Bài trình bày: Lựa chọn AI Copilot: Tối đa hóa năng suất của nhà phát triển

Trang chủ InfoQ Các bài thuyết trình Lựa chọn AI Copilot của bạn: Tối đa hóa năng suất của nhà phát triển AI, ML & Kỹ thuật dữ liệu Lựa chọn AI Copilot của bạn: Tối đa hóa năng suất của nhà phát triển Thích Danh sách đọc Xem bài thuyết trình Dọc Ngang Toàn màn hình Tốc độ: 1x 1.25x 1.5x 2x Tải xuống Các slide 51:45 Tóm tắt Ông Sepehr Khosravi thảo luận về sự phát triển của các công cụ nâng cao năng suất cho nhà phát triển. Đánh giá thế mạnh của các công cụ như Cursor và Claude Code, ông giải thích các kỹ thuật có thể áp dụng cho các kỹ sư cấp cao – bao gồm kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering), các quy tắc tùy chỉnh và tích hợp Giao thức ngữ cảnh mô hình (Model Context Protocol - MCP). Ông chia sẻ các tiêu chuẩn thực tế và khung chiến lược để cân bằng việc áp dụng AI với chất lượng mã sạch. Tiểu sử Ông Sepehr Khosravi là kỹ sư phần mềm tại Coinbase, chuyên về cơ sở hạ tầng học máy và là giảng viên tại Đại học UC Berkeley, nơi ông giảng dạy các khóa học về AI tạo sinh và phát triển sản phẩm nhanh. Ông cũng là người sáng lập AI Scouts, một chương trình miễn phí dạy sinh viên cách xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI từ đầu. Về hội nghị QCon AI là một sự kiện do các chuyên gia thực hành dẫn dắt, tập trung hoàn toàn vào kỷ luật kỹ thuật cần thiết để mở rộng quy mô các khối lượng công việc này một cách an toàn. Sự kiện này cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào các kế hoạch kiến trúc và số liệu thất bại mà các tổ chức đồng cấp sử dụng trong sản xuất. Sepehr Khosravi: Tôi là Sepehr. Tôi là Kỹ sư Nền tảng Học máy tại Coinbase. Tôi cũng là giảng viên bán thời gian tại UC Berkeley, giảng dạy một số lớp AI khác nhau. Tôi cũng là người sáng lập AI Scouts, một trại hè miễn phí tôi tổ chức cho thanh thiếu niên học AI. Trước khi làm việc trong lĩnh vực công nghệ, tôi từng làm việc tại một công ty gấu bông. Đây là sự nghiệp thứ hai của tôi. Trước khi đi sâu vào việc chọn công cụ AI hỗ trợ yêu thích của bạn, một điều tôi muốn đề cập là xem xét vị trí hiện tại của chúng ta về năng suất của nhà phát triển và các công cụ AI. Hãy trả lời câu hỏi đầu tiên, đó là mức độ mã hóa được hỗ trợ bởi AI nào mô tả bạn tốt nhất? Chúng ta thấy hầu hết là những người ở mức trung cấp, khoảng 50%. Năm phần trăm số người nói rằng họ không sử dụng AI chút nào, điều này rất tốt. Mười ba phần trăm ở mức sơ cấp. Chúng ta cũng có một lượng lớn người ở mức nâng cao với 33%. Sau đó, phần thứ hai, bạn nghĩ bao nhiêu phần trăm mã hóa hàng ngày mà bạn tạo ra được tạo ra hoặc hỗ trợ bởi AI? Có vẻ như một phần lớn mọi người đang có phần lớn mã của họ, 50% đến 75%, thực sự được tạo ra bởi AI, con số này lớn hơn tôi từng thấy trước đây. Sau đó, câu hỏi thứ ba và cuối cùng, bạn đang sử dụng các công cụ năng suất của nhà phát triển nào thường xuyên nhất? Ở đây, bạn có thể nhập bất cứ thứ gì bạn có, và nó sẽ hiện lên dưới dạng từ. Tôi thấy hai công cụ lớn nhất ở đây là Cursor và Claude. Thứ ba dường như là Copilot. Sau đó, một số người chỉ nói code. Điều đó cũng