Đây là hướng dẫn thực tế của ban biên tập về 7 công cụ AI có hiệu quả trực tiếp cho công việc kỹ thuật và CNTT cũng như đánh giá mã.
Các vấn đề thường gặp của các kỹ sư và nhân viên CNTT
đánh giá mã
Triển khai từ thông số kỹ thuật
Tự động hóa thử nghiệm
Những việc này có thể được tự động hóa một phần bằng AI. Cách tắt là chọn một trong những công cụ được đề xuất bên dưới và dùng thử.
Các công cụ AI được đề xuất dành cho kỹ sư và CNTT
- 1 GitHub Copilot 3.85 Trả phí Thích hợp cho trang web này Đọc ngữ cảnh của mã hiện có trên IDE và giảm nhu cầu hoàn thành trong quá trình triển khai và tạo mẫu thử nghiệm, khiến nó phù hợp với các trang web phát triển có số lượng PR lớn. Tạo các ý tưởng triển khai dựa trên nhận xét yêu cầu và tên hàm được sử dụng theo cách này, đồng thời điền vào các khoảng trống trong kiểm thử đơn vị, định nghĩa loại và xử lý ngoại lệ ngay tại chỗ. Tìm hiểu thêm về GitHub Copilot →
- 2 Cursor 3.85 Freemium Bạn có thể đọc toàn bộ kho lưu trữ và thảo luận về phạm vi sửa đổi, đồng thời rất giỏi trong việc chuyển đổi các thông số kỹ thuật sang triển khai nhiều tệp. Yêu cầu họ tham khảo thiết kế hiện có được sử dụng theo cách này, xác định phạm vi tác động của việc bổ sung API, sửa đổi màn hình và tái cấu trúc trước khi chỉnh sửa. Xem chi tiết con trỏ →
- 3 CodeRabbit 2.66 Freemium Nó có thể tự động tạo ra các nhận xét đánh giá về những khác biệt PR phù hợp cho mục đích này và phù hợp với những nhóm muốn giảm thời gian chờ xem xét và giám sát. Sử dụng phương pháp này để chỉ ra các lỗi, giá trị ranh giới, đặt tên và thiếu kiểm tra khi tạo yêu cầu kéo, đồng thời sử dụng phương pháp này để xác nhận ban đầu trước khi con người xem xét. Tìm hiểu thêm về CodeRabbit →
- 4 Snyk 3.64 Freemium Thích hợp cho việc này. Các lỗ hổng trong các thư viện và vùng chứa phụ thuộc có thể được phát hiện trong quá trình phát triển, giúp nó phù hợp cho việc kiểm tra bảo mật trước khi triển khai. Kết hợp nó vào CI được sử dụng theo cách này và kiểm tra các lỗ hổng npm và Docker, các phiên bản có thể sửa chữa và rủi ro cấp phép trên cơ sở PR-by-PR. Xem chi tiết về Snyk →
- 5 Mabl 3.21 Freemium Thích hợp cho mục đích này Hỗ trợ AI cho phép bạn tạo và duy trì các thử nghiệm E2E, đồng thời phù hợp để kiểm tra hồi quy của các ứng dụng web được phát hành thường xuyên. Ghi lại các tuyến đường chính được sử dụng theo cách này thông qua các hoạt động của trình duyệt và thường xuyên chạy các thử nghiệm như đăng nhập, mua hàng và cập nhật màn hình quản lý. Xem chi tiết về Mabl →
- 6 Linear AI 3.00 Freemium Thích hợp cho trang web này Dễ dàng đưa ra yêu cầu và báo cáo lỗi, đồng thời phù hợp với các trang web có yêu cầu, triển khai và đánh giá được chia thành các đơn vị công việc nhỏ. Tạo ra các vấn đề, mức độ ưu tiên và điều kiện chấp nhận từ các yêu cầu và bản ghi nhớ đặc tả được sử dụng theo cách này và phản ánh chúng trong kế hoạch chạy nước rút. Tìm hiểu thêm về AI tuyến tính →
- 7 OpenAI Codex 3.36 trả phí Tại đây, bạn có thể đọc các kho lưu trữ và thực hiện mọi thứ từ nghiên cứu đến sửa đổi một cách không đồng bộ, giúp nó phù hợp với việc sửa lỗi nhỏ và song song hóa việc xác minh triển khai. Chúng tôi chuyển các vấn đề và sự khác biệt về thông số kỹ thuật sẽ được sử dụng theo cách này, yêu cầu họ biên soạn danh sách các bản sửa lỗi, thực hiện kiểm tra và các tệp bị ảnh hưởng, đồng thời kiểm tra chúng trước PR. Tìm hiểu thêm về OpenAI Codex →
Cách sử dụng nó trong công việc kỹ thuật/CNTT
Chúng tôi đã tập hợp danh sách các nhiệm vụ phổ biến dành cho kỹ sư và CNTT với các lời nhắc mà bạn có thể thử bằng cách sao chép và dán. Chúng tôi khuyên bạn nên thử trước, sau đó viết lại từ ngữ cho phù hợp với tình hình của công ty bạn.
