Trong kỷ nguyên AI, tốc độ phát triển sản phẩm đã tăng lên đáng kể, nhưng chính tư duy phát triển sản phẩm, quy trình làm việc, và kỷ luật kiểm soát chất lượng mới là yếu tố đảm bảo sản phẩm tồn tại và phát triển mạnh mẽ về dài hạn. 

Buổi phỏng vấn giữa Quang Linh (Product Owner) và anh Nguyễn Ngọc Duy – Co-founder/CTO tại T.O.P GROUP Việt Nam, người có hơn 18 năm kinh nghiệm từ UI/UX Designer đến Technical Director, đã đào sâu vào chủ đề nóng hổi này, đặc biệt là cách tối ưu sáng tạo và năng suất đội nhóm bằng Vibe Coding và AI-Powered Product Thinking

Lắng nghe chia sẻ trực tiếp từ anh Duy trong video dưới đây:

Và sau đây, cùng ITviec recap nội dung giá trị từ buổi phỏng vấn nhé!

Vibe Coding: Quên đi dòng code và Tăng tốc Phát triển

Định nghĩa và Khởi nguồn

Khái niệm “Vibe Coding” được nhắc đến lần đầu tiên vào tháng 2/2025 bởi anh Andrej Karpathy, đồng sáng lập OpenAI. Về cơ bản, Vibe Coding có nghĩa là “quên đi sự tồn tại của code” (forget that the code even exist).

Vibe Coding tập trung vào việc mô tả ý tưởng phần mềm bằng ngôn ngữ tự nhiên (prompt). Sau đó, AI (cụ thể là các mô hình ngôn ngữ lớn – LLMs) sẽ generate (tạo ra) các đoạn mã tương ứng.

Thực tế của Vibe Coding

Mặc dù ban đầu nhiều kỹ sư (IT engineer), tỏ ra nghi ngờ về khả năng tạo ra phần mềm hoàn chỉnh chỉ bằng prompt, nhưng các báo cáo đã chứng minh điều ngược lại. Báo cáo của Y Combinator cho thấy 25% startup trong đợt hiện tại có tới 95% code được viết bởi AI.

Tuy nhiên, Vibe Coding thường chỉ hiệu quả ở giai đoạn prototype hoặc MVP (sản phẩm khả dụng tối thiểu). Với các dự án quy mô lớn hơn, Vibe Coding có nguy cơ tạo ra “nợ kỹ thuật” (technical debt) do AI gặp khó khăn trong việc kiểm soát codebase lớn, dẫn đến code dư thừa, khó nắm bắt và làm code base bị lộn xộn (matchup).

Sự Tiến hóa của AI Agent và Hệ thống Đa Tác nhân (Multi-Agent System)

Anh Duy chia sẻ quá trình phát triển của coding thành 6 giai đoạn, từ truyền thống đến tương lai gần

Giai đoạn	Thời điểm	Đặc điểm
1. Traditional Coding	Trước 2023	Tự viết code bằng tay.
2. Completion-based	Từ 2023	Auto complete, gợi ý đoạn code/function.
3. Chat-based	2023 – 2024	Sử dụng khung chat để prompt AI generate code (ví dụ: Chat GPT, Core, Winsop).
4. Tool-based và Task-based	Nửa đầu 2025	AI Agent nằm trong IDE, vừa code vừa gọi công cụ ngoài (tìm kiếm internet, hàm bash) để hoàn thành nhiệm vụ.
5. Agent Cluster	Nửa cuối 2025 (Hiện tại)	Multi-Agent System (hệ thống đa tác nhân), nhiều AI agent cùng hoạt động để xử lý một nhiệm vụ.
6. Agent Fleed	Dự kiến 2026 – 2027	Con người giám sát “Manager AI Agents”

Ở giai đoạn hiện tại (Agent Cluster), các công cụ như Claw Code, Gemini CLI, Open Code đã giới thiệu khái niệm Sub-agent. 

Mục đích của kiến trúc Subagent là giải quyết điểm yếu về giới hạn context window của LLM. Các Subagent này chuyên môn hóa cho từng nhiệm vụ cụ thể như: Project Manager (đọc requirement, phân bổ task), Full Stack Developer, Database Admin, Tester, Code Reviewer, Researcher, v.v

Nhờ các Subagent, AI bắt đầu trở thành người bạn đồng hành giúp kỹ sư IT tăng giá trị và tối ưu quy trình sáng tạo

Tư duy Sản phẩm và Chuyển đổi từ “Thợ Code”

Việc áp dụng Vibe Coding đòi hỏi sự thay đổi về tư duy, từ một “thợ code” (code worker) sang một nhà phát triển sản phẩm.

