Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt lớn trong cách chúng ta làm việc với công nghệ. Từ việc các công cụ AI trở nên phổ biến đến sự phát triển vượt bậc của hạ tầng đám mây, việc lựa chọn đúng công cụ có thể quyết định thành bại của dự án.
Sau nhiều năm thử nghiệm và tối ưu quy trình làm việc, tôi muốn chia sẻ bộ công cụ hiện tại - những thứ đã giúp tôi tăng năng suất lên gấp nhiều lần và thích ứng với xu hướng phát triển ưu tiên AI.
🤖 Công Cụ AI - Cuộc Cách Mạng Không Thể Quay Lại
ChatGPT: Người Bạn Đồng Hành Từ Ngày Đầu
Tôi bắt đầu dùng ChatGPT từ tháng 12/2022, khi còn phải thuê mở tài khoản với giá 20k vì chưa có ở Việt Nam. Trải qua từ GPT-3.5 đến GPT-4, rồi nghỉ một thời gian năm 2024 do trả lời chậm, độ chính xác không cao (tôi thường code), đến 2025 tôi quay lại nhờ ưu đãi Shopee miễn phí 3 tháng.
Cách tôi sử dụng:
- Tạo ý tưởng: Sinh ý tưởng cho nội dung, tính năng mới
- Viết nội dung: Tạo bản thảo bài viết, tài liệu
- Sửa lỗi code: Giải thích lỗi và đưa ra giải pháp
- Nghiên cứu: Tìm hiểu nhanh về công nghệ mới
Claude: Trí Tuệ Logic Vượt Trội
Claude là công cụ thay đổi cuộc chơi từ năm 2024. Sau khi thất vọng với độ chính xác của ChatGPT, tôi chuyển sang Claude Pro và bị ấn tượng bởi khả năng lý luận logic.
Điểm mạnh của Claude:
- Xử lý văn bản dài cực tốt (ngữ cảnh lớn)
- Đánh giá code chất lượng cao
- Viết tài liệu xuất sắc
- Ít "ảo tưởng" hơn ChatGPT
Cursor: IDE AI Đỉnh Cao
Từ những ngày đầu với CTRL+I, CTRL+K đơn giản đến phiên bản hiện tại, Cursor đã thay đổi hoàn toàn cách tôi lập trình.
Tính năng thay đổi cuộc chơi:
- Tự động hoàn thành: Dự đoán code cực chính xác
- Tích hợp chat: Hỏi đáp trực tiếp trong trình soạn thảo
- Hiểu dự án: Nắm bắt ngữ cảnh toàn bộ dự án
- Trợ lý tái cấu trúc: Đề xuất cải tiến theo thời gian thực
Mẹo: Đầu tư gói 1 năm để mở khóa toàn bộ tiềm năng. Lợi tức đầu tư rất cao khi năng suất tăng 5-10 lần.
Lovable: Từ Ý Tưởng Đến Sản Phẩm Trong Vài Phút
Công cụ mới nhất trong bộ sưu tập, Lovable cho phép xây dựng ứng dụng web từ mô tả trong vài phút. Tôi dùng 2 tháng gói Pro để thử nghiệm và thường kết hợp với Cursor để sao chép code về máy tính cá nhân.
🤝 Cộng Tác & Năng Suất
Larksuite: Không Gian Làm Việc Tất Cả Trong Một
Larksuite (Feishu) là trung tâm của mọi quy trình làm việc. Không chỉ là ứng dụng chat, mà là hệ sinh thái hoàn chỉnh:
- Docs: Viết văn bản và cộng tác
- Sheets: Phân tích dữ liệu và báo cáo
- Base: Cơ sở dữ liệu cho quản lý dự án
- Tự động hóa quy trình: Kết nối với các dịch vụ bên ngoài
Chuyển Đổi Từ Notion Sang Larksuite
Từ 2022-2024 tôi là người dùng tích cực của Notion cho quản lý kiến thức cá nhân. Tuy nhiên, những hạn chế về API và vấn đề hiệu suất khiến tôi chuyển hoàn toàn sang Larksuite từ 2024.
Lý do chuyển đổi:
- API mạnh mẽ hơn cho tự động hóa
- Hiệu suất tốt hơn với bộ dữ liệu lớn
- Tích hợp sẵn với các công cụ quy trình làm việc
- Tính năng cộng tác tốt hơn
n8n: Chuyên Gia Tự Động Hóa Quy Trình
Câu chuyện với n8n khá thú vị. Biết từ 2023 nhưng ưu tiên Lark Anycross vì miễn phí và tích hợp tốt. Khi Anycross tăng giá năm 2025, tôi chuyển sang n8n và khám phá sức mạnh thật sự.
