Hầu hết mọi người sử dụng Claude Code giống như cách họ thử bất kỳ công cụ AI mới nào: dán một lệnh, nhận một đoạn mã và tiếp tục. Điều này hoạt động cho các công việc nhỏ, nhưng nó nhanh chóng gặp vấn đề trong các dự án thực tế.
Mã không phù hợp với repo của bạn, việc sửa lỗi thất bại trong CI và thông tin quan trọng bị thiếu. Kết quả là bạn phải mất thời gian ghép nối các thành phần lại với nhau qua terminal, các vấn đề và tài liệu.
Đó là lý do tại sao trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách bắt đầu sử dụng Claude Code từ terminal và những thói quen giúp bạn đạt được kết quả nhất quán từ nó.
Hãy ở lại đến cuối vì chúng tôi cũng sẽ xem xét các giải pháp thay thế như ClickUp, mang lại khả năng lập kế hoạch, bối cảnh và quy trình làm việc lập trình + phát triển được hỗ trợ bởi AI vào một không gian làm việc duy nhất! 🤩
Claude Mã được thiết kế để làm việc gì
Claude Code là công cụ lập trình AI tự động do Anthropic phát triển, được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách hiểu toàn bộ cơ sở mã nguồn và thực thi các công việc lập trình phức tạp thông qua các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nó tích hợp trực tiếp vào terminal, các IDE như VS Code và JetBrains, Slack, trình duyệt web và thậm chí cả ứng dụng iOS.
Anthropic đã ra mắt Claude Code vào đầu năm 2025 như một bản xem trước nghiên cứu dành cho các kỹ sư của chính mình. Kể từ đó, nó đã phát triển từ một công cụ dòng lệnh cơ bản thành một trợ lý lập trình mạnh mẽ hơn.
Sự chuyển đổi này cho thấy cách các nhóm sử dụng AI trong phát triển phần mềm, vượt ra ngoài các gợi ý mã nhanh chóng để sử dụng các công cụ có thể hiểu dự án và hỗ trợ công việc kỹ thuật thực tế. Claude Code được hỗ trợ bởi các mô hình như Opus, Sonnet và Haiku.
Dưới đây là một số tính năng chính của Claude Code giúp bạn trở thành một lập trình viên giỏi hơn:
- Onboarding mã nguồn: Hiển thị và giải thích cấu trúc dự án, các phụ thuộc và kiến trúc trong vài giây mà không cần lựa chọn tệp thủ công.
- Chỉnh sửa nhiều tệp và tự động hóa: Thực hiện các thay đổi đồng bộ, chạy thử nghiệm/xây dựng/kiểm tra mã, sửa vấn đề và commit/yêu cầu kéo (PR) một cách tự động.
- Tích hợp quy trình làm việc: Tích hợp với giao diện dòng lệnh gốc (Claude lệnh), phần mở rộng IDE với so sánh trực quan, GitHub Actions cho CI và đề cập Slack cho các công việc của nhóm.
- Chế độ suy nghĩ: Các lệnh kích hoạt như ‘think hard’ hoặc ‘ultrathink’ sẽ phân bổ thêm tài nguyên tính toán cho việc lập kế hoạch phức tạp trước khi triển khai.
- Bảo mật và kiểm soát: Yêu cầu phê duyệt cho các chỉnh sửa/lệnh và chạy cục bộ với quyền truy cập API trực tiếp, đồng thời sẵn sàng cho doanh nghiệp với hỗ trợ Bedrock/Vertex AI.
🧠 Thông tin thú vị: Claude Shannon đã sáng lập lý thuyết thông tin vào năm 1948, chứng minh rằng logic và giao tiếp có thể được biểu diễn bằng toán học. Mọi mô hình AI viết mã đều dựa trên công việc này.
Cách các nhóm thực sự sử dụng mã Claude trong thực tế
Các nhóm sử dụng công cụ thay thế ChatGPT này cho lập trình như một đại lý terminal có thể xử lý các công việc phát triển thực tế và thực thi chúng từ đầu đến cuối. Mục tiêu là tăng tốc độ thực thi trên mã, kiểm thử và gỡ lỗi, với con người tham gia vào quá trình kiểm tra và ra quyết định.
Dưới đây là cách thức hoạt động trong các quy trình làm việc hàng ngày:
- Triển khai vòng lặp tác nhân tự động (chế độ tự động chấp nhận): Lập trình viên kích hoạt chế độ tự động chấp nhận (Shift + Tab) và sử dụng Claude để viết mã, chạy thử nghiệm, gặp lỗi và sửa chữa chúng trong các vòng lặp. Các nhóm kỹ thuật chủ yếu tham gia vào giai đoạn cuối để xem xét các thay đổi và điều chỉnh quyết định thiết kế, chứ không phải để quản lý từng chi tiết nhỏ.
