Cách Sử Dụng ChatGPT Để Lập Trình: Những Điều Tốt, Điều Xấu và Mẹo

Lập trình có thể là một quá trình thú vị nhưng cũng đầy thách thức, cho dù bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp quản lý các dự án phức tạp hay một người mới bắt đầu học những điều cơ bản. Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), lập trình đang tiến hóa một cách đáng kể. Đáng chú ý, CEO của Google, Sundar Pichai, đã tiết lộ rằng hơn 25% mã mới tại Google hiện nay được tạo ra bởi AI, với các kỹ sư con người xem xét và chấp nhận những đóng góp này.

Ngoài ra, một cuộc khảo sát gần đây của GitHub cho thấy 92% lập trình viên tại Mỹ đang sử dụng các công cụ lập trình AI cả trong và ngoài công việc. Những công cụ này được báo cáo là nâng cao chất lượng mã, tăng tốc quy trình đầu ra và giảm thiểu sự cố ở mức sản xuất. ChatGPT đóng vai trò như một người bạn đồng hành trong lập trình luôn sẵn sàng hỗ trợ — nhưng làm thế nào để bạn có thể tận dụng tối đa nó? Hãy cùng khám phá những thực hành tốt nhất, ví dụ và những giới hạn hiện tại của việc sử dụng ChatGPT trong lập trình.

Chia sẻ mã với AI có an toàn không?

Mối quan tâm đầu tiên của các lập trình viên là sự an toàn: “Tôi có thể chia sẻ mã của mình với AI không?”

Hướng dẫn về quyền riêng tư:

ChatGPT không lưu trữ hoặc sử dụng mã của bạn cho việc đào tạo trừ khi bạn đang làm việc trong các giải pháp doanh nghiệp như API của OpenAI với các chính sách dữ liệu rõ ràng. Tuy nhiên, đây là một số mẹo quan trọng:

• Tránh dữ liệu nhạy cảm: Không bao giờ chia sẻ khóa API, mật khẩu hoặc mã độc quyền.

• Ẩn danh mã của bạn: Thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng các biến thể, như dummy_user hoặc test_api_key.

Nếu bạn không chắc chắn, hãy kiểm tra lại chính sách dữ liệu của công ty bạn hoặc xem xét việc sử dụng ChatGPT trong một môi trường riêng tư, an toàn.

Những tác vụ tốt nhất mà ChatGPT có thể làm cho chúng ta?

ChatGPT là một công cụ đa năng tỏa sáng trong nhiều tác vụ liên quan đến lập trình. Dù bạn là một lập trình viên dày dạn kinh nghiệm đang xử lý các dự án phức tạp hay một người mới bắt đầu cố gắng hiểu những điều cơ bản về lập trình, ChatGPT đều có điều gì đó để cung cấp. Nó giống như có một người bạn lập trình hữu ích luôn sẵn sàng 24/7, sẵn sàng hướng dẫn bạn, suy nghĩ ra giải pháp, hoặc chỉ đơn giản là cứu bạn khỏi việc bị mắc kẹt. Hãy cùng khám phá tất cả các cách mà nó có thể làm cho hành trình phát triển của bạn trở nên suôn sẻ và thú vị hơn:

1. Tạo đoạn mã

ChatGPT rất phù hợp để viết mã khởi tạo, giải quyết các vấn đề thuật toán hoặc tạo các hàm tiện ích. Ví dụ:

Ví dụ: Tạo một hàm tiện ích để xác thực địa chỉ email

# Bạn: "Tạo một hàm tiện ích Python để xác thực địa chỉ email."

import re

def is_valid_email(email):
    """
    Xác thực một địa chỉ email bằng cách sử dụng mẫu regex.

    Args:
        email (str): Địa chỉ email cần xác thực.

    Returns:
        bool: True nếu email hợp lệ, False nếu không.
    """
    email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    return re.match(email_pattern, email) is not None

# Ví dụ sử dụng:
emails = ["test@example.com", "invalid-email@", "user@domain", "user@domain.com"]

for email in emails:
    print(f"{email}: {'Hợp lệ' if is_valid_email(email) else 'Không hợp lệ'}")

2. Gỡ lỗi và sửa lỗi

Có lỗi? Chỉ cần sao chép và dán nó vào ChatGPT! Nó nhanh chóng phân tích vấn đề, gợi ý cách sửa, và giải thích điều gì đã sai, giúp bạn tiết kiệm thời gian và sự bực bội để bạn có thể quay lại lập trình.

