Tui Học AI – Bài 2 – “Tôi ra lệnh cho AI” → “Tôi cộng tác với AI”
BlogContents
Tui từng tin prompt càng dài càng tốt. Cho tới khi một senior thắng tui bằng một câu hỏi 13 chữ. Bài thứ hai trong series, về bậc mà ra lệnh thua cộng tác.
Đọc lại bài: Tui Học AI – Bài 1 – “AI trả lời tôi” → “Tôi kiểm soát câu trả lời”
Một câu hỏi 13 chữ thắng prompt 500 chữ
Hồi đầu năm tui ngồi xem một anh senior làm việc với AI. Task không nhỏ: dựng một service gửi thông báo cho app, có email, có push, có cả lưu lịch sử. Tui đoán anh sẽ gõ một prompt thật dài. Tui chuẩn bị tinh thần đọc một bức tường chữ.
Anh gõ đúng một câu. Đếm được mười ba chữ: “Trước khi viết code, hỏi tui 5 câu để làm rõ cái này.” Rồi anh ngồi chờ.
Tui hơi khó chịu trong bụng. Mất công, tui nghĩ. Hỏi chi cho lâu, cứ nói thẳng nó làm cho rồi.
AI hỏi lại năm câu:
- Thông báo gửi realtime hay cho phép trễ vài giây cũng được?
- Nếu push fail thì có fallback qua email không?
- Lịch sử lưu bao lâu, có cần xoá tự động không?
- …
Tui đọc tới câu thứ ba thì khựng lại. Ba trong năm câu đó, nếu là tui, tui sẽ không nghĩ tới cho đến khi code chạy sai mới lòi ra.
Anh trả lời năm câu, gọn. AI mới bắt đầu đề xuất hướng làm. Lần này nó không đoán nữa, nó đã biết đủ.
Tối đó tui về mở lại mấy prompt dài của mình. Có cái năm trăm chữ thật. Tui tả kỹ lắm: dùng framework gì, tên hàm ra sao, format thế nào. Nhưng tui tả cái tui đã nghĩ ra. Mấy chỗ tui chưa nghĩ tới thì dù năm trăm chữ vẫn là một khoảng trống. Và AI lấp khoảng trống đó bằng cách đoán, y như bậc một.
Ở bài trước tụi mình nói về kiểm soát câu trả lời: thôi để AI đoán cái mình nói được. Bài này là một tầng sâu hơn. Cả những thứ mình chưa kịp nói, chưa kịp nghĩ tới. Bậc đó tên là cộng tác.
Không phải nói nhiều hơn, là hỏi lại
“Tôi ra lệnh cho AI” → “Tôi cộng tác với AI”
Bậc một dạy bạn đặt khuôn rõ ràng. Nhưng cái khuôn đó chỉ rõ được tới mức bạn nghĩ ra được. Vấn đề là task càng phức tạp, phần bạn chưa nghĩ tới càng lớn. Và phần đó mới là chỗ code chết.
Khác biệt của bậc hai nằm ở chiều của cuộc nói chuyện.
- Trước: một chiều. Bạn ra lệnh, AI thi hành. Bạn nói hết những gì bạn biết, rồi mong nó tự hiểu nốt phần còn lại. Sai thì bạn xoá, viết lại, ra lệnh lần nữa. Bạn coi nó như cái máy nhận lệnh.
- Sau: hai chiều. Bạn để nó hỏi lại. Bạn chẻ việc lớn thành mấy bước, làm xong bước nào ngó bước đó. Khi nó đi lệch, bạn không reset, bạn chỉ vào đúng chỗ lệch và kéo về. Bạn coi nó như một người làm cùng, có điều người này cần bạn nói rõ thì mới làm đúng được.
Nghe thì giống chuyện lịch sự với AI. Không phải. Đây là chuyện kỹ thuật. Một câu “hỏi tui 5 câu trước khi làm” buộc AI lôi ra những giả định nó đang ngầm chọn. Mà mấy giả định ngầm đó, chín trên mười lần, chính là chỗ về sau bạn ngồi sửa.
Vậy làm sao biết mình đã chuyển hay chưa? Ba dấu hiệu.
