Bóc trần sự thật về AI Coding: Cuộc đối đầu GPT vs. Claude vs. Gemini trên Lovable.dev
Lê Lân0
Đánh Giá Thực Tế Về Các Mô Hình AI Lập Trình Qua Trải Nghiệm với Lovable.dev
Mở Đầu
Trong kỷ nguyên AI phát triển bùng nổ, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào lập trình phần mềm đã trở thành đề tài nóng bỏng, thu hút sự quan tâm của cộng đồng developer tận thế giới.
Tôi đã dành gần một năm trải nghiệm với lovable.dev , một nền tảng AI hỗ trợ phát triển phần mềm từ những dashboard đơn giản đến các nền tảng SaaS phức tạp. Bài viết này sẽ cùng bạn khám phá những điều thực sự hiệu quả, những giới hạn của các mô hình AI hiện nay khi áp dụng trong việc xây dựng sản phẩm thực tế. Đặc biệt, trong sự kiện AI Showdown cuối tuần này với quyền truy cập không giới hạn vào OpenAI, Anthropic và Google Gemini trên lovable, đây là thời điểm tuyệt vời để hiểu sâu hơn về thực tế lập trình cùng AI.
Hiểu Rõ Thực Tế: AI Có Thể Viết Code Nhưng Không Phải Xây Phần Mềm Hoàn Chỉnh
Viết Code và Xây Dựng Phần Mềm Là Hai Khía Cạnh Khác Biệt
Nhiều người bị cuốn theo việc AI có thể tạo ra một component React hoàn chỉnh, nhưng phần lớn thời gian lại dành cho việc debug vì code không tích hợp trơn tru với hệ thống hiện có.
Giới Hạn Cốt Lõi Của Các Mô Hình AI
- AI chủ yếu dựa trên thuật toán nhận diện mẫu, không hiểu sâu về logic nghiệp vụ hay technical debt
- Không biết lý do bạn đưa ra quyết định kiến trúc đặc biệt cách đây vài tháng
Điểm nổi bật của lovable.dev là giải quyết được vấn đề toàn bộ stack: gồm frontend, backend, database, và deployment được tích hợp một cách hoàn chỉnh. Điều này tạo ra sự khác biệt lớn so với các công cụ AI viết code tập trung riêng lẻ từng chức năng.
Đánh Giá Các Mô Hình AI Lập Trình Chính
OpenAI (GPT) – Dao Đa Năng Nhưng Đôi Khi Gây Rắc Rối
Điểm Mạnh
- Rapid prototyping: 80% MVP trong 2 giờ.
- Loại bỏ boilerplate: CRUD, API endpoints, form cơ bản cực kỳ hiệu quả.
- Giải thích code: Phân tích chức năng phức tạp tốt hơn tài liệu.
- Chuyển đổi ngôn ngữ: Python sang JS, SQL sang MongoDB,...
- Tạo test: Viết unit test khá chính xác.
- Giao tiếp tự nhiên: Phù hợp với việc thay đổi yêu cầu nhanh chóng.
Điểm Yếu
- Mất phương hướng khi đoạn hội thoại dài.
- Quên xử lý các trường hợp ngoại lệ.
- Hiệu năng code đôi khi rất thấp.
- Kết nối các thành phần phức tạp dễ hỏng.
- Không nhất quán trong dự án dài hạn.
Ví dụ: GPT tạo xong hệ thống đăng nhập với JWT, form đẹp, nhưng mất 2 ngày sửa lỗi session bug vì không hỗ trợ tốt các trường hợp đăng nhập đồng thời hay refresh token.
Chiến Lược Prompt Hiệu Quả
Đừng chỉ bảo AI “build user authentication” mà hãy rất cụ thể:
- Tạo route API NextJS cho login, POST email/password
- Xác thực với bảng user supabase
- Trả JWT token 24h
- Trả lỗi 401 khi sai credentails
- Giới hạn rate request lỗi
Anthropic Claude – Người Thợ Tỉ Mỉ, Chất Lượng Cao
Ưu Điểm Nổi Bật
- Khả năng suy luận phức tạp, logic đa bước.
- Giữ được ngữ cảnh lâu dài trong nhiều tin nhắn.
- Có ý thức bảo mật: validation, ngăn chặn injection, lỗi hợp lý.
- Review code và đề xuất kiến trúc kỹ càng.
- Trung thành với quyết định kiến trúc xuyên suốt dự án.
Hạn Chế
- Tốc độ chậm hơn GPT.
