Mẫu prompt để có kiến trúc phần mềm sạch hơn, ít phải viết lại hơn

Kiến trúc “sạch hơn” trông như thế nào trong công việc có hỗ trợ AI

“Kiến trúc sạch hơn” trong bài này không ám chỉ một framework cụ thể hay một sơ đồ hoàn hảo. Nó nghĩa là bạn có thể giải thích hệ thống một cách đơn giản, thay đổi nó mà không làm hỏng phần khác, và xác minh hành vi mà không cần các kiểm thử phi thường.

Một định nghĩa thực tế: rõ ràng, mô-đun, có thể kiểm thử

Rõ ràng nghĩa là mục đích và hình dạng của hệ thống hiển nhiên từ một mô tả ngắn: nó làm gì, ai dùng, dữ liệu xử lý, và những gì nó không bao giờ được làm. Trong công việc có hỗ trợ AI, rõ ràng còn là mô hình có thể lặp lại yêu cầu theo cách bạn sẽ duyệt.

Mô-đun nghĩa là trách nhiệm có ranh giới rõ. Mỗi module có nhiệm vụ riêng, inputs/outputs, và biết rất ít về nội bộ module khác. Khi AI tạo code, mô-đun hóa ngăn việc rải quy tắc nghiệp vụ khắp controllers, UI và data access.

Có thể kiểm thử nghĩa là kiến trúc khiến việc “chứng minh nó hoạt động” trở nên rẻ. Quy tắc nghiệp vụ có thể kiểm thử mà không cần chạy nguyên hệ thống, và kiểm thử tích hợp tập trung vào một vài hợp đồng thay vì mọi đường đi mã.

Tại sao phải viết lại thường xảy ra (và vì sao AI có thể làm tăng tốc độ đó)

Việc viết lại phần lớn không phải do “code xấu” — mà do thiếu ràng buộc, phạm vi mơ hồ, và giả định ẩn. Ví dụ:

• Một tính năng làm cho một loại người dùng, sau đó phát hiện ra có ba vai trò và quyền khác nhau.
• Yêu cầu về hiệu năng, ghi log kiểm toán, hoặc lưu giữ dữ liệu xuất hiện muộn.
• Một API bên ngoài hoạt động khác mong đợi, buộc phải thay đổi ở nhiều nơi.

AI có thể khuếch đại dạng lỗi này bằng cách tạo ra đầu ra thuyết phục rất nhanh, khiến dễ dàng xây dựng lên nền tảng chưa vững.

Mong đợi gì từ các pattern trong hướng dẫn này

Những pattern phía trước là mẫu để điều chỉnh, không phải prompt thần kỳ. Mục tiêu thực sự của chúng là buộc những cuộc trò chuyện đúng đắn sớm: làm rõ ràng ràng buộc, so sánh lựa chọn, ghi lại giả định, và định nghĩa hợp đồng. Nếu bạn bỏ qua bước suy nghĩ đó, mô hình sẽ vui vẻ lấp đầy chỗ trống — và bạn sẽ trả giá sau này.

Nơi các pattern này phù hợp trong luồng công việc của bạn

Bạn sẽ dùng chúng xuyên suốt chu trình triển khai:

• Lập kế hoạch: thắt chặt yêu cầu và tiêu chí thành công
• Thiết kế: chọn ranh giới, luồng dữ liệu và hợp đồng
• Lập trình: giữ trách nhiệm tách biệt khi triển khai mở rộng
• Đánh giá: phát hiện rủi ro và sự không khớp trước khi chúng thành viết lại

Nếu bạn đang dùng workflow tạo code bằng vibe-coding (hệ thống sinh và lặp qua chat), những điểm kiểm tra này càng quan trọng. Ví dụ, trong Koder.ai bạn có thể chạy vòng “chế độ lập kế hoạch” để cố định yêu cầu và hợp đồng trước khi sinh code React/Go/PostgreSQL, rồi dùng snapshot/rollback để lặp an toàn khi giả định thay đổi — mà không biến mỗi thay đổi thành viết lại toàn bộ.

