Bạn có thể xây dựng bất cứ thứ gì với mã AI, nếu bạn biết cách giao tiếp với các mô hình AI. Bạn cần học:
– Tài liệu phát triển
– Những công cụ AI nào cần sử dụng
– Cách đưa ra yêu cầu cho AI
Chỉ vậy thôi. Đừng làm phức tạp hóa vấn đề.
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết:
Công cụ AI cần sử dụng
Chúng ta cần sử dụng những công cụ AI nào? Cho mục đích gì?
1. Bolt
Bolt rất tuyệt vời cho:
– Phần mềm nhỏ gọn (công cụ 1 trang thực hiện 1 chức năng)
– Thiết kế trang đích
– Thiết kế giao diện người dùng
– Phần mềm cá nhân
Nếu bạn mới bắt đầu và muốn trải nghiệm phần mềm được mã hóa bằng AI, hãy thử Bolt. Tuy nhiên, nó hơi đắt để xây dựng các ứng dụng phức tạp.
2. Cursor
Cursor giống như trung tâm chính của lập trình AI hiện nay. Nó tuyệt vời cho:
– Xây dựng phần mềm phức tạp (ứng dụng 12+ trang với frontend + backend)
– Học và lập trình phần mềm cùng lúc (học thông qua việc xây dựng những thứ thú vị)
– Mở rộng phần mềm của bạn nhanh chóng (nếu Cursor hiểu ngữ cảnh, bạn có thể xây dựng trên đó rất nhanh)
Cursor dành cho những người thực sự muốn trở thành lập trình viên. Nó được xây dựng bởi các lập trình viên cho các lập trình viên. Rẻ hơn, nhưng là một công cụ hơi phức tạp. Để làm cho nó hoạt động tốt nhất, bạn cần viết tài liệu phát triển chi tiết. Ngữ cảnh là CHÌA KHÓA với Cursor!
3. Claude AI (mô hình sonnet 3.5)
Claude giống như một người cố vấn về mã. Bạn bắt đầu bằng cách động não với nó, sau đó yêu cầu nó hướng dẫn bạn trong suốt quá trình. Bước tiếp theo là gì? Tại sao tôi gặp lỗi này? Làm thế nào để sửa nó? Hỏi bất kỳ câu hỏi nào và Claude sẽ hướng dẫn bạn.
Tất cả các công cụ đều sử dụng API của Claude để thực hiện các tác vụ lập trình. Đây là mô hình AI lập trình tốt nhất hiện nay. Bạn lập trình với Claude và sử dụng Claude AI (nền tảng) như một người cố vấn lập trình.
Một số công cụ tốt khác cần xem xét
- Windsurf (đối thủ cạnh tranh của Cursor AI đang ngày càng phát triển, chưa hoàn hảo nhưng đang được cải thiện mỗi tuần)
- Lovable (Tốt cho thiết kế giao diện người dùng đẹp mắt, trang đích và phần mềm nhỏ gọn)
- v0 (Đây từng là công cụ lập trình frontend yêu thích của tôi. Hiện tại nó không tốt, có thể Vercel sẽ sửa chữa điều này)
Đó là tất cả về công cụ.
– Đối với Micro SaaS, hãy sử dụng Bolt
– Đối với SaaS phức tạp, hãy sử dụng Cursor
– Đối với hỗ trợ lập trình, hãy sử dụng Claude AI
– Đối với lập trình frontend, hãy sử dụng v0/Lovable
– Đối với viết tài liệu, hãy sử dụng GPT-4
Tầm quan trọng của tài liệu trong lập trình AI
1. Tài liệu dành cho nhà phát triển
Các mô hình AI rất mạnh mẽ và đó là lý do tại sao chúng có thể ảo tưởng/giả định mọi thứ nếu chúng ta không cung cấp cho chúng thông tin chính xác. Vì vậy, chúng ta cần viết tài liệu để cung cấp ngữ cảnh sâu sắc về dự án của mình. Những tài liệu này sẽ giúp mô hình AI thực hiện tốt hơn.
Các loại tài liệu cần đính kèm vào công cụ AI
1. Tài liệu yêu cầu dự án (PRD)
Đây là tổng quan về dự án của bạn.
– Mục tiêu là gì
– Đối tượng mục tiêu
– Tổng số bước, v.v.
Sử dụng nó với Bolt, Cursor, Claude để cung cấp bộ nhớ về dự án của bạn.