- Sử dụng nó để hoàn thành một tính năng nhanh chóng: Bước đi thông thường là bắt đầu với một lệnh Claude AI rộng như ‘Thêm OAuth vào dịch vụ này và cập nhật các bài kiểm tra’. Nó xử lý phần lớn công việc cơ bản, sau đó con người tiếp quản cho các trường hợp đặc biệt, quyết định kiến trúc và dọn dẹp. Nếu quá trình gặp trục trặc quá lâu, các nhóm sẽ đặt lại trạng thái git sạch và chạy lại.
- Thích nghi với các kho mã nguồn lớn và không quen thuộc: Nhân viên mới có thể yêu cầu Claude vẽ bản đồ các thư mục, giải thích cách dữ liệu lưu thông qua các dịch vụ và chỉ ra nơi cần thực hiện các thay đổi. Nó được sử dụng như một tour mã nguồn nhanh chóng và tương tác.
- Gỡ lỗi dưới áp lực thời gian: Các nhóm hạ tầng và bảo mật sử dụng nó trong các sự cố để theo dõi các lỗi qua các dịch vụ, cấu hình và nhật ký. Bạn có thể cung cấp cho nó các bản ghi stack trace, các bài kiểm tra thất bại hoặc thậm chí là ảnh chụp màn hình của bảng điều khiển, và nhận được các bước khắc phục cụ thể hoặc lệnh trong vòng vài phút.
- Thiết kế mẫu đa ngành: Các nhóm sản phẩm và thiết kế cài đặt Claude Code để biến các bản thiết kế sơ bộ hoặc bản vẽ Figma thành các mẫu hoạt động. Những người không phải kỹ sư sử dụng nó để tạo ra các công cụ nội bộ hoặc các tự động hóa nhỏ, sau đó chuyển giao cho các nhà phát triển để hoàn thiện.
🧠 Thông tin thú vị: Trước khi có trình biên dịch, các lập trình viên phải dịch mã nguồn thành lệnh máy một cách thủ công. Trình biên dịch đầu tiên được sử dụng rộng rãi được tạo ra bởi Grace Hopper. Cô đã được nói rằng điều đó là không thể, nhưng cô vẫn xây dựng nó.
🎥 Bonus: Video này khám phá cách các nhóm sử dụng Claude AI cho mã hóa 👇🏽
Các phương pháp tốt nhất để nhận kết quả đáng tin cậy từ mã Claude
Claude Code hoạt động hiệu quả nhất khi bạn xem nó như một hệ thống có thể điều khiển và kiểm tra, chứ không phải là một "hộp đen" mà bạn hy vọng sẽ hoạt động chính xác. Dưới đây là cách để đạt được kết quả sẵn sàng cho sản xuất và vượt qua các thách thức trong phát triển phần mềm:
- Bảo trì tệp CLAUDE.md: Ghi chép các quy tắc cụ thể của repo, lệnh kiểm tra và các quy trình làm việc thông dụng để Claude bắt đầu mỗi phiên làm việc với bối cảnh phù hợp.
- Xác định tiêu chí xác minh từ đầu: Hướng dẫn cụ thể cách chứng minh sự thay đổi là chính xác (các bài kiểm tra cần chạy, kết quả cần kiểm tra, các trường hợp biên cần bao phủ)
- Gửi lại toàn bộ lỗi: Dán các thông báo lỗi hoàn thành và stack trace, và yêu cầu phân tích nguyên nhân gốc rễ, không phải các bản vá nhanh chóng.
- Xác minh thay đổi giao diện người dùng (UI) một cách trực quan: Đối với công việc frontend, hãy so sánh ảnh chụp màn hình với thiết kế và lặp lại cho đến khi chúng khớp nhau.
- Ngăn chặn các phương pháp sai lầm ngay từ đầu: Nhấn Esc để dừng quá trình chạy, điều chỉnh hướng đi và tiếp tục trước khi nó lãng phí thời gian trên con đường sai lầm.
- Xóa bối cảnh khi chuyển chủ đề: Sử dụng /clear khi chuyển sang chủ đề khác để duy trì bối cảnh công việc chặt chẽ.
- Hãy để Git làm mạng lưới an toàn: Để Claude thực hiện các commit và xem lại các commit gần đây để bạn có thể hoàn tác một cách sạch sẽ nếu cần thiết.
- Sử dụng phần mở rộng IDE cho việc xem xét sự khác biệt: Xem xét các thay đổi một cách trực quan trong VS Code hoặc JetBrains.
