Không khí ở Thung lũng Silicon lại một lần nữa tràn ngập sự phấn khích, và lần này, tâm điểm lại quay trở lại OpenAI. Liệu thời điểm bùng nổ của OpenAI sắp đến?
Vừa nãy, X hoàn toàn bị ngập tràn bởi một tin tức nóng hổi. Codex đã chính thức đảm nhận 100% công việc viết mã cho nhà nghiên cứu "Roon" của OpenAI!
Roon đã đưa ra một thông báo vô cùng xúc động:
Sự tự tiến hóa giống như "búp bê Matryoshka" này đã trực tiếp khơi mào trào lưu lập trình tự động ở Thung lũng Silicon.
Trước một miếng bánh khổng lồ như vậy, rõ ràng OpenAI sẽ không dễ dàng từ bỏ.
Giờ đây, cuộc phản công đã bắt đầu.
Cuối tuần vừa qua, Sam Altman đã công khai thông báo rằng một loạt sản phẩm mới liên quan đến mô hình mã hóa Codex sẽ được phát hành trong tháng tới.
Tâm lý cộng đồng cũng bắt đầu thay đổi một cách tinh tế.
Một số nhà phát triển có kinh nghiệm nhận xét rằng GPT -5.2-Codex có thể hoàn thành các yêu cầu của tôi ngay lần thử đầu tiên trong 90% trường hợp.
Mặc dù Claude hoạt động tốt, nhưng đôi khi nó vẫn mắc phải "lỗi mã"; ngược lại, giải pháp mới của OpenAI giống Apple hơn - tập trung vào khả năng sử dụng dễ dàng ngay từ đầu.
Dường như một trận chiến lớn giữa Codex và Claude Code sắp nổ ra!
Liệu kỷ nguyên của mã lập trình do con người viết đã hoàn toàn kết thúc?
Phát hiện này của nhà nghiên cứu Roon thuộc OpenAI đã khiến cư dân mạng thốt lên: Trí tuệ nhân tạo cuối cùng đã đạt đến điểm kỳ dị này!
Dường như kỷ nguyên con người tự tay viết mã lập trình đã thực sự kết thúc.
Sau nhiều năm thử nghiệm mô hình và tích lũy dữ liệu, dường như chúng ta đang đứng trước một thời điểm quan trọng:
Việc tự viết mã bằng tay đang trở nên vô nghĩa và thậm chí lãng phí năng suất.
Trong phần bình luận của Roon, mọi người bắt đầu đồng loạt nói lời tạm biệt với kỷ nguyên lập trình. Vâng, tôi yêu thích máy tính và phát triển phần mềm. Đối với tôi, lập trình chỉ là phương tiện để đạt được mục tiêu của mình, không hơn không kém.
Trong khi đó, một thông tin gây chấn động khác lại bị rò rỉ từ nội bộ OpenAI. Một nhà nghiên cứu tiết lộ rằng, với sự hỗ trợ của Codex, họ đã xây dựng máy chủ MCP của OpenAI từ đầu chỉ trong ba ngày và hoàn thành quá trình xác minh quy mô lớn.
Hơn nữa, họ đã ra mắt ứng dụng Android cho Sora trong vòng ba tuần; ngoài ra, một số lượng lớn các công cụ nội bộ do Codex xây dựng, thậm chí được chính Codex phê duyệt, đang chờ được phát hành.
Nếu không có Codex, thật khó để tưởng tượng OpenAI có thể phát hành sản phẩm với tốc độ đáng kinh ngạc như vậy.
Điều thú vị là, vị nhân vật tai to mặt lớn này dường như cũng đang ám chỉ đến cha của Claude Code:
Trong 30 ngày qua, tôi đã dành rất nhiều thời gian để xem xét các kế hoạch và yêu cầu kéo (PR), và hầu như không viết một dòng mã nào!
Một số người nhận xét rằng đây chính xác là hình ảnh giai đoạn đầu tiên của quá trình "cất cánh".
Bước tiếp theo có thể là nghiên cứu AI tự động hoàn toàn từ đầu đến cuối.
Quy trình sử dụng cụ thể như sau:
Đầu tiên, ông ấy sẽ dành nhiều thời gian để viết các thông số kỹ thuật và hình dung ra kết quả cuối cùng sẽ trông như thế nào.
