A.B.E – Always Be Experimenting: Tinh thần thử nghiệm không ngừng với AI
Một khía cạnh thường bị thiếu vắng trong làn sóng AI hiện tại chính là tinh thần của một kỹ sư. Tôi rất bất ngờ khi những kỹ sư dày dạn kinh nghiệm, đã dành hàng thập kỷ cuộc đời để giải quyết các vấn đề phức tạp, lại bỏ ra quá ít nỗ lực để khám phá và kiểm tra giới hạn của AI.
Tất nhiên, tôi biết rằng đã có nhiều lần “cậu bé ra khóc sói” với các chu kỳ cường điệu AI, nhưng giờ đây là thời điểm thực sự. Các agents không phải là thứ để chúng ta phớt lờ.
Nghịch lý của kỹ sư phần mềm
Các kỹ sư phần mềm dành hàng ngàn giờ để học các framework khác nhau nhưng lại miễn cưỡng đặt hết nỗ lực tốt nhất vào việc tìm hiểu AI. Đây thực sự là hành vi kỳ lạ từ một cộng đồng vốn dĩ phải tò mò về các công cụ và công nghệ mới.
Hãy xem xét sự phát triển tự nhiên của ngành công nghiệp của chúng ta: chúng ta đã tập thể đầu tư hàng triệu giờ để làm chủ jQuery, Bootstrap, Flash/ActionScript, các quirks của Internet Explorer, CoffeeScript và Bower. Những công nghệ này đã phục vụ chúng ta tốt và dạy cho chúng ta những patterns có giá trị, ngay cả khi hệ sinh thái đã phát triển vượt qua chúng. Chúng ta luôn đón nhận chu kỳ học hỏi, thích ứng và tiến bước này. Tuy nhiên, khi đối mặt với AI – một công nghệ có tiềm năng biến đổi – lại có sự do dự trong việc áp dụng cùng tinh thần học hỏi đó và thúc đẩy các khả năng.
Giai đoạn áp dụng sớm
Tôi tin rằng chúng ta vẫn đang trong giai đoạn innovator/early minority của đường cong áp dụng AI. Tôi tin như vậy vì các kỹ sư có tay nghề cao vẫn miễn cưỡng sử dụng những công cụ này, và tôi tin rằng một khi họ quen với chúng, công nghệ sẽ được đưa lên những tầm cao còn lớn hơn nhờ vào cộng đồng mã nguồn mở, MCPs và các tiện ích bổ sung khác.
Tư duy A.B.E (Always Be Experimenting)
Khi một công nghệ mới như LLMs hoặc việc triển khai agentic của LLMs xuất hiện, chúng ta nên luôn luôn thử nghiệm, ghi chép và công bố các phát hiện để các thành viên cộng đồng khác có thể thách thức, bác bỏ, xác minh và đổi mới dựa trên đó.
Tại sao A.B.E lại quan trọng?
1. Khám phá tiềm năng thực sự
- AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà có thể là người đồng hành thực sự
- Chỉ thông qua thử nghiệm, chúng ta mới biết được giới hạn và khả năng
- Mỗi thử nghiệm đều mở ra những hiểu biết mới
2. Xây dựng kiến thức cộng đồng
- Chia sẻ thất bại cũng quan trọng như chia sẻ thành công
- Ghi chép giúp người khác tránh những sai lầm đã mắc
- Tạo nền tảng kiến thức tập thể vững chắc
3. Thúc đẩy đổi mới
- Thử nghiệm dẫn đến phát hiện các use cases mới
- Tạo ra những patterns và best practices
- Kích thích sự sáng tạo trong cộng đồng
Tình trạng hiện tại của ngành
Các kỹ sư dày dạn kinh nghiệm
Nhiều kỹ sư senior có xu hướng:
- Chờ đợi công nghệ “ổn định” hơn
- Lo ngại về tính bền vững lâu dài
- Áp dụng kinh nghiệm từ các chu kỳ hype trước đó
Thế hệ kỹ sư trẻ
Ngược lại, những kỹ sư trẻ thường:
- Sẵn sàng thử nghiệm
- Không có “baggage” từ các chu kỳ công nghệ trước
- Học hỏi nhanh chóng và thích ứng linh hoạt
Cách áp dụng tư duy A.B.E trong thực tế
1. Bắt đầu với dự án nhỏ
# Thử nghiệm Claude Code với một tác vụ đơn giản
claude -p "Phân tích cấu trúc dự án này"
2. Ghi chép mọi thứ
- Tạo file
EXPERIMENTS.mdtrong dự án - Ghi lại những gì hoạt động và không hoạt động
- Chia sẻ kết quả với cộng đồng
3. Đặt câu hỏi “What if?”
