Chào mừng các bạn đến với phần 2 của series về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát triển phần mềm. Ở phần trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá cách AI có thể hỗ trợ trong việc lập kế hoạch dự án, thiết kế và kiến trúc hệ thống. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào việc làm thế nào AI có thể giúp bạn:

  • Tạo code nhanh chóng và hiệu quả.
  • Thiết kế cơ sở dữ liệu (CSDL) tối ưu.
  • Viết tài liệu (documentation) đầy đủ và dễ hiểu.

Bài viết này dành cho các bạn sinh viên IT, lập trình viên mới vào nghề (Junior Developer) và cả những lập trình viên có kinh nghiệm (Senior Developer) muốn tìm hiểu cách để tận dụng AI để tăng năng suất và chất lượng công việc.

Ứng dụng AI trong Phát triển phần mèm
Ứng dụng AI trong Phát triển phần mèm

1. Làm Chủ Kỹ Năng Tạo Code Với AI

1.1. Bí Quyết Tạo Prompt "Thần Thánh"

"Prompt" là câu lệnh hoặc yêu cầu bạn đưa ra cho AI để nó tạo code. Để nhận được kết quả tốt nhất, prompt của bạn cần phải rõ ràng và cụ thể. Dưới đây là template (mẫu) mà mình thường dùng:

Tôi cần triển khai [chức năng cụ thể] bằng ngôn ngữ [tên ngôn ngữ lập trình].
Yêu cầu chính:

  1. [Yêu cầu 1]
  2. [Yêu cầu 2]
  3. [Yêu cầu 3]
    Cần xem xét:
  • Xử lý lỗi
  • Các trường hợp đặc biệt (edge cases)
  • Tối ưu hiệu năng
  • Best practices cho [ngôn ngữ/framework]
    Vui lòng không loại bỏ các comment hoặc code không cần thiết.
    Tạo code với comment rõ ràng giải thích logic    .

**Ví dụ:**

Tôi cần tạo một API endpoint để lấy danh sách sản phẩm từ database bằng Node.js và Express.
Yêu cầu chính:

  1. Phân trang kết quả (ví dụ: 10 sản phẩm trên mỗi trang).
  2. Cho phép lọc sản phẩm theo tên.
  3. Sắp xếp sản phẩm theo giá (tăng dần hoặc giảm dần).
    Cần xem xét:
  • Xử lý lỗi khi không tìm thấy sản phẩm.
  • Tối ưu hiệu năng truy vấn database.
  • Sử dụng async/await để tránh blocking event loop.
    Vui lòng không loại bỏ các comment hoặc code không cần thiết.
    Tạo code với comment rõ ràng giải thích logic.

1.2. Đọc Hiểu Và Kiểm Tra Code Do AI Tạo Ra

Tuyệt đối không copy-paste code từ AI một cách mù quáng! Đây là một sai lầm mà rất nhiều người mới bắt đầu mắc phải. Thay vào đó, hãy làm theo các bước sau:

1.  Đọc toàn bộ code: Hiểu cấu trúc và cách tiếp cận của code.
2.  Kiểm tra lỗi logic: AI có thể hiểu sai yêu cầu của bạn.
3.  Tìm kiếm best practices: Đảm bảo code tuân theo các quy ước của ngôn ngữ và dự án.
4.  Xác minh xử lý lỗi: Đảm bảo các trường hợp đặc biệt và lỗi tiềm ẩn được xử lý đúng cách.
5.  Hiểu từng dòng code: Nếu có bất kỳ điều gì bạn không hiểu, hãy hỏi AI giải thích.

Prompt để yêu cầu giải thích code:

Bạn có thể giải thích chi tiết phần code sau đây:
[dán đoạn code]
Cụ thể:

  1. Mục đích của phần này là gì?
  2. Nó hoạt động như thế nào từng bước?
  3. Có vấn đề hoặc hạn chế tiềm ẩn nào với cách tiếp cận này không?

1.3. Sử Dụng AI Để Review Và Cải Thiện Code

AI có thể đóng vai trò như một senior developer luôn sẵn sàng review code của bạn, giúp bạn phát hiện ra các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất các cải tiến.