Tiếp theo, một tác vụ đồng thời dựa trên nền tảng đám mây "4×Codex" sẽ được khởi chạy. Điều này không chỉ cho phép bạn xem nhiều biến thể khác nhau cùng một lúc mà còn bổ sung bất kỳ chi tiết nào bạn có thể đã bỏ sót ban đầu.
Tiếp theo, hãy để Codex tự chạy. Sau khi hoàn thành, con người có thể can thiệp để kiểm tra và xác minh kết quả.
Codex CLI 0.9+ đã ra mắt!
Vì mô hình "hợp tác giữa con người và máy móc" đã thay đổi, các công cụ hỗ trợ mô hình này cũng cần được nâng cấp.
Trước áp lực không ngừng nghỉ từ Anthropic, OpenAI rõ ràng đã chuẩn bị rất kỹ lưỡng.
Hôm nay, Codex CLI đã phát hành hai bản cập nhật liên tiếp, đưa số phiên bản lên thẳng 0.91.0.
Trong số đó, Codex 0.9.0 mang đến tính năng được mong đợi nhất – Chế độ Lập kế hoạch.(Chế độ lập kế hoạch) !
Chế độ lập trình là chế độ mặc định trong Codex và hoạt động tương tự như các tác nhân AI khác.
Chúng ta sẽ không đi sâu vào vấn đề đó.
Nhưng mô hình Lập kế hoạch hoàn toàn khác; nó chia nhiệm vụ lập trình thành hai giai đoạn riêng biệt:
Giai đoạn 1: Hiểu rõ mục đích (Xác định mục tiêu, xác định phạm vi, xác định các ràng buộc và thiết lập tiêu chí chấp nhận)
Giai đoạn hai: Thông số kỹ thuật (Xây dựng kế hoạch triển khai hoàn chỉnh)
Ở chế độ này, kết quả đầu ra rất chi tiết và mã có thể được thực thi trực tiếp mà không cần thêm bất kỳ câu hỏi nào.
Điểm thông minh nhất của mô hình Plan là nó tuân thủ nguyên tắc "khám phá dựa trên bằng chứng trước tiên".
Trước khi bạn đặt bất kỳ câu hỏi nào, Codex sẽ thực hiện ít nhất hai tìm kiếm có mục tiêu trong mã nguồn của bạn, kiểm tra cấu hình, cấu trúc lược đồ, điểm vào chương trình, v.v.
Ngoài ra, chế độ Lập kế hoạch cũng có thể gọi lên toàn bộ bộ công cụ:
Nó có thể (và sẽ) sử dụng nhiều kỹ năng, tác nhân phụ và thiết bị đầu cuối phụ trợ khác nhau để xây dựng các kế hoạch triển khai cấp cao.
Khi Codex yêu cầu bạn nhập liệu, hệ thống sẽ có cấu trúc và chỉ chứa các câu hỏi trọng tâm, cụ thể:
Cung cấp càng nhiều lựa chọn càng tốt.
• Luôn bao gồm một lựa chọn được đề xuất (cực kỳ dễ sử dụng cho người mới bắt đầu)
• Chỉ đặt những câu hỏi sẽ làm thay đổi đáng kể kế hoạch.
Để kích hoạt sự tương tác này, nó sử dụng công cụ request_user_input mới.
Công cụ này sẽ tạm dừng quá trình thực thi, hiển thị câu hỏi trắc nghiệm có mục tiêu cụ thể và cho phép bạn thêm phản hồi hoặc ngữ cảnh khi bạn đưa ra lựa chọn của mình.
Điều đáng chú ý hơn nữa là nó sẽ ngay lập tức dừng lại để xác nhận bất cứ khi nào phát hiện ra sự mơ hồ, đặc biệt là khi các hướng dẫn không rõ ràng trong quá trình khởi tạo, thay vì thực hiện chúng một cách mù quáng.
Quy trình phát triển hiện đã thay đổi như sau:
Người dùng yêu cầu một kế hoạch -> AI nghiên cứu mã nguồn và lập kế hoạch -> Đặt câu hỏi cụ thể cho người dùng -> AI tinh chỉnh và hoàn thiện kế hoạch -> Yêu cầu người dùng thực hiện?
Nhưng ai sẽ xem xét lại mã nguồn?
Trông hoàn hảo, phải không? Codex lo phần lập kế hoạch, Codex lo phần thực thi, Codex lo phần sao chép dữ liệu lên GitHub của bạn.
Nhưng ngay khi chúng ta ăn mừng hiệu quả tối ưu này, một vực sâu bị lãng quên đang mở ra dưới chân chúng ta.