Thay đổi Mindset

	“Thợ Code”	Làm sản phẩm AI
Tầm nhìn & mục tiêu	Tầm nhìn ngắn hạn (thực thi nhiệm vụ được giao)	Tầm nhìn tổng quát (mục đích, câu chuyện, tệp khách hàng, trải nghiệm người dùng,…)
Phương pháp làm việc	Tiếp nhận yêu cầu và giải quyết theo brief cụ thể	Giải phóng khỏi tác vụ lặp lại & giải quyết pain points của người dùng
Nguồn lực & ngân sách	Phụ thuộc ngân sách client	Có thể tự tạo revenue stream

Bài học xương máu từ Case Study thực tế

Anh Duy chia sẻ kinh nghiệm sử dụng Vibe Coding trong hai khía cạnh:

1. Thành công trong Demo/Proposal: AI cực kỳ mạnh mẽ trong việc xây dựng prototype/demo nhanh chóng (chỉ 1-2 giờ). Điều này giúp công ty tăng khả năng thắng thầu dự án do có thể đưa ra nhiều option demo bám sát yêu cầu và cả option “out-of-the-box”.

2. Thất bại do Nợ Kỹ thuật: Sản phẩm được Vibe Coding hoàn toàn trong 10 ngày. Sản phẩm nhanh chóng đạt thành công ban đầu (1600 USD doanh thu và hơn 2000 user trong 1 tháng). Tuy nhiên, khi lượng traffic tăng lên, nợ kỹ thuật quá lớn (do không biết rõ code base) khiến server sập liên tục. Yêu cầu AI sửa lỗi càng làm tình hình tồi tệ hơn, dẫn đến quyết định hủy bỏ dự án do refactor tốn quá nhiều thời gian.

Quản lý Chất lượng Code và Bảo mật

Khi áp dụng Vibe Coding, việc kiểm soát chất lượng code và giảm thiểu nợ kỹ thuật là tối thượng.

Nguyên tắc Kiểm soát Nợ Kỹ thuật (Technical Debt):

1. Manual Review Code: Đây là nguyên tắc tối thượng, không bao giờ được tin tưởng hoàn toàn vào AI. Review code giúp người phát triển hiểu rõ codebase mà AI đã tạo ra.

2. Think Big, Start Small (MVP): Bắt đầu từ MVP nhỏ, tránh tham lam đưa quá nhiều tính năng ngay từ đầu, khiến AI bị confuse và tạo ra code không hoàn hảo. Sau đó mới scale up dần dần.

3. Huấn luyện AI bằng Quy chuẩn và Tài liệu (Documentation):

• Yêu cầu AI viết documentation dưới dạng Markdown và lưu vào source code.
• Tạo ra Code Standard (quy chuẩn đặt tên biến, tên hàm…) và yêu cầu AI bám sát.
• Xây dựng Product Development Requirement (PDR) chi tiết để AI không bị lạc hướng và tạo ra kết quả không liên quan.

4. Tầm quan trọng của Testing: Unit Test và Integration Test là cần thiết để đảm bảo mỗi lần AI tạo ra cái mới, nó không phá vỡ những gì đã có trước đó.

5. Bảo mật (Security): AI có thể vô tình làm lộ những thông tin tối mật như API key trên GitHub. Mặc dù đã có các rule chặn, AI vẫn có thể tìm ra đường vòng để hoàn thành nhiệm vụ được giao. Do đó, người dùng cần:

• Luôn luôn review lại tất cả mọi thứ.
• Chặn hết các trường hợp có thể xảy ra làm lộ thông tin bảo mật.
• Không nên cung cấp những thông tin nhạy cảm (căn cước, SLL) cho AI, đặc biệt khi sử dụng các mô hình miễn phí (vì dữ liệu có thể được dùng để training).

Kỹ năng Cốt lõi cho Tương lai trong Kỷ nguyên AI

Tốc độ phát triển công nghệ AI đang vượt qua khả năng thích ứng của con người. Để tồn tại, người làm công nghệ phải nâng cấp bản thân và nắm bắt các kỹ năng cốt lõi:

1. Chuyển đổi từ Prompt Engineer sang Context Engineer: Thay vì chỉ tập trung vào việc hướng dẫn AI làm như thế nào, giờ đây cần tập trung vào việc thu thập và cung cấp những thông tin chất lượng và bối cảnh (context) cho AI để cải thiện kết quả đầu ra.

