Tag: Code Generation Tools

Không ai có thể dự đoán được điều này: AI Code đang trở thành xu hướng mới thay thế cho NoCode. Thực tế, tôi thích nói chuyện với AI hơn là với các lập trình viên khi xây dựng các ứng dụng nhỏ. AI hiểu tôi tốt hơn, ngay cả khi tôi chỉ đưa ra những yêu cầu sơ sài. Tôi đã thử nghiệm tất cả các công cụ AI builder mà tôi có thể tìm thấy và dưới đây là những đánh giá chi tiết về chúng:

1. @SoftgenAI là một công cụ rất ấn tượng. Chỉ mất 20 phút để hoàn thành ứng dụng của tôi. So với tất cả các công cụ khác mà tôi đã thử, Softgen cảm giác tự chủ nhất. Tôi không phải debug bất cứ thứ gì. Nó tự làm tất cả. Vì vậy, đối với những người không biết code, tôi nghĩ đây là một công cụ đáng để thử:

   

2. @wrapifai giải quyết nhu cầu SEO viral của năm nay: Xây dựng các công cụ mini và lead magnet. Tôi đã xây dựng một trình tạo ý tưởng chỉ trong 7 phút. Hoạt động rất tốt cho những người hoàn toàn không biết code, ví dụ như các marketer.

   

3. v0 từ @vercel ban đầu chỉ tạo mã frontend đơn giản sử dụng @shadcn, nhưng theo thời gian họ đã thêm:

   • Sao chép bất kỳ thiết kế nào từ ảnh chụp màn hình, URL hoặc Figma
   • Server actions (ứng dụng full stack)

   v0 phù hợp nhất để tạo các trang web marketing hoặc có giao diện nâng cao

   

4. Lovable là startup phát triển nhanh nhất ở EU (4 triệu USD ARR trong 4 tuần). Có thể xây dựng ứng dụng full-stack với xác thực, AI và cơ sở dữ liệu. Bảng điều khiển kinh tế quốc gia sau đây chỉ mất 5 phút để tạo:

   

5. Bolt từ @stackblitz đã có sự phát triển ấn tượng nhất cho đến nay. Hàng triệu người đang sử dụng nó. Nó hoàn toàn phù hợp để xây dựng các ứng dụng thực tế mà bạn sẽ phải trả 100.000 USD để xây dựng. Tất nhiên, nó không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Toàn bộ SaaS được tạo ra bằng Bolt:

   

6. @Replit AI Agent. Tôi đã xây dựng một ứng dụng thực tế: Ứng dụng Theo dõi Kỳ nghỉ. Đây là một ứng dụng khá nâng cao với cơ sở dữ liệu và các route. Kể từ khi tôi phát hành, hơn 1000 người đã sử dụng nó. Điều này khiến tôi cảm thấy hoàn toàn không thực. Hãy thử nó tại trackvacations.com

   

7. Github Copilot hiện đã MIỄN PHÍ. Đây là một bước đi táo bạo từ Microsoft. Nhưng họ biết cách tiêu diệt đối thủ cạnh tranh và tạo ra độc quyền. Copilot tốt cho các nhà phát triển, nhưng không thể sử dụng được cho những người không biết code. Tôi khuyên bạn nên dùng nó nếu bạn có các codebase lớn hiện có và muốn thử AI.

   

8. Bạn cũng có thể xây dựng ứng dụng iOS với Cursor và Claude AI. ChatGPT cũng đã được kết nối với Xcode bằng cách sử dụng “Work with apps” trên macOS. Vì vậy, nếu bạn đang xây dựng ứng dụng di động, bạn có thể tiếp tục và bắt đầu sử dụng AI trong IDE hiện có của mình.

   

9. Amazon cũng đã tham gia vào cuộc chơi AI Coding thông qua “Amazon Q Developer”. Tôi chưa thử cái này. Có ai đã thử chưa?

   

10. @cursor_ai có lẽ là AI IDE phổ biến nhất hiện nay. Họ thậm chí đã xuất hiện trên podcast của Lex Fridman. Tôi đã xây dựng toàn bộ cổng thông tin với xác thực, bài học, kết nối với CMS Notion và nhiều thứ khác bằng cách sử dụng cursor mà không cần viết một dòng code nào. johnrush.me/directory-guid…

    

11. Windsurf tương tự như replit và bolt. Nó không dễ sử dụng cho những người không biết code vì agent của nó đặt rất nhiều câu hỏi trong khi xây dựng ứng dụng của bạn. Các câu hỏi rất tốt, nhưng những người không biết code sẽ không biết câu trả lời. Dưới đây là một công cụ chuyển đổi web sang markdown được xây dựng bằng prompts:

    

12. Một nửa batch của YC mùa thu này là các AI IDE, Aide: Trình soạn thảo mã AI mã nguồn mở, framework agentic, SOTA ở mức 43% trên swebench-lite. Cung cấp các tính năng của Cursor/Copilot, bảo mật dữ liệu và tích hợp LLM plug-and-play. Cách tiếp cận mới về UX của AI IDE.

