Có những ngày, việc lập trình cảm giác như đang bay. Bạn đang trong trạng thái tập trung cao độ, mỗi mã bạn viết đều hoàn hảo, và bạn nhận ra lý do tại sao mình lại yêu thích nó ngay từ đầu.
Còn những ngày khác? Đó là bạn, một đống tab không dứt, một lỗi cứng đầu, và cảm giác lo lắng rằng điều này sẽ chiếm hết cả ngày của bạn.
Lập trình cặp với AI dành cho những ngày bận rộn (và cả những ngày tốt đẹp nữa).
Đây là người bạn đồng hành lập trình không bao giờ mệt mỏi, có thể phát hiện lỗi trong mã nguồn của bạn, đề xuất phương pháp thay thế khi bạn gặp bế tắc, và thậm chí viết toàn bộ trường hợp thử nghiệm từ đầu!
Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích lập trình cặp AI, lợi ích của nó và so sánh với phương pháp truyền thống. Chúng ta cũng sẽ khám phá một số công cụ lập trình cặp AI phổ biến giúp công việc của bạn trở nên dễ dàng hơn.
AI Pair Programming là gì?
Lập trình cặp với AI bao gồm việc hợp tác với một trợ lý AI trong môi trường phát triển tích hợp (IDE) của bạn, giống như có một kỹ sư thứ hai trên người dùng được cấp phép. Điều này tương tự như công việc với một đối tác con người, nhưng với các mô hình học máy xử lý phần còn lại
Tại cốt lõi, một lập trình viên cặp đôi AI thực hiện ba việc cần làm sau một cách xuất sắc:
- Hiểu mục tiêu của bạn: Đọc mã nguồn và bối cảnh dự án của bạn để nắm bắt bức tranh tổng thể về những gì bạn đang cố gắng xây dựng hoặc sửa chữa
- Đề xuất thay đổi: Cung cấp các đề xuất thông minh, có phạm vi từ việc hoàn thành dòng mã bạn đang gõ đến việc hoàn thành toàn bộ mã
- Giải thích và đánh giá: Phân tích các khối mã phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản, trả lời các truy vấn của bạn và thậm chí giải thích tại sao các đề xuất của nó tốt hơn
🚫 AI pair programming không phải là: Chế độ tự động. AI sẽ không quyết định kiến trúc của bạn hoặc xác định chính sách bảo mật của bạn. Nó chỉ đưa ra đề xuất — bạn là người quyết định những gì sẽ được đưa vào mã và những gì sẽ bị loại bỏ.
📚 Đọc thêm: Sự khác biệt giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Lập trình cặp bằng AI so với lập trình cặp do con người thực hiện
Trong lập trình cặp truyền thống, hai nhà phát triển chia sẻ một màn hình duy nhất — một người gõ mã (gọi là "driver") và người kia kiểm tra mã (gọi là "navigator"). Cách làm này tuy hợp tác nhưng cũng tốn nhiều thời gian. Hơn nữa, việc tìm được đối tác có nhịp độ (và sự kiên nhẫn) phù hợp với bạn không phải lúc nào cũng dễ dàng.
Lập trình cặp với AI dựa trên ý tưởng hai bộ não cùng thực hiện công việc giải quyết một vấn đề cùng lúc, nhưng thay thế người thứ hai (hoặc người điều hướng) bằng một mô hình AI.
Ưu điểm? Trợ lý AI luôn sẵn sàng 24/7 và không bao giờ mệt mỏi.
Và vì nó được đào tạo trên một kho mã nguồn khổng lồ, nó có thể đưa ra các đề xuất cực kỳ phù hợp, là nhà cung cấp nhiều giải pháp đa dạng cho một vấn đề, tạo mã và phát hiện các lỗi tinh vi mà con người có thể bỏ qua.
