Thử Autocomplete & Snippet: Copilot Đoán Ý Bạn Thế Nào?
Khi lần đầu thử GitHub Copilot, tôi không quan tâm đến lý thuyết AI phức tạp phía sau. Điều tôi tò mò là: “Nó có thể hiểu được mình đang gõ gì và đoán tiếp chính xác tới đâu?”
Trong bài này, tôi sẽ chia sẻ trải nghiệm thực tế khi dùng Copilot để code: từ những gợi ý autocomplete nho nhỏ cho tới cả đoạn snippet hoàn chỉnh. Có lúc Copilot khiến tôi gật gù vì “nó biết ý mình quá”, nhưng cũng có lúc tôi phải bật cười vì đoạn code chẳng liên quan.
Vậy thực tế Copilot “đoán ý” tốt cỡ nào? Hãy cùng đi vào thử nghiệm ngay dưới đây.
1. Đặt vấn đề: Copilot có thể hiểu ngữ cảnh code và gõ tiếp giùm ta đến đâu?
Khi ngồi trước màn hình code, ai cũng từng có cảm giác hơi… lười gõ. Ví dụ, bạn bắt đầu viết một controller, trong đầu thì hình dung rõ ràng nó sẽ cần CRUD tương ứng, url path sao cho phù hợp, tạo phương thức rồi gọi service để trả về. Nhưng tay thì chưa kịp gõ xong dòng đầu tiên, Copilot đã “nhảy” vào, gợi ý sẵn phần còn lại.
Khoảnh khắc đó khiến tôi tự hỏi: Liệu Copilot có thật sự hiểu được ngữ cảnh code của mình, hay chỉ đang đoán mò dựa trên những mẫu quen thuộc?
Trải nghiệm ban đầu khá thú vị:
- Có lúc Copilot như một đồng đội tinh ý, viết tiếp y hệt thứ tôi định gõ.
- Nhưng đôi khi, nó đưa ra đoạn code dài loằng ngoằng, gần đúng nhưng lại không khớp ý đồ.
Chính sự “nửa đúng nửa sai” ấy mới tạo nên sức hút: nó hiểu mình đến đâu, và đâu là giới hạn của một AI như Copilot?
Đó là lý do tôi bắt tay vào thử nghiệm thật sự, để xem khả năng đọc ngữ cảnh và “gõ nốt” của Copilot trong thực tế như thế nào.
2. Autocomplete và Snippet – Khi Copilot gõ nốt thay bạn để tạo 1 bộ khung hoàn chỉnh
Khi code với Spring Boot, tôi thường bắt đầu bằng những đoạn quen thuộc như khai báo REST API. Bình thường, tôi sẽ phải gõ từng dòng: annotation, mapping, rồi method… Nhưng khi bật Copilot, mọi thứ diễn ra nhanh đến mức tôi thấy như có người “ngồi code cùng mình”.
Ví dụ, tôi gõ trong một controller:
“@GetMapping("/hello-world")
public String sayHello() {”
Ngay lập tức, Copilot điền nốt cho tôi phần còn lại:
“return "Hello, World!";
}”
Cảm giác lúc ấy khá thú vị – nó đoán trúng ngay ý định “hello world” cơ bản. Thì ra cách mà Copilot Autocomplete là như thế này.
Nhưng quan trọng hơn, Copilot còn thường xuyên đoán được cả những tình huống quen thuộc hơn khi có áp dụng được Snippet. Ví dụ, khi viết một repository trong Spring Data JPA, tôi chỉ cần khai báo interface extends JpaRepository, thì sau vài giây, Copilot đã tự “bắn” luôn các query method phổ biến như findByEmail, findByUsername mà tôi chưa kịp nghĩ tới.
Trong lớp service, Copilot cũng hoạt động tương tự. Tôi gõ vài dòng đầu tiên, chẳng hạn inject repository, thì nó ngay lập tức gợi ý phương thức CRUD đầy đủ: save, findById, findAll, deleteById… Nhờ vậy, tôi không còn phải lặp lại những đoạn boilerplate code nhàm chán. Gần như trong nháy mắt, tôi đã có sẵn khung cơ bản cho một service hoàn chỉnh – điều mà bình thường phải ngồi gõ thủ công khá lâu.