    

13. Devin AI. Tôi chưa trả 500 USD/tháng cho nó, thay vào đó, tôi đã xem một đánh giá chuyên sâu từ Steve

    

14. Pear AI. Tôi đã sử dụng nó cho một vài ứng dụng nhỏ và nó tương tự như cursor, phù hợp nhất cho các lập trình viên, không đủ dễ dàng cho những người không biết code. Tôi đã gặp các nhà sáng lập vào tháng 10 trong một cuộc gọi cố vấn, tự hào khi thấy họ được vào YC một tháng sau đó.

    

15. Github cũng có Github Spark. Đây là một hệ thống “agentic” hơn so với Github Copilot.

    

16. Google có IDE AI riêng của họ gọi là: IDX. Hoạt động tốt cho cả di động và web. Đây là một copilot, không phải một agent. Chỉ hoạt động cho các nhà phát triển.

    

17. Đây là tất cả chúng ta, khi sử dụng AI IDE 😆

    

18. JetBrains từng là IDE tốt nhất cho lập trình, nhưng họ đã bỏ lỡ chuyến tàu AI và có các tính năng AI nghèo nàn nhất trong tất cả các IDE. Nhưng một tính năng vẫn đáng được đề cập: AI Conflict Resolver.

    

19. Deco vừa ra mắt, đây là UX AI yêu thích của tôi cho đến nay. Nó biến các bản phác thảo thành ứng dụng. Sản phẩm vẫn còn sớm, nhưng rất hứa hẹn. webfraw.ai

    

20. Tempo Labs (nếu bạn là người sáng lập công cụ này, tôi đề nghị bạn đổi tên nó thành thứ gì đó khác) Tạo ra các ứng dụng full-stack bằng cách sử dụng prompt văn bản hoặc hình ảnh. Nó bắt đầu bằng cách tạo kiến trúc và sơ đồ. Tôi nghĩ họ có UX AI Coding tốt nhất, wow 😮

    

21. UIzard có video demo tốt nhất một năm trước, họ vừa ra mắt v2. Nó không tệ, nhưng tôi không chắc chắn. Họ nói rằng nó có thể tạo ứng dụng, nhưng cho đến nay tôi chỉ có thể tạo ra một nguyên mẫu với nhiều lỗi UI. Dù sao, nó không tệ cho các nguyên mẫu.

    

Abstraction (trừu tượng hóa) trong lập trình là khái niệm tập trung vào những khía cạnh quan trọng của một đối tượng hoặc một hệ thống, đồng thời che giấu đi những chi tiết không cần thiết. Mục tiêu chính của abstraction là làm cho việc sử dụng và quản lý các hệ thống phức tạp trở nên dễ dàng hơn bằng cách chỉ hiển thị những gì thực sự cần thiết.

Cách hiểu đơn giản:
– Abstraction giống như cách chúng ta lái xe ô tô: Bạn chỉ cần quan tâm đến vô lăng, chân ga, và phanh mà không cần biết chi tiết cách động cơ hoạt động bên trong.
– Trong lập trình, abstraction ẩn đi các chi tiết triển khai phức tạp, chỉ để lại giao diện hoặc hành vi mà người dùng cần tương tác.

Các công cụ AI đang thay đổi nhanh chóng cách các lập trình viên viết mã. Khả năng của chúng rất ấn tượng, đặc biệt khi xét đến tình trạng mới mẻ của chúng. Tuy nhiên, AI sẽ không sửa được cái mà nhiều người coi là khiếm khuyết cơ bản của lập trình: sự khó khăn giữa vừa trừu tượng hoà và vừa dễ dàng kiểm soát, điều này góp phần vào “khủng hoảng phần mềm” hiện nay về phần mềm không đáng tin cậy.