- Ít sáng tạo, không phá cách nhiều.
- Đôi khi từ chối code hợp lệ vì quá thận trọng.
- Giải thích dài dòng đôi khi không cần thiết.
Ví dụ: Khi xây hệ thống thanh toán Stripe, Claude thêm webhook verification, idempotency keys, log lỗi, retry logic — các chi tiết sản xuất mà GPT thường bỏ qua.
Cách Tận Dụng Claude
- Dán toàn bộ cấu trúc dự án để tận dụng ngữ cảnh dài.
- Yêu cầu review bảo mật.
- Trao đổi kiến trúc trước khi code lớn.
- Tái cấu trúc code nhằm nâng cao chất lượng.
Google Gemini – Thần Tốc Nhưng Cần Định Hướng Rõ Ràng
Điểm Mạnh
- Tốc độ tạo code gần như tức thì.
- Chính xác toán học, thuật toán phức tạp.
- Tự nhiên tối ưu về hiệu suất.
- Tích hợp mượt với Google Cloud.
- Có khả năng đa phương tiện, tạo code từ UI mockup hoặc sơ đồ.
Vấn Đề Cần Lưu Ý
- Rất nhạy cảm với prompt, thay đổi chút là sai khác lớn.
- Ít khả năng tương tác, không thích hợp hội thoại back-and-forth.
- Thiếu giải thích chi tiết.
- Khó xử lý dự án lớn, phức tạp.
- Chất lượng không đồng đều, lúc rất tốt lúc trượt.
Ví dụ: Gemini nhanh chóng tạo thuật toán sort tối ưu, nhưng khi yêu cầu chỉnh nhỏ thì lại viết lại toàn bộ code thay vì sửa đổi.
Kỹ Thuật Tối Ưu Gemini
- Cấu trúc prompt rõ ràng: yêu cầu, giới hạn, output mong muốn.
- Đưa yêu cầu hiệu suất từ đầu.
- Ví dụ rõ ràng input/output.
- Yêu cầu tối ưu cụ thể về thời gian, bộ nhớ.
- Rất chi tiết khi phải điều chỉnh.
Những Thách Thức Mọi Mô Hình Đều Đang Đối Diện
Thách Thức | Mô Tả | Tác Động |
|---|---|---|
Quản lý state | Phức tạp với các luồng state đa provider, race condition | Các action tách biệt không đồng bộ trạng thái |
Chạy async | Promise chain, call API song song, xử lý lỗi mạng chậm | Code chỉ chạy được happy path, dễ crash |
Dữ liệu thực tế | API trả kết quả không chuẩn, thiếu trường dữ liệu | Cần hướng dẫn rõ hoặc sửa lỗi thủ công |
Hiệu năng với quy mô lớn | Chỉ chạy tốt dữ liệu nhỏ, vỡ khi vài ngàn bản ghi | Cần pagination, virtualization do con người xử lý |
Kiểm thử tích hợp | Unit test tốt, test tích hợp và end-to-end khó thực hiện | Phụ thuộc nhiều vào can thiệp thủ công |
Note: AI vẫn còn cần sự giám sát liên tục để đảm bảo chất lượng phần mềm và ổn định trên môi trường sản xuất.
Quy Trình Làm Việc Hiệu Quả Với Các Mô Hình AI
- Giai đoạn 1: Lập kế hoạch kiến trúc (Claude)
- Thiết kế hệ thống, phân tích trade-offs, lấy ý kiến kiến trúc.
- Giai đoạn 2: Rapid prototyping (OpenAI GPT)
- Tạo UI, CRUD, thử nghiệm nhanh, linh hoạt thay đổi yêu cầu.
- Giai đoạn 3: Tối ưu và thuật toán (Gemini)
- Viết thuật toán phức tạp, tối ưu hiệu năng.
- Giai đoạn 4: Review bảo mật & refactor (Claude)
- Kiểm tra bảo mật, hoàn thiện code, cải thiện chất lượng.
Sức Mạnh Của Lovable.dev Trong Việc Giúp AI Phát Triển Phần Mềm Thực Tế
Sự Khác Biệt Của Platform Toàn Diện
- Hiểu rõ toàn bộ ứng dụng, từ frontend đến backend.
- Giảm lỗi tích hợp vì mô hình hiểu mối quan hệ giữa các phần.
- Tự động hoá deployment và hosting giúp đội ngũ tập trung vào phát triển.
