Cách LLM biến ý tưởng tiếng Anh đơn giản thành ứng dụng full-stack

Từ ý tưởng đến ứng dụng: “Dịch” thực sự nghĩa là gì

Một “ý tưởng sản phẩm bằng tiếng Anh đơn giản” thường bắt đầu bằng một hỗn hợp của ý định và hy vọng: ai là người dùng, vấn đề nào được giải quyết, và thành công trông như thế nào. Có thể chỉ vài câu (“một app để đặt người dắt chó”), một quy trình thô (“khách yêu cầu → người dắt nhận → thanh toán”), và vài yêu cầu bắt buộc (“thông báo đẩy, đánh giá”). Đó đủ để nói về một ý tưởng — nhưng chưa đủ để xây một cách nhất quán.

Khi người ta nói một LLM có thể “dịch” ý tưởng thành ứng dụng, ý nghĩa hữu ích là: biến các mục tiêu mơ hồ thành các quyết định cụ thể, có thể kiểm thử. “Việc dịch” không chỉ là viết lại — mà là thêm cấu trúc để bạn có thể xem xét, thách thức và triển khai.

Những gì LLM có thể sinh nhanh

LLM giỏi tạo bản nháp đầu tiên của các khối xây dựng cốt lõi:

• Vai trò người dùng và hành trình chính (ví dụ: khách, nhà cung cấp, quản trị)
• Danh sách tính năng và tiêu chí chấp nhận (“người dùng có thể đặt lại mật khẩu qua email”)
• Danh mục màn hình và luồng UI cho web và mobile
• Kiến nghị kiến trúc (frontend, dịch vụ backend, tích hợp)
• Mô hình dữ liệu (bảng/collection, quan hệ)
• Phác thảo API (endpoint, cấu trúc request/response)

Kết quả thường là một blueprint cho sản phẩm full-stack: UI web (thường cho admin hoặc tác vụ nặng desktop), UI mobile (cho người dùng di động), dịch vụ backend (auth, logic nghiệp vụ, thông báo), và lưu trữ dữ liệu (database cộng lưu trữ file/media).

Những gì vẫn cần quyết định bởi con người

LLM không chọn được các đánh đổi sản phẩm một cách đáng tin cậy, vì câu trả lời đúng phụ thuộc vào ngữ cảnh bạn có thể chưa ghi ra:

• Điều gì được coi là “thành công”, và chỉ số nào quan trọng?
• Những ràng buộc tồn tại (ngân sách, tiến độ, tuân thủ, công cụ hiện có)?
• Những trường hợp biên nào bạn quan tâm (và những cái có thể để sau)?
• Phiên bản đơn giản nhất mà người dùng vẫn yêu thích là gì?

Hãy coi mô hình như hệ thống đề xuất tùy chọn và giá trị mặc định, chứ không phải chân lý cuối cùng.

Rủi ro chính cần lưu ý

Các lỗi thường gặp rất dự đoán được:

• Mơ hồ: “nhanh”, “an toàn”, hay “dễ” không thể hiện nghĩa mà không có định nghĩa.
• Thiếu các trường hợp biên: hủy, retry, chế độ offline, hoàn tiền, bản sao, lạm dụng.
• Tự tin quá mức: kết quả có thể nói như chắc chắn ngay cả khi giả định lỏng lẻo.

Mục tiêu thực sự của “dịch” là làm cho các giả định hiển hiện — để bạn xác nhận, sửa hoặc từ chối trước khi chúng cứng lại thành code.

Bước 1: Làm rõ brief sản phẩm

Trước khi LLM có thể biến “Xây một app cho X” thành màn hình, API và mô hình dữ liệu, bạn cần một brief sản phẩm đủ cụ thể để thiết kế. Bước này là biến ý định mơ hồ thành mục tiêu chung.

Bắt đầu với vấn đề và cách đo thành công

Viết một câu hoặc hai mô tả vấn đề: ai đang gặp khó khăn, với gì, và tại sao nó quan trọng. Sau đó thêm các chỉ số thành công có thể quan sát được.

Ví dụ: “Giảm thời gian để một phòng khám đặt lịch tái khám.” Chỉ số có thể là thời gian đặt trung bình, tỉ lệ vắng mặt, hoặc % bệnh nhân đặt qua self-serve.