Cách dùng các pattern prompt mà không sinh thêm công việc

Các pattern prompt giá trị nhất là khi chúng giảm sự dao động quyết định. Mẹo là dùng chúng như các điểm kiểm ngắn, có thể lặp lại — trước khi code, khi thiết kế, và trong review — để AI tạo ra artifact bạn có thể tái sử dụng, không phải văn bản thừa bạn phải lọc.

Khi nào nên dùng các pattern

Trước khi code: chạy một vòng “căn chỉnh” để xác nhận mục tiêu, người dùng, ràng buộc và chỉ số thành công.

Trong thiết kế: dùng pattern buộc phải nêu rõ đánh đổi (ví dụ alternatives, rủi ro, ranh giới dữ liệu) trước khi bắt tay triển khai.

Trong review: dùng prompt theo dạng checklist để bắt các khoảng trống (các trường hợp cạnh, giám sát, bảo mật, hiệu năng) khi thay đổi còn rẻ.

Thu thập input trước (giữ nhẹ)

Bạn sẽ nhận đầu ra tốt hơn với một gói input nhỏ, nhất quán:

• Mục tiêu: “xong” nghĩa là gì (mục tiêu độ trễ, kết quả UX, giới hạn chi phí)
• Người dùng: vai trò, quy trình chính, và điểm đau hàng đầu
• Ràng buộc: tech stack, deadline, yêu cầu tuân thủ/bảo mật
• Dữ liệu & tích hợp: nguồn, quyền sở hữu, API, phụ thuộc bên thứ ba

Nếu bạn không biết điều gì, hãy nói rõ và yêu cầu AI liệt kê giả định.

Yêu cầu định dạng đầu ra có thể tái sử dụng

Thay vì “giải thích thiết kế,” yêu cầu các artifact bạn có thể dán vào tài liệu hoặc ticket:

• Một nhật ký quyết định (lựa chọn → lợi/hại → chọn → lý do)
• Một bảng các thành phần với trách nhiệm và ranh giới
• Một checklist cho độ tin cậy và kiểm thử
• Một mô tả sơ đồ đơn giản (ví dụ: văn bản Mermaid) bạn có thể render sau

Lặp trong các vòng ngắn với tiêu chí chấp nhận

Làm các vòng 10–15 phút: prompt → lướt qua → thắt chặt. Luôn bao gồm tiêu chí chấp nhận (những điều phải đúng để thiết kế được chấp nhận), rồi yêu cầu AI tự kiểm tra theo chúng. Điều này ngăn quá trình biến thành redesign vô tận và làm cho các pattern sau dễ áp dụng hơn.

Pattern 1: Làm rõ yêu cầu trước khi thiết kế bất cứ thứ gì

Phần lớn “viết lại kiến trúc” không phải do sơ đồ xấu — mà là do xây đúng thứ cho vấn đề sai (hoặc không đầy đủ). Khi bạn dùng LLM sớm, đừng hỏi kiến trúc trước. Hãy bắt nó lộ ra sự mơ hồ.

Chiêu prompt: biến bất định thành checklist

Dùng mô hình như một chuyên viên phân tích yêu cầu. Mục tiêu của bạn là một spec ngắn, ưu tiên mà bạn có thể xác nhận trước khi ai đó thiết kế thành phần, chọn DB, hoặc commit API.

Đây là template có thể copy-paste:

You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:

1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
   - Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.

2) Produce a prioritized scope list:
   - Must-have
   - Nice-to-have
   - Explicitly out-of-scope

3) List constraints I must confirm:
   - Performance (latency/throughput targets)
   - Cost limits
   - Security/privacy
   - Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
   - Timeline and team size

4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”

Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):

Nhìn gì ở phần đầu ra

Bạn muốn các câu hỏi buộc phải đưa ra quyết định (không phải kiểu “nói rõ hơn”), kèm danh sách must-have có thể hoàn thành trong timeline.