Trong kỷ nguyên mới này, câu hỏi lớn nhất không còn là ai viết mã, mà là ai xem xét lại mã đó.
Khi AI dốc toàn lực, gửi hơn 10 yêu cầu kéo (PR) vào kho mỗi ngày, các nhà phát triển phần mềm thực chất đang phải đối mặt với một cuộc tấn công DDoS nhắm vào sự chú ý của họ.
Trí tuệ nhân tạo tạo ra mã trong vài mili giây, trong khi con người cần vài phút hoặc thậm chí vài giờ để hiểu ngữ cảnh của mã.
Sự bất đối xứng cực đoan giữa sản xuất và kiểm duyệt đã dẫn đến hai hậu quả khủng khiếp:
Việc những người tạo ra Claude Code quảng bá công cụ của họ là điều hoàn toàn tự nhiên - đó là bản năng kinh doanh.
Tuy nhiên, với tư cách là khán giả, chúng ta không thể coi "thế giới hoàn hảo trong bản demo" là hiện thực hàng ngày.
Tóm lại, bản demo sẽ không thể hiện được các lỗi xung đột truy cập mà bạn không thể tìm ra ngay cả sau ba giờ gỡ lỗi, cũng như không thể hiện được các lỗi logic do mất ngữ cảnh gây ra.
Ngoài ra, dữ liệu còn chứa một nghịch lý thú vị.
Theo báo cáo của Ars Technica, trong khi các nhà phát triển đang tăng cường sử dụng các công cụ AI, thì niềm tin vào chúng lại đang giảm sút.
Tại sao? Bởi vì trí tuệ nhân tạo đang vượt qua " thung lũng kỳ lạ".
Trước đây, mã AI thường có vấn đề; giờ đây, mã AI có vấn đề một cách tinh vi hơn - nó tham chiếu đến các thư viện không tồn tại hoặc cài đặt các lỗi tiềm ẩn trong những trường hợp cực kỳ hiếm gặp.
Càng nhiều người sử dụng, họ càng gặp nhiều khó khăn, và đương nhiên, họ càng ít tin tưởng vào nó.
Như Jaana Dogan đã cảnh báo, chúng ta đang đứng trước nguy cơ "tầm thường hóa" ngành kỹ thuật phần mềm.
Câu hỏi chưa bao giờ là liệu trí tuệ nhân tạo có thể viết mã hay không, mà là liệu mã mà nó viết ra có thực sự đáp ứng nhu cầu của hệ thống chúng ta hay không, và liệu chúng ta có khả năng bảo trì nó hay không.
Điều này có ý nghĩa gì đối với chúng ta?
Dù chúng ta đã sẵn sàng hay chưa, kỷ nguyên này đã đến. Đối với các nhóm người khác nhau, điều này có nghĩa là những quy tắc sinh tồn hoàn toàn khác nhau.
Thách thức nằm ở chỗ làm thế nào để tích hợp chúng mà không làm mất đi những giá trị cốt lõi.
Các chuyên gia công nghệ vẫn đang thực hiện công việc tư duy khó khăn; trí tuệ nhân tạo (AI) đơn giản chỉ thay thế công việc của "người đánh máy".
Nếu bạn chỉ biết "sao chép và dán mã", thì bạn thực sự nên lo lắng.
Các công cụ như Claude Cowork đã tạo ra một thế hệ mới. Những công việc trước đây cần đến lập trình viên giờ đây chỉ cần bạn mô tả rõ ràng những gì mình muốn.
Khả năng mô tả rõ ràng các yêu cầu sẽ trở thành ngôn ngữ lập trình mới.
Mặc dù các nhà nghiên cứu của OpenAI và những người tạo ra Claude Code tuyên bố rằng AI đã xử lý 100% mã lệnh, xin hãy nhớ rằng: Đó là môi trường phòng thí nghiệm của họ, chứ không phải môi trường sản xuất của bạn.
Điều chắc chắn duy nhất là chúng ta đang chuyển từ "viết mã" sang "chỉ đạo việc viết mã". Hơn nữa, nó đang tăng tốc.
Vừa nãy, X hoàn toàn bị ngập tràn bởi một tin tức nóng hổi. Codex đã chính thức đảm nhận 100% công việc viết mã cho nhà nghiên cứu "Roon" của OpenAI!
