5 kỹ thuật phân biệt kỹ sư AI agentic hàng đầu: Triển khai nhanh hơn và ít lỗi hơn

Điều gì tạo nên sự khác biệt giữa một kỹ sư AI trung bình và một người thực sự xuất sắc? Trong một thế giới nơi các trợ lý lập trình AI đang định hình lại quy trình phát triển, khoảng cách thường nằm ở chiến lược. Cole Medin xem xét kỹ hơn cách các kỹ sư hàng đầu sử dụng năm kỹ thuật tuyệt vời để nâng cao hiệu quả công việc và đạt được kết quả vô song. Từ việc xây dựng quy trình chính xác đến việc thúc đẩy cải tiến liên tục, những phương pháp này không chỉ là những chỉnh sửa nhỏ, chúng là những lựa chọn tuyệt vời. Nếu bạn từng thắc mắc làm thế nào những người giỏi nhất trong lĩnh vực này liên tục vượt xa các đồng nghiệp của họ, bài giải thích này sẽ mang đến cái nhìn hiếm hoi về các phương pháp giúp họ trở nên khác biệt. Những thông tin chuyên sâu ở đây có thể định nghĩa lại cách bạn tiếp cận phát triển với sự hỗ trợ của AI.

Trong bài phân tích này, bạn sẽ khám phá cách các kỹ thuật như phát triển ưu tiên PRD và kiến trúc quy tắc mô-đun đang thay đổi hiệu quả và độ chính xác. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách đặt lại ngữ cảnh và "lệnh hóa" các tác vụ lặp đi lặp lại có thể mở ra cấp độ rõ ràng và nhất quán mới trong các dự án của bạn. Nhưng đây không chỉ là về các mẹo kỹ thuật, hướng dẫn này còn tiết lộ cách tư duy cải tiến liên tục có thể biến ngay cả những lỗi (bug) thành cơ hội để phát triển. Cho dù bạn là một kỹ sư giàu kinh nghiệm hay mới bắt đầu tích hợp AI vào quy trình làm việc của mình, những chiến lược này sẽ thách thức bạn suy nghĩ lại về những gì có thể. Câu hỏi đặt ra là: bạn đã sẵn sàng áp dụng những thói quen của những người giỏi nhất chưa?

Các kỹ thuật phát triển AI hàng đầu

Tóm tắt những điểm chính:

• Phát triển ưu tiên PRD: Bắt đầu với một tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) có cấu trúc tốt để cung cấp các hướng dẫn rõ ràng, ngắn gọn và cụ thể cho các trợ lý lập trình AI, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.
• Kiến trúc quy tắc mô-đun: Sử dụng cách tiếp cận mô-đun bằng cách tách biệt các quy tắc chung khỏi các quy tắc dành riêng cho từng tác vụ để tối ưu hóa cửa sổ ngữ cảnh hữu hạn của trợ lý và cải thiện khả năng mở rộng.
• Câu lệnh tái sử dụng: Hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại bằng cách tạo ra các câu lệnh hoặc quy trình có thể tái sử dụng, giúp giảm tải nhận thức và tăng cường tính nhất quán cũng như hiệu quả.
• Đặt lại ngữ cảnh để đạt độ chính xác: Đặt lại cửa sổ ngữ cảnh của trợ lý AI sau khi lập kế hoạch để tránh nhiễm chéo ngữ cảnh và đảm bảo thực hiện tác vụ chính xác.
• Cải tiến liên tục thông qua phân tích lỗi: Coi lỗi là cơ hội học hỏi bằng cách phân tích nguyên nhân gốc rễ, cập nhật quy trình làm việc và khuyến khích trợ lý AI tự phản hồi để cải thiện hệ thống theo chu kỳ.

1. Xây dựng nền tảng vững chắc với phát triển ưu tiên PRD

Một tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) có cấu trúc tốt là nền tảng của quá trình phát triển hỗ trợ bởi AI hiệu quả. Nó đóng vai trò như một lộ trình rõ ràng và chi tiết, đảm bảo trợ lý AI của bạn hoạt động với độ chính xác và mục tiêu rõ ràng. Đối với các dự án mới, điều này bao gồm việc phác thảo toàn bộ phạm vi công việc, trong khi đối với các hệ thống hiện có, nó yêu cầu lập tài liệu về trạng thái hiện tại và xác định các mục tiêu tương lai.

Để tối ưu hóa hiệu quả, hãy chia nhỏ các tác vụ thành các thành phần nhỏ hơn, được xác định rõ ràng. Việc quá tải trợ lý AI với các hướng dẫn rộng hoặc mơ hồ thường dẫn đến sự kém hiệu quả hoặc sai sót. Thay vào đó, hãy tập trung vào việc cung cấp các tác vụ ngắn gọn và cụ thể phù hợp với PRD. Cách tiếp cận này giúp trợ lý làm việc hiệu quả và giảm thiểu rủi ro sai sót, đảm bảo quá trình phát triển diễn ra suôn sẻ hơn.

