho tốc độ và sự đơn giản. Nó được phát triển cho các nhóm sản phẩm và kiểm thử chất lượng (QA) phân phối để sử dụng AI trong việc tối ưu hóa quá trình tạo/lập lỗi, tự động phân công chủ sở hữu và ưu tiên các vấn đề theo mức độ nghiêm trọng.
Các nhóm đánh giá cao tính năng báo cáo lỗi theo ngữ cảnh: bạn có thể ghi lại các vấn đề một cách trực quan thông qua ảnh chụp màn hình hoặc video, chú thích chúng và gửi kèm tệp đính kèm môi trường. Điều này giúp giảm thiểu việc trao đổi qua lại giữa QA, hỗ trợ kỹ thuật và bộ phận kỹ thuật.
Bugasura tích hợp với Slack, GitHub, Jira và các công cụ quản lý dự án, đảm bảo các cập nhật được đồng bộ trên các quy trình làm việc. Bugasura giúp thu thập các báo cáo lỗi có cấu trúc, có thể tái tạo mà không bỏ sót chi tiết. Nó cũng đảm bảo danh sách công việc chưa hoàn thành phản ánh cả các vấn đề của khách hàng và nhu cầu kỹ thuật.
Testim. io
Testim.io tập trung vào tự động hóa kiểm thử dựa trên AI với kết nối trực tiếp với đang theo dõi lỗi. Điểm khác biệt lớn nhất của nó là các bài kiểm thử tự phục hồi: khi các thành phần giao diện người dùng thay đổi (như vị trí hoặc ID của nút), Testim tự động cập nhật các địa điểm thay vì gây ra lỗi. Điều này giảm thiểu kết quả dương tính giả và công việc bảo trì tốn thời gian mà bộ phận QA thường phải đối mặt.
AI cũng tạo ra các trường hợp kiểm thử dựa trên luồng người dùng, thực thi chúng trên các trình duyệt/thiết bị khác nhau và ghi lại lỗi tự động kèm theo ảnh chụp màn hình và bối cảnh môi trường. Đối với các chuyên gia, điều này có nghĩa là các chu kỳ kiểm thử lặp đi lặp lại chỉ mất vài giờ, không phải vài ngày, và các lỗi nghiêm trọng được phát hiện trước khi phát hành. Đối với các nhà lãnh đạo, điều này mang lại sự tự tin trong việc phát hành nhanh hơn mà không làm ảnh hưởng đến tính ổn định.
Điểm mấu chốt? Testim không chỉ đơn thuần là kiểm thử—nó đóng quy trình bằng cách liên kết trực tiếp các lỗi với phiếu lỗi, giúp nhóm phát triển và kiểm thử có quá trình chuyển giao mượt mà hơn.
So sánh các công cụ đang theo dõi và giải quyết lỗi hàng đầu được hỗ trợ bởi AI
Không chắc chắn công cụ đang theo dõi lỗi AI nào phù hợp với bạn? Chúng tôi đã đưa ra danh sách công việc với một số tiêu chí quyết định ở đây để đơn giản hóa quy trình:
| Công cụ | Phù hợp nhất cho | Tính năng khóa | Giá cả* |
| ClickUp | Phù hợp nhất cho các nhóm sản phẩm và hỗ trợ quy mô trung bình đến lớn (Giám đốc, Quản lý QA, Hỗ trợ Kỹ thuật). Lý tưởng khi các nhóm muốn có một không gian làm việc duy nhất cho các giai đoạn tiếp nhận → phân loại → thực thi → đánh giá. | • Trợ lý AI cho tóm tắt lỗi và phân công tự động• Biểu mẫu tiếp nhận + phát hiện trùng lặp tự động• Tài liệu, ghi chú phát hành và wiki do AI soạn thảo thông qua ClickUp Brain• Bảng điều khiển để theo dõi vòng đời lỗi và đánh giá sau dự án | Kế hoạch miễn phí có sẵn; Gói Enterprise: Giá tùy chỉnh |
| Sentry | Phù hợp nhất cho các nhóm kỹ thuật từ startup đến doanh nghiệp cần theo dõi lỗi thời gian thực trong môi trường sản xuất. | • Nhóm và phân loại lỗi với sự hỗ trợ của AI• Giám sát hiệu suất và phát hiện truy vấn chậm• Tác động đến người dùng và bối cảnh stack trace• Cảnh báo tích hợp vào các đường ống CI/CD | Gói miễn phí có sẵn; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $29/tháng; Enterprise: Giá tùy chỉnh |
| *deepCode AI (Snyk mã) | Phù hợp nhất cho các nhóm phát triển và tổ chức chú trọng bảo mật cần phát hiện lỗi và lỗ hổng bảo mật nhanh chóng trong mã nguồn. | • Phân tích tĩnh được hỗ trợ bởi AI (SAST)• Gợi ý sửa lỗi tự động với khả năng khắc phục trực tiếp• Tích hợp với IDE và repo (GitHub, GitLab, Bitbucket)• Ưu tiên theo mức độ nghiêm trọng/khả năng khai thác của lỗi | Gói miễn phí có sẵn; Gói trả phí bắt đầu từ $25/tháng; Enterprise: Giá tùy chỉnh |
| *gitHub Copilot | Phù hợp nhất cho các nhóm kỹ sư phần mềm (từ quy mô nhỏ đến doanh nghiệp). Lý tưởng cho các nhà phát triển cần sửa lỗi AI trực tiếp và đề xuất mã nguồn. | • Hoàn thành mã tự động bằng AI trong các IDE• Autofix giải quyết khoảng 90% các cảnh báo phổ biến• Gợi ý dựa trên ngữ cảnh từ repo và thư viện• Tích hợp PR với quy trình làm việc của GitHub | Kế hoạch dịch vụ trả phí bắt đầu từ $10/tháng cho mỗi người dùng; Gói doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh |
| Bugasura | Phù hợp nhất cho các nhóm QA và đội ngũ hỗ trợ nhỏ muốn đang theo dõi lỗi trực quan, nhẹ nhàng với tính năng gán tự động bằng AI. | • Báo cáo lỗi trực quan với ảnh chụp màn hình và chú thích• Phân công và ưu tiên tự động dựa trên AI• Tích hợp quy trình làm việc (Slack, GitHub, Jira)• Quản lý danh sách công việc đơn giản cho các nhóm làm việc linh hoạt | Kế hoạch miễn phí (tối đa 5 người dùng; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $5/người dùng/tháng; Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh) |
| Testim. io | Phù hợp nhất cho các nhóm QA tại các tổ chức từ kích thước trung bình đến doanh nghiệp, tập trung vào kiểm thử hồi quy tự động hóa và phát hiện lỗi. | • Các trường hợp kiểm thử do AI tạo ra• Các công cụ tự phục hồi địa điểm để giảm thiểu sự không ổn định trong kiểm thử• Ghi nhật ký lỗi tự động với bối cảnh môi trường• Tích hợp với CI/CD và Jira/GitHub | Phiên bản dùng thử miễn phí có sẵn; Giá cả tùy chỉnh |
Vui lòng kiểm tra trang web của công cụ để biết giá cả mới nhất*
📚 Xem thêm: Các công cụ kiểm thử QA hiện đại tốt nhất
Bước từng bước: Quy trình sửa lỗi bằng AI
Muốn có một quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI một cách thực tiễn mà bạn có thể áp dụng ngay vào tổ chức kỹ thuật của mình? Chúng tôi đã chuẩn bị sẵn một hướng dẫn từng bước và các mẹo chuyên nghiệp về cách ClickUp giúp mỗi bước trở nên dễ dàng gấp 10 lần để triển khai.