Xác định người dùng mục tiêu và các use case chính

Liệt kê loại người dùng chính (không phải tất cả những ai có thể chạm tới hệ thống). Cho mỗi loại một nhiệm vụ hàng đầu và một kịch bản ngắn.

Mẫu prompt hữu ích: “Là một [vai trò], tôi muốn [làm gì] để [lợi ích].” Nhắm 3–7 use case cốt lõi mô tả MVP.

Ghi ràng buộc sớm (chúng hình thành mọi thứ)

Ràng buộc là khác biệt giữa prototype sạch và sản phẩm có thể xuất xưởng. Bao gồm:

• Nền tảng: web, iOS, Android (và nhu cầu offline)
• Tiến độ và ngân sách: đánh đổi nào chấp nhận được
• Tuân thủ/quyền riêng tư: HIPAA, GDPR, lưu trữ dữ liệu, audit logs
• Tích hợp: thanh toán, lịch, SSO, CRM, nhà cung cấp email/SMS

Định nghĩa “hoàn thành”: MVP vs sau này

Rõ ràng tính năng nào ở release đầu và tính năng hoãn lại. Quy tắc đơn giản: MVP phải hỗ trợ end-to-end các use case chính mà không cần thủ công xen vào.

Nếu muốn, lưu brief này thành trang một và giữ làm “nguồn sự thật” cho bước tiếp theo (yêu cầu, luồng UI và kiến trúc).

Bước 2: Chuyển tiếng Anh đơn giản thành yêu cầu

Ý tưởng bằng tiếng Anh thường là một hỗn hợp mục tiêu (“giúp đặt lớp”), giả định (“người dùng sẽ đăng nhập”), và phạm vi mơ hồ (“làm cho đơn giản”). LLM hữu ích vì nó biến input lộn xộn thành yêu cầu để bạn rà soát, sửa và phê duyệt.

Biến câu thành user stories

Bắt đầu bằng cách viết lại mỗi câu thành user story. Điều này buộc rõ ai cần gì và tại sao:

• Là người dùng mới, tôi muốn đăng ký bằng email hoặc Google để bắt đầu nhanh.
• Là người dùng quay lại, tôi muốn thấy các đặt chỗ sắp tới để lên kế hoạch tuần.

Nếu một story không nêu loại người dùng hoặc lợi ích, có lẽ nó vẫn còn quá mơ hồ.

Tạo danh sách tính năng và đặt ưu tiên

Gom các story thành tính năng, rồi gắn nhãn must-have hoặc nice-to-have. Điều này giúp tránh lan scope trước khi thiết kế và engineering bắt đầu.

Ví dụ: “thông báo đẩy” có thể là nice-to-have, trong khi “hủy đặt chỗ” thường là must-have.

Viết tiêu chí chấp nhận mà mô hình có thể kiểm tra

Thêm quy tắc đơn giản, có thể kiểm chứng dưới mỗi story. Tiêu chí tốt là cụ thể và quan sát được:

• Given tôi nhập email không hợp lệ, khi tôi gửi form, thì tôi thấy lỗi inline và tài khoản không được tạo.
• Given tôi hủy trong vòng 24 giờ, khi tôi xác nhận hủy, thì chỗ của tôi được giải phóng và tôi nhận xác nhận.

Liệt kê các trường hợp biên sớm

LLM thường mặc định đường “happy path”, nên hãy yêu cầu các trường hợp biên như:

• Chế độ offline hoặc mạng kém (hành động bị queue, hành vi retry)
• Input không hợp lệ (trường rỗng, loại file không hỗ trợ)
• Hủy và double-submit (idempotency, prompt xác nhận)

Gói yêu cầu này sẽ là nguồn sự thật bạn dùng để đánh giá các đầu ra sau (luồng UI, API và test).

Bước 3: Thiết kế luồng UI cho Web và Mobile

Ý tưởng đơn giản thành có thể xây khi nó trở thành hành trình người dùng và màn hình được kết nối bằng điều hướng rõ ràng. Ở bước này, bạn không chọn màu — bạn định nghĩa người ta làm gì, theo thứ tự nào, và thành công là gì.