Prompt để review code:

Vui lòng review đoạn code sau:
[dán code của bạn]
Cần xem xét:

  1. Chất lượng code và tuân thủ best practices
  2. Các lỗi hoặc trường hợp đặc biệt tiềm ẩn
  3. Tối ưu hiệu năng
  4. Khả năng đọc và bảo trì
  5. Các vấn đề bảo mật
    Đề xuất các cải tiến và giải thích lý do cho mỗi đề xuất.

1.4. Các Ý Tưởng Prompt Cho Các Tác Vụ Coding Khác Nhau

Triển khai một thuật toán cụ thể:
     
    Triển khai thuật toán [tên thuật toán] bằng ngôn ngữ [ngôn ngữ lập trình].
    Vui lòng bao gồm:
    1. Hàm main với các kiểu tham số và trả về rõ ràng
    2. Các hàm helper nếu cần thiết
    3. Phân tích độ phức tạp về thời gian và không gian
    4. Ví dụ sử dụng
  
Tạo một class hoặc module:

    Tạo một [class/module] cho [chức năng cụ thể] bằng ngôn ngữ [ngôn ngữ lập trình].
    Bao gồm:
    1. Constructor/initialization
    2. Các phương thức main với docstring rõ ràng
    3. Bất kỳ phương thức helper private cần thiết nào
    4. Đóng gói thích hợp và tuân thủ các nguyên tắc OOP

Tối ưu code hiện có:

    Đây là một đoạn code cần tối ưu:
    [dán code]
    Vui lòng đề xuất các tối ưu để cải thiện hiệu năng của nó. Đối với mỗi đề xuất, hãy giải thích cải tiến dự kiến và bất kỳ trade-off nào.

Viết unit test:

    Tạo unit test cho hàm sau:
    [dán hàm]
    Bao gồm các test cho:
    1. Các input bình thường dự kiến
    2. Các trường hợp đặc biệt
    3. Các input không hợp lệ
    Sử dụng cú pháp [tên framework testing]


1.5. Quy Trình Coding Với AI: Hướng Dẫn Từng Bước

1.  Bắt đầu với một đặc tả rõ ràng: Xác định những gì bạn muốn xây dựng càng rõ ràng càng tốt.
2.  Tạo code ban đầu: Sử dụng một prompt chi tiết để AI tạo ra bản nháp đầu tiên.
3.  Review và hiểu: Xem xét code cẩn thận, đảm bảo bạn hiểu mọi phần.
4.  Lặp lại và tinh chỉnh: Yêu cầu AI giải thích, tối ưu hóa và đưa ra các lựa chọn thay thế.
5.  Test và debug: Sử dụng AI để giúp tạo unit test và debug mọi vấn đề.
6.  Tối ưu và refactor: Khi code đã hoạt động, hãy sử dụng AI để đề xuất các tối ưu hóa và refactoring.
7.  Viết tài liệu: Sử dụng AI để giúp tạo tài liệu rõ ràng cho code của bạn.

1.6. Cảnh Báo: Những Cạm Bẫy Của Việc Quá Phụ Thuộc

*   Mất tầm nhìn tổng quan: Đôi khi, trong quá trình tương tác qua lại với AI, bạn có thể dễ dàng quên đi kiến trúc và thiết kế tổng thể của mình.
*   Chấp nhận các giải pháp phức tạp cho các vấn đề đơn giản: AI đôi khi có thể đề xuất các giải pháp phức tạp không cần thiết.
*   Bỏ bê việc học các khái niệm cơ bản: Rất dễ để chỉ sử dụng code do AI tạo ra mà không hiểu đầy đủ về nó.
*   Bỏ qua các tác động về hiệu năng: AI có thể không phải lúc nào cũng tạo ra code có hiệu năng tốt nhất.


2. Thiết Kế Cơ Sở Dữ Liệu Và Tối Ưu Truy Vấn Với AI

2.1. Sử Dụng AI Để Thiết Kế Database Schema

AI có thể giúp bạn tạo ra các database schema mạnh mẽ và hiệu quả.

