"AI chỉ xài làm mấy cái app chơi chơi thôi" - câu này nghe quen không? Đây là suy nghĩ khá phổ biến trong hội coder khi nhắc đến vibe code. Nhiều người vẫn nghi ngờ liệu code do AI viết có đủ "xịn" để làm sản phẩm thực tế không, nhất là ở những "ông trùm" công nghệ như FAANG (Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix và Google). Vậy câu hỏi đặt ra: Liệu mấy đại gia này có thực sự "prompt xong rồi ngồi cầu may" không, hay là có cái gì đó khác đang diễn ra đằng sau?
Một anh trên Reddit - một kỹ sư phần mềm AI với kinh nghiệm "trâu bò" hơn 10 năm - trong đó nửa thời gian làm việc tại FAANG và các công ty tương tự, đã quyết định lên tiếng để làm rõ sự thật. Dù nửa đầu sự nghiệp của anh là Kỹ sư Hệ thống chứ không phải dev, nhưng với 15 năm code dạo, anh hiểu rõ cả hai thế giới và muốn chia sẻ một điều: "Nói AI không thể dùng cho code sản phẩm là sai bét luôn nha!"
Quy trình 7 bước cực strict của FAANG
Theo lời anh này, cách các công ty lớn xài AI để làm sản phẩm thực tế tuân theo một quy trình "gắt" không tưởng, bắt đầu từ bước đầu tiên và quan trọng nhất: luôn phải có một tài liệu thiết kế kỹ thuật. Đây là nơi diễn ra phần lớn công việc thực sự đấy. Tài liệu này bắt đầu như một bản đề xuất, và chỉ khi thuyết phục được đủ các bên liên quan rằng đề xuất có giá trị, team mới được "bật đèn xanh" chuyển sang giai đoạn phát triển thiết kế hệ thống chi tiết, bao gồm kiến trúc đầy đủ và tích hợp với các đội nhóm khác.
Tiếp theo là bước thứ hai - đánh giá thiết kế, nơi mà tài liệu thiết kế sẽ bị các Kỹ sư senior "mổ xẻ" tơi bời luôn. Anh kỹ sư coi đây là việc "chịu khó khổ từ đầu" để tránh gặp vấn đề lớn hơn về sau. Nếu vượt qua được vòng này, team sẽ bước vào giai đoạn phát triển, với vài tuần đầu tiên dành cho việc viết thêm tài liệu chi tiết về từng phân hệ mà các nhóm dev riêng lẻ sẽ xây dựng.
Bước thứ tư là xây dựng backlog và lập kế hoạch cho từng giai đoạn, khi các dev làm việc với Quản lý sản phẩm và Quản lý chương trình kỹ thuật để chốt các đầu việc cụ thể và thứ tự thực hiện. Chỉ đến lúc này, ở bước thứ năm, team mới thực sự được "bấm bấm phím" và bắt đầu code phần mềm. Đây chính là giai đoạn mà AI trở thành "buff" sức mạnh theo cấp số nhân luôn!
Điều đặc biệt là cách họ sử dụng AI. Thay vì prompt bừa bãi, team áp dụng Test Driven Development - nghĩa là các AI agent code sẽ phải viết test trước cho tính năng định xây dựng. Chỉ sau khi có đầy đủ các bài test, họ mới cho AI này xây dựng tính năng thực tế. Đây là điểm khác biệt quan trọng đấy: phần test được viết trước, không phải sau!
Bước thứ sáu là review code, với quy trình đòi hỏi phải có sự "chấm điểm" từ hai dev khác nhau trước khi code được merge vào nhánh chính. AI cũng đang cho thấy tiềm năng khủng trong việc hỗ trợ quá trình review này. Cuối cùng, ở bước thứ bảy, code được test kỹ càng trong môi trường kiểm thử, và chỉ khi mọi thứ ổn định, nó mới được đẩy lên production.
