Visual Studio Code

Visual Studio Code là trình soạn thảo code gọn nhẹ nhưng mạnh mẽ chạy trên máy tính, có sẵn cho Windows, macOS và Linux. VSCode đi kèm với sự hỗ trợ tích hợp cho JavaScript, TypeScript, Node.js và có một hệ sinh thái mở rộng phong phú cho các ngôn ngữ khác (như C++, C#, Java, Python, PHP, Go).

Các trường hợp sử dụng và phạm vi triển khai Visual Studio Code

Tất cả các nhà phát triển frontend sử dụng VSCode để viết Javascript/HTML/CSS. Nhưng hơn thế nữa, khoảng một nửa số nhà phát triển backend cũng sử dụng VSCode để viết code Scala!

Trong khi VSCode và các trình soạn thảo tương tự được đánh giá cao, như Sublime Text và Atom, thường được các lập trình viên sử dụng cho những ngôn ngữ thông dịch (interpreted language), thì VSCode rất mạnh mẽ và tuyệt vời, ngay cả đối với những lập trình viên backend, để viết Scala, một ngôn ngữ biên dịch (compiled language) điển hình. VSCode làm cho việc viết tất cả các loại code dễ dàng hơn nhiều.

Ưu và nhược điểm của Visual Studio Code

Ưu điểm:

• Phát triển rất tích cực với sự hỗ trợ của Microsoft. Các tài liệu chính thức được duy trì tốt.
• Có sự hỗ trợ rất tích cực của cộng đồng với tất cả các plugin bạn cần. Nếu gửi một lỗi trên repo GitHub, bạn thường sẽ nhận được phản hồi trong vòng 4 ngày.
• Đối với một ứng dụng electron, tốc độ của VSCode rất cao, gần như tương đương với ST3 được xây dựng nguyên bản.

Nhược điểm:

• Tương tự như tất cả các ứng dụng electron khác, bộ nhớ và mức sử dụng pin của VSCode khá tệ.
• Không có git merge, điều mà nhiều người mong đợi, vì ST3 và Atom có ​​khả năng làm điều đó.
• Các phím tắt mặc định không có ý nghĩa và người dùng phải cấu hình lại gần như tất cả chúng.

Nếu sử dụng Visual Studio Code, các kỹ sư sẽ mất ít thời gian hơn để “chiến đấu” với trình soạn thảo code. Bên cạnh đó, các kỹ sư mới cũng muốn sử dụng VSCode để tăng tốc nhanh, vì cấu hình và plugin có thể được sao chép nhanh chóng từ máy này sang máy khác.

Sử dụng AI trong Visual Studio Code

Sử dụng AI trong Visual Studio Code để hiểu code lạ, sửa lỗi và xây dựng các tính năng. Đối với các tác vụ liên quan đến nhiều file và công cụ, một agent có thể tự động tìm kiếm code liên quan, thực hiện thay đổi và chạy kiểm thử mà không cần bạn phải trực tiếp chỉ đạo từng bước tìm kiếm, chỉnh sửa hay chạy thử. Bạn chỉ cần mô tả kết quả mong muốn, xem xét các thay đổi và xác nhận kết quả cuối cùng.

Làm việc với agent ngay trong cùng workspace với trình soạn thảo, terminal, các bài kiểm thử và trình gỡ lỗi (debugger) của bạn. Bạn có thể kiểm tra các thay đổi và xem xét lỗi mà không cần chuyển code hay kết quả lệnh sang một ứng dụng trò chuyện riêng biệt. Đối với các câu hỏi hoặc chỉnh sửa cụ thể, bạn có thể sử dụng tính năng chat, inline chat hoặc các gợi ý mà không cần giao phó toàn bộ tác vụ cho agent.

Đối với công việc lập trình hàng ngày và các tác vụ cần agent, hãy bắt đầu với Copilot harness để khám phá code, lên kế hoạch thay đổi, triển khai tính năng và chạy kiểm thử. Được xây dựng dựa trên GitHub Copilot SDK, cơ chế này giúp đảm bảo hành vi nhất quán trên VS Code, GitHub Copilot CLI và ứng dụng GitHub Copilot. Bạn có thể tiếp tục phiên làm việc hiện tại trong giao diện Chat hoặc cửa sổ Agents, cũng như tìm và tiếp tục các phiên làm việc được tạo từ GitHub Copilot CLI hoặc ứng dụng GitHub Copilot .