| Aspect | Lập trình cặp truyền thống | Lập trình cặp bằng AI |
| Người tham gia | Hai nhà phát triển con người thực hiện công việc cùng nhau | Một nhà phát triển có công việc cùng trợ lý lập trình mã AI |
| Phong cách hợp tác | Thảo luận liên tục bằng lời nói, ra quyết định chia sẻ, luân phiên giữa vai trò "người lái" và "người hướng dẫn" | Con người định hướng bối cảnh và ý định; AI đề xuất mã, giải thích hoặc các phương án thay thế ngay lập tức |
| Chia sẻ kiến thức | Sự chuyển giao mạnh mẽ kiến thức chuyên môn, thực hành mã và phương pháp giải quyết vấn đề giữa con người | AI cung cấp các đề xuất và giải thích về mã nguồn, nhưng có giới hạn trong việc chuyển giao kiến thức chuyên môn hoặc kiến thức kinh doanh của con người |
| Tính khả dụng | Yêu cầu sự phối hợp về thời gian và nỗ lực giữa hai nhà phát triển | Có sẵn theo yêu cầu, 24/7, không bị giới hạn bởi lịch trình |
| Lợi ích học tập | Xây dựng kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp và hướng dẫn | Tăng tốc quá trình học tập cá nhân bằng cách cung cấp phản hồi nhanh chóng và các đoạn mã mẫu do nhà cung cấp cung cấp |
| Tốc độ & năng suất | Có thể chậm hơn do các cuộc thảo luận và quá trình đạt được sự đồng thuận | Thông thường, việc viết và gỡ lỗi mã diễn ra nhanh hơn, mặc dù việc kiểm tra vẫn là cần thiết |
| Kiểm tra chất lượng | Peer liên tục kiểm tra mã nguồn về thiết kế, phong cách và tính chính xác | AI kiểm tra các mẫu và cú pháp, nhưng có thể bỏ qua các vấn đề cụ thể về ngữ cảnh hoặc kiến trúc |
| Các trường hợp sử dụng tốt nhất | Giải quyết vấn đề phức tạp, đào tạo nhân viên mới, nâng cao sự gắn kết của nhóm | Thiết kế mẫu nhanh, gỡ lỗi, tạo mã mẫu, tăng năng suất cá nhân |
👀 Bạn có biết? Một thí nghiệm có kiểm soát tại Google, với sự tham gia của 96 kỹ sư toàn thời gian, đã phát hiện ra rằng sự hỗ trợ của AI đã rút ngắn thời gian hoàn thành công việc khoảng 21% — mặc dù với khoảng tin cậy rộng. Nghiên cứu cho thấy những người dành nhiều thời gian viết mã hàng ngày sẽ đạt được kết quả tốt hơn
AI Pair Programming công việc như thế nào?
Bắt đầu với một công cụ lập trình cặp AI không phải là điều khó khăn. Nó hoạt động tương tự như việc cài đặt bất kỳ plugin hoặc phần mở rộng nào khác. Cài đặt, cấu hình và bạn đã sẵn sàng để bắt đầu mã hóa.
Hãy cùng tìm hiểu từng bước một:
- *chọn trợ lý AI phù hợp với người dùng được cấp phép của bạn: Tìm công cụ lập trình cặp AI phù hợp với công việc của bạn và tích hợp dễ dàng với thiết lập hiện có. Chọn công cụ có uy tín về tính toàn vẹn dữ liệu và bảo mật cao
- cài đặt và đăng nhập: *Thêm phần mở rộng hoặc plugin vào thiết lập của bạn, sau đó tạo tài khoản để đăng nhập. Đảm bảo bạn cấp quyền truy cập cho nó vào mã/tệp tin/dữ liệu của bạn (giới hạn quyền truy cập nếu cần thiết)
- Bắt đầu mã: Bắt đầu bằng cách nhập các truy vấn hoặc yêu cầu của bạn. Hãy rõ ràng và cụ thể nhất có thể vì càng cung cấp nhiều chi tiết, kết quả sẽ càng tốt
- Gợi ý xem xét: Bạn có thể chấp nhận và điều chỉnh hoặc thậm chí từ chối các gợi ý mã do AI tạo ra. Không có quy tắc cứng nhắc nào bắt buộc bạn phải điều chỉnh mã nguồn của mình theo những gì AI đề xuất. Hãy nhớ rằng, bạn hoàn toàn kiểm soát quá trình này
- hỏi thêm câu hỏi: *Nhiều nền tảng AI hỗ trợ cuộc hội thoại hai chiều. Vì vậy, nếu bạn không hiểu một đề xuất nào đó, hãy đặt câu hỏi hoặc hướng dẫn nó theo hướng đúng
- Kiểm tra, lặp lại và hoàn thiện: Khi bạn đã hài lòng với mã, hãy chạy các bài kiểm tra để đánh giá hiệu quả của nó. Điều chỉnh các lệnh nhắc nếu bài kiểm tra không thành công và tinh chỉnh mã của bạn
- Hãy biến nó thành một phần của thói quen của bạn: Bắt đầu từ từ. Sử dụng nó trước tiên để viết tài liệu cho mã nguồn hoặc kiểm thử đơn vị. Khi bạn cảm thấy thoải mái hơn, bạn sẽ tự nhiên sử dụng AI cho các công việc phức tạp hơn, như gỡ lỗi hoặc thậm chí đề xuất các mẫu kiến trúc
⚡ Kho mẫu: Gặp khó khăn trong việc tổ chức các dự án phát triển phần mềm? Sử dụng các mẫu kế hoạch phát triển phần mềm này để xác định phạm vi, ưu tiên các mục tiêu và đảm bảo tiến độ triển khai.