Bước 1: Tiếp nhận và phân loại
Báo cáo lỗi chỉ hữu ích nếu đi kèm với bối cảnh cụ thể. Nếu quy trình tiếp nhận của bạn lộn xộn—báo cáo rải rác trên Slack hoặc các ghi chú mơ hồ “nó bị hỏng” trong Jira—bạn đang bắt đầu với một bất lợi.
Tiếp nhận mạnh mẽ có nghĩa là hai điều: cấu trúc và sự rõ ràng.
- cấu trúc được tạo ra bằng cách cung cấp cho người dùng một nơi duy nhất để báo cáo lỗi phần mềm*, dù đó là một biểu mẫu, tích hợp với hệ thống hỗ trợ khách hàng hay một điểm cuối API
- Sự rõ ràng có nghĩa là báo cáo có đủ chi tiết để thực hiện hành động
Ngày càng nhiều, AI hỗ trợ bằng cách đặt câu hỏi làm rõ, so sánh báo cáo mới với các vấn đề đã biết và đề xuất mức độ nghiêm trọng để nhóm không phải mất hàng giờ tranh luận về P0 so với P2.
🦄 Cách ClickUp hỗ trợ:
Với ClickUp biểu mẫu, bạn có thể tiêu chuẩn hóa việc nộp báo cáo lỗi ngay từ đầu. Chúng giúp bạn thu thập dữ liệu lỗi có cấu trúc và chuyển trực tiếp vào một danh sách công việc chuyên dụng dưới dạng các công việc riêng lẻ.
Bạn có thể thêm các Trường Tùy chỉnh vào mỗi công việc, bao gồm Loại lỗi, Mức độ ưu tiên, Môi trường bị ảnh hưởng, Ghi chú và thậm chí là người được giao nhiệm vụ giải quyết. Bạn có thể điền thủ công hoặc để các Trường AI tự động phân loại và ưu tiên dựa trên các hướng dẫn đã thiết lập.
ClickUp Brain tự động tóm tắt các báo cáo dài hoặc lặp lại và đánh dấu các bản sao trùng lặp, giúp kỹ sư không phải lãng phí chu kỳ giải quyết cùng một vấn đề hai lần.
Và nếu báo cáo lỗi thiếu thông tin khóa, các Trợ lý Tự động của ClickUp có thể thực hiện kiểm tra nhanh và yêu cầu người báo cáo cung cấp thêm thông tin trước khi báo cáo đó được đưa vào danh sách công việc chờ xử lý của bạn. Cuối cùng, Tự động hóa ClickUp có thể định tuyến các lỗi P0/P1 đến hàng đợi trực ca phù hợp và cài đặt bộ đếm thời gian SLA mà không cần bạn phải làm gì.
Bước 2: Ưu tiên và phân công
Đây là nơi hầu hết các nhóm gặp khó khăn. Lỗi thường được ưu tiên dựa trên ai la hét to nhất. Bạn có thể nhận được tin nhắn từ một lãnh đạo trong Slack hoặc một yêu cầu nâng cấp từ tùy chỉnh, có nguy cơ dẫn đến đánh giá một sao.
Cách tiếp cận thông minh là đánh giá tác động so với nỗ lực:
- Có bao nhiêu người dùng bị ảnh hưởng?
- Mức độ nghiêm trọng của sự cố là bao nhiêu?
- Bạn còn bao xa nữa là đến ngày phát hành, và
- Những gì cần thiết để khắc phục
AI có thể xử lý các biến số quy mô lớn và thậm chí đề xuất người chịu trách nhiệm dựa trên quyền sở hữu mã nguồn hoặc các lần sửa lỗi trước đó, tiết kiệm hàng giờ làm việc thủ công.
🦄 Cách ClickUp hỗ trợ:
Trong ClickUp, bạn có thể cài đặt Trường Tùy chỉnh để ghi lại tác động, mức độ nghiêm trọng hoặc giá trị ARR của mỗi lỗi, sau đó để AI tự động tính toán điểm ưu tiên cho bạn.
Các quy trình tự động hóa sẽ định hướng lỗi đến kỹ sư hoặc nhóm phù hợp ngay lập tức, trong khi các mẫu đang theo dõi vấn đề đảm bảo mỗi lỗi được trang bị sẵn các bước tái hiện và tiêu chí chấp nhận. Kết quả là quyền sở hữu rõ ràng ngay từ đầu.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp Sprints và chế độ xem Khối lượng công việc trong ClickUp để đánh giá sức chứa sẵn có của đội ngũ. Điều này sẽ giúp bạn ước tính chính xác hơn và phân công lỗi một cách thực tế hơn.
Bước 3: Thực thi và hợp tác
Công việc thực sự bắt đầu khi lỗi được giao. Các kỹ sư của bạn cần tái hiện vấn đề, xác định nguồn gốc của nó và sửa chữa—thường trong khi phải xử lý hàng chục ưu tiên khác.
AI có thể làm điều này nhanh hơn bằng cách đề xuất các nguyên nhân gốc rễ có thể (dựa trên nhật ký hoặc các sự cố trước đó) và thậm chí soạn thảo phiên bản đầu tiên của giải pháp.
Hợp tác cũng quan trọng không kém. Các nhóm xuất sắc không giấu thông tin trong email; họ lưu trữ ghi chú, ảnh chụp màn hình và các bước tái hiện lỗi trực tiếp trên bản ghi lỗi. Các đoạn video ngắn hoặc bản ghi màn hình có chú thích thường hiệu quả hơn một khối văn bản dài trong quá trình đánh giá, giúp mọi người đồng bộ thông tin mà không cần cuộc họp kéo dài.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy nhớ liên kết bản sửa lỗi với sự cố gốc để các bản ghi kiểm tra vẫn được giữ nguyên sau khi phát hành.