Hãy chọn một agent harness khác khi bạn cần các công cụ hoặc workflow đặc thù của chúng, hoặc giao phó một tác vụ độc lập cho agent chạy trên nền tảng đám mây (cloud agent).

Bắt đầu với hướng dẫn nhanh về agent

Nếu bạn mới làm quen với cả VS Code và AI, trước tiên hãy cài đặt trình soạn thảo và mở một không gian làm việc. Nếu bạn đã có kinh nghiệm sử dụng agent, hãy bỏ qua dự án mẫu và chuyển thẳng sang lộ trình nhanh dành cho người dùng đã có kinh nghiệm. Để nhận hỗ trợ từ AI mà không cần giao phó toàn bộ tác vụ, bạn có thể chọn giữa các gợi ý, chỉnh sửa cụ thể, đặt câu hỏi hoặc sử dụng agent.

Hướng dẫn nhanh này sử dụng GitHub Copilot harness.

Những gì bạn có thể thực hiện với AI

Lựa chọn workflow phù hợp với tác vụ, từ việc hỗ trợ chỉnh sửa một dòng code đơn lẻ cho đến thực hiện các thay đổi phối hợp trên toàn bộ dự án.

Bạn sử dụng tính năng trò chuyện để đặt câu hỏi và hướng dẫn các agent. Bạn có thể yêu cầu agent đề xuất phương án trước khi chỉnh sửa, hoặc chọn Plan (nếu có) để có quy trình lập kế hoạch chuyên dụng.

Cách bạn làm việc với agent

Agent sử dụng mô hình ngôn ngữ để suy luận về yêu cầu của bạn và các công cụ để tác động lên môi trường phát triển của bạn. Nó thu thập ngữ cảnh, chẳng hạn như code, thông báo lỗi và kết quả kiểm thử, thay vì chỉ dựa vào các từ trong prompt của bạn.

Ví dụ, hãy yêu cầu agent sửa một bài kiểm thử bị lỗi trong khi vẫn giữ nguyên hành vi dự định:

1. Agent tìm thấy bài kiểm thử và đọc code liên quan để hiểu lỗi.
2. Nó chỉnh sửa việc triển khai hoặc các bài kiểm thử dựa trên nhiệm vụ và các ràng buộc của bạn.
3. Nó chạy các bài kiểm thử, kiểm tra kết quả và sửa đổi những thay đổi nếu cần.
4. Bạn xem xét sự khác biệt và kết quả xác thực, tự mình xác minh hành vi và quyết định giữ lại những thay đổi nào.

Quá trình suy luận, hành động và xác thực lặp đi lặp lại này chính là agent loop. Bạn có thể cung cấp thêm ngữ cảnh, chuyển hướng công việc hoặc dừng agent trong quá trình thực hiện.

Cuộc trò chuyện và công việc cho một nhiệm vụ thuộc về một phiên. Các phiên giữ ngữ cảnh và thay đổi liên quan lại với nhau để bạn có thể quay lại một nhiệm vụ hoặc quản lý các nhiệm vụ độc lập một cách riêng biệt.

Các cách làm việc với agent

Bắt đầu với giao diện phù hợp với cách bạn muốn làm việc. Bạn có thể tiếp tục các phiên được hỗ trợ giữa cửa sổ Trò chuyện và cửa sổ agent, thay vì chọn một giao diện cho mỗi nhiệm vụ.

Làm việc song song với code của bạn

Sử dụng cửa sổ Chat khi bạn đang làm việc trong một dự án đang mở. Giữ cuộc trò chuyện bên cạnh trình chỉnh sửa của bạn, kiểm tra các thay đổi khi chúng xảy ra và sử dụng trình gỡ lỗi, terminal và các bài kiểm tra như một phần của cùng một workflow. Đây là điểm khởi đầu cho hướng dẫn nhanh về agent.