Ví dụ: Sửa lỗi cú pháp

Lỗi:

SyntaxError: unexpected EOF while parsing

Giải thích của ChatGPT:

“Lỗi này xảy ra khi một khối mã không được hoàn thành. Bạn có thể đã quên một dấu ngoặc đơn hoặc dấu hai chấm.”

Mã đã sửa:

if x > 5:
    print("x lớn hơn 5")

3. Tái cấu trúc và tối ưu hóa mã

Tái cấu trúc mã để dễ đọc hơn hoặc hiệu quả hơn là một trong những siêu năng lực của ChatGPT.

Ví dụ: Loại bỏ logic dư thừa

Trước:

getProcessedItemIds() {
    let items = this.props.itemData && this.props.activeCategory &&
        this.props.itemData[this.props.activeCategory.key] !== undefined
        ? this.props.itemData[this.props.activeCategory.key]
        : [];
    
    let ids = [];
    for (let i in items) {
        let item = items[i];
        if (item.hasPropertyX) {
            ids.push(item.uniqueId);
        }
    }
    return ids;
}

Sau:

getProcessedItemIds() {
    const { itemData, activeCategory } = this.props;

    // Lấy các mục dựa trên danh mục hoạt động, mặc định là một mảng rỗng
    const items = itemData?.[activeCategory?.key] || [];

    // Lọc các mục có thuộc tính cần thiết và ánh xạ đến các định danh duy nhất của chúng
    return items
        .filter(item => item.hasPropertyX)
        .map(item => item.uniqueId);
}

4. Học các Framework hoặc Thư viện Mới

Bắt đầu với một framework mới có thể là một thách thức, nhưng ChatGPT giúp điều đó trở nên dễ dàng hơn. Dù là React, Flask, hay Django, nó cung cấp những giải thích rõ ràng, hướng dẫn từng bước và ví dụ thực tiễn. Từ việc thiết lập đến hiểu các khái niệm cốt lõi, ChatGPT giúp bạn xây dựng tự tin và nhanh chóng nắm bắt.

Ví dụ: Ví dụ API Flask

# Bạn: "Tạo một API Flask với một endpoint trả về một thông điệp chào mừng."
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return jsonify({"message": "Chào mừng đến với API của tôi!"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

5. Viết Tài liệu

Hãy đối mặt với thực tế — viết tài liệu không phải là phần thú vị nhất của lập trình. Đây là một trong những nhiệm vụ luôn có vẻ như bị đẩy xuống cuối danh sách việc cần làm. Nhưng đây là tin tốt: ChatGPT có thể làm cho việc đó trở nên dễ dàng! Thay vì dành hàng giờ để viết các giải thích chi tiết hoặc thêm chú thích vào mã của bạn, hãy để ChatGPT xử lý nó. Nó có thể tạo ra tài liệu rõ ràng, ngắn gọn trong vài giây, bất kể đó là mô tả hàm, tóm tắt lớp, hay thậm chí là các tệp Markdown cho dự án của bạn. Nó giống như có một trợ lý cá nhân yêu thích việc viết tài liệu, để bạn có thể tập trung vào phần thú vị — lập trình!

Ví dụ: Thêm chú thích vào mã

Trước

def add(a, b):
    return a + b

Sau

def add(a, b):
    """
    Cộng hai số lại với nhau.

    Args:
        a (int): Số đầu tiên.
        b (int): Số thứ hai.

    Returns:
        int: Tổng của hai số.
    """
    return a + b

6. Tự động hóa các tác vụ lặp lại

Thiết lập các tệp cấu hình, pipeline CI/CD và Dockerfile thường có thể cảm thấy như một công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian. May mắn thay, ChatGPT ở đây để làm cho quá trình đó trở nên mượt mà và nhanh chóng hơn. Dù bạn đang triển khai một ứng dụng web đơn giản hay điều phối một kiến trúc đa dịch vụ phức tạp, ChatGPT có thể nhanh chóng tạo ra các tệp cần thiết phù hợp với nhu cầu của bạn. Nó có thể định nghĩa các biến môi trường, thiết lập các bước xây dựng và triển khai cho pipeline CI/CD, hoặc tạo một Dockerfile hoạt động liền mạch với công nghệ của bạn.