Prompt để bắt đầu:

Tôi đang thiết kế một database cho [mô tả ứng dụng của bạn]. Các entity chính là:
[Liệt kê các entity chính]

Yêu cầu chính:

  1. [Yêu cầu 1, ví dụ: "Phải hỗ trợ truy xuất nhanh các bài đăng của người dùng"]
  2. [Yêu cầu 2, ví dụ: "Cần theo dõi mối quan hệ người dùng (người theo dõi/đang theo dõi)"]
  3. [Yêu cầu 3, ví dụ: "Phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu chuỗi thời gian cho phân tích"]

Vui lòng đề xuất một database schema bao gồm:

  1. Các bảng và cột của chúng (với các kiểu dữ liệu thích hợp)
  2. Quan hệ primary và foreign key
  3. Bất kỳ bảng junction cần thiết nào cho quan hệ many-to-many
  4. Các index được đề xuất để cải thiện hiệu năng
  5. Các cân nhắc về khả năng mở rộng

Ngoài ra, vui lòng giải thích cơ sở lý luận đằng sau các lựa chọn thiết kế của bạn.

2.2. Tinh Chỉnh Schema

Prompt để tinh chỉnh:

Cho schema ban đầu sau:
[Dán schema của bạn vào đây]

Vui lòng phân tích nó dựa trên những điều sau:

  1. Chuẩn hóa: Schema đã được chuẩn hóa đúng cách chưa? Nếu không, hãy đề xuất các cải tiến.
  2. Phi chuẩn hóa: Có trường hợp nào phi chuẩn hóa có thể cải thiện hiệu năng không?
  3. Chiến lược indexing: Đề xuất các index bổ sung có thể cải thiện hiệu năng truy vấn.
  4. Khả năng mở rộng: Schema này sẽ xử lý tăng trưởng như thế nào? Có bất kỳ bottleneck tiềm ẩn nào không?
  5. Tính toàn vẹn dữ liệu: Có bất kỳ ràng buộc hoặc trigger nào chúng ta nên xem xét để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu không?

Đối với mỗi đề xuất, vui lòng giải thích ưu và nhược điểm.

2.3. Tạo Các Truy Vấn Tối Ưu

Prompt để tối ưu truy vấn:

Tôi cần tối ưu truy vấn SQL sau:

[Dán truy vấn của bạn vào đây]

Truy vấn hiện đang mất quá nhiều thời gian để thực thi trên các dataset lớn. Vui lòng:

  1. Phân tích truy vấn và xác định các vấn đề hiệu năng tiềm ẩn.
  2. Đề xuất các tối ưu hóa, có thể bao gồm:
  • Viết lại truy vấn
  • Thêm hoặc sửa đổi index
  • Đề xuất các thay đổi schema nếu cần thiết
  1. Giải thích lý do đằng sau mỗi tối ưu hóa.
  2. Nếu có thể, hãy cung cấp ước tính về cải thiện hiệu năng mà chúng ta có thể mong đợi.

Thông tin bổ sung:

  • Hệ thống database: [ví dụ: PostgreSQL, MySQL]
  • Kích thước bảng ước tính: [ví dụ: Bảng Users có 1 triệu hàng]
  • Bất kỳ ràng buộc phần cứng liên quan nào

2.4. Các Ý Tưởng Prompt Cho Các Tác Vụ Liên Quan Đến Database

Tối ưu index:

    Cho cấu trúc bảng và các truy vấn phổ biến sau:
    [Dán cấu trúc bảng và các truy vấn mẫu]

    Vui lòng đề xuất một chiến lược indexing tối ưu. Cần xem xét:
    1. Cột nào nên được index?
    2. Chúng ta nên sử dụng index một cột hay nhiều cột?
    3. Có trường hợp nào index bao phủ sẽ có lợi không?
    4. Các index này có thể ảnh hưởng đến hiệu năng ghi như thế nào?