Lợi ích của lập trình cặp AI
Dưới đây là năm lợi ích rõ ràng của việc lập trình cặp với AI để nâng cao quy trình phát triển của bạn:
- tăng tốc lập trình mà không cần cắt giảm chất lượng: *Các lập trình viên AI tạo ra các đề xuất mã nguồn theo thời gian thực, giúp các nhà phát triển chuyển từ ý tưởng sang thực thi với ít nỗ lực hơn
- Nâng cao chất lượng mã toàn diện: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được đào tạo trên các cơ sở dữ liệu rộng lớn và chất lượng cao. Điều đó có nghĩa là công cụ AI của bạn có thể đề xuất các giải pháp tuân thủ các tiêu chuẩn tốt nhất. Kết quả? Mã nguồn của bạn trở nên sạch sẽ hơn và ít lỗi hơn
- Học nhanh hơn trong khi mã: Đối với các lập trình viên mới hoặc thậm chí những người có kinh nghiệm đang thử sức với các ngôn ngữ lập trình mới, AI hoạt động như một người hướng dẫn. Nó giải thích các đề xuất, cung cấp các gợi ý có ngữ cảnh và trả lời các thắc mắc của bạn
- tiếp tục tiến độ dự án ngay cả khi đồng đội không có mặt: *AI không ngừng làm việc vào lúc 6 giờ chiều hay cần nghỉ giải lao. Bạn có thể tiếp tục công việc với năng suất mà không cần chờ đối tác con người kiểm tra mã của mình
- Tập trung nhiều hơn vào sự sáng tạo, ít hơn vào công việc lặp đi lặp lại: Khi có ít công việc lặp đi lặp lại hơn, các nhà phát triển dễ dàng duy trì trạng thái luồng sáng tạo trong thời gian dài hơn. Bằng cách xử lý các công việc thường xuyên như viết tài liệu, AI giúp giảm bớt gánh nặng cho bạn, từ đó nâng cao năng suất của nhà phát triển
🔍 Bạn có biết: Một cuộc khảo sát của GitHub cho thấy các nhà phát triển sử dụng GitHub Copilot hoàn thành công việc nhanh hơn 55% so với những người không sử dụng. Họ chỉ mất 1 giờ 11 phút (trung bình) để hoàn thành công việc, trong khi các nhà phát triển không sử dụng GitHub Copilot mất 2 giờ 41 phút!
📚 Đọc thêm: Các công cụ và trợ lý mã AI đáng thử
7 công cụ lập trình cặp AI phổ biến: So sánh nhanh
| Công cụ | Tính năng chính | Phù hợp nhất cho |
| ClickUp | 🌟 Viết mã nhanh hơn, nhận đề xuất tự động hoàn thành và giải thích mã với ClickUp Brain🌟 Tổ chức các công việc phát triển thành các sprint, đặt ngày đáo hạn và đang theo dõi trạng thái🌟 Viết, lưu trữ và hợp tác trên tài liệu API, hướng dẫn thiết lập, đoạn mã có thể tái sử dụng, các thực hành lập trình tốt nhất, v.v. , với ClickUp Tài liệu🌟 Thảo luận chi tiết triển khai hoặc yêu cầu phản hồi bằng cách sử dụng Bình luận Được Giao🌟 Tích hợp với GitHub, GitLab và các công cụ khác🌟 Theo dõi tốc độ sprint, số lượng lỗi hoặc trạng thái triển khai | Các nhà phát triển và nhóm muốn kết hợp mã và quản lý dự án trong một nền tảng duy nhất |
| GitHub Copilot | 🌟 Gán các vấn đề trực tiếp cho Copilot🌟 Phê duyệt/từ chối các đề xuất mã nguồn bằng Next Edit Suggestions🌟 Chuyển đổi giữa các mô hình chatbot khác nhau như Claude, Gemini và ChatGPT để viết mã🌟 Sử dụng các tác nhân AI để tự động lấy thông tin từ các repo + máy chủ MCP🌟 Công việc trên nhiều môi trường phát triển tích hợp (IDE) và ngôn ngữ lập trình khác nhau | Các nhà phát triển đã sử dụng GitHub và muốn nhận đề xuất mã nhanh chóng từ AI cùng với tích hợp chặt chẽ hơn với repo |
| Cursor | 🌟 Nhận đề xuất chỉnh sửa nhiều dòng tự động🌟 Sửa lỗi lập trình với các bản sửa thông minh🌟 Tự động trích xuất ngữ cảnh từ cơ sở mã nguồn của bạn bằng các mô hình trích xuất tùy chỉnh🌟 Thêm hình ảnh vào trò chuyện để bổ sung ngữ cảnh trực quan | Các nhà phát triển phần mềm muốn có một trợ lý lập trình tích hợp sâu có thể gỡ lỗi, tái cấu trúc và điều chỉnh mã trên quy mô lớn |
| Qodo | 🌟 Tạo các bài kiểm tra được hướng dẫn bằng trò chuyện ngay trong IDE của bạn🌟 Tạo, đề xuất và chỉnh sửa mã bằng AI chỉ trong vài giây🌟 Tự động hóa việc thực thi công việc với công nghệ lập trình thông minh🌟 Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình AI phụ thuộc vào tác vụ | Các nhà phát triển cá nhân và nhóm muốn sử dụng công nghệ tạo mã thông minh, được hướng dẫn bằng trò chuyện và nhận biết ngữ cảnh |
| Tabnine | 🌟 Nhận đề xuất mã nguồn do AI tạo ra dựa trên ngữ cảnh🌟 Triển khai bảo mật qua VPC, SaaS hoặc tại chỗ🌟 Tự động hóa việc tạo mã nguồn trực tiếp từ yêu cầu Jira🌟 Giải thích dự án của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên để nhanh chóng triển khai trợ lý AI | Các công ty có yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu/bảo mật và muốn sử dụng trợ giúp của AI trong phát triển phần mềm |
| Bolt | 🌟 Phát triển ứng dụng full-stack với AI (còn gọi là prompt-to-app)🌟 Điều chỉnh giao diện người dùng (UI) của ứng dụng một cách nhanh chóng với trình chỉnh sửa trực quan mạnh mẽ 🌟 Tùy chỉnh bên trong ứng dụng với quyền truy cập đầy đủ vào mã nguồn của ứng dụng🌟 Thêm mã tùy chỉnh một cách linh hoạt | Các startup, nhà phát triển ứng dụng và freelancer muốn tạo ra các ứng dụng full-stack từ một lệnh trong vài phút |
| AskCodi | 🌟 Tạo, kiểm tra và sửa lỗi mã của bạn với AI🌟 Tối ưu hóa mã nguồn hiện có một cách nhanh chóng🌟 Dịch mã nguồn giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau bằng công cụ dịch ngôn ngữ🌟 Giải thích mã nguồn phức tạp và lỗi với công cụ giải thích mã nguồn và lỗi | Sinh viên, lập trình viên mới vào nghề và bất kỳ ai cần nâng cao kỹ năng mã với những giải thích ngắn gọn |
📚Đọc thêm: Cách sử dụng ChatGPT để viết mã
Cách ClickUp bổ sung cho lập trình cặp AI
Khi lập trình, phần khó khăn thường không phải là viết mã, mà là tất cả những công việc xung quanh nó: kế hoạch sprint, đang theo dõi lỗi, ghi chép thay đổi và duy trì sự đồng bộ của nhóm.