Ưu điểm của n8n:
- Tính linh hoạt cao với thao tác JSON
- Thư viện node khổng lồ
- Tùy chọn tự lưu trữ cho bảo mật dữ liệu
- Trình tạo quy trình trực quan dễ hiểu
💻 Phát Triển & DevOps
GitHub: Nền Tảng Kiểm Soát Phiên Bản
Từ những ngày mơ mẫm năm 2 đại học học Python qua video Dũng Lại Lập Trình, GitHub đã là người bạn đồng hành không thể thiếu.
Vượt xa git thông thường:
- Actions: Đường ống CI/CD
- Projects: Bảng Kanban cho quản lý tác vụ
- Packages: Kho riêng cho thư viện
- Codespaces: Môi trường phát triển đám mây
Docker: Container Hóa Mọi Thứ
Ban đầu học Docker vì "xu hướng" mà không biết áp dụng thế nào. Từ cuối 2024, khi triển khai nhiều dịch vụ tự lưu trữ trên VPS, Docker trở thành công cụ thiết yếu.
Các trường hợp sử dụng:
- Phát triển cục bộ: Môi trường nhất quán trên nhiều máy
- Microservices: Tách biệt dịch vụ và phụ thuộc
- CI/CD: Xây dựng một lần, chạy mọi nơi
- Tự lưu trữ: Triển khai ứng dụng dễ dàng
Python: Sức Mạnh Xử Lý Dữ Liệu
Python là ngôn ngữ chính từ năm 2 đại học đến nay. Hệ sinh thái vô cùng phong phú:
- Pandas + NumPy: Phân tích và thao tác dữ liệu
- Streamlit: Tạo mẫu nhanh cho ứng dụng dữ liệu
- FastAPI: Phát triển API hiện đại, nhanh chóng
- Script tự động hóa: Tự động hóa tác vụ và đường ống dữ liệu
📊 Dữ Liệu & Phân Tích
Power BI: Nhà Vô Địch Business Intelligence
Hành trình từ Looker Studio → Tableau → Power BI. Cuối cùng chọn Power BI vì:
- Phiên bản desktop miễn phí: Tính năng mạnh mẽ không cần đăng ký
- Làm sạch dữ liệu: Power Query rất mạnh
- Ngôn ngữ DAX: Tính toán nâng cao và đo lường
- Tích hợp doanh nghiệp: Kết hợp tốt với hệ sinh thái Microsoft
Dự án lớn: Trực quan hóa dữ liệu cho phân tích Shopee, TikTok, Lazada, Tiki năm 2023.
PostgreSQL: Cơ Sở Dữ Liệu Sản Xuất Ưa Thích
Sau khi "chia tay" SQL Server từ đại học, PostgreSQL trở thành cơ sở dữ liệu đầu tiên tôi nghĩ đến:
- Hỗ trợ JSONB: Schema linh hoạt khi cần
- Window functions: Truy vấn phân tích nâng cao
- Hiệu suất: Xuất sắc với bộ dữ liệu lớn
- Mã nguồn mở: Không phí giấy phép
☁️ Đám Mây & Hạ Tầng
Google Cloud Platform: Đám Mây Ưu Tiên Dữ Liệu
Dịch vụ chính:
- BigQuery: Kho dữ liệu cho các dự án phân tích
- Cloud Run: Container không máy chủ
- Cloud Storage: Lưu trữ đối tượng cho tài sản
Bài học đắt giá: Nhớ tắt Cloud SQL sau khi test - tốn 800k là bài học nhớ đời về quản lý chi phí đám mây!
AWS: S3 và Hệ Sinh Thái
Chủ yếu sử dụng S3 cho lưu trữ đối tượng. Hệ sinh thái AWS rộng lớn nhưng đường cong học tập dốc, nên chỉ dùng khi cần các dịch vụ cụ thể.
🎨 Thiết Kế & Sáng Tạo
Canva: Giải Pháp Thiết Kế Nhanh
Từ thời đại học làm slide đến hiện tại thiết kế nội dung mạng xã hội:
- Brand Kit: Duy trì tính nhất quán trong thiết kế
- Templates: Tạo mẫu nhanh cho tài liệu marketing
- Cộng tác: Chia sẻ và bình luận với thành viên nhóm
CapCut: Ứng Dụng Chỉnh Sửa Video
Video marketing ngày càng quan trọng. CapCut là ứng dụng chỉnh sửa video miễn phí và mạnh mẽ giúp tạo nội dung hấp dẫn:
- Tự động phụ đề: Tiết kiệm thời gian cho nội dung TikTok, YouTube
- Thư viện hiệu ứng: Video trông chuyên nghiệp
- Xuất đa nền tảng: Tối ưu cho các nền tảng mạng xã hội khác nhau
🚀 Quy Trình Làm Việc & Triển Khai 2025 (Thực Tế, Tối Ưu AI)
Thói Quen Buổi Sáng: Khởi Động Ngày Mới Hiệu Quả
- ChatGPT: Brainstorm ý tưởng, lên kế hoạch task, xác định hướng giải quyết vấn đề mới hoặc tìm giải pháp cho bug tồn đọng.
