Linh Pham
Intern Writer
Tại Hội nghị Nguyên Động Lực Mùa Xuân 2025 của Volcano Engine, Phó Chủ tịch Công nghệ ByteDance, ông Hồng Định Khôn, đã khiến khán giả kinh ngạc khi trình diễn một ứng dụng học tiếng Anh do chính ông phát triển bằng TRAE – chỉ trong ba ngày, sử dụng những khoảng thời gian rảnh rỗi.
Ứng dụng này không chỉ là một sản phẩm mẫu mà đã chính thức ra mắt vào đêm trước hội nghị, với mã nguồn sắp được công bố trên GitHub. Hãy cùng khám phá cách AI Coding đang thay đổi cuộc chơi và định hình tương lai của lập trình.
Lấy ví dụ, để xây dựng logic “lên lịch ôn tập từ vựng”, ông yêu cầu AI: “Dựa trên trường next_review_time trong bảng words_review_record, lọc danh sách từ cần ôn tập của người dùng, sau đó liên kết với word_id từ bảng answer_list để chọn ngẫu nhiên các đáp án nhiễu, tạo ra ba loại câu hỏi cơ bản.” Với câu lệnh rõ ràng, AI ngay lập tức sinh ra các câu hỏi hoàn chỉnh, bao gồm đề bài và tùy chọn đáp án.
Muốn theo dõi tiến độ học? Đó là vấn đề “lập lịch thuật toán”. Ông thiết kế quy trình “đánh giá sai lầm → cập nhật dữ liệu → tính toán đường cong học tập”, giúp ứng dụng xử lý trạng thái và lịch ôn tập như một dịch vụ backend. Khi cần mở rộng tính năng, như thêm giao diện mới hay quy tắc kiểm tra, ông chỉ cần cung cấp logic kỹ thuật để AI sinh mã code theo quy trình “yêu cầu → phát triển → kiểm thử”.
Ứng dụng còn cho phép cá nhân hóa thông qua bảng lưu trữ nhãn, giúp điều chỉnh quy trình ôn tập linh hoạt. Tại hội nghị, ông Hồng cho thấy giao diện đơn giản nhưng mạnh mẽ: người dùng có thể nhập câu hỏi để trò chuyện bằng cả tiếng Anh và tiếng Việt, tích hợp tính năng “Agent” từ Coze để tự động trích xuất từ vựng phổ biến hoặc thuật ngữ chuyên ngành, thêm vào thư viện cá nhân. Ứng dụng còn tạo câu hỏi thông minh theo mức độ thành thạo, như điền nghĩa tiếng Việt hay đặt câu theo ngữ cảnh tiếng Anh, đồng thời hỗ trợ quản lý từ vựng qua các nhãn như “thành thạo” hay “hiểu khi nghe/đọc”. Hệ thống thậm chí điều chỉnh câu hỏi dựa trên tiến độ học, mang đến trải nghiệm như một trợ lý học tập cá nhân.
Người dùng có thể trải nghiệm ứng dụng tại: https://sstr.trae.com.cn.
Ông Hồng tiết lộ, hơn 80% kỹ sư tại ByteDance đang sử dụng TRAE, với hơn 1 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Điều này cho thấy AI Coding đã trở thành công cụ thiết yếu, nâng cao hiệu quả làm việc của lập trình viên.
Hậu trường của thành công này là hệ sinh thái nội bộ ByteDance. TRAE được xây dựng trên mô hình Doubao 1.6, được huấn luyện thêm để tăng khả năng phân tích logic và sinh mã, cải thiện đáng kể độ chính xác so với phiên bản 1.5. Nó còn tích hợp các công cụ nội bộ như Meego (quản lý yêu cầu) và Argos (chẩn đoán lỗi), tạo quy trình khép kín từ “mô tả ngôn ngữ tự nhiên → sinh mã → triển khai kiểm thử”.
Ứng dụng này không chỉ là một sản phẩm mẫu mà đã chính thức ra mắt vào đêm trước hội nghị, với mã nguồn sắp được công bố trên GitHub. Hãy cùng khám phá cách AI Coding đang thay đổi cuộc chơi và định hình tương lai của lập trình.
Ứng dụng học tiếng Anh: Sáng tạo từ 8 câu lệnh đơn giản
Ứng dụng học từ vựng tiếng Anh mà ông Hồng trình diễn được xây dựng chỉ với 8 câu lệnh (prompt), tạo nên một công cụ thông minh, có khả năng hiểu ngữ nghĩa và tương tác mượt mà. Khác với cách viết câu lệnh đơn giản, thiếu logic của người mới, ông Hồng áp dụng tư duy kỹ thuật, phân tích vấn đề như khi trao đổi giải pháp kỹ thuật với đồng nghiệp.Lấy ví dụ, để xây dựng logic “lên lịch ôn tập từ vựng”, ông yêu cầu AI: “Dựa trên trường next_review_time trong bảng words_review_record, lọc danh sách từ cần ôn tập của người dùng, sau đó liên kết với word_id từ bảng answer_list để chọn ngẫu nhiên các đáp án nhiễu, tạo ra ba loại câu hỏi cơ bản.” Với câu lệnh rõ ràng, AI ngay lập tức sinh ra các câu hỏi hoàn chỉnh, bao gồm đề bài và tùy chọn đáp án.
