Tôi Chia Sẻ Cách Giải Quyết Nhanh Chóng Khi Copilot Chat Hiểu Sai Ý Trong Quá Trình Code
Lần đầu tiên tôi sử dụng Copilot Chat để viết code, tôi đã nghĩ rằng mọi thứ sẽ suôn sẻ. Nhưng thực tế thì không ít lần Copilot hiểu sai ý tôi, trả về đoạn code không như mong muốn. Cảm giác ban đầu khá bối rối, thậm chí có chút khó chịu, vì tôi phải mất thời gian sửa lại.
Tuy vậy, chính những tình huống “hiểu nhầm” đó lại giúp tôi học được cách giao tiếp với Copilot tốt hơn. Trong bài này, tôi chia sẻ lại trải nghiệm cá nhân – những khoảnh khắc Copilot Chat khiến tôi đau đầu, nguyên nhân vì sao, cách tôi xử lý ngay tại chỗ và những bài học để Copilot hiểu ý tôi hơn trong tương lai.
1. Khi Copilot Chat “hiểu nhầm” khiến tôi bối rối
Lần đầu tôi dùng Copilot Chat, tôi khá háo hức vì nghĩ rằng chỉ cần gõ một dòng yêu cầu thì AI sẽ hiểu ý tôi và viết ra đúng đoạn code mình mong muốn. Nhưng rồi, không ít lần tôi rơi vào tình huống “khó đỡ” khi Copilot trả về một đoạn code chẳng liên quan gì đến mục đích ban đầu.
Một ví dụ điển hình là lúc tôi nhờ Copilot viết hàm đăng nhập. Ý tôi chỉ đơn giản là cần một login function cơ bản trong Spring Boot có JWT. Thế nhưng, thay vì viết ngắn gọn, Copilot lại generate ra cả một module đồ sộ với hàng loạt logic không cần thiết. Tôi nhìn vào đoạn code dài dằng dặc đó và thậm chí… không biết nên bắt đầu sửa từ đâu. Cảm giác lúc đó khá là bối rối:
- Tôi không biết mình viết prompt chưa đủ rõ, hay Copilot “ngẫu hứng” theo dữ liệu nó học được.
- Đoạn code trông “hoành tráng” nhưng lại khiến tôi mất thêm thời gian để lọc ra cái cần thiết.
- Tệ hơn, có lúc nó còn gọi đến API mà dự án của tôi không hề sử dụng.
Điều này làm tôi nhận ra rằng, Copilot không phải lúc nào cũng “đọc được suy nghĩ” của lập trình viên. Và chính khoảnh khắc ấy tôi mới hiểu: AI cũng có giới hạn, và nếu mình không diễn đạt đủ rõ, nó sẽ dễ dàng đi lạc hướng.
2. Vì sao Copilot Chat thường hiểu sai ý tôi?
Sau một vài lần để Copilot Chat viết code không đúng như ý, tôi bắt đầu bình tĩnh hơn và tự tìm hiểu nguyên nhân. Tôi nhận ra rằng, sự “hiểu nhầm” này thường xuất phát từ hai phía: chính bản thân tôi – người đưa yêu cầu, và Copilot – công cụ dự đoán dựa trên dữ liệu nó đã học.
Ở phía tôi, lỗi lớn nhất nằm ở cách diễn đạt. Nhiều khi tôi chỉ gõ những yêu cầu rất ngắn gọn, kiểu như: “Write a login function”. Với đồng nghiệp, có thể người ta sẽ hỏi lại tôi cần đăng nhập theo cách nào, framework gì, có cần token hay không. Nhưng Copilot thì không có khả năng truy vấn ngược. Nó chỉ đơn giản dự đoán đoạn code có xác suất cao nhất từ hàng triệu mẫu đã được huấn luyện. Chính sự mơ hồ này khiến AI dễ chọn một phương án “hợp lý” theo dữ liệu phổ biến, nhưng lại không khớp với dự án thực tế của tôi.
Ở phía Copilot, hạn chế nằm ở ngữ cảnh. Theo tài liệu chính thức của GitHub, Copilot hoạt động bằng cách phân tích đoạn code xung quanh, prompt người dùng và kiến thức được huấn luyện để dự đoán phần tiếp theo. Điều đó có nghĩa là, nếu tôi mở một file chưa liên quan hoặc code base của tôi thiếu comment, thiếu mô tả rõ ràng, Copilot sẽ không đủ “dữ liệu” để hiểu đúng ý định. Nó không thực sự “biết” toàn bộ dự án của tôi, mà chỉ thấy được một phần nhỏ rồi dự đoán.
Một nghiên cứu gần đây từ GitHub cũng cho thấy, gần 40% số dòng code được viết bằng Copilot trong các dự án, dữ liệu này được trích theo khảo sát trên GitHub Blog năm 2022. Con số này chứng minh Copilot có tiềm năng lớn, nhưng nó cũng nhắc tôi rằng: nếu mình đưa ra yêu cầu không đủ rõ ràng thì xác suất AI tạo code sai ý vẫn rất cao, vì nền tảng hoạt động của nó vốn dựa trên mô hình xác suất chứ không phải sự “thấu hiểu” thật sự.