Phân công và quản lý nhiệm vụ

Sử dụng cửa sổ Agents khi bạn tập trung vào việc phân công nhiệm vụ và xem xét kết quả. Quản lý nhiều phiên làm việc trên nhiều dự án, theo dõi tiến độ và mở trình chỉnh sửa khi bạn muốn làm việc trực tiếp với code.

Các cách khác để truy cập agent

Đối với công việc dựa trên terminal, hãy sử dụng GitHub Copilot CLI. Ứng dụng GitHub Copilot cung cấp trải nghiệm desktop chuyên dụng. Bạn có thể mở và tiếp tục các phiên làm việc cục bộ được hỗ trợ đã tạo trong một trong hai ứng dụng trong VS Code. Để tiếp tục phiên Copilot trong CLI, nhấp chuột phải vào phiên và chọn Resume in Terminal.

Đối với công việc không ở máy tính của bạn, hãy khám phá các cloud agent trả về yêu cầu kéo hoặc các phiên làm việc từ xa và quyền truy cập trình duyệt.

Chọn mô hình, agent và công cụ của bạn

Bắt đầu với thiết lập được đề xuất của hướng dẫn nhanh, sau đó điều chỉnh các lựa chọn riêng lẻ cho phù hợp với nhiệm vụ và dự án của bạn:

• Mô hình: Chọn một mô hình ngôn ngữ dựa trên khả năng suy luận, tốc độ và chi phí mà nhiệm vụ của bạn yêu cầu.
• Agent harness: Sử dụng agent harness được hỗ trợ, chẳng hạn như Copilot, Anthropic Claude hoặc OpenAI Codex, để có các công cụ và workflow của nó. Harness kết nối mô hình với các công cụ và quản lý phiên làm việc, vì vậy việc thay đổi bộ công cụ khác với việc chuyển đổi mô hình.
• Truy cập mô hình: Sử dụng các mô hình từ gói GitHub Copilot của bạn, sử dụng API key của riêng bạn (BYOK) hoặc kết nối với mô hình cục bộ được hỗ trợ. Các tùy chọn này cho phép bạn sử dụng tài khoản nhà cung cấp mô hình hiện có hoặc giữ cho quá trình xử lý mô hình cục bộ.
• Công cụ và tùy chỉnh: Chia sẻ các tiêu chuẩn lập trình và lệnh kiểm thử của bạn thông qua hướng dẫn dự án. Kết nối các hệ thống bên ngoài thông qua Model Context Protocol (MCP) server, đóng gói những tác vụ định kỳ dưới dạng agent skill hoặc cài đặt các plugin kết hợp những công cụ và workflow. 

Các mô hình, công cụ và tùy chỉnh có sẵn phụ thuộc vào harness đã chọn, tài khoản của bạn và chính sách của tổ chức bạn.

Nơi các công cụ chạy và nơi mô hình được lưu trữ là các lựa chọn riêng biệt. Một agent có thể chỉnh sửa các file trên máy của bạn trong khi gửi yêu cầu mô hình đến nhà cung cấp được lưu trữ.

Luôn kiểm soát

AI có thể tạo ra code không chính xác hoặc hiểu sai ý định của bạn. Bạn vẫn chịu trách nhiệm quyết định những thay đổi nào sẽ được đưa vào codebase của mình.

• Xem xét trước khi tích hợp. Các agent có thể lưu các chỉnh sửa trực tiếp vào thư mục phiên hoặc worktree. 
• Kiểm soát hành động và chuyển hướng công việc. Sử dụng quyền và phê duyệt để quyết định hành động nào cần xác nhận. Bạn có thể điều hướng hoặc dừng một yêu cầu, nhưng việc dừng không hoàn tác các hành động đã hoàn thành hoặc những thay đổi đối với các dịch vụ bên ngoài.
• Hiểu về sự cô lập. Worktree của Git giữ cho các thay đổi code được tách biệt, nhưng không phải là ranh giới bảo mật. 

Trước khi sử dụng các agent trong một dự án hiện có, hãy xem xét các tiêu chuẩn bảo mật được khuyến nghị. Trên thiết bị được quản lý, tổ chức của bạn có thể hạn chế các agent, mô hình và công cụ khả dụng thông qua các chính sách AI dành cho doanh nghiệp.