Dưới đây là cách một người dùng Reddit sử dụng quy trình làm việc với Claude Code, nếu bạn đang tìm kiếm nguồn cảm hứng thực tế:
Những lỗi thường gặp cần tránh
Nếu công cụ lập trình tự động cảm thấy không đáng tin cậy, thường là do những sai lầm có thể tránh được này. Dưới đây là những điều cần lưu ý và những việc cần làm thay thế để nâng cao năng suất của nhà phát triển.
| Lỗi | Giải pháp |
| Viết các lời nhắc mơ hồ | Xác định hành vi mong đợi, đầu vào/đầu ra, các ràng buộc và vị trí xuất hiện lỗi, để các thay đổi hướng đến mục tiêu cụ thể. |
| Chấp nhận bản nháp đầu tiên một cách mù quáng và bỏ qua quá trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại | Kiểm tra kết quả, yêu cầu xem xét lại và lặp lại cho đến khi các trường hợp biên và đường dẫn lỗi được bao phủ. |
| Cho phép tác nhân chạy liên tục mà không bị gián đoạn | Dừng vòng lặp, thêm nhật ký hoặc kiểm thử, dán kết quả thực tế và xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố. |
| Bỏ qua các bài kiểm tra hoặc xác minh cục bộ | Chạy thử nghiệm cục bộ, tái hiện vấn đề và xác nhận bản sửa lỗi trước khi tiếp tục. |
| Cho phép chỉnh sửa tự động không an toàn đối với tệp hoặc thư mục | Giới hạn quyền ghi, xem xét các thay đổi trước khi áp dụng và bảo vệ các đường dẫn và thư mục quan trọng. |
Nơi mã Claude bắt đầu gặp vấn đề
Ngay cả các trình chỉnh sửa mã nguồn tốt nhất cũng có những giới hạn thực sự. Claude Code mạnh mẽ trong việc đọc repo, phân tích mã nguồn và thực hiện các thay đổi trên nhiều tệp, nhưng nó bắt đầu gặp khó khăn khi công việc chuyển ra ngoài trình chỉnh sửa.
Dưới đây là những điểm chính mà Claude Code gặp khó khăn trong các quy trình làm việc kỹ thuật hàng ngày:
- Logic kinh doanh tinh tế và sự phức tạp của lĩnh vực: Claude có thể tạo ra mã nguồn hợp lệ về mặt cú pháp, trông đúng nhưng không thể nắm bắt được logic hoặc ràng buộc phức tạp trong thế giới thực.
- Công việc đa phiên kéo dài gặp vấn đề về bộ nhớ: Trong các phiên làm việc kéo dài, sự suy giảm ngữ cảnh hoặc nén bộ nhớ có thể khiến agent "quên" các quyết định, buộc phải khởi động lại thường xuyên.
- Chỉnh sửa đa vùng, xuyên tệp vẫn tiềm ẩn rủi ro: Các thao tác refactor tự động hóa ảnh hưởng đến các vùng không liên quan trong mã nguồn có thể gây hỏng giao diện hoặc gây ra lỗi regressions.
- Những điểm mù về bảo mật và tính chính xác: Mã nguồn do AI tạo ra có thể bỏ qua các lỗ hổng bảo mật hoặc các điểm yếu nghiêm trọng vì dữ liệu đào tạo và các mẫu không đảm bảo thiết kế an toàn.
- Hiện tượng ảo giác vẫn tồn tại: Các cuộc gọi API hoặc triển khai trông có vẻ hợp lý nhưng không tồn tại trong repo hoặc các phụ thuộc của bạn vẫn xảy ra và phải được sửa chữa thủ công.
🧠 Thông tin thú vị: Tại Hội nghị Kỹ thuật Phần mềm NATO năm 1968, các chuyên gia đã tranh luận liệu phát triển phần mềm có xứng đáng được gọi là kỹ thuật hay không. Thuật ngữ này được Fritz Bauer cố ý lựa chọn như một sự khiêu khích để nhấn mạnh nhu cầu áp dụng các phương pháp có kỷ luật, dựa trên sản xuất trong quá trình tạo/lập phần mềm.
Tại sao mã không còn chỉ là vấn đề của kho lưu trữ
Hầu hết các lỗi không xuất phát từ một dòng mã sai. Chúng xảy ra do cách mã chạy trong CI, cách nó được triển khai, các cấu hình được cài đặt trong môi trường sản xuất, dữ liệu mà nó tiếp xúc trong quá trình chạy, hoặc cách các phụ thuộc hoạt động dưới tải thực tế.
Bạn có thể sử dụng Claude AI để sửa lỗi mã nguồn nhưng vẫn có thể làm hỏng hệ thống vì vấn đề nằm ở cách tất cả các thành phần này hoạt động cùng nhau.
Đó là lý do tại sao việc gỡ lỗi bây giờ trông khác biệt. Trong các hệ thống hiện đại, nhiều vấn đề không tồn tại trong repo. Điều này có thể do:
- Lỗi do cấu hình CI gây ra
- Lỗi do biến môi trường sản xuất gây ra
- Các vấn đề kích hoạt do dữ liệu trong môi trường sản xuất
- Hành vi thay đổi do các cờ tính năng
- Các sự cố do hạ tầng, container hoặc phiên bản dịch vụ gây ra
Kho repo chỉ là một đầu vào. Hệ thống là trải nghiệm mà người dùng cảm nhận. Mọi thứ chỉ hoạt động khi mã, cấu hình, triển khai, dữ liệu và hành vi thời gian chạy khớp nhau trong môi trường thực tế.
