Bỏ qua tới nội dung chính
Quay lại tin tức

4 kỹ thuật mới nhằm tối đa hóa mã Claude

Towards Data Science· Eivind Kjosbakken· 8/6/2026general

Tận dụng tối đa Claude Code với bốn kỹ thuật sau Bài viết 4 Kỹ thuật mới để tối đa hóa Claude Code xuất hiện lần đầu trên Towards Data Science.

AI tác nhân (Agentic AI) 4 Kỹ thuật mới để tối đa hóa hiệu quả của Claude Code Tận dụng tối đa Claude Code với bốn kỹ thuật sau Eivind Kjosbakken Ngày 8/6/2026 11 phút đọc Chia sẻ Tìm hiểu cách áp dụng bốn kỹ thuật cụ thể để khai thác nhiều hơn từ các tác nhân mã hóa của bạn. Hình ảnh do ChatGPT tạo. Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày một số kỹ thuật mới nhất mà tôi đã phát triển và đang tích cực sử dụng khi lập trình với Claude Code và Codex. Cả hai đều là những mô hình mã hóa xuất sắc mà tôi sử dụng hàng ngày trong công việc lập trình. Chúng là những mô hình tuyệt vời ngay từ đầu; tuy nhiên, nếu bạn sử dụng đúng cách, bạn có thể khai thác được nhiều hơn từ chúng. Đây là những gì tôi sẽ đề cập trong bài viết này. Tôi sẽ thảo luận về các kỹ thuật cụ thể mà bạn có thể triển khai ngay lập tức, giúp tối đa hóa hiệu quả mà bạn có thể đạt được từ các tác nhân mã hóa của mình. Tôi đặc biệt khuyến khích bạn thử ngay các kỹ thuật này, vì tôi tin rằng chúng có thể mang lại lợi ích cho hầu hết các lập trình viên. Tôi sẽ trình bày một số kỹ thuật rất cụ thể chỉ là những cập nhật lời nhắc (prompt) đơn giản, nhưng một số khác lại mang tính ý tưởng, là những quy trình tư duy mà bạn muốn triển khai trong thực tiễn lập trình của mình. Điều này cũng có thể được xem là nguồn cảm hứng để cải thiện kỹ năng lập trình tổng thể của bạn. Hình ảnh minh họa này nêu bật nội dung chính của bài viết. Tôi sẽ thảo luận về cách tận dụng tối đa Claude Code và Codex bằng cách nêu bật bốn kỹ thuật cụ thể. Tôi sẽ đề cập lý do tại sao bạn nên tối ưu hóa việc sử dụng tác nhân mã hóa của mình, nhấn mạnh mức độ hiệu quả mà bạn có thể đạt được từ các tác nhân mã hóa. Sau đó, tôi sẽ trình bày bốn kỹ thuật cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất của bạn với các tác nhân mã hóa. Hình ảnh do ChatGPT tạo. Tại sao cần tối đa hóa Claude Code Trước hết, tôi luôn muốn đề cập lý do tại sao bạn nên quan tâm đến một bài viết. Lý do bạn nên tối đa hóa Claude Code và Codex đơn giản là nếu bạn sử dụng đúng kỹ thuật, bạn có thể khai thác được nhiều hơn từ các tác nhân mã hóa. Có một câu nói phổ biến rằng: Những người khai thác được nhiều nhất từ AI là những người đã giỏi nhất Điều này có nghĩa là AI, tất nhiên, là một công cụ nâng cao kỹ năng, nhưng nó không hoạt động ở một cấp độ bằng phẳng. Nó hoạt động nhiều hơn như một công cụ nâng cao các kỹ năng hiện có của bạn. Hãy giả sử kỹ năng lập trình là một thang điểm mà bạn nhận được điểm cho kỹ năng lập trình và mức độ hiệu quả bạn có thể triển khai các giải pháp mới. Ví dụ, nếu trình độ kỹ năng mã hóa của bạn là 10 điểm, AI có thể giúp bạn hiệu quả gấp ba lần, và bạn sẽ đạt tổng cộng 30 điểm. Tuy nhiên, nếu trình độ kỹ năng mã hóa hiện có của bạn là 50 điểm, bạn vẫn sẽ nhận được hiệu quả tăng gấp 3 lần đó, và bạn thực sự sẽ đạt 150 điểm. Trước đây, sự khác biệt về điểm kỹ năng là 20 điểm, và bây giờ, với việc sử dụng AI, nó đã trở thành 120 điểm. Điều này làm nổi bật ý tưởng của tôi về AI: những người khai thác được nhiều nhất từ việc sử dụng các mô hình AI