Google Antigravity có thể giúp bạn build app trong vài giờ.
Nhưng nếu không kiểm soát, nó cũng có thể phá hỏng cả hệ thống nhanh không kém.
AI KHÔNG CHỈ VIẾT CODE – NÓ CẦN ĐƯỢC ĐIỀU PHỐI
(Phần 2: Xây dựng ứng dụng kế toán & Meta-learning bằng Antigravity)
Link xem video demo sản phẩm hocgon.AI
Ở bài trước, tôi nói Google Antigravity đang chuyển AI từ “tool” sang “agent”.
Nhưng khi bắt tay vào build sản phẩm thật với Antigravity, tôi nhận ra:
vấn đề không còn là dùng tool gì,
mà là bạn có kiểm soát được hệ thống hay không.
CÁCH TÔI LÀM
Tôi không bắt đầu bằng code.
Tôi bắt đầu bằng việc mô tả vấn đề.
Với ứng dụng kế toán, tôi mô tả chi tiết cách dữ liệu đi qua hệ thống:
từ lúc nhập giao dịch, phân loại, tính toán số dư, đến việc tổng hợp báo cáo.
Antigravity dựa vào đó để dựng cấu trúc dữ liệu, logic xử lý và giao diện hiển thị.
Với Meta-learning, bài toán lại khác.
Tôi mô tả cách hệ thống “học”: mỗi bước diễn ra như thế nào, trạng thái thay đổi ra sao, các phần tương tác với nhau như thế nào và UI phải phản ánh được quá trình đó.
Từ đó Antigravity dựng ra toàn bộ flow, từ logic bên trong đến cách hiển thị ra bên ngoài.
Sau đó hệ thống đề xuất cấu trúc, viết code và chạy thử.
Lúc này vai trò của tôi thay đổi khá rõ.
Tôi không còn là người gõ code nữa.
Tôi là người giao việc, kiểm tra và điều chỉnh hướng đi.
TÔI KHÔNG DÙNG TOOL – TÔI ĐANG VẬN HÀNH MỘT HỆ THỐNG
Trong quá trình làm với Google Antigravity, tôi kết nối nhiều thành phần lại với nhau.
GitHub để quản lý code.
Vercel để deploy.
Firebase để xử lý dữ liệu.
Google Apps Script để tự động hóa.
Cộng thêm các workflow AI tôi tự xây.
Mọi thứ không còn rời rạc,
mà chạy thành một hệ thống thống nhất.
Đến lúc đó, bạn không còn cảm giác “đang dùng AI” nữa,
mà giống như đang vận hành một hệ thống có AI bên trong.
KẾT QUẢ (RẤT THỰC TẾ)
Những thứ trước đây mất vài tuần để làm MVP,
giờ rút xuống còn vài ngày.
Một số chức năng chỉ mất vài giờ.
Phần việc lặp lại gần như được AI xử lý phần lớn.
Quan trọng hơn:
chi phí để thử một ý tưởng mới giảm đi rất nhiều.
NHƯNG ĐÂY LÀ PHẦN ÍT NGƯỜI NÓI
Antigravity làm rất nhanh.
Nhưng khi gặp lỗi, nó không hiểu như con người.
Có những lúc nó sửa liên tục nhưng không chạm vào gốc vấn đề.
Sửa chỗ này lại làm hỏng chỗ khác.
Nếu cứ để nó chạy tiếp,
nó có thể phá hệ thống nhanh hơn lúc build.
Lúc đó bắt buộc phải dừng lại.
Tự đọc lại logic, hiểu đúng vấn đề.
Khi bạn hiểu rồi, AI sửa rất nhanh.
Còn nếu không, nó sẽ kéo bạn vào một vòng lặp rất mệt.
ĐỪNG ĐỂ NHIỀU AI CÙNG SỬA MỘT HỆ THỐNG
Tôi từng thử dùng thêm một AI khác để build tiếp một phần (khi Antigravity hết quota).
Kết quả là hệ thống bắt đầu lệch.
Mỗi AI hiểu theo một cách khác nhau,
và toàn bộ logic không còn nhất quán.
Sau vài lần như vậy, tôi rút ra một điều khá đơn giản:
Việc đơn giản thì AI nào cũng làm được.
Nhưng hệ thống phức tạp thì cần một cách tiếp cận thống nhất.
CHI PHÍ API – THỨ BẠN CHỈ NHẬN RA KHI VẬN HÀNH THẬT
Trong lúc build với Google Antigravity, vấn đề lớn nhất thường là quota.
Đang làm dở, debug hăng… thì hết quota.
Nhưng đó chưa phải phần “đau” nhất.
Phần thực sự đáng nói là khi bạn đưa sản phẩm vào sử dụng thật.
Khi người dùng bắt đầu dùng hệ thống,
và trong đó có các chức năng AI – đặc biệt là:
tạo hình ảnh,
phân tích hình ảnh,
hoặc các tác vụ xử lý nặng,
chi phí API bắt đầu tăng rất nhanh.
Khác với lúc build chỉ tốn quota,
đây là chi phí vận hành thật, tính theo usage.
Nếu không thiết kế từ đầu,
bạn có thể build được sản phẩm,
nhưng không scale được vì chi phí.
Thiết kế hệ thống thông minh là biết khi nào dùng AI xử lý,khi nào dùng logic code truyền thống để tối ưu chi phí.
Build bằng AI là một chuyện.
Giữ cho nó chạy được với chi phí hợp lý lại là một bài toán hoàn toàn khác.
BẢO MẬT & NIỀM TIN – ZERO TRUST
Khi build cho người dùng thật, câu chuyện không còn là code.
Mà là dữ liệu.
Cách tôi thiết kế là:
ngay cả tôi cũng không thể tùy tiện truy cập dữ liệu của người dùng.
Thậm chí, kể cả tôi cũng không có quyền đọc dữ liệu đó nếu không có lý do hợp lệ.
Đây là cách tiếp cận gần với “zero trust”
không mặc định bất kỳ ai là đáng tin tuyệt đối, kể cả người xây hệ thống.
Một hệ thống tốt không phải là hệ thống mà người dùng tin bạn,
mà là hệ thống mà bạn cũng không thể làm sai dữ liệu của họ, ngay cả khi muốn.
Người dùng không trả tiền cho tính năng.
Họ trả tiền cho cảm giác an toàn.
TÓM LẠI
Google Antigravity giống như một team làm việc rất nhanh.
Nhưng bạn vẫn phải là người:
* định hướng
* kiểm soát
* ra quyết định
Khác biệt không nằm ở việc bạn dùng AI giỏi đến đâu.
Mà nằm ở việc bạn điều phối hệ thống đó như thế nào.
Bạn đang dùng AI như một công cụ…
hay bạn đang dùng nó như một hệ thống để build sản phẩm?
(Phần 3 tiếp theo: Cách làm việc với Antigravity để build sản phẩm hiệu quả)
