LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ xây dựng: Bản đồ mô hình thực tế

Tại sao dùng một LLM cho mọi thứ lại gây ra vấn đề

Dùng một mô hình cho mọi nhiệm vụ nghe có vẻ đơn giản. Trong thực tế, điều đó thường làm quá trình xây dựng chậm hơn, tốn kém hơn và khó tin cậy hơn. Cùng một mô hình giỏi ở suy luận sâu có thể chậm ở những việc nhỏ như viết UI copy. Và mô hình nhanh, rẻ có thể âm thầm gây ra lỗi rủi ro khi viết SQL hoặc thay đổi logic chính.

Các đội thường nhận ra vấn đề qua một vài triệu chứng lặp lại:

• Phản hồi mất quá lâu cho các nhiệm vụ nhỏ, khiến mọi người bắt đầu đa nhiệm và mất tập trung.
• Hóa đơn tăng lên vì những yêu cầu “đơn giản” lại chạy trên mô hình đắt tiền.
• Chất lượng mã dao động giữa tuyệt vời và đáng ngờ, ngay cả khi prompt trông giống nhau.
• Lập trình viên phải kiểm tra quá mức vì họ không biết khi nào mô hình có khả năng sai.

Mục tiêu không phải đi săn mô hình xịn nhất. Mục tiêu là chọn LLM phù hợp cho từng nhiệm vụ xây dựng dựa trên thứ bạn cần ngay bây giờ: tốc độ, độ chính xác, nhất quán, hay suy luận kỹ càng.

Một ví dụ nhanh: giả sử bạn đang làm một dashboard React nhỏ. Bạn dùng cùng một mô hình hàng đầu để (1) viết nhãn nút, (2) tạo component React, (3) soạn migration SQL, và (4) sửa một bug khó. Bạn sẽ trả tiền cao cho nhãn, chờ lâu hơn cho component, và vẫn cần kiểm tra thêm với SQL và sửa lỗi.

Các nền tảng như Koder.ai làm việc này dễ hơn vì bạn có thể coi việc chọn mô hình như chọn công cụ: ghép công cụ với công việc. Không có một mô hình đơn lẻ thắng cả chất lượng, độ trễ và chi phí cùng lúc, và đó là điều bình thường. Lợi ích nằm ở việc có một “mặc định theo nhiệm vụ” đơn giản để hầu hết công việc chạy nhanh hơn với ít bất ngờ hơn.

Ba thỏa hiệp: chất lượng, độ trễ và chi phí

Hầu hết người xây dựng muốn một mô hình nhanh, rẻ và luôn đúng. Trên thực tế bạn chỉ chọn được hai, và điều đó còn tùy nhiệm vụ. Nếu bạn muốn LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ xây dựng, sẽ hữu ích khi đặt tên rõ ràng cho những thỏa hiệp.

Chất lượng nghĩa là bạn nhận được kết quả đúng và có thể dùng với ít lần lặp lại hơn. Với mã, đó là logic đúng, cú pháp hợp lệ và ít tác dụng phụ ẩn. Với nội dung, đó là cách diễn đạt rõ ràng phù hợp sản phẩm và tránh những câu gây hiểu nhầm. Chất lượng cao còn có nghĩa mô hình tuân theo ràng buộc của bạn, như “chỉ thay file này” hoặc “không chạm schema database”.

Độ trễ là thời gian để có đầu ra hữu ích đầu tiên, chứ không phải tổng thời gian để hoàn thiện một câu trả lời hoàn hảo. Một mô hình trả lời trong 3 giây với thứ bạn có thể chỉnh sửa có thể đánh bại mô hình khác mất 25 giây để tạo ra câu trả lời dài mà bạn vẫn phải viết lại.

Chi phí không chỉ là giá trên mỗi yêu cầu. Chi phí ẩn là khi câu trả lời đầu tiên sai hoặc mơ hồ:

• Lặp lại thêm và hội thoại dài hơn
• Thời gian gỡ lỗi và sửa trên production
• Chạy lại test hoặc rebuild deployment
• Dán lại context bạn phải cung cấp lần nữa

Hãy tưởng tượng một tam giác: chất lượng, độ trễ, chi phí. Kéo mạnh một góc thường kéo theo những góc khác. Ví dụ, nếu chọn phương án rẻ nhất và nhanh nhất để sinh SQL, một lỗi join nhỏ có thể tốn nhiều thời gian hơn số tiền bạn tiết kiệm.