3 dấu hiệu bạn chưa chuyển
1. Bạn quăng nguyên cục requirement rồi mong AI làm hết
Bạn copy nguyên cái user story, hoặc gõ một đoạn dài tả hết mọi thứ bạn muốn, nhấn Enter, rồi ngồi chờ một output hoàn chỉnh. Càng phức tạp bạn càng cố tả kỹ hơn, dài hơn.
Vấn đề không phải dài. Vấn đề là bạn đang đổ hết phần suy nghĩ về một phía. Một requirement thật luôn có chỗ mờ: ca lỗi xử lý sao, ưu tiên cái nào hơn cái nào, ràng buộc nào ngầm hiểu mà chưa viết ra. Bạn không nói thì AI tự quyết. Nó quyết theo cái phổ biến nhất, không phải cái đúng với bạn. Rồi bạn nhận về một thứ trông đầy đủ mà sai ngầm ở mấy chỗ bạn chưa nghĩ tới.
2. AI làm sai một chỗ, bạn xoá cả chat viết lại từ đầu
Cái này tui dính nhiều năm. AI ra một output gần đúng, sai một phần. Thay vì chỉ vào chỗ sai, tui xoá sạch, sửa prompt, gõ lại từ đầu, hy vọng lần này nó hiểu.
Mỗi lần xoá là mỗi lần vứt đi hết phần đúng. Cái nó hiểu đúng ở lượt trước, bạn bắt nó xây lại từ số không. Người cộng tác thật thì không ai làm vậy. Đồng nghiệp làm sai một đoạn, bạn đâu có bảo “thôi quên hết đi làm lại từ đầu”. Bạn chỉ nói “đoạn này sai, sửa giùm”. Với AI cũng vậy, mà tụi mình hay quên.
3. Bạn chỉ biết một kiểu hỏi cho mọi loại việc
Lúc nào cũng “viết code làm X giùm”. Một cách hỏi duy nhất, áp lên mọi bài toán, dù bài toán có hình dạng khác nhau.
Có bài toán cần đi thẳng một mạch từng bước. Có bài toán phải thử vài hướng rồi cân nhắc chọn. Có bài toán bạn chỉ cần AI bắt chước đúng cái phong cách project bạn đang làm. Ba loại đó hỏi giống nhau thì AI trả lời chung chung như nhau. Bạn chưa cảm được rằng cách mình đặt câu hỏi phải đổi theo hình dạng bài toán.
3 dấu hiệu bạn đã chuyển
1. Bạn bắt AI làm rõ trước khi cho nó làm
Với task hơi phức tạp, câu đầu của bạn không phải là lệnh. Là một yêu cầu làm rõ. Cách dễ nhất là cái câu của anh senior đầu bài:
Đây là task: [mô tả ngắn]. Trước khi đề xuất cách làm, hỏi tui ít nhất 5 câu để làm rõ những chỗ còn mờ. Đặc biệt hỏi về: ca lỗi, ràng buộc hiệu năng, và những giả định mà bạn đang ngầm chọn. Hỏi xong chờ tui trả lời rồi mới đề xuất, đừng viết code vội.
Cái hay của câu này: nó lật ngược thế. Thay vì bạn phải nghĩ ra mọi thứ rồi nhồi vào prompt, bạn để AI lôi ra cái bạn thiếu. Mà AI đọc qua hàng triệu codebase, nó biết chỗ nào thường mờ. Năm câu nó hỏi thường trúng đúng năm chỗ bạn hay quên.
Một người trong nghề gọi cái này là Plan Mode: bắt lên kế hoạch và thống nhất trước, viết code sau. Tên gọi không quan trọng. Cái quan trọng là thói quen không cho AI nhảy vào code khi hai bên chưa thật sự hiểu nhau.
2. Bạn chẻ task lớn thành mấy bước kiểm tra được
Bạn không giao một cục to rồi nghiệm thu một lần ở cuối. Bạn cắt nó thành ba tới năm bước, mỗi bước có một cái để ngó vào mà biết đúng hay sai trước khi đi tiếp.