Lập bản đồ hành trình người dùng chính

Bắt đầu bằng việc liệt kê các con đường quan trọng. Nhiều sản phẩm có cấu trúc như:

• Onboarding: tạo tài khoản, xác thực email/số điện thoại, thiết lập lần đầu
• Nhiệm vụ cốt lõi: công việc chính app giúp người dùng làm (tạo, tìm, đặt, theo dõi, chia sẻ)
• Thanh toán: xem giá, checkout, hoá đơn, quản lý subscription (nếu có)
• Hỗ trợ: FAQ, form liên hệ, báo lỗi
• Cài đặt: hồ sơ, thông báo, quyền riêng tư, đăng xuất, xoá tài khoản

Mô hình có thể soạn các flow này thành các chuỗi bước. Việc của bạn là xác nhận cái nào tùy chọn, bắt buộc, và nơi người dùng có thể an toàn thoát rồi tiếp tục.

Sinh danh sách màn hình (web + mobile) kèm điều hướng

Yêu cầu hai đầu ra: inventory màn hình và bản đồ điều hướng.

• Web thường ưu sidebar trái/top nav với nhiều lựa chọn hiển thị hơn.
• Mobile thường dùng tabs và stacked screens, ít lựa chọn hơn mỗi view.

Một output tốt đặt tên màn hình nhất quán (ví dụ “Order Details” vs “Order Detail”), định nghĩa điểm vào, và bao gồm trạng thái rỗng (no results, no saved items).

Forms và quy tắc xác thực

Biến yêu cầu thành các trường form với quy tắc: bắt buộc/tùy chọn, định dạng, giới hạn, và thông báo lỗi thân thiện. Ví dụ: quy tắc mật khẩu, định dạng địa chỉ thanh toán, hoặc “ngày phải nằm trong tương lai”. Đảm bảo xác thực xảy ra cả inline (khi gõ) và khi submit.

Những cơ bản về accessibility cần gắn sớm

Bao gồm kích thước chữ dễ đọc, tương phản rõ ràng, hỗ trợ bàn phím đầy đủ trên web, và thông báo lỗi giải thích cách sửa (không chỉ “Invalid input”). Đảm bảo mọi trường form có label và thứ tự focus hợp lý.

Bước 4: Đề xuất kiến trúc ứng dụng

“Kiến trúc” là bản vẽ: phần nào tồn tại, mỗi phần chịu trách nhiệm gì, và chúng giao tiếp ra sao. Khi LLM đề xuất kiến trúc, việc của bạn là đảm bảo nó đủ đơn giản để xây bây giờ và rõ ràng để tiến hoá sau này.

Bắt đầu với mặc định: monolith hay modular?

Với đa số sản phẩm mới, một backend đơn (monolith) là lựa chọn đúng: cùng một codebase, một deployment, một database. Xây nhanh hơn, debug dễ hơn, vận hành rẻ hơn.

Một modular monolith thường là điểm ngọt: vẫn một deploy, nhưng tổ chức thành module (Auth, Billing, Projects…) với ranh giới rõ. Tránh tách service cho đến khi có áp lực thực tế—như traffic lớn, team cần deploy độc lập, hoặc phần hệ thống cần scale khác.

Nếu LLM gợi ý “microservices” ngay lập tức, hãy yêu cầu nó lý giải bằng nhu cầu cụ thể, không dự đoán tương lai.

Định nghĩa các thành phần cốt lõi (và giữ chúng tẻ nhạt)

Một outline kiến trúc tốt liệt kê các phần thiết yếu:

• Auth & user management: đăng ký/đăng nhập, vai trò, sessions/tokens.
• Business logic layer: quy tắc sản phẩm (giá, phê duyệt, giới hạn).
• Data access: cách app đọc/ghi database.
• Background jobs: công việc dài (import, tạo báo cáo, tác vụ định kỳ).
• Notifications: email/push/in-app, kèm template và sở thích.

Mô hình cũng nên chỉ rõ mỗi phần nằm ở đâu (backend vs mobile vs web) và định nghĩa cách clients tương tác với backend (thường REST hoặc GraphQL).

Nêu rõ giả định về tech stack

Kiến trúc sẽ mơ hồ nếu bạn không cố định cơ bản: framework backend, database, hosting, và cách làm mobile (native hay cross-platform). Yêu cầu mô hình viết những mục này dưới dạng “Giả định” để mọi người biết đang thiết kế trên nền gì.

Lên kế hoạch cho scale mà không overengineer

Thay vì viết lại to lớn, ưu các “lối thoát” nhỏ: cache cho đọc nóng, queue cho background jobs, và server tĩnh để dễ mở rộng. Các đề xuất tốt giải thích các lựa chọn này trong khi vẫn giữ v1 đơn giản.