ClickUp, ứng dụng tất cả trong một cho công việc, là giải pháp toàn diện cho nhóm phát triển phần mềm của bạn.
Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng nền tảng quản lý dự án phần mềm ClickUp để tập trung toàn bộ chu trình phát triển kỹ thuật của mình.
hình dung quy trình làm việc của bạn với ClickUp Views *
Với hơn 15 chế độ xem tùy chỉnh, bao gồm Danh sách, Bảng, Gantt, Lịch, Bản đồ tư duy, Khối lượng công việc và nhiều hơn nữa, mọi thành viên trong nhóm có thể chuyển đổi ngay lập tức sang chế độ xem phù hợp với công việc của họ.
Quản lý các công việc sprint một cách trực quan trên bảng Kanban, dự đoán dòng thời gian bằng biểu đồ Gantt và cân bằng sức chứa công việc thông qua chế độ xem Workload View.
Tập trung tài liệu bằng ClickUp Docs
ClickUp Docs cung cấp cho các nhóm phát triển một không gian duy nhất, kết nối để tạo, tổ chức và hợp tác trong việc biên soạn tài liệu.
Lập trình viên có thể tạo không giới hạn tài liệu, wiki và cơ sở kiến thức trực tiếp trong ClickUp. Với tính năng hợp tác thời gian thực, bạn có thể gắn thẻ đồng nghiệp, bình luận trực tiếp và thậm chí chuyển các đoạn văn bản thành các công việc có thể thực hiện được.
Vì tài liệu được lưu trữ cùng với các công việc và dự án, chúng luôn được kết nối với công việc đang diễn ra. Dù bạn đang tài liệu hóa các điểm cuối API, ghi chép các buổi retro sprint hay xây dựng cơ sở kiến thức, mọi thứ đều luôn sẵn sàng và được cập nhật liên tục.
theo dõi tiến độ với ClickUp Sprints *
Quản lý các sprint thông qua bảng tính hoặc nhiều công cụ khác nhau nhanh chóng khiến các nhóm phát triển mất khả năng hiển thị. Biểu đồ Burndown không phản ánh thực tế, các rào cản xuất hiện quá muộn và ưu tiên của backlog bị chôn vùi.
Với ClickUp Sprints, các nhóm phát triển của bạn có thể quản lý toàn bộ chu kỳ sprint trong một không gian làm việc duy nhất. Đặt ngày bắt đầu và kết thúc sprint, phân công công việc với điểm câu chuyện hoặc ước lượng thời gian, theo dõi kết quả thông qua biểu đồ burndown và velocity theo thời gian thực, và tự động chuyển các công việc chưa hoàn thành sang sprint tiếp theo.
Nó cung cấp cho các nhà phát triển và quản lý dự án (PM) chế độ xem rõ ràng, thống nhất về toàn bộ chu trình phát triển phần mềm (SDLC).
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Ghi lại các cuộc thảo luận kế hoạch sprint, cuộc họp standup, đánh giá mã nguồn hoặc tranh luận về kiến trúc ngay lập tức dưới dạng ghi chú có cấu trúc với công cụ AI Notetaker trong ClickUp.
Tự động hóa việc tạo tài liệu, đánh giá và cuộc họp hàng ngày bằng ClickUp Brain
ClickUp Brain thay đổi cách các nhóm phát triển quản lý chu trình phát triển phần mềm (SDLC) từ giai đoạn kế hoạch đến khi phát hành.