Roon đã đưa ra một thông báo vô cùng xúc động:
Ngay từ tháng 12 năm ngoái, Claude CodeBoris Cherny, người cha đẻ của dự án, đã từng tiết lộ một thông tin gây chấn động - Những đóng góp của tôi cho Claude Code hoàn toàn do Claude Code thực hiện.
Sự tự tiến hóa giống như "búp bê Matryoshka" này đã trực tiếp khơi mào trào lưu lập trình tự động ở Thung lũng Silicon.
Trước một miếng bánh khổng lồ như vậy, rõ ràng OpenAI sẽ không dễ dàng từ bỏ.
Giờ đây, cuộc phản công đã bắt đầu.
Cuối tuần vừa qua, Sam Altman đã công khai thông báo rằng một loạt sản phẩm mới liên quan đến mô hình mã hóa Codex sẽ được phát hành trong tháng tới.
Tâm lý cộng đồng cũng bắt đầu thay đổi một cách tinh tế.
Một số nhà phát triển có kinh nghiệm nhận xét rằng GPT -5.2-Codex có thể hoàn thành các yêu cầu của tôi ngay lần thử đầu tiên trong 90% trường hợp.
Mặc dù Claude hoạt động tốt, nhưng đôi khi nó vẫn mắc phải "lỗi mã"; ngược lại, giải pháp mới của OpenAI giống Apple hơn - tập trung vào khả năng sử dụng dễ dàng ngay từ đầu.
Dường như một trận chiến lớn giữa Codex và Claude Code sắp nổ ra!
Liệu kỷ nguyên của mã lập trình do con người viết đã hoàn toàn kết thúc?
Phát hiện này của nhà nghiên cứu Roon thuộc OpenAI đã khiến cư dân mạng thốt lên: Trí tuệ nhân tạo cuối cùng đã đạt đến điểm kỳ dị này!
Dường như kỷ nguyên con người tự tay viết mã lập trình đã thực sự kết thúc.
Sau nhiều năm thử nghiệm mô hình và tích lũy dữ liệu, dường như chúng ta đang đứng trước một thời điểm quan trọng:
Việc tự viết mã bằng tay đang trở nên vô nghĩa và thậm chí lãng phí năng suất.
Trong phần bình luận của Roon, mọi người bắt đầu đồng loạt nói lời tạm biệt với kỷ nguyên lập trình. Vâng, tôi yêu thích máy tính và phát triển phần mềm. Đối với tôi, lập trình chỉ là phương tiện để đạt được mục tiêu của mình, không hơn không kém.
Trong khi đó, một thông tin gây chấn động khác lại bị rò rỉ từ nội bộ OpenAI. Một nhà nghiên cứu tiết lộ rằng, với sự hỗ trợ của Codex, họ đã xây dựng máy chủ MCP của OpenAI từ đầu chỉ trong ba ngày và hoàn thành quá trình xác minh quy mô lớn.
Hơn nữa, họ đã ra mắt ứng dụng Android cho Sora trong vòng ba tuần; ngoài ra, một số lượng lớn các công cụ nội bộ do Codex xây dựng, thậm chí được chính Codex phê duyệt, đang chờ được phát hành.
Nếu không có Codex, thật khó để tưởng tượng OpenAI có thể phát hành sản phẩm với tốc độ đáng kinh ngạc như vậy.
Điều thú vị là, vị nhân vật tai to mặt lớn này dường như cũng đang ám chỉ đến cha của Claude Code:
Trong 30 ngày qua, tôi đã dành rất nhiều thời gian để xem xét các kế hoạch và yêu cầu kéo (PR), và hầu như không viết một dòng mã nào!
Một số người nhận xét rằng đây chính xác là hình ảnh giai đoạn đầu tiên của quá trình "cất cánh".
Bước tiếp theo có thể là nghiên cứu AI tự động hoàn toàn từ đầu đến cuối.
Quy trình sử dụng cụ thể như sau:
Đầu tiên, ông ấy sẽ dành nhiều thời gian để viết các thông số kỹ thuật và hình dung ra kết quả cuối cùng sẽ trông như thế nào.
Tiếp theo, một tác vụ đồng thời dựa trên nền tảng đám mây "4×Codex" sẽ được khởi chạy. Điều này không chỉ cho phép bạn xem nhiều biến thể khác nhau cùng một lúc mà còn bổ sung bất kỳ chi tiết nào bạn có thể đã bỏ sót ban đầu.
Tiếp theo, hãy để Codex tự chạy. Sau khi hoàn thành, con người có thể can thiệp để kiểm tra và xác minh kết quả.
