Peter Steinberger, người tạo ra OpenClaw, từng có một bình luận duy nhất được xem hơn 2.5 triệu lần.
"Đừng gõ prompt vào AI code nữa. Thay vào đó, hãy thiết kế 'vòng lặp' gõ prompt cho AI." Về cơ bản, đó là ý của anh ấy.
Hơn nữa, Peter trả lời: "Đừng lo, trong ba tháng nữa, kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) sẽ xuất hiện."
Một nửa là đùa. Tuy nhiên, hướng đi này khá chính xác.
Tôi làm việc tại một công ty tên là YourBright, nơi chúng tôi tích hợp AI vào vận hành kinh doanh. Những gì tôi thấy hàng ngày chính xác là điều này: những người có thể xây dựng hệ thống nơi AI tự thử nghiệm và sửa lỗi đang phát triển nhanh hơn đáng kể so với những người chỉ giỏi yêu cầu AI làm gì đó.
Việc sử dụng AI đã phát triển qua bốn giai đoạn
Trước khi suy nghĩ quá nhiều, tôi muốn chia sẻ một hình ảnh. Trong thế giới nói tiếng Anh, sự phát triển của việc sử dụng AI thường được tổ chức như sau:
- Kỹ thuật Prompt: Viết một hướng dẫn đơn lẻ tốt (ngôi sao của 2023–2024)
- Kỹ thuật Ngữ cảnh: Tổ chức thông tin hiển thị cho AI
- Kỹ thuật Khai thác: Xây dựng các công cụ, rào chắn và môi trường xung quanh AI
- Kỹ thuật Vòng lặp: Thiết kế một hệ thống nơi AI liên tục lặp qua các bước khám phá, thực thi, xác minh và sửa lỗi (hiện tại)
Nói một cách đơn giản, trọng tâm đã dịch chuyển dần ra bên ngoài từ "viết một câu tốt" sang "xây dựng một hệ thống tốt."
Kỹ thuật vòng lặp đang đi đầu trong sự thay đổi này.
Các thành phần của Kỹ thuật Vòng lặp — 6 phần
Mặc dù thuật ngữ này còn mới, nội dung của nó rất cụ thể. Addy Osmani của Google đã liệt kê gọn gàng các thành phần của một vòng lặp hiệu quả. Điều này gần như hoàn toàn phù hợp với kinh nghiệm thực tế của tôi.
- Tự động hóa: Các trình kích hoạt chạy vòng lặp định kỳ, như "kiểm tra lỗi CI mỗi sáng."
- Worktrees: Tách biệt không gian làm việc để nhiều AI có thể làm việc song song mà không xung đột.
- Tác tử phụ: Tách biệt vai trò của người tạo và người đánh giá. Đừng để AI tự chấm điểm bài của mình quá dễ dãi.
- Kỹ năng: Viết kiến thức cụ thể của dự án vào các tệp bên ngoài như SKILL.md để tái sử dụng.
- Bộ nhớ: AI quên các cuộc hội thoại. Do đó, tiến độ nên được lưu trữ bên ngoài ở Markdown hoặc Linear.
- /goal: Trong Claude Code hoặc Codex, một khi bạn khai báo "thế nào là hoàn thành," AI sẽ tiếp tục thực hiện các lượt cho đến khi đáp ứng các điều kiện.
Tóm lại, điều này có nghĩa là chuyển các hướng dẫn "phải làm gì tiếp theo" mà con người từng cung cấp thủ công vào chính hệ thống.
Con người không gõ prompt cho AI. "Hệ thống gõ prompt cho AI." Tôi tin rằng sự đảo ngược mối quan hệ chủ-tớ này chính là bản chất thực sự của kỹ thuật vòng lặp.
Tôi hiện đang ủy thác công việc cho AI bằng cách chạy các vòng lặp.
Đây là một ví dụ của riêng tôi.
Tại trang truyền thông "Mikata for Foreign Talent" do YourBright vận hành, trang danh sách bài viết rất nặng. Vì vậy, tôi đã đưa một vòng lặp để đo lường và cải thiện lặp đi lặp lại cho /loop của Claude Code và để nó chạy gần như không cần giám sát.
Trong 5 giờ, 9 cải tiến đã được tự động triển khai. Lượng truyền tải cho trang danh sách bài viết đã giảm hơn 90%, từ 2,723KB xuống còn 101KB. LCP cũng giảm từ 6,4 giây xuống còn 1,8 giây. Trong một lần, một hình ảnh duy nhất đã giảm từ 957KB PNG thành 11KB AVIF.
AI đã xử lý mọi thứ. Tất cả những gì tôi làm là đưa ra quyết định tại các điểm rẽ: sửa URL sản xuất, quyết định thêm lớp chuyển đổi hình ảnh và chọn hướng đi.