Hãy để nhóm của bạn tập trung vào việc viết và triển khai mã nguồn chất lượng, trong khi Brain sẽ xử lý:
- Tự động hóa tài liệu: Tạo tài liệu kỹ thuật, ghi chú kiến trúc và tóm tắt tính năng chỉ trong vài giây
- Kiểm tra mã nhanh hơn: Tạo các trường hợp thử nghiệm nhanh chóng và phát hiện các trường hợp biên ngay lập tức
- Cập nhật sprint và cuộc họp standup: Tóm tắt tiến độ, các rào cản và các bước tiếp theo mà không cần nỗ lực thủ công
- Phản hồi bình luận và ghi chú: Soạn thảo phản hồi và tóm tắt các cuộc thảo luận thành những điểm chính rõ ràng
Muốn biết các phương pháp tốt nhất để sử dụng AI trong việc viết tài liệu? Video này sẽ giúp bạn.
Giảm bớt công việc thủ công với ClickUp Automations
Lập trình viên không nên phải lãng phí thời gian di chuyển công việc, cập nhật trạng thái hoặc quản lý các công việc lặp đi lặp lại trong sprint.
ClickUp Tự động hóa xử lý các công việc lặp đi lặp lại để nhóm của bạn có thể tập trung vào việc phát triển, kiểm thử và triển khai phần mềm. Một số trường hợp sử dụng bao gồm:
- Các chu kỳ sprint được tối ưu hóa: Tự động di chuyển các công việc đã sẵn sàng từ danh sách công việc chưa hoàn thành (backlog) vào sprint, phân công chúng và cập nhật trạng thái khi tiến độ được thực hiện
- Đang theo dõi lỗi dễ dàng: Tự động gắn thẻ, phân công và ưu tiên các phiếu lỗi ngay khi chúng được báo cáo
- *kiểm tra mã thông minh hơn: Kích hoạt thông báo cho người kiểm tra khi trạng thái của công việc liên kết với PR thay đổi, giúp giảm thiểu sự chậm trễ
- Chuyển giao nhanh hơn: Tự động phân công công việc khi công việc chuyển sang giai đoạn kiểm thử (QA) và đặt ngày đáo hạn để duy trì chu kỳ kiểm thử ổn định
- Quy trình làm việc nhất quán: Tự động hóa các quy trình lặp lại—như đóng các vấn đề đã giải quyết, lưu trữ các sprint đã hoàn thành hoặc cập nhật tài liệu—mà không cần can thiệp thủ công
🌟 Bonus: Trong khi các quy trình tự động hóa xử lý các tác vụ có thể dự đoán được, các tác nhân tự động hóa được xây dựng sẵn của ClickUp hoạt động ngầm và đưa ra các quyết định chủ động cho nhóm phát triển của bạn. Một tác nhân không chỉ có thể giao nhiệm vụ sửa lỗi mà còn điều chỉnh ưu tiên sprint khi các rào cản tích tụ.
Các nhóm cũng có thể thiết kế các Trợ lý Tùy chỉnh phù hợp với quy trình làm việc của họ — chẳng hạn như một trợ lý theo dõi các yêu cầu hợp nhất, đánh dấu các mẫu mã có rủi ro cao hoặc tự động tạo ghi chú phát hành.
Cùng nhau, chúng biến quản lý quy trình làm việc từ các cập nhật phản ứng thành một hệ thống thích ứng, thông minh, phát triển cùng với quy trình của bạn.
Đang theo dõi tốc độ, lỗi và sức chứa với bảng điều khiển ClickUp
ClickUp Dashboards tổng hợp tất cả các chỉ số của nhóm vào một trung tâm điều khiển trực tiếp. Theo dõi tốc độ sprint, lỗi mở, công việc liên kết với PR, lịch trình triển khai và khối lượng công việc của nhóm—tất cả đều theo thời gian thực.
Tiện ích tùy chỉnh* cho phép bạn thêm biểu đồ burndown, theo dõi thời gian dẫn, hoặc so sánh sức chứa của nhóm với sản lượng thực tế. Thay vì phải theo dõi các báo cáo, đội ngũ phát triển của bạn sẽ có một nguồn thông tin duy nhất cho toàn bộ chu trình phát triển phần mềm (SDLC).
Tích hợp hệ thống công nghệ của bạn với ClickUp Integrations
Với tích hợp ClickUp, mã nguồn, cuộc hội thoại và công việc của bạn luôn được kết nối. Các nhà phát triển có thể liên kết các commit với công việc, kích hoạt tự động hóa khi hợp nhất PR và nhận thông báo Slack.
Như vậy, các nhà quản lý sản phẩm có chế độ xem tiến độ phát triển trong ClickUp, trong khi các kỹ sư tập trung vào môi trường phát triển tích hợp (IDE) của họ — đảm bảo ít chuyển đổi ngữ cảnh hơn, ít bỏ lỡ cập nhật hơn và quy trình phát hành mượt mà hơn.
📮 ClickUp Insight: 74% nhân viên sử dụng hai hoặc nhiều công cụ chỉ để tìm kiếm thông tin cần thiết—bằng cách chuyển đổi giữa email, trò chuyện, ghi chú, công cụ quản lý dự án và tài liệu.
Việc chuyển đổi ngữ cảnh liên tục này lãng phí thời gian và làm chậm năng suất.
