Embrace GitHub Copilot, Cursor AI & ChatGPT as a developer!

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về việc sử dụng các công cụ AI hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot, Cursor AI và ChatGPT để tăng năng suất làm việc cho lập trình viên.
Các điểm chính bao gồm: GitHub Copilot và Cursor AI giúp tăng tốc độ viết code, giảm code boilerplate, hỗ trợ refactoring, và các công cụ khác như Repl.it, Bolt.new, V0 giúp tạo ứng dụng hoặc các phần lớn của ứng dụng. Tuy nhiên, việc tạo ra toàn bộ ứng dụng chỉ bằng AI vẫn còn hạn chế.
Ứng dụng chính là tăng năng suất lập trình, giảm thời gian viết code thủ công, đặc biệt là cho các phần code lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, lập trình viên vẫn cần kiến thức và kinh nghiệm để kiểm soát chất lượng code.
Video đề cập đến phương pháp sử dụng các công cụ AI này trong quá trình phát triển phần mềm, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra và chỉnh sửa code do AI tạo ra.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và bối cảnh:

Video bắt đầu bằng việc nhắc đến sự ra đời của ChatGPT và ảnh hưởng của nó đến sự phát triển của các công cụ AI hỗ trợ lập trình.
Tác giả nhấn mạnh sự tiến bộ của các công cụ như GitHub Copilot (đã tồn tại trước ChatGPT nhưng được cải tiến đáng kể) và Cursor AI, cho phép lập trình viên tăng năng suất.
Video cũng đề cập đến các dịch vụ như Repl.it, Bolt.new, và V0, có khả năng tạo ra toàn bộ ứng dụng hoặc các thành phần lớn của ứng dụng.

Phần 2: Trải nghiệm cá nhân và ứng dụng thực tế:

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm cá nhân sử dụng GitHub Copilot và Cursor AI trong công việc hàng ngày. Ông nhấn mạnh rằng các công cụ này không thể tạo ra toàn bộ ứng dụng hoàn chỉnh một cách hiệu quả, nhưng rất hữu ích trong việc tăng tốc độ viết code và giảm code boilerplate.
Tác giả đặc biệt đánh giá cao tính năng tự động hoàn thành của Cursor AI và khả năng refactoring của nó. Ông cũng đề cập đến tính năng Cursor Composer, cho phép thực hiện các thay đổi trên nhiều file và xem trước kết quả.
Câu nói đáng chú ý: "Với GitHub Copilot và Cursor, tôi thực sự có được những công cụ giúp tôi năng suất hơn, bởi vì với những công cụ đó, tôi vẫn là người điều khiển. Tôi vẫn quyết định tính năng nào mình muốn thêm, ở đâu, phong cách code nào mình muốn áp dụng. Tôi vẫn viết hầu hết code, chắc chắn là những phần khó, nhưng những công cụ này giúp tôi nhanh hơn và đảm bảo tôi không phải viết quá nhiều code boilerplate."

Phần 3: Giới hạn của AI và tầm quan trọng của kiến thức lập trình:

Tác giả nhấn mạnh rằng các công cụ AI không thể thay thế hoàn toàn lập trình viên, đặc biệt là trong việc tạo ra các ứng dụng phức tạp. Việc không hiểu code vẫn dẫn đến nhiều lỗi, vấn đề bảo mật và hiệu năng.
Ông cho rằng các công cụ AI là những công cụ bổ sung, giúp lập trình viên làm việc hiệu quả hơn, chứ không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn.

Phần 4: Khóa học và kết luận:

Tác giả quảng cáo khóa học của mình về việc sử dụng GitHub Copilot, Cursor AI và ChatGPT để tăng năng suất lập trình.
Ông kết luận rằng AI là một phần không thể thiếu trong tương lai của lập trình, nhưng lập trình viên vẫn cần kiến thức, kinh nghiệm và khả năng đánh giá code do AI tạo ra. Việc sử dụng AI một cách hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và công nghệ.
Câu nói đáng chú ý: "AI ở đây để ở lại, nếu bạn hy vọng nó sẽ biến mất thì điều đó sẽ không xảy ra." và "Nếu bạn biết cách viết code, nếu bạn là một lập trình viên, bạn có thể có được điều tốt nhất của cả hai thế giới. Kiến thức, chuyên môn, kinh nghiệm của bạn kết hợp với những công cụ có thể giúp bạn viết code nhanh hơn và điều đó thực sự tuyệt vời."