Vibe Coding: Khi khó khăn là chọn xây cái gì

Cổ chai đã di chuyển—điều này thay đổi gì

Lần đầu bạn thấy AI tạo ra một màn hình hoạt động, một cuộc gọi API, hay một quy trình tự động trong vài phút, cảm giác như có mã gian lận. Những gì trước đây cần hàng ngày với ticket, chờ đợi, và trao đổi giờ bỗng xuất hiện trước mặt bạn: “Đây là tính năng.”

Rồi một kiểu im lặng khác đến.

Tính năng này có đúng không? Nó có nên tồn tại không? “Hoạt động” nghĩa là gì với người dùng, dữ liệu, chính sách và doanh nghiệp của bạn?

Thay đổi cốt lõi: từ gõ sang quyết định

Vibe coding không loại bỏ nỗ lực—nó chuyển vị trí của nỗ lực đó. Khi việc sản xuất mã trở nên nhanh và rẻ, giới hạn không còn là khả năng thực hiện của đội. Giới hạn trở thành khả năng đưa ra quyết định tốt của bạn:

• Vấn đề chúng ta giải quyết là gì, và cho ai?
• Chúng ta sẵn sàng đánh đổi gì (độ chính xác, thời gian, an toàn, phạm vi)?
• Cần những gì để gọi là “hoàn thành”?

Khi những câu trả lời đó mơ hồ, tốc độ tạo ra tiếng ồn: nhiều nguyên mẫu hơn, nhiều tính năng dở dang hơn, nhiều kết quả “gần đúng” hơn.

Bài viết này dành cho ai

Đây là hướng dẫn thực tế cho những người cần chuyển đầu ra nhanh thành kết quả thực—product manager, người sáng lập, designer, trưởng nhóm và các bên không kỹ thuật vốn giờ thấy mình “xây” bằng cách prompt.

Bạn sẽ học cách từ những cảm nhận mơ hồ đến yêu cầu rõ ràng, ưu tiên khi mọi thứ đều dễ triển khai, quyết định cái nào từ nguyên mẫu lên sản phẩm, và thiết lập vòng phản hồi để lập trình trợ giúp AI tạo ra giá trị đo được—không chỉ thêm mã.

Vibe coding nghĩa là gì trong thực tế

“Vibe coding” là cách gọi thân mật cho việc xây phần mềm bằng hướng dẫn AI thay vì tự tay viết từng dòng. Bạn mô tả mong muốn bằng ngôn ngữ bình thường, AI đề xuất mã, và bạn lặp cùng nhau—như pair programming nhưng “đối tác” của bạn có thể soạn nhanh, refactor theo yêu cầu và giải thích lựa chọn.

Trên các nền tảng như Koder.ai, quy trình chat→xây dựng chính là sản phẩm: bạn mô tả app muốn có, hệ thống sinh một triển khai web/server/mobile hoạt động, và bạn lặp trong cuộc trò chuyện—không cần ghép năm công cụ để có một nguyên mẫu chạy được.

Trông như thế nào hàng ngày

Phần lớn chu trình vibe coding theo nhịp:

1. Prompt: bạn nêu mục tiêu, ràng buộc và bối cảnh (“Thêm form thanh toán với xác thực, giữ thiết kế hiện tại, dùng Stripe”).
2. Generate: AI tạo mã, test, hoặc kế hoạch.
3. Review: bạn đọc như reviewer—kiểm tra tính đúng, các trường hợp biên, bảo mật và phù hợp với sản phẩm.
4. Iterate: bạn tinh prompt (“Không lưu dữ liệu thẻ; xử lý thanh toán thất bại; thêm tên event analytics”).

Nó không phải là gì

Nó không phải phép thuật và không phải “xây mọi thứ ngay lập tức.” AI có thể sai một cách tự tin, hiểu sai miền của bạn, hoặc đưa vào lỗi tinh vi. Phán đoán, kiểm thử và trách nhiệm vẫn thuộc về con người. Vibe coding thay đổi cách mã được tạo, không làm giảm nhu cầu đảm bảo an toàn, dễ bảo trì và phù hợp với doanh nghiệp.