Lập kế hoạch di chuyển dữ liệu:

    Tôi cần di chuyển dữ liệu từ một schema cũ sang một schema mới:
    Schema cũ:
    [Dán schema cũ]

    Schema mới:
    [Dán schema mới]

    Vui lòng giúp tôi tạo một kế hoạch di chuyển:
    1. Xác định các bước cần thiết để chuyển đổi dữ liệu
    2. Đề xuất bất kỳ bảng hoặc view trung gian nào có thể hữu ích
    3. Xem xét tính toàn vẹn dữ liệu và cách xử lý các xung đột tiềm ẩn
    4. Đề xuất một chiến lược để xác minh sự thành công của quá trình di chuyển

Khắc phục sự cố hiệu năng truy vấn:
    Truy vấn sau đang hoạt động kém:
    [Dán truy vấn có vấn đề]

    Kế hoạch thực thi:
    [Dán kế hoạch thực thi nếu có]

    Vui lòng phân tích truy vấn này và đề xuất các cải tiến:
    1. Xác định bất kỳ phần nào không tối ưu của truy vấn hoặc kế hoạch thực thi
    2. Đề xuất các cách thay thế để viết truy vấn
    3. Có bất kỳ index nào bị thiếu có thể giúp ích không?
    4. Việc phi chuẩn hóa bất kỳ phần nào của schema có cải thiện hiệu năng cho truy vấn này không?
 

2.5. Cảnh Báo: Yếu Tố Con Người Trong Thiết Kế Database

*   Hiểu logic nghiệp vụ: AI có thể đề xuất các cấu trúc tối ưu, nhưng bạn cần đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể và các yêu cầu mở rộng trong tương lai của bạn.
*   Độ nhạy cảm của dữ liệu: Lưu ý đến các lo ngại về bảo mật dữ liệu mà AI có thể không nhận thức được trong bối cảnh cụ thể của bạn.
*   Kiểm tra trong điều kiện thực tế: Luôn kiểm tra kỹ lưỡng các tối ưu hóa do AI đề xuất trong các điều kiện phản ánh môi trường production của bạn.
*   Học hỏi liên tục: Sử dụng AI như một công cụ học tập. Đừng chỉ triển khai các đề xuất của nó, mà hãy cố gắng hiểu các nguyên tắc đằng sau chúng.

3. Tạo Tài Liệu Dễ Dàng Với AI

3.1. Tạo Tài Liệu Với AI

Prompt hiệu quả:

Tôi cần tạo tài liệu cho [tên dự án/component]. Vui lòng tạo:

  1. Tổng quan về [dự án/component]
  2. Hướng dẫn cài đặt
  3. Các tùy chọn cấu hình
  4. Tham chiếu API (nếu có)
  5. Ví dụ sử dụng
  6. Hướng dẫn khắc phục sự cố
  7. Phần FAQ

Đối với mỗi phần, hãy xem xét:

  • Đối tượng mục tiêu (ví dụ: nhà phát triển, người dùng cuối)
  • Bất kỳ điều kiện tiên quyết hoặc phụ thuộc nào
  • Các cạm bẫy hoặc quan niệm sai lầm phổ biến
  • Best practices

Vui lòng sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, ngắn gọn và bao gồm các đoạn code liên quan khi thích hợp.

3.2. Tinh Chỉnh Tài Liệu Do AI Tạo Ra

1.  Xem xét tính chính xác: Đảm bảo tất cả thông tin phù hợp với code thực tế và chức năng dự định của bạn.
2.  Kiểm tra tính rõ ràng: Đảm bảo các giải thích rõ ràng và dễ hiểu đối với đối tượng mục tiêu của bạn.
3.  Xác minh các đoạn code: Test bất kỳ ví dụ code nào được bao gồm để đảm bảo chúng hoạt động như mong đợi.
4.  Thêm các chi tiết cụ thể của dự án: Kết hợp bất kỳ khía cạnh duy nhất nào của dự án mà AI có thể không nhận thức được.
5.  Cải thiện bằng hình ảnh: Xem xét nơi các sơ đồ, lưu đồ hoặc ảnh chụp màn hình có thể nâng cao sự hiểu biết.

Prompt để tinh chỉnh:

Vui lòng xem xét và cải thiện phần tài liệu sau:
[Dán phần tài liệu vào đây]

Cần xem xét:

  1. Sự rõ ràng của giải thích
  2. Tính đầy đủ của thông tin
  3. Mức độ chi tiết phù hợp cho đối tượng mục tiêu
  4. Tính nhất quán với best practices trong viết kỹ thuật

Đề xuất các cải tiến và giải thích lý do của bạn.