Xử lý phần “10 bullets” như một hợp đồng: dán vào ticket/PRD, lấy xác nhận nhanh từ bên liên quan, rồi chỉ sau đó chuyển sang kiến trúc. Bước đơn giản này ngăn nguyên nhân phổ biến nhất của refactor muộn: xây tính năng mà thực ra không cần.

Pattern 2: Hành trình người dùng trước, rồi mới chọn kỹ thuật

Khi bạn bắt đầu từ công cụ (“Chúng ta nên dùng event sourcing không?”) bạn thường kết thúc bằng việc thiết kế vì kiến trúc thay vì vì người dùng. Con đường nhanh hơn đến cấu trúc sạch là để AI mô tả hành trình người dùng trước bằng ngôn ngữ đơn giản, rồi mới chuyển các hành trình đó thành thành phần, dữ liệu và API.

Template prompt đơn giản theo hành trình

Dùng làm khởi điểm copy-paste:

• Vai trò: user / admin / system
• Hành động chính: mỗi vai trò cố gắng làm gì
• Các trường hợp cạnh: có thể xảy ra lỗi gì (input không hợp lệ, thiếu quyền, hoàn thành một phần)

Rồi hỏi:

1. “Mô tả luồng từng bước cho mỗi hành động bằng ngôn ngữ đơn giản.”

2. “Cung cấp sơ đồ trạng thái đơn giản hoặc danh sách trạng thái (ví dụ: Draft → Submitted → Approved → Archived).”

3. “Liệt kê các kịch bản không-happy-path: timeout, retry, duplicate requests, cancellations, và input không hợp lệ.”

Chuyển hành trình thành quyết định (không đi quá nhanh)

Khi các flow rõ, bạn có thể yêu cầu AI map chúng tới lựa chọn kỹ thuật:

• Ở đâu cần validation vs business rules?
• Bước nào cần idempotency (retry an toàn)?
• Dữ liệu nào cần lưu, cái gì có thể suy ra, và cái gì cần audit trail?

Chỉ sau đó mới yêu cầu phác thảo kiến trúc (dịch vụ/module, ranh giới, trách nhiệm) gắn trực tiếp với các bước flow.

Chuyển flow thành tiêu chí chấp nhận có thể kiểm thử

Kết thúc bằng cách yêu cầu AI chuyển mỗi hành trình thành tiêu chí chấp nhận bạn có thể kiểm thử:

• “Given/When/Then cho mỗi bước và trường hợp lỗi.”
• “Hệ thống nên trả về hoặc hiển thị gì?”
• “Gì nên được ghi log, và gì nên kích hoạt retry thay vì lỗi hiển thị cho người dùng?”

Pattern này giảm viết lại vì kiến trúc phát triển từ hành vi người dùng — không phải từ giả định về công nghệ.

Pattern 3: Nhật ký giả định để tránh bất ngờ khi viết lại

Hầu hết việc sửa đổi kiến trúc không phải do “thiết kế xấu” — mà do giả định ẩn sau đó sai. Khi bạn yêu cầu LLM cho kiến trúc, nó thường lấp đầy khoảng trống bằng các dự đoán hợp lý. Nhật ký giả định làm lộ các dự đoán đó sớm, khi việc thay đổi còn rẻ.

Yêu cầu gì từ mô hình

Mục tiêu của bạn là tách rõ ràng giữa sự thật bạn cung cấp và giả định nó tự suy.

Dùng mẫu prompt sau:

Template prompt “Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design.”

Một định dạng “nhật ký giả định” có thể tái sử dụng

Giữ ngắn để mọi người thực sự dùng:

• Assumption: …
• Status: validated / unknown
• Why it matters: quyết định nào bị ảnh hưởng
• How to validate: câu hỏi, kiểm tra, hoặc spike
• If wrong, likely change: sẽ thiết kế lại ra sao

Các trigger “Điều gì làm bạn đổi ý?”