Cần tự động hóa quy trình làm việc của bạn với một script bash tùy chỉnh hoặc lên lịch các tác vụ bằng cron job? ChatGPT đã sẵn sàng giúp bạn! Chỉ cần mô tả yêu cầu của bạn, và nó có thể tạo ra các script để xử lý các tác vụ lặp lại hoặc cú pháp cron job để tự động hóa các quy trình ở các khoảng thời gian cụ thể. Với ChatGPT, việc thiết lập tẻ nhạt trở thành chuyện của quá khứ, để bạn có thể tập trung vào việc phát triển và tinh chỉnh ứng dụng của mình. Nó giống như có một trợ lý siêu hiệu quả sẵn sàng tinh giản quy trình làm việc của bạn!

Ví dụ: Tạo một Dockerfile

# Bạn: "Viết một Dockerfile cho một ứng dụng Python."
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]

Ví dụ: Tạo một script bash để sao lưu một thư mục 

#!/bin/bash

# Script để sao lưu một thư mục

# Định nghĩa các biến
SOURCE_DIR=$1
DEST_DIR=$2
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
BACKUP_NAME="backup_$(basename "$SOURCE_DIR")_$DATE.tar.gz"

# Kiểm tra xem thư mục nguồn có tồn tại không
if [ ! -d "$SOURCE_DIR" ]; then
  echo "Lỗi: Thư mục nguồn $SOURCE_DIR không tồn tại."
  exit 1
fi

# Kiểm tra xem thư mục đích có tồn tại không
if [ ! -d "$DEST_DIR" ]; then
  echo "Lỗi: Thư mục đích $DEST_DIR không tồn tại."
  exit 1
fi

# Tạo bản sao lưu
tar -czf "$DEST_DIR/$BACKUP_NAME" -C "$SOURCE_DIR" .
if [ $? -eq 0 ]; then
  echo "Sao lưu thành công: $DEST_DIR/$BACKUP_NAME"
else
  echo "Lỗi: Sao lưu thất bại."
  exit 1
fi

Những nhược điểm hiện tại của việc sử dụng ChatGPT cho mã

Mặc dù ChatGPT rất mạnh mẽ, nhưng nó không hoàn hảo:

1. Nhận thức về ngữ cảnh hạn chế

ChatGPT không có quyền truy cập vào toàn bộ mã nguồn của bạn. Nó có thể bỏ lỡ các phụ thuộc, tích hợp hoặc yêu cầu cụ thể của dự án, dẫn đến các giải pháp không đầy đủ hoặc không chính xác.

2. Khó khăn với mã dài

Nó thường mất ngữ cảnh khi xử lý mã dài hoặc phức tạp. Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc hoặc điều chỉnh không cần thiết, phá vỡ logic ban đầu.

3. Dễ gây lỗi

Mã được tạo ra có thể có lỗi cú pháp hoặc logic. Luôn luôn kiểm tra và xem xét đầu ra.

4. Tốc độ tạo mã

Việc tạo mã không phải lúc nào cũng diễn ra ngay lập tức, đặc biệt là với các yêu cầu phức tạp hoặc chi tiết, điều này có thể làm chậm quy trình phát triển.

5. Kiến thức lỗi thời

ChatGPT có thể gợi ý các thư viện hoặc thực hành lỗi thời nếu dữ liệu đào tạo của nó đã cũ.

Ví dụ: Gợi ý pip install cho một thư viện hiện nay sử dụng poetry add.

6. Thiếu khả năng gỡ lỗi

Mặc dù nó có thể giải thích lỗi, ChatGPT không thể thực thi hoặc gỡ lỗi mã trong thời gian thực, điều này hạn chế khả năng cung cấp các sửa chữa đã được kiểm tra và xác minh.

7. Phụ thuộc quá nhiều vào AI

Các lập trình viên có thể phụ thuộc quá nhiều vào ChatGPT, cản trở sự phát triển kỹ năng và khả năng giải quyết vấn đề của chính họ.

8. Tiềm năng bị lạm dụng hoặc lộ thông tin

Chia sẻ mã nhạy cảm hoặc độc quyền với ChatGPT, ngay cả khi đã ẩn danh, vẫn tiềm ẩn rủi ro về quyền riêng tư. Cần phải cẩn thận để tránh lộ thông tin quan trọng.

9. Tính tổng quát hơn là tính cụ thể

ChatGPT thường cung cấp các giải pháp chung chung có thể không hoàn toàn phù hợp với các nhu cầu lập trình cụ thể hoặc chuyên biệt.

Mẹo để tối đa hóa tiềm năng của ChatGPT

• Rõ ràng về những gì bạn cần

Đừng mơ hồ. Thay vì nói, “Giúp tôi với việc sắp xếp,” hãy thử điều gì đó như, “Viết một hàm để sắp xếp một danh sách số trong Python bằng cách sử dụng merge sort.” Càng cụ thể, phản hồi càng tốt.