Cách quyết định đơn giản: với UI copy, chấp nhận chất lượng hơi thấp để lấy tốc độ. Với SQL, refactor và sửa lỗi, trả tiền cho chất lượng cao hơn ngay cả khi độ trễ và chi phí tăng. Các nền tảng như Koder.ai giúp việc này dễ hơn vì bạn có thể đổi mô hình theo chat và ghép mô hình với nhiệm vụ thay vì bắt một mô hình làm mọi thứ.

Các khả năng của mô hình trong công việc hằng ngày nghĩa là gì

Khi người ta nói một mô hình “giỏi X”, họ thường có ý nó tiết kiệm thời gian cho loại việc đó với ít lần lặp lại hơn. Trong thực tế, hầu hết điểm mạnh rơi vào vài nhóm:

• Viết: cách diễn đạt rõ ràng, tự nhiên, phù hợp giọng điệu, ít câu khó chịu
• Lập trình: cú pháp đúng, pattern tốt, ít import hỏng hoặc thiếu trường hợp biên
• Suy luận: giữ nhiều ràng buộc trong đầu và giải thích các đánh đổi mà không đoán mò
• Dùng công cụ: theo định dạng, gọi hàm gọn gàng và tuân thủ hướng dẫn chặt

Độ dài context quan trọng hơn nhiều người nghĩ. Nếu prompt ngắn và tập trung (một component, một truy vấn, một bug), các mô hình nhanh thường làm tốt. Nếu bạn cần mô hình dùng nhiều mã sẵn có, yêu cầu hoặc quyết định trước đó, context dài giúp vì giảm chi tiết bị “quên”. Bù lại, context dài làm tăng chi phí và độ trễ, nên chỉ dùng khi thực sự ngăn được lỗi.

Độ tin cậy là một sức mạnh ẩn. Một số mô hình tuân thủ hướng dẫn (định dạng, phong cách, ràng buộc) nhất quán hơn. Nghe có vẻ nhàm, nhưng điều đó giảm việc làm lại: ít “hãy viết lại bằng TypeScript”, ít file thiếu, ít bất ngờ trong SQL.

Quy tắc đơn giản: trả cho chất lượng khi lỗi có giá đắt. Nếu một lỗi có thể làm hỏng production, rò rỉ dữ liệu hoặc tốn hàng giờ debug, chọn mô hình cẩn thận hơn ngay cả khi nó chậm hơn.

Ví dụ, viết microcopy cho nút có thể chấp nhận vài lần lặp. Nhưng thay đổi luồng thanh toán, migration database hoặc kiểm tra xác thực là lúc bạn muốn mô hình thận trọng và nhất quán, dù chi phí mỗi lần chạy cao hơn. Nếu bạn dùng nền tảng như Koder.ai hỗ trợ nhiều họ mô hình, việc đổi mô hình sẽ có lợi rất nhanh.

Bản đồ nhiệm vụ thực tế (dùng gì khi nào)

Nếu muốn LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ, hãy ngừng nghĩ bằng tên mô hình và bắt đầu nghĩ theo “tầng”: nhanh-rẻ, cân bằng, và ưu tiên suy luận. Bạn có thể kết hợp các tầng trong cùng một project, thậm chí trong cùng một feature.

Đây là bản đồ đơn giản để đặt cạnh backlog:

Quy tắc hữu ích: chạy “rẻ” khi lỗi dễ phát hiện, và “mạnh” khi lỗi đắt đỏ.

An toàn trên mô hình nhanh: chỉnh copy, sửa UI nhỏ, đổi tên, hàm helper đơn giản và format. Rủi ro trên mô hình nhanh: mọi thứ chạm dữ liệu (SQL), auth, thanh toán, hoặc refactor xuyên file.

Một luồng thực tế: bạn yêu cầu một trang Settings mới. Dùng mô hình cân bằng để phác thảo component React. Chuyển sang mô hình ưu tiên suy luận để xem xét state handling và các edge case. Rồi dùng mô hình nhanh để hoàn thiện văn bản UI. Trong Koder.ai, các đội thường làm điều này trong một chat bằng cách gán bước khác nhau cho mô hình khác nhau để không tốn credit ở nơi không cần.

Quy tắc trộn nhanh

• Phác thảo nhanh, kiểm chứng chậm.
• Dùng mô hình ưu tiên suy luận cho bất cứ thứ gì bạn không thể “đánh mắt” kiểm tra.
• Giữ một mô hình cho cả quá trình refactor để tránh lệch phong cách.
• Sau sửa chữa, nhờ mô hình thứ hai review các tác dụng phụ bị bỏ sót.

