Bí Kíp Viết Prompt Đỉnh Cao: Biến AI Thành "Tay Code" Chuyên Nghiên Cho Lập Trình Viên!

Lê Lân

26/06/2025

Kỹ Thuật Viết Prompt Chính Xác Cho LLMs Trong Phát Triển Node.js Và Express

Mở Đầu

Viết prompt chính xác cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giúp chuyển chúng từ công cụ “tự động điền” thành bộ máy tạo mã nguồn chất lượng cao và tin cậy.

Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, sử dụng AI để hỗ trợ xây dựng ứng dụng backend đang trở thành xu hướng nổi bật. Tuy nhiên, hiệu quả của các công cụ như GPT hay GitHub Copilot phụ thuộc rất lớn vào cách chúng ta giao tiếp, tức là viết prompt đúng chuẩn và có cấu trúc rõ ràng. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn 5 kỹ thuật quan trọng giúp tạo ra các đoạn mã Express.js dự đoán được, an toàn hơn và dễ bảo trì hơn. Các phương pháp này bao gồm từ việc đặt ngữ cảnh rõ ràng, xây dựng hợp đồng đầu ra, đến việc giới hạn dependencies hay tối ưu các bước tương tác với AI.

Chúng ta sẽ đi sâu vào từng bước thực hiện, kèm theo các ví dụ minh hoạ, tư duy thiết kế và cả mẹo khi cần dùng kỹ thuật “lazy prompting” để debug hiệu quả.

1. Đặt Ngữ Cảnh Rõ Ràng - Luôn Đặt Tên Cho Stack Của Bạn

Việc cung cấp cho AI một ngữ cảnh cụ thể và không mơ hồ sẽ hạn chế tối đa hiện tượng hallucination – khi AI tạo ra những thông tin không chính xác hoặc mất tập trung.

Tại sao phải rõ ràng?

Giúp AI hiểu bạn đang làm việc trên nền tảng gì, phiên bản nào

Cung cấp đúng thư viện sử dụng, chuẩn coding mà bạn muốn

Tuân theo các quy tắc và convention đặc thù của stack

Ví dụ bạn bắt đầu prompt bằng câu: “You are coding for Node.js >= 20, Express 5, ES modules.”

Giữ các file đang thao tác mở trên IDE cũng giúp AI có bối cảnh và dữ liệu tham khảo tốt hơn, như theo chia sẻ từ blog GitHub Copilot.

Ngữ cảnh càng cụ thể, đoạn code vì thế càng chính xác và đúng chuẩn stack của bạn.

2. Xác Định Hợp Đồng Đầu Ra Ngay Từ Đầu

Việc cung cấp cho AI định nghĩa cụ thể về giao diện hàm và cấu trúc dữ liệu trả về sẽ giúp quá trình sinh mã rõ ràng và dễ kiểm soát.

Ví dụ cụ thể

async function createUser(input) => returns {id: string, email: string, role: "admin" | "member"}

Kỹ thuật chain-of-thought prompting (lập luận từng bước) giúp AI suy nghĩ về logic xác thực dữ liệu trước khi viết mã thực thi.

Quan trọng: Mô tả chuẩn định nghĩa dữ liệu để tránh sai sót khi triển khai API.

3. Phân Tách Công Việc Thành Hai Vòng Chain-of-Thought

Chiến thuật này gồm hai lượt trao đổi với AI:

Hỏi AI: “Giải thích cách bạn sẽ triển khai chức năng X, đừng viết code ngay.”

Trả lời: “Tuyệt, giờ hãy triển khai.”

Kỹ thuật này giúp:

AI lập luận và lên kế hoạch rõ ràng trước khi code

Giảm thiểu lỗi và các đoạn diff mã lớn không cần thiết

Mã nguồn sinh ra sạch sẽ, dễ bảo trì

Việc lên kế hoạch chi tiết trước khi viết code giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính hiệu quả.

4. Sử Dụng Các Tính Năng Nâng Cao Để Cải Thiện Prompt

Các công cụ như Line0 hỗ trợ tự động hoàn thiện và nâng cấp prompt, biến một câu truy vấn đơn giản thành đoạn lệnh sâu và chi tiết hơn.