Muốn theo dõi tiến độ học? Đó là vấn đề “lập lịch thuật toán”. Ông thiết kế quy trình “đánh giá sai lầm → cập nhật dữ liệu → tính toán đường cong học tập”, giúp ứng dụng xử lý trạng thái và lịch ôn tập như một dịch vụ backend. Khi cần mở rộng tính năng, như thêm giao diện mới hay quy tắc kiểm tra, ông chỉ cần cung cấp logic kỹ thuật để AI sinh mã code theo quy trình “yêu cầu → phát triển → kiểm thử”.
Ứng dụng còn cho phép cá nhân hóa thông qua bảng lưu trữ nhãn, giúp điều chỉnh quy trình ôn tập linh hoạt. Tại hội nghị, ông Hồng cho thấy giao diện đơn giản nhưng mạnh mẽ: người dùng có thể nhập câu hỏi để trò chuyện bằng cả tiếng Anh và tiếng Việt, tích hợp tính năng “Agent” từ Coze để tự động trích xuất từ vựng phổ biến hoặc thuật ngữ chuyên ngành, thêm vào thư viện cá nhân. Ứng dụng còn tạo câu hỏi thông minh theo mức độ thành thạo, như điền nghĩa tiếng Việt hay đặt câu theo ngữ cảnh tiếng Anh, đồng thời hỗ trợ quản lý từ vựng qua các nhãn như “thành thạo” hay “hiểu khi nghe/đọc”. Hệ thống thậm chí điều chỉnh câu hỏi dựa trên tiến độ học, mang đến trải nghiệm như một trợ lý học tập cá nhân.
Người dùng có thể trải nghiệm ứng dụng tại: https://sstr.trae.com.cn.
AI Coding: Không chỉ là lập trình, mà là cách mạng hiệu suất
Ứng dụng này không chỉ thể hiện sức mạnh của AI Coding mà còn phản ánh tư duy của ByteDance về nâng cao năng suất lập trình, xây dựng hệ sinh thái công nghệ và lan tỏa giá trị công nghệ đến cộng đồng. Ông Hồng nhấn mạnh hai bước tiến lớn của TRAE trong AI Coding:1. Bổ sung ngữ cảnh động
Khác với các plugin IDE truyền thống, TRAE vượt qua giới hạn bổ sung code thông thường bằng cách kết hợp “nhận diện ngữ cảnh” và “dự đoán quy trình”. Trước đây, lập trình viên phải tự tìm kiếm và nhập chi tiết thủ công, tốn thời gian và dễ sai sót. Với TRAE, chỉ cần dựa vào vị trí con trỏ, AI sẽ tự động bổ sung ngữ cảnh, dự đoán bước tiếp theo và chuyển con trỏ đến vị trí logic kế tiếp, tạo trải nghiệm lập trình liền mạch. “Hiệu quả bổ sung và tạo mã được nâng cao đáng kể, đồng thời rất thực tiễn,” ông Hồng khẳng định.2. Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên
Không giống các công cụ “yêu cầu sinh mã” đơn thuần, TRAE cho phép lập trình viên mô tả giải pháp kỹ thuật bằng ngôn ngữ tự nhiên, từ đó AI sinh mã thực thi. Đây là mô hình hợp tác “con người định khung logic, AI điền chi tiết kỹ thuật”. Chẳng hạn, khi mô tả “ưu tiên từ vựng có tỷ lệ sai trên 60% và loại bỏ từ đã thành thạo trong 3 ngày qua”, AI sẽ tạo mã hoàn chỉnh với chiến lược lưu trữ và lọc dữ liệu. Mã được sinh ra không chỉ là bản demo, mà đáp ứng chuẩn phát triển cấp doanh nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo chất lượng.
Ông Hồng tiết lộ, hơn 80% kỹ sư tại ByteDance đang sử dụng TRAE, với hơn 1 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Điều này cho thấy AI Coding đã trở thành công cụ thiết yếu, nâng cao hiệu quả làm việc của lập trình viên.
Hậu trường của thành công này là hệ sinh thái nội bộ ByteDance. TRAE được xây dựng trên mô hình Doubao 1.6, được huấn luyện thêm để tăng khả năng phân tích logic và sinh mã, cải thiện đáng kể độ chính xác so với phiên bản 1.5. Nó còn tích hợp các công cụ nội bộ như Meego (quản lý yêu cầu) và Argos (chẩn đoán lỗi), tạo quy trình khép kín từ “mô tả ngôn ngữ tự nhiên → sinh mã → triển khai kiểm thử”.
Từ AI Coding đến AI Development: Tầm nhìn tương lai
Lịch sử phát triển ngôn ngữ lập trình, từ mã máy đến ngôn ngữ bậc cao, cho thấy sự tiến bộ không ngừng của công nghệ. AI giờ đây đang hạ thấp ngưỡng lập trình, mở ra cơ hội cho hàng triệu người, không chỉ giới kỹ sư. ByteDance đang tiên phong trong hành trình chuyển từ “AI Coding” sang “AI Development” – nơi AI không chỉ hỗ trợ viết mã mà tái định hình toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.