UI copy và nội dung sản phẩm: ưu tiên tốc độ, kèm QA nhanh

Với UI copy, mục tiêu thường là rõ ràng chứ không phải sáng tạo tuyệt tác. Mô hình nhanh, chi phí thấp là mặc định tốt cho microcopy như nhãn nút, trạng thái rỗng, trợ giúp, thông báo lỗi và bước onboarding ngắn. Bạn có được nhiều vòng lặp nhanh, điều này quan trọng hơn cách diễn đạt hoàn hảo.

Dùng mô hình mạnh hơn khi hệ quả lớn hơn hoặc ràng buộc chặt: đồng bộ giọng điệu trên nhiều màn hình, viết lại phải giữ nghĩa chính xác, văn bản nhạy cảm (thanh toán, quyền riêng tư, bảo mật), hoặc bất cứ thứ gì có thể bị đọc như một lời hứa. Nếu muốn chọn LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ, đây là nơi dễ tiết kiệm thời gian và credit: bắt đầu nhanh, nâng cấp khi cần.

Mẹo prompt cải thiện kết quả hơn việc đổi mô hình:

• Dán 3–5 ví dụ về giọng thương hiệu của bạn (ngắn là được).
• Liệt kê các cụm từ cấm mà sản phẩm không bao giờ dùng.
• Chỉ rõ mức đọc và giới hạn độ dài (ví dụ dưới 60 ký tự).
• Cung cấp ngữ cảnh UI chính xác (màn hình, mục tiêu người dùng, điều gì xảy ra tiếp theo).

QA nhanh tốn một phút nhưng ngăn hàng tuần sự nhầm lẫn nhỏ. Trước khi ship, kiểm tra:

• Mơ hồ: người dùng có thể hiểu theo hai cách không?
• Lời hứa: có cam kết kết quả bạn không thể đảm bảo không?
• Thuật ngữ: dùng cùng từ ở mọi nơi không (ví dụ “snapshot” vs “backup”)?
• Giọng điệu: bình tĩnh khi lỗi và trực tiếp trên nút?
• Localization: khi dịch sang ngôn ngữ khác có còn hợp lý không?

Ví dụ: trong Koder.ai, mô hình nhanh có thể soạn tooltip nút “Deploy”, rồi mô hình mạnh hơn chỉnh lại nội dung trang giá để duy trì nhất quán giữa Free, Pro, Business và Enterprise mà không thêm lời hứa mới.

React components: chọn đúng cho độ chính xác hơn sáng tạo

Với React components, mô hình nhanh nhất thường chỉ "đủ tốt" khi phạm vi bề mặt nhỏ: một biến thể nút, sửa spacing, một form đơn giản hai trường, hoặc đổi layout flex sang grid. Nếu bạn có thể review kết quả trong dưới một phút, tốc độ thắng.

Ngay khi state, side effect, hoặc tương tác người dùng thực xuất hiện, chọn mô hình code mạnh hơn dù tốn kém. Thời gian thêm thường rẻ hơn sửa một component không ổn định sau này. Điều này quan trọng nhất với quản lý state, tương tác phức tạp (kéo-thả, tìm kiếm debounce, luồng nhiều bước), và accessibility, nơi câu trả lời tự tin nhưng sai sẽ tốn nhiều giờ.

Trước khi mô hình viết code, cho nó các ràng buộc. Một spec ngắn ngăn component “sáng tạo” không phù hợp app:

• Dùng TypeScript và phiên bản React mục tiêu
• Định nghĩa API component (props, events, giá trị mặc định)
• Liệt kê trạng thái UI (loading, empty, error, disabled)
• Ghi rõ yêu cầu accessibility (bàn phím, ARIA, thứ tự focus)
• Nhắc edge cases (text dài, mạng chậm, click đôi)

Ví dụ thực tế: xây “UserInviteModal”. Mô hình nhanh có thể phác thảo layout và CSS. Mô hình mạnh hơn nên xử lý validate form, request bất đồng bộ invite, và ngăn submit trùng lặp.