Sự Hấp Dẫn và Rủi Ro Của Trừu Tượng

Trừu tượng là quá trình ẩn đi sự phức tạp bằng cách tạo ra các đại diện đơn giản hóa của hệ thống. Mặc dù điều này làm cho lập trình dễ dàng hơn, nhưng nó không tránh khỏi việc mất đi sự kiểm soát trực tiếp. Sự đánh đổi này rõ ràng trong suốt lịch sử của lập trình:

• Cuộc Cách Mạng Compiler: Sự chuyển đổi từ mã nhị phân cấp thấp sang ngôn ngữ cấp cao hơn đã được thực hiện nhờ vào các compiler. Compiler dịch mã mà con người có thể đọc được thành các chỉ thị máy. Điều này tăng tốc độ và hiệu quả lập trình nhưng giới thiệu một lớp trừu tượng tách biệt mã của lập trình viên khỏi chương trình chạy thực tế. Điều này khiến việc kiểm soát chi tiết và tối ưu hóa trở nên khó khăn hơn.
• Leaky Abstractions: Các thư viện và framework cung cấp các thành phần và chức năng xây dựng sẵn, đơn giản hóa các nhiệm vụ thông thường. Tuy nhiên, như Joel Spolsky đã nhấn mạnh, “tất cả các trừu tượng không tầm thường đều bị rò rỉ,” nghĩa là chúng cuối cùng cũng bộc lộ sự phức tạp ẩn bên dưới, thường vào những thời điểm không thuận tiện. Dựa vào các công cụ này có thể hạn chế tính linh hoạt và hiểu biết về các quá trình cơ bản.

Sự thúc đẩy liên tục hướng tới các mức độ trừu tượng cao hơn, mặc dù có lợi cho năng suất, tạo ra khoảng cách ngày càng xa giữa ý định của lập trình viên và thực thi thực tế của phần mềm. Điều này có thể dẫn đến hành vi không mong muốn, lỗi, và khó khăn trong gỡ lỗi.

AI: Thêm Một Lớp Khác Trên Tòa Tháp

Các công cụ AI, mặc dù mạnh mẽ, thường hoạt động như một lớp trừu tượng khác. Mặc dù chúng có thể tạo mã, tóm tắt dự án phức tạp, và thậm chí đề xuất các sửa lỗi, chúng vẫn là các hộp đen. Sự thiếu minh bạch này càng làm mờ đi mối liên hệ giữa hành động của lập trình viên và phần mềm kết quả. Tác động của AI lên cuộc khủng hoảng phần mềm trong lập trình không thể bị bỏ qua, vì nó làm nổi bật những hạn chế của việc chỉ dựa vào các công cụ tự động.

Sự theo đuổi một trừu tượng bao trùm toàn diện và hoàn hảo là không khả thi. Thay vào đó, nên tập trung vào việc điều hướng giữa các lớp trừu tượng một cách hiệu quả.

Các Cách Tiếp Cận Thay Thế

• Reversible Abstractions: Thay vì leo cao hơn nữa trên thang trừu tượng, nên tập trung vào việc làm cho các trừu tượng dễ điều hướng hơn. Một reversible abstraction sẽ cho phép lập trình viên dễ dàng chuyển đổi giữa đại diện cấp cao và các chi tiết nền dưới. Điều này có thể đòi hỏi việc suy nghĩ lại các khối xây dựng cơ bản của lập trình, như các hàm, để tích hợp dòng chảy thông tin hai chiều này.
• Managed Copy & Paste: Các nguồn đề xuất một phương pháp thú vị sử dụng chỉnh sửa cấu trúc và kiểm soát phiên bản để quản lý việc sao chép mã. Kỹ thuật này, gọi là “managed copy & paste,” theo dõi sự khác biệt giữa các đoạn mã đã sao chép, cho phép di chuyển chọn lọc các thay đổi và trừu tượng dần dần. Điều này giải quyết vấn đề phổ biến của việc sao chép và dán mã, trong khi thực tế, có thể dẫn đến sự không đồng nhất và khó khăn trong bảo trì.

Kêu Gọi Cho Một Mô Hình Mới

“Khủng hoảng phần mềm” làm nổi bật sự cần thiết của một sự thay đổi mô hình trong cách tiếp cận lập trình. AI cung cấp các công cụ có giá trị, nhưng việc giải quyết các thách thức của trừu tượng trong lập trình với các công cụ AI đòi hỏi nhiều hơn chỉ là tự động hóa. Đó là cần thiết để:

• Nhận thức các đánh đổi: Nhận ra rằng mỗi trừu tượng đều có cái giá của việc kiểm soát.
• Ưu tiên sự hiểu biết: Khuyến khích hiểu biết sâu sắc hơn về các hệ thống và quá trình nền, thay vì chỉ dựa vào các trừu tượng cấp cao.
• Chấp nhận tính linh hoạt: Phát triển các công cụ và kỹ thuật cho phép di chuyển linh hoạt giữa các mức độ trừu tượng khác nhau.

Bằng cách giải quyết các thách thức này, tương lai của phát triển phần mềm có thể hướng tới việc tạo ra các phần mềm không chỉ hiệu quả để tạo ra mà còn đáng tin cậy và dễ hiểu.

Tham khảo
https://www.youtube.com/watch?v=82JpGhctWpU
https://www.joelonsoftware.com/2002/11/11/the-law-of-leaky-abstractions/
https://worrydream.com/LearnableProgramming/