Với tư cách là ứng dụng toàn diện cho công việc, ClickUp tích hợp tất cả công việc của bạn—email, trò chuyện, tài liệu, công việc và ghi chú—vào một Không gian Làm việc duy nhất, có thể tìm kiếm, giúp mọi thứ luôn ở đúng nơi bạn cần.
Các trường hợp sử dụng thực tế của lập trình cặp AI
Các doanh nghiệp đã bắt đầu sử dụng trợ lý AI để tự động hóa một số phần của mã và các công việc phát triển lặp đi lặp lại. Hãy cùng khám phá năm trường hợp sử dụng sau đây, nơi AI đang tạo ra sự khác biệt:
Viết các bài kiểm tra đơn vị tự động ✍🏼
Tin hay không tùy bạn, nhưng chỉ mất vài phút để công cụ AI quét toàn bộ các hàm/module và đề xuất các bài kiểm tra đơn vị được cấu trúc tốt! Bạn có thể xem xét bài kiểm tra và tùy chỉnh nó theo nhu cầu, thay vì phải viết từ đầu.
📌 Ví dụ: Goldman Sachs, một công ty đầu tư ngân hàng toàn cầu hàng đầu, đã sử dụng AI của Diffblue để tạo ra các bài kiểm tra đơn vị Java quy mô lớn. Điều này đã biến công việc mà các kỹ sư gọi là “viết bài kiểm tra đơn vị trong một năm” thành một công việc chỉ mất một đêm. Họ đã giảm thời gian trung bình để viết mỗi bài kiểm tra từ 30 phút xuống còn 10 giây.
Tối ưu hóa mã nguồn cũ 👩💻
Mã nguồn cũ là rào cản của tiến độ. May mắn thay, các trợ lý AI có thể kiểm tra mã nguồn của bạn ngay lập tức, xác định các mẫu mã nguồn dễ bị tấn công phổ biến và đề xuất các bản refactor sạch sẽ trong thời gian ngắn.
📌 Ví dụ: StratusNex, một công ty phần mềm, có một cơ sở mã Java đơn khối chứa đầy logic rối rắm, một tình trạng phổ biến của các ứng dụng cũ. Sử dụng các công cụ AI như GitHub Copilot đã giúp giảm 70% nỗ lực thủ công và giảm 60% chi phí di chuyển, từ €1,2 triệu xuống còn €360.000. Nó cũng cải thiện quá trình onboarding của nhà phát triển lên 40% đồng thời giảm thời gian ngừng hoạt động.
Tạo tài liệu và tệp README 🗂️
Viết tài liệu mã nguồn là một công việc quan trọng nhưng tốn nhiều thời gian. Một trợ lý AI có thể phân tích mã nguồn, bình luận và cấu trúc dự án của bạn để tự động tạo ra tài liệu API chính xác và được định dạng đẹp mắt, cũng như các tệp README.
📌 Ví dụ: Trong cuộc thi IBM WatsonxTM 2024, hơn 150 nhóm nội bộ đã thử nghiệm trợ lý lập trình mã AI của IBM và giảm thời gian tạo tài liệu xuống 59%.
Thực tế, một nhà phát triển đã sử dụng các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra mã tự động phát hiện các tệp thiếu tài liệu. Trong vòng vài phút, họ đã đánh dấu hơn 750 tệp JavaScript, một công việc mà nếu làm thủ công sẽ mất hàng tuần để hoàn thành.
Gỡ lỗi với giải thích của AI 🪲
Thay vì phải chuyển đổi giữa các tab để tìm hiểu vấn đề trong mã của bạn, bạn có thể đơn giản yêu cầu AI giải thích lỗi/sai sót, lý do tại sao nó có thể xảy ra và cách khắc phục.
🛠️ Trong thực tế: Các nhà phát triển AWS sử dụng Amazon Q đã phát hiện ra rằng AI có thể giải thích lỗi bằng tiếng Anh thông thường, xác định nguyên nhân gốc rễ và thậm chí tự động tạo các trường hợp thử nghiệm — giúp các nhóm tiết kiệm hàng giờ tìm kiếm trong tệp nhật ký.
Kế hoạch sprint có sự hỗ trợ của AI 🤖
Ngoài việc mã hóa chuyên sâu, các công cụ AI cho phát triển phần mềm cũng có thể giúp bạn lập kế hoạch và đang theo dõi trạng thái của các công việc/dự án.
📌 Ví dụ: Đối với Atrato, một startup đang phát triển, việc quản lý dự án bằng các công cụ phân tán như Notion và Google Drive đã công việc cho đến khi không còn hiệu quả. Bằng cách tập trung các công việc, điểm sprint và đang theo dõi tốc độ vào nền tảng thân thiện với người dùng và được hỗ trợ bởi AI của ClickUp, nhóm đã có cái nhìn tổng quan về cả các công việc trước mắt và lộ trình phát triển dài hạn.
Kết quả không thể bỏ qua: tốc độ phát triển tăng 30% và giảm 20% áp lực công việc cho lập trình viên.
