5 Công cụ AI tôi dùng mỗi ngày

0 0 0

Người đăng: Vinh Phạm

Theo Viblo Asia

Bạn đã nghe hàng đống lời đồn: AI sẽ thay thế lập trình viên, tự động hóa công việc của bạn, và kiểm soát cả startup của bạn.

Nghe cũng ngầu đấy. Nhưng tôi không ở đây để bán cho bạn GPT-4 hay quảng bá một dịch vụ SaaS đội giá cao chỉ vì có tên miền .ai.

Dưới đây là 5 công cụ AI thực sự hữu ích mà tôi dùng mỗi ngày — để tăng tốc độ phát triển, tự động hóa những việc nhàm chán, và tránh đốt tiền cho những thứ tôi có thể tự vận hành.

1. n8n — Trợ thủ tự động hóa

n8n là công cụ tự động hóa mã nguồn mở, thay thế tuyệt vời cho Zapier. Nó kết nối API, cơ sở dữ liệu, và thậm chí cả các bước cần con người duyệt qua.

Tôi dùng nó để vận hành quy trình nội bộ và marketing.

Vì sao tôi thích nó:

  • Rẻ hơn rất nhiều so với Zapier/Make (tôi tự host với khoảng €9/tháng trên Sliplane)
  • Linh hoạt hơn: có thể viết JavaScript, chạy cron job, gọi webhook
  • Tuyệt vời cho các quy trình async và công cụ nội bộ

2. OpenWebUI — ChatGPT tự host không mất phí hàng tháng

OpenWebUI giống như ChatGPT, nhưng bạn tự host. Bạn chỉ cần tích hợp các mô hình AI bạn chọn (ví dụ Mistral, OpenAI,...), và xong. Có chatbot riêng, không phí cố định (dù bạn vẫn phải trả phí sử dụng API nếu dùng OpenAI).

Tôi dùng nó để:

  • Tóm tắt tài liệu và ghi chú cuộc họp
  • Động não ý tưởng nội dung và bài viết
  • Gỡ lỗi hoặc tạo lệnh CLI

Nó giúp tôi tiết kiệm hàng đống tiền mỗi năm! Và thực sự hoạt động khá tốt.

3. Cursor — VSCode tích hợp AI mà tôi không ngờ cần đến

Cursor là bản thay thế cho VSCode có tích hợp AI. Tôi thường dùng nó khi xây dựng các hệ CRUD (như API).

Điểm mạnh:

  • Gợi ý mã thông minh, hiểu ngữ cảnh của bạn
  • Chỉnh sửa inline tiện lợi
  • Có thể tạo file hoặc sửa lỗi toàn bộ

Không thể tự host, nhưng nó xứng đáng vì tiết kiệm rất nhiều thời gian. Với các tác vụ phức tạp hơn, tôi vẫn chuyển sang Zed vì AI không giúp nhiều trong những tình huống đó.

4. RunPod + Mô hình Mistral tự Host

Tôi sử dụng dịch vụ GPU serverless của RunPod để host một mô hình Mistral nhỏ, giúp phát hiện lạm dụng trong backend của chúng tôi.

Tại sao? Vì quyền riêng tư quan trọng, và việc tự chạy còn rẻ hơn bạn nghĩ!

Một số điểm nổi bật:

  • Giá tính theo giây
  • Không bị ràng buộc nhà cung cấp (API tương thích với OpenAI)
  • Và thực sự rất thú vị khi tự xây dựng hạ tầng AI cho riêng mình

5. OpenRouter — Một API, nhiều mô hình

OpenRouter giống như dao đa năng cho API AI. Nó cho phép tôi chuyển đổi giữa các mô hình như Claude, Mixtral, GPT-4, Gemini,… chỉ qua một giao diện duy nhất. Rất lý tưởng khi bạn cần điều phối dựa trên chi phí, tốc độ hoặc độ trễ.

Vì sao tôi dùng:

  • Tự động chuyển mô hình nếu một cái bị lỗi
  • So sánh các mô hình khác nhau mà không cần chỉnh sửa code
  • Minh bạch về giá cả

OpenRouter là một công cụ tuyệt vời bạn nên có trong bộ công cụ của mình!

Kết luận

Tôi không dùng AI vì nó “hot trend”, tôi dùng vì nó giúp tôi tiết kiệm thời gian.

5 công cụ này giúp tôi:

  • Di chuyển nhanh hơn
  • Xây dựng thông minh hơn
  • Vận hành gọn nhẹ hơn

Phần lớn là mã nguồn mở. Phần lớn cực kỳ rẻ. Và tất cả đều thực sự hiệu quả.

Nếu bạn đang xây dựng startup, hãy thử thay thế “hype AI” bằng thứ gì đó thật sự hữu ích!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 184

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 166

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 72

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 77

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 90

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 56