Thêm một dòng khiến mô hình nói ra các điểm chuyển đổi:

• “List 5 triggers: what would change your answer? (ví dụ: user volume, latency targets, compliance needs, data retention rules).”

Pattern này biến kiến trúc thành một tập các quyết định có điều kiện. Bạn không chỉ nhận được một sơ đồ — bạn nhận được bản đồ những gì cần xác nhận trước khi cam kết.

Pattern 4: So sánh nhiều kiến trúc trước khi chọn một

Công cụ AI giỏi trong việc tạo một thiết kế “tốt nhất” — nhưng đó thường chỉ là phương án hợp lý đầu tiên. Kiến trúc sạch hơn thường xuất hiện khi bạn ép phải so sánh sớm, khi thay đổi còn rẻ.

Template prompt cốt lõi

Dùng prompt buộc phải có nhiều kiến trúc và một bảng tradeoff có cấu trúc:

Propose 2–3 viable architectures for this project.
Compare them in a table with criteria: complexity, reliability, time-to-ship, scalability, cost.
Then recommend one option for our constraints and explain why it wins.
Finally, list “what we are NOT building” in this iteration to keep scope stable.

Context:
- Users and key journeys:
- Constraints (team size, deadlines, budget, compliance):
- Expected load and growth:
- Current systems we must integrate with:

Tại sao điều này giảm viết lại

Việc so sánh buộc mô hình (và bạn) phải lộ ra các giả định ẩn: nơi lưu state, cách dịch vụ giao tiếp, gì phải đồng bộ, và gì có thể trì hoãn.

Bảng tiêu chí quan trọng vì nó dập tắt tranh luận kiểu “microservices vs monolith” trở nên dựa trên quan điểm. Nó neo quyết định vào những điều bạn thực sự quan tâm — ra sản phẩm nhanh, giảm chi phí vận hành, hay cải thiện độ tin cậy.

Yêu cầu khuyến nghị và ranh giới

Đừng chấp nhận “còn tuỳ”. Hãy yêu cầu một khuyến nghị rõ ràng và các ràng buộc cụ thể mà nó tối ưu.

Cũng ép phải có “chúng ta KHÔNG xây” cụ thể. Ví dụ: “Không failover đa vùng”, “Không hệ thống plugin”, “Không thông báo real-time.” Điều này ngăn kiến trúc âm thầm mở rộng để hỗ trợ các tính năng bạn chưa cam kết — và tránh viết lại bất ngờ khi phạm vi thay đổi sau đó.

Pattern 5: Prompt ranh giới mô-đun và trách nhiệm

Phần lớn việc viết lại xảy ra vì ranh giới mơ hồ: mọi thứ “chạm mọi thứ”, và một thay đổi nhỏ lan khắp codebase. Pattern này dùng prompt buộc phải có quyền sở hữu module rõ ràng trước khi ai đó tranh luận framework hay sơ đồ lớp.

Ý chính

Yêu cầu AI định nghĩa module và trách nhiệm, cùng những gì không thuộc từng module. Rồi yêu cầu giao diện (inputs/outputs) và quy tắc phụ thuộc, không phải kế hoạch build hay chi tiết triển khai.

Template copy-paste

Dùng khi bạn phác thảo tính năng mới hoặc refactor khu vực lộn xộn:

• Context: <một đoạn về sản phẩm/tính năng>
• Goal: Đề xuất kiến trúc mô-đun với 4–8 module.