• Chia nhỏ nó ra

Nếu nhiệm vụ của bạn phức tạp, hãy yêu cầu các phần nhỏ hơn để được giúp đỡ. Ví dụ, thay vì yêu cầu một ứng dụng hoàn chỉnh, hãy bắt đầu với, “Viết một hàm cho xác thực người dùng.”

• Luôn cung cấp mã để cập nhật:

Khi yêu cầu thay đổi, hãy chia sẻ chính xác đoạn mã cần điều chỉnh. Giải thích rõ ràng những gì bạn muốn thay đổi.

• Tinh chỉnh nếu cần:

Nếu phản hồi đầu tiên không hoàn toàn như bạn mong muốn, đừng lo lắng! Hãy diễn đạt lại yêu cầu của bạn hoặc yêu cầu các điều chỉnh cụ thể. Việc lặp lại thường dẫn đến kết quả tốt hơn.

• Kiểm tra mọi thứ:

Đừng chỉ sao chép và dán. Chạy mã, xem nó có hoạt động không, và thực hiện các điều chỉnh khi cần. ChatGPT có thể giúp rất nhiều, nhưng nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo.

• Cung cấp ngữ cảnh:

Hãy cho ChatGPT biết bạn đang làm việc gì. Ví dụ, hãy đề cập nếu bạn đang sử dụng React, Flask, hoặc một framework khác. Điều này giúp nó đưa ra các câu trả lời phù hợp với thiết lập của bạn.

• Học trong khi bạn đi:

Sử dụng ChatGPT không chỉ để tạo mã mà còn để học. Hãy yêu cầu nó giải thích các khái niệm hoặc lỗi. Đây là một cách tuyệt vời để xây dựng sự hiểu biết của bạn.

• Để nó xử lý những việc tẻ nhạt:

Sử dụng ChatGPT cho mã khởi tạo, thiết lập cấu hình, hoặc viết các hàm lặp lại để bạn có thể tập trung vào công việc sáng tạo hơn.

• Hợp tác với nhóm của bạn:

Chia sẻ mã mà ChatGPT tạo ra với các đồng đội để tinh chỉnh hoặc suy nghĩ thêm. Đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho các cuộc thảo luận.

• Không chia sẻ thông tin nhạy cảm:

Tránh chia sẻ khóa API, mật khẩu, hoặc mã riêng tư. Luôn giữ dữ liệu nhạy cảm an toàn.

• Nhận trợ giúp với tài liệu:

Hãy yêu cầu ChatGPT viết chú thích, tài liệu API, hoặc thậm chí là hướng dẫn người dùng. Ví dụ, “Viết JSDoc cho hàm này.”

• Cập nhật thường xuyên:

Giữ liên lạc về các tính năng hoặc tích hợp mới với ChatGPT có thể giúp công việc của bạn dễ dàng hơn.

• Cuối cùng, hãy sử dụng nó như một trợ lý, không phải là một sự thay thế:

ChatGPT ở đây để hỗ trợ bạn, không phải thay thế kỹ năng của bạn. Luôn xem xét đầu ra của nó và sử dụng chuyên môn của bạn để đưa ra quyết định cuối cùng.

Kết luận

Sử dụng ChatGPT cho lập trình có thể cảm thấy như có một trợ lý siêu thông minh luôn sẵn sàng giúp đỡ. Nó tuyệt vời cho việc suy nghĩ, viết mã khởi tạo, gỡ lỗi, và thậm chí học các framework mới. Nhưng như bất kỳ công cụ nào, nó không hoàn hảo. Nó có thể gặp khó khăn với các tác vụ dài hoặc phức tạp, đưa ra các gợi ý lỗi thời, hoặc bỏ lỡ những chi tiết nhỏ của dự án cụ thể của bạn.

Chìa khóa để tận dụng tối đa ChatGPT là coi nó như một đồng đội — hãy rõ ràng về những gì bạn cần, kiểm tra mọi thứ một cách kỹ lưỡng, và không ngừng học hỏi. Nó ở đây để tăng tốc những việc tẻ nhạt và giúp bạn tập trung vào những phần sáng tạo, thách thức của lập trình. Vì vậy, hãy để ChatGPT giảm bớt gánh nặng cho bạn, nhưng luôn giữ chuyên môn của bạn ở vị trí điều khiển!