Vibe Coding, một thuật ngữ thể hiện việc sử dụng AI để viết code, đang gây sốt trong giới lập trình.
🔹 CEO NVIDIA Jensen Huang nhận xét Claude là "đáng kinh ngạc" và triển khai rộng rãi trong toàn tập đoàn
🔹 Apple chính thức tích hợp Claude vào phát triển Xcode 26
🔹 Hầu hết các startup thế hệ mới có 95% codebase do AI viết
🔹 Anthropic đang dẫn đầu thị trường LLM coding cho doanh nghiệp với 40% thị phần, bỏ xa OpenAI
Cùng tìm hiểu cái nhìn toàn diện về Vibe Coding, cách ứng dụng AI hiệu quả trong lập trình, và phân tích nghiên cứu của Anthropic về tác động thực tế của AI đến kỹ năng và độ hiểu biết của Developers qua bài viết này nhé.
Vibe Coding là gì?
Vibe Coding là một thuật ngữ mới trong ngành Software Development, thể hiện việc người dùng lập trình bằng cách đưa ra yêu cầu, chỉ dẫn (prompt) cho GenAI tạo code thay vì viết thủ công (theo IBM - Andrej Karpathy).
Thuật ngữ này thường được đùa rằng: không cần gõ từng dòng code, chỉ cần thuật đúng "vibe", còn lại AI lo.
Tổng quan: Vibe Coding Landscape
Nguồn: Fillout
Sơ đồ Vibe Coding Landscape từ Fillout là một bản đồ chiến lược giúp định vị các công cụ GenAI được ứng dụng để vibe coding. Sơ đồ này sử dụng hai thước đo để phân loại sức mạnh của từng công cụ:
- Trình độ kỹ thuật (Audience): Chạy dọc theo trục ngang, phân cấp từ nhóm Technical Users (Kỹ sư phần mềm, lập trình viên chuyên nghiệp) sang nhóm Business Users (Người làm kinh doanh, PM, những người không chuyên về code).
- Độ hoàn thiện sản phẩm (Fidelity): Chạy dọc theo trục đứng, đi từ mức Low Fidelity (Các bản nguyên mẫu, Prototype nhanh) đến High Fidelity (Sản phẩm hoàn thiện, có khả năng vận hành thực tế - Production).
- Các GenAI phổ biến cho vibe coding: Cursor, Claude Code, Replit, Lovable, Bolt.new, Cursor Agent, Devin, Airtable, Zite, Figma Make, v0.
Chiến thuật Vibe Coding hiệu quả
1. Xây dựng khung kiến trúc chuẩn cho GenAI
Đừng chỉ bảo AI viết code, sửa code. AI rất giỏi dựng UI, landing page, demo nhanh.
Nhưng khi dự án bắt đầu lớn lên, sẽ có nhiều vấn đề:
- Backend không có logic thật
- Nghiệp vụ rối, cần debug liên tục
- Khó phát triển và duy trì
Hãy xây cho GenAI một bộ khung kiến trúc chuẩn (Clean Architecture, DDD, Hexagonal, v.v). Lúc đó, AI sẽ tạo code theo đúng mẫu thiết kế, dự án có nền tảng vững chắc.
2. Cross-model review
Nghiên cứu cho thấy: Sử dụng một mô hình AI đơn lẻ sai gần 1/3 lần khi đánh giá code. Mỗi model AI đều có "điểm mù" riêng.
Hãy áp dụng phương pháp Cross-model review: dùng nhiều AI models khác nhau để kiểm tra lẫn nhau. Ví dụ: ChatGPT review code của Claude, Gemini double-check cả hai.
Nghiên cứu của Anthropic: AI Ảnh Hưởng Thế Nào Đến Kỹ Năng Học Lập Trình?
Trong khi vibe coding đang gây sốt trong giới Developers, nghiên cứu mới nhất từ Anthropic (Tháng 1/2026) cho thấy những tác động của việc sử dụng AI trong quá trình học lập trình một thư viện code (code library) mới.
a. Thiết kế nghiên cứu: Anthropic đã tiến hành thí nghiệm ngẫu nhiên với 52 kỹ sư phần mềm (chủ yếu ở Junior level) có ít nhất một năm kinh nghiệm với Python.
b. Quy trình nghiên cứu:
- Chia thành hai nhóm: có AI hỗ trợ và không có GenAI.
- Nhiệm vụ: Học và sử dụng Trio Library (một thư viện Python mới mà họ chưa từng dùng)
- Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, tất cả làm test 14 câu hỏi (không có GenAI hỗ trợ) về debugging, code reading, code writing và conceptual.
Nguồn: Anthropic
c. Kết quả nghiên cứu:
Dữ liệu cho thấy việc sử dụng AI giúp giảm nhẹ thời gian làm bài (từ 25 phút xuống 23 phút) nhưng không có ý nghĩa thống kê đáng kể (p = 0.391). Tuy nhiên, nó lại làm giảm đáng kể điểm số kiểm tra kiến thức (p = 0.010), từ trung bình 65% xuống còn 50%.
- Không cải thiện năng suất đáng kể: Nhóm sử dụng GenAI chỉ hoàn thành nhanh hơn khoảng 2 phút, không đạt ngưỡng có ý nghĩa thống kê. Lý do: Thời gian dành cho việc suy nghĩ và soạn câu hỏi cho GenAI.