1. Liệt kê module với:

   • Mục đích (1 câu)
   • Trách nhiệm (3–5 bullet)
   • Không-phải-trách-nhiệm (“không xử lý…”) (2–3 bullet)

2. Với mỗi module, định nghĩa chỉ giao diện:

   • Inputs (events/requests/data)
   • Outputs (responses/events/side effects)
   • Public API surface (tên hàm hoặc endpoint ok; không nêu class nội bộ)

3. Quy tắc phụ thuộc:

   • Phụ thuộc được phép (A → B)
   • Phụ thuộc cấm (A ↛ C) kèm lý do
   • Nơi đặt shared types (và gì không bao giờ được chia sẻ)

4. Bài kiểm tra thay đổi trong tương lai: Với các thay đổi khả dĩ: <liệt 3>, chỉ ra module nào sẽ chịu trách nhiệm hấp thụ từng thay đổi và vì sao.

Output “tốt” trông như thế nào

Bạn muốn module đủ để mô tả cho đồng đội trong chưa đầy 1 phút. Nếu AI đề xuất một module “Utils” hay đặt rule nghiệp vụ vào controllers, hãy phản hồi: “Chuyển quyết định vào module domain và giữ adapters thật mỏng.”

Khi xong, bạn có ranh giới tồn tại khi yêu cầu mới xuất hiện — vì thay đổi có một nơi rõ ràng để xử lý, và quy tắc phụ thuộc ngăn coupling vô ý.

Pattern 6: Dữ liệu & hợp đồng API trước (Tránh làm lại tích hợp)

Làm lại tích hợp thường không phải do code xấu — mà do hợp đồng không rõ. Nếu mô hình dữ liệu và hình dạng API được quyết muộn, mọi team (hoặc mọi module) tự lấp chỗ trống khác nhau, và bạn tiêu thời gian sprint sau đó để hoà giải.

Bắt đầu bằng prompt yêu cầu hợp đồng trước khi nói về framework, DB hay microservices. Một hợp đồng rõ ràng trở thành tham chiếu chung giữ UI, backend và pipeline dữ liệu đồng bộ.

Prompt theo hướng hợp đồng

Dùng prompt sớm sau đây với trợ lý AI:

• Template: “Describe the data model, ownership, and lifecycle for each entity”

Rồi tiếp ngay bằng:

• Yêu cầu hợp đồng API kèm ví dụ (request, response, dạng lỗi)
• Thêm versioning và kỳ vọng tương thích ngược
• Yêu cầu quy tắc validation và các trường hợp cạnh cho từng trường

Output “tốt” trông như thế nào

Bạn muốn artifact cụ thể, không phải văn chương. Ví dụ:

• Entity: Subscription
  • Owner: Billing service
  • Lifecycle: created on checkout → active → past_due → canceled (soft-delete after 90 days)
  • Source of truth: billing DB; other services cache read-only copies

Và phác thảo API:

POST /v1/subscriptions
{
  "customer_id": "cus_123",
  "plan_id": "pro_monthly",
  "start_date": "2026-01-01"
}

201 Created
{
  "id": "sub_456",
  "status": "active",
  "current_period_end": "2026-02-01"
}

422 Unprocessable Entity
{
  "error": {
    "code": "VALIDATION_ERROR",
    "message": "start_date must be today or later",
    "fields": {"start_date": "in_past"}
  }
}

Quy tắc versioning và tương thích

Yêu cầu AI nêu các quy tắc như: “Thêm trường là được phép mà không bump version; đổi tên cần /v2; client phải bỏ qua trường không biết.” Bước này ngăn thay đổi phá vỡ âm thầm — và các viết lại theo sau.

Pattern 7: Các chế độ lỗi và checklist độ tin cậy

Kiến trúc bị viết lại khi thiết kế “happy path” gặp lưu lượng thật, phụ thuộc không ổn định, và hành vi người dùng ngoài dự tính. Pattern này biến độ tin cậy thành một đầu ra thiết kế rõ ràng, không phải việc phải vật lộn sau khi ra mắt.

Template copy/paste

Dùng cùng mô tả kiến trúc đã chọn:

List failure modes; propose mitigations; define observability signals.

