Vibe Coding: Biến lập trình viên kỳ cựu thành “người trông trẻ AI”
Nguồn: TechCrunch - Được viết bởi: Dung My
Carla Rover, một lập trình viên với 15 năm kinh nghiệm trong phát triển web, từng bật khóc 30 phút khi phải làm lại toàn bộ dự án vì sử dụng Vibe Coding. Hiện tại, bà cùng con trai xây dựng một startup tại Mỹ, chuyên tạo các mô hình học máy tùy chỉnh cho các thị trường. Trong làn sóng AI bùng nổ, Rover thử sức với Vibe Coding để tăng tốc dự án và không bị tụt hậu.
Vibe Coding là xu hướng sử dụng công cụ AI để lập trình nhanh theo cảm hứng, không chú trọng cấu trúc hay tính toàn vẹn của mã nguồn, miễn là sản phẩm hoạt động. Theo 404Media, các nền tảng như Cursor Composer, GitHub Copilot, và Replit Agent giúp triển khai ý tưởng nhanh trên web và di động, thậm chí mang lại doanh thu hàng chục nghìn USD mỗi tháng.
Tuy nhiên, Rover mô tả Vibe Coding như “tờ khăn giấy cocktail vô tận” để phác thảo ý tưởng, nhưng xử lý mã do AI tạo ra lại đầy thách thức. “Nó khó hơn cả trông trẻ, vì AI có thể gây rối theo cách khó lường,” bà chia sẻ với TechCrunch. “Vì cần nhanh và ấn tượng, tôi đã bỏ qua việc kiểm tra tệp sau đánh giá tự động. Khi kiểm tra thủ công, tôi tá hỏa vì quá nhiều lỗi. Công cụ bên thứ ba còn phát hiện thêm sai sót.”
Cuối cùng, Rover và con trai phải khởi động lại dự án. “Tôi giao việc cho AI như thể nó là nhân viên, nhưng nó không phải vậy,” bà nói.
Nhiều lập trình viên kỳ cựu như Rover cũng dùng AI để hỗ trợ mã hóa, nhưng họ thường trở thành “người trông trẻ” hoặc “người dọn rác”, phải chỉnh sửa và kiểm tra lại mã do AI tạo. Một báo cáo tháng 8/2025 từ Fastly cho thấy 95% trong số gần 800 lập trình viên được khảo sát phải dành thêm thời gian sửa lỗi mã AI. Các lập trình viên cấp cao chịu trách nhiệm chính, phát hiện mã AI thường xuyên “bịa” thông tin, xóa dữ liệu quan trọng, hoặc gây rủi ro bảo mật. Nếu không kiểm soát, sản phẩm dễ gặp lỗi nghiêm trọng hoặc làm mất lòng đối tác.
Garry Tan, CEO Y Combinator, từng chia sẻ trên Lightcone Podcast rằng việc gỡ lỗi từ AI rất khó khăn nếu sai sót xảy ra. Simon Willison, chuyên gia AI, đánh giá Vibe Coding là “cách thú vị để thử nghiệm ý tưởng”, nhưng người dùng cần hiểu mã ở mức độ nhất định. Điều này dẫn đến sự ra đời của công việc mới: “chuyên gia dọn dẹp Vibe Coding”.
Feridoon Malekzadeh, lập trình viên với 20 năm kinh nghiệm trong phát triển phần mềm và thiết kế, ví Vibe Coding như “một thiếu niên bướng bỉnh”. “Bạn phải yêu cầu đến 15 lần nó mới làm đúng. Cuối cùng, AI làm một phần việc bạn muốn, thêm những thứ không cần thiết và gây ra lỗi,” ông nói với TechCrunch. Ông dành 50% thời gian phác thảo yêu cầu, 10-20% dùng Vibe Coding, và 30-40% sửa lỗi hoặc xóa “mã thừa” do AI tạo. Ông cho rằng Vibe Coding chỉ giải quyết vấn đề bề mặt, không phù hợp cho các tính năng cần triển khai rộng rãi.