Yêu cầu đầu ra theo định dạng để nhận được thứ có thể deploy, không chỉ mớ code:

• Chỉ mã component (không placeholder không biên dịch được)
• Giải thích ngắn về phần khó (state, effect, memo)
• Kế hoạch test nhỏ (nhấn gì và mong kết quả)
• Ghi chú kiểm tra accessibility (thứ tự tab, focus trap, label)

Nếu dùng Koder.ai, hãy yêu cầu tạo snapshot trước khi tích hợp. Vì thế nếu mô hình "độ chính xác" gây lỗi tinh vi, rollback chỉ là một bước thay vì dự án dọn dẹp. Cách này phù hợp tư duy LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ: trả cho độ sâu chỉ ở nơi lỗi đắt.

Nhiệm vụ SQL: ưu tiên chính xác và an toàn

SQL là nơi một lỗi nhỏ có thể thành vấn đề lớn. Một truy vấn “trông đúng” vẫn có thể trả về hàng sai, chạy chậm hoặc chỉnh dữ liệu bạn không định chạm tới. Với công việc SQL, mặc định là chính xác và an toàn trước, rồi mới lo tốc độ.

Dùng mô hình mạnh hơn khi truy vấn có join khó, window function, chuỗi CTE, hoặc bất cứ thứ gì nhạy cảm về hiệu năng. Tương tự với thay đổi schema (migrations), thứ tự và ràng buộc quan trọng. Mô hình rẻ, nhanh thường ổn cho SELECT đơn giản, lọc cơ bản và scaffolding CRUD nơi bạn có thể nhanh chóng kiểm tra kết quả.

Prompt giúp tránh SQL sai

Cách nhanh nhất để có SQL đúng là loại bỏ đoán mò. Bao gồm schema (bảng, khóa, kiểu), cấu trúc đầu ra bạn cần (các cột và ý nghĩa), và vài hàng mẫu. Nếu bạn xây trên PostgreSQL (thường gặp trong dự án Koder.ai), hãy nói rõ vì cú pháp và hàm khác nhau giữa các DB.

Một ví dụ prompt nhỏ hiệu quả:

“PostgreSQL. Bảng: orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email). Trả về: email, total_spend_cents, last_order_at cho users có ít nhất 3 orders trong 90 ngày qua. Sắp theo total_spend_cents desc. Bao gồm indexes nếu cần.”

Trước khi chạy, thêm kiểm tra an toàn nhanh:

• Yêu cầu preview SELECT trước mọi UPDATE/DELETE.
• Bắt buộc có WHERE cho ghi (hoặc cho phép rõ ràng thay đổi toàn bảng).
• Yêu cầu transaction và kế hoạch rollback cho migration.
• Hỏi về edge case (NULL, duplicate, timezone).
• Yêu cầu mô tả vì sao khóa join là đúng.

Cách tiếp cận này tiết kiệm thời gian và credit hơn việc chạy các câu trả lời “nhanh” mà sau đó bạn phải undo.

Refactor: chọn mô hình cẩn thận và nhất quán

Refactor trông dễ vì không xây mới. Nhưng rủi ro vì mục tiêu là giữ hành vi cũ. Mô hình hay sáng tạo, sửa quá nhiều, hoặc “cải tiến” logic có thể âm thầm phá các edge case.

Với refactor, ưu tiên mô hình theo ràng buộc, giữ sửa đổi nhỏ và giải thích vì sao mỗi thay đổi an toàn. Độ trễ kém quan trọng hơn sự tin tưởng. Trả thêm một chút cho mô hình cẩn thận thường tiết kiệm hàng giờ debug sau đó, đó là lý do hạng mục này quan trọng trong bản đồ LLM cho từng nhiệm vụ.

Cách prompt an toàn cho refactor

Hãy rõ ràng về những gì không được thay đổi. Đừng giả định mô hình tự suy ra từ context.

• Liệt kê ràng buộc cứng: public API, props shape, routes, DB schema, outputs, và thông báo lỗi
• Nói rõ “giữ cùng hành vi” nghĩa là gì: test vẫn pass, cùng trạng thái UI, cùng kết quả truy vấn
• Yêu cầu diff tối thiểu: “không đổi tên trừ khi cần” và “không thay đổi chỉ vì format”
• Bắt buộc self-check ngắn: “liệt kê rủi ro thay đổi hành vi trước khi viết code”

Yêu cầu kế hoạch trước (rồi mới code)

Một kế hoạch ngắn giúp bạn phát hiện nguy cơ sớm. Hỏi về: bước thực hiện, rủi ro, file sẽ thay đổi và cách rollback.

Ví dụ: bạn muốn refactor một form React từ logic state phân tán sang reducer. Mô hình cẩn thận nên đề xuất các bước di chuyển, ghi chú rủi ro quanh validate và trạng thái disabled, và đề nghị chạy test hiện có (hoặc thêm 2–3 test nhỏ) trước lần chạy cuối.