3.3. Các Ý Tưởng Prompt Cho Các Loại Tài Liệu Khác Nhau

  • Tài liệu API:

    Tạo tài liệu API cho endpoint sau: [Dán chi tiết endpoint]
    Bao gồm:
    1. URL và phương thức endpoint
    2. Các tham số yêu cầu và kiểu của chúng
    3. Định dạng body yêu cầu (nếu có)
    4. Định dạng phản hồi và các mã trạng thái có thể
    5. Ví dụ yêu cầu và phản hồi
    6. Bất kỳ yêu cầu xác thực nào
    7. Thông tin giới hạn tỷ lệ (nếu có) 

  • File README:

    Tạo một file README.md cho kho lưu trữ GitHub của tôi. Dự án là [mô tả ngắn gọn]. Bao gồm:
    1. Tiêu đề và mô tả dự án
    2. Hướng dẫn cài đặt
    3. Ví dụ sử dụng
    4. Hướng dẫn đóng góp
    5. Thông tin giấy phép
    6. Huy hiệu (ví dụ: trạng thái build, phiên bản, v.v.)
    Sử dụng định dạng Markdown thích hợp và xem xét thêm một bảng mục lục để điều hướng dễ dàng hơn.

  • Hướng dẫn sử dụng:

    Tạo một hướng dẫn sử dụng cho [tên sản phẩm/tính năng]. Đối tượng mục tiêu là [mô tả đối tượng]. Bao gồm:
    1. Giới thiệu và mục đích của sản phẩm/tính năng
    2. Hướng dẫn bắt đầu
    3. Các tính năng chính và cách sử dụng chúng
    4. Mẹo sử dụng nâng cao
    5. Khắc phục sự cố các vấn đề phổ biến
    Sử dụng ngôn ngữ đơn giản và xem xét bao gồm các hướng dẫn từng bước với các placeholder ảnh chụp màn hình giả định.

  • Comment code và docstring:

    Tạo các comment và docstring thích hợp cho code sau: [Dán code vào đây] Tuân theo các quy ước [dành riêng cho ngôn ngữ] cho docstring. Bao gồm:
    1. Mô tả ngắn gọn về hàm/class
    2. Các tham số và kiểu của chúng
    3. Giá trị trả về và kiểu
    4. Bất kỳ exception nào có thể được đưa ra
    5. Ví dụ sử dụng nếu việc sử dụng hàm/class không rõ ràng ngay lập tức

3.4. Cảnh Báo: Sự Can Thiệp Của Con Người Vẫn Rất Quan Trọng

  • Kiến thức cụ thể của dự án: AI không thể biết các bối cảnh hoặc quyết định duy nhất đằng sau dự án cụ thể của bạn.
  • Sự đồng cảm của người dùng: Mặc dù AI có thể viết các hướng dẫn rõ ràng, nhưng bạn biết rõ nhất người dùng của mình.
  • Thông tin nhạy cảm: Cẩn thận không bao gồm bất kỳ thông tin nhạy cảm hoặc độc quyền nào trong các prompt của bạn cho AI.

Kết Luận

Hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn rõ ràng hơn về cách AI có thể hỗ trợ bạn trong quá trình phát triển phần mềm, từ việc tạo code, thiết kế database cho đến viết tài liệu. Hãy nhớ rằng, AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó cần được sử dụng một cách thông minh và có trách nhiệm.

Lời kêu gọi hành động:

  • Bạn đã thử sử dụng AI trong dự án của mình chưa?
  • Bạn có bất kỳ mẹo hoặc thủ thuật nào muốn chia sẻ với cộng đồng?
  • Hãy để lại bình luận bên dưới để chúng ta cùng nhau thảo luận và học hỏi!

Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách AI có thể giúp bạn trong việc testing, tối ưu hóa và quản lý phiên bản code. Hãy theo dõi nhé!

Hy vọng bài viết này hữu ích cho bạn. Chúc bạn thành công!

Nguồn tham khảo: https://aalapdavjekar.medium.com/ai-assisted-software-development-a-comprehensive-guide-with-practical-prompts-part-2-3-02484af85dd7