Cách xây dựng một quy trình lập trình AI đáng tin cậy

Quy trình lập trình bằng AI là gì?

Quy trình lập trình bằng AI là một cách lặp lại để sử dụng AI xuyên suốt một nhiệm vụ phần mềm mà không từ bỏ khả năng đánh giá kỹ thuật. Nhà phát triển xác định thế nào là thành công và xem xét từng thay đổi đáng kể. Agent lập trình trước tiên tìm hiểu dự án và đề xuất một cách tiếp cận. Sau khi được phê duyệt, nó có thể chỉnh sửa các tệp liên quan và chạy các kiểm tra của dự án.

Tại sao lập trình bằng AI thiếu cấu trúc lại tạo ra nhiều việc hơn

Lập trình bằng AI thiếu cấu trúc có cảm giác nhanh vì mã xuất hiện ngay lập tức. Chi phí ẩn xuất hiện sau đó, khi nhà phát triển phải gỡ rối các giả định hoặc sửa chữa những thay đổi lan rộng ra ngoài yêu cầu ban đầu.

Lập kế hoạch và thực thi diễn ra cùng lúc

Khi một yêu cầu mơ hồ, agent phải quyết định tính năng nên hoạt động như thế nào trong khi vẫn đang viết mã. Những quyết định đó có thể không khớp với ý định của nhà phát triển. Ví dụ, nếu bạn nói “thêm nút chuyển đổi chế độ tối”, agent không biết nút chuyển đổi nên đặt ở đâu hoặc liệu lựa chọn đó có nên được ghi nhớ sau khi người dùng đóng ứng dụng hay không.

Prompt quá rộng tạo ra những thay đổi khó review

Một yêu cầu rộng sẽ khiến agent thay đổi nhiều phần liên quan của dự án trong một lần thực hiện. Bản patch tạo ra có thể quá lớn để developer hiểu và tin tưởng được, dù từng file riêng lẻ trông vẫn hợp lý. Ví dụ, “xây dựng trang settings” có thể ảnh hưởng đến cả giao diện lẫn cách lưu trữ preferences.

Thiếu context sẽ tạo ra code chung chung

Một coding agent không thể tuân theo các quy ước của dự án nếu nó chưa từng thấy chúng. Khi không có các file liên quan hoặc hướng dẫn của repository, agent có thể tạo ra một abstraction mới trong khi đã có sẵn một cái tương tự. Nó cũng có thể dùng một API không khớp với phiên bản dependency đang được cài đặt.

Tạo code nhanh không có nghĩa là chi phí sửa lại thấp

Thời gian tạo code không phải là thời gian bàn giao. Một patch được tạo ra trong một phút vẫn có thể tốn nguyên một buổi chiều để debug. Thước đo tốt hơn là thời gian từ khi có yêu cầu rõ ràng đến khi có một thay đổi đã được kiểm chứng và team sẵn sàng duy trì.

Tổng quan quy trình coding với AI

Quy trình dưới đây giúp developer giữ quyền kiểm soát các quyết định, đồng thời giao cho agent những công việc tìm hiểu và triển khai có thể lặp lại.

Kimi Code có thể hỗ trợ vòng lặp này bằng cách kiểm tra các file trong repository, thực hiện các chỉnh sửa đã được phê duyệt và chạy các lệnh kiểm chứng của dự án.

Bước 1: Xác định kết quả mong muốn trước khi yêu cầu code

Hãy mô tả hành vi mong muốn trước khi quy định cách triển khai. Xác định người dùng hoặc hệ thống bị ảnh hưởng, xác định giới hạn của tác vụ, và bổ sung các tiêu chí chấp nhận có thể kiểm tra được sau khi thay đổi.

Hãy xem một ví dụ đơn giản. Giả sử bạn muốn thêm dark mode vào một web app đang có. Bạn có thể đưa cho coding agent yêu cầu này:

Agent có thể thực hiện yêu cầu này, nhưng nó phải tự bổ sung những yêu cầu còn thiếu. Nó có thể đặt nút chuyển ở sai vị trí trong giao diện hoặc chỉ áp dụng dark mode cho một trang. Code được tạo ra có thể hoạt động về mặt kỹ thuật nhưng vẫn mang lại trải nghiệm người dùng sai.

