Khoảng một năm trước, phần lớn thời gian làm việc của tôi là cuộc chiến với trình soạn thảo, trình biên dịch và trình gỡ lỗi. Tôi suy nghĩ về "làm thế nào để triển khai hàm này hiệu quả nhất", "API của thư viện lớp này nên được thiết kế như thế nào". Tôi là một "coder", một kiến trúc sư của mã nguồn.
Bây giờ, mọi thứ đã hoàn toàn thay đổi.
Các trợ lý lập trình AI đã hòa nhập vào công việc hàng ngày của tôi. Tôi không còn tốn nhiều thời gian để tra cứu cách sử dụng một API, hay viết một file mẫu từ đầu. AI có thể tạo bản nháp cho tôi, cung cấp nhiều hướng triển khai khác nhau, thậm chí phát hiện ra những lỗi tiềm ẩn ở những nơi mà chính tôi cũng không để ý.
Vai trò của tôi đang dần chuyển từ một "kiến trúc sư" sang một "nhà thiết kế kiến trúc" + "kiểm định viên chất lượng".
Trọng tâm công việc hàng ngày của tôi không còn là "làm thế nào để triển khai", mà là "phương pháp triển khai nào tốt hơn?", "giải pháp do AI đưa ra đã xem xét các trường hợp biên chưa?", "đoạn mã sau khi tái cấu trúc này có thực sự cải thiện về hiệu suất và khả năng đọc không?".
Điều này đã tạo ra một nút thắt cổ chai hoàn toàn mới: tốc độ sản sinh ý tưởng đã vượt xa tốc độ xác thực những ý tưởng đó.
Lịch sử git commit của tôi, từ những dòng "feat: add user login feature" dài dòng trước đây, giờ đây đã trở thành một dòng chảy tần suất cao của "test: try new sorting algorithm", "refactor: POC with async/await", "revert: previous attempt".
Rút ngắn chu kỳ thời gian từ "ý tưởng" đến "kết quả có thể xác thực" đã trở thành tiêu chuẩn mới để tôi đo lường hiệu quả của chính mình.
Để đạt được mục tiêu này, tôi đã thực hiện một số điều chỉnh đối với quy trình làm việc phát triển cục bộ của mình. Ý tưởng cốt lõi là giảm thiểu sự ma sát của việc cấu hình môi trường xuống mức thấp nhất, thậm chí là bằng không. Tôi cần có khả năng tạo ra một "hộp cát" sạch sẽ, biệt lập ngay lập tức cho mỗi ý tưởng bất chợt, mỗi nhánh mã mới.
Trên macOS của tôi, quy trình làm việc này hiện đang chạy khá trôi chảy. Tôi sử dụng Servbay để quản lý thống nhất các dịch vụ cục bộ với nhiều phiên bản khác nhau như PHP, Python, Node.js. Nhờ vậy, tôi có thể khởi động một môi trường cụ thể cho một nhánh mới trong vài phút mà không ảnh hưởng đến toàn cục. Các cơ sở dữ liệu và Ollama được tích hợp sẵn cũng biến máy cục bộ của tôi thành một sân thử nghiệm mô hình AI khá hiệu quả. Ngoài môi trường cục bộ, đường ống CI/CD của tôi cũng được cấu hình với các kịch bản xây dựng và kiểm tra nhanh hơn, đảm bảo tôi nhận được phản hồi ngay lập tức sau mỗi lần commit.
Mục đích của tất cả những tối ưu hóa này là để làm cho hành động "xác thực" trở nên cực kỳ rẻ. Chỉ có như vậy, tôi mới có thể không ngần ngại thử nghiệm các đề xuất táo bạo và sáng tạo do AI cung cấp, không bỏ lỡ bất kỳ nguồn cảm hứng nào có thể dẫn đến một bước đột phá.
Tôi nghĩ, đây có thể là yếu tố then chốt để phân biệt giữa một nhà phát triển bình thường và một nhà phát triển hiệu quả cao trong những năm tới. Khi AI dần san bằng khả năng "viết mã" của chúng ta, điều thực sự tạo ra sự khác biệt sẽ là hiệu quả của chúng ta trong việc "xác thực và lặp lại mã".
Có lẽ trong tương lai, chúng ta sẽ không còn là "coder", mà là "nhạc trưởng của ý tưởng và mã nguồn". Và giá trị của chúng ta sẽ được thể hiện qua tốc độ và chất lượng của việc chỉ huy, xác thực và ra quyết định.
Bạn có cùng cảm nhận không? Quy trình làm việc của bạn đã có những thay đổi gì?