🦄 Cách ClickUp hỗ trợ:
Với tích hợp của ClickUp cho GitHub và GitLab, mỗi nhánh, commit hoặc yêu cầu kéo (PR) đều được liên kết trực tiếp với các lỗi được báo cáo.
Các kỹ sư có thể ghi lại các đoạn video ClickUp Clips ngắn để demo cách tái hiện lỗi hoặc hướng dẫn nhóm qua bản vá của họ, và ClickUp Tài liệu được hiển thị song song với nhiệm vụ ClickUp để ghi chú kỹ thuật hoặc kế hoạch khôi phục.
👀 Bạn có biết? ClickUp Brain thậm chí còn soạn thảo tài liệu hoặc bình luận mã cho bạn, vì vậy việc khắc phục không chỉ được áp dụng mà còn được giải thích để tham khảo trong tương lai.
Bước 4: Giao tiếp và ghi chép
Đóng một lỗi không chỉ đơn thuần là hợp nhất mã nguồn. Đó là việc duy trì sự đồng bộ giữa các bên liên quan và đảm bảo kiến thức được áp dụng. Hỗ trợ cần biết phải thông báo gì cho khách hàng, ban lãnh đạo muốn đảm bảo rằng các rủi ro lớn đã được giải quyết, và bộ phận kỹ thuật cần học cách ngăn chặn các vấn đề tương tự. Vì vậy, việc viết ghi chú sau sự kiện trong các bộ phận riêng lẻ hoặc quên cập nhật ghi chú phát hành cho đến phút chót có thể nhanh chóng trở thành rào cản lớn.
May mắn thay, AI hiện nay cho phép tạo ra các bản tóm tắt nhanh chóng, soạn thảo các bản cập nhật tùy chỉnh dành cho khách hàng và thậm chí tạo ra các mục nhập wiki có thể tái sử dụng từ chính lịch sử lỗi. Như một thực hành tốt nhất, chuyển đổi mọi bản sửa lỗi không đơn giản thành tài sản có thể tái sử dụng bằng AI—một tài liệu hướng dẫn, một bài viết trong cơ sở kiến thức hoặc một danh sách kiểm tra đơn giản.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Thiết lập tần suất thông báo cập nhật dự đoán: cảnh báo thời gian thực công việc nhất cho các lỗi nghiêm trọng (P0/P1); bản tóm tắt hàng ngày tổng hợp trạng thái của các lỗi đang hoạt động; và bản tóm tắt hàng tuần có thể giúp cải thiện khả năng hiển thị cho lãnh đạo/hỗ trợ.
🦄 Cách ClickUp hỗ trợ:
Kết hợp ClickUp Brain với ClickUp Tài liệu để biến lịch sử nhiệm vụ lỗi thành bản nháp ghi chú phát hành hoặc tóm tắt thân thiện với khách hàng chỉ trong vài phút. Sử dụng tính năng mối quan hệ trong ClickUp để liên kết các tài liệu và nhiệm vụ tương ứng, giúp kiến thức dễ dàng truy cập.
Một trung tâm tài liệu tập trung lưu trữ các tài liệu hướng dẫn và đảm bảo rằng các giải pháp được áp dụng vượt ra ngoài một sprint duy nhất.
Các bản cập nhật hàng tuần có thể được tạo tự động thông qua các Trợ lý AI có sẵn của ClickUp vào một Wiki Lỗi tập trung.
Xem video này để tìm hiểu thêm về các Agent Autopilot được xây dựng sẵn!
Và vì tất cả giao tiếp diễn ra bên trong ClickUp—bình luận, công việc hoặc tài liệu—bạn không cần phải chuyển đổi giữa các công cụ để ghép nối thông tin.
🧠 Thông tin thú vị: Muốn gửi email cập nhật về các bản sửa lỗi mà không cần rời khỏi Không gian Làm việc ClickUp? Hãy sử dụng Email ClickApp và gửi email trực tiếp từ các nhiệm vụ ClickUp/bình luận.
Bước 5: Báo cáo và phân tích
Quá trình không thực sự kết thúc sau khi khắc phục một lỗi. Hiểu rõ bức tranh tổng thể cũng rất quan trọng:
- Loại lỗi nào làm chậm tiến độ của bạn nhiều nhất?
- Những nhóm nào đang chịu áp lực nặng nề nhất?
- Thực sự mất bao lâu để phát hiện, khắc phục và phát hành một loại lỗi cụ thể?
Phân tích AI giúp việc này trở nên dễ dàng hơn bằng cách phát hiện các mẫu mà bạn có thể bỏ qua: các lỗi tái phát trong một mô-đun cụ thể, các nhóm thiếu nguồn lực liên tục vi phạm cam kết dịch vụ (SLAs), hoặc sự gia tăng các vé được mở lại.
Tổ chức các buổi đánh giá ngắn tập trung vào việc ngăn chặn các vấn đề tương tự. Những thông tin này biến lỗi từ những rắc rối tạm thời thành cơ hội cải thiện hệ thống. Chuyển các mục hành động thành các công việc đang theo dõi với người chịu trách nhiệm và ngày đáo hạn.
🦄 Cách ClickUp hỗ trợ:
Bảng điều khiển ClickUp cung cấp cho bạn cái nhìn trực tiếp về các chỉ số thực sự ảnh hưởng đến hành vi: Thời gian trung bình để khắc phục (MTTR), tỷ lệ mở lại và vi phạm thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA), được phân tích theo người được giao, nhóm hoặc mức độ ưu tiên. Bạn có thể thiết lập bộ lọc và tạo các chế độ xem đã lưu để tập trung vào các điểm nóng.
Các thẻ AI trong bảng điều khiển có thể phát hiện các xu hướng ẩn – như một nhóm lỗi liên quan đến bản phát hành tính năng gần đây – mà không cần phải đào sâu vào dữ liệu một cách thủ công.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng mẫu đánh giá sau sự kiện trong ClickUp để chuyển đổi kiến thức thành các hành động theo dõi cụ thể. Chúng cho phép bạn cài đặt mục tiêu SMART cho các mục phòng ngừa, phân công quyền sở hữu và theo dõi tiến độ, để những thông tin không chỉ dừng lại trên slide—mà còn được chuyển đổi thành những thay đổi có thể đo lường được.