rất tốt. Tôi thực sự đã có bài phát biểu này gần đây cho QCon ở San Francisco. Tôi có số liệu từ sự kiện đó. Nếu bạn tò mò muốn xem, đây là những gì chúng tôi có ở SF. Khoảng 24% số người có 50% đến 75% mã của họ được tạo ra bởi AI. So với ở đây, tôi nghĩ hơn 30% trong số các bạn. Có lẽ New York thậm chí còn tiên tiến hơn SF một chút về việc sử dụng AI. Sau đó ở đây, chúng tôi chỉ có 2% số người không sử dụng bất kỳ công cụ AI nào. Con số này có thể cao hơn một chút ở New York, nhưng thật thú vị khi thấy. Tôi nghĩ đây là phần thú vị nhất. Hầu hết mọi người ở SF vẫn đang sử dụng Copilot, trong khi ở đây có vẻ như hầu hết mọi người đang sử dụng Cursor và Claude, đây là một cải tiến lớn. Toàn bộ ngành công nghiệp đang ở đâu? Đây là cuộc khảo sát nhà phát triển lớn nhất tôi có thể tìm thấy của Stack Overflow năm nay, nơi họ khảo sát 50.000 nhà phát triển phần mềm khác nhau. Điều chúng tôi phát hiện ra từ điều này là thực sự một trong ba nhà phát triển đang sử dụng AI mỗi tháng một lần hoặc ít hơn, con số này ít hơn tôi mong đợi. Điều này có thể hơi thiên vị, vì nó nằm trên Stack Overflow. Có lẽ đối tượng đó sử dụng nó ít hơn một chút so với các đối tượng khác. Nó cung cấp cho bạn một số liệu sơ bộ về vị trí của chúng ta. Một điều khác rất thú vị là khi nói đến cảm nhận về công cụ AI, vào năm 2025, chúng ta đang sử dụng AI nhiều hơn bao giờ hết. Các công cụ tốt hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, cảm nhận dường như đã giảm xuống. Hai năm qua, cảm nhận tích cực là hơn 70%. Vào năm 2025, nó chỉ khoảng 60%. Tại sao lại như vậy? Tôi nghĩ nó có một chút liên quan đến nhiều tiêu đề đã xuất hiện trong năm nay. Zuckerberg đã nói rằng AI sẽ thay thế các kỹ sư cấp trung vào cuối năm 2025. Chúng ta thấy nhiều CEO khác nói những điều tương tự và mọi người nói về việc các công cụ năng suất AI tuyệt vời như thế nào. Tôi nghĩ đó là một phản ứng tự nhiên đối với những tuyên bố như vậy. Cảm nhận của công chúng có thể chuyển sang phía đối diện, nơi mọi người bắt đầu bác bỏ những tuyên bố đó và nói những điều như, AI không phải tất cả những gì nó được thổi phồng. Nó không tốt như Đó là lý do tại sao tâm lý chung có thể đi xuống. Có thể thấy nhiều người hoài nghi về AI trên mạng. Thực tế có lẽ nằm ở đâu đó giữa hai thái cực. Đó là điều chúng ta sẽ cố gắng đánh giá hôm nay và thảo luận về những cách tốt nhất để đạt được năng suất đó. Mục tiêu Chương trình nghị sự sẽ thảo luận về tình hình hiện tại của các công cụ năng suất dành cho nhà phát triển. Chúng ta sẽ xem xét cách chọn AI copilot của mình. Chúng ta sẽ đi sâu vào Cursor và Claude Code, là hai lựa chọn hàng đầu của tôi. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét một số bài học tôi có được từ một buổi làm việc với CEO của Databricks. Tình hình hiện tại của năng suất nhà phát triển Trước hết, đây là một nghiên cứu dài hạn được thực hiện bởi Stanford về năng suất của nhà phát triển. Hơn 100.000 nhà phát triển đã tham gia. Tôi sẽ không đi sâu vào phương pháp luận chính xác của họ, nhưng họ đã đi xa hơn chỉ số lượng commit hoặc số lượng PR. Họ đã có những người đánh giá thủ công xem xét