Các luồng làm việc hay gặp

• Chat-to-code: mô tả tính năng trong chat rồi dán hoặc áp dụng thay đổi gợi ý.
• Sinh mã trong IDE: gợi ý nội tuyến, refactor, sinh test, và chỉnh “làm cho hàm sạch hơn”.
• Tác nhân thực thi nhiều bước: giao một mục tiêu (“thêm xuất CSV”) và để công cụ thực hiện thay đổi qua nhiều file, rồi xem một diff đề xuất duy nhất.

Giới hạn mới: rõ ràng về ý định

Khi sinh mã rẻ, tài nguyên khan hiếm trở thành quyết định rõ ràng: nên tồn tại gì, “hoàn thành” nghĩa là gì, loại trừ cái gì, và rủi ro chấp nhận được là gì. Ý định càng rõ, đầu ra càng tốt—và càng ít bất ngờ tốn kém sau này.

Tại sao viết ít mã hơn lại cần quyết định tốt hơn

Cách đây vài năm, giới hạn chính trong phát triển phần mềm là thời gian lập trình: cú pháp, boilerplate, nối dịch vụ, và “chỉ để chạy được.” Những ma sát đó buộc đội phải chọn lọc. Nếu một tính năng mất ba tuần, bạn phải tranh luận mạnh khi nào nó đáng.

Với lập trình trợ giúp AI, nhiều ma sát ấy biến mất. Bạn có thể sinh các biến thể UI, thử mô hình dữ liệu khác, hoặc dựng proof-of-concept trong vài giờ. Kết quả: giới hạn chuyển từ sản xuất sang định hướng: gu, đánh đổi, và quyết định điều gì thực sự có giá trị.

Khám phá rẻ hơn tạo ra nhiều quyết định hơn

Khi lựa chọn đắt để xây, bạn tự hạn chế. Khi lựa chọn rẻ, bạn tạo nhiều lựa chọn hơn—có chủ ý hay không. Mỗi “thí nghiệm nhanh” thêm một loạt quyết định:

• Phiên bản nào phù hợp mục tiêu?
• Giữ gì, xoá gì, gộp gì?
• Trường hợp biên nào chấp nhận được ngay bây giờ?

Vì vậy, khi lượng mã tăng, số quyết định tăng nhanh hơn nữa.

Nợ quyết định: lãng phí mới

“Nợ quyết định” tích tụ khi bạn tránh các lựa khó: tiêu chí thành công không rõ, sở hữu mơ hồ, hoặc đánh đổi chưa được giải quyết (tốc độ vs chất lượng, linh hoạt vs đơn giản). Mã có thể dễ sinh, nhưng sản phẩm trở nên khó điều hướng hơn.

Dấu hiệu thường gặp là nhiều triển khai dở dang, tính năng chồng chéo, và lặp lại sửa vì “không đúng cảm giác.”

Mục tiêu mơ hồ vẫn gây lãng phí

Nếu mục tiêu chung chung (“làm onboarding mượt hơn”), AI có thể giúp bạn xây một thứ, nhưng không thể nói nó có cải thiện activation, giảm ticket hỗ trợ hay rút ngắn thời gian tới giá trị hay không. Thiếu mục tiêu rõ, đội lặp qua các phiên bản trông có vẻ hiệu quả—cho đến khi nhận ra bạn đã giao chuyển động thay vì tiến bộ.

Giới hạn mới: quyết định cái gì nên tồn tại

Khi mã rẻ để tạo, tài nguyên hiếm trở thành sự rõ ràng. “Xây cho tôi một tính năng” không còn là yêu cầu triển khai mà thành yêu cầu phán xét: nên xây gì, cho ai, và theo tiêu chuẩn nào.