Tại sao luồng này công việc: Bằng cách tuân theo luồng 5 bước này, bạn đang rút ngắn thời gian phát hiện (tiếp nhận hiệu quả hơn), thời gian ra quyết định (ưu tiên dựa trên điểm số) và thời gian sửa lỗi (thực thi chặt chẽ), đồng thời duy trì bối cảnh và biến mỗi sự cố thành kiến thức tổ chức.
Mẫu giải quyết lỗi
Bạn muốn triển khai quy trình làm việc trên nhưng cảm thấy e ngại vì thời gian và nỗ lực cần thiết để thiết lập?
Hãy thử các mẫu ClickUp sẵn sàng sử dụng này để bắt đầu nhanh chóng:
1. Mẫu đang theo dõi lỗi và vấn đề ClickUp
Nếu bạn đang phải xử lý các bài nộp/gửi từ đội ngũ hỗ trợ, kiểm thử chất lượng (QA) và phát triển sản phẩm, và cảm thấy phiền phức khi phải chuyển đổi giữa các công cụ, mẫu đang theo dõi lỗi và vấn đề ClickUp là một giải pháp đột phá. Nó gom tất cả vào một không gian làm việc duy nhất—biểu mẫu tiếp nhận cho đội ngũ phần mềm, công việc đang theo dõi lỗi, chế độ xem tiến độ và bảng điều khiển—giúp đội ngũ của bạn có thể chuyển từ báo cáo đến giải quyết mà không cần rời khỏi ClickUp.
- Được trang bị sẵn các chế độ xem ClickUp đã được cấu hình sẵn — Danh sách, Kanban, Khối lượng công việc, Dòng thời gian — để bạn có thể theo dõi toàn bộ vòng đời của lỗi từ mọi góc độ
- Gồm các Trường Tùy chỉnh cho môi trường, mức độ nghiêm trọng và trạng thái — không cần thiết lập thêm
- Gồm các biểu mẫu tiếp nhận chuyển đổi việc bài nộp/gửi thành các công việc trực tiếp, kèm theo metadata
- Cung cấp các bảng điều khiển tích hợp cho phép bạn theo dõi số lượng lỗi, tốc độ xử lý và các điểm nghẽn chỉ với một cái nhìn
🤝 Phù hợp cho: Đây là giải pháp lý tưởng cho các nhóm toàn diện — quản lý sản phẩm, trưởng nhóm kiểm thử chất lượng (QA) và quản lý hỗ trợ — những người muốn một hệ thống đang theo dõi lỗi thống nhất có thể triển khai trong vài giây
2. Mẫu Báo cáo Lỗi ClickUp
Khi tốc độ và sự rõ ràng trong việc giải quyết lỗi là yếu tố quan trọng nhất, mẫu báo cáo lỗi ClickUp cung cấp cho bạn một cách thức sạch sẽ, có cấu trúc để ghi nhận lỗi — kèm theo luồng thông tin logic và trạng thái đang theo dõi được tích hợp sẵn.
Nó giúp giảm bớt các câu hỏi theo dõi như “Bạn đã làm gì? Bạn đã thấy nó ở đâu?” để các kỹ sư có thể tập trung vào việc sửa lỗi thay vì phải tìm hiểu bối cảnh.
- Cung cấp cho mỗi công việc một bố cục biểu mẫu rõ ràng — môi trường, các bước để tái hiện, kết quả dự kiến so với kết quả thực tế, tác động
- Các trạng thái công việc tùy chỉnh hướng dẫn lỗi từ "Mới" đến "Đã xong", giảm bớt sự nhầm lẫn trong quá trình chuyển giao
- Các biểu đồ trực quan như nhãn ưu tiên giúp bạn phân loại nhanh chóng chỉ với một cái nhìn
🤝 Phù hợp cho: Kỹ sư kiểm thử chất lượng (QA), tester và nhân viên hỗ trợ cần báo cáo lỗi một cách chính xác và nhất quán
3. Mẫu nhiệm vụ lỗi ClickUp
Đôi khi, bạn đã có thông tin về lỗi, nhưng không ở định dạng phù hợp để ghi chép. Mẫu Nhiệm Vụ Lỗi ClickUp cung cấp một cấu trúc đơn giản, gọn nhẹ để theo dõi một lỗi từ đầu đến cuối. Nó nhẹ nhàng, dễ áp dụng và hoàn hảo để lấp đầy khoảng trống trong các quy trình làm việc tạm thời.
- Dễ sử dụng cho người mới bắt đầu: sẵn sàng sử dụng ngay lập tức
- Gồm các Trường Tùy chỉnh tiêu chuẩn để các công việc của bạn luôn nhất quán
- Phù hợp cho các lỗi đã được ghi nhận cần được xử lý nhanh chóng — không cần cấu hình thêm
- Giữ cho danh sách lỗi của bạn gọn gàng, không lộn xộn
🤝 Phù hợp cho: Nhân viên hỗ trợ hoặc kỹ sư cần ghi chép hoặc ghi lại các vấn đề một cách nhanh chóng — đặc biệt khi thời gian eo hẹp và sự rõ ràng không thể chờ đợi
4. Mẫu theo dõi vấn đề ClickUp
Cần một mẫu chung để xử lý cả lỗi kỹ thuật và các vấn đề không kỹ thuật? Mẫu Theo dõi Vấn đề ClickUp là lựa chọn hoàn hảo để lưu trữ và quản lý tất cả các vấn đề được báo cáo trong một cơ sở dữ liệu trung tâm.
- Cho phép bạn đang theo dõi lỗi, yêu cầu tính năng và vấn đề giao hàng tất cả trong một nơi duy nhất
- Đi kèm với các trạng thái, chế độ xem và trường tùy chỉnh phù hợp cho việc phân loại và ưu tiên
- Giúp hợp tác dễ dàng hơn bằng cách lưu trữ mọi thứ trong cơ sở dữ liệu vấn đề chia sẻ
- Nhanh chóng thích ứng với các quy trình làm việc Scrum, Kanban hoặc kết hợp
🤝 Phù hợp cho: Quản lý vận hành sản phẩm, Trưởng bộ phận CNTT và Quản lý dự án điều phối các quy trình làm việc đa hàm — đặc biệt khi các vấn đề không chỉ mang tính kỹ thuật
5. Mẫu biểu mẫu phản hồi ClickUp
Khi thu thập phản hồi về lỗi—không chỉ từ đội ngũ hỗ trợ mà còn trực tiếp từ khách hàng hoặc người dùng beta—bạn không muốn có thêm một biểu mẫu khảo sát lộn xộn nằm trong thư mục “tải xuống”. Mẫu biểu mẫu phản hồi ClickUp cung cấp một biểu mẫu có cấu trúc nhưng linh hoạt, đảm bảo bạn thu thập phản hồi một cách nhất quán mà không làm mất đi sự tinh tế hay bối cảnh.
