강의

멘토링

로드맵

Quy tắc chuẩn của Claude Code: Kỹ thuật Agentic thực chiến

Khóa học Claude Code sẽ kết thúc tại đây. Khóa học này đi sâu vào việc Claude Code hoạt động như thế nào và tại sao nó lại hoạt động như vậy, không chỉ hướng dẫn cách áp dụng trực tiếp các thành phần của Harness Engineering mà còn trực tiếp mổ xẻ các mã nguồn sản phẩm thực tế đã được công khai. Hãy tiếp nhận trọn vẹn bí quyết của một nhà phát triển hơn 10 năm kinh nghiệm để trở thành nhân tài cốt lõi trong kỷ nguyên AI Agent.

(5.0) 24 đánh giá

197 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

Java
Java
Spring
Spring
software-design
software-design
AI
AI
AI Agent
AI Agent
Java
Java
Spring
Spring
software-design
software-design
AI
AI
AI Agent
AI Agent

[Câu chuyện thực tế] Làm thế nào để thực hiện code review? (+tin tức bổ sung)

Xin chào, tôi là Nhà phát triển Thực dụng (Pragmatic Developer).

Hôm nay, tôi muốn chia sẻ với các bạn về những kinh nghiệm thực tế của mình. Tôi đã tổng hợp lại những trăn trở mà bản thân thực sự gặp phải dạo gần đây khi review các PR do AI tạo ra.

Khi giao việc cho AI Agent, nó sẽ tìm các tệp liên quan, thực hiện triển khai và thậm chí viết cả mã kiểm thử (test code), tạo ra những thay đổi khá lớn. Tuy nhiên, tốc độ hiểu mã nguồn của con người thì vẫn gần như không đổi. Trong vòng 8 tiếng mỗi ngày, chúng ta vừa phải họp hành, thảo luận kế hoạch, vừa phải phát triển phần mềm, trong khi các PR (Pull Request) cứ tích tụ lại năm sáu cái cùng lúc.

Vì vậy, thay vì xem các thay đổi (diff), tôi xem xét tư duy đằng sau việc tạo ra tác vụ này trước. Họ đã cố gắng giải quyết vấn đề gì, tại sao lại chọn phương pháp triển khai này, và đã kiểm chứng cái gì cũng như kiểm chứng như thế nào.


Trong video này, chúng tôi đã đề cập đến những nội dung sau.

- Lý do tại sao review mã nguồn trở thành nút thắt cổ chai trong kỷ nguyên lập trình AI

- Logic của công việc và căn cứ kiểm chứng cần xác nhận trước cả mã nguồn

- 5 điều nhất định phải có trong một PR tốt (Vấn đề / Tiếp cận / Phạm vi / Kiểm chứng / Rủi ro còn lại)

- Tiêu chuẩn phân bổ sự tập trung khi review tùy theo mức độ rủi ro

- Thay đổi vai trò của người review, từ người tìm lỗi thành người xác nhận căn cứ kiểm chứng

- 4 điều mà nhà phát triển mới và cấp dưới (junior) cần rèn luyện ngay bây giờ


Link video

https://youtu.be/bmlDt_FHr2M


Điểm kết nối với bài giảng

Video này rốt cuộc là câu chuyện về việc "làm thế nào để kiểm soát kết quả do AI tạo ra".

Yêu cầu bằng chứng ở giai đoạn review cũng là một cách, nhưng về cơ bản, việc thiết kế môi trường làm việc sao cho Agent tạo ra kết quả có thể kiểm chứng được ngay từ đầu mới là điều quan trọng. Trong 4 tầng Harness Engineering được đề cập trong bài giảng, tầng Phản hồi (Feedback Layer) chính là phần giải quyết chính xác vấn đề này.

Đây là phần thiết kế xem nên chạy tự động những kiểm chứng nào, cách phản hồi thất bại cho agent ra sao, và để lại những gì cho con người xác nhận. Các bài thực hành sử dụng Hook để bắt buộc kiểm chứng trước khi commit cũng được bao gồm trong phần này.

Việc "bắt buộc phải ghi nội dung kiểm chứng vào phần thân PR" như đã nói trong video, rốt cuộc cũng là việc thiết lập một rào chắn (harness) về phía con người. Nếu chuyển nguyên lý tương tự sang phía công cụ và luồng kiểm soát, chất lượng của chính công việc của agent sẽ được nâng cao.

Mời các bạn xem video một cách thoải mái và tôi sẽ sớm quay trở lại với những tin tức thực tiễn hơn.


Tin tức bổ sung

Dạo gần đây, tôi đang suy nghĩ về nhiều phương diện khác nhau để làm sao có thể cung cấp những thông tin thực sự hữu ích cho các bạn học viên. Mặc dù tôi chưa công bố chính thức, nhưng tôi đang chuẩn bị những nội dung thực sự giúp ích cho các bạn đang làm lập trình viên, các bạn định hướng theo ngành lập trình và các bạn đang chuẩn bị xin việc (tất nhiên là hoàn toàn miễn phí cho các học viên), vì vậy hãy chờ đợi tin tức từ tôi nhé 🙏

Vậy thì hôm nay cũng hãy học tập thật chăm chỉ nhé!!

Bình luận