Hành Trình Xóa Sổ Hình Ảnh Blog Bằng AI: Copilot & Gemini 2.5 Pro Đã Giúp Tôi Thế Nào?
Lê Lân
0
Tận Dụng AI Trong Quá Trình Phát Triển Blog: Loại Bỏ Hình Ảnh Để Tối Ưu Hóa Nội Dung
Mở Đầu
Việc quản lý hình ảnh tưởng chừng là một công việc phụ trợ trong quá trình xuất bản bài viết trên blog, nhưng lại có thể trở thành điểm nghẽn lớn làm giảm hiệu suất sáng tạo.
Nhiều nhà sáng tạo nội dung thường xuyên mắc kẹt trong những công đoạn như tìm kiếm ảnh minh họa phù hợp, tạo ảnh bằng trí tuệ nhân tạo (AI), hoặc tải lên và tối ưu hóa hình ảnh. Những bước này tưởng chừng đơn giản nhưng lại kéo dài thời gian xuất bản và làm gián đoạn dòng suy nghĩ. Trong một buổi làm việc lập trình “vibe coding” gần đây, tôi đã quyết định loại bỏ hoàn toàn hình ảnh khỏi blog và thử nghiệm một cách tiếp cận tập trung vào nội dung là trọng tâm. Để giúp quá trình chuyển đổi được suôn sẻ, tôi đã sử dụng sự trợ giúp của các công cụ AI như Copilot trong VS Code và Gemini 2.5 Pro.
Bài viết này sẽ chia sẻ những trải nghiệm thực tế khi kết hợp AI cùng quy trình phát triển, những lợi ích và thử thách gặp phải, cũng như cách tôi duy trì chất lượng mã trong quá trình loại bỏ ảnh khỏi blog.
Tận Dụng AI Để Xử Lý Tác Vụ Phát Triển Thực Tế
Loại Bỏ Hình Ảnh Khỏi Giao Diện
Ban đầu, mục tiêu chính của tôi là:
Loại bỏ hoàn toàn hình ảnh khỏi trang chủ và các bài blog.
Điều chỉnh lại phần bài viết nổi bật sao cho phù hợp khi không còn ảnh minh họa.
Hỗ trợ hiển thị nhiều bài viết nổi bật để cải thiện bố cục.
Duy trì trạng thái các bài kiểm tra (tests) luôn thông qua và phát hiện kịp thời các sự cố không mong muốn.
Lưu ý quan trọng: Mặc dù AI có thể tự động xử lý nhiều thay đổi layout, việc có hệ thống kiểm tra tự động giúp phát hiện và sửa lỗi nhanh chóng, tránh các sai sót nghiêm trọng.
Việc sử dụng Copilot đã giúp hoàn thành phần lớn các sửa đổi trong layout nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, trong quá trình làm việc có một vài lần AI xảy ra lỗi như vô tình xoá nhầm các thành phần không liên quan. Nhờ có các bài test, tôi dễ dàng xác định và khôi phục những phần bị xoá hụt để đảm bảo trải nghiệm người dùng không bị ảnh hưởng.
Vai Trò Của Việc Viết Test Khi Làm Việc Với AI
Đây là phần nhấn mạnh quan trọng trong quá trình làm việc cùng AI:
AI thường sẽ đề xuất những thay đổi tối ưu, nhưng không phải lúc nào cũng hiểu hết bối cảnh chức năng của toàn bộ dự án.
Việc duy trì coverage test rộng và các bài test được thiết kế linh hoạt giúp phát hiện kịp thời các thay đổi không mong muốn.
Tôi đã cập nhật bộ locator sử dụng trong test để trở nên động hơn, không phụ thuộc vào text tĩnh, giúp các bài test bền vững trước các thay đổi giao diện.
Kinh nghiệm: Dù AI mạnh mẽ, không thể thay thế hoàn toàn vai trò của các bài kiểm tra chất lượng, đặc biệt trong môi trường mã nguồn thực tế.
Theo Dõi Buổi Làm Việc Đầy Đủ
Nếu bạn quan tâm đến cách Gemini 2.5 Pro hoạt động trong thực tế, có thể theo dõi toàn bộ phiên làm việc trên YouTube. Video ghi lại quá trình tương tác giữa người lập trình và AI trong việc:
Loại bỏ ảnh phụ thuộc
Tái cấu trúc layout
Sửa lỗi và phục hồi các thay đổi không mong muốn
Lặp lại và hoàn thiện trải nghiệm blog đơn giản, mượt mà
Các rào cản nhỏ như việc quản lý hình ảnh có thể gây trì hoãn đáng kể cho quá trình sáng tạo. Việc kết hợp AI giúp giảm thiểu những khó khăn này, hỗ trợ nhà phát triển hoàn thành công việc nhanh chóng và tập trung vào nội dung chất lượng.
Buổi làm việc “vibe coding” cùng Copilot và Gemini 2.5 Pro giúp tôi nhận ra rằng, AI không hoàn hảo nhưng là một trợ thủ đắc lực khi được sử dụng đúng cách, trong môi trường được chuẩn bị kỹ lưỡng với các bài test chất lượng. Nếu bạn chưa từng thử hợp tác cùng AI trong lập trình, đây chính là ví dụ thực tế và khả thi để bắt đầu.
Hãy cân nhắc áp dụng các công cụ AI và xây dựng hệ thống kiểm thử để cải thiện quy trình phát triển và xuất bản nội dung của bạn!