2. Tư duy Phân tích (Analytical Thinking) và Phản biện (Critical Thinking): Cần rèn luyện tư duy để đánh giá output của AI (đúng hay sai) và biết cách hỏi ngược lại (debate) nó.

3. Kiến thức Sâu (Deep Domain Knowledge): Tri thức sâu sắc là vũ khí sống còn. Chỉ khi có kiến thức thực, người phát triển mới có thể giám sát, sửa chữa và cải thiện quy trình làm việc với AI.

4. Tinh thần Thử nghiệm của Kỹ sư: Không chỉ chấp nhận AI còn nhiều sai sót, mà phải thúc đẩy và đẩy xa giới hạn của công nghệ thông qua thử nghiệm liên tục.

5. Kỹ năng Quản lý (Management Skill): Đặc biệt khi làm việc với hệ thống Multi-Agent, cần học cách điều phối đội ngũ AI agent hiệu quả, tương tự như quản lý một đội ngũ nhân sự.

6. Kỹ năng Kết nối và Giao tiếp: “Khi máy tính càng thông minh, mình càng phải con người hơn”. Kỹ năng giao tiếp và xây dựng mối quan hệ là nguồn gốc của hầu hết các cơ hội.

Tầm quan trọng của cộng đồng và hợp tác

Cộng đồng Build in Public Việt Nam được xây dựng nhằm truyền cảm hứng về việc xây dựng sản phẩm và kinh doanh trên thị trường quốc tế.

Người Việt giỏi về kỹ thuật nhưng còn thiếu mindset về product và business. Để thành công, cần:

• Chia sẻ và Học hỏi: Chia sẻ kinh nghiệm (kể cả thất bại) trong cộng đồng để nhận được góc nhìn đa chiều, giúp cải thiện bản thân và giúp cộng đồng cùng phát triển mạnh mẽ hơn.
• Cộng tác và Tin tưởng: Mục tiêu lớn hơn là giúp developer Việt Nam cộng tác và tin tưởng lẫn nhau để đưa các sản phẩm ra thị trường Global. Thị trường Global rất lớn và có mindset sẵn sàng chi trả cao cho phần mềm dịch vụ (SaaS), tiềm năng rộng lớn hơn so với thị trường Việt Nam.

Lời kết: Vibe Coding – Khi sáng tạo và công nghệ cùng chung nhịp

Buổi trò chuyện cùng anh Nguyễn Ngọc Duy không chỉ mở ra một cách nhìn mới về công nghệ, mà còn là lời khẳng định rằng AI không giết chết sáng tạo – nó khuếch đại sức sáng tạo của con người.

Từ khái niệm “Vibe Coding” – nơi con người không còn viết code, mà “dàn dựng” ý tưởng cùng AI – cho đến hành trình áp dụng AI Agent trong các dự án thực tế, anh Duy đã cho thấy tương lai không còn là ranh giới giữa “người làm kỹ thuật” và “người làm sáng tạo”, mà là nơi hai thế giới ấy giao thoa, hỗ trợ và cộng hưởng để tạo ra giá trị mới.

Như thông điệp mà anh chia sẻ:

“AI và Vibe Coding là thời điểm khởi đầu tuyệt vời giúp ý tưởng bay cao bay xa, nhưng để khai thác được tiềm năng của nó một cách tốt nhất, cần phải có lý trí và trách nhiệm ở trong đó.”

ITviec tin rằng, với những tư duy tiên phong về Vibe Coding và AI-powered Product Thinking, mỗi cá nhân trong cộng đồng IT Việt đều có thể trở thành nhà sáng tạo toàn cầu – starting from Vietnam.

—————————————

Dù bạn là developer, designer hay marketer, hành trình làm việc cùng AI và trở thành AI-powered Product Builder có thể bắt đầu ngay hôm nay:

• Tìm kiếm cơ hội việc làm: Ghé thăm ITviec.com để cập nhật công việc AI, Data và GenAI Engineer mới nhất từ các công ty hàng đầu. ➡️ Xem việc làm GenAI Engineer trên ITviec
• Kết nối và học hỏi cùng cộng đồng Build in Public Việt Nam: Tham gia và chia sẻ hành trình phát triển sản phẩm, học hỏi cách Vibe Coding cùng AI và đưa sản phẩm Việt vươn ra toàn cầu tại ➡️ Cộng đồng Build in Public Việt Nam