Điều thú vị ở đây: một trong chín cải tiến đã thất bại. Một bản sửa lỗi do AI thực hiện thực sự đã làm xấu đi một chỉ số khác. AI tự đánh giá đó là "sự xấu đi", tự hoàn tác thay đổi và để lại ghi chú về sự thất bại.
Số lượng PR là con số đáng kinh ngạc 20. Số vòng lặp là 23. Miễn là các tiêu chí đánh giá đúng, AI sẽ tiếp tục chạy mà không cần sự can thiệp của con người.
Tôi nghĩ đây là cảm giác hữu hình của kỹ thuật vòng lặp. AI chạy nó. Nó chạy bao gồm cả những thất bại. Con người quyết định dừng ở đâu và tiêu chuẩn nào để tin tưởng.
Tại sao là bây giờ, và tại sao là 3 tháng?
"3 tháng" tất nhiên là mang tính khiêu khích. Không phải ai cũng sẽ bị thay thế trong ba tháng.
Tuy nhiên, các con số ủng hộ hướng đi này. Anthropic thông báo rằng tính đến tháng 5 năm 2026, Claude đã viết hơn 80% mã được hợp nhất vào sản xuất. Khi Claude Code được phát hành vào tháng 2 năm 2025, con số này chỉ là vài phần trăm, vì vậy nó đã đạt đến mức này chỉ trong hơn một năm. Lượng mã được hợp nhất trên mỗi kỹ sư cũng được cho là cao hơn gấp tám lần so với năm 2024.
Điều đang xảy ra ở đây không phải là câu chuyện "lượng mã con người viết đã giảm." Đó là câu chuyện về công việc của con người đang chuyển từ "viết" sang "thiết kế các vòng lặp và đưa ra phán quyết cuối cùng."
Ngay cả khi nhìn vào cùng một công việc, tư duy thay đổi. Một người yêu cầu mọi thứ trong một lần sẽ nghĩ về "làm thế nào để yêu cầu cho đúng." Một người xây dựng vòng lặp sẽ nghĩ về "cần tìm gì để xác nhận hoàn thành, quay lại đâu nếu bỏ lỡ và dừng các thao tác nguy hiểm ở đâu."
Sự khác biệt này sẽ trở nên rõ rệt chỉ trong ba tháng. Đó là những gì tôi cảm thấy.
Mặt trái của sự tiện lợi — Mã khó hiểu và từ bỏ suy nghĩ
Không phải tất cả đều là tin tốt. Các vòng lặp có vấn đề.
Một là tiền bạc. Nếu một vòng lặp chạy quá nhiều, chi phí token sẽ tăng vọt. Do đó, các điều kiện dừng và giới hạn phải được quyết định ngay từ đầu.
Một vấn đề khác là sự hiểu biết về mã, đây là chủ đề tranh luận gần đây. AI đã viết nó, AI đã sửa nó và các bài kiểm tra đã vượt qua. Nó hoạt động. Tuy nhiên, không ai hiểu nội dung. Sẽ là viển vông khi con người kiểm tra tất cả mã.
Hơn nữa, các AI kiểu thực thi có thể gửi email, chạy lệnh shell và sử dụng trình duyệt. Tiện lợi như chúng, phạm vi càng rộng, bề mặt xảy ra tai nạn càng lớn.
Kỹ thuật vòng lặp không phải là công nghệ để tin tưởng AI. Nó là công nghệ dựa trên tiền đề rằng AI mắc sai lầm, tạo ra một con đường để quay lại ngay cả khi nó thất bại.
Kết luận
Các kỹ sư gõ prompt sẽ không đột nhiên trở nên không cần thiết vào ngày mai.
Tuy nhiên, trọng tâm của giá trị chắc chắn đang dịch chuyển. Những người sẽ mạnh mẽ trong tương lai không phải là những người có thể yêu cầu AI tốt, mà là những người có thể tạo ra các vòng lặp nơi AI thử, thất bại, sửa lỗi và con người có thể đưa ra phán quyết cuối cùng.
Chừng nào bạn còn hài lòng với việc gõ một dòng prompt duy nhất, bạn có khả năng sẽ bị bỏ lại từ từ. Bắt đầu từ hôm nay, hãy xây dựng môi trường nơi AI tiếp tục di chuyển.
Chúng tôi đang tạo một cộng đồng sử dụng AI!
Chúng tôi đã mở một cộng đồng Discord có tên "AI Business Labs" để nghiên cứu cách sử dụng AI trong kinh doanh. Bất kỳ ai cũng có thể đặt câu hỏi hoặc tham khảo ý kiến về AI. Chúng tôi muốn đào sâu kiến thức trong khi hợp tác với các thành viên cộng đồng, vì vậy hãy tham gia cùng chúng tôi.
