Kết cục của kỹ sư giao toàn bộ việc phát triển cho Claude Code: 1-2 tháng sau thực sự là địa ngục | Yuki

Chuyện gì đang xảy ra?

Tác giả là kỹ sư freelance hơn 5 năm kinh nghiệm. Ông thấy nhiều dự án hiện nay giao gần hết việc viết code cho AI như Claude Code và Cursor. Lúc đầu mọi thứ rất nhanh và suôn sẻ. Sau khoảng một tháng, code bắt đầu lộn xộn: cùng một kiểu API nhưng mỗi file trả dữ liệu một kiểu khác nhau, cách xử lý lỗi không đồng nhất, và có nhiều hàm na ná nhau. Khi sửa chỗ này, chỗ khác lại hỏng. Ông cho rằng nguyên nhân không phải do AI, mà do người dùng để AI quyết định cách tổ chức dự án.

AI giỏi và dở việc gì?

Theo bài viết, AI rất giỏi trả lời một yêu cầu cụ thể, ví dụ "viết chức năng tìm kiếm" hay "viết lại đoạn code này cho gọn". Nhưng AI kém trong việc nhìn tổng thể dự án và đảm bảo mọi phần khớp nhau. AI có thể trả lời rất tự tin rằng "code đã nhất quán", dù thực tế không phải vậy. Tác giả ví việc này như nấu ăn: người quyết định hôm nay nấu món gì phải là con người, còn đầu bếp (AI) chỉ làm theo thực đơn.

Những con số và dấu hiệu chính

• Tác giả có hơn 5 năm làm freelance và đã tham gia nhiều dự án khác nhau.
• Theo tác giả, cảm giác "làm rất nhanh" thường kéo dài khoảng 2 tuần đầu.
• Sau khoảng 1 tháng, code bắt đầu có các dấu hiệu rối như API khác kiểu, lỗi xử lý khác nhau, hàm trùng lặp.
• Sau khoảng 2 tháng, mỗi tính năng mới có thể làm hỏng tính năng cũ, và việc khắc phục có thể mất vài tuần đến vài tháng.
• Tác giả ước tính khoảng 90% dự án "nhanh nhờ AI" rơi vào tình trạng này.

Vì sao điều này quan trọng?

Bài viết nhắc nhở rằng AI làm việc nhanh không có nghĩa là dự án đi đúng hướng. Nếu không ai kiểm soát cấu trúc chung, lỗi sẽ tích lại và phải làm lại nhiều lần, làm chậm cả đội. Thông điệp chính là: con người nên giữ phần quyết định về cấu trúc, còn AI làm phần việc lặp lại như viết test, làm theo mẫu có sẵn hoặc tái cấu trúc code. Theo tác giả, các kỹ sư giỏi trong tương lai sẽ là người biết thiết kế cấu trúc, chứ không chỉ biết ra lệnh cho AI.

Nên theo dõi điều gì?

• Xem các dự án dùng AI để viết code có giữ được cấu trúc đồng nhất sau vài tháng hay không.
• Theo dõi cách các đội ghi lại quyết định thiết kế, ví dụ file CLAUDE.md hoặc ADR, và có cập nhật thường xuyên không.
• Chú ý các công cụ kiểm tra tự động như linter và test, vì chúng có thể bắt một phần lỗi mà con người bỏ sót.