Đây là nơi các công cụ mã hóa AI chỉ tập trung vào tệp tin gặp hạn chế. Chúng có thể chỉnh sửa tệp tin trong kho lưu trữ, nhưng không thể theo dõi lỗi CI, nhật ký, trạng thái triển khai hoặc hành vi giao diện người dùng.
Đó cũng là lý do tại sao các công cụ tự động hóa quan trọng. Chúng hoạt động trên các nền tảng này, thực hiện các bài kiểm tra và xây dựng, kiểm tra kết quả CI, sử dụng nhật ký và lệnh, thậm chí kiểm tra trạng thái giao diện người dùng.
ClickUp AI như một giải pháp thay thế cho lập trình dựa trên repo (repo-first)
Phương pháp lập trình tập trung vào repo (repo-first) không hiệu quả vì công việc thực tế không bắt đầu và kết thúc trong trình chỉnh sửa mã. Yêu cầu được lưu trữ trong tài liệu, lỗi được ghi nhận trong phiếu yêu cầu, bối cảnh được ghi chú trong bình luận, và việc triển khai phụ thuộc vào sự phối hợp giữa con người và hệ thống.
Đây chính là lúc ClickUp for Software Teams phát huy tác dụng. Là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, ClickUp xem lập trình là một phần của quy trình làm việc hoàn chỉnh, bắt đầu từ vấn đề và kết thúc với sản phẩm đã được triển khai và kiểm tra. Nó tập trung toàn bộ chu kỳ phát triển kỹ thuật của bạn vào một nơi duy nhất, loại bỏ sự phân tán công cụ.
Hãy cùng xem cách ClickUp hỗ trợ hệ thống ưu tiên quy trình làm việc cho các nhóm phát triển phần mềm:
Kết nối mã nguồn với bối cảnh công việc thực tế bằng ClickUp Brain
ClickUp Brain là trợ lý AI thông minh tích hợp sẵn trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn. Nó có quyền truy cập vào toàn bộ quy trình làm việc phần mềm xung quanh mã nguồn của bạn, bao gồm các công việc, bình luận, lịch sử sprint, quyết định, phụ thuộc và dòng thời gian. Điều này giúp mã nguồn được tạo ra và hướng dẫn kỹ thuật luôn đồng bộ với phạm vi, tiêu chí chấp nhận và trạng thái hiện tại của dự án.
Hãy cùng xem cách thức này được áp dụng trong thực tế:
Biến bối cảnh rời rạc thành hướng dẫn rõ ràng
Với tư cách là một hệ thống AI bối cảnh có quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, ClickUp Brain phân tích các công việc, tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRDs), thông số kỹ thuật, bình luận và quyết định trước đây của bạn để hiểu rõ nhóm của bạn đang xây dựng gì và tại sao.
📌 Ví dụ, bạn có thể hỏi những câu như: “Còn điều gì chưa rõ về việc di chuyển API?” hoặc “Chúng ta đã thống nhất điều gì về Tính năng X?” và nhận được câu trả lời dựa trên không gian làm việc của bạn. Điều này rất hữu ích khi bạn tham gia vào một dự án giữa chừng, tiếp quản một tính năng chưa hoàn thành hoặc xem xét công việc liên quan đến nhiều nhóm.
Và nếu bạn thường xuyên bỏ lỡ các cập nhật, mất dấu các quyết định hoặc phải lục lọi qua các chủ đề thảo luận dài để tìm các mục cần thực hiện, ClickUp Brain có thể tóm tắt các cuộc họp standup, retro, đánh giá PRD và các chuỗi bình luận lộn xộn thành các thông tin rõ ràng, dễ sử dụng.
🧠 Thông tin thú vị: Năm 1999, NASA đã mất liên lạc với tàu vũ trụ Mars Climate Orbiter ngay trước khi nó vào quỹ đạo quanh sao Hỏa. Một nhóm sử dụng đơn vị đo lường Anh (imperial units) trong khi nhóm khác sử dụng đơn vị mét (metric) để tính toán lực đẩy và điều chỉnh quỹ đạo, và sự không khớp này đã không được phát hiện. Sai lầm này đã khiến NASA mất $125 triệu. Ngay cả những đội ngũ thông minh nhất cũng cần đến tự động hóa và kiểm tra xác minh.
Tìm câu trả lời trên các công cụ của bạn
Bạn đã bao giờ lãng phí thời gian chuyển đổi giữa các công cụ để tìm 'Yêu cầu Hợp nhất' đó hoặc tài liệu giải thích lý do tại sao tính năng đó tồn tại?