Đây là lý do tại sao bạn sẽ thích nó:
- Cho phép bạn tạo các cuộc khảo sát mục tiêu — sử dụng thang điểm đánh giá, trường văn bản mở hoặc câu hỏi trắc nghiệm — để thu thập chính xác những gì quan trọng đối với sản phẩm của bạn
- Cung cấp các chế độ xem mạnh mẽ (Danh sách, Bảng, Bảng tính và nhiều hơn nữa) để bạn có thể phân tích phản hồi theo cấp độ người dùng, cảm xúc hoặc loại vấn đề chỉ với một cái nhìn
- Đi kèm với các Trường Tùy chỉnh như “Cấp độ khách hàng”, “Đánh giá tổng thể” hoặc “Gợi ý cải thiện” để giúp bạn phân tích phản hồi trong bối cảnh, ngay bên trong ClickUp
- Gồm các quy trình tự động hóa cho việc định tuyến phản hồi đang theo dõi, để các thông tin quan trọng không bị lạc trong quá trình xử lý
🤝 Phù hợp cho: Quản lý sản phẩm, nhà nghiên cứu trải nghiệm người dùng (UX) và trưởng bộ phận hỗ trợ cần một cách đơn giản, hiệu quả để thu thập và xử lý phản hồi của người dùng — đặc biệt khi xây dựng quy trình phân loại hoặc ưu tiên lỗi dựa trên AI
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Thay vì phải lọc thủ công các bài nộp/gửi biểu mẫu, hãy sử dụng ClickUp Brain để:
- tổng hợp phản hồi thành các chủ đề *(ví dụ: “lo ngại về giá cả”, “yêu cầu tính năng”, “lỗi giao diện người dùng”)
- thực hiện phân tích cảm xúc *để bạn có thể nhanh chóng xác định phản hồi nào là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập
- theo dõi xu hướng theo thời gian* bằng cách truy vấn Brain với các lệnh ngôn ngữ tự nhiên như “Yêu cầu phổ biến nhất từ phản hồi quý 3 là gì?”
- Tự động tạo báo cáo hoặc các bước tiếp theo để chia sẻ với các bên liên quan, trực tiếp từ dữ liệu đã thu thập
Điều này biến biểu mẫu phản hồi của bạn thành một trung tâm thông tin động. Hãy tạm biệt việc xuất bảng tính và chào đón những thông tin hữu ích có thể áp dụng ngay trong vài giây.
Ví dụ thực tế và nghiên cứu trường hợp về đang theo dõi lỗi được hỗ trợ bởi AI
Bây giờ, hãy vượt qua lý thuyết và xem các công ty đang thực sự sử dụng AI như thế nào để giải mã mã lỗi. Trong phần này, bạn sẽ tìm thấy các ví dụ thực tế và kết quả có ý nghĩa.
1. Phát hiện sự cố bất thường cho các dự án mã nguồn mở
Hãy tưởng tượng một AI không chỉ tuân theo lệnh—mà còn suy nghĩ như một chuyên gia bảo mật. Đó chính là ý tưởng đằng sau Big Sleep, một công cụ phát hiện lỗ hổng mới được phát triển bởi Google DeepMind và Dự án Zero. Khác với các công cụ truyền thống, hệ thống này tự động quét qua các kho mã nguồn mở để tìm kiếm các lỗ hổng mà mắt người—và các công cụ tự động hóa hiện có—có thể bỏ qua.
Trong lần triển khai thực tế đầu tiên, nó đã phân tích các dự án phổ biến như FFmpeg và ImageMagick, phát hiện ra 20 lỗ hổng bảo mật chưa từng được biết đến.
Google nhấn mạnh rằng trong khi AI thúc đẩy quá trình phát hiện, sự giám sát của con người vẫn là yếu tố thiết yếu trong suốt quá trình đánh giá. Với các sáng kiến như vậy, Google đang định vị mình ở vị trí tiên phong trong lĩnh vực phòng thủ mạng chủ động thế hệ mới.
2. Phân công lỗi thông minh bằng AI
Trong các dự án phần mềm quy mô lớn, việc phân loại báo cáo lỗi—gán chúng cho nhà phát triển phù hợp—là một công việc tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Báo cáo lỗi chứa văn bản miễn phí, đoạn mã, bản ghi stack trace và các đầu vào phức tạp khác. Các mô hình truyền thống dựa trên tính năng bag-of-words (BOW) thường bỏ qua ngữ cảnh và đơn đặt hàng, dẫn đến độ chính xác không tối ưu.
Một nhóm kỹ sư của IBM Research đã bước lên với một giải pháp đột phá: DeepTriage. Họ đề xuất sử dụng mạng thần kinh tái phát hai chiều dựa trên sự chú ý (DBRNN-A) để học các biểu diễn phong phú, nhạy cảm với ngữ cảnh trực tiếp từ tiêu đề và mô tả lỗi.
DeepTriage đã tận dụng cả các báo cáo lỗi đã được phân loại (đã sửa) và chưa được phân loại (đang mở) — khác với các nghiên cứu trước đây, vốn bỏ qua khoảng 70% dữ liệu này — cho việc học tính năng không giám sát. Sau khi chuyển đổi các báo cáo lỗi thành các tính năng vectơ dày đặc, các mô hình phân loại khác nhau (softmax, SVM, Naïve Bayes, khoảng cách cosine) đã được đào tạo trên biểu diễn này để dự đoán nhà phát triển có khả năng cao nhất.
DBRNN-A vượt trội so với các mô hình BOW truyền thống và mô hình thống kê — mang lại độ chính xác trung bình Rank-10 cao hơn đáng kể (tức là nhà phát triển được xếp hạng trong top 10 dự đoán).
3. Phát hiện sớm các báo cáo lỗi không hợp lệ
Một nghiên cứu mở trong Tạp chí Kỹ thuật Phần mềm Thực nghiệm đã xem xét cách các mô hình học máy giúp xác định các báo cáo lỗi không hợp lệ hoặc spam trong môi trường công nghiệp. Việc có quá nhiều báo cáo không hợp lệ làm chậm quá trình phân loại và làm mờ ưu tiên.
Các công cụ giải thích bằng hình ảnh và lời nói — sử dụng các khung giải thích ML tiên tiến nhất — đã tăng đáng kể mức độ tin cậy so với các dự đoán không minh bạch. Bằng cách áp dụng các mô hình được tùy chỉnh để phát hiện các bài nộp/gửi không hợp lệ từ sớm, chúng đã giảm đáng kể lượng thông tin không cần thiết trong hàng đợi lỗi.
