Thực hiện yêu cầu với Agentic IDE

Sau khi yêu cầu đã được phân tích và làm rõ, bước tiếp theo là thực hiện nó. Agentic IDE có thể giúp bạn tự động hóa việc viết code, sửa lỗi và hoàn thành công việc một cách nhanh chóng.

Quy trình thực hiện yêu cầu

Quy trình này tập trung vào việc biến một yêu cầu đã rõ ràng thành code có thể chạy được.

1. Xác định Context & Phân loại yêu cầu: Thu thập thông tin và quyết định hướng đi.
2. Viết Prompt thực thi: Ra lệnh cho AI để tạo hoặc sửa đổi code.
3. Review và Tinh chỉnh: Kiểm tra kết quả và lặp lại nếu cần.

Bước 1: Xác định Context & Phân loại yêu cầu

Giống như khi phân tích, việc cung cấp context (source code, rules, tech stack) là rất quan trọng. Tuy nhiên, ở giai đoạn này, chúng ta cần thêm một bước đánh giá quan trọng:

Phân loại yêu cầu:

• Yêu cầu đơn giản: Là những yêu cầu nhỏ, rõ ràng, không có sự mơ hồ và có thể được thực hiện ngay lập tức. Ví dụ: "Thêm một cột last_login vào bảng users", "Đổi màu của button primary thành #007bff", "Tạo một hàm sum(a, b)".
• Yêu cầu phức tạp: Là những yêu cầu lớn, có nhiều phần phụ thuộc, hoặc chưa được định nghĩa rõ ràng. Ví dụ: "Xây dựng tính năng upload hình ảnh", "Tối ưu hóa hiệu năng trang chủ".

Hướng xử lý:

• Nếu là yêu cầu đơn giản, bạn có thể chuyển thẳng đến Bước 2 để viết prompt thực thi trực tiếp.
• Nếu là yêu cầu phức tạp, bạn phải quay lại quy trình trong tài liệu Phân tích yêu cầu để tạo ra một file kế hoạch chi tiết. Sau đó, bạn sẽ dùng file kế hoạch đó làm context để thực hiện yêu cầu như mô tả ở Bước 2.

Bước 2: Viết Prompt thực thi

Với yêu cầu đơn giản

Với một yêu cầu nhỏ, rõ ràng và context đầy đủ, bạn có thể ra lệnh trực tiếp cho AI.

prompt-thuc-thi-don-gian

Model: coding-model

---

Prompt: Trong file src/components/Button.tsx, hãy thêm một prop size. Prop này có thể nhận các giá trị 'small', 'medium', 'large' và sẽ thay đổi font-size và padding tương ứng.

Với yêu cầu phức tạp (đã được phân tích)

Đây là trường hợp bạn đã hoàn thành quy trình Phân tích yêu cầu và có trong tay một file kế hoạch chi tiết (ví dụ: docs/features/image-upload-plan.md).

Lúc này, file kế hoạch đó chính là context quan trọng nhất cho prompt thực thi của bạn.

prompt-thuc-thi-phuc-tap

Model: coding-model

---

Prompt: Dựa vào tài liệu thiết kế trong file docs/features/image-upload-plan.md, hãy implement chức năng upload hình ảnh. Hãy bắt đầu với các task của Backend trước.

Kết quả mong đợi:

AI sẽ đọc file kế hoạch, hiểu các task cần làm (tạo API, validate, xử lý ảnh,...) và bắt đầu quá trình implement bằng cách tạo/chỉnh sửa các file code cần thiết. Bạn sẽ tiếp tục tương tác với AI để hoàn thành từng task trong kế hoạch.

Bước 3: Review và Tinh chỉnh

Sau khi AI hoàn thành việc viết code, vai trò của bạn là:

1. Review code: Kiểm tra xem code có đúng với yêu cầu không, có tuân thủ coding style không, và có tiềm ẩn lỗi nào không.
2. Chạy thử: Nếu có thể, hãy chạy thử code hoặc các bài test liên quan.
3. Đưa ra phản hồi: Nếu có bất kỳ vấn đề gì, hãy tạo một prompt mới để yêu cầu AI sửa chữa, tương tự như bước "Lặp lại và Tinh chỉnh" trong quy trình phân tích.

Quá trình này đảm bảo rằng code do AI tạo ra không chỉ chạy được mà còn đạt chất lượng và phù hợp với dự án của bạn.