Tích Hợp Supabase - Ưu Thế Lớn
Mô Hình | Tương Tác Với Supabase | Mức độ tận dụng tính năng |
|---|---|---|
Claude | Hiểu sâu về Row Level Security, Edge Functions | Tận dụng tối đa khả năng bảo mật và realtime |
GPT | Có tạo code Supabase nhưng đôi lúc chưa best practice | Cần kiểm tra và sửa lỗi nhất định |
Gemini | Chính xác về kỹ thuật nhưng ít khai thác đặc thù | Ít tận dụng các chức năng nâng cao |
Phân Tích Dự Án Thực Tế: SaaS Analytics Dashboard
Phạm Vi Dự Án
- Đăng nhập phân quyền
- Dashboard phân tích real-time
- Xuất dữ liệu
- Thanh toán Stripe tích hợp webhook
- Thiết kế responsive
Chiến Lược Sử Dụng Mô Hình
Mô Hình | Vai Trò Chính | Tỷ Lệ Thời Gian |
|---|---|---|
Claude | Kiến trúc hệ thống, bảo mật, refactor code | 40% |
GPT | Các component React, API endpoint, CRUD đơn giản | 50% |
Gemini | Thuật toán phức tạp, tối ưu hiệu suất biểu đồ | 10% |
Kết Quả
- Tổng thời gian phát triển: ~40 giờ (giảm 50% nhờ AI)
- Code AI tạo ra chiếm 60%
- Thời gian debug: ~25% tổng thời gian
- Tính năng sản xuất chuẩn: 95%, chỉ cần chỉnh sửa nhẹ
Chiến Lược Tiết Kiệm Credits Khi Sử Dụng Lovable
- Soạn prompt ngoài nền tảng để tối ưu nội dung.
- Gộp nhiều yêu cầu liên quan thành một prompt.
- Sử dụng chế độ review code để cải tiến code hiện có.
- Khai thác lịch sử chat, tránh nhắc lại ngữ cảnh.
- Rất chi tiết trong yêu cầu, tránh lặp lại sửa chữa.
- Sử dụng trình chỉnh sửa giao diện trực quan thay vì prompt code UI.
Sự Thật Không Thoải Mái Về Phát Triển Code Với AI
- AI không thay thế lập trình viên, mà thay đổi cách làm việc.
- Developer giờ tập trung vào kiến trúc hệ thống, review code, và trải nghiệm người dùng hơn.
- Lập trình viên junior chỉ biết triển khai từ bản mô tả chi tiết sẽ có nguy cơ tụt hậu.
- Lập trình viên có kỹ năng hệ thống, trade-offs và giao tiếp tốt với AI sẽ càng giá trị hơn.
Nhìn Về Tương Lai: Lập Trình AI Trong Năm 2025
- AI ngày càng mạnh mẽ với các mô hình đời mới như Claude Opus 4, GPT-5 Arrakis với hàng chục nghìn tỷ tham số.
- Dù vậy, các giới hạn cơ bản vẫn còn: hiểu nghiệp vụ, quyết định sản phẩm, tích hợp hệ thống phức tạp cần người điều phối.
- Yếu tố then chốt là tạo môi trường hợp tác tốt giữa con người và AI.
Kết Luận
Việc thử nghiệm các mô hình AI lập trình thực tế qua lovable.dev cho thấy sự khác biệt lớn giữa lý thuyết và thực tế. Mỗi mô hình sở hữu điểm mạnh riêng và những hạn chế nhất định. Kết hợp chúng trong quy trình phù hợp, tận dụng sức mạnh của lovable giúp phát triển phần mềm nhanh, chất lượng và đáng tin cậy hơn nhiều.
Lời khuyên quan trọng: AI là công cụ hỗ trợ tuyệt vời nhưng không thể thay thế hoàn toàn con người trong xây dựng phần mềm sản xuất. Hãy coi AI như một đồng đội thông minh cần hướng dẫn và giám sát cẩn thận.
Bạn đã thử với các mô hình nào? Kinh nghiệm của bạn ra sao? Hãy chia sẻ hoặc thử sức tại AI Showdown cuối tuần này với lượt truy cập miễn phí trên lovable.dev!
Tham Khảo
- OpenAI GPT-4 Documentation, 2024
- Anthropic Claude Technical Whitepaper, 2024
- Google Gemini Release Notes, 2024
- Báo cáo thị trường AI lập trình 2023, Gartner
- Các bài viết chuyên sâu trên Medium và GitHub về AI code assistant June 1, 2024
1
100%
Loading...