Với tính năng Tìm kiếm Trí tuệ Nhân tạo Doanh nghiệp của ClickUp, bạn có thể thu thập thông tin từ khắp không gian làm việc và các công cụ kết nối trong một nơi duy nhất. Điều này bao gồm các yêu cầu kéo (PRs) từ GitHub, tệp thiết kế từ Figma, tài liệu từ Google Drive hoặc SharePoint, và các vấn đề từ các công cụ khác.
Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần:
- Tìm yêu cầu và thông số kỹ thuật nhanh chóng: Hiển thị các câu chuyện người dùng, thông số kỹ thuật kỹ thuật và tiêu chí chấp nhận mà không cần lục lọi qua các thư mục hoặc tìm kiếm trên các công cụ AI khác dành cho nhà phát triển.
- Theo dõi quyết định từ đầu đến cuối: Theo dõi một tính năng từ ý tưởng ban đầu đến triển khai, bao gồm các cuộc thảo luận liên quan, tệp thiết kế và thay đổi yêu cầu.
- Thêm bối cảnh cho quá trình đánh giá mã nguồn: Mở các tài liệu liên quan, báo cáo lỗi trước đây và các quyết định thiết kế trước đó liên quan đến một công việc trước khi bạn đánh giá hoặc triển khai.
- Tăng tốc quá trình onboarding: Giúp các thành viên mới tìm kiếm các quyết định trước đây, tài liệu kiến trúc và bối cảnh dự án mà không cần phải liên hệ với năm người để lấy thông tin nền.
Chuyển đổi mô hình dựa trên công việc cụ thể
Việc có quyền truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong ClickUp mang lại lợi thế thực tế cho nhóm của bạn. Các mô hình khác nhau phù hợp với các loại công việc khác nhau, và ClickUp cho phép bạn chọn mô hình AI phù hợp nhất cho nhóm phát triển phần mềm.
📌 Ví dụ, các câu chuyện chiến lược và tư duy sản phẩm thường được thể hiện tốt hơn qua Claude (Sonnet và Opus), trong khi việc viết nội dung hướng đến khách hàng trở nên chặt chẽ hơn qua ChatGPT khi độ rõ ràng, giọng điệu và cấu trúc là yếu tố quan trọng. Và khi bạn cần nghiên cứu sạch sẽ và phân tích kỹ thuật chi tiết, bạn có thể chọn Gemini.
Nếu kết quả đầu ra của một mô hình không phù hợp cho một công việc, bạn có thể chuyển sang mô hình khác ngay lập tức và so sánh kết quả mà không cần thay đổi công cụ AI hoặc định dạng lại đầu vào.
📖 Xem thêm: Mẫu phát triển phần mềm
Chuyển đổi yêu cầu thành mã nguồn hoạt động với Codegen
ClickUp Codegen là một trợ lý lập trình tự động được thiết kế để tạo ra mã nguồn sẵn sàng cho sản xuất và tự động hóa các công việc kỹ thuật từ yêu cầu thực tế của dự án.
Thay vì bắt đầu từ các lời nhắc trống, nó hoạt động dựa trên nguồn dữ liệu chính xác mà nhóm của bạn đã sử dụng, do đó việc triển khai luôn đồng bộ với kế hoạch ban đầu. Theo thời gian, nó thích ứng với cách nhóm của bạn tổ chức công việc và kiểm tra mã, do đó kết quả đầu ra bắt đầu phù hợp với các quy ước của bạn.
Dưới đây là những gì Codegen xử lý trong quy trình làm việc của bạn:
- Tạo mã từ yêu cầu: Đọc các công việc, tài liệu và bình luận để tạo ra mã sẵn sàng cho sản xuất, phù hợp với phạm vi, giới hạn và tiêu chí chấp nhận.
- Kiểm tra mã nguồn tự động hóa: Kiểm tra các thay đổi so với yêu cầu, hướng dẫn phong cách và các nguyên tắc tốt nhất cơ bản; đánh dấu các lỗ hổng hoặc đề xuất các bản sửa lỗi.
- Tích hợp kho lưu trữ: Kết nối với GitHub và các kho lưu trữ khác để giữ các thay đổi liên kết với các công việc, đảm bảo tính truy vết từ yêu cầu đến triển khai.
Sau khi kết nối, Codegen tích hợp vào cách làm việc hiện tại của nhóm bạn trong ClickUp theo ba cách:
- Giao nhiệm vụ để kích hoạt triển khai: Giao một nhiệm vụ ClickUp cho Codegen, và nó sẽ tự động thực hiện công việc dựa trên mô tả nhiệm vụ, tài liệu liên kết, tiêu chí chấp nhận và các phụ thuộc. Người quản lý con người vẫn chịu trách nhiệm kiểm tra và hợp nhất.