Điều tôi thấy hay là Copilot không chỉ “đoán mò”, mà nó học được thói quen code của chính tôi trong dự án. Nếu tôi hay viết service kiểu tách biệt rõ ràng giữa DTO và entity, Copilot cũng sẽ nhanh chóng đề xuất những đoạn mapper phù hợp. Nhiều lần tôi chỉ cần chỉnh lại tên biến hoặc thêm một chút logic đặc thù, còn lại thì giữ nguyên.
Tóm lại, cảm giác dùng Copilot khi viết Spring Boot giống như có một “trợ lý code” luôn ngồi cạnh, gõ hộ tôi 60–70% phần quen thuộc. Tôi chỉ cần tập trung xử lý logic chính và đưa ra quyết định quan trọng, còn phần còn lại Copilot lo. Điều này khiến tôi coi Copilot giống như một bản phác thảo nhanh. Nó dựng khung xong, tôi chỉ cần tinh chỉnh thay vì viết từ đầu. Tiết kiệm thời gian, nhưng vẫn đòi hỏi sự kiểm tra kỹ để tránh sai sót.
3. Copilot đoán ý: Độ chính xác thực sự ra sao?
Chỉ cần viết một vài dòng mở đầu, nhiều khi Copilot đã đưa ra cả đoạn code hoàn chỉnh, và không ít lần đoán đúng đến mức khiến tôi phải gật gù và bất ngờ lên. Nhưng không phải lúc nào nó cũng chính xác. Thỉnh thoảng Copilot đưa ra gợi ý sai hoàn toàn, thậm chí bỏ qua bước kiểm tra quan trọng, khiến tôi phải cẩn thận kiểm tra lại.
Điển hình trong những tình huống đòi hỏi sáng tạo hoặc xử lý logic đặc thù, Copilot dễ “lạc nhịp”, dẫn đến độ chính xác có thể nói là cao với pattern quen thuộc, nhưng không thể tuyệt đối. Kinh nghiệm của tôi là: Copilot mạnh ở những tình huống lặp đi lặp lại, còn những logic đặc thù hay cần sáng tạo thì vẫn phải tự viết và tinh chỉnh để tạo ra sản phẩm cuối cùng.
Sau một thời gian trải nghiệm, tôi thấy Copilot giống như một cộng sự thông minh, siêng năng, nhưng đôi khi lại hơi “cẩu thả”. Nó giúp tiết kiệm thời gian, đặc biệt ở những đoạn boilerplate code, nhưng chắc chắn không thể thay thế hoàn toàn lập trình viên. Nói cách khác, Copilot là một công cụ hỗ trợ đắc lực, miễn là bạn biết cách kiểm soát và không quá ỷ lại. Với tôi, Copilot giống một đồng đội giỏi “chạy việc vặt” nhưng chưa đủ để giao trọn dự án. Nó hữu ích để tăng tốc, nhưng luôn cần lập trình viên kiểm chứng và chỉnh sửa lại.
Và rồi, câu hỏi đặt ra là: khi Copilot gợi ý, ta nên gật đầu chấp nhận ngay, hay dừng lại để chỉnh sửa theo ý mình bằng cách dùng “comment” để trao đổi lại với Copilot? Chính từ những khoảnh khắc này, tôi nhận ra không ít bài học thú vị về cách làm việc cùng một “cộng sự AI”.
Xem thêm bài viết có liên quan:
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png)
![Phương Hoa Sea Garden Hà Tiên [DEMO]](https://netid.vn/datafiles/18/2024-07/thumbs-43280754-z5663208563916_ca6fa4455aeeac4c01cc4a8f079f1893.jpg)
.png)
.jpg)
.png)
![[WS13] NB // MC - Làm chủ sân khấu](https://netid.vn/datafiles/18/2023-11/thumbs-56502092-IMG_1068.jpeg)
.png)
.png)
.png)
 of thông bao.jpg)