Nếu làm trong Koder.ai, chụp snapshot trước refactor và một snapshot sau khi test pass, để rollback chỉ một click nếu có vấn đề.

Sửa lỗi: suy luận quan trọng hơn tốc độ

Khi sửa bug, mô hình nhanh nhất hiếm khi là đường đi nhanh nhất để xong. Sửa bug chủ yếu là đọc: bạn cần hiểu mã hiện có, liên kết với lỗi và thay đổi ít nhất có thể.

Một workflow tốt giống nhau với mọi stack: tái hiện lỗi, cô lập vị trí xảy ra, đề xuất sửa nhỏ nhất an toàn, verify nó, rồi thêm một guard nhỏ để tránh lặp lại.

Với mục “LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ”, đây là lúc chọn mô hình nổi bật về suy luận cẩn thận và đọc mã tốt, dù tốn hơn hoặc chậm hơn.

Để nhận câu trả lời hữu ích, cung cấp đầu vào đúng: một prompt “nó crash” mơ hồ thường dẫn đến đoán mò.

• Văn bản lỗi và stack trace chính xác (nguyên văn)
• Các bước tái hiện (click-by-click hoặc gọi API)
• Hành vi mong đợi vs thực tế
• File hoặc hàm liên quan (và config/env liên quan)
• Những gì bạn đã thử rồi (để nó không lặp lại)

Yêu cầu mô hình giải thích chẩn đoán trước khi sửa code. Nếu nó không chỉ rõ dòng lỗi hoặc điều kiện hỏng, thì chưa sẵn sàng patch.

Sau khi đề xuất sửa, yêu cầu checklist xác minh ngắn. Ví dụ, nếu form React gửi hai lần sau refactor, checklist nên gồm UI và API behavior.

• Xác nhận bug biến mất bằng cùng bước tái hiện
• Chạy các unit/integration test gần nhất (hoặc thêm một test nhỏ)
• Kiểm tra các luồng liên quan dùng cùng code path
• Xem log để tìm warning hoặc error mới
• Thử một edge case vốn có rủi ro trước đó

Nếu dùng Koder.ai, chụp snapshot trước khi áp thay đổi, rồi verify và rollback nhanh nếu sửa tạo issue mới.

Từng bước: cách chọn mô hình cho nhiệm vụ cụ thể

Bắt đầu bằng cách đặt tên công việc bằng từ đơn giản. “Viết onboarding copy” khác với “fix flaky test” hay “refactor form React”. Nhãn quan trọng vì nó cho biết mức nghiêm ngặt cần cho đầu ra.

Tiếp theo, chọn mục tiêu chính cho lần chạy này: bạn cần câu trả lời nhanh nhất, chi phí thấp nhất, hay ít lần lặp lại nhất? Nếu ship code, “ít lần lặp lại” thường thắng vì sửa lỗi tốn hơn mô hình hơi đắt.

Cách đơn giản chọn LLM cho từng nhiệm vụ: bắt đầu với mô hình rẻ nhất có thể thành công, rồi nâng lên chỉ khi thấy dấu hiệu cảnh báo.

• Phân loại rủi ro: rủi ro thấp (copy, nhãn), trung bình (component UI mới), cao (SQL, auth, thanh toán), hoặc “không rõ” (bug).
• Quyết định tối ưu hôm nay: tốc độ, chi phí hay độ chính xác ít trao đổi.
• Chạy lần thử đầu với mô hình ngân sách, nhưng nâng cấp nếu thấy: thiếu edge case, giả định yếu, format không nhất quán, hoặc lỗi nhỏ lặp lại.
• Giữ một prompt chuẩn cho mỗi loại nhiệm vụ kèm kiểm tra chấp nhận ngắn (phải đúng gì trước khi paste vào app).
• Ghi lại người thắng: mô hình đã dùng, prompt và chỗ thất bại trước khi thành công.

Ví dụ, bạn bắt đầu một component Profile Settings với mô hình rẻ. Nếu nó quên controlled inputs, phá TypeScript hoặc bỏ hệ thiết kế, chuyển sang mô hình mạnh hơn cho lần chạy tiếp.

Nếu dùng Koder.ai, coi chọn mô hình như quy tắc điều hướng trong workflow: phác thảo nhanh, rồi dùng chế độ lập kế hoạch và kiểm tra chặt hơn cho phần có thể phá production. Khi tìm được route tốt, lưu lại để lần sau bắt đầu gần hoàn thiện hơn.