For each failure mode:

• What triggers it?
• User impact (what the user experiences)
• Mitigation (design + operational)
• Retries, idempotency, rate limits, timeouts considerations
• Observability: logs/metrics/traces + alert thresholds

Những điều bắt buộc yêu cầu mô hình đề cập (không thương lượng)

Tập trung bằng cách nêu các interface có thể hỏng: external APIs, database, queues, auth provider, background jobs. Rồi yêu cầu quyết định cụ thể:

• Retries: khi nào retry, bao nhiêu lần, chiến lược backoff, lỗi nào retry được.
• Idempotency: keys idempotency, cửa sổ dedupe, trạng thái an toàn để replay.
• Rate limits: giới hạn theo user/IP/service, thông báo cho client, và bảo vệ server.
• Timeouts: cho từng phụ thuộc, ngân sách request tổng, và propagation hủy bỏ.

Checklist độ tin cậy

Kết thúc prompt với: “Return a simple checklist we can review in 2 minutes.” Một checklist tốt bao gồm: timeout cho phụ thuộc được set, retries có biên, idempotency cho create/charge, backpressure/rate limiting, đường xuống graceful.

Quan sát gắn với hành động người dùng

Yêu cầu sự kiện quanh khoảnh khắc người dùng (không chỉ nội bộ hệ thống): “user_signed_up”, “checkout_submitted”, “payment_confirmed”, “report_generated”. Cho mỗi thứ, yêu cầu:

• Trường log (user_id, request_id, idempotency_key)
• Metrics (tỷ lệ thành công, latency p95/p99, số lần retry)
• Traces (số span cho mỗi gọi phụ thuộc)

Điều này biến độ tin cậy thành artifact thiết kế bạn có thể xác nhận trước khi code tồn tại.

Pattern 8: Lập kế hoạch MVP slice để giảm overbuilding

Một cách phổ biến AI-assisted design gây viết lại là khuyến khích kiến trúc “hoàn chỉnh” quá sớm. Cách sửa đơn giản: ép kế hoạch bắt đầu bằng lát cắt có thể dùng nhỏ nhất — cái đem lại giá trị, kiểm chứng thiết kế, và giữ các tùy chọn tương lai mở.

Template prompt

Dùng khi bạn cảm thấy giải pháp đang nở nhanh hơn yêu cầu:

Template: “Propose the smallest usable slice; define success metrics; list follow-ups.”

Yêu cầu mô hình trả lời với:

• MVP slice: những gì bao gồm để ra được thứ thực sự
• Success metrics: làm sao biết nó hiệu quả (về phía người dùng + kỹ thuật)
• Follow-ups: những gì có thể chờ mà không cản trở việc học

Yêu cầu roadmap theo pha (MVP → v1 → v2)

Thêm hướng dẫn: “Give a phased roadmap: MVP → v1 → v2, and explain what risk each phase reduces.” Điều này giữ ý tưởng sau này hiển nhiên nhưng không ép chúng vào release đầu.

Ví dụ kết quả bạn muốn:

• MVP xác thực workflow cốt lõi và một đường dẫn end-to-end mỏng.
• v1 củng cố độ tin cậy, thêm usability “must-have”.
• v2 mở rộng độ phủ (nhiều tích hợp, vai trò nâng cao, tối ưu).

Yêu cầu loại trừ rõ ràng để ngăn scope creep

Câu mạnh nhất trong pattern này là: “List what is explicitly out of scope for MVP.” Các loại trừ bảo vệ quyết định kiến trúc khỏi sự phức tạp sớm.

Ví dụ loại trừ tốt:

• “Không failover đa vùng trong MVP (ghi nhận sự cố; lên kế hoạch cho v2).”
• “Không hệ thống plugin (giữ ranh giới sạch, nhưng ship module cố định).”
• “Chỉ một nhà cung cấp thanh toán; trừ khi cần mới trừu tượng hoá sau.”