- @đề cập để theo dõi cụ thể: Kéo Codegen vào chuỗi công việc cho các công việc cụ thể như xử lý các trường hợp đặc biệt, thêm kiểm thử hoặc sửa lỗi xây dựng không thành công.
- Tự động hóa cho các quy trình chuyển giao lặp lại: Kích hoạt Codegen khi các công việc phức tạp chuyển sang các trạng thái cụ thể (ví dụ: ‘Sẵn sàng để triển khai’) để giải quyết các công việc tồn đọng hoặc tiêu chuẩn hóa cách các lỗi và tính năng nhỏ được xử lý.
🧠 Thông tin thú vị: Linus Torvalds đã tạo ra Git vào năm 2005 sau khi cộng đồng kernel Linux mất quyền truy cập vào hệ thống kiểm soát phiên bản độc quyền BitKeeper do tranh chấp về giấy phép. Torvalds đã phát triển hệ thống Git ban đầu chỉ trong vài ngày để đáp ứng nhu cầu phát triển Linux, và nó đã phát triển thành hệ thống kiểm soát phiên bản phân tán hiện đang là nền tảng cho hầu hết các quy trình làm việc phần mềm hiện đại.
Tự động hóa việc giao hàng qua các quy trình làm việc với ClickUp Super Agent
ClickUp Super Agents là các trợ lý AI tiên tiến, có thể tùy chỉnh, được tích hợp trực tiếp vào nền tảng ClickUp. Chúng vượt xa các chatbot đơn giản hoặc trợ lý lập trình như Claude Code bằng cách hoạt động như các trợ lý tự động, tích hợp sẵn trong quy trình làm việc, có khả năng suy luận, tự động hóa và phối hợp các quy trình phát triển phần mềm và lập trình phức tạp trên toàn bộ không gian làm việc của bạn.
Với giải pháp thay thế Claude này, bạn có thể phân chia công việc, tạo công việc, giao nhiệm vụ cho người phụ trách, đang theo dõi tiến độ và xử lý các rào cản. Lập trình trở thành một bước trong luồng phối hợp bao gồm kiểm tra, kiểm thử chất lượng (QA) và triển khai. Đây là khoảng trống mà các công cụ tập trung vào kho lưu trữ (repo-first) không thể đáp ứng.
📌 Giả sử nhóm của bạn triển khai một tính năng và người dùng bắt đầu báo cáo các vấn đề. Một Trợ lý Phân loại Lỗi sẽ quét các báo cáo lỗi đến, gắn thẻ các trường hợp quan trọng và phân công chúng cho các kỹ sư phù hợp dựa trên mức độ nghiêm trọng và khối lượng công việc.
Khi các kỹ sư bắt đầu triển khai các bản sửa lỗi, một Người điều phối kiểm tra mã sẽ phân công người kiểm tra, tóm tắt phản hồi chính trong công việc và theo dõi các bình luận chưa được giải quyết. Nếu một bản sửa lỗi bị chặn hoặc bắt đầu trễ so với ngày đáo hạn, một Công cụ theo dõi sức khỏe sprint sẽ cảnh báo sớm và thông báo cho người phụ trách trước khi sự chậm trễ trở thành rủi ro phát hành.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Mang sức mạnh của AI ClickUp ra khỏi nền tảng vào trải nghiệm desktop AI chuyên dụng thông qua ClickUp Brain MAX. Nó thống nhất tìm kiếm, nhiều mô hình AI và bối cảnh thư mục dự án trực tiếp trên toàn bộ hệ thống kỹ thuật của bạn.
Thay vì dán các đoạn mã từ repo hoặc xây dựng lại bối cảnh cho mỗi lệnh, Brain MAX hoạt động dựa trên cùng một nguồn dữ liệu chính xác mà nhóm của bạn sử dụng để lập kế hoạch, phát triển và triển khai. Bạn sẽ nhận được:
- Tìm kiếm thống nhất trên các công cụ kỹ thuật: Ngay lập tức trích xuất yêu cầu từ tài liệu, quyết định từ bình luận công việc, PR từ GitHub và thiết kế từ Figma.
- Các câu trả lời dựa trên ngữ cảnh và thực tế công việc: Hỏi những câu như ‘Những quyết định nào ảnh hưởng đến việc refactor này?’ và nhận câu trả lời dựa trên lịch sử sprint, tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRDs) và các cuộc thảo luận của nhóm.
- Tính linh hoạt đa mô hình cho công việc kỹ thuật: Sử dụng Claude cho suy luận sâu, ChatGPT cho sự rõ ràng và cấu trúc, hoặc Gemini cho nghiên cứu kỹ thuật mà không cần rời khỏi quy trình làm việc của bạn.
