Tôi làm phần mềm bằng AI,không chỉ nhanh hơn mà còn khác hẳn
Tôi có 10 năm kinh nghiệm tự phát triển full-stack một mình, và hoàn toàn tự học. Trong năm qua, tôi đã chuyển hẳn từ phát triển phần mềm truyền thống sang AI-Native Development. Tôi không còn đo công việc bằng việc tự tay viết bao nhiêu dòng code, mà dồn sức vào kiến trúc hệ thống, thiết kế Agent và Skill, chia nhỏ nhiệm vụ, Context Engineering, quy chuẩn phát triển và cơ chế kiểm chứng, để AI liên tục hoàn thành những nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp.
100% code do AI viết, một sản phẩm thương mại do một người vận hành
Tôi dùng cách làm này để phát triển và vận hành sản phẩm của chính mình: LaiCai Screen Mirroring (LaiCai), nền tảng chiếu màn hình, điều khiển và tự động hóa bằng AI cho điện thoại Android, chạy trên cả Windows / macOS. Trong đó có chiếu và điều khiển nhiều thiết bị, ánh xạ bàn phím, chuột và tay cầm, Macro, tự động hóa trực quan LaiCai Flow, AI Planner, MCP, Android Agent, nhận diện màn hình, điều khiển máy tính từ xa, cùng với cấp phép tài khoản, thanh toán, backend, trang quản trị, website và hệ thống nội dung SEO.
Nhiều tính năng không phải điều đặc biệt nhất của nó. Điều đặc biệt là: frontend, backend, ứng dụng desktop, trang quản trị, website, thanh toán và hội viên, hệ thống tự động hóa, toàn bộ phần code đều do AI hoàn thành 100%, còn bản thân tôi không viết code cụ thể. Tôi quyết định làm gì, vì sao làm, hệ thống thiết kế ra sao, chia nhiệm vụ thế nào, Agent làm việc ra sao, AI phải tuân theo quy tắc nào, và kết quả có đúng hay không.
Code chỉ là một phần. Tài liệu, kiểm thử, triển khai, SEO, marketing, sản xuất hình ảnh và video, vận hành hằng ngày, AI đều tham gia rất sâu, và khoảng 95%+ công việc thực thi của cả công ty là do AI hoàn thành.
Trước đó: 10 năm tự phát triển full-stack, 100% tự học
Trước đây tôi đi buôn bán, kinh doanh hơn 10 năm rồi mới chuyển sang làm phần mềm. Tôi chưa từng học lập trình với thầy nào, toàn bộ kiến thức đến từ tìm kiếm Google và các khóa học mở của đại học; gần mười năm qua tôi vừa học tiếng Anh vừa học máy tính. Từ đó tôi tự mình hoàn thành ứng dụng, backend, website và phần mềm desktop, phụ trách từ kiến trúc đến khi ra mắt.
Dự án tiêu biểu:
- LaiCai Screen Mirroring — Nền tảng chiếu màn hình, điều khiển và tự động hóa bằng AI cho điện thoại Android, dự án có phạm vi kỹ thuật rộng nhất của tôi.
- Ashera Pet — Ứng dụng mang tính mạng xã hội, một mình tôi phụ trách toàn bộ phần phát triển, đã có mặt trên App Store và Google Play.
- VocaSeek — Công cụ học ngôn ngữ bằng AI, hỗ trợ 21 ngôn ngữ.
- Hệ thống POS cho chuỗi cửa hàng — Nhiều cửa hàng, hội viên, tồn kho, lương, chạy trên iPhone, iPad và macOS.
- Ứng dụng học từ vựng / học tiếng Thái — Hai ứng dụng iOS tự phát hành, mỗi tháng đều mang lại một khoản thu nhập nhỏ ổn định.
Vai trò của tôi đã đổi, nhưng tôi không rời khỏi kỹ thuật phần mềm
Tôi đã đi từ Developer thành Architect / AI Agent Designer / Product Builder. Trước đây tôi hỏi: "Tính năng này tôi sẽ làm thế nào?" Giờ tôi hỏi: làm sao thiết kế một hệ thống để AI có thể triển khai nó một cách chính xác?
AI đã biết viết code. Điều thật sự khó là khiến nó hoàn thành một sản phẩm ngày càng phức tạp một cách liên tục, ổn định và có kiểm soát. Đây là việc tôi đang nghiên cứu và thực hành chủ yếu hiện nay:
Kiến trúc hệ thống
Quyết định hệ thống được tách ra thế nào, các module giao tiếp với nhau ra sao, phần nào giao cho client, phần nào cho server, phần nào cho Agent. AI lo việc triển khai, còn kiến trúc quyết định cuối cùng AI sẽ xây ra thứ gì.