Các quyết định then chốt không thể giao phó

Trước khi prompt AI (hoặc đồng đội), hãy làm rõ một số quyết định sản phẩm nhỏ để định hình công việc:

• Vấn đề: Nỗi đau chúng ta giải quyết là gì, và ai khởi xướng yêu cầu này?
• Người dùng: Ai là người chính, ai bị ảnh hưởng gián tiếp?
• Kết quả: Sau khi ra mắt điều gì phải đúng (thay đổi hành vi, tiết kiệm thời gian, ít lỗi hơn)?
• Ràng buộc: Thời gian, ngân sách, pháp lý/tuân thủ, nền tảng, tích hợp, khả năng tiếp cận.
• Chỉ số thành công: Làm sao biết việc đó hiệu quả (adoption, chuyển đổi, retention, ticket hỗ trợ, độ trễ).

Thiếu các điều trên, bạn vẫn sẽ nhận được “một giải pháp”—nhưng sẽ không biết đó có phải giải pháp đúng hay không.

Tách “cái gì” khỏi “như thế nào”

Quy tắc hữu ích: quyết định “cái gì” bằng ngôn ngữ con người; để AI đề xuất “như thế nào.”

• Quyết định cái gì: luồng người dùng, quyền, dữ liệu cần thiết, tiêu chí chấp nhận, trạng thái lỗi.
• Quyết định như thế nào: framework, cấu trúc mã, chi tiết triển khai, refactor.

Nếu bạn trộn sớm (“Xây bằng React với thư viện X”), có thể vô tình khoá hành vi sản phẩm sai.

Các quyết định ẩn gây bực sau này

Vibe coding thường mặc định những lựa chọn bạn chưa chọn rõ. Hãy gọi tên chúng:

• Mặc định: cài đặt ban đầu, trạng thái rỗng, trường điền sẵn.
• Trường hợp biên: trùng lặp, retry, thất bại một phần, hoạt động offline.
• Xử lý dữ liệu: lưu gì, lưu bao lâu, cần xuất/xoá thế nào.
• Quyền: ai xem/chỉnh/xóa, log audit, quyền admin ghi đè.

Checklist nhanh trước khi prompt

Trước khi viết prompt, trả lời:

1. Ai là người dùng và họ đang cố làm công việc gì?
2. Kết quả nhỏ nhất chấp nhận được là gì?
3. Điều gì không được xảy ra (rủi ro, tuân thủ, bảo mật)?
4. Inputs/outputs là gì (dữ liệu, hệ thống, vai trò)?
5. 3 bài kiểm tra chấp nhận chứng minh nó hoạt động?

Những quyết định này biến “sinh mã” thành “giao một kết quả.”

Từ cảm nhận mơ hồ đến yêu cầu rõ ràng

AI có thể biến ý tưởng mơ hồ thành mã hoạt động nhanh—nhưng không thể đoán “tốt” nghĩa là gì với doanh nghiệp bạn. Những prompt như “làm cho nó tốt hơn” thất bại vì không chỉ rõ kết quả mục tiêu: tốt hơn cho ai, trong kịch bản nào, đo bằng gì, và với những đánh đổi nào.

Bắt đầu với kết quả, đừng bắt đầu bằng cách triển khai

Trước khi yêu cầu thay đổi, viết ra kết quả quan sát được bạn muốn. “Người dùng hoàn tất thanh toán nhanh hơn” là có thể hành động. “Cải thiện checkout” thì không. Kết quả rõ ràng cho mô hình (và đội) hướng để quyết định: giữ gì, bỏ gì, đo thế nào.

Dùng artifacts nhẹ (không phải thủ tục nặng)

Bạn không cần PRD 30 trang. Chọn một trong các định dạng nhỏ sau và giữ trong một trang:

• PRD một trang: vấn đề, mục tiêu, non-goals, chỉ số thành công, ràng buộc, câu hỏi mở
• User story: “Là một ___, tôi muốn ___, để ___”
• Tiêu chí chấp nhận: điều kiện cụ thể để gọi là “xong”

Nếu bạn dùng builder chat-first như Koder.ai, những artifacts này map tốt vào prompt—đặc biệt khi dùng template cố định như “bối cảnh → mục tiêu → ràng buộc → tiêu chí chấp nhận → non-goals.” Cấu trúc đó thường là khác biệt giữa demo bóng bẩy và thứ có thể thực sự ra mắt.