🌟 Bonus: Đối với các nhà phát triển, một số thông tin quan trọng nhất thường xuất hiện ngoài môi trường IDE—trong các buổi kế hoạch sprint, đánh giá sau dự án (retro) hoặc các phiên thảo luận trên bảng trắng không chính thức. Thách thức nằm ở việc chuyển đổi những cuộc hội thoại đó thành các công việc có thể thực hiện được mà không làm mất đi chi tiết.
Với tính năng Brain MAX’s Talk-to-Văn bản, thay vì gõ cập nhật hoặc viết bình luận công việc thủ công, các kỹ sư chỉ cần nói, và Brain MAX sẽ chuyển đổi lời nói của họ thành tài liệu rõ ràng – sẵn sàng để phân công, đang theo dõi và thực hiện.
Giới hạn và thách thức khi sử dụng AI trong lập trình cặp
Đúng vậy, AI có thể tăng cường khả năng lập trình của bạn, nhưng nó không phải là siêu anh hùng. Giống như bất kỳ công cụ nào khác, các trợ lý AI và trình chỉnh sửa mã đều có những điểm yếu mà mọi nhà phát triển nên biết:
Khoảng trống ngữ cảnh
Một trợ lý AI chỉ tốt như những gì nó biết. Chia sẻ các tệp tin không đầy đủ hoặc cung cấp một lời nhắc mơ hồ với thông tin thiếu sót sẽ cho ra một câu trả lời tự tin nhưng không hoàn chỉnh.
✅ Giải pháp: Luôn cung cấp bối cảnh ngay từ đầu (và rõ ràng). Bao gồm các commit gần đây, bình luận hàm hoặc ghi chú kiến trúc trong các lời nhắc của bạn để AI tạo ra mã có ý thức về bối cảnh.
Sự thiên vị được thừa hưởng từ mã nguồn công khai
Các mô hình AI sử dụng mã nguồn công khai làm dữ liệu đào tạo, có thể bao gồm các thực hành lỗi thời và mẫu mã nguồn có thiên vị (ví dụ: lựa chọn các thư viện phổ biến nhưng không bảo mật). Kết quả, có khả năng cao rằng các đề xuất mã của AI sẽ phản ánh thiên vị này.
✅ Giải pháp: Cân bằng sự hỗ trợ của AI trong suốt vòng đời phát triển phần mềm với sự phán đoán của con người. Các nhóm nên thường xuyên kiểm tra mã do AI đề xuất so với các tiêu chuẩn tốt nhất hiện tại để đảm bảo nó tuân thủ các tiêu chuẩn ngành.
Sự phụ thuộc quá mức vào các đề xuất của AI
Dễ dàng bị cám dỗ khi yêu cầu AI làm mọi thứ (và chấp nhận các đề xuất của nó một cách mù quáng), đặc biệt khi bạn đang chịu áp lực. Tuy nhiên, kết quả đầu ra của AI có thể chứa đầy lỗi, đặc biệt khi bạn đang xử lý các logic phức tạp hoặc các công việc chuyên ngành.
✅ Giải pháp: Đặt giới hạn khi sử dụng AI cho mã hóa và phát triển. Dành AI cho các công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian như viết các trường hợp kiểm thử đơn vị hoặc tạo tài liệu. Quan trọng nhất, luôn kiểm tra các đề xuất của AI trước khi chấp nhận chúng.
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm
Gửi mã nguồn độc quyền đến AI được lưu trữ trên đám mây có thể làm lộ dữ liệu nhạy cảm và vi phạm các yêu cầu tuân thủ của bạn.
✅ Giải pháp: Chọn các công cụ AI có chính sách quản lý dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo không lưu trữ dữ liệu và lưu trữ an toàn.
Quyền sở hữu trí tuệ & các vấn đề đạo đức
Vì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được đào tạo trên mã nguồn công khai, các đoạn mã được đề xuất có thể vô tình sao chép mã nguồn có bản quyền, điều này có thể khiến bạn gặp rắc rối.
✅ Giải pháp: Các nhà phát triển có thể tránh các rủi ro vi phạm bản quyền bằng cách chạy các đoạn mã do AI tạo ra qua công cụ kiểm tra sao chép mã nguồn. Đồng thời, các công ty cũng cần áp dụng các chính sách kiểm duyệt rõ ràng để tránh vi phạm quyền sở hữu trí tuệ một cách vô ý.
Dưới đây là cách một người dùng Reddit tóm tắt trải nghiệm lập trình cặp với AI của họ:
Tương lai của lập trình cặp AI
Trong những năm tới, lập trình cặp AI sẽ không chỉ đơn thuần là "tốc độ". Nó sẽ thay đổi cách các nhà phát triển xây dựng, gỡ lỗi, hợp tác và đổi mới. Làm thế nào? Hãy cùng tìm hiểu:
Một đối tác mã được thiết kế riêng cho bạn
Mỗi nhà phát triển đều có phong cách công việc và sở thích riêng. Các công cụ phát triển phần mềm trong tương lai sẽ học các mẫu này và điều chỉnh đề xuất của mình cho phù hợp. Đối với các thành viên mới, các công cụ này cũng có thể đóng vai trò như hướng dẫn viên trong kho lưu trữ, giải thích lý do tại sao các thành phần được xây dựng theo cách đó.