Biến kế hoạch thành ticket có phụ thuộc

Cuối cùng: “Convert the MVP into tickets, each with acceptance criteria and dependencies.” Điều này buộc rõ ràng và lộ các coupling ẩn.

Tổng quan ticket tốt thường gồm:

1. Một “happy path” end-to-end mỏng
2. Data model + API contract tối thiểu
3. Xử lý lỗi cơ bản và ghi log
4. Một điểm tích hợp (nếu cần) với fallback stub

Nếu muốn, yêu cầu mô hình xuất theo format team bạn (ví dụ: trường kiểu Jira) và giữ các pha sau như backlog riêng.

Pattern 9: Test-First prompts định hình thiết kế tốt hơn

Cách đơn giản để ngăn kiến trúc trôi dạt là bắt sự rõ ràng bằng test trước khi hỏi thiết kế. Khi bạn prompt LLM viết test chấp nhận trước, nó phải đặt tên hành vi, inputs, outputs và các trường hợp cạnh. Điều đó lộ ra thiếu yêu cầu và đẩy triển khai hướng tới ranh giới module rõ.

Template copy-paste

Dùng như prompt “cửa”:

• Template: “Write acceptance tests first; then propose implementation. You must: (1) list assumptions, (2) name unit vs integration tests, (3) define test data and mocks vs real dependencies, (4) include a definition of done.”

Yêu cầu ranh giới test khớp module

Theo sau bằng: “Group the tests by module responsibility (API layer, domain logic, persistence, external integrations). For each group, specify what is mocked and what is real.”

Điều này nudges LLM tránh thiết kế rối nơi mọi thứ chạm mọi thứ. Nếu nó không thể giải thích nơi bắt đầu kiểm thử tích hợp, có lẽ kiến trúc chưa đủ rõ.

Chiến lược dữ liệu kiểm thử: tránh suite dễ vỡ

Yêu cầu: “Propose a test data plan: fixtures vs factories, how to generate edge cases, and how to keep tests deterministic. List which dependencies can use in-memory fakes and which require a real service in CI.”

Bạn thường phát hiện một tính năng “đơn giản” thực ra cần hợp đồng, dataset seed, hoặc ID ổn định — tốt hơn là tìm ra bây giờ thay vì lúc viết lại.

Định nghĩa xong (để thiết kế được đưa lên)

Kết thúc với checklist nhẹ:

• Tests passing (unit + integration) và coverage có ý nghĩa cho các trường hợp lỗi
• Docs tối thiểu: usage, config, và note khắc phục sự cố ngắn
• Monitoring/alerts cho chế độ lỗi chính
• Kế hoạch rollout (feature flag, bước migration, rollback)

Pattern 10: Prompt đánh giá thiết kế để bắt vấn đề sớm

Review thiết kế không nên chỉ diễn ra sau khi code tồn tại. Với AI, bạn có thể chạy một “pre-mortem review” trên bản nháp kiến trúc (thậm chí chỉ vài đoạn văn và sơ đồ bằng lời) và nhận danh sách cụ thể các điểm yếu trước khi chúng thành viết lại.

Template review cốt lõi

Bắt đầu với tư thế reviewer thẳng thắn và ép sự cụ thể:

Prompt: “Act as a reviewer; list risks, inconsistencies, and missing details in this design. Be concrete. If you can’t evaluate something, say what information is missing.”

Dán tóm tắt thiết kế, ràng buộc (ngân sách, timeline, kỹ năng đội), và bất kỳ yêu cầu phi chức năng nào (độ trễ, khả dụng, compliance).

Biến phản hồi thành danh sách hành động có thể làm được

Review thất bại khi phản hồi mơ hồ. Yêu cầu một danh sách sửa đổi theo thứ tự ưu tiên:

Prompt: “Give me a prioritized punch list. For each item: severity (Blocker/High/Medium/Low), why it matters, suggested fix, and the smallest validation step.”

Điều này tạo ra tập task sẵn quyết định thay vì tranh luận.