Ví dụ yêu cầu mơ hồ vs rõ ràng

• Mơ hồ: “Làm onboarding mượt hơn.”

• Rõ ràng: “Giảm tỉ lệ rời onboarding từ 45% xuống 30% bằng cách bỏ bước ‘kích thước công ty’; người dùng có thể bỏ qua và vẫn vào được dashboard.”

• Mơ hồ: “Thêm tìm kiếm tốt hơn.”

• Rõ ràng: “Tìm kiếm trả kết quả trong <300ms cho 95% truy vấn và hỗ trợ exact match + sửa lỗi chính tả cho tên sản phẩm.”

• Mơ hồ: “Cải thiện bảo mật.”

• Rõ ràng: “Yêu cầu MFA cho vai trò admin; log tất cả thay đổi quyền; giữ audit log 365 ngày.”

Ghi ràng buộc rõ ràng

Tốc độ tăng làm tăng rủi ro phá vỡ ranh giới lặng lẽ. Đặt ràng buộc vào prompt và spec:

• Thời gian/ngân sách: “Phải ship trong 2 ngày; không dịch vụ trả phí mới.”
• Giới hạn kỹ thuật: “Chỉ PostgreSQL; không thêm Kafka.”
• Tuân thủ: “Không PII trong log; xoá theo GDPR trong 30 ngày.”

Yêu cầu rõ ràng biến vibe coding từ “sinh thứ” thành “xây thứ đúng.”

Ưu tiên khi mọi thứ đều rẻ để xây

Lập trình trợ giúp AI làm cho “nỗ lực” có vẻ sụp đổ. Điều đó tốt cho đà tiến—nhưng cũng khiến dễ giao nhầm thứ hơn nhanh hơn.

Dùng phương pháp chấm điểm nhẹ

Ma trận impact/effort vẫn hữu ích, nhưng bạn sẽ rõ hơn với RICE:

• Reach: bao nhiêu người sẽ dùng trong khoảng thời gian xác định?
• Impact: ảnh hưởng đến chỉ số chính như thế nào (nhỏ/vừa/lớn)?
• Confidence: bạn chắc chắn bao nhiêu về reach và impact?
• Effort: thời gian từ ý tưởng đến xong (không phải “demo đầu tiên”).

Ngay cả khi AI giảm thời gian viết mã, effort vẫn bao gồm tư duy sản phẩm, QA, docs, hỗ trợ và bảo trì tương lai. Đó là nơi “rẻ để xây” ngừng là rẻ.

Tốc độ có thể che dấu chi phí cơ hội

Khi mọi thứ có thể xây, chi phí thực sự là những gì bạn không xây: bug bạn chưa sửa, luồng onboarding bạn chưa cải thiện, yêu cầu khách hàng bạn bỏ qua.

Một biện pháp thực tế: giữ danh sách ngắn “Now / Next / Later” và giới hạn Now ở 1–2 cược cùng lúc. Nếu ý tưởng mới đến, nó phải thay thế thứ khác—không thêm chồng lên.

Giảm WIP và định nghĩa “done” trước khi bắt đầu

Đặt định nghĩa hoàn thành bao gồm: chỉ số thành công, kiểm tra QA cơ bản, event analytics, và một ghi chú nội bộ giải thích quyết định. Nếu không đạt nhanh định nghĩa này, đó là nguyên mẫu—không phải tính năng.