Rover nhận thấy AI gặp khó khi dữ liệu mâu thuẫn với lập trình sẵn. “Nó có thể đưa ra lời khuyên sai lệch, bỏ sót yếu tố quan trọng, hoặc tự chèn thông số,” bà nói. Thay vì thừa nhận lỗi, AI thường tạo kết quả giả. Bà kể một lần thắc mắc về kết quả, AI giải thích chi tiết như thể đã sử dụng dữ liệu bà cung cấp, nhưng chỉ khi bị chỉ trích, nó mới thừa nhận sai lầm. “Điều đó giống như làm việc với một đồng nghiệp độc hại,” bà nói.
Về bảo mật, Austin Spires, Giám đốc cấp cao tại Fastly, người mã hóa từ những năm 2000, lo ngại Vibe Coding ưu tiên tốc độ hơn tính chính xác, dễ gây lỗ hổng bảo mật tương tự lỗi của lập trình viên mới. “Kỹ sư phải xem xét mã, sửa lỗi, và thông báo AI sai,” ông nói. Điều này lý giải cụm từ “bạn hoàn toàn đúng” thường xuất hiện trên mạng xã hội khi AI bị chỉ trích.
Mike Arrowsmith, CTO của NinjaOne với 20 năm kinh nghiệm, cho rằng Vibe Coding tạo ra “điểm mù” bảo mật, đặc biệt với các startup, do bỏ qua quy trình đánh giá nghiêm ngặt. NinjaOne khuyến khích “Vibe Coding an toàn” với các công cụ AI được kiểm soát truy cập, kết hợp đánh giá ngang hàng và quét bảo mật bắt buộc.
Tương lai của Vibe Coding
Dù có nhiều thách thức, các lập trình viên đồng ý rằng Vibe Coding là xu hướng tất yếu. Spires cho biết công nghệ này hỗ trợ tạo mẫu, xây dựng khuôn mẫu, hoặc thử nghiệm, giúp kỹ sư tập trung vào phát triển và mở rộng sản phẩm. Rover thừa nhận Vibe Coding giúp bà cải thiện giao diện người dùng, còn Malekzadeh khẳng định dù mất thời gian sửa lỗi, AI vẫn giúp hoàn thành công việc nhanh hơn.
Elvis Kimara, một kỹ sư AI trẻ vừa tốt nghiệp thạc sĩ, cho rằng sửa lỗi AI có thể nhàm chán, nhưng “ưu điểm vượt xa nhược điểm”. “Chúng tôi không chỉ viết mã mà còn hướng dẫn AI, chịu trách nhiệm khi xảy ra lỗi, và đóng vai trò như nhà tư vấn cho máy móc,” anh nói. Kimara dự đoán vai trò lập trình viên sẽ chuyển từ viết mã sang quản lý và tối ưu hóa hệ thống AI.
Fastly phát hiện các lập trình viên cấp cao có khả năng đưa mã AI vào sản xuất gấp đôi so với lập trình viên mới, vì công nghệ này giúp họ làm việc nhanh hơn. Dù phải dành thời gian “dọn dẹp”, các lập trình viên như Kimara vẫn coi đây là “thuế đổi mới” đáng trả.
Sự kiện TechCrunch Disrupt 2025
Hội nghị TechCrunch Disrupt 2025 sẽ diễn ra tại San Francisco từ ngày 27-29 tháng 10, 2025, quy tụ hơn 10.000 chuyên gia công nghệ và đầu tư mạo hiểm. Với hơn 250 diễn giả từ các tên tuổi lớn như Netflix, Box, a16z, ElevenLabs, Wayve, Sequoia Capital, Elad Gil, sự kiện mang đến hơn 200 phiên thảo luận cung cấp những hiểu biết giá trị, thúc đẩy sự phát triển của startup và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Đừng bỏ lỡ cơ hội tham gia kỷ niệm 20 năm TechCrunch. Mua vé trước ngày 26/9/2025 để tiết kiệm đến 668 USD!