AI KHÔNG NGU. CONTEXT CỦA MÌNH ĐANG QUÁ TẢI.
Có lúc mình cũng bực.
Session mới bắt đầu thì mọi thứ rất ổn.
Hiểu đúng yêu cầu.
Follow đúng constraint.
Code sạch.
Khoảng 20 phút sau, bắt đầu lệch.
Sửa thứ không cần sửa.
Đổi API mình đã nói không được đổi.
Refactor những chỗ chưa cần động tới.
Và vẫn rất tự tin.
Trước đây mình nghĩ đơn giản: model chưa đủ tốt.
Nhưng dùng AI coding mỗi ngày đủ lâu, mình nhận ra vấn đề thường không nằm ở độ thông minh.
Nằm ở context.
Model không có trí nhớ dài hạn như mình tưởng.
Nó chỉ có một cửa sổ context giới hạn.
Khi session còn ngắn, constraint của mình nằm ở trung tâm.
Rõ ràng. Có trọng lượng.
Càng về sau, bàn làm việc đầy lên:
diff, log, stack trace, giải thích, debug, refactor.
Constraint không biến mất.
Nhưng nó không còn là thứ nặng nhất trong phòng nữa.
AI không quên.
Nó chỉ ưu tiên theo những gì đang chiếm nhiều không gian nhất.
Đó là lúc mình bắt đầu thấy “ngu đi”.
Thực ra là attention bị pha loãng.
Mình thấy ba kiểu lỗi lặp lại rất nhiều:
Quên constraint đã đặt từ đầu.
Drift sang việc khác khi chưa xong việc chính.
Và bịa khi thiếu thông tin.
Nhìn khác nhau, nhưng gốc đều giống nhau: context quá tải.
Coding khác chat bình thường ở chỗ dependency dày đặc.
Sai một assumption là vỡ compile.
Nên mình cảm nhận sự lệch hướng rõ hơn rất nhiều.
Từ lúc hiểu chuyện này, mình thay đổi cách làm việc với AI.
Thay vì để một session kéo dài từ design đến debug đến tối ưu,
mình bắt đầu quản lý context chủ động hơn.
Mình luôn làm rõ:
Mục tiêu thật sự của bước hiện tại là gì.
Constraint nào không được phép vi phạm.
Và đâu là phần code tối thiểu cần đưa vào context.
Mình chia nhỏ theo intent.
Hiểu yêu cầu xong là dừng.
Thiết kế xong là dừng.
Implement slice nhỏ nhất có thể chạy được.
Test xong rồi mới nói chuyện polish.
Nếu thấy bắt đầu drift, mình không cố sửa trong một context đã lộn xộn.
Mình dừng lại.
Yêu cầu snapshot trạng thái:
Đã thay đổi gì.
Đang hỏng gì.
Mục tiêu tiếp theo là gì.
Sau đó mở thread mới,
đưa đúng phần cần thiết,
giữ context gọn và có chủ đích.
Chất lượng ổn định hơn hẳn.
Điều thú vị là bài học này không chỉ dành cho AI coding.
Nó giống hệt cách một team vận hành.
Chiến lược được nói ra ở đầu quý.
Sau đó bị chìm trong deadline, bug và thay đổi scope.
Chiến lược không mất.
Nhưng nó không còn nằm ở trung tâm của context vận hành hằng ngày.
Và khi context lệch, hành vi cũng lệch.
AI chỉ làm vấn đề đó lộ ra nhanh hơn và rõ hơn.
Trước đây mình nghĩ AI sẽ làm mình code nhanh hơn.
Giờ mình thấy nó buộc mình phải làm việc có cấu trúc hơn.
Generation bây giờ rất rẻ.
Nhưng information selection mới là thứ đắt.
Nếu agent bắt đầu “ngu đi”, việc đầu tiên mình làm không phải đổi model.
Mình tự hỏi:
Context của mình có đang quá tải không?
Mình có đang trộn quá nhiều intent vào một phiên làm việc không?
Thứ quan trọng nhất có còn nằm ở trung tâm không?
Phần lớn thời gian, câu trả lời nằm ở đó.
AI không ngu.
Context của mình đang lộn xộn.
Và khi mình chỉnh lại context,
hành vi của nó thay đổi theo.