Một prompt hữu ích hơn sẽ xác định kết quả trước khi agent bắt đầu chỉnh sửa:

Phiên bản này cho agent một mục tiêu rõ ràng và ngăn nó tự quyết định các vấn đề về sản phẩm một cách ngầm định. Nó cũng cho developer một cách cụ thể để review kết quả hoàn thiện. Thay vì hỏi liệu tính năng có “trông như đã hoàn thành” hay chưa, bạn có thể kiểm tra hành vi của nó theo các yêu cầu đã nêu.

Bước 2: Chọn đúng coding harness và model

Model quyết định mức độ AI hiểu và suy luận về code. Coding harness quyết định liệu quá trình suy luận đó có thể trở thành một thay đổi đã được kiểm chứng trong dự án của bạn hay không. Chọn cả hai từ đầu sẽ giúp bạn không xây dựng một quy trình xoay quanh những công cụ không đáp ứng được yêu cầu công việc.

Chọn một harness có thể hoàn thành cả vòng lặp

Một coding harness hữu ích cần làm nhiều hơn là chỉ tạo ra các đoạn code. Nó cần có quyền truy cập repository, quyền chỉnh sửa file, và khả năng chạy các lệnh hiện có của dự án. Khả năng hỗ trợ lập kế hoạch và các cơ chế phê duyệt rõ ràng cũng quan trọng khi một tác vụ ảnh hưởng đến nhiều file.

Chọn model phù hợp với tác vụ

Một chỉnh sửa nhanh có thể chỉ cần một coding model tốc độ cao. Việc debug phức tạp hoặc refactor xuyên nhiều file sẽ cần khả năng suy luận mạnh hơn và đủ context để hiểu code xung quanh. Model cũng cần hoạt động ổn định với các công cụ mà harness cung cấp.

Sử dụng Kimi Code cùng Kimi for Coding

Kimi Code cung cấp một harness hoàn chỉnh cho việc phát triển ở cấp độ tác vụ. Nó có thể khám phá một repository chưa quen, lập kế hoạch trước khi chỉnh sửa, cập nhật các file liên quan, và chạy test trên dự án thực tế. Bạn có thể sử dụng nó từ terminal, trình duyệt, hoặc một IDE tương thích.

Đối với các công cụ coding của bên thứ ba, nền tảng Kimi Code cung cấp model ổn định Kimi K3. Model này có thể được nâng cấp mà không yêu cầu bạn thay đổi cấu hình client. Khi cần lặp nhanh hơn, model highspeeed cung cấp khả năng coding tương tự với tốc độ đầu ra cao hơn.

Kết hợp lại, Kimi Code và model Kimi bao quát cả hai mặt của quy trình: model xử lý phần suy luận code, còn harness biến quá trình suy luận đó thành một thay đổi có thể review được.

Bước 3: Để coding agent kiểm tra dự án

Khi đã xác định rõ kết quả mong muốn, hãy yêu cầu agent xác định vị trí đoạn code đang kiểm soát hành vi hiện tại. Việc khám phá nên giúp thu hẹp phạm vi tác vụ trước khi thực hiện bất kỳ thay đổi file nào.

Bắt đầu với hướng dẫn của repository

Trước tiên, hãy cho agent xem hướng dẫn riêng của kho lưu trữ. Hướng dẫn này có thể nằm trong các tệp như README.md, CONTRIBUTING.md, hoặc một tệp hướng dẫn dành cho agent. Những chi tiết hữu ích cần tìm là các lệnh dự án thực sự sử dụng, quy ước code của dự án, và những hành động nằm ngoài phạm vi cho phép.

Sử dụng một prompt như sau:

Phản hồi nên nêu tên các tệp hướng dẫn mà nó đã đọc và trích dẫn các lệnh liên quan. Nếu nó đề xuất một lệnh không xuất hiện trong kho lưu trữ, hãy hỏi lệnh đó lấy từ đâu trước khi chạy.

Tìm đoạn code liên quan trước khi chỉnh sửa

Một bản đồ ngữ cảnh hữu ích sẽ nêu tên các tệp cụ thể và giải thích lý do vì sao mỗi tệp đó quan trọng. Một danh sách các thư mục chung chung là chưa đủ. Nếu phản hồi bỏ sót một tiện ích dùng chung mà bạn biết có liên quan, hãy chỉnh sửa bản đồ trước khi bắt đầu lập kế hoạch. Agent nên truy vết hành vi từ điểm bắt đầu vào các module mà nó phụ thuộc. Nó cũng nên tìm các bài kiểm thử sẵn có và một triển khai tương tự nếu có.