- Tăng tốc quá trình onboarding và phục hồi giữa sprint: Các kỹ sư mới có thể hiểu rõ những quyết định đã được đưa ra, những vấn đề đang bị chặn và những gì còn lại cần hoàn thành.
- Từ thông tin đến hành động, ngay lập tức: Chuyển đổi tóm tắt, rủi ro và câu hỏi mở trực tiếp thành công việc, bình luận hoặc theo dõi.
Xem video này để tìm hiểu thêm:
Đính kèm tài liệu trong ClickUp Docs
ClickUp Docs cung cấp cho nhóm của bạn một nền tảng duy nhất để viết các tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRDs), thông số kỹ thuật, ghi chú kiến trúc và kế hoạch phát hành, đồng thời giữ cho chúng luôn kết nối với công việc thực tế đang diễn ra.
Khi yêu cầu thay đổi giữa chừng sprint (điều này luôn xảy ra), bạn sẽ không phải đối mặt với tài liệu mã lỗi thời. Bạn có thể liên kết các công việc trực tiếp trong tài liệu, nhúng danh sách công việc trực tiếp và tham chiếu các phụ thuộc, giúp các kỹ sư thấy phạm vi hiện tại ngay bên cạnh những gì họ đang phát triển.
Docs cũng tích hợp trực tiếp vào luồng giao hàng của bạn:
- Chuyển các phần của tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) thành các công việc có người chịu trách nhiệm và ngày đáo hạn.
- Giữ các thông số kỹ thuật, thiết kế và tiêu chí chấp nhận luôn hiển thị trong quá trình triển khai.
- Ghi chú trực tiếp về các quyết định và sự đánh đổi.
- Sử dụng AI để tóm tắt các tài liệu kỹ thuật dài, trích xuất các mục cần thực hiện và cập nhật tài liệu sau mỗi sprint.
📮 ClickUp Insight: 33% số người tham gia khảo sát của chúng tôi 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 các đoạn mã cho trang web bằng công cụ AI.
Trong những trường hợp này, càng nhiều thông tin bối cảnh mà AI có về công việc của bạn, phản hồi của nó sẽ càng tốt. Với tư cách là ứng dụng toàn diện cho công việc, AI của ClickUp nổi trội trong việc 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 công việc như tạo mã mẫu một cách dễ dàng.
Khi các nhóm lựa chọn Claude Code so với ClickUp
Dưới đây là bảng so sánh giữa ClickUp và Claude trên nhiều khía cạnh của công việc phần mềm hiện đại.
| Tiêu chí | ClickUp | Claude Mã |
| Tích hợp quy trình làm việc | Được tích hợp vào toàn bộ chu kỳ phát triển kỹ thuật, bao gồm các công việc, tài liệu, sprint, phiên bản phát hành và tự động hóa trong một nền tảng duy nhất. | Tập trung vào mã và suy luận; bối cảnh quy trình làm việc được lấy từ cuộc hội thoại/đầu vào. |
| Quản lý công việc và tự động hóa | Tự động hóa các quy trình làm việc nhiều bước, phân công chủ sở hữu, theo dõi tình trạng và phối hợp các nhóm từ đầu đến cuối. | Có thể thực hiện các công việc mã hóa tự động nhưng không quản lý quy trình làm việc của nhóm hoặc vòng đời công việc. |
| Nhận thức về bối cảnh dự án | Đọc qua các công việc, tài liệu, bình luận và lịch sử để đưa ra quyết định và đề xuất liên quan đến bối cảnh dự án thực tế. | Hiểu các đoạn mã và thông số kỹ thuật, nhưng không phải là công cụ gốc trong bối cảnh quản lý dự án. |
| Độ linh hoạt của mô hình AI | Hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek) để bạn có thể chọn mô hình phù hợp cho từng công việc. | Sử dụng các mô hình Claude; có khả năng suy luận mạnh mẽ và hiểu bối cảnh dài, nhưng giới hạn trong một gia đình mô hình. |
| Tạo mã | Tạo mã từ các yêu cầu thực tế được lưu trữ trong các công việc và tài liệu, phù hợp với bối cảnh dự án. | Giỏi lập trình độc lập và hiểu sâu về cơ sở mã nguồn; có thể thực hiện các thao tác refactor và kiểm thử trên nhiều tệp tin. |
| Yêu cầu Hợp nhất tự động | Có thể tạo PR từ các công việc và giữ chúng liên kết với các yêu cầu. | Tạo PR và commit trực tiếp trong quy trình làm việc trên terminal. |
| Báo cáo và tóm tắt | Có thể tạo tóm tắt dự án, ghi chú phát hành, báo cáo rủi ro và cập nhật trạng thái tự động hóa. | Có thể tóm tắt văn bản và lý do, nhưng không tạo báo cáo dự án có cấu trúc. |