Cách từ chối (và cắt gì trước)

Khi ưu tiên, cắt theo thứ tự:

1. Trường hợp biên (giữ happy path)
2. Những thứ hay ho (giữ lời hứa lõi)
3. Tùy biến (ship một mặc định có quan điểm)
4. Hoàn thiện (chỉ sau khi có bằng chứng sử dụng)

Vibe coding hiệu quả khi bạn coi mỗi “đồng ý” là cam kết với kết quả, không phải chỉ là đầu ra.

Nguyên mẫu vs sản phẩm: chọn cái nào lên “thực”

Lập trình trợ giúp AI làm nguyên mẫu xuất hiện nhanh—đó vừa là món quà vừa là cái bẫy. Khi một đội có thể dựng ba biến thể trong một ngày, nguyên mẫu bắt đầu tranh nhau sự chú ý. Người ta nhớ demo đẹp nhất, không phải cái giải quyết đúng vấn đề. Chẳng mấy chốc bạn duy trì những thứ “tạm thời” trở thành phụ thuộc.

Tại sao nguyên mẫu nhân đôi (và gây nhầm lẫn)

Nguyên mẫu dễ tạo nhưng khó giải thích. Chúng làm mờ ranh giới:

• Đây là khái niệm hay cam kết?
• Nó an toàn, tuân thủ và có thể hỗ trợ không?
• Nó đo được điều gì thực hay chỉ cho thấy có thể làm?

Không gắn nhãn rõ, đội tranh cãi chi tiết triển khai của thứ chỉ định trả lời một câu hỏi.

Dùng thang nguyên mẫu

Xem nguyên mẫu là các bậc với mục tiêu và kỳ vọng khác nhau:

1. Sketch: làm rõ ý tưởng và luồng người dùng.
2. Clickable: kiểm tra khả năng hiểu và mong muốn.
3. Functional: kiểm tra tính khả thi và các trường hợp biên với đường dữ liệu thật.
4. Production: xây cho độ tin cậy, bảo mật, monitoring và hỗ trợ.

Mỗi bậc nên có câu hỏi rõ ràng cần trả lời.

Quyết định bằng tín hiệu xác thực

Nguyên mẫu “lên cấp” dựa trên bằng chứng, không phải sự hào hứng. Tìm dấu hiệu như:

• Phỏng vấn người dùng xác nhận vấn đề và luồng đề xuất
• Pilot nhỏ với khán giả xác định và tiêu chí thành công
• Mô hình retention/sử dụng (sử dụng lại, time-to-value, hoàn thành tác vụ)

Quy tắc ngăn sản phẩm vô tình

Đừng scale nguyên mẫu—tăng người dùng, dữ liệu, tích hợp—mà không có quyết định ghi chép để cam kết. Quyết định đó nên nêu rõ chủ sở hữu, chỉ số thành công, và bạn sẵn sàng dừng gì để tài trợ.

Nếu bạn lặp nhanh, làm cho “khả năng đảo ngược” thành yêu cầu hàng đầu. Ví dụ, Koder.ai hỗ trợ snapshots và rollback, đó là cách thực tế để thử nghiệm mạnh mẽ trong khi vẫn quay về trạng thái tốt khi nguyên mẫu đi lệch.

Chất lượng và rủi ro: tốc độ không làm giảm trách nhiệm

Vibe coding có thể khiến bạn tưởng có thể “đơn giản phát hành” vì mã xuất hiện nhanh. Nhưng hồ sơ rủi ro không giảm—nó dịch chuyển. Khi đầu ra rẻ, quyết định chất lượng thấp và các biện pháp yếu bị khuếch đại nhanh hơn.

Những gì thường sai

Các lỗi phổ biến không kỳ lạ—chúng là những sai lầm thường gặp nhưng xảy ra với tần suất cao hơn:

• Lỗ hổng bảo mật: kiểm tra auth không an toàn, rủi ro injection, endpoint lộ, CORS quá lỏng.
• Luồng bị vỡ: bỏ qua trường hợp biên, trạng thái UX gây nhầm, xử lý lỗi không đầy đủ.
• Quyền sở hữu dữ liệu không rõ: dữ liệu nằm ở đâu, ai truy cập, quy tắc giữ và auditability.

Mã do AI sinh vẫn cần soi kỹ

Mã do AI sinh nên được xem như mã của một đồng đội mới làm việc cực nhanh: hữu ích nhưng không tự động đúng. Review là bắt buộc—đặc biệt với auth, thanh toán, quyền, và bất cứ thứ gì chạm tới dữ liệu khách hàng.

Hàng rào bảo vệ giữ tốc độ an toàn

Một vài thực hành nhẹ giữ tốc độ mà giảm bất ngờ:

• Code review như cổng (dù là thay đổi nhỏ).
• Automated tests cho đường dẫn quan trọng: login, mua hàng, CRUD lõi, và quyền.
• Threat modeling cho tính năng mới: “có thể gì sai, và làm sao phát hiện?”
• Logging + monitoring: log có cấu trúc, theo dõi lỗi và cảnh báo cho luồng chính.

Danh sách “cấm” đơn giản

Đặt những quy tắc cứng ngay từ đầu và nhắc lại:

• Không bí mật trong prompt (API key, token, dữ liệu khách hàng).
• Không dependency chưa review thêm chỉ vì AI gợi ý.
• Không thư viện có license mờ.
• Không merge tính năng thiếu test trên đường dẫn quan trọng.

Tốc độ là lợi thế chỉ khi bạn tin tưởng những gì mình ship—và phát hiện vấn đề nhanh khi không tin.

Vòng phản hồi biến đầu ra thành kết quả

Xây nhanh chỉ có ý nghĩa nếu mỗi vòng lặp dạy bạn điều gì đó thực. Mục tiêu không phải “nhiều đầu ra hơn.” Là biến những gì bạn đã ship (hoặc mock) thành bằng chứng hướng quyết định tiếp theo.

Vòng lặp chạy mỗi lần

Một vòng lặp đơn giản giữ vibe coding có trọng tâm:

prompt → build → test → observe → decide

• Prompt: Nêu vấn đề người dùng, hành vi định hướng và bạn muốn học gì.
• Build: Sinh phiên bản nhỏ nhất trả lời được câu hỏi đó.
• Test: Thử với sử dụng thật, không chỉ “chạy được trên máy tôi.”
• Observe: Ghi lại hành vi và phản hồi thực tế.
• Decide: Dừng, tiếp tục, hay đổi hướng—dựa trên bằng chứng.

Thu thập phản hồi nhanh (không cần quy trình nặng)

Bạn không cần phòng nghiên cứu để có tín hiệu nhanh:

• Trong-app prompt: câu hỏi một chữ sau hành động chính (“Điều này giúp bạn hoàn thành nhanh hơn không? Có/Không”).
• Ghi chú phiên: Yêu cầu 3–5 người dùng thử; ghi câu nói nguyên văn và chỗ họ do dự.
• Analytics nhẹ: Theo dõi vài event gắn với kết quả (start → complete, time-to-complete, drop-off).
• Quét kênh hỗ trợ: Tag các tin nhắn nhắc tới tính năng; đếm số lặp lại.

Điểm kiểm và giới hạn thời gian

Sau mỗi vòng lặp, làm checkpoint:

• Go: Bằng chứng cho thấy hữu ích và an toàn—cải tiến tiếp.
• Change: Có giá trị nhưng cách tiếp cận sai—sửa giả thuyết.
• Stop: Giá trị thấp hoặc rủi ro cao—lưu trữ.

Để tránh lặp vô tận, đặt timebox cho thí nghiệm (ví dụ “hai ngày hoặc 20 phiên người dùng”). Khi timebox kết thúc, bạn phải quyết—dù là “tạm dừng cho đến khi đo được X.”

Vai trò đội: ai quyết định, ai review, ai chịu trách nhiệm kết quả

Khi AI có thể sinh mã theo yêu cầu, “ai có thể triển khai” không còn là giới hạn chính. Đội thành công với vibe coding không bỏ vai trò đi—mà cân bằng lại quanh quyết định, review và trách nhiệm.