Thực hành

Viết prompt cơ bản: “Build a basic API service with auth, payment, account management, and rate limits.”

Bấm Enhance prompt để phần mềm chuyển đổi thành prompt chuẩn kỹ thuật, chi tiết về yêu cầu, quy tắc và test case

Prompt enhancement giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác khi yêu cầu AI lập trình.

5. Giới Hạn Dependencies Và Bề Mặt Bảo Mật

Hãy làm rõ những thư viện nào được phép sử dụng trong prompt để tránh AI nhập các package không cần thiết, nặng hoặc có lỗ hổng bảo mật.

Ví dụ

Use only native crypto, zod and node-fetch; no other deps.

Theo khảo sát của GitHub, 99% lập trình viên hy vọng AI sẽ giúp tăng cường bảo mật nếu prompt được thiết lập ràng buộc rõ ràng.

Kẹp hẹp phạm vi thư viện hạn chế rủi ro bảo mật và tối ưu kích thước code.

Bonus: Khi Nào “Lazy Prompting” Hiệu Quả

Andrew Ng đánh giá việc copy-paste thông điệp lỗi lập trình là một kỹ thuật nâng cao hợp lệ. Kỹ thuật này thích hợp cho:

Giai đoạn debug

Khi AI đã có đủ bối cảnh từ lịch sử chat và các file đang mở

Lazy prompting không nên dùng làm cách tiếp cận chính nhưng có thể cứu nguy khi cần nhanh.

Mẫu Prompt Toàn Diện (Copy-Paste)

You are Senior Node.js Engineer.  
Context: Node.js 22, Express 5, ESM.  
Task: Build route POST /users, GET /users with zod validation.  
Contract: input: {email:string,password:string} output: {id:string,email:string,role:"member"}  
Constraints:  
- Only use 'bcrypt' and native 'crypto'.  
- Must pass tests in tests/user.test.js.

Dữ Liệu Thực Tế Nói Gì?

63% lập trình viên chuyên nghiệp đã dùng AI mỗi ngày

Các nghiên cứu doanh nghiệp đo được 55% tốc độ hoàn thiện nhiệm vụ nhanh hơn với prompt chính xác và lặp lại

Người dùng giảm tải nhận thức và căng thẳng khi AI được hướng dẫn rõ ràng thay vì gợi ý tùy tiện

FAQ

Q: Prompt có thể dài bao nhiêu?

A: Nên giữ prompt dưới ~1.000 tokens (~4.000 ký tự) hoặc chia nhỏ yêu cầu thành nhiều đoạn chat. Hầu hết công cụ sẽ cắt ngắn truy vấn quá dài.

Q: Prompt Enhancement có đáng tin cậy không?

A: Có, đây là cách tuyệt vời để có chỉ dẫn chi tiết, tuy nhiên không phải công cụ nào cũng hỗ trợ. Các nền tảng như Line0 hoặc v0 có nút "Enhance prompt" trong trường nhập liệu.

Kết Luận

Việc viết prompt chính xác và bài bản là yếu tố then chốt để tận dụng tối đa sức mạnh của LLMs trong phát triển backend với Node.js và Express. Từ đặt ngữ cảnh rõ ràng, xác định hợp đồng trả về, phân tách các bước tương tác cho tới kiểm soát dependencies và bảo mật, mỗi yếu tố góp phần tạo ra mã nguồn sạch, hiệu quả và an toàn.

Hãy thử áp dụng các kỹ thuật này khi xây dựng backend mới hoặc tích hợp AI nhằm đảm bảo mọi đoạn code sinh ra đều đạt chuẩn tổ chức và dễ dàng bảo trì.

Tham Khảo

OpenAI Documentation – Best Practices for Prompt Design

GitHub Copilot Blog – Understanding AI Context Awareness

Line0.dev – Prompt Enhancement Tools

Survey on AI in Software Development by GitHub (2023)

Andrew Ng – Advanced Prompting Strategies and AI Debugging

Dev.to Articles – Practical AI Prompt Engineering Techniques May 1, 2024