Từ thông số kỹ thuật đến nhiệm vụ thực hiện
Vui lòng chia nhỏ các thay đổi thông số kỹ thuật sau đây thành các nhiệm vụ triển khai giả sử có kho lưu trữ hiện có. Vui lòng gửi màn hình mục tiêu, API, DB, phối cảnh thử nghiệm và kế hoạch bộ phận PR.
Mẹo: Trước tiên hãy vượt qua các ràng buộc thiết kế hiện có
Tự kiểm tra trước khi xét duyệt PR
Vui lòng gửi đề xuất nhận xét đánh giá về sự khác biệt PR này từ các khía cạnh lỗi, ranh giới, bảo mật, thiếu thử nghiệm và khả năng đọc.
Mẹo: Chuyển sự khác biệt và các thông số kỹ thuật liên quan dưới dạng một bộ
Tạo thử nghiệm E2E
Sau khi đăng nhập, tìm kiếm danh sách thanh toán, mở thông tin chi tiết và tạo phối cảnh thử nghiệm E2E cho người soát vé xuất ra tệp PDF và các mục để kiểm tra trong trường hợp lỗi.
Mẹo: Tránh phụ thuộc vào dữ liệu sản xuất
Thuật ngữ hiện trường dành cho kỹ sư, CNTT và các mẹo đưa ra hướng dẫn cho AI
Trong công việc kỹ thuật và CNTT, các thuật ngữ như “yêu cầu”, “triển khai” và “PR” được sử dụng hàng ngày. Khi đưa ra hướng dẫn cho AI, độ chính xác sẽ tăng lên nếu bạn sử dụng đúng các thuật ngữ công việc này.
Những điều cần cẩn thận khi sử dụng AI cho kỹ sư và CNTT
- ● Không dán khóa riêng tư, DB khách hàng hoặc mã chưa được xuất bản vào AI bên ngoài
- ● Đánh giá AI không thay thế trách nhiệm thiết kế của con người
- ● Giấy phép mã nguồn mở và các lỗ hổng được xác minh riêng biệt bằng CI.
Chúng tôi tập trung vào các vấn đề cụ thể dành cho kỹ sư và CNTT. Có ba nguyên tắc cơ bản phổ biến trong ngành: không chuyển thông tin cá nhân hoặc thông tin hợp đồng trực tiếp cho AI, không gửi đầu ra trực tiếp ra bên ngoài và đảm bảo rằng các hoạt động được người phụ trách xem xét.
Các bài viết chi tiết liên quan đến kỹ thuật và CNTT
[Mới nhất năm 2026] Quy trình làm việc AI bán tự động hóa công việc kỹ thuật | Ví dụ về triển khai Zapier×ChatGPT
Bán tự động hóa công việc kỹ thuật tiết kiệm chi phí hơn so với tự động hóa hoàn toàn. Với ý nghĩ đó, chúng tôi sẽ trình bày một ví dụ triển khai kết hợp Zapier x ChatGPT, Claude Code và các AI agent. Một tập hợp các quy trình công việc có thể được sao chép trực tiếp tại địa điểm phát triển, chẳng hạn như đánh giá PR và tự động hóa thử nghiệm.
Ngày 6 tháng 6 năm 2026
[Mới nhất 2026] Hướng dẫn so sánh đầy đủ các công cụ AI dành cho kỹ sư
Từ hỗ trợ mã hóa đến tạo hình ảnh, tìm kiếm và OCR, AI được sử dụng trong lĩnh vực kỹ thuật được sắp xếp theo danh mục. Nó được cấu trúc để bạn có thể so sánh các công cụ chính trong từng lĩnh vực dựa trên giá cả và tính năng của chúng, vì vậy đây là một bản đồ tốt để sử dụng khi bạn muốn kiểm kê những gì bạn nên thêm vào môi trường phát triển của mình. Nó cũng hữu ích như một chỉ mục khi bạn muốn có được cái nhìn tổng quan nhanh chóng về các công cụ trong một lĩnh vực mới.
Ngày 29 tháng 5 năm 2026
[Mới nhất năm 2026] prompt engineering chóng là gì? Các kỹ thuật thực tế có thể được sử dụng với ChatGPT, Claude và Gemini
Chỉ cần nắm vững sáu kỹ thuật cơ bản, chất lượng câu trả lời của AI được tạo ra sẽ thay đổi đáng kể. Phiên bản mới nhất cho năm 2026 bao gồm các mẹo phù hợp với thói quen của ChatGPT, Claude và Gemini, các mẫu kinh doanh có thể được sử dụng nguyên trạng và thông tin thu nhập hàng năm dành cho các kỹ sư nhanh chóng. Nó có thể được đọc theo từng giai đoạn từ người mới bắt đầu đến người thực hành.