- “Điều gì xảy ra nếu tôi để Claude tự động hóa quy trình này?”
- “AI có thể giúp tôi giải quyết vấn đề này theo cách nào khác?”
- “Làm sao để tích hợp AI vào workflow hiện tại?”
4. Tham gia cộng đồng
- Chia sẻ trên r/ClaudeAI
- Viết blog về những thử nghiệm
- Đóng góp vào các dự án mã nguồn mở
Ví dụ thử nghiệm với Claude Code
Thử nghiệm 1: Tự động hóa code review
## Mục tiêu
Sử dụng Claude để review code và đề xuất cải tiến
## Phương pháp
- Sử dụng Plan Mode để xem trước đánh giá
- Yêu cầu Claude phân tích theo nhiều tiêu chí
## Kết quả
- Claude phát hiện được 3/5 vấn đề mà human reviewer bỏ qua
- Đề xuất refactoring hợp lý
- Thời gian review giảm 40%
## Bài học
- AI có thể bổ sung tốt cho human review
- Cần định nghĩa rõ tiêu chí đánh giá
Thử nghiệm 2: Tạo test cases tự động
## Mục tiêu
Để Claude tự động tạo test cases cho một function mới
## Kết quả
- Coverage tăng từ 60% lên 85%
- Phát hiện được 2 edge cases chưa nghĩ đến
- Thời gian viết test giảm 50%
## Hạn chế
- Cần review kỹ logic của test
- Một số test cases không thực tế
Rào cản cần vượt qua
1. Mindset cũ
- “AI chỉ là hype tạm thời”
- “Công cụ này sẽ thay thế tôi”
- “Tốt hơn nên đợi nó mature hơn”
2. Sợ thất bại
- Lo ngại về chất lượng output
- Sợ phụ thuộc quá nhiều vào AI
- Không muốn học cách sử dụng mới
3. Thiếu thời gian
- Áp lực deadline hiện tại
- Không có thời gian để thử nghiệm
- Ưu tiên các công việc “quan trọng” hơn
Lợi ích của việc thử nghiệm sớm
Cá nhân
- Trở thành expert trong lĩnh vực mới
- Tăng hiệu suất làm việc
- Mở ra cơ hội nghề nghiệp mới
Tổ chức
- Competitive advantage
- Tăng tốc độ phát triển sản phẩm
- Attrach talent giỏi
Cộng đồng
- Đóng góp vào tri thức chung
- Thúc đẩy sự phát triển của công nghệ
- Tạo ra những chuẩn mực mới
Tương lai của AI trong phát triển phần mềm
Chúng ta đang đứng ở ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới. Những kỹ sư sẵn sàng thử nghiệm và học hỏi hôm nay sẽ là những người định hình tương lai của ngành.
Dự đoán trong 5 năm tới:
- AI sẽ trở thành companion không thể thiếu
- Cách viết code sẽ thay đổi căn bản
- Những kỹ sư biết làm việc với AI sẽ có lợi thế lớn
Kết luận: Hãy bắt đầu thử nghiệm ngay hôm nay
Chúng ta đang ở đầu một kỷ nguyên mới đầy cơ hội, vậy nên A.B.E – Always Be Experimenting!
Đừng để sự do dự hay kinh nghiệm từ những chu kỳ hype trước đó cản trở việc khám phá tiềm năng thực sự của AI. Hãy:
- Bắt đầu với những thử nghiệm nhỏ trong dự án cá nhân
- Ghi chép và chia sẻ mọi phát hiện
- Tham gia cộng đồng để học hỏi từ người khác
- Duy trì tư duy mở và sẵn sàng thay đổi quan điểm
- Đầu tư thời gian để hiểu sâu về công nghệ
Nhớ rằng, những kỹ sư nào đầu tư thời gian học jQuery, Angular, React từ những ngày đầu đều thu được lợi ích to lớn. AI là cơ hội tương tự, nhưng với tiềm năng lớn hơn nhiều lần.
Thời điểm tốt nhất để bắt đầu thử nghiệm với AI là hôm nay. Thời điểm tốt thứ hai là ngay bây giờ.