Phát hiện lỗi trước khi chúng xảy ra
Các công cụ hỗ trợ lập trình hiện tại chỉ phát hiện lỗi sau khi bạn đã viết mã. Các công cụ AI trong tương lai sẽ nhận diện các mẫu mã thường dẫn đến lỗi và cảnh báo sớm. Bằng cách dự đoán các đường dẫn mã có rủi ro, AI sẽ giảm đáng kể chu kỳ gỡ lỗi và giúp các nhà phát triển tự tin hơn vào bản nháp ban đầu của mình.
🧠 Thú vị: Con "lỗi" đầu tiên vào năm 1947 là một con bướm đêm thật bị kẹt trong một rơle của máy tính Harvard Mark II. Lúc đó, việc gỡ lỗi có nghĩa là loại bỏ côn trùng một cách thực sự. Các công cụ AI trong tương lai sẽ hoàn thiện di sản đó, phát hiện các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng len lỏi vào mã của bạn và ngăn chặn hàng giờ đồng hồ sửa lỗi.
⚡ Kho mẫu: Cần một cách thức có cấu trúc để quản lý lỗi? Các mẫu báo cáo lỗi này giúp bạn dễ dàng ghi chép lỗi, ưu tiên việc sửa chữa và tối ưu hóa quy trình kiểm thử chất lượng (QA).
Mã tự sửa chữa
Thay vì phải chờ các nhà phát triển kiểm tra nhật ký sau khi xảy ra sự cố, các công cụ AI trong tương lai có thể theo dõi phần mềm theo thời gian thực và triển khai các bản sửa lỗi mã nguồn tự động. Ví dụ, một nền tảng AI có thể phát hiện lỗi rò rỉ bộ nhớ trong ứng dụng sản xuất và vá lỗi ngay lập tức, giảm thời gian ngừng hoạt động và tiết kiệm thời gian làm việc của kỹ sư.
📚Đọc thêm: Cách trở thành một lập trình viên giỏi hơn
Lập trình viên như những người điều phối, không chỉ là những người viết mã
Trong tương lai, các nhà phát triển sẽ không dành phần lớn thời gian để viết mã. Thay vào đó, họ sẽ hướng dẫn nhiều hệ thống AI và đóng vai trò người điều hướng, phân công công việc, xác minh kết quả và tập trung vào kiến trúc cấp cao.
📚 Đọc thêm: Cách sử dụng AI trong phát triển phần mềm
ClickUp: Người bạn đồng hành mới yêu thích của nhóm phát triển của bạn
Một điều rõ ràng: AI không phải để thay thế các nhà phát triển, mà để hỗ trợ họ.
Từ việc viết mã sạch hơn đến việc duy trì tiến độ dự án, các công cụ lập trình cặp đôi AI phù hợp giúp các nhà phát triển tập trung vào công việc thực sự mang lại kết quả. ClickUp là trợ thủ đắc lực của nhóm phát triển của bạn.
Từ việc tự động hóa cập nhật sprint với Brain đến tối ưu hóa việc đang theo dõi lỗi thông qua tự động hóa, từ việc trực quan hóa chu trình phát triển phần mềm (SDLC) trên bảng điều khiển đến kết nối mã nguồn với Integrations, ClickUp tập hợp tất cả những gì nhóm của bạn cần trong một nền tảng duy nhất. Ngoài ra, với Brain MAX, bạn có thể lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ưa thích của mình.
Khi các công việc phụ trợ này được xử lý, nhóm của bạn có thể tập trung vào điều quan trọng nhất: thúc đẩy sự đổi mới và nâng cao chất lượng mã nguồn.
Sẵn sàng tìm hiểu cách AI có thể tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm của nhóm bạn? Đăng ký miễn phí trên ClickUp.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Các nhóm doanh nghiệp có thể áp dụng lập trình cặp AI bằng cách chọn công cụ hỗ trợ tuân thủ SOC 2, triển khai đám mây bảo mật, mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và truyền tải, cùng các biện pháp kiểm soát bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt.
Mặc dù AI rất giỏi trong việc phát hiện các vấn đề phổ biến như lỗi cú pháp hoặc các vấn đề về hiệu suất, nó thiếu khả năng phán đoán và ra quyết định tinh tế của một lập trình viên có kinh nghiệm. Việc kiểm tra của con người vẫn đóng vai trò không thể thay thế trong việc đánh giá kiến trúc, logic kinh doanh và các trường hợp đặc biệt mà AI không thể hiểu hết.
Hầu hết các công cụ AI đều hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, JavaScript, C#, Java, TypeScript, Go và các ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, phạm vi hỗ trợ này không phải là toàn diện. Có những công cụ chuyên về các ngôn ngữ lập trình web, trong khi những công cụ khác hỗ trợ các khung công tác ngách hoặc đang phát triển.
Điều đáng ngạc nhiên là nó rất nhỏ gọn. Hầu hết các công cụ đều tích hợp trực tiếp vào các IDE mà các nhà phát triển đã sử dụng, vì vậy quy trình làm việc vẫn giữ nguyên. Bạn chỉ cần bắt đầu gõ, và các đề xuất hoặc đoạn mã AI sẽ xuất hiện khi cần thiết.