Điều này có nghĩa là các nhóm phân loại dành nhiều thời gian hơn cho các lỗi thực sự quan trọng và ít thời gian hơn cho việc lọc các lỗi không quan trọng.
📚 Xem thêm: Cách sử dụng AI trong DevOps
Thách thức và Giới hạn của AI trong Quản lý và Giải quyết Lỗi đang theo dõi
AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng giống như bất kỳ công cụ nào, nó cũng có những hạn chế. Dưới đây là những điều cần lưu ý khi triển khai AI trong việc đang theo dõi và giải quyết lỗi:
Chất lượng đầu vào
AI phát huy hiệu quả tối đa với các báo cáo lỗi có cấu trúc và chi tiết — tiêu đề, các bước tái hiện, thẻ mức độ nghiêm trọng, dữ liệu môi trường và các thông tin quan trọng khác. Tuy nhiên, hầu hết các tổ chức vẫn phải đối mặt với các báo cáo không nhất quán, thiếu sót hoặc thậm chí trùng lặp rải rác trên các chủ đề Slack, bảng tính và hệ thống theo dõi vấn đề. Nếu đưa những báo cáo đó vào hệ thống AI, kết quả thu được sẽ tương tự: lỗi được phân loại sai, ưu tiên bị đặt sai chỗ và thời gian phát triển bị lãng phí.
📮ClickUp Insight: 30% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng công cụ AI cho nghiên cứu và thu thập thông tin. Nhưng liệu có AI nào giúp bạn tìm lại tệp tin bị mất tại công việc hoặc chủ đề Slack quan trọng mà bạn quên lưu không?
Đúng vậy! Tính năng Tìm kiếm Kết nối được hỗ trợ bởi AI của ClickUp có thể tìm kiếm ngay lập tức trên toàn bộ nội dung không gian làm việc của bạn, bao gồm cả các ứng dụng của bên thứ ba được tích hợp, cung cấp thông tin, tài nguyên và câu trả lời. Tiết kiệm lên đến 5 giờ mỗi tuần với tính năng tìm kiếm nâng cao của ClickUp!
Sự thiên vị của mô hình và bẫy phụ thuộc quá mức
AI được đào tạo chủ yếu trên các lỗi lịch sử có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện các loại lỗi mới—đặc biệt là những lỗi do các bộ công nghệ mới nổi, tích hợp bất thường hoặc các trường hợp biên chưa từng gặp trước đây. Rủi ro ở đây là sự tự tin sai lầm: AI có thể phân loại một lỗi nghiêm trọng mới là lỗi trùng lặp có ưu tiên thấp, làm chậm quá trình sửa lỗi và làm suy giảm niềm tin.
Thực tế, các chuyên gia cảnh báo rằng sự phụ thuộc quá mức vào AI mà không có sự giám sát có thể phản tác dụng. Các doanh nghiệp cần tích hợp AI vào các lĩnh vực cụ thể, có rủi ro thấp như ưu tiên vấn đề—nhưng nhấn mạnh rằng nếu không có cách tiếp cận cẩn thận này, các công cụ AI thực sự có thể cản trở năng suất và tinh thần của các nhà phát triển.
Hạ tầng và độ tin cậy hoạt động
Trong khi 94% kỹ sư backend và lãnh đạo CNTT đang sử dụng công cụ AI, chỉ 39% có khung làm việc nội bộ vững chắc để hỗ trợ chúng. Sự chênh lệch này dẫn đến các hệ thống gặp khó khăn khi mở rộng quy mô, làm suy giảm niềm tin hoặc tạo ra thêm nợ kỹ thuật.
Khoảng cách niềm tin
Niềm tin là một chủ đề đáng để suy ngẫm. Các kỹ sư và quản lý hỗ trợ sẽ không chấp nhận một cách mù quáng các nhiệm vụ do AI điều khiển cho đến khi hệ thống đã chứng minh được độ tin cậy của mình một cách nhất quán. Khoảng cách niềm tin này có nghĩa là việc áp dụng thường chậm hơn so với những gì nhà cung cấp hứa hẹn.
Thêm vào đó là các chi phí ẩn trong quá trình triển khai—thời gian dành cho việc tích hợp với hệ thống kiểm soát phiên bản, CI/CD và công cụ giám sát—và rõ ràng rằng AI không phải là giải pháp cắm và chạy.
Vấn đề về tính minh bạch
Nhiều hệ thống AI hoạt động như những "hộp đen", đưa ra nhãn mức độ nghiêm trọng hoặc đề xuất sửa lỗi mà không có bối cảnh. Các nhóm muốn biết tại sao một lỗi được ưu tiên hoặc được chuyển đến một nhóm cụ thể. Không có tính minh bạch, các nhà lãnh đạo do dự khi đưa ra quyết định phát hành quan trọng dựa trên kết quả của AI.
📌 Tóm lại: AI có thể tăng tốc những gì đã hoạt động hiệu quả — nhưng nếu quy trình của bạn lộn xộn, nó có thể làm trầm trọng thêm vấn đề. Nhận diện những giới hạn này từ đầu là sự khác biệt giữa việc triển khai thất bại và công việc được hỗ trợ bởi AI thành công.
Các phương pháp tốt nhất để triển khai AI trong giải quyết lỗi
Nếu AI không phải là giải pháp thần kỳ, thì cách sử dụng nó như thế nào là đúng? Hãy xem xét các nguyên tắc tốt nhất sau đây:
Xem AI như một con dao mổ, không phải là một cái búa
Bắt đầu bằng cách xác định điểm nghẽn hẹp nhất, gây đau đầu nhất trong quy trình xử lý lỗi của bạn — có thể là các báo cáo trùng lặp làm tắc nghẽn quá trình phân loại, hoặc thời gian lãng phí khi gán vấn đề thủ công. Áp dụng AI vào đó trước tiên. Những thành công nhanh chóng sẽ tạo đà và xây dựng niềm tin giữa các nhóm kỹ thuật, đội ngũ hỗ trợ và nhóm sản phẩm.
🧠 Thông tin thú vị: 92,4% tổ chức phần mềm đã ghi nhận tác động tích cực đối với quy trình phát triển phần mềm (SDLC) sau khi áp dụng AI. Điều này không phải ngẫu nhiên. Thực tế, nó phản ánh việc triển khai thông minh và tập trung.
Hãy ưu tiên hàng đầu việc duy trì chất lượng dữ liệu
AI học hỏi từ những gì bạn cung cấp cho nó. Đảm bảo các báo cáo lỗi nhất quán, với các trường được ghi nhãn rõ ràng cho môi trường, các bước tái hiện và mức độ nghiêm trọng.