Chỉ bổ sung ngữ cảnh bên ngoài khi cần thiết

Chỉ đưa tài liệu bên ngoài vào khi codebase không thể trả lời được câu hỏi. Cung cấp đúng URL tài liệu chính thức, hoặc yêu cầu agent tự tìm nguồn chính thức. Đảm bảo tài liệu khớp với phiên bản đã cài đặt trong kho lưu trữ. Nhật ký lỗi và mô tả sự cố cũng hữu ích, nhưng hãy xóa thông tin đăng nhập hoặc dữ liệu người dùng riêng tư trước khi đưa vào prompt.

Trước khi cho phép bất kỳ chỉnh sửa nào, hãy kiểm tra working tree và ghi lại các thay đổi hiện có. Toàn bộ quy trình kiểm soát phiên bản được trình bày ở Bước 8.

Bước 4: Tách riêng việc lập kế hoạch và việc thực thi

Lập kế hoạch và viết code đòi hỏi những câu hỏi đánh giá khác nhau. Trong giai đoạn lập kế hoạch, bạn quyết định xem hướng đề xuất có phù hợp với hệ thống hay không. Trong giai đoạn triển khai, bạn kiểm tra xem hướng đã được phê duyệt có được tuân thủ đúng hay không.

Sử dụng một prompt lập kế hoạch rõ ràng, không viết code:

Xem xét kế hoạch trước khi phê duyệt. Xác nhận rằng kế hoạch sử dụng các abstraction sẵn có của dự án khi phù hợp. Tìm kiếm phạm vi ẩn, đặc biệt là các dependency mới hoặc thay đổi API công khai không nằm trong yêu cầu ban đầu. Kiểm tra xem các bài kiểm thử được đề xuất có thực sự chứng minh hành vi được yêu cầu hay chỉ đơn thuần chạy các hàm mới viết.

Kết quả của giai đoạn này là một kế hoạch đã được phê duyệt. Nó chưa “hoàn tất” chỉ vì agent đưa ra một phản hồi chi tiết. Hãy tự chỉnh sửa kế hoạch hoặc yêu cầu chỉnh sửa lại cho đến khi các giả định và phạm vi tệp đã chính xác.

Bước 5: Chia kế hoạch thành các tác vụ có thể đánh giá

Mỗi tác vụ triển khai nên có một mục tiêu rõ ràng và một cách để xác minh kết quả. Điều này giúp thay đổi đủ nhỏ để đánh giá và dễ dàng tìm ra nguyên nhân hơn khi có sự cố xảy ra.

Ví dụ, tính năng chế độ tối ở Bước 1 có thể được chia thành các tác vụ sau:

1. Xem xét các token màu và các style liên quan đến theme hiện có.

2. Thêm tùy chọn theme và lưu lựa chọn của người dùng.

3. Áp dụng theme tối cho các layout và component dùng chung.

4. Thêm nút chuyển theme vào menu cài đặt.

5. Thêm các bài kiểm thử cho việc chuyển đổi và lưu theme đã chọn.

6. Kiểm tra các trang chính để phát hiện vấn đề về hiển thị hoặc khả năng truy cập.

Thực hiện các tác vụ này theo thứ tự thay vì yêu cầu agent triển khai toàn bộ tính năng cùng một lúc. Với một tác vụ triển khai, hãy sử dụng một prompt như sau:

Kết quả mong đợi là một thay đổi code tập trung, kèm theo các bài kiểm thử đã thực sự được chạy. Xem xét cả hai trước khi chuyển sang tác vụ tiếp theo. Nếu agent cũng thêm nút cài đặt hoặc chỉnh sửa các component không liên quan, hãy tách riêng hoặc hoàn tác những thay đổi đó trước.

Khi agent liên tục gặp khó khăn với một tác vụ, hãy chia nhỏ tác vụ hơn nữa. Ví dụ, yêu cầu nó chỉ thêm tùy chọn theme trước khi triển khai việc lưu trữ. Một tác vụ hẹp hơn sẽ giảm số lượng giả định mà agent phải đưa ra và cho bạn một điểm rõ ràng hơn để xác minh trước khi tiếp tục.

Bước 6: Triển khai, kiểm thử và kiểm tra theo vòng lặp chặt chẽ

Sau khi kế hoạch đã được chia thành các tác vụ có thể quản lý được, hãy hoàn thành từng tác vụ một. Xem xét từng thay đổi trong khi mục đích và phạm vi của nó vẫn còn rõ ràng.

Sử dụng vòng lặp sau đây cho mỗi tác vụ:

Bắt đầu bằng cách xem xét diff. Xác nhận rằng agent chỉ thay đổi các tệp cần thiết cho tác vụ hiện tại. Nếu bản vá bao gồm việc tái cấu trúc không liên quan hoặc công việc được lên kế hoạch cho bước sau, hãy loại bỏ hoặc tách riêng những thay đổi đó trước khi chạy các bài kiểm thử.

Tiếp theo, hãy sử dụng các lệnh kiểm tra đã được định nghĩa sẵn trong repository. Bạn thường có thể tìm thấy chúng trong package.json, tài liệu dự án, hoặc cấu hình CI. Ví dụ, một dự án JavaScript hoặc TypeScript dùng npm scripts có thể cung cấp các lệnh như sau:

Chạy bài test trọng tâm trước để nhận phản hồi nhanh hơn. Nếu nó pass, hãy tiếp tục với các kiểm tra rộng hơn. Một lần chạy thành công sẽ kết thúc mà không có lỗi:

Các lệnh này chỉ là ví dụ. Đừng sao chép chúng vào một repository mà không kiểm tra xem dự án thực sự dùng package manager và scripts nào. Một dự án Python hoặc Go sẽ có quy trình kiểm tra khác, và thậm chí hai dự án JavaScript cũng có thể dùng tên script khác nhau.

Mẹo thêm: Áp dụng quy trình làm việc này với Kimi Code

Kimi Code hoạt động ở cấp độ tác vụ, chứ không chỉ ở cấp độ dòng lệnh tiếp theo. Hãy mô tả kết quả bạn muốn, và nó có thể tìm ra đoạn code liên quan, đề xuất kế hoạch triển khai, cập nhật các tệp cần thiết, và chạy các kiểm tra của dự án. Bạn nhận được một thay đổi tập trung để xem xét thay vì phải tự lắp ráp từng bước một.

Hiểu một codebase xa lạ nhanh hơn

Kimi Code có thể bắt đầu từ một điểm vào và truy vết luồng thực thi qua các module liên quan. Nó xác định các test liên quan và các mẫu (pattern) đã có trong dự án, giảm thời gian bạn phải tự thu thập tệp hoặc giải thích cách repository hoạt động.

Đưa nhiều hơn là chỉ code vào tác vụ

Bối cảnh phát triển thường bao gồm ảnh chụp lỗi, tài liệu tham khảo thiết kế, biểu đồ, hoặc bản ghi hành vi. Kimi Code có thể sử dụng đầu vào đa phương thức cùng với mã nguồn, giúp việc triển khai phản ánh đúng bằng chứng đã xác định tác vụ ngay từ đầu.

Kiểm thử thay đổi trong dự án thực tế

Kimi Code có thể chạy các lệnh test và kiểm tra chất lượng hiện có của repository sau khi chỉnh sửa. Nếu một kiểm tra thất bại, nó đọc kết quả lỗi thực tế và làm việc dựa trên phản hồi đó, mang lại cho bạn sự tin tưởng cao hơn so với một đề xuất code đơn lẻ chưa từng được thực thi.

Biến các quy trình làm việc tốt thành các quy trình có thể lặp lại

Skills có thể lưu giữ hướng dẫn cho các tác vụ lặp lại, trong khi Hooks kích hoạt các hành động được định nghĩa trước tại những thời điểm quan trọng. MCP kết nối Kimi Code với các công cụ mà nhóm của bạn đã dùng, và Plugins có thể đóng gói các khả năng này thành một thiết lập dễ tái sử dụng và chia sẻ hơn.

Duy trì tiến độ cho các tác vụ dài hơn

Đối với công việc không thể hoàn thành trong một phiên làm việc ngắn, /goal cung cấp cho Kimi Code một mục tiêu rõ ràng và các tiêu chí hoàn thành để hướng tới. Nó theo dõi tiến độ qua các lượt tiếp diễn, giúp tác vụ tiến triển mà không cần bạn phải nhắc lại toàn bộ mục tiêu mỗi lần.

Bước 7: Xem xét mã do AI tạo ra với vai trò người duy trì (maintainer)

Trước khi chấp nhận thay đổi, hãy tự đọc bản diff cuối cùng. Kiểm tra xem code có hoạt động đúng như yêu cầu và có phù hợp với dự án hiện có hay không.

Tính đúng đắn

Code có đáp ứng các tiêu chí chấp nhận không? Kiểm tra luồng người dùng thông thường và ít nhất một trường hợp lỗi. Đảm bảo các test bao phủ đúng hành vi bạn yêu cầu.

Kiến trúc

Code có tuân theo các mẫu đã được sử dụng trong dự án không? Nó nên đặt logic vào đúng module phù hợp và tránh những lớp trừu tượng không cần thiết.

Bảo mật

Kiểm tra rằng các đầu vào mới được xác thực và quyền hạn được thực thi đúng. Đảm bảo log không để lộ bí mật hay dữ liệu cá nhân. Xem xét kỹ mọi dependency mới trước khi chấp nhận.

Khả năng bảo trì

Code cần dễ hiểu mà không cần đến lời giải thích của agent. Tên gọi nên rõ ràng, và chú thích chỉ nên giải thích những quyết định không hiển nhiên qua bản thân code.

Phạm vi

Xác nhận rằng bản diff chỉ chứa những thay đổi cần thiết cho tác vụ hiện tại. Loại bỏ những phần tái cấu trúc không liên quan, những thay đổi giao diện bất ngờ, và những chỉnh sửa định dạng không cần thiết.

Bản tóm tắt do agent tạo ra có thể hỗ trợ việc xem xét, nhưng không thể thay thế việc đọc code. Đừng bao giờ đưa vào sản phẩm đoạn code mà bạn không thể giải thích được.

Bước 8: Sử dụng version control xuyên suốt quy trình làm việc

Version control giúp công việc có sự hỗ trợ của AI dễ kiểm tra và khôi phục hơn. Dù được trình bày ở đây như một bước riêng, sự bảo vệ của nó bắt đầu trước cả khi agent chỉnh sửa bất kỳ tệp nào. Hãy kiểm tra working tree ngay từ đầu để bạn có thể phân biệt công việc đã có sẵn với những thay đổi được thực hiện trong quá trình làm tác vụ.

Chạy các lệnh sau trong terminal mở tại thư mục gốc của repository:

Một cây làm việc sạch sẽ không cho ra bất kỳ kết quả nào khi chạy git status --short. Nếu các file đã bị chỉnh sửa từ trước, hãy ghi lại và báo cho agent không được ghi đè lên chúng. Sau mỗi tác vụ, hãy kiểm tra lại diff. Người phát triển nên quyết định xem trạng thái đã được xác nhận có sẵn sàng để đánh dấu checkpoint trong hệ thống quản lý phiên bản hay chưa.

Hãy sử dụng một branch hoặc worktree riêng khi một thử nghiệm có thể ảnh hưởng đến nhiều file. Các agent chạy song song không nên chỉnh sửa cùng một thư mục làm việc. Hãy phân định rõ quyền sở hữu file cho từng luồng công việc, rồi chỉ tích hợp lại sau khi các kiểm tra của luồng đó đã đạt.

Không cho phép một coding agent viết lại lịch sử, xóa bỏ công việc cục bộ, force-push hoặc công bố thay đổi mà không có sự phê duyệt rõ ràng. Những hành động này có phạm vi ảnh hưởng lớn hơn nhiều so với việc chỉnh sửa file thông thường và cần một quyết định riêng.

Bước 9: Duy trì bối cảnh giữa các phiên coding

Các tác vụ dài thường kéo dài hơn một cuộc trò chuyện. Hãy lưu giữ trạng thái kỹ thuật trong các tài liệu của repository thay vì phụ thuộc vào lịch sử chat.

Duy trì một tài liệu tính năng ngắn gọn gồm:

• Đặc tả đã được chấp thuận

• Kế hoạch triển khai đã được phê duyệt

• Các tác vụ đã hoàn thành và mục TODO hiện tại

• Các quyết định làm thay đổi hướng tiếp cận ban đầu

• Các lệnh đã chạy và kết quả gần nhất của chúng

• Các rủi ro đã biết hoặc các vấn đề còn để mở

Bắt đầu một phiên mới với một handoff prompt:

Phản hồi cần khớp với các tài liệu và trạng thái hiện tại của repository. Hãy xử lý mọi sự sai lệch trước khi yêu cầu phiên mới tiếp tục. Việc chuyển giao này giúp giảm nhu cầu các ai coding agent phải tự dựng lại trạng thái dự án từ lịch sử trò chuyện không đầy đủ.

Cách các quy trình coding đa agent AI hoạt động

Các quy trình coding đa agent AI phân công vai trò riêng biệt cho từng agent. Một agent có thể khảo sát repository trong khi agent khác xem xét một diff đã hoàn thành. Giá trị đến từ việc phân chia trách nhiệm, không phải từ việc mở nhiều cuộc chat cùng lúc.