Bước 5: Mô hình dữ liệu

Một ý tưởng thường đầy danh từ: “users”, “projects”, “tasks”, “payments”, “messages”. Mô hình dữ liệu là bước LLM biến những danh từ thành bức tranh chia sẻ về những gì app phải lưu — và cách các thứ nối với nhau.

Biến danh từ thành thực thể và quan hệ

Bắt đầu bằng việc liệt kê thực thể chính và hỏi: cái gì thuộc về cái gì?

Ví dụ:

• Một User tạo nhiều Projects
• Một Project chứa nhiều Tasks
• Một Task có thể có nhiều Comments

Rồi xác định quan hệ và ràng buộc: task có tồn tại không có project được không, comment có thể chỉnh sửa không, project có thể archived không, khi xóa project thì task ra sao.

Phác thảo bảng/collection và các trường quan trọng

Tiếp theo, mô hình đề xuất schema sơ bộ (SQL hoặc NoSQL). Giữ đơn giản, tập trung vào các quyết định ảnh hưởng hành vi.

Ví dụ thường gặp:

• users: id, email, name, password_hash/identity_provider_id, created_at
• projects: id, owner_user_id, name, status, created_at
• project_members: project_id, user_id, role
• tasks: id, project_id, title, description, status, due_date, assignee_user_id

Quan trọng: ghi lại các trường “status”, timestamps và ràng buộc unique sớm (như email unique). Những chi tiết đó dẫn đường cho bộ lọc UI, thông báo và báo cáo sau này.

Sở hữu, quyền và tách tenant

Hầu hết app thực tế cần luật rõ ràng ai thấy gì. LLM nên làm rõ ownership (owner_user_id) và mô hình truy cập (memberships/roles). Với sản phẩm đa tenant (nhiều công ty trong cùng hệ thống), thêm thực thể tenant/organization và gắn tenant_id vào mọi thứ cần cách ly.

Đồng thời định nghĩa cách thực thi quyền: theo role (admin/member/viewer), theo ownership, hoặc cả hai.

Lưu giữ, xóa và audit logging

Cuối cùng, quyết định thứ gì phải ghi log và thứ gì phải xóa. Ví dụ:

• Audit events: “task created”, “permission changed”, “export performed”
• Quy tắc retention: xóa dữ liệu cá nhân theo yêu cầu, giữ hoá đơn X năm
• Soft delete vs hard delete: giữ khả năng khôi phục hay xóa hoàn toàn

Những lựa chọn này tránh các bất ngờ khó chịu khi cần tuân thủ, hỗ trợ hoặc thanh toán sau này.

Bước 6: Sinh API Backend

API backend là nơi các lời hứa của app trở thành hành động thực sự: “lưu hồ sơ của tôi”, “hiện đơn hàng của tôi”, “tìm danh sách”. Một output tốt bắt đầu từ hành động người dùng và biến chúng thành một tập nhỏ endpoint rõ ràng.

Bắt đầu từ hành động người dùng → CRUD + search

Liệt kê các thực thể chính người dùng tương tác (ví dụ Projects, Tasks, Messages). Với mỗi loại, định nghĩa người dùng có thể làm gì:

• Create: thêm item mới
• Read: lấy một item hoặc danh sách
• Update: thay đổi trường
• Delete: xóa/vo hieu hoa
• Search/filter: tìm theo từ khoá, trạng thái, ngày

Thường ánh xạ thành endpoint như:

• POST /api/v1/tasks (create)
• GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)
• GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)
• PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)
• DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)

Ví dụ request/response (miêu tả + JSON)

Tạo một task: người dùng gửi title và due date.

POST /api/v1/tasks
{
  "title": "Send invoice",
  "dueDate": "2026-01-15"
}

Response trả về bản ghi đã lưu (kèm trường do server sinh):

201 Created
{
  "id": "tsk_123",
  "title": "Send invoice",
  "dueDate": "2026-01-15",
  "status": "open",
  "createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}

(Hãy giữ nguyên các ví dụ JSON như trên — đừng dịch nội dung trong các code fence.)

Xử lý lỗi cho mobile dễ chịu

Yêu cầu mô hình tạo lỗi thống nhất:

• 400 validation errors (với thông báo ở từng field)
• 401/403 vấn đề auth/permission
• 404 không tìm thấy
• 409 conflict (trùng, cập nhật lỗi thời)
• 429 quá nhiều yêu cầu (bảo cho client biết khi retry)
• 500 lỗi bất ngờ (thông báo chung + request id)

Với retry, ưu dùng idempotency keys cho POST và hướng dẫn rõ ràng như “thử lại sau 5 giây”.