Kết quả của quy trình này? Tốc độ tăng khoảng 30% từ lúc đề xuất tính năng đến khi nó xuất hiện trên production. Con số này được xem là "khủng" đối với các công ty quy mô lớn, nơi mà mỗi phần trăm cải thiện đều có giá trị "vô cùng to" đấy!
Nhưng khoan đã - đây không phải vibe code đâu nha!
Tuy nhiên, đây là điểm thú vị: Nhiều người đọc xong câu chuyện trên và gọi đó là "vibe code", nhưng điều này sai "bét nháo" luôn. Quy trình mà anh kỹ sư FAANG mô tả không hề phải là vibe code - đó là "AI-assisted engineering" (lập trình có AI hỗ trợ), một khái niệm hoàn toàn khác biệt. Sự nhầm lẫn này đang lan rộng trong cộng đồng tech và có thể gây ra những hiểu lầm nguy hiểm về cách sử dụng AI trong dev phần mềm đấy.
Thuật ngữ "vibe code" được Andrej Karpathy - cựu giám đốc AI của Tesla - đặt ra vào tháng 2 năm 2025, và định nghĩa gốc của nó khá rõ ràng. Trong tweet gốc, Karpathy mô tả vibe code là việc "fully give in to the vibes" - hoàn toàn thả mình theo cảm giác, "embrace exponentials, and forget that the code even exists" - chấp nhận sự bùng nổ theo cấp số nhân và quên luôn cả việc code có tồn tại hay không.
Ông tiếp tục giải thích: "Tôi luôn 'Accept All', không đọc diffs nữa. Khi gặp lỗi, tôi chỉ copy paste message mà không comment gì, thường thì nó sẽ tự fix. Code phát triển vượt quá khả năng hiểu của tôi, tôi phải đọc một hồi mới hiểu. Đôi khi LLM không sửa được bug thì tôi chỉ work around hoặc yêu cầu thay đổi ngẫu nhiên cho đến khi nó biến mất." Và Karpathy nhấn mạnh: "Nó không tệ lắm cho những dự án cuối tuần vứt đi được, nhưng vẫn khá buồn cười."
Đây chính là bản chất của vibe code: bạn không review code, không thực sự hiểu code đang làm gì, chỉ cần nó chạy là "oke" rồi. Nó chỉ phù hợp cho việc làm prototype, một sản phẩm với chức năng tối thiểu, học tập và những "dự án bỏ đi được làm vào cuối tuần" như Karpathy từng nói.
Điểm khác biệt then chốt luôn đây
Vậy điểm khác biệt cốt lõi giữa vibe code và cách FAANG xài AI là gì? Với vibe code, tốc độ và khám phá được đặt lên trên tính chính xác và khả năng maintain. Ngược lại, với kỹ thuật lập trình do AI hỗ trợ mà các công ty lớn áp dụng, engineer con người vẫn luôn nắm quyền kiểm soát, phải đánh giá và hiểu từng dòng code do AI tạo ra, đồng thời đảm bảo sản phẩm cuối cùng an toàn, có khả năng scale và maintain được.
AI ở đây đóng vai trò như một "sidekick" tăng cường sức mạnh, chứ không phải là người thay thế. Con số 30% tăng tốc mà anh kỹ sư FAANG nhắc đến là kết quả của việc tăng cường một quy trình vững chắc, không phải từ bỏ các nguyên tắc kỹ thuật cốt lõi. Trong khi vibe code có thể được mô tả như "kỹ thuật hy vọng" - prompt xong cầu may và hy vọng mọi thứ sẽ hoạt động, thì lập trình do AI hỗ trợ vẫn là kỹ thuật phần mềm đích thực, chỉ được AI hỗ trợ để làm nhanh hơn thôi.
Vậy câu trả lời cho câu hỏi ban đầu là gì? Các đại gia công nghệ có "prompt rồi cầu may" không? Câu trả lời rõ ràng là KHÔNG nha mọi người! Họ đang sử dụng AI một cách cực kỳ nghiêm túc và có kỷ luật, với những quy trình "chặt" từ thiết kế đến deployment. AI giúp họ tăng tốc, nhưng engineering discipline - kỷ luật kỹ thuật - vẫn là nền tảng không thể thiếu.
Nguồn: genk.vn
Một anh trên Reddit - một kỹ sư phần mềm AI với kinh nghiệm "trâu bò" hơn 10 năm - trong đó nửa thời gian làm việc tại FAANG và các công ty tương tự, đã quyết định lên tiếng để làm rõ sự thật. Dù nửa đầu sự nghiệp của anh là Kỹ sư Hệ thống chứ không phải dev, nhưng với 15 năm code dạo, anh hiểu rõ cả hai thế giới và muốn chia sẻ một điều: "Nói AI không thể dùng cho code sản phẩm là sai bét luôn nha!"
Quy trình 7 bước cực strict của FAANG
Theo lời anh này, cách các công ty lớn xài AI để làm sản phẩm thực tế tuân theo một quy trình "gắt" không tưởng, bắt đầu từ bước đầu tiên và quan trọng nhất: luôn phải có một tài liệu thiết kế kỹ thuật. Đây là nơi diễn ra phần lớn công việc thực sự đấy. Tài liệu này bắt đầu như một bản đề xuất, và chỉ khi thuyết phục được đủ các bên liên quan rằng đề xuất có giá trị, team mới được "bật đèn xanh" chuyển sang giai đoạn phát triển thiết kế hệ thống chi tiết, bao gồm kiến trúc đầy đủ và tích hợp với các đội nhóm khác.
Tiếp theo là bước thứ hai - đánh giá thiết kế, nơi mà tài liệu thiết kế sẽ bị các Kỹ sư senior "mổ xẻ" tơi bời luôn. Anh kỹ sư coi đây là việc "chịu khó khổ từ đầu" để tránh gặp vấn đề lớn hơn về sau. Nếu vượt qua được vòng này, team sẽ bước vào giai đoạn phát triển, với vài tuần đầu tiên dành cho việc viết thêm tài liệu chi tiết về từng phân hệ mà các nhóm dev riêng lẻ sẽ xây dựng.
Bước thứ tư là xây dựng backlog và lập kế hoạch cho từng giai đoạn, khi các dev làm việc với Quản lý sản phẩm và Quản lý chương trình kỹ thuật để chốt các đầu việc cụ thể và thứ tự thực hiện. Chỉ đến lúc này, ở bước thứ năm, team mới thực sự được "bấm bấm phím" và bắt đầu code phần mềm. Đây chính là giai đoạn mà AI trở thành "buff" sức mạnh theo cấp số nhân luôn!
Điều đặc biệt là cách họ sử dụng AI. Thay vì prompt bừa bãi, team áp dụng Test Driven Development - nghĩa là các AI agent code sẽ phải viết test trước cho tính năng định xây dựng. Chỉ sau khi có đầy đủ các bài test, họ mới cho AI này xây dựng tính năng thực tế. Đây là điểm khác biệt quan trọng đấy: phần test được viết trước, không phải sau!
Bước thứ sáu là review code, với quy trình đòi hỏi phải có sự "chấm điểm" từ hai dev khác nhau trước khi code được merge vào nhánh chính. AI cũng đang cho thấy tiềm năng khủng trong việc hỗ trợ quá trình review này. Cuối cùng, ở bước thứ bảy, code được test kỹ càng trong môi trường kiểm thử, và chỉ khi mọi thứ ổn định, nó mới được đẩy lên production.
Kết quả của quy trình này? Tốc độ tăng khoảng 30% từ lúc đề xuất tính năng đến khi nó xuất hiện trên production. Con số này được xem là "khủng" đối với các công ty quy mô lớn, nơi mà mỗi phần trăm cải thiện đều có giá trị "vô cùng to" đấy!