Một cách thiết lập thực tế có thể bao gồm các vai trò sau:

• Người lập kế hoạch: đối chiếu yêu cầu với codebase và đề xuất một kế hoạch có thứ tự mà không chỉnh sửa file.

• Người triển khai: hoàn thành một tác vụ có phạm vi hẹp trong một không gian làm việc riêng biệt.

• Người kiểm thử: kiểm tra các tiêu chí nghiệm thu và tái tạo lỗi một cách độc lập.

• Người đánh giá: xem xét diff để tìm lỗi hoặc rủi ro ẩn mà không mặc định rằng phần triển khai là đúng.

• Người điều phối (con người): phê duyệt các quyết định, kiểm soát thứ tự merge và xác minh kết quả tổng hợp.

Các quy trình đa agent hoạt động tốt nhất khi các tác vụ có thể được tách biệt rõ ràng. Hãy cung cấp cho mọi agent cùng một đặc tả đã được phê duyệt, phân định rõ quyền sở hữu, và sử dụng các branch hoặc worktree riêng biệt để tránh xung đột. Đối với một bản sửa lỗi nhỏ hoặc một tác vụ chỉ phụ thuộc vào một file thay đổi, một agent duy nhất thường sẽ hiệu quả hơn.

Kimi Code có thể chia các tác vụ lớn hơn cho các sub-agent với các bối cảnh độc lập. Với Agent Swarm, nhiều sub-agent có thể làm việc song song trên các phần riêng biệt của tác vụ, sau đó trả kết quả về quy trình chính để xem xét và tích hợp. Điều này giúp giảm thời gian thực thi trong khi vẫn giữ ranh giới tác vụ và quyền phê duyệt cuối cùng trong tay bạn.

Chọn quy trình phù hợp với tác vụ

Không phải tác vụ coding nào cũng cần cùng mức độ lập kế hoạch. Một bản sửa lỗi đơn giản có thể xử lý nhanh, còn một thay đổi phức tạp hoặc rủi ro cần được xem xét kỹ hơn trước khi phát hành.

• Thay đổi nhỏ: Kiểm tra đoạn code liên quan, thực hiện một chỉnh sửa tập trung, chạy bài test tương ứng và xem xét diff.

• Tính năng vừa: Viết một đặc tả ngắn, phê duyệt kế hoạch triển khai và hoàn thành công việc theo nhiều tác vụ nhỏ hơn. Chạy bộ test rộng hơn trước khi xem xét.

• Thay đổi rủi ro cao: Thêm bước rà soát thiết kế và kế hoạch rollback. Các thay đổi liên quan đến xác thực, thanh toán hoặc di chuyển dữ liệu cũng có thể cần rà soát bảo mật và triển khai theo giai đoạn.

• Dự án nhiều agent: Cung cấp cho mỗi agent cùng một bản đặc tả và phân công nhiệm vụ rõ ràng. Sau khi gộp kết quả của các agent, hãy chạy lại toàn bộ các bài test liên quan.

Kimi Code có thể hỗ trợ từng quy trình làm việc này. Hãy dùng một quy trình nhẹ nhàng cho các tác vụ đơn giản, sau đó bổ sung thêm bước lập kế hoạch và rà soát khi thay đổi khó đảo ngược hơn hoặc có khả năng ảnh hưởng đến người dùng nhiều hơn.

Prompt quy trình lập trình AI có thể tái sử dụng

Dùng mẫu này với bất kỳ agent lập trình nào. Gửi nó cho agent sau khi đã thay thế từng trường trong ngoặc vuông.

Bạn có thể dùng nội dung này làm chỉ dẫn mở đầu trong Kimi Code. Hãy cập nhật Current phase và Task khi công việc tiến triển, thay vì dùng một prompt duy nhất cho toàn bộ tính năng.

Kết luận

Một quy trình lập trình AI đáng tin cậy không nhằm mục tiêu tạo ra càng nhiều code càng tốt. Nó giúp phát hiện sớm các giả định sai và giữ cho từng thay đổi luôn có thể rà soát được. Kimi Code hỗ trợ quy trình này bằng cách đọc và chỉnh sửa code, thực thi lệnh shell, truy xuất các trang web liên quan, và điều chỉnh hành động khi nhiệm vụ tiến triển. Nhà phát triển vẫn chịu trách nhiệm về kiến trúc và quyết định phát hành cuối cùng. Hãy bắt đầu với một tác vụ nhỏ, có thể kiểm chứng được. Chỉ bổ sung thêm quy trình khi mức độ rủi ro của dự án đòi hỏi điều đó.