11 AI Prompts Nâng Tầm
Kỹ Năng Lập Trình
Bộ sưu tập các mẫu câu lệnh tối ưu nhất dành cho ChatGPT/Claude. Từ Code Review, Debug, đến Refactor – Hãy tận dụng AI như một kỹ sư Staff/Principal thực thụ.
🧐 Code Review Kỹ Sư Cấp Cao
Hãy đóng vai một Kỹ sư cấp Staff tại Google với 15 năm kinh nghiệm. Đánh giá đoạn mã này để tìm: → Các lỗi ẩn và edge cases (trường hợp biên) → Nút thắt hiệu suất (Performance bottlenecks) → Lỗ hổng bảo mật → Kiến trúc kém (Architectural smells) → Những gì bạn sẽ từ chối trong một buổi PR review Hãy khắt khe. Đừng nói giảm nói tránh.
🛠️ Refactor Không Hỏng Lỗi
Tái cấu trúc (Refactor) đoạn mã này với độ chính xác tuyệt đối: 1. Liệt kê mọi hàm gọi đến mã này 2. Xác định tất cả các side effects (tác dụng phụ) và dependencies 3. Cho tôi xem sự khác biệt (diff) trước/sau 4. Giải thích những gì có thể hỏng trên production 5. Viết lộ trình chuyển đổi (migration path) Hãy coi đây là một hệ thống đang chạy thực tế, không phải project đồ chơi.
🕵️ Tìm Lỗi Như Sherlock
Khoan sửa lỗi này. Trước tiên: → Liệt kê 5 nguyên nhân gốc rễ có thể xảy ra, xếp hạng theo khả năng → Với mỗi nguyên nhân, giải thích bằng chứng nào sẽ xác nhận nó → Cho tôi biết cần log hoặc print ra cái gì để kiểm chứng → Xác định những giả định nào trong code của tôi có thể bị sai → Đề xuất bài test tối giản nhất để cô lập vấn đề Sau đó chúng ta sẽ cùng nhau sửa nó.
🏛️ Ghi Chép Quyết Định Kiến Trúc
Tôi đang lựa chọn giữa [Tùy chọn A] và [Tùy chọn B] cho [Vấn đề]. Viết tài liệu ADR bao gồm: → Bối cảnh và các ràng buộc → Sự đánh đổi (trade-offs) của từng phương pháp → Cái gì scale tốt, cái gì sẽ sập khi tải tăng gấp 10 lần → Những chi phí ẩn không ai nhắc đến → Khuyến nghị của bạn cùng lý do → Những gì bạn sẽ hối hận sau 2 năm nữa Trình bày giống như một tài liệu ADR thực tế.
🏭 Hàm Chuẩn Production
Viết hàm này như thể nó chuẩn bị được đưa lên production tại một công ty Fintech: → Đầy đủ type hints và docstrings → Validate đầu vào với các lỗi cụ thể → Log ở các cấp độ phù hợp → Xử lý lỗi cho mọi trường hợp thất bại → Unit tests bao phủ luồng chính + 5 edge cases → Các lưu ý về hiệu suất → Ghi chú về những gì có thể sai sót khi scale Không đi đường tắt. Không dùng placeholder.
🦆 Vịt Cao Su Nâng Cấp
Tôi chuẩn bị giải thích cách tiếp cận của mình cho [Vấn đề]. Đừng viết code vội. Nhiệm vụ của bạn: → Hỏi tôi 5 câu hỏi làm rõ về giả định của tôi → Chỉ ra những lỗ hổng trong lập luận của tôi → Đề xuất 2 phương pháp thay thế tôi chưa nghĩ tới → Cho tôi biết tôi đang làm phức tạp hóa vấn đề ở đâu → Cho tôi biết tôi đang đánh giá thấp điều gì Hãy làm một Kỹ sư Senior đang mentor cho Junior.
🦖 Nhà Khảo Cổ Học Codebase
Tôi vừa tham gia một codebase chưa từng thấy. Cấu trúc đây: [dán cây thư mục]. Hãy giúp tôi hiểu nó: → Đâu là điểm bắt đầu và luồng chính? → Module nào là cốt lõi, module nào là phụ? → Các pattern và quy chuẩn nào đang được dùng? → Nơi nào tôi có thể sửa đổi đầu tiên an toàn nhất? → Phần nào có vẻ là mã cũ (legacy) hoặc rủi ro? → Tôi nên hỏi team những câu hỏi gì? Hãy lập bản đồ codebase này cho tôi.
🎯 Kiểm Thử Thực Tế
Đừng viết các bài test chung chung. Hãy viết test bắt được lỗi trên production thực tế: → Edge cases từ hành vi thực tế của người dùng → Race conditions và vấn đề concurrency → Giá trị biên (Boundary) phá vỡ các giả định → Các lỗi từ dependencies bên ngoài → Regression tests cho các lỗi trong quá khứ → Performance tests cho các luồng xử lý chính Bỏ qua các assertions quá hiển nhiên. Test những gì có thể hỏng.
🚀 Giải Thích Để Release
Giải thích [khái niệm/thư viện/pattern] cho tôi theo 3 cấp độ: Cấp 1: Bản 30 giây để PM (Project Manager) có thể hiểu Cấp 2: Bản 5 phút kèm theo các ví dụ về code Cấp 3: Deep dive với trade-offs, cạm bẫy (gotchas), và khi nào KHÔNG NÊN sử dụng nó Bỏ qua mớ lý thuyết sách vở. Hãy cho tôi những gì cần thiết để ship code ngày mai.
⏱️ Thám Tử Hiệu Suất
Đoạn code này đang chạy chậm. Khoan tối ưu hóa. Hãy điều tra: → Nút thắt nằm ở đâu? CPU, Memory, I/O, hay Network? → Độ phức tạp thời gian là gì? Tệ nhất ở đâu? → Cái gì được cấp phát bộ nhớ và khi nào? → Có các truy vấn N+1 hoặc phép toán bị lặp lại không? → Một công cụ profiler sẽ tiết lộ điều gì? → Đâu là cách tối ưu rẻ nhất so với tối ưu lớn nhất? Hãy chẩn đoán trước khi kê đơn.
🔄 Migration Không Downtime
Tôi cần chuyển đổi từ [hệ thống cũ] sang [hệ thống mới] trên production. Lập kế hoạch như một Senior Infra Engineer: → Trước migration: cần xác minh và back up những gì → Chiến lược rollout: feature flags, canary, dual writes → Xác thực: cách xác nhận tính chính xác mid-flight → Kế hoạch hoàn tác (Rollback): trigger và cách thực thi → Giao tiếp: cần thông báo gì cho team → Điều gì có thể gây ra thảm họa thảm khốc Hãy coi như đây là tiền thật đang gặp rủi ro.