mới này là những người đã giỏi nhất. Nếu bạn có thể áp dụng các kỹ thuật cụ thể để khai thác nhiều hơn từ tác nhân mã hóa, bạn sẽ trải nghiệm sự gia tăng năng suất đáng kể. Các kỹ thuật cụ thể để tối đa hóa Claude Code Bây giờ tôi sẽ đi sâu vào một số kỹ thuật cụ thể mà tôi sử dụng để tối đa hóa Claude Code và Codex. Tôi sẽ đề cập bốn kỹ thuật trong bài viết này. Sử dụng nhiều OpenClaw và các tác vụ định kỳ (cron jobs). Nói chung: sử dụng càng nhiều token càng tốt. Sử dụng tích cực các hook của Claude Code. Ultracode tối đa hóa nỗ lực của các tác nhân mã hóa để thực hiện các công việc nâng cao hơn. Đại lý mã hóa của bạn trình bày các tác vụ còn lại và tóm tắt ở cuối phản hồi. Sử dụng OpenClaw rộng rãi Kỹ thuật hoặc ý tưởng đầu tiên là tích cực sử dụng OpenClaw và nói chung là cố gắng sử dụng càng nhiều token càng tốt. OpenClaw là một hệ thống cho phép bạn chạy các bot trong kênh nhắn tin của mình, ví dụ như Discord hoặc Slack. Các bot này có thể được cung cấp bởi API với Claude Code hoặc thông qua gói đăng ký Codex của bạn. Bot về cơ bản là các tác nhân AI chạy định kỳ (mà bạn có thể thực hiện bằng cron jobs), hoặc bạn có thể khiến chúng phản ứng với các tin nhắn hoặc sự kiện cụ thể. Thông thường, sẽ dễ dàng hơn nếu tôi cụ thể hơn về cách bạn có thể sử dụng nó, vì vậy tôi sẽ đề cập đến một số lĩnh vực sử dụng cụ thể nơi bạn có thể chạy các tác nhân OpenClaw. Có một tác nhân OpenClaw gửi tin nhắn cho bạn mỗi khi bạn được gắn thẻ trong một yêu cầu kéo (pull request) trên GitHub và thực hiện đánh giá mã tự động cho bạn. Yêu cầu một tác nhân kiểm tra sản phẩm của bạn mỗi đêm và báo cáo các vấn đề cho bạn vào buổi sáng. Yêu cầu một tác nhân tự động phân loại lỗi (bug triaging) để bạn không phải tự mình phân loại lỗi. Tất nhiên, có rất nhiều trường hợp sử dụng khác mà bạn có thể có cho OpenClaw. Toàn bộ ý tưởng là nó về cơ bản là một tác nhân mã hóa chạy 24/7, mà bạn có thể thiết lập để thực hiện các tác vụ cụ thể, và bạn không cần phải liên tục điều khiển mô hình. Mô hình về cơ bản sẽ tự đưa ra tất cả các quyết định. Sử dụng tích cực các hook của Claude Code Claude Code Hooks cũng là một khái niệm rất thú vị. Hook về cơ bản là mã mà bạn có thể chạy vào những thời điểm cụ thể. Một số hook khác nhau mà bạn có trong Claude Code là: Khi khởi động Claude Code. Khi đóng Claude Code. Bất cứ khi nào tác nhân hỏi người dùng một câu hỏi. Bất cứ khi nào tác nhân hoàn thành một tác vụ. Về cơ bản, bạn có thể đảm bảo một đoạn mã luôn chạy bất cứ khi nào bất kỳ sự kiện nào trong số này xảy ra, và tất nhiên, một số sự kiện khác. Cụ thể, bạn có thể, ví dụ, yêu cầu Claude Code tự động khái quát hóa kiến thức từ luồng mà nó đã làm việc khi bạn đóng nó. Hoặc bạn có thể yêu cầu nó phát ra âm thanh trên máy tính của bạn bất cứ khi nào nó hỏi bạn một câu hỏi và hoàn thành một tác vụ. Âm thanh ping là thứ tôi mới triển khai gần đây và là một kỹ thuật mà tôi rất hài lòng. Về cơ bản, tôi yêu cầu Claude Code của mình phát ra âm thanh trên máy tính của tôi bất cứ khi nào nó hỏi tôi một câu hỏi hoặc khi nó hoàn thành một tác vụ mà tôi cần xem xét. Điều này rất tuyệt vì tôi không bao giờ cần phải chú ý đến thiết bị đầu cuối. Tôi chỉ cần đợi cho đến khi có âm thanh, và sau đó tôi biết tôi đã có.

Nguồn tin: Towards Data Science — Tác giả: Eivind Kjosbakken. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.