Tiêu chuẩn hóa quy trình tiếp nhận giúp cải thiện đáng kể khả năng phân loại và ưu tiên chính xác của AI. Nhiều nhóm thành công tạo ra các mẫu hoặc biểu mẫu nộp đơn nhẹ nhàng, đảm bảo mỗi báo cáo đều có đầy đủ thông tin cần thiết trước khi AI xử lý.
Giữ con người trong vòng lặp
AI có thể giỏi nhất trong việc nhận diện mẫu, nhưng nó vẫn không thể so sánh với phán đoán của con người. Hãy để nó đề xuất mức độ nghiêm trọng, ưu tiên hoặc thậm chí các bản sửa lỗi mã nguồn — nhưng cho phép các kỹ sư xác minh chúng. Theo thời gian, khi tỷ lệ chính xác tăng lên, sự giám sát của con người có thể được giảm bớt. Sự chuyển giao dần dần này giúp xây dựng niềm tin thay vì gây ra sự phản đối.
Hãy cẩn thận trong việc đo lường
Bạn không thể đưa ra quyết định áp dụng AI dựa trên cảm tính. Theo dõi các chỉ số như MTTR (thời gian trung bình để giải quyết), MTTD (thời gian trung bình để phát hiện), tỷ lệ mở lại và lỗi thoát trước và sau khi triển khai AI. Các nhóm công bố những cải thiện này nội bộ — “thời gian phân loại giảm từ bốn giờ xuống 20 phút” — sẽ nhận được sự ủng hộ nhanh chóng từ cả lãnh đạo và kỹ sư.
Hướng tới tính minh bạch và khả năng giải thích
Nếu bạn muốn tránh vấn đề "hộp đen", hãy chọn các hệ thống cho thấy lý do tại sao một lỗi được ưu tiên hoặc liên kết với nguyên nhân gốc rễ cụ thể.
Hãy nghĩ đến lâu dài và ưu tiên hệ thống
Deloitte dự đoán rằng đến năm 2027, ngay cả trong các ước tính thận trọng, AI tạo sinh sẽ được tích hợp rộng rãi trong các sản phẩm kỹ thuật số—kể cả trong quy trình xử lý lỗi. Điều đó có nghĩa là AI cần phải phù hợp với kiến trúc, văn hóa và chiến lược—không chỉ là những thành công nhanh chóng tiếp theo.
Tương lai của AI trong việc giải quyết lỗi
Hãy cùng nhìn vào tương lai để xem AI đang định hướng quá trình giải quyết lỗi theo hướng nào tiếp theo.
Trí tuệ nhân tạo (AI) tự chủ chuyển từ vai trò trợ lý sang đồng đội tự chủ
Đến năm 2028, 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động bởi các tác nhân AI.
Sự chuyển đổi sang AI tự động—các tác nhân tự động có khả năng hành động, ra quyết định và thích ứng—đang diễn ra nhanh chóng. Việc phân loại lỗi là mục tiêu tự nhiên trong lĩnh vực này, với AI sớm có thể chẩn đoán, ưu tiên và thậm chí khắc phục một số loại lỗi—mà không cần kỹ sư can thiệp.
📮 ClickUp Insight: 15% người lao động lo ngại tự động hóa có thể đe dọa một phần công việc của họ, nhưng 45% cho rằng nó sẽ miễn phí cho họ tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Câu chuyện đang thay đổi — tự động hóa không thay thế các vai trò công việc, mà đang định hình lại chúng để mang lại tác động lớn hơn.
Ví dụ, đối tượng/kỳ/phiên bản trong quá trình ra mắt sản phẩm, các Trợ lý AI của ClickUp có thể tự động hóa phân công công việc, nhắc nhở hạn chót và cung cấp cập nhật trạng thái theo thời gian thực, giúp các nhóm ngừng theo dõi cập nhật và tập trung vào chiến lược. Đó chính là cách các quản lý dự án trở thành nhà lãnh đạo dự án!
💫 Kết quả thực tế: Lulu Press tiết kiệm 1 giờ mỗi ngày cho mỗi nhân viên nhờ sử dụng ClickUp tự động hóa — dẫn đến tăng 12% hiệu suất công việc.
Khả năng tự phục hồi và kiểm thử dự đoán trở thành tiêu chuẩn
Khi các ứng dụng ngày càng phức tạp và chu kỳ phát hành ngày càng ngắn, khả năng tự phục hồi và kiểm thử dự đoán đang chuyển từ "tính năng tiện ích" thành hạ tầng thiết yếu.
Một nghiên cứu trường hợp cho thấy các nhóm QA bị mắc kẹt trong một chu kỳ gây bực bội: Các kịch bản kiểm thử dễ vỡ bị hỏng sau mỗi lần cập nhật giao diện người dùng nhỏ, và các kỹ sư phải tiêu tốn hơn 40 giờ mỗi tháng chỉ để duy trì các bài kiểm thử tự động hóa. Điều này tốn kém, chậm chạp và làm mất tinh thần.
Sau đó, họ giới thiệu một khung tự phục hồi được hỗ trợ bởi AI/ML. Thay vì sụp đổ mỗi khi một thành phần thay đổi, hệ thống thích ứng theo thời gian thực — tự động xác định lại các địa điểm và cập nhật bản thân mà không cần can thiệp thủ công liên tục.
Tác động là rất đáng kể. Thời gian bảo trì hàng tháng giảm từ khoảng 40 giờ xuống còn 12 giờ, tương đương với mức giảm 70%. Chi phí cũng giảm theo, với mức tiết kiệm ước tính khoảng 60%, và hệ thống phát hiện thích ứng duy trì tỷ lệ thành công ấn tượng khoảng 85% trong việc xử lý các thay đổi.
Trí tuệ nhân tạo tạo ra các bài kiểm tra, sửa lỗi và hơn thế nữa
Các mô hình sinh thành đã bắt đầu tạo ra các trường hợp kiểm thử và chẩn đoán các mẫu lỗi. Một bài báo nghiên cứu quan trọng nhấn mạnh cách AI có thể động tạo ra và điều chỉnh các bài kiểm thử dựa trên ngữ cảnh — nâng cao hiệu quả kiểm thử hồi quy và giảm thiểu sự giám sát của con người.
Lập trình viên chuyển từ vai trò "chữa cháy" sang vai trò "kiến trúc sư"
70% các nhà phát triển không coi AI là một mối đe dọa.
AI giúp các kỹ sư dành ít thời gian hơn cho việc gỡ lỗi lặp đi lặp lại và nhiều thời gian hơn cho việc giải quyết vấn đề chiến lược và đổi mới.