- Claude code: Review lại code hôm qua, nhận đề xuất cải tiến logic, refactor hoặc tối ưu performance.
- Cursor: Mở dự án, để AI tự động gợi ý refactor, phát hiện code smell, bổ sung test case.
- Larksuite: Check cập nhật nhóm, rà soát bảng nhiệm vụ, phân chia task cho team.
Quy Trình Lập Trình: Kết Hợp AI & Công Cụ Dev Truyền Thống
- ChatGPT/Claude: Đặt câu hỏi về giải pháp kỹ thuật, xin gợi ý kiến trúc, hoặc nhờ viết nhanh đoạn code mẫu/phân tích bug.
- Cursor Tab completion/Claude code: Để AI tự động hoàn thành code, refactor, hoặc generate test case.
- Docker: Khởi động môi trường dev đồng nhất, đảm bảo ai cũng chạy được code như nhau.
- PostgreSQL: Thao tác, kiểm thử dữ liệu, tối ưu query với sự hỗ trợ của AI (gợi ý index, phân tích explain plan).
Pipeline Triển Khai: Tự Động Hóa & Giám Sát
- GitHub Actions: Tự động kiểm thử, build, lint code mỗi lần push/PR.
- Docker: Đóng gói ứng dụng, đảm bảo chạy ổn định từ dev tới production.
- Vercel/Cloud Run: Triển khai nhanh lên môi trường thật, scale linh hoạt.
- Giám sát (Monitoring): Theo dõi log, alert hiệu suất, dùng AI để phát hiện bất thường hoặc dự báo lỗi.
Lý do sửa lại:
Phần trước liệt kê rời rạc, thiếu logic và chưa thể hiện rõ vai trò của từng công cụ AI trong quy trình thực tế. Mình bổ sung ChatGPT vào đầu để nhấn mạnh vai trò brainstorm, lên ý tưởng và giải quyết vấn đề – đây là điểm mạnh nhất của ChatGPT so với Claude. Ngoài ra, sắp xếp lại các bước theo đúng thứ tự thực tế, giải thích rõ hơn từng công đoạn để người đọc dễ hình dung và áp dụng.
💡 Bài Học Quan Trọng & Mẹo
Chiến Lược Công Cụ AI
- Đừng phụ thuộc vào một công cụ: Mỗi AI có điểm mạnh khác nhau
- Chuyển đổi ngữ cảnh: ChatGPT cho sáng tạo, Claude cho kỹ thuật
- Xác minh kết quả: Công cụ AI không hoàn hảo, luôn xem xét lại
Tiêu Chí Lựa Chọn Công Cụ
- Đường cong học tập so với lợi ích năng suất
- Chi phí so với giá trị mang lại
- Tích hợp với quy trình làm việc hiện tại
- Hỗ trợ cộng đồng và chất lượng tài liệu
Lập Kế Hoạch Di Chuyển
- Chuyển đổi từng bước: Không chuyển tất cả cùng lúc
- Xuất dữ liệu: Đảm bảo có sao lưu trước khi di chuyển
- Đào tạo nhóm: Đầu tư thời gian để nhóm làm quen với công cụ mới
🔮 Nhìn Về Tương Lai: Xu Hướng Công Nghệ 2025
Phát Triển Ưu Tiên AI
- Tạo code sẽ trở thành xu hướng chính
- Giao diện lập trình ngôn ngữ tự nhiên
- Gỡ lỗi và tối ưu hóa do AI hỗ trợ
Tiến Hóa No-Code/Low-Code
- Lập trình trực quan cho ứng dụng phức tạp
- Tích hợp với quy trình lập trình truyền thống
- Dân chủ hóa phát triển phần mềm
Edge Computing & Hiệu Suất
- Kiến trúc không máy chủ trưởng thành
- Ứng dụng thời gian thực với độ trễ tối thiểu
- Thực hành tính toán bền vững
Kết Luận
Tech stack không phải về việc sử dụng công cụ mới nhất, mà về việc tìm ra sự kết hợp phù hợp cho nhu cầu và quy trình làm việc cụ thể. Quan trọng là học tập liên tục và thích ứng với bối cảnh thay đổi.
Điểm chính:
- Thử nghiệm với công cụ mới nhưng đừng đuổi theo mọi xu hướng
- Đo lường tác động của công cụ lên năng suất thực tế
- Ghi lại bài học để chia sẻ với cộng đồng
- Giữ sự tò mò về công nghệ mới nổi
Những công cụ này đã thay đổi cách tôi làm việc và tiếp cận vấn đề. Hy vọng việc chia sẻ này hữu ích cho hành trình của bạn trong việc xây dựng tech stack hiệu quả.
Có câu hỏi về bất kỳ công cụ nào? Hãy liên hệ qua form liên hệ hoặc kết nối trên mạng xã hội. Rất vui được chia sẻ kinh nghiệm chi tiết hơn!
Bài viết hữu ích?
Chia sẻ để nhiều người biết đến!