2. Tài liệu về luồng và chức năng ứng dụng
Gần đây, tôi đã chuyển đổi tài liệu này thành tài liệu hướng dẫn màn hình giao diện người dùng. Trong tài liệu này, bạn sẽ chia sẻ hành trình người dùng hoàn chỉnh.
– Người dùng sẽ đi đâu trước (trang đích rồi đăng ký….)
– Có bao nhiêu phần (thanh bên trái, khu vực nội dung chính….)
– Mối quan hệ giữa các trang với nhau (lưu bản nháp trong dự án đã lưu, hướng dẫn AI trong cài đặt….)
Nó giống như bạn đang hình dung toàn bộ luồng của ứng dụng của mình. Tài liệu này sẽ giúp AI lập bản đồ chi tiết để hiểu phạm vi của dự án một cách tốt nhất.
3. Tài liệu về ngăn xếp công nghệ và gói (techstack và package)
Trong tài liệu này, bạn cần cung cấp thông tin về các gói, thư viện, API, webhook, v.v. mà bạn đang sử dụng trong dự án này. Bạn thậm chí có thể thêm cấu trúc tệp vào tài liệu này (AI thường làm rối cấu trúc tệp, vì vậy việc cung cấp một mẫu luôn hữu ích)
4. Thiết kế cơ sở dữ liệu
Tài liệu này sẽ bao gồm cấu trúc backend của bạn.
– Cơ sở dữ liệu
– Xác thực
– Lưu trữ
Tôi sử dụng Supabase và hầu hết các nhà phát triển làm việc với mã AI cũng đang sử dụng nó. AI có thể viết mã (truy vấn SQL) mà bạn có thể dán vào Supabase và backend của bạn sẽ được thiết kế.
Đây là 4 trụ cột của tài liệu lập trình AI. Các tài liệu quan trọng khác bao gồm:
– Tệp .cursorrules (cho Cursor để cung cấp hướng dẫn về vị trí của tệp nào, tổng số bước cần thực hiện)
– Lời nhắc hệ thống cho Bolt, Claude AI
– Tài liệu hướng dẫn giao diện người dùng (hướng dẫn chi tiết về kiểu dáng, phông chữ, bảng màu, v.v.)
Tài liệu chiếm khoảng 80% công việc lập trình AI của bạn. Nếu bạn làm đúng, bạn có thể xây dựng bất cứ thứ gì và xây dựng nó nhanh chóng. Nếu bạn bỏ qua phần này, bạn chắc chắn sẽ gặp rắc rối sớm hay muộn.
Nhưng việc tạo tài liệu tốt đòi hỏi rất nhiều công sức. Tôi đã giải quyết vấn đề này với codeguide.dev. Tôi có quyền truy cập vào bản xem trước GPT-4 thông qua API và tôi đã sử dụng các lời nhắc đại diện mở rộng để tạo tất cả các tài liệu. GPT-4 trên ChatGPT có thể viết tài liệu chi tiết (nhưng đôi khi làm phức tạp vấn đề bằng cách thêm quá nhiều phần. Đó là lý do tại sao việc đưa ra yêu cầu rất quan trọng.
Cách đưa ra yêu cầu cho AI
Tiếng Anh là ngôn ngữ lập trình mới! Và chúng ta cần học tiếng Anh mà các mô hình AI hiểu rõ nhất. Chúng ta không thể chỉ nói “di chuyển thanh này sang trái” mà thay vào đó phải rõ ràng: “di chuyển thanh bên có các mục menu sang bên trái của màn hình”.
Những gì bạn muốn, những gì bạn không muốn, hãy cho AI biết bằng ngôn ngữ đơn giản và AI sẽ chỉ thực hiện thay vì cố gắng hiểu yêu cầu.
Tóm tắt khóa học cấp tốc
- Chọn công cụ AI tốt nhất cho trường hợp sử dụng của bạn.
- Viết tài liệu chi tiết và đính kèm chúng vào các công cụ này.
- Đưa ra yêu cầu cho AI với hướng dẫn rõ ràng.
Đó là tất cả. Đây là lập trình AI tóm tắt cho bạn.
Bạn có thể xây dựng bất cứ thứ gì với mã AI:
– Phần mềm (SaaS)
– Ứng dụng di động
– Tiện ích mở rộng
– Plugin
– API