Người quyết định: một cổ họng để trách (theo cách tốt)

Bạn cần một người quyết định rõ ràng cho từng sáng kiến: PM, founder, hoặc domain lead. Người này chịu trách nhiệm trả lời:

• Chúng ta giải quyết vấn đề gì, cho ai, và vì sao bây giờ?
• “Xong” nghĩa là gì (chỉ số + tiêu chí chấp nhận)?
• Chúng ta không xây gì?

Thiếu người quyết định, đầu ra AI có thể biến thành đống tính năng dở dang mà không ai yêu cầu và không ai đủ tự tin để ship.

Devs chuyển từ người gõ sang reviewer, kiến trúc sư và huấn luyện viên

Dev vẫn xây—nhưng giá trị của họ chuyển nhiều sang:

• Review mã do AI sinh về tính đúng, bảo mật, hiệu năng và khả năng bảo trì.
• Quyết định kiến trúc: ranh giới, mô hình dữ liệu, pattern tích hợp, và “nó khớp hệ thống thế nào.”
• Huấn luyện người khác về prompt, ràng buộc, và cách dịch ý định sản phẩm thành task.

Hãy coi kỹ sư như biên tập viên và nhà tư duy hệ thống, không chỉ là người sản xuất dòng mã.

Những người không kỹ thuật: viết spec và đánh giá

Designer, support, ops và sales có thể đóng góp trực tiếp—nếu họ tập trung vào sự rõ ràng thay vì chi tiết triển khai.

Đầu vào hữu ích họ có thể sở hữu:

• PRD một trang: user story, ràng buộc, trường hợp biên, ví dụ, và đo lường.
• Kịch bản test: “click này, nhập kia, mong đợi kia.”
• Kiểm chứng thực tế: nguyên mẫu có thực sự giải quyết vấn đề khách hàng không?

Mục tiêu không phải “prompt tốt hơn,” mà là định nghĩa thành công để đội đánh giá đầu ra.

Nghi thức cộng tác giữ tốc độ không dẫn đến hỗn loạn

Một vài nghi thức nhẹ làm rõ vai trò:

• Review prompt (10 phút): chia sẻ prompt + ràng buộc trước khi sinh lượng lớn mã.
• Demo Fridays: trình những gì thay đổi, tiếp theo là gì, và gì bị hủy.
• Nhật ký quyết định: bản ghi ngắn về những gì quyết định, bởi ai và vì sao (đính kèm trong tracker hoặc mẫu /blog/decision-log).

Sở hữu kết quả (không chỉ là ship)

Gán một “chủ sở hữu kết quả” cho mỗi tính năng—thường cùng người quyết định—người theo dõi adoption, tải hỗ trợ, và việc tính năng có làm thay đổi chỉ số hay không. Vibe coding làm giảm chi phí xây; nó nên làm cho việc học nhanh hơn, không làm mờ trách nhiệm.

Quy trình thực tế cho vibe coding mà không rối

Tốc độ chỉ có ích khi nó hướng đúng mục tiêu. Một workflow nhẹ giữ lập trình trợ giúp AI năng suất mà không biến repo thành kho thí nghiệm.

Luồng đơn giản đầu-cuối

Bắt đầu với phễu rõ từ ý tưởng đến kết quả đo được:

1. Backlog: ghi yêu cầu dưới dạng một dòng + “tại sao” (ai hưởng lợi, giải quyết vấn đề gì).
2. Spec: biến mục chọn thành mô tả nhỏ, có thể kiểm thử (inputs, outputs, trường hợp biên, và “xong” nghĩa là gì).
3. Generate: dùng AI để soạn mã, test và docs từ spec—không từ chat mơ hồ.
4. Review: con người kiểm tra hành vi, tác động bảo mật/riêng tư, và tiêu chuẩn.
5. Merge: triển khai ở sau flag khi có thể.
6. Measure: xác nhận kết quả (activation, tiết kiệm thời gian, tỉ lệ lỗi, ticket hỗ trợ).