Việc tích hợp AI đã thay đổi hoàn toàn quá trình phát triển phần mềm, giảm đáng kể gánh nặng cho các nhà phát triển bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tối ưu hóa quy trình làm việc và miễn phí thời gian cho các nhà phát triển tập trung vào giải quyết vấn đề sáng tạo và đổi mới.
Việc tích hợp AI đã thay đổi hoàn toàn quá trình phát triển phần mềm, giảm đáng kể gánh nặng cho các nhà phát triển bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tối ưu hóa quy trình làm việc và miễn phí thời gian cho các nhà phát triển tập trung vào giải quyết vấn đề sáng tạo và đổi mới.
Chỉ trong vài năm tới, các nhóm sẽ không còn tranh luận liệu AI có nên hỗ trợ hay không. Thay vào đó, họ sẽ quyết định AI nào sẽ xử lý nhật ký, AI nào sẽ phân loại và AI nào sẽ soạn thảo bản sửa lỗi.
AI không chỉ đứng bên cạnh nhóm của bạn, mà còn đứng Front — phát hiện các điểm yếu để bạn có thể xây dựng những con đường mượt mà hơn phía trước.
📚 Xem thêm: Các trợ lý AI tốt nhất cho mã
Loại bỏ lỗi, không làm mất thời gian của nhóm. Hãy thử ClickUp!
Tương lai thực sự của AI trong việc đang theo dõi và giải quyết lỗi nằm ở khả năng dự đoán, chứ không phải xử lý sự cố. Và đó chính là điểm mạnh của ClickUp.
ClickUp không chỉ là một công cụ theo dõi lỗi thông thường; nó là ứng dụng toàn diện cho công việc, tích hợp quy trình tiếp nhận, phân loại, thực thi, đánh giá sau dự án và báo cáo vào một nền tảng duy nhất. Với AI được tích hợp trực tiếp vào các nhiệm vụ ClickUp, tài liệu, biểu mẫu và bảng điều khiển, bạn có mọi thứ cần thiết để giải quyết lỗi nhanh hơn, học hỏi từ chúng và giữ cho nhóm tập trung vào việc xây dựng những điều quan trọng.
Tóm lại: AI giúp bạn loại bỏ lỗi. ClickUp giúp bạn loại bỏ sự hỗn loạn.
Thử dùng ClickUp miễn phí ngay hôm nay!
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Sự khác biệt giữa đang theo dõi lỗi bằng AI và đang theo dõi lỗi truyền thống là gì?
Đang theo dõi lỗi bằng AI tự động hóa việc phát hiện, phân loại và ưu tiên các vấn đề bằng cách sử dụng học máy, trong khi đang theo dõi lỗi truyền thống phụ thuộc vào nhập liệu thủ công và phân loại thủ công. AI giảm thiểu thông tin không cần thiết, phát hiện các bản sao trùng lặp và đẩy nhanh quá trình giải quyết, trong khi các quy trình thủ công có thể chậm hơn và dễ xảy ra lỗi hơn.
Độ chính xác của AI trong việc phát hiện lỗi là bao nhiêu?
Theo các nghiên cứu được đánh giá ngang hàng và thử nghiệm trong ngành, các mô hình phát hiện lỗi AI hiện đại đạt độ chính xác lên đến 90% trong phân loại và phát hiện lỗi. Độ chính xác được cải thiện với các báo cáo lỗi có cấu trúc và tập dữ liệu đào tạo lớn hơn.
AI ưu tiên lỗi như thế nào?
AI ưu tiên các lỗi bằng cách phân tích mức độ nghiêm trọng, tác động đến người dùng, tần suất và bối cảnh kinh doanh. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử và tín hiệu thời gian thực để đề xuất mức độ ưu tiên, giúp các vấn đề có tác động lớn được ưu tiên giải quyết trước các vấn đề ít quan trọng hơn.
AI có thể tự động sửa lỗi không?
Có, trong một số trường hợp giới hạn. Các công cụ AI như Getafix của Facebook và GitHub Copilot Autofix đề xuất hoặc tạo ra các bản sửa lỗi cho các mẫu lỗi lặp lại. Trong hầu hết các trường hợp, các kỹ sư con người vẫn phải xem xét và xác minh các bản vá trước khi triển khai.
Liệu AI có thể dự đoán lỗi trước khi chúng xảy ra?
AI có thể dự đoán các khu vực dễ xảy ra lỗi bằng cách sử dụng dữ liệu lỗi lịch sử, chỉ số phức tạp của mã nguồn và mẫu kiểm thử. Phân tích dự đoán giúp xác định các mô-đun có rủi ro cao, cho phép các nhóm tăng cường kiểm thử hoặc tái cấu trúc mã nguồn một cách chủ động.
Chi phí triển khai hệ thống đang theo dõi lỗi bằng AI là bao nhiêu?
Chi phí có thể thay đổi. Nhiều công cụ cung cấp gói miễn phí, trong khi các giải pháp AI quy mô Enterprise có thể được định giá tùy chỉnh, phụ thuộc vào khối lượng sử dụng, tích hợp và nhu cầu phân tích nâng cao.
Các công cụ AI tích hợp với Jira hoặc GitHub như thế nào?
Hầu hết các giải pháp đang theo dõi lỗi AI đều tích hợp trực tiếp với Jira và GitHub thông qua API, ứng dụng hoặc plugin. Các tích hợp này cho phép các công việc lỗi, commit và yêu cầu Hợp nhất được liên kết chặt chẽ, đảm bảo quá trình phân loại và giải quyết diễn ra trơn tru hơn.
Những thách thức của AI trong việc gỡ lỗi là gì?
Các thách thức của AI trong việc gỡ lỗi bao gồm vấn đề chất lượng dữ liệu, thiên vị mô hình, thiếu minh bạch và khoảng cách niềm tin. AI có thể phân loại sai các lỗi mới, gây ra chi phí triển khai ẩn hoặc hoạt động như một "hộp đen" mà không thể giải thích được.
Liệu việc đang theo dõi lỗi bằng AI có thay thế các kỹ sư kiểm thử chất lượng (QA) không?
Không, đang theo dõi lỗi bằng AI không thay thế các kỹ sư kiểm thử chất lượng (QA). AI tự động hóa các tác vụ lọc và phát hiện lặp đi lặp lại, nhưng các kỹ sư QA vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá, kiểm thử khám phá và xác minh các bản sửa lỗi. AI hỗ trợ các nhóm QA, giúp họ tập trung vào chiến lược, các trường hợp đặc biệt và cải thiện chất lượng phần mềm.