Versioning và tương thích ngược

Client mobile cập nhật chậm. Dùng base path có phiên bản (/api/v1/...) và tránh thay đổi phá vỡ:

• Thêm trường optional thay vì đổi tên/xoá
• Giữ trường cũ trong một cửa sổ deprecate
• Ghi thay đổi trong changelog ngắn (ví dụ GET /api/version)

Bước 7: Bảo mật và riêng tư mặc định

Bảo mật không phải việc “sau này”. Khi LLM biến ý tưởng thành spec, bạn muốn các mặc định an toàn rõ ràng — để phiên bản đầu không vô tình bị lạm dụng.

Xác thực: người dùng chứng minh danh tính thế nào

Yêu cầu mô hình khuyến nghị phương thức login chính và phương án dự phòng, cùng xử lý khi có vấn đề (mất quyền truy cập, đăng nhập khả nghi). Các lựa chọn phổ biến:

• Email + password (quen thuộc, nhưng phải xử lý reset, độ mạnh mật khẩu, rủi ro breach)
• Magic links / one-time codes (ít rủi ro mật khẩu, nhưng cần hạ tầng gửi email tốt và token hết hạn ngắn)
• Social login (onboard nhanh, nhưng phụ thuộc bên thứ ba và cần luật gắn tài khoản)

Hãy yêu cầu mô tả session (access token thời gian ngắn, refresh token, logout device) và liệu có hỗ trợ MFA hay không.

Ủy quyền: người dùng được phép làm gì

Authentication xác định ai, authorization giới hạn quyền. Khuyến nghị mô hình chọn một pattern rõ ràng:

• Roles (Admin, Member, Viewer) cho app đơn giản
• Permissions (như project:edit, invoice:export) cho sản phẩm linh hoạt
• Quyền theo đối tượng (quan trọng): người dùng chỉ đọc/ghi item họ sở hữu hoặc được chia sẻ

Một output tốt có mẫu luật như: “Chỉ owner của project mới xóa; collaborators có thể edit; viewers có thể comment.”

Các kiểm tra bảo mật nên có trong kế hoạch

Yêu cầu liệt kê biện pháp cụ thể, không chỉ lời hứa chung:

• Validate và sanitize input ở mọi endpoint (đừng tin client)
• Rate limiting cho login, OTP/magic-link, và endpoint tốn tài nguyên
• Quản lý bí mật: giữ API key ngoài code, rotate credentials, không log token

Cũng yêu cầu checklist mối đe doạ cơ bản: CSRF/XSS, cookie an toàn, upload file an toàn nếu cần.

Những cơ bản về riêng tư: thu ít, giải thích rõ

Mặc định thu ít dữ liệu: chỉ cái tính năng thực sự cần, trong thời gian ngắn nhất.

Yêu cầu LLM soạn bản tiếng thường giải thích:

• Dữ liệu bạn thu (và vì sao)
• Giữ trong bao lâu
• Người dùng có thể xóa hoặc xuất dữ liệu thế nào

Nếu thêm analytics, bắt buộc có opt-out (hoặc opt-in nơi luật yêu cầu) và mô tả rõ trong cài đặt và trang chính sách.

Bước 8: Chiến lược kiểm thử mà mô hình có thể tạo

LLM có thể biến yêu cầu thành kế hoạch test khá dùng được — nếu bạn bắt nó neo mọi thứ vào acceptance criteria, chứ không phải câu “nên hoạt động”.

Gắn test trực tiếp vào tiêu chí chấp nhận

Bắt đầu bằng việc đưa mô hình danh sách tính năng và tiêu chí chấp nhận, rồi yêu cầu nó sinh test cho mỗi tiêu chí. Output tốt gồm:

• Unit tests cho quy tắc nghiệp vụ (giá, validate, permission)
• Integration tests cho hành vi API + DB (tạo đơn hàng đúng rows)
• End-to-end tests cho hành trình người dùng quan trọng (signup → onboarding → hoàn thành tác vụ đầu)

Nếu test không liên hệ được tới một tiêu chí cụ thể, nó có thể là thừa.