| Tìm kiếm và khả năng theo dõi | Tìm kiếm doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI trên các công việc, tài liệu và công cụ kết nối cho yêu cầu, thông số kỹ thuật và lịch sử. | Tìm kiếm trong cuộc hội thoại dựa trên thông tin được cung cấp; thiếu tính năng tìm kiếm thống nhất giữa các công cụ. |
| Hợp tác giữa các nhóm | Nguồn thông tin chính xác duy nhất cho sản phẩm, kỹ thuật, kiểm thử chất lượng (QA) và thiết kế; giảm thiểu sự phân mảnh và trùng lặp. | Hợp tác diễn ra thông qua trò chuyện và kết quả mã nguồn, không phải qua quản lý công việc tích hợp. |
| Dễ dàng trong quá trình onboarding | Các thành viên mới trong nhóm có thể tìm thấy các quyết định, tài liệu kiến trúc và lịch sử trong ClickUp mà không cần sử dụng các công cụ bổ sung. | Yêu cầu tài liệu và bối cảnh bên ngoài để triển khai hiệu quả. |
| Hỗ trợ mã hóa độc lập | Tạo mã chất lượng cao khi kết hợp với ngữ cảnh công việc/quy trình làm việc | Nổi trội trong việc phân tích sâu mã nguồn và các vòng lặp lập trình tự động. |
| Cửa sổ bối cảnh cho các công việc mã hóa | Phụ thuộc vào mô hình được chọn; có thể tận dụng các mô hình có bối cảnh dài. | Cửa sổ ngữ cảnh rất lớn (ví dụ: lên đến ~200.000 token), phù hợp cho các công việc phức tạp liên quan đến nhiều tệp. |
🎥 Bonus: Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp thay thế cho Claude Code, hãy khám phá các công cụ tốt nhất tại đây:
Xây dựng, Kế hoạch và Phát hành trong ClickUp
Claude Code phát huy hiệu quả khi bạn đã biết rõ mình muốn xây dựng gì. Sử dụng đúng cách, nó có thể giúp tăng tốc quá trình gỡ lỗi, tái cấu trúc, viết thử nghiệm và thực hiện các phần nhỏ của mã nguồn từ terminal. Tuy nhiên, chất lượng kết quả phụ thuộc chặt chẽ vào khả năng kiểm soát ngữ cảnh, xác minh và quy trình làm việc xung quanh nó.
Khi công việc bao gồm các giai đoạn kế hoạch, phụ thuộc, đánh giá, chuyển giao và phối hợp phát hành, các công cụ tập trung vào terminal bắt đầu trở nên hạn chế.
Nếu bạn muốn AI thực sự thúc đẩy công việc tiến triển xuyên suốt toàn bộ vòng đời kỹ thuật, không chỉ giúp viết mã, đó chính là lúc ClickUp phát huy tác dụng. Với tư cách là một Không gian Làm việc AI Tích hợp, nó cung cấp cho bạn một nền tảng duy nhất để lập kế hoạch, phối hợp, thực thi và triển khai. Ngoài ra, với ClickUp Brain, bạn có thể truy cập vào AI hoạt động trực tiếp trên các quy trình làm việc thực tế của bạn, không chỉ trên repo.
Đăng ký ClickUp ngay hôm nay hoàn toàn miễn phí! ✅
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Đúng vậy. Claude hoạt động hiệu quả trong các công việc lập trình, tái cấu trúc nhiều tệp và phân tích các cơ sở mã nguồn lớn, với khả năng tuân thủ chặt chẽ các hướng dẫn cụ thể và nhận thức ngữ cảnh sâu sắc. Tuy nhiên, nó vẫn yêu cầu kiểm tra và thử nghiệm của con người trước khi sử dụng trong sản xuất.
ClickUp không thay thế trực tiếp khả năng tạo mã sâu của Claude, nhưng nó có thể thay thế sự phụ thuộc vào một trợ lý lập trình riêng biệt bằng cách tích hợp tạo mã và tự động hóa quy trình làm việc vào bối cảnh dự án rộng hơn.
Sử dụng các tóm tắt của Claude làm điểm khởi đầu hữu ích, nhưng hãy kiểm tra chúng với nguồn tài liệu gốc và các bài kiểm tra. Giống như tất cả các mô hình AI, Claude có thể bỏ sót chi tiết hoặc gây ra lỗi trong các tình huống phức tạp và có rủi ro cao.
Có. Thông qua ClickUp Codegen, bạn có thể tạo mã nguồn sẵn sàng cho sản xuất, tạo Yêu cầu Hợp nhất (pull requests) và xem xét mã nguồn dựa trên yêu cầu thực tế của công việc trong không gian làm việc của bạn.
Luôn tham khảo tài liệu gốc. Các bản tóm tắt của AI và kết quả mã có thể bỏ sót chi tiết, hiểu nhầm các chi tiết kỹ thuật hoặc bỏ qua các trường hợp đặc biệt, do đó nguồn gốc vẫn là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác.