Tymon Tran

Dạo này anh em dev hay hỏi mình: "Dùng AI code thì nhanh thật, nhưng tiền mua API/quota với công ngồi review, sửa từng dòng mệt quá, có cách nào tự động mà đỡ xót ví không?" 😅

Thú thật với mọi người, trước đây ngày nào mình cũng trong cái vòng luẩn quẩn: Gõ prompt cho AI viết code ➡️ Tạo Pull Request (PR) lên GitHub ➡️ Lại mở ChatGPT ra paste code nhờ soi bug ➡️ Đọc review rồi quay lại IDE sửa từng chỗ bằng tay. Làm 1-2 tính năng thì vui, chứ chạy cả dự án lớn thì vừa ngốn token API đắt đỏ, vừa mỏi hết cả mắt. Thế là một hôm ngồi uống cà phê, mình nảy ra ý nghĩ: “Tại sao không để 2 con AI tự làm việc và phản biện lẫn nhau, còn mình chỉ việc ngồi uống nước xem kết quả?” ☕️ Và mình đã thử dựng một bộ Skill tự động hóa cho Antigravity (chạy model Gemini 3.7 Flash) phối hợp cùng ChatGPT Web, kết quả mượt ngoài mong đợi: 1️⃣ Antigravity (Gemini 3.7 Flash) nhận task và code thần tốc, sau đó tự động tạo Pull Request trên GitHub. 2️⃣ Bộ skill kích hoạt: Antigravity tự mở trình duyệt điều khiển ChatGPT (bản web Plus) vào thẳng PR trên GitHub để review chuyên sâu từ kiến trúc đến clean code. 3️⃣ ChatGPT submit review/change suggestions trực tiếp trên PR. 4️⃣ Antigravity đọc phản hồi, tự động tinh chỉnh, sửa code và accept change. 🔁 Vòng lặp này tự chạy liên tục cho đến khi code sạch bóng, pass hết review mới dừng lại! 💡 Cái "sướng" nhất ở đây là gì? Cực kỳ tiết kiệm: Anh em chỉ cần gói Google AI Ultra + tài khoản ChatGPT Plus chat web bình thường. Hoàn toàn KHÔNG TỐN quota API hay Codex quota đắt đỏ hàng tháng. Code chuẩn chỉnh: Gemini 3.7 Flash code cực nhanh, kết hợp với góc nhìn review sắc sảo của ChatGPT tạo thành một cặp bài trùng "1 ông thợ - 1 ông giám sát" hoàn hảo. Giải phóng sức lao động: Thay vì ngồi canh từng lỗi ngớ ngẩn, mình có thêm thời gian tập trung vào logic cốt lõi và phát triển sản phẩm. Mình đã đóng gói toàn bộ quy trình, prompt chuẩn và kịch bản điều khiển browser này thành một Bộ Skill setup sẵn, cắm vào là chạy ngay. Anh em nào đang làm dự án một mình, hoặc team muốn tối ưu chi phí mà vẫn muốn có một "senior ảo" tự code - tự review 24/7 thì cứ nhắn tin (inbox) cho mình nhé. Mình sẵn sàng chia sẻ, hỗ trợ setup từ A-Z hoặc gửi trọn bộ skill cho anh em dùng luôn cho mượt nha! 🚀🤝 AIWorkflow #Antigravity #Gemini37Flash #ChatGPT #DevAutomation #CodingTips #GitHubPR #vnoss

[KHI "TÍ HON" GEMINI 3.5 FLASH "KNOCK-OUT" GÃ KHỔNG LỒ GPT 5.6 SOL MAX]

Anh em trong nghề chắc không lạ gì cảm giác khi hệ thống gặp lỗi: Model càng to, càng đắt tiền thì càng được kỳ vọng sẽ giải quyết được bài toán khó. Nhưng thực tế đôi khi lại chứng minh điều ngược lại. Câu chuyện là mình vừa tối ưu xong một ca nghẽn hiệu năng "kinh điển" trên hệ thống Anthill. Trang chi tiết Đơn mua hàng (Purchase Order) bị delay cold load đến 2.0 giây ở API, khiến UI xoay vòng vòng mất 4 giây. Trước đó, mình đã cho gã khổng lồ GPT 5.6 Sol Max vào cuộc. Model này đưa ra một phương án rất hoành tráng... nhưng lại tập trung tối ưu ở phần ngọn (Frontend). Kết quả? Hệ thống vẫn ì ạch vì gốc rễ vấn đề chưa được chạm tới. Nhưng khi mình chuyển hướng, dựa vào giải pháp và phương pháp tìm lỗi của Antigravity kết hợp cùng Gemini 3.5 Flash, "cậu em" nhỏ gọn này lại chỉ thẳng vào mạch máu Backend: Root cause nằm ở cấu hình Casbin Matcher (model.conf)! Cứ mỗi lượt click, hệ thống phải chạy đệ quy phân quyền đến 48.006 lần. Chiến lược ngắn mạch (short-circuit) được đưa ra ngay lập tức: m = (p.dom == "" || r.dom == p.dom) && (p.act == "" || r.act == p.act) && keyMatch2(r.obj, p.obj) && g(r.sub, p.sub, r.dom) Đưa các điều kiện lọc chuỗi/regex giá rẻ lên trước, chặn đứng hàm đệ quy g(...) đắt đỏ. Sau khi chạy qua QA Gates (34/34 Unit Tests Passed, Clippy sạch bóng) và deploy lên VPS... KẾT QUẢ QUÁ NGỌT NGÀO: - Số lần đệ quy giảm từ 48.006 xuống còn 279 lần (giảm 172 lần). - API response time giảm từ 2.0 giây xuống < 15ms, triệt tiêu hoàn toàn 4 giây delay trên UI. Đến chính GPT 5.6 Sol Max sau đó cũng phải "ngả mũ" thừa nhận: Giải pháp từ phía Antigravity và Gemini 3.5 Flash hợp lý hơn, xử lý đúng root cause và hiệu quả vượt trội so với phương án Frontend của nó. Bài học rút ra: Đừng khinh thường các model nhỏ gọn như Gemini 3.5 Flash. Khi được kết hợp với một phương pháp tư duy đúng và công cụ chuẩn, Flash vẫn có những điểm "out-trình" các model nặng đô một cách sòng phẳng! Thực sự khả năng am hiểu hệ thống của Gemni rất chuẩn xác! Gemini35Flash #Anthill #Rust #Casbin #Optimization #AIinEngineering

Chắc đêm nay lại thức trắng ae nhĩ. Từ ngày có AI tưởng đâu k phải ngồi gõ code lòi trĩ nữa, mà chỉ cần vừa chạy bộ, vừa đi cafe chill vừa đợi dự án hoàn thành.