Dữ liệu test và fixtures từ kịch bản thực

LLM cũng có thể đề nghị fixtures phản ánh cách dùng thực: tên lộn xộn, trường thiếu, múi giờ, text dài, mạng chập chờn, và các bản ghi “gần giống” nhau.

Yêu cầu:

• Datasets seed (nhỏ, trung bình) với các trường hợp biên
• Factories/fixtures tái sử dụng cho users, roles, objects phổ biến
• Một dataset “đường vàng” dùng chung cho E2E

Kiểm tra dành cho mobile mà người ta hay quên

Thêm checklist mobile:

• Offline mode (chỉ đọc vs ghi queue, xử lý xung đột)
• Background/foreground (khôi phục trạng thái, request đang xử lý)
• Permission prompts (camera, location, notifications) và luồng khi bị từ chối

Dùng LLM để sinh test—và cách rà soát chúng

LLM tốt ở việc viết khung test, nhưng bạn nên kiểm tra:

• Assertions: chúng kiểm tra kết quả, không chi tiết triển khai?
• Coverage: có bao gồm các thất bại (401/403, 422, timeouts)?
• Nguy cơ flaky: chờ theo thời gian, phụ thuộc mạng, selector không ổn định?

Hãy coi mô hình là tác giả test nhanh, không phải chữ ký QA cuối cùng.

Bước 9: Triển khai, phát hành và giám sát

Mô hình có thể sinh nhiều mã, nhưng người dùng chỉ hưởng lợi khi nó được triển khai an toàn và bạn có thể quan sát sau khi ra mắt. Bước này hướng tới release lặp lại: cùng các bước mỗi lần, càng ít bất ngờ càng tốt.

CI cơ bản (tự động hoá gì)

Thiết lập pipeline CI chạy trên mỗi pull request và khi merge vào main:

• Lint/format để bắt lỗi sớm
• Test tự động (unit + vài E2E “đường vàng”)
• Build cho mỗi surface:
  • Web app build
  • Mobile build (Android/iOS)
  • Backend build/package

Ngay cả khi LLM viết code, CI báo cho bạn biết liệu thay đổi mới có phá vỡ gì hay không.

Môi trường: dev, staging, production

Dùng ba môi trường với mục đích rõ:

• Dev: lặp nhanh, DB local, logging debug
• Staging: giống production để kiểm tra cuối
• Production: người dùng thật, quyền truy cập nghiêm ngặt, ít nhiễu log

Cấu hình qua env vars và secrets (không hard-code). Quy tắc hay: nếu đổi một giá trị cần code change thì có thể coi là misconfiguration.

Kế hoạch triển khai

Với app full-stack tiêu chuẩn:

• Hosting backend: deploy container hoặc dịch vụ quản lý, chạy health checks
• Database migrations: version migrations, chạy tự động lúc deploy, ưu làm reversible
• Phát hành mobile: phát build nội bộ trước (TestFlight / internal testing), rồi staged rollout lên App Store/Play Store

Giám sát và workflow sự cố

Lên kế hoạch cho ba tín hiệu:

• Logs (điều đã xảy ra), metrics (tần suất), và alerts (cần chú ý ngay)
• Quy tắc on-call nhẹ: alerts phải có thể hành động, không ồn
• Đường dẫn báo lỗi cho người dùng (in-app hoặc /support), đẩy vào hàng triage với mức độ, bước tái hiện, và kế hoạch rollback

Ở đây phát triển hỗ trợ AI trở nên vận hành: bạn không chỉ sinh mã — bạn vận hành một sản phẩm.

Chỗ LLM hay sai (và cách sửa)

LLM có thể biến ý tưởng mơ hồ thành cái trông giống như kế hoạch đầy đủ — nhưng văn bản mượt mà có thể che các lỗ hổng. Các lỗi phổ biến có thể đoán được, và bạn có thể phòng tránh bằng vài thói quen lặp lại.

Tại sao prompt thất bại

Đa số output yếu do bốn vấn đề:

• Thiếu ngữ cảnh: Mô hình không biết người dùng, ràng buộc, tuân thủ hay gì đã tồn tại.
• Yêu cầu mâu thuẫn: “Làm cho đơn giản” cộng “hỗ trợ mọi trường hợp biên” cho spec lộn xộn.
• Giả định ẩn: Mô hình có thể cho login là email/password, “real-time” là WebSockets, hoặc “admin” là toàn quyền.
• Ưu tiên không rõ: Không có trade-offs (tốc độ vs chi phí vs chất lượng) sẽ cho câu trả lời chung chung không phù hợp.

