How To Get The Most Out Of Vibe Coding | Startup School

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về "vibe coding", một phương pháp lập trình sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ quá trình phát triển phần mềm.
Các điểm chính bao gồm việc sử dụng các công cụ AI như Windsurf, Cursor, Claude Code, GPT-4, Gemini, và Sonic 3.7; tầm quan trọng của lập kế hoạch chi tiết, kiểm thử (test-driven development), quản lý phiên bản (Git), và việc sử dụng các chỉ dẫn (instructions) cho AI. Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp (ví dụ: Ruby on Rails) cũng được đề cập.
Vibe coding có thể được áp dụng cho nhiều khía cạnh của phát triển phần mềm, từ thiết kế giao diện người dùng (UI) đến logic backend, DevOps, và thậm chí cả thiết kế đồ họa. Nó giúp tăng tốc độ phát triển và cho phép cả những người không có kinh nghiệm lập trình có thể tạo ra các sản phẩm phần mềm.
Các phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm lập kế hoạch từng bước với AI, viết test cases trước, sử dụng Git để quản lý phiên bản, và xử lý lỗi bằng cách copy-paste thông báo lỗi vào AI.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và kinh nghiệm cá nhân: Tom, một đối tác tại YC, chia sẻ kinh nghiệm sử dụng vibe coding trong các dự án phụ. Ông so sánh nó với prompt engineering, nhấn mạnh rằng việc áp dụng các kỹ thuật lập trình chuyên nghiệp vẫn rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất. Ông dẫn chứng kinh nghiệm của các founder trong chương trình YC Spring Batch.

Phần 2: Lời khuyên từ các founder: Các founder chia sẻ kinh nghiệm của họ, bao gồm việc sử dụng đồng thời nhiều công cụ AI (Cursor và Windsurf), viết test cases trước khi viết code, và tầm quan trọng của việc hiểu rõ mục tiêu của dự án trước khi bắt đầu. Một founder nhấn mạnh việc theo dõi xem AI có bị "mắc kẹt" trong một vòng lặp không hiệu quả hay không.

Phần 3: Lời khuyên của Tom về Vibe Coding:

Bắt đầu: Tom khuyên nên sử dụng các công cụ phù hợp với trình độ (Replit, Lovable cho người mới bắt đầu; Windsurf, Cursor, Claude Code cho người có kinh nghiệm).
Lập kế hoạch: Tạo một kế hoạch chi tiết trong file Markdown và làm việc với AI từng bước một. "Don't try to oneshot the whole thing."
Quản lý phiên bản (Git): Sử dụng Git để theo dõi các thay đổi và dễ dàng quay lại phiên bản trước nếu có lỗi. "Version control is your friend. Use Git religiously."
Viết test cases: Viết test cases ở mức độ cao (integration tests) để phát hiện lỗi sớm.
Xử lý lỗi: Copy-paste thông báo lỗi vào AI, "get reset" sau mỗi lần thử sửa lỗi thất bại, thêm logging.
Chuyển đổi giữa các mô hình AI: Khác nhau model AI có thể có hiệu quả khác nhau.
Viết hướng dẫn cho AI: Viết các hướng dẫn chi tiết cho AI trong các file instructions.
Sử dụng tài liệu: Tải tài liệu API về máy để AI truy cập dễ dàng hơn.
Sử dụng AI như một người hướng dẫn: AI có thể giải thích code từng dòng, giúp người dùng học hỏi.
Xử lý chức năng phức tạp: Tạo một dự án nhỏ riêng để thử nghiệm trước khi tích hợp vào dự án lớn.
Kiến trúc modular: Ưu tiên kiến trúc modular để dễ dàng bảo trì và hiểu code.
Lựa chọn ngôn ngữ lập trình: Chọn ngôn ngữ có nhiều dữ liệu huấn luyện (ví dụ: Ruby on Rails).
Sử dụng ảnh chụp màn hình và giọng nói: Tích hợp ảnh chụp màn hình và giọng nói để tương tác với AI hiệu quả hơn.
Refactoring thường xuyên: Refactoring code sau khi đã hoàn thành và test thành công.

Phần 4: Kết luận: Tom khuyến khích người xem tiếp tục thử nghiệm với các mô hình AI khác nhau và chia sẻ kinh nghiệm của mình. Ông nhấn mạnh rằng công nghệ này đang phát triển rất nhanh và các lời khuyên có thể thay đổi trong tương lai gần.