Thiết kế Agent
Không phải cứ ném yêu cầu cho AI là xong, mà là thiết kế vai trò và ngữ cảnh riêng cho lập kế hoạch, viết code, review, gỡ lỗi, nghiên cứu, để AI từ một trợ lý trò chuyện trở thành một hệ thống kỹ thuật phần mềm.
Thiết kế Skill
Tôi đúc kết kiến trúc, quy chuẩn code, quy chuẩn UI, cách gỡ lỗi, quy trình phát hành, phương pháp SEO thành các Skills. AI không cần hiểu lại cả dự án mỗi lần, mà đã có sẵn kiến thức dự án và quy trình làm việc có thể lặp lại.
Đây không phải Vibe Coding
Tôi không để AI sinh code ngẫu nhiên rồi thử đi thử lại cho đến khi tình cờ chạy được. Điều tôi quan tâm là làm sao xây dựng một hệ thống kỹ thuật mà AI có thể duy trì lâu dài: kiến trúc, ngữ cảnh, phối hợp giữa các Agent, Skills, quy tắc, tài liệu, chia nhỏ nhiệm vụ, review code, kiểm thử, gỡ lỗi và quy trình phát hành.
Mục tiêu không phải là để AI viết nhiều code hơn, mà là để AI hoàn thành những dự án kỹ thuật ngày càng lớn hơn.
Nó đã là một việc kinh doanh thật
Thứ dễ làm ra nhất bằng AI Coding là Demo; cái khó là làm ra sản phẩm, để nó chạy lâu dài, để người dùng thật sử dụng và sẵn sàng trả tiền. LaiCai Screen Mirroring đã chính thức ra mắt, có người dùng thật và người dùng trả phí thật, đã có người chọn gói trả theo năm, sản phẩm vẫn liên tục được cải tiến và tăng trưởng ổn định. Nó không phải sản phẩm dự thi Hackathon, cũng không phải dự án trình diễn chỉ để chứng minh rằng "AI viết được code".
Nó cũng kiểm chứng câu hỏi tôi luôn theo đuổi: trong thời đại AI, một người có thể vận hành một công ty phần mềm lớn đến đâu? Những việc trước đây cần lập trình viên, frontend và backend, thiết kế, QA, DevOps, tài liệu, SEO, marketing, video, chăm sóc khách hàng, tôi đang sắp xếp lại chúng: tôi lo phương hướng, phán đoán, kiến trúc và sản phẩm, còn AI đảm nhận phần lớn khâu thực thi.
Tôi có thể giúp gì cho bạn
Tôi không hợp lắm với vị trí "viết code theo yêu cầu", mà hợp hơn với những việc này:
- Phát triển phần mềm AI-Native: Thiết kế lại quy trình phát triển để AI thật sự đi vào hệ thống kỹ thuật, chứ không chỉ là một Copilot.
- Kiến trúc Agent: Thiết kế các Agent như Coding, Research, Review, Debug, Automation và cách chúng phối hợp với nhau.
- Skills và Context Engineering: Biến kinh nghiệm và quy chuẩn của đội ngũ thành một hệ tri thức mà AI có thể thực thi ổn định.
- Kiến trúc sản phẩm: Bắt đầu từ yêu cầu, thiết kế cấu trúc tổng thể của client, frontend, backend, AI, tự động hóa và hạ tầng.
Tôi có nền tảng phát triển phần mềm truyền thống, đang thực hành AI-Native Development trong một sản phẩm thương mại thật, và biết cách biến nó thành sản phẩm có người dùng, có doanh thu. Khi AI có thể hoàn thành 100% phần triển khai code, kỹ sư là con người nên dành thời gian vào đâu? Đó là câu hỏi tôi muốn trao đổi với bạn.
Nếu bạn đang tìm một người như vậy
Tôi đặc biệt quan tâm đến những cơ hội sau:
Nếu bạn chỉ tìm một Developer theo nghĩa truyền thống, có thể tôi không phải người phù hợp nhất. Nhưng nếu bạn đang suy nghĩ về cách đưa AI vào kỹ thuật phần mềm một cách thực chất, cách thiết kế Agent và Skills, cách để một người làm được việc mà trước đây cần cả một đội, thì chúng ta nên trò chuyện.