Nhật ký học tập

Bài đăng

Các bài đăng gần đây

RTK (Rust Token Killer): Giảm Token cho AI Coding Agent như thế nào?

Khi sử dụng AI coding agent để phát triển phần mềm, chúng ta thường quan tâm đến model, prompt và chất lượng code. Tuy nhiên, có một nguồn tiêu thụ token ít được chú ý: output của các lệnh terminal mà AI đọc trong quá trình làm việc. Một lệnh chạy test có thể tạo ra hàng trăm dòng log. Lệnh Git có thể trả về nhiều thông tin tiến trình không cần thiết. Nếu AI phải đọc những kết quả này qua nhiều vòng implement, test và debug, lượng token phát sinh có thể tăng đáng kể. RTK (Rust Token Killer) là một công cụ CLI mã nguồn mở giúp lọc, gom nhóm và nén output của các lệnh phát triển phần mềm trước khi kết quả được đưa vào context của AI coding agent. GitHub: https://github.com/rtk-ai/rtk 1. Vấn đề: AI có thể tiêu tốn token khi đọc output Giả sử bạn đang sử dụng GitHub Copilot hoặc một AI coding agent để triển khai một feature. ...

AI Skill — Đóng Gói Quy Trình Làm Việc Cho AI

Khi bắt đầu sử dụng AI trong development, chúng ta thường làm việc bằng prompt: Review this C# code. Cách này rất tiện. Nhưng khi đưa AI vào làm việc trong một team, một vấn đề bắt đầu xuất hiện: cùng một loại công việc nhưng mỗi lần AI có thể xử lý theo một cách khác nhau. Bài viết này giải thích AI Skill là gì, tại sao Skill hữu ích trong môi trường team, cách tạo một Skill đơn giản và thực hành trực tiếp với một ví dụ C#. 1. Vấn đề: AI có thể xử lý cùng một công việc theo nhiều cách Hãy tưởng tượng team có một yêu cầu rất đơn giản: Review hàm tính Fibonacci bằng C#. Một developer gửi: Review this code. Một lần AI có thể tập trung vào performance. Một lần khác nó tập trung vào naming. Một lần khác nó có thể tự viết lại toàn bộ code. Ví dụ, cùng một hàm: public class Utils { public static int Fib(int n) { if (n == 0) return 0; if (n == 1) return 1; return Fib(n - 1) + Fib(n - 2); } } AI có thể đưa ra nhiều ...

Skill và Workflow là gì?

Khi sử dụng Antigravity để làm việc với AI Agent, hai khái niệm Skill và Workflow rất dễ gây nhầm lẫn. Có thể hiểu đơn giản: Skill = AI biết làm việc như thế nào. Workflow = AI phải thực hiện quy trình nào. 1. Skill là gì? Skill là một tập instruction giúp Agent biết cách thực hiện một loại công việc . Ví dụ, chúng ta muốn AI biết cách phân tích một screenshot UI. Ta tạo: .agent/ └── skills/ └── ui-analysis/ └── SKILL.md SKILL.md có thể viết: --- name: ui-analysis description: Analyze UI screenshots and create a UI specification. --- # UI Analysis When analyzing a UI screenshot: 1. Identify the page structure. 2. Identify layout regions. 3. Identify UI components. 4. Identify visible fields. 5. Identify visible states. 6. Distinguish visible information from assumptions. 7. Check whether similar components already exist. 8. Do not invent business rules. 9. Do not implement code. The result should be a structured UI specification. Skill này nói cho AI biết: "Nếu ...

Business Rule — Từ luật nghiệp vụ đến Source of Truth cho AI

1. Business Rule là gì? Trong quá trình phân tích nghiệp vụ, một trong những công việc quan trọng của BA là xác định: Business thực sự đang vận hành theo những luật nào? Business Rule là những quy tắc, chính sách, ràng buộc hoặc định nghĩa mà tổ chức đặt ra để kiểm soát hoặc định hướng hoạt động nghiệp vụ. Ví dụ: Khách hàng phải đủ 18 tuổi mới được mở tài khoản. Một thành viên tiêu chuẩn không được có quá 5 khoản mượn đang hoạt động. Một đơn hàng trên 500.000đ được miễn phí giao hàng. Một tài khoản bị khóa không được thực hiện giao dịch. Điểm quan trọng là Business Rule mô tả: Business cho phép gì, yêu cầu gì, cấm gì hoặc định nghĩa một khái niệm như thế nào. Nó không phụ thuộc vào việc hệ thống được xây bằng: .NET Java Python SQL Server PostgreSQL REST GraphQL 2. Business Rule không phải là Code Ví dụ business nói: Thành viên thường không được mượn quá 5 cuốn sách đang hoạt động. Business Rule: BR-BOR-001 A standard member must not have more than 5 active loans. Đây không phải : ...

BMad Method: Khung Quy Trình Chuẩn Cho Lập Trình Bằng AI

Khi sử dụng AI để hỗ trợ viết code, thách thức lớn nhất không phải là sinh mã nhanh hay chậm, mà là mất kiểm soát kiến trúc và mất ngữ cảnh (context) khi dự án phình to. BMad Method ra đời như một phương pháp luận (Methodology) giúp giải quyết triệt để vấn đề này. BMad là gì? BMad là khung quy trình điều phối AI trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm — từ lúc phác thảo ý tưởng, thiết kế kiến trúc đến khi ra bản code hoàn chỉnh. BMad giúp bạn giữ nguyên "tư duy lập trình viên" mà không bị lệ thuộc hay phó mặc hoàn toàn cho AI. 3 Trụ Cột Chính Của BMad Direct Decisions (Quyết định minh bạch): Mọi quyết định kiến trúc và logic quan trọng đều do con người chốt và lưu giữ rõ ràng, AI đóng vai trò thực thi. Context Continuity (Mạch ngữ cảnh liên tục): Ngữ cảnh dự án được truyền tải liên tục qua từng giai đoạn, giúp AI luôn "hiểu" toàn bộ bức tranh lớn thay vì chỉ nhìn vào một file code ...