Ngày 1 tháng 4 năm 2026
[Mới nhất 2026] Giới thiệu phân tích dữ liệu AI cho người không phải kỹ sư | Giải thích quá trình chuyển đổi từ Excel sang AI trong 3 bước
Nếu bạn cảm thấy việc tổng hợp Excel có giới hạn, hãy để việc đó cho AI. Bằng cách sử dụng ba công cụ ChatGPT, Julius AI và Rows, tôi đã trình bày quy trình ba bước để chuyển sang phân tích dữ liệu mà không cần viết SQL hoặc Python. Dành cho những người không phải là kỹ sư trong lĩnh vực bán hàng, lập kế hoạch và hỗ trợ muốn tự mình thực hiện phân tích mà không cần dựa vào các bộ phận chuyên môn.
Ngày 22 tháng 3 năm 2026
IC SWE là gì? Ý nghĩa, trình độ và những công việc sẽ còn tồn tại trong thời đại AI (ấn bản 2026)
IC SWE là tên được đặt cho những kỹ sư không chuyển sang vai trò quản lý mà tiếp tục làm việc bằng đôi tay của mình. Chúng tôi đã sắp xếp sự khác biệt giữa các nhà quản lý, sự thăng tiến trong đường đua IC, công việc đã biến mất và công việc còn lại do mã hóa AI, so sánh 3 loại công cụ và các bước sắp xếp lại công việc trong 30 ngày.
Ngày 29 tháng 7 năm 2026
[Mới nhất năm 2026] ROI con trỏ bằng số | Hiệu quả chi phí được thể hiện qua các ví dụ của nhóm kỹ thuật
Con trỏ có giá 20 USD mỗi tháng sẽ tự bù đắp bằng cách giảm thời gian phát triển bằng cách hiển thị cho bạn những con số cụ thể bằng cách sử dụng các phép tính và công thức thực tế từ nhóm kỹ thuật của chúng tôi. Nó cũng bao gồm các điểm hòa vốn cho Pro và Ultra, cũng như các kỹ thuật thực tế để tăng thêm ROI và cung cấp một bộ tài liệu hoàn chỉnh có thể được sử dụng trực tiếp để phê duyệt và quyết định ngân sách.
Ngày 8 tháng 6 năm 2026
[Mới nhất năm 2026] Hướng dẫn đầy đủ về tuyến tính | Giải thích kỹ lưỡng về phí, cách sử dụng và sự khác biệt với Jira/Notion
Chúng tôi tóm tắt và sắp xếp các gói giá, cách sử dụng và chức năng AI của Linear, đã nhận được sự hỗ trợ từ nhóm kỹ thuật. Hướng dẫn dành cho những người được giao nhiệm vụ chọn công cụ quản lý dự án, đi sâu vào chi tiết về sự khác biệt giữa Jira và Notion và liệu có đáng để chuyển đổi từ công cụ bạn hiện đang sử dụng hay không.
Ngày 5 tháng 4 năm 2026
Giá Devin AI bắt đầu từ $20/tháng | So sánh kế hoạch kỹ sư AI tự động 5 (Phiên bản 2026)
Devin AIは月$20から使える自律型AIソフトウェアエンジニア。 Ban biên tập đã tổ chức tất cả 5 gói (Free/Pro$20/Max$200/Teams/Enterprise) được cập nhật vào tháng 4 năm 2026 từ thông tin công khai đến yêu cầu cho Cộng tác Slack/GitHub. Tìm ra kế hoạch tốt nhất trong 3 phút.
Ngày 4 tháng 4 năm 2026
Câu hỏi thường gặp
Hỏi. Sẽ tiết kiệm được bao nhiêu thời gian mỗi tháng nếu sử dụng AI làm kỹ sư/CNTT?
Câu hỏi: Công cụ AI nào phù hợp với kỹ sư/CNTT?
Câu hỏi: Tôi nên thiết kế lời nhắc dành cho kỹ sư/CNTT như thế nào?
Hỏi. Các kỹ sư/CNTT nên cẩn thận điều gì khi sử dụng AI?
Tư vấn miễn phí về việc sử dụng AI cho kỹ sư và CNTT
ban biên tập của chúng tôi sẽ cung cấp lời khuyên miễn phí từ quan điểm trung lập về cách chọn, sử dụng và triển khai các công cụ phù hợp với công việc kỹ thuật/CNTT của bạn.
Phí tư vấn/phí giới thiệu 0 yên Nhật Thường trả lời trong vòng 1 ngày làm việc
Tại sao không xem xét việc sử dụng AI trong các ngành nghề khác?
Chúng tôi đã xuất bản hướng dẫn thực hành cho 25 ngành nghề.