Codex CLI 0.9+ đã ra mắt!
Vì mô hình "hợp tác giữa con người và máy móc" đã thay đổi, các công cụ hỗ trợ mô hình này cũng cần được nâng cấp.
Trước áp lực không ngừng nghỉ từ Anthropic, OpenAI rõ ràng đã chuẩn bị rất kỹ lưỡng.
Hôm nay, Codex CLI đã phát hành hai bản cập nhật liên tiếp, đưa số phiên bản lên thẳng 0.91.0.
Trong số đó, Codex 0.9.0 mang đến tính năng được mong đợi nhất – Chế độ Lập kế hoạch.(Chế độ lập kế hoạch) !
Chế độ lập trình là chế độ mặc định trong Codex và hoạt động tương tự như các tác nhân AI khác.
Chúng ta sẽ không đi sâu vào vấn đề đó.
Nhưng mô hình Lập kế hoạch hoàn toàn khác; nó chia nhiệm vụ lập trình thành hai giai đoạn riêng biệt:
Giai đoạn 1: Hiểu rõ mục đích (Xác định mục tiêu, xác định phạm vi, xác định các ràng buộc và thiết lập tiêu chí chấp nhận)
Giai đoạn hai: Thông số kỹ thuật (Xây dựng kế hoạch triển khai hoàn chỉnh)
Ở chế độ này, kết quả đầu ra rất chi tiết và mã có thể được thực thi trực tiếp mà không cần thêm bất kỳ câu hỏi nào.
Điểm thông minh nhất của mô hình Plan là nó tuân thủ nguyên tắc "khám phá dựa trên bằng chứng trước tiên".
Trước khi bạn đặt bất kỳ câu hỏi nào, Codex sẽ thực hiện ít nhất hai tìm kiếm có mục tiêu trong mã nguồn của bạn, kiểm tra cấu hình, cấu trúc lược đồ, điểm vào chương trình, v.v.
Ngoài ra, chế độ Lập kế hoạch cũng có thể gọi lên toàn bộ bộ công cụ:
Nó có thể (và sẽ) sử dụng nhiều kỹ năng, tác nhân phụ và thiết bị đầu cuối phụ trợ khác nhau để xây dựng các kế hoạch triển khai cấp cao.
Khi Codex yêu cầu bạn nhập liệu, hệ thống sẽ có cấu trúc và chỉ chứa các câu hỏi trọng tâm, cụ thể:
Cung cấp càng nhiều lựa chọn càng tốt.
• Luôn bao gồm một lựa chọn được đề xuất (cực kỳ dễ sử dụng cho người mới bắt đầu)
• Chỉ đặt những câu hỏi sẽ làm thay đổi đáng kể kế hoạch.
Để kích hoạt sự tương tác này, nó sử dụng công cụ request_user_input mới.
Công cụ này sẽ tạm dừng quá trình thực thi, hiển thị câu hỏi trắc nghiệm có mục tiêu cụ thể và cho phép bạn thêm phản hồi hoặc ngữ cảnh khi bạn đưa ra lựa chọn của mình.
Điều đáng chú ý hơn nữa là nó sẽ ngay lập tức dừng lại để xác nhận bất cứ khi nào phát hiện ra sự mơ hồ, đặc biệt là khi các hướng dẫn không rõ ràng trong quá trình khởi tạo, thay vì thực hiện chúng một cách mù quáng.
Quy trình phát triển hiện đã thay đổi như sau:
Người dùng yêu cầu một kế hoạch -> AI nghiên cứu mã nguồn và lập kế hoạch -> Đặt câu hỏi cụ thể cho người dùng -> AI tinh chỉnh và hoàn thiện kế hoạch -> Yêu cầu người dùng thực hiện?
Nhưng ai sẽ xem xét lại mã nguồn?
Trông hoàn hảo, phải không? Codex lo phần lập kế hoạch, Codex lo phần thực thi, Codex lo phần sao chép dữ liệu lên GitHub của bạn.
Nhưng ngay khi chúng ta ăn mừng hiệu quả tối ưu này, một vực sâu bị lãng quên đang mở ra dưới chân chúng ta.
Trong kỷ nguyên mới này, câu hỏi lớn nhất không còn là ai viết mã, mà là ai xem xét lại mã đó.
Khi AI dốc toàn lực, gửi hơn 10 yêu cầu kéo (PR) vào kho mỗi ngày, các nhà phát triển phần mềm thực chất đang phải đối mặt với một cuộc tấn công DDoS nhắm vào sự chú ý của họ.