Định lượng rủi ro viết lại

Một hàm ép hữu ích là điểm số đơn giản:

Prompt: “Assign a rewrite risk score from 1–10. Explain the top 3 drivers. What would reduce the score by 2 points with minimal effort?”

Bạn không cần độ chính xác; mục tiêu là lộ ra các giả định dễ dẫn đến viết lại.

Kết thúc bằng “kế hoạch diff”

Cuối cùng, ngăn review mở rộng phạm vi:

Prompt: “Provide a diff plan: minimal changes needed to reach the target design. List what stays the same, what changes, and any breaking impacts.”

Khi bạn lặp pattern này trên mỗi vòng, kiến trúc tiến triển qua các bước nhỏ có thể đảo ngược — và các vấn đề lớn bị phát hiện sớm.

Một gói prompt copy-paste và một workflow đơn giản

Dùng gói này như một workflow nhẹ lập lại cho mỗi tính năng. Ý tưởng là xâu chuỗi các prompt để mỗi bước tạo artifact bước sau có thể dùng — giảm “mất ngữ cảnh” và viết lại bất ngờ.

Quy trình 6 bước (xâu các pattern)

1. Yêu cầu (làm rõ + ràng buộc)
2. Tùy chọn kiến trúc (so sánh 2–3 cách)
3. Ranh giới (module + trách nhiệm)
4. Hợp đồng (dữ liệu + API)
5. Kiểm thử (test-first acceptance + unit tests chính)
6. Review (failure modes + checklist đánh giá thiết kế)

Trong thực tế, đội thường triển khai chuỗi này như một “feature recipe” lặp lại. Nếu bạn xây với Koder.ai, cấu trúc này ánh xạ tốt vào quy trình chat-driven: lưu artifacts ở một nơi, sinh lát cắt làm việc đầu tiên, rồi lặp với snapshot để thí nghiệm có thể đảo ngược. Khi MVP sẵn sàng, bạn có thể xuất source code hoặc deploy/host với domain tuỳ chỉnh — hữu ích khi bạn muốn tốc độ của AI-assisted delivery mà không bị khóa vào một môi trường duy nhất.

Gói prompt copy/paste (có guardrail)

SYSTEM (optional)
You are a software architecture assistant. Be practical and concise. 
Guardrail: When you make a recommendation, cite the specific lines from *my input* you relied on by quoting them verbatim under “Input citations”. Do not cite external sources or general industry claims.
If something is unknown, ask targeted questions.

1) REQUIREMENTS CLARIFIER
Context: <product/system overview>
Feature: <feature name>
My notes: <paste bullets, tickets, constraints>

Task:
- Produce: (a) clarified requirements, (b) non-goals, (c) constraints, (d) open questions.
- Include “Input citations” quoting the exact parts of my notes you used.

2) ARCHITECTURE OPTIONS
Using the clarified requirements above, propose 3 architecture options.
For each: tradeoffs, complexity, risks, and when to choose it.
End with a recommendation + “Input citations”.

3) MODULAR BOUNDARIES
Chosen option: <option name>
Define modules/components and their responsibilities.
- What each module owns (and does NOT own)
- Key interfaces between modules
- “Input citations”

4) DATA & API CONTRACTS
For each interface, define a contract:
- Request/response schema (or events)
- Validation rules
- Versioning strategy
- Error shapes
- “Input citations”

5) TEST-FIRST ACCEPTANCE
Write:
- Acceptance criteria (Given/When/Then)
- 5–10 critical tests (unit/integration)
- What to mock vs not mock
- “Input citations”

6) RELIABILITY + DESIGN REVIEW
Create:
- Failure modes list (timeouts, partial failure, bad data, retries)
- Observability plan (logs/metrics/traces)
- Review checklist tailored to this feature
- “Input citations”

If you want a deeper companion, see /blog/prompting-for-code-reviews. If you’re evaluating tooling or team rollout, /pricing is a practical next stop.