Sai lầm thường gặp tốn thời gian và credit

Cách nhanh nhất đốt budget là coi mọi yêu cầu đều cần mô hình đắt nhất. Với chỉnh UI nhỏ, đổi tên nút, hoặc viết thông báo ngắn, mô hình cao cấp thường tăng chi phí mà không thêm giá trị. Nó trông “an toàn” vì đầu ra bóng bẩy, nhưng bạn trả tiền cho sức mạnh không cần.

Cạm bẫy khác là prompt mơ hồ. Nếu bạn không nói “đã xong” nghĩa là gì, mô hình phải đoán. Sự đoán đó biến thành trao đổi thêm, nhiều token hơn, và viết lại. Mô hình không “tệ” ở đây, bạn chỉ không cho mục tiêu.

Những lỗi hay gặp nhất trong công việc xây dựng:

• Trả tiền mô hình hàng đầu cho việc dễ như chỉnh copy, markup React đơn giản, hoặc format JSON
• Hỏi “fix this bug” mà không có bước tái hiện, hành vi mong đợi và lỗi chính xác
• Bỏ qua verify (không chạy unit test, không click thử UI, không EXPLAIN hoặc spot-check SQL)
• Cho phép mô hình refactor nhiều file một lúc, khiến review chậm và rollback rủi ro
• Trộn nhiều mục tiêu trong một prompt (copy + kiến trúc + code) rồi nhận output lộn xộn

Ví dụ thực tế: bạn yêu cầu “làm checkout tốt hơn” và dán component. Mô hình cập nhật UI, thay state management, sửa copy và chỉnh API. Giờ bạn không biết lỗi mới do phần nào gây ra. Con đường rẻ hơn là tách: trước tiên copy variants, rồi thay đổi React nhỏ, rồi fix riêng bug.

Nếu dùng Koder.ai, dùng snapshots trước thay đổi lớn để rollback nhanh, và giữ chế độ lập kế hoạch cho quyết định kiến trúc lớn. Thói quen đó giúp bạn theo tư duy LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ thay vì ép một mô hình cho mọi thứ.

Checklist nhanh, kèm ví dụ thực tế và bước tiếp theo

Nếu muốn LLM tốt nhất cho từng nhiệm vụ, một thói quen đơn giản thắng việc đoán mò. Bắt đầu bằng chia nhỏ công việc, rồi ghép mỗi phần với hành vi mô hình bạn cần (phác thảo nhanh, code cẩn thận, hay suy luận sâu).

Checklist nhanh trước khi nhấn “run”

Dùng checklist này như rào chắn cuối để không đốt thời gian và credit:

• Định nghĩa đầu ra: copy, UI, SQL hay fix (mỗi prompt một mục tiêu).
• Chọn mô hình theo rủi ro: bản thảo rủi ro thấp có thể nhanh; dữ liệu và logic cần cẩn thận.
• Yêu cầu “thay đổi theo diff” và các edge case (empty state, error, loading).
• Thêm một kiểm tra an toàn cho công việc dữ liệu (params, ràng buộc, migration có thể đảo ngược).
• Chạy lại cùng prompt trên mô hình mạnh hơn nếu đầu ra sẽ đưa lên production hôm nay.

Ví dụ thực tế: thêm trang Settings

Giả sử bạn cần một trang Settings mới gồm: (1) cập nhật UI copy, (2) trang React với trạng thái form, và (3) trường database mới như marketing_opt_in.

Bắt đầu với mô hình nhanh, chi phí thấp để phác thảo microcopy và nhãn. Rồi chuyển sang mô hình “ưu tiên đúng” cho component React: routing, validate form, loading và error state, nút disabled khi lưu. Với thay đổi database, dùng mô hình cẩn thận cho migration và cập nhật query. Yêu cầu kế hoạch rollback, giá trị mặc định và bước backfill an toàn nếu hàng hiện có cần.

Các kiểm tra chấp nhận để an toàn: xác nhận focus bàn phím và label, test empty và error state, verify query đã parameterized, và chạy kiểm tra hồi quy nhỏ trên các màn hình đọc thiết lập người dùng.

Bước tiếp: trong Koder.ai, thử các model OpenAI, Anthropic và Gemini cho từng nhiệm vụ thay vì ép một model cho mọi thứ. Dùng Chế độ lập kế hoạch cho thay đổi rủi ro cao, và dựa vào snapshot/rollback khi thử nghiệm.