Lấy cái service thông báo đầu bài. Cách cũ là tả hết trong một prompt rồi chờ nguyên service. Cách đã chuyển trông như vầy: bước một, thống nhất cấu trúc dữ liệu và interface, ngó, ok. Bước hai, viết phần gửi email với ca lỗi, chạy thử, ok. Bước ba, thêm push và fallback, thử fail thử cho chắc, ok. Mỗi bước nhỏ, mỗi bước verify được. Lỗi nếu có thì lòi ra ở bước nó sinh, không trốn tới tận cuối rồi mới nổ một lần khó lần ra.
3. AI đi sai, bạn chỉ điểm thay vì reset
Đây là dấu hiệu rõ nhất, vì nó hiện ngay trong cách bạn phản ứng lúc output lệch.
AI làm tám phần đúng, hai phần sai. Người chưa chuyển xoá hết viết lại. Người đã chuyển giữ nguyên tám phần đúng, chỉ vào hai phần sai: “Hàm này ổn, nhưng chỗ xử lý ca rỗng đang trả về undefined, sửa thành trả về mảng rỗng. Phần còn lại giữ nguyên.” Một câu. Không reset. Không mất phần đúng.
Nhớ cái task service thông báo không? Lần đó AI đề xuất lưu lịch sử bằng cách ghi thẳng vào một bảng phẳng, không có index theo thời gian. Anh senior không xoá. Anh gõ đúng một dòng: “Hướng ổn, nhưng query theo khoảng thời gian sẽ chậm, thêm index theo created_at và phân trang giùm.” AI sửa đúng chỗ đó, mọi thứ khác giữ nguyên. Tui ngồi cạnh và nhận ra: anh không hề viết prompt giỏi hơn tui. Anh chỉ coi AI là người làm cùng, nên anh sửa nó như sửa cho một đồng nghiệp, không như đập đi xây lại một cái máy hỏng.
Bài tập tuần này
Tuần này chọn một task vừa đủ phức tạp. Đừng lấy cái một dòng là xong, lấy cái mà bình thường bạn phải nghĩ một chút.
Mở conversation bằng đúng kiểu câu này, trước khi nói gì thêm:
Đây là task: [mô tả ngắn của bạn]. Trước khi làm bất cứ gì, hỏi tui ít nhất 5 câu để làm rõ. Hỏi xong chờ tui trả lời rồi mới đề xuất cách làm.
Rồi đọc kỹ năm câu nó hỏi. Đây là phần đắt nhất của bài tập. Đếm xem trong năm câu đó, có mấy câu hỏi vào thứ mà trong đầu bạn chưa hề có câu trả lời sẵn. Mấy câu đó chính là mấy chỗ, nếu làm theo cách cũ, bạn đã để AI tự đoán dùm.
Cái cần có sau khi làm: một ghi chú ngắn liệt kê những câu hỏi của AI mà bạn không trả lời được ngay. Danh sách đó là tấm gương. Nó cho bạn thấy đúng những lỗ hổng trong cách bạn nghĩ về một bài toán trước khi lao vào code.
Cảnh báo nhỏ: vài lần đầu sẽ thấy phiền, kiểu sao không làm luôn cho rồi. Cảm giác đó đúng y như tui lúc ngồi xem anh senior gõ mười bốn chữ rồi ngồi chờ. Ráng qua vài lần. Tới lúc bạn thấy mình hết phải sửa vặt mấy chỗ đáng lẽ hỏi từ đầu, bạn sẽ hiểu vì sao anh chịu chờ.
Tạm kết
Nếu bài này chỉ còn một câu để nhớ: cộng tác không phải nói nhiều hơn, là chịu hỏi lại.
Để AI làm rõ trước khi làm. Chẻ việc ra mà kiểm. Sai thì chỉ điểm, đừng đập đi xây lại. Bạn thôi đứng ở thế ra lệnh, bạn ngồi xuống làm cùng nó.
Và đây mới là bậc hai. Bậc ba bắt đầu khó hơn hẳn: không còn là chuyện bạn hỏi thế nào, mà là chuyện AI đang nhìn thấy những gì.
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này!
Related Posts:
Leave a Reply
Donate – Buy me a coffee!