Nhưng khoan đã - đây không phải vibe code đâu nha!
Tuy nhiên, đây là điểm thú vị: Nhiều người đọc xong câu chuyện trên và gọi đó là "vibe code", nhưng điều này sai "bét nháo" luôn. Quy trình mà anh kỹ sư FAANG mô tả không hề phải là vibe code - đó là "AI-assisted engineering" (lập trình có AI hỗ trợ), một khái niệm hoàn toàn khác biệt. Sự nhầm lẫn này đang lan rộng trong cộng đồng tech và có thể gây ra những hiểu lầm nguy hiểm về cách sử dụng AI trong dev phần mềm đấy.
Thuật ngữ "vibe code" được Andrej Karpathy - cựu giám đốc AI của Tesla - đặt ra vào tháng 2 năm 2025, và định nghĩa gốc của nó khá rõ ràng. Trong tweet gốc, Karpathy mô tả vibe code là việc "fully give in to the vibes" - hoàn toàn thả mình theo cảm giác, "embrace exponentials, and forget that the code even exists" - chấp nhận sự bùng nổ theo cấp số nhân và quên luôn cả việc code có tồn tại hay không.
Ông tiếp tục giải thích: "Tôi luôn 'Accept All', không đọc diffs nữa. Khi gặp lỗi, tôi chỉ copy paste message mà không comment gì, thường thì nó sẽ tự fix. Code phát triển vượt quá khả năng hiểu của tôi, tôi phải đọc một hồi mới hiểu. Đôi khi LLM không sửa được bug thì tôi chỉ work around hoặc yêu cầu thay đổi ngẫu nhiên cho đến khi nó biến mất." Và Karpathy nhấn mạnh: "Nó không tệ lắm cho những dự án cuối tuần vứt đi được, nhưng vẫn khá buồn cười."
Đây chính là bản chất của vibe code: bạn không review code, không thực sự hiểu code đang làm gì, chỉ cần nó chạy là "oke" rồi. Nó chỉ phù hợp cho việc làm prototype, một sản phẩm với chức năng tối thiểu, học tập và những "dự án bỏ đi được làm vào cuối tuần" như Karpathy từng nói.
Điểm khác biệt then chốt luôn đây
Vậy điểm khác biệt cốt lõi giữa vibe code và cách FAANG xài AI là gì? Với vibe code, tốc độ và khám phá được đặt lên trên tính chính xác và khả năng maintain. Ngược lại, với kỹ thuật lập trình do AI hỗ trợ mà các công ty lớn áp dụng, engineer con người vẫn luôn nắm quyền kiểm soát, phải đánh giá và hiểu từng dòng code do AI tạo ra, đồng thời đảm bảo sản phẩm cuối cùng an toàn, có khả năng scale và maintain được.
AI ở đây đóng vai trò như một "sidekick" tăng cường sức mạnh, chứ không phải là người thay thế. Con số 30% tăng tốc mà anh kỹ sư FAANG nhắc đến là kết quả của việc tăng cường một quy trình vững chắc, không phải từ bỏ các nguyên tắc kỹ thuật cốt lõi. Trong khi vibe code có thể được mô tả như "kỹ thuật hy vọng" - prompt xong cầu may và hy vọng mọi thứ sẽ hoạt động, thì lập trình do AI hỗ trợ vẫn là kỹ thuật phần mềm đích thực, chỉ được AI hỗ trợ để làm nhanh hơn thôi.
Vậy câu trả lời cho câu hỏi ban đầu là gì? Các đại gia công nghệ có "prompt rồi cầu may" không? Câu trả lời rõ ràng là KHÔNG nha mọi người! Họ đang sử dụng AI một cách cực kỳ nghiêm túc và có kỷ luật, với những quy trình "chặt" từ thiết kế đến deployment. AI giúp họ tăng tốc, nhưng engineering discipline - kỷ luật kỹ thuật - vẫn là nền tảng không thể thiếu.
Nguồn: genk.vn