Trí tuệ nhân tạo tạo ra mã trong vài mili giây, trong khi con người cần vài phút hoặc thậm chí vài giờ để hiểu ngữ cảnh của mã.
Sự bất đối xứng cực đoan giữa sản xuất và kiểm duyệt đã dẫn đến hai hậu quả khủng khiếp:
- Người đánh giá bị quá tải và bắt đầu quen với việc nhấn "Phê duyệt", biến quá trình đánh giá mã nguồn thành một thủ tục đơn thuần.
- Những khối mã trông có vẻ hoạt động nhưng thiếu tính hệ thống đang lan rộng như tế bào ung thư trong mã nguồn.
Việc những người tạo ra Claude Code quảng bá công cụ của họ là điều hoàn toàn tự nhiên - đó là bản năng kinh doanh.
Tuy nhiên, với tư cách là khán giả, chúng ta không thể coi "thế giới hoàn hảo trong bản demo" là hiện thực hàng ngày.
Tóm lại, bản demo sẽ không thể hiện được các lỗi xung đột truy cập mà bạn không thể tìm ra ngay cả sau ba giờ gỡ lỗi, cũng như không thể hiện được các lỗi logic do mất ngữ cảnh gây ra.
Ngoài ra, dữ liệu còn chứa một nghịch lý thú vị.
Theo báo cáo của Ars Technica, trong khi các nhà phát triển đang tăng cường sử dụng các công cụ AI, thì niềm tin vào chúng lại đang giảm sút.
Tại sao? Bởi vì trí tuệ nhân tạo đang vượt qua " thung lũng kỳ lạ".
Trước đây, mã AI thường có vấn đề; giờ đây, mã AI có vấn đề một cách tinh vi hơn - nó tham chiếu đến các thư viện không tồn tại hoặc cài đặt các lỗi tiềm ẩn trong những trường hợp cực kỳ hiếm gặp.
Càng nhiều người sử dụng, họ càng gặp nhiều khó khăn, và đương nhiên, họ càng ít tin tưởng vào nó.
Như Jaana Dogan đã cảnh báo, chúng ta đang đứng trước nguy cơ "tầm thường hóa" ngành kỹ thuật phần mềm.
- 100 lượt commit có thể khiến biểu đồ lưới màu xanh lá cây của GitHub trông khá ổn.
- Một thay đổi kiến trúc duy nhất có thể đòi hỏi ba ngày suy nghĩ mà không cần viết ra bất kỳ dòng mã nào.
Câu hỏi chưa bao giờ là liệu trí tuệ nhân tạo có thể viết mã hay không, mà là liệu mã mà nó viết ra có thực sự đáp ứng nhu cầu của hệ thống chúng ta hay không, và liệu chúng ta có khả năng bảo trì nó hay không.
Điều này có ý nghĩa gì đối với chúng ta?
Dù chúng ta đã sẵn sàng hay chưa, kỷ nguyên này đã đến. Đối với các nhóm người khác nhau, điều này có nghĩa là những quy tắc sinh tồn hoàn toàn khác nhau.
- Gửi các nhà phát triển
Thách thức nằm ở chỗ làm thế nào để tích hợp chúng mà không làm mất đi những giá trị cốt lõi.
Các chuyên gia công nghệ vẫn đang thực hiện công việc tư duy khó khăn; trí tuệ nhân tạo (AI) đơn giản chỉ thay thế công việc của "người đánh máy".
Nếu bạn chỉ biết "sao chép và dán mã", thì bạn thực sự nên lo lắng.
- Dành cho những người không phải là nhà phát triển
Các công cụ như Claude Cowork đã tạo ra một thế hệ mới. Những công việc trước đây cần đến lập trình viên giờ đây chỉ cần bạn mô tả rõ ràng những gì mình muốn.
Khả năng mô tả rõ ràng các yêu cầu sẽ trở thành ngôn ngữ lập trình mới.
Mặc dù các nhà nghiên cứu của OpenAI và những người tạo ra Claude Code tuyên bố rằng AI đã xử lý 100% mã lệnh, xin hãy nhớ rằng: Đó là môi trường phòng thí nghiệm của họ, chứ không phải môi trường sản xuất của bạn.
Điều chắc chắn duy nhất là chúng ta đang chuyển từ "viết mã" sang "chỉ đạo việc viết mã". Hơn nữa, nó đang tăng tốc.
