Từ Prompts Ngẫu Nhiên Đến Workflow Thực Sự
Trong 6 tháng qua, Hoang Nguyen đã liên tục cải tiến quy trình làm việc AI của mình trong quá trình xây dựng AI DevKit. Sự thay đổi quan trọng nhất không phải là tạo ra code tốt hơn — mà là chuyển từ các lệnh và template tái sử dụng sang một workflow có thể lưu giữ ngữ cảnh, kích hoạt đúng hành vi, và tự động kiểm tra kết quả.
Ví Dụ Cụ Thể Cho Thấy Sự Khác Biệt
Một tính năng gần đây đã làm rõ sự tiến hóa này. Tác giả dùng Codex để xây dựng tính năng chọn skill tương tác cho lệnh ai-devkit skill add. Chỉ với một câu lệnh ngắn, workflow đã tự xử lý toàn bộ quy trình:
- Thu thập yêu cầu
- Thiết kế
- Lập kế hoạch
- Triển khai
- Kiểm tra xác minh
- Viết test
- Code review
Toàn bộ phiên làm việc chỉ mất chưa đầy một tiếng, và phần thực hiện tính năng chỉ khoảng 30 phút. Điều đáng chú ý không phải là AI viết code — mà là workflow để lại tài liệu yêu cầu, thiết kế, test được tạo từ yêu cầu, và kết quả xác minh so với spec, thay vì chỉ một diff code.
Những Điểm Quan Sát Quan Trọng
- Bộ nhớ tự động kéo lại một quy tắc CLI cũ mà tác giả đã quên mình từng lưu — hệ thống nhớ thay cho con người.
- Các bước review có thể quay ngược lại thay vì tiếp tục mù quáng, phát hiện vấn đề sớm trước khi chúng tích lũy.
- Bước xác minh phát hiện sự lệch hướng giữa code thực tế và thiết kế ban đầu.
- Con người vẫn cần tham gia — tác giả vẫn tự ra quyết định sản phẩm và sửa test cuối cùng bị lỗi.
Câu Hỏi Lớn Hơn: Tối Ưu Prompts hay Tối Ưu Workflow?
Tác giả đặt ra một câu hỏi đáng suy ngẫm: Bạn đang tập trung tối ưu prompts, hay đang tối ưu tầng workflow bao quanh mô hình AI?
Tối ưu prompts là cải tiến cục bộ. Tối ưu workflow là cải tiến hệ thống — xây dựng một hệ thống điều phối AI qua nhiều bước, duy trì ngữ cảnh, áp dụng cấu trúc và kiểm tra kết quả.
Điều này gắn với sự phân biệt "Kỹ sư A vs Kỹ sư B" mà tác giả đề cập trong bài trước về agentic engineering: Kỹ sư A dùng AI nhanh hơn; Kỹ sư B dùng AI ở quy mô lớn hơn bằng cách điều phối nhiều agent. Hiệu ứng theo cấp số nhân không đến từ tốc độ gõ phím — mà đến từ đòn bẩy workflow tích lũy.
Bài Học Quan Trọng Cho Mọi Developer
Khi các công cụ AI như Cursor, Claude Code, Codex liên tục phát triển, điều không đổi là: đừng gắn kết quy trình của bạn với một công cụ duy nhất. Hãy xây dựng workflow có thể hoạt động trên nhiều giao diện. Workflow chỉ hoạt động trong một UI là workflow dễ vỡ.
Sự chuyển đổi từ "AI là đích nhận prompt" sang "AI là thành viên trong workflow" là một trong những thay đổi tư duy quan trọng nhất mà kỹ sư phần mềm có thể thực hiện ngay bây giờ.
Bài viết gốc: How My AI Workflow Evolved from Prompts to Workflow — Hoang Nguyen, codeaholicguy.com, ngày 11 tháng 4 năm 2026
Thảo luận trên: Hacker News
]]>