Nếu bạn đánh giá xem điều này phù hợp đội mình như thế nào, giữ tiêu chí đơn giản: liệu bạn có thể đi từ “ý tưởng” tới “thay đổi đo được” lặp lại được không? (pricing)

Artifacts hữu ích giữ chất lượng cao

Một vài “mặc định” nhỏ ngăn hầu hết hỗn loạn:

• Template prompt: “bối cảnh → mục tiêu → ràng buộc → tiêu chí chấp nhận → non-goals.”
• Tiêu chuẩn mã: đặt tên, logging, xử lý lỗi và quy tắc dependency.
• Tiêu chí chấp nhận: kịch bản bằng ngôn ngữ thẳng và kiểm tra tự động (unit/integration).

Ghi chép quyết định, không chỉ mã

Đối xử tài liệu như bản ghi quyết định:

• Giả định đã làm (và điều gì làm sai giả định đó)
• Những phương án bị loại (và lý do)
• Rủi ro đã biết và follow-up

Một mẹo thực tế nếu bạn xây trong môi trường quản lý: làm rõ “khả năng thoát.” Công cụ như Koder.ai hỗ trợ xuất mã nguồn, giúp đội xem tăng tốc AI là đòn bẩy—không phải khoá.

Khi cần trợ giúp thiết lập workflow này hoặc cân chỉnh trách nhiệm review, chuyển qua một chủ sở hữu duy nhất và tìm tư vấn ngoài nếu cần. (contact)

Ví dụ: biến “xây tính năng cho tôi” thành quyết định rõ ràng

Một PM nhắn: “Có thể thêm tính năng ‘Smart Follow‑Up’ nhắc người dùng email lại lead chưa liên hệ không?” Với AI trợ giúp, đội dựng ba phiên bản trong hai ngày:

• modal nhắc theo lịch
• tab “Follow‑Ups” giống inbox
• email soạn tự động

Rồi mọi thứ dừng lại. Sales muốn tự động nhiều hơn (“soạn hộ họ”), Support lo người dùng gửi mail sai, Design nói UI đang rối. Không ai đồng ý phiên bản “tốt nhất” vì yêu cầu ban đầu không nêu rõ thành công là gì.

Chỗ đội vướng

Họ có:

• Mục tiêu mâu thuẫn: tiết kiệm thời gian vs tránh sai sót vs giữ app đơn giản
• Người dùng không rõ: SDR? founder? agency?
• Không có chỉ số: giảm lead không follow-up, tăng tỉ lệ reply, hay giảm churn?

Vì vậy đội cứ xây phương án thay vì quyết định.

Sửa: biến nó thành quyết định, không phải cảm giác

Họ viết lại yêu cầu thành kết quả đo được:

Kết quả mục tiêu: “Giảm tỉ lệ lead không được follow-up trong 7 ngày từ 32% → 20% cho các đội SDR.”

Phạm vi hẹp (v1): chỉ nhắc cho lead đánh dấu ‘Hot’.

Tiêu chí chấp nhận:

• người dùng có thể đặt ngày follow-up trong view lead
• nhắc hiển thị trong-app (không phải email) một lần mỗi ngày
• người dùng có thể snooze hoặc đánh dấu hoàn thành trong 1 click
• event tracking: followup_reminder_completed

Giờ đội có thể chọn build đơn giản nhất chứng minh kết quả.

Checklist tái sử dụng

• Ai là người dùng chính?
• Kết quả thay đổi là gì, và bao nhiêu?
• V1 gồm gì (và rõ ràng loại gì ra)?
• Điều gì khiến đây là “không” (rủi ro, tuân thủ, gánh nặng hỗ trợ)?
• Tiêu chí chấp nhận và một chỉ số cần theo dõi?