2. Áp dụng kiến trúc quy tắc mô-đun

Cách tiếp cận mô-đun đối với các quy tắc và hướng dẫn là điều cần thiết để tối đa hóa hiệu suất của trợ lý AI. Các kỹ sư hàng đầu phân biệt giữa quy tắc chung—giải quyết các ràng buộc phổ quát như tiêu chuẩn mã hóa hoặc giao thức bảo mật, và quy tắc dành riêng cho tác vụ, được tùy chỉnh cho từng nhiệm vụ riêng lẻ và chỉ được tải khi cần thiết.

Tính mô-đun này rất quan trọng vì các trợ lý AI hoạt động trong một cửa sổ ngữ cảnh hữu hạn. Bằng cách tránh các thông tin không cần thiết, bạn cho phép trợ lý tập trung hoàn toàn vào tác vụ hiện tại. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn nâng cao chất lượng đầu ra. Các quy tắc mô-đun đảm bảo quy trình làm việc của bạn luôn linh hoạt và có khả năng mở rộng, ngay cả khi độ phức tạp của dự án tăng lên.

5 kỹ thuật giúp phân biệt các kỹ sư AI tác nhân hàng đầu hiện nay

3. Tối ưu hóa các tác vụ lặp lại bằng các câu lệnh tái sử dụng

Các tác vụ lặp đi lặp lại có thể tiêu tốn thời gian và nguồn lực quý báu, nhưng các kỹ sư hàng đầu giảm thiểu điều này bằng cách chuyển đổi các prompt thường dùng thành các câu lệnh tái sử dụng hoặc quy trình làm việc. Ví dụ, các hành động định kỳ như git commit, review code hoặc tải ngữ cảnh có thể được sắp xếp hợp lý thông qua các lệnh được xác định trước.

Quá trình này, thường được gọi là "lệnh hóa" (commandification), giúp giảm tải nhận thức cho cả bạn và trợ lý AI. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, bạn có thể tập trung vào các thách thức phức tạp, cấp cao hơn. Ngoài ra, các câu lệnh tái sử dụng đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác, làm cho quy trình làm việc của bạn hiệu quả và đáng tin cậy hơn theo thời gian.

4. Đặt lại ngữ cảnh để thực thi rõ ràng hơn

Việc tách biệt giai đoạn lập kế hoạch và thực thi là một thực hành quan trọng để duy trì sự rõ ràng và chính xác. Sau khi hoàn thành một phiên lập kế hoạch, hãy đặt lại cửa sổ ngữ cảnh của trợ lý AI để bắt đầu mới. Sử dụng các tài liệu có cấu trúc, chẳng hạn như tệp markdown hoặc các đầu vào được sắp xếp tốt khác từ giai đoạn lập kế hoạch làm tham chiếu duy nhất cho việc thực thi.

Kỹ thuật này loại bỏ rủi ro nhiễm chéo ngữ cảnh, nơi các thông tin lỗi thời hoặc không liên quan có thể ảnh hưởng đến đầu ra của trợ lý. Bằng cách bắt đầu với một tờ giấy trắng, bạn cho phép trợ lý thực hiện các tác vụ với độ chính xác cao hơn, chỉ được hướng dẫn bởi những chỉ dẫn liên quan và cập nhật nhất. Thực hành này đặc biệt có giá trị đối với các dự án phức tạp đòi hỏi độ chính xác cao.

5. Thúc đẩy cải tiến liên tục thông qua phân tích lỗi

Lỗi là một phần tất yếu của bất kỳ quá trình phát triển nào, nhưng các kỹ sư hàng đầu coi chúng là cơ hội để phát triển. Khi có vấn đề phát sinh, hãy tiến hành phân tích kỹ lưỡng để xác định nguyên nhân gốc rễ. Sử dụng những hiểu biết này để cập nhật các quy tắc chung, tài liệu tham khảo hoặc quy trình làm việc, đảm bảo các vấn đề tương tự sẽ tránh được trong tương lai.

Một kỹ thuật hiệu quả khác là khuyến khích trợ lý AI tự phản hồi. Yêu cầu nó đánh giá các quy trình và đầu ra của chính mình, xác định sự kém hiệu quả hoặc không nhất quán. Cách tiếp cận lặp đi lặp lại này thúc đẩy cải tiến hệ thống liên tục, nâng cao cả độ tin cậy và khả năng thích ứng theo thời gian. Bằng cách coi lỗi là cơ hội học hỏi, bạn có thể xây dựng một hệ thống phát triển mạnh mẽ và hiệu quả hơn.

Làm chủ tương lai của phát triển AI

Các kỹ thuật phát triển ưu tiên PRD, kiến trúc quy tắc mô-đun, lệnh hóa các tác vụ lặp lại, đặt lại ngữ cảnh để thực thi và phát triển hệ thống thông qua phân tích lỗi đang thay đổi cách các kỹ sư cộng tác với các trợ lý lập trình AI. Bằng cách tích hợp các chiến lược này vào quy trình làm việc của mình, bạn có thể nâng cao hiệu quả, khả năng thích ứng và độ tin cậy của các quy trình phát triển dựa trên AI. Khi công nghệ AI tiếp tục tiến bộ, việc nắm vững các phương pháp này sẽ là điều cần thiết để duy trì khả năng cạnh tranh và đạt được thành công lâu dài trong lĩnh vực năng động này.