Tóm lại, Copilot không hề “ngu ngốc” như nhiều người nghĩ, mà vấn đề nằm ở chỗ tôi phải học cách nói chuyện với nó. Khi tôi chưa biết cách đặt prompt rõ ràng, tôi mới chính là người khiến AI hiểu sai ý. Nhận ra điều này là bước đầu để tôi tìm ra cách xử lý nhanh chóng, tránh lặp lại sự bối rối ban đầu.
3. Những dấu hiệu Copilot Chat đang ‘lạc đề’ và cách tôi xử lý nhanh chóng
Có lúc tôi nhận ra Copilot Chat trả lời rất dài dòng, nhưng lại không đi đúng trọng tâm. Ví dụ, khi tôi chỉ cần một đoạn code ngắn, nó lại viết cả một bài hướng dẫn chi tiết. Lúc đó, tôi rút kinh nghiệm rằng nguyên nhân thường đến từ prompt chưa đủ rõ. Tôi điều chỉnh lại bằng cách viết prompt cụ thể hơn, chẳng hạn: “Trong Spring Boot, viết API POST để tạo Product mới, chỉ cần code controller và DTO”. Ngay lập tức, Copilot trả lời gọn gàng và chính xác hơn nhiều.
Một tình huống khác khiến tôi bối rối là khi Copilot đưa ra code bằng sai ngôn ngữ hoặc framework. Tôi đang làm với Spring Boot, nhưng nó lại trả Node.js. Ban đầu khá khó chịu, nhưng tôi nhận ra chỉ cần thêm bối cảnh rõ ràng trong prompt, ví dụ: “Tôi đang làm dự án Java Spring Boot, không dùng Node.js”, thì Copilot lập tức “quay đầu” đúng hướng.
Ngoài ra, tôi cũng gặp trường hợp Copilot không hiểu cấu trúc dự án của mình. Khi tôi hỏi quá chung mà không đưa ví dụ code, nó thường đoán nhầm cách tôi tổ chức class hoặc file. Để giải quyết, tôi copy luôn đoạn code liên quan hoặc mô tả sơ qua về class hiện tại. Có bối cảnh trong tay, Copilot hiểu dự án nhanh chóng và trả về đoạn code ăn khớp hơn nhiều.
Cuối cùng, có những lúc Copilot cứ lặp đi lặp lại một lỗi sai, dù tôi đã sửa. Điều này làm tôi hơi bực, nhưng cách đơn giản nhất lại là phản hồi trực tiếp ngay trong khung chat, chẳng hạn: “Sai rồi, tôi dùng Lombok trong DTO, không cần getter setter”. Sau 1–2 lần nhắc nhở kiểu này, Copilot bắt đầu ghi nhớ và gợi ý theo đúng hướng tôi mong muốn.
4. Bài học tôi rút ra để Copilot Chat hiểu ý tôi hơn trong tương lai
Sau nhiều lần “vật lộn” với những tình huống Copilot Chat hiểu sai ý, tôi rút ra vài bài học quan trọng cho chính mình:
Trước hết, tôi nhận ra rằng prompt chính là chìa khóa đầu vào cho Copilot Chat. Nếu chúng ta viết prompt càng cụ thể, càng có bối cảnh thì Copilot càng hiểu đúng ý. Thay vì hỏi chung chung, tôi luôn mô tả ngôn ngữ lập trình, framework, thậm chí cả đoạn code hiện có.
Thứ hai, tôi học được rằng cần kiên nhẫn và biết cách “huấn luyện” Copilot. Khi nó trả sai, tôi không bỏ qua mà phản hồi ngay trong chat, chỉ rõ nó sai ở đâu và tôi cần gì. Chính cách “trao đổi hai chiều” này giúp Copilot dần thích nghi và đưa ra kết quả đúng hơn.
Một điều quan trọng khác là phải luôn kiểm chứng lại code mà Copilot gợi ý. Dù Copilot thông minh, nhưng nó không thay thế được kiến thức của tôi. Việc chạy thử, debug và chỉnh sửa lần cuối cùng bởi chính tôi lại giúp tôi vừa làm chủ code, vừa tránh được những lỗi tiềm ẩn.
Cuối cùng, tôi nhận thấy Copilot Chat không phải để thay tôi code, mà để tăng tốc độ và hỗ trợ tôi học hỏi. Khi xem nó như một “trợ lý” thay vì “người làm hộ”, tôi biết cách khai thác giá trị của nó tốt hơn nhiều.
Và bài học lớn nhất tôi muốn chia sẻ là: AI hiểu mình bao nhiêu còn phụ thuộc vào cách mình giao tiếp với nó. Càng rõ ràng, càng kiên nhẫn thì Copilot Chat càng trở thành cộng sự đáng tin cậy.
Sau tất cả, tôi dần thấy Copilot không chỉ giúp tôi viết code nhanh hơn, mà còn mở ra một cách học tập hoàn toàn khác: vừa code vừa khám phá kiến thức mới ngay trong quá trình làm việc. Và chính từ trải nghiệm đó, tôi đã tìm ra vài cách tận dụng Copilot để tiếp cận framework mới nhanh chóng hơn — một câu chuyện thú vị mà tôi sẽ chia sẻ ở phần tiếp theo.
.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)