Cách yêu cầu output tốt hơn

Cho mô hình vật liệu cụ thể:

• Ví dụ: “Giống Calendly, nhưng cho dịch vụ tại chỗ” + 2–3 user story mẫu.
• Ràng buộc: “Phải dùng Postgres, deploy lên AWS, hỗ trợ 10k MAU.”
• Bắt nó hiện lý luận: Yêu cầu liệt kê giả định, câu hỏi mở và phương án: “Show your work: decisions + why.”

Thêm “Definition of Done” để giảm sửa nhiều lần

Yêu cầu checklist cho mỗi deliverable. Ví dụ, requirements chưa “done” nếu chưa có acceptance criteria, trạng thái lỗi, roles/permissions, và metrics đo được.

Giữ một nguồn sự thật duy nhất

Output LLM bị trôi khi specs, API và thiết kế sống rải rác. Giữ một tài liệu sống (ví dụ file markdown) liên kết:

• spec sản phẩm,
• hợp đồng API (endpoint + schema),
• và ghi chú thiết kế (flow chính và các trường hợp biên).

Khi bạn prompt lại, dán đoạn mới nhất và nói: “Chỉ cập nhật mục X và Y; giữ mọi thứ khác nguyên.”

Nếu bạn triển khai dần, nên dùng luồng làm việc hỗ trợ lặp nhanh mà không mất truy xuất nguồn gốc. Ví dụ, Koder.ai’s “planning mode” phù hợp: bạn có thể khoá spec (giả định, câu hỏi mở, tiêu chí), sinh scaffold web/mobile/backend từ một chat duy nhất, và dựa vào snapshot/rollback nếu thay đổi gây lỗi. Xuất code hữu ích khi muốn đồng bộ blueprint với repo.

Ví dụ thực tế và các điểm cần rà soát bởi con người

Đây là mô tả end-to-end của “LLM dịch” — kèm các checkpoint nơi con người nên dừng lại và quyết định.

Ví dụ ngắn: ý tưởng → màn hình, dữ liệu, API

Ý tưởng đơn giản: “Một marketplace trông giữ thú cưng, chủ đăng yêu cầu, sitter ứng tuyển, và thanh toán được giải ngân sau khi công việc hoàn thành.”

LLM có thể tạo phác thảo như:

• Màn hình: Sign up/login, Create Request, Request Details (có applicants), Apply to Request, In-App Chat, Checkout, Job Completion, Ratings/Reviews, Admin (disputes).
• Mô hình dữ liệu: Users (role: owner/sitter), PetProfiles, Requests (dates, location, status), Applications, Messages, Payments, Reviews.
• API: POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviews.

Đó hữu ích — nhưng chưa “xong.” Nó là đề xuất có cấu trúc cần xác thực.

Những chỗ con người rà soát (và vì sao quan trọng)

Quyết định sản phẩm: “Ứng tuyển” được coi hợp lệ khi nào? Chủ có thể mời sitter trực tiếp không? Khi nào một request được coi là “đã lấp đầy”? Những luật này ảnh hưởng mọi màn hình và API.

Rà soát bảo mật & riêng tư: Xác nhận RBAC (owners không đọc chat của owners khác), bảo vệ thanh toán, và định nghĩa retention (ví dụ xóa chat sau X tháng). Thêm controls chống lạm dụng: rate limit, chống spam, audit logs.

Đánh đổi hiệu năng: Quyết định phần nào phải nhanh và có thể scale (tìm/lọc requests, chat). Ảnh hưởng tới caching, phân trang, indexing và background jobs.

Vòng lặp lặp: phản hồi → yêu cầu → code

Sau pilot, người dùng có thể yêu cầu “lặp lại một request” hoặc “hủy hoàn tiền một phần.” Hãy đưa trở lại dưới dạng yêu cầu cập nhật, sinh hoặc patch flow liên quan, rồi chạy lại test và kiểm tra bảo mật.

Tài liệu để duy trì

Ghi lại “tại sao”, không chỉ “cái gì”: luật nghiệp vụ quan trọng, ma trận quyền, hợp đồng API, mã lỗi, migration DB, và runbook ngắn cho release và sự cố. Đó là thứ giúp code sinh ra vẫn dễ hiểu sáu tháng sau.