- Giảm 17% điểm hiểu biết: Nhóm sử dụng AI đạt trung bình 50% điểm, trong khi nhóm code thủ công đạt 67% trong bài test.
- Khả năng debug giảm mạnh nhất: Sự chênh lệch điểm lớn nhất giữa hai nhóm nằm ở các câu hỏi về debugging - một kỹ năng quan trọng để phát hiện lỗi trong code do GenAI tạo ra.
- 6 cách khác nhau mà Developers sử dụng GenAI, chia thành 2 nhóm:
A. Nhóm đạt điểm thấp (điểm bài test dưới 40%):
- AI Delegation (Giao việc hoàn toàn cho AI) | 19.5 phút (nhanh nhất) , Điểm: 39%
Hoàn thành nhanh nhất nhưng hiểu biết thấp nhất. Đặc trưng: "Cognitive offloading", chuyển giao hoàn toàn việc suy nghĩ cho AI. - Progressive AI Reliance (Dần dần phụ thuộc vào AI) | 22 phút, Điểm: 35%
Bắt đầu tự làm nhưng dần chuyển sang để AI làm hết. Không nắm vững các khái niệm ở giai đoạn sau. - Iterative AI Debugging (Debug lặp đi lặp lại bằng AI) | 31 phút (Chậm nhất), Điểm: 24% (Thấp nhất)
Dùng AI để thử và sai (trial and error) khi sửa lỗi mà không hiểu bản chất. Đây là cách làm kém hiệu quả nhất cả về thời gian lẫn kiến thức.
B. Nhóm đạt điểm cao (điểm bài test 65% trở lên):
- Generation-then-Comprehension (Tạo code rồi tìm hiểu) | 24 phút, Điểm: 86% (Cao nhất)
Để AI tạo code trước, sau đó chủ động đặt câu hỏi để giải mã và hiểu sâu từng dòng code. Đây là cách học hiệu quả nhất. - Hybrid Code-Explanation (Kết hợp code và giải thích) | 24 phút, Điểm: 68%
Yêu cầu AI tạo code kèm giải thích chi tiết. Mất thời gian đọc hiểu nhưng cải thiện khả năng lĩnh hội. - Conceptual Inquiry (Hỏi về khái niệm) | 22 phút, Điểm: 65%
Chỉ hỏi AI về lý thuyết/khái niệm và tự mình viết code. Cách này giúp hoàn thành nhanh thứ hai và vẫn đảm bảo điểm số mức trung bình cao.
Nguồn: Anthropic
Kết luận từ nghiên cứu
Các nghiên cứu từ nhiều chuyên gia trước đây đưa ra những kết quả hỗn hợp về việc AI giúp tăng hay giảm năng suất lập trình. Phía Anthropic nghiên cứu cho thấy AI có thể tăng 80% năng suất (giảm thời gian làm việc) cho một số nhiệm vụ.
Đối với nghiên cứu trong bài viết này, kết quả nhìn chung cho thấy AI làm giảm năng suất và hiệu quả lên việc học lập trình mới (mức độ ảnh hưởng tuỳ thuộc vào cách sử dụng GenAI). Nghe qua có vẻ các nghiên cứu đang mâu thuẫn. Nhưng, hai nghiên cứu đặt ra những câu hỏi khác nhau và sử dụng các phương pháp khác nhau: nghiên cứu quan sát trước đây của Anthropic đo lường năng suất trên các nhiệm vụ mà người tham gia đã có các kỹ năng liên quan, trong khi nghiên cứu này xem xét điều gì xảy ra khi học một thứ mới.
Có thể, GenAI vừa thúc đẩy năng suất đối với các kỹ năng đã được phát triển tốt, nhưng lại kém hiệu quả cho việc tiếp thu các kỹ năng mới.
Những bài học cho cá nhân và tổ chức
- Đối với các Developers
Do hạn chế thực tế về thời gian và áp lực từ tổ chức, các lập trình viên trẻ ứng dụng GenAI để hoàn thành việc nhanh nhất có thể, nhưng phải đánh đổi bằng việc bỏ lỡ cơ hội phát triển kỹ năng (đặc biệt là khả năng debug khi xảy ra lỗi).
Vì vậy, nỗ lực nhận thức và việc bắt gặp trở ngại là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển bền vững và thành thạo. - Đối với các công ty, tổ chức sử dụng kỹ thuật phần mềm
Để đáp ứng nhu cầu phát triển kỹ năng trong thời đại AI, các tổ chức cần một cái nhìn toàn diện hơn về tác động của AI đối với người lao động. Trong môi trường làm việc được hỗ trợ bởi AI, việc tăng năng suất rất quan trọng, nhưng việc phát triển chuyên môn lâu dài cũng quan trọng không kém.
Vì vậy, việc xây dựng các quy trình, hướng dẫn lập trình kết hợp AI (có nghiên cứu, kiểm chứng và đánh giá) để phát triển bền vững sẽ quyết định ai là người thắng cuộc trong cuộc đua lập trình. - Đối với các nhà sáng lập AI LLMs (Large Language Models)
Như Anthropic chia sẻ, việc họ hiểu được cách mọi người ứng dụng AI giúp định hướng cách họ thiết kế nó, với khẳng định: AI nên là một trợ lý giúp con người làm việc hiệu quả hơn và đồng thời phát triển các kỹ năng mới.
