“Vibe Coding” cùng AI: Khi lập trình viên không còn gò bó mà vẫn ship sản phẩm nhanh hơn 40%
Hôm qua, tôi gặp một senior developer trong không gian coworking — người đang làm việc tại một startup khá “máu mặt”, vừa gọi vốn hơn 140 triệu đô. Anh ấy đã có hơn 8 năm kinh nghiệm lập trình, và chia sẻ rằng dạo gần đây anh “vibe coding” đến 95% thời gian — tức là code theo cảm hứng, nhờ AI hỗ trợ — nhưng lại ship sản phẩm nhanh hơn bao giờ hết.
AI coding có thực sự hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp?
Tôi tò mò nên hỏi anh mô tả chi tiết quy trình làm việc hằng ngày. Bởi vì, xung quanh chủ đề AI coding, vẫn luôn có tranh luận rằng nó chỉ phù hợp cho cá nhân hoặc side project, chứ không thực tế trong môi trường sản phẩm lớn.
Nhưng câu trả lời của anh khiến tôi bất ngờ: Anh có một quy trình vừa đặc biệt, vừa linh hoạt — không hề gò bó, mà vẫn đảm bảo chất lượng code.
Bắt đầu mọi tính năng bằng cách “nói chuyện” với AI
Thay vì mở IDE và bắt đầu viết code từ đầu, anh ấy mở terminal và nói chuyện trực tiếp với Claude. Anh mô tả tính năng muốn xây dựng, để AI tạo ra khung cấu trúc thô. Anh không quan tâm nó có hoàn hảo hay không — mục tiêu chỉ là để AI giúp anh đi được 70% chặng đường đầu, tránh bị mắc kẹt ở các chi tiết triển khai.
Dọn dẹp code bằng Cursor
Khi đã có bản nháp, anh chuyển sang Cursor để “dọn dẹp”. Anh nói điểm khác biệt lớn là ở trải nghiệm thời gian thực — anh có thể xem AI viết code ngay trước mắt, thay vì nhận về một “đống code khổng lồ” phải đọc lại sau.
Điều này giúp anh bắt lỗi ảo tưởng (hallucination) của AI ngay lập tức. Không chỉ tiết kiệm thời gian debug, mà còn giúp anh hiểu rõ hơn về cách AI reasoning từng bước.
Dùng AI để review lại code do AI viết ra
Điều khiến tôi thật sự ấn tượng là: anh dùng một AI khác để review lại code mà AI đầu tiên viết ra. Nghe có vẻ thừa, nhưng thực tế lại hiệu quả — vì mỗi AI có điểm mạnh riêng.
Anh đã thử nhiều công cụ review khác nhau, nhưng cuối cùng chọn CodeRabbit — extension trên VSCode để check nhanh, rồi đẩy lên PR nơi app CodeRabbit trên GitHub phân tích kỹ hơn.
Testing và deploy: AI chỉ hỗ trợ, con người vẫn quyết định
Phần testing pipeline trong team anh vẫn hoàn toàn do con người kiểm soát. Mọi thứ đều phải qua staging, chạy test suite đầy đủ trước khi đưa vào production. AI chỉ hỗ trợ viết test case, chứ không được phép tự deploy.
“AI chỉ làm phần nặng nhọc thôi,” anh nói, “còn quyết định cuối cùng vẫn phải là con người.”
Hiệu suất tăng 40% nhờ workflow “vibe coding”
Startup của anh ghi nhận tốc độ ship tính năng nhanh hơn khoảng 40% kể từ khi áp dụng workflow này. Không phải vì AI tự làm kiến trúc hệ thống, mà vì nó giúp các kỹ sư giảm tải phần công việc lặp lại, để tập trung vào thiết kế hệ thống và chất lượng sản phẩm.
Kỹ sư trẻ đang “thăng tiến nhanh” nhờ biết tận dụng AI
Anh chia sẻ thêm rằng, các kỹ sư trẻ áp dụng workflow này thường thăng tiến nhanh hơn. Lý do là vì họ có thể đạt hiệu suất “cấp senior” — AI lo phần kỹ thuật nặng, còn họ thì đầu tư vào tư duy hệ thống và cải thiện trải nghiệm người dùng.
Hiện tại, startup của anh có khoảng 80 nhân viên, và mô hình làm việc này đang dần trở thành chuẩn mực trong nội bộ team kỹ thuật.
Kết luận
“Vibe coding” không phải là làm việc thiếu kế hoạch, mà là cách tận dụng AI để giữ cảm hứng sáng tạo và tập trung vào phần con người làm tốt nhất — tư duy, thiết kế, và quyết định. Có lẽ đó là lý do vì sao anh ấy vẫn giữ được niềm vui với code sau 8 năm, mà tốc độ lại nhanh hơn bao giờ hết.
