Lần đầu mở VS Code và thử Github Copilot, tôi thực sự ấn tượng khi AI gợi ý cả đoạn code chỉ trong vài giây. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ trải nghiệm cá nhân từ lúc tiếp xúc Copilot, cách nó hoạt động, những tình huống thực tế mà nó hữu ích, cũng như những hạn chế mà tôi gặp phải. Nếu bạn là lập trình viên hoặc đang muốn thử AI trợ lý lập trình, đây sẽ là trải nghiệm chân thực để tham khảo.
1. Tôi cảm thấy ấn tượng khi lần đầu được tiếp xúc với Github Copilot
Lần đầu mở VS Code, tôi lại thấy mệt mỏi khi mà đống code dày đặc hiện trên màn hình cùng với những chiếc bug “đỏ chét”, cũng chỉ còn vài ngày nữa là bắt đầu chuẩn bị dự án. Thế là tôi thử vào mục Extensions để tìm kiếm xem liệu có AI nào giúp mình được phần nào không, chưa kịp tìm kiếm thì tự nhiên đâu ra top 1 xếp hạng lại là Github Copilot, tôi thấy cái tên nghe cũng hay và rồi cũng tải thử về xem sao. Thật bất ngờ, chỉ cần gõ vài dòng cơ bản, Copilot đã gợi ý một đoạn hoàn chỉnh, chuẩn cú pháp và khá hợp lý với ngữ cảnh. Cảm giác giống như có một lập trình viên đồng hành bên cạnh, nhưng nhanh hơn và đỡ mệt mỏi đi phần nào.
Điều làm tôi ấn tượng nhất là khả năng dự đoán logic code, khi tôi viết một function tính tổng mảng số, Copilot không chỉ gợi ý cú pháp mà còn đề xuất cách tối ưu, thậm chí thêm comment giải thích ngắn gọn. Cảm giác vừa bất ngờ, vừa thú vị, khiến tôi muốn thử nhiều tình huống hơn.
Một số điểm nổi bật tôi nhận thấy ngay lần đầu trải nghiệm:
- Nhanh chóng gợi ý code hoàn chỉnh: Không mất nhiều thời gian viết từng dòng cơ bản.
- Học hỏi từ gợi ý của AI: Khi gặp các đoạn code chưa biết, tôi có thể học theo cách Copilot viết.
Ngay khoảnh khắc này, tôi nhận ra rằng Copilot không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà còn là trợ thủ AI đầy tiềm năng, đặc biệt với lập trình viên mới hoặc những người muốn tăng tốc viết code.
2. Cách mà Copilot hoạt động như thế nào?
Khi tôi bắt đầu thử Copilot, tôi thực sự tò mò không biết “nó vận hành ra sao mà có thể đoán code mình muốn viết”. Thực tế, Copilot không phải là một phép màu liền lập tức, mà hoạt động dựa trên ngữ cảnh bạn gõ, từng dòng code và comment. Điều này khiến tôi vừa thích thú vừa muốn thử ngay nhiều tình huống khác nhau để xem nó gợi ý ra sao.
Một trải nghiệm thú vị là khi tôi viết comment mô tả chức năng trước khi code, Copilot sẽ tự động biến comment thành code hoàn chỉnh, ví dụ tôi viết như sau: “Kiểm tra xem số có phải là số nguyên tố hay không”. Ngay lập tức, Copilot gợi ý một function đầy đủ, chuẩn cú pháp và logic rõ ràng. Thú vị là các bước quan trọng còn được nhấn mạnh bằng comment trong đoạn code mà AI gợi ý. Khoảnh khắc này khiến tôi thực sự cảm nhận được “AI hiểu ý mình” – và trải nghiệm này hoàn toàn khác với việc autocomplete từng ký tự.
Lúc này tôi vẫn chưa hình dung ra được nên tôi thử lại một lần nữa, tôi gõ một function cơ bản, như tính tổng mảng số cùng với câu lệnh comment: “Tính tổng tất cả số trong mảng”. Chỉ sau vài giây, Copilot gợi ý luôn phần thân hàm, thậm chí dùng cách tối ưu nhất để tạo ra đoạn code. Tôi nhận ra Copilot hiểu được cả ngữ cảnh code, nên không chỉ đơn giản là dự đoán từ khóa tiếp theo mà là cả logic hoàn chỉnh. Trải nghiệm này khiến việc viết code nhanh hơn rất nhiều, đặc biệt khi phải xử lý các đoạn code lặp đi lặp lại.
Sau vài thử nghiệm, tôi thấy Copilot vận hành theo 3 nguyên tắc chính:
- Hiểu ngữ cảnh: Dựa trên code và comment bạn vừa gõ.
- Gợi ý code hoàn chỉnh: Không chỉ autocomplete từng ký tự mà là cả block code.
- Học từ kho dữ liệu lớn: Copilot “học” từ hàng triệu repo trên GitHub, vì vậy gợi ý khá chuẩn và đa dạng.
Một mẹo tôi rút ra là viết comment chi tiết trước khi code sẽ giúp Copilot gợi ý chính xác hơn, nhất là với các function phức tạp. Thử nghiệm này khiến tôi thấy Copilot thực sự là một người đồng hành thông minh trong quá trình lập trình.
3. Những tình huống mà Github Copilot thật sự hữu ích
Ngay sau khi dùng Copilot trong vài ngày, tôi bắt đầu nhận ra những “điểm sáng” mà công cụ này thực sự tỏa sáng. Không phải lúc nào nó cũng đúng 100%, nhưng trong một số tình huống, Copilot giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức:
Khi phải viết các đoạn code lặp đi lặp lại: Tôi định nghĩa các model trong dự án hoặc viết những hàm getter/setter. Bình thường tôi sẽ phải gõ từng dòng hoặc dùng thư viện Lombok, nhưng Copilot có thể tự động sinh ra những đoạn code chuẩn chỉ với một cú gõ từ khóa ban đầu.
Khi cần giải quyết nhanh một function cơ bản: Một lần tôi muốn viết hàm kiểm tra email hợp lệ. Thay vì phải nhớ regex phức tạp, Copilot gợi ý ngay một đoạn code hoàn chỉnh, kèm chú thích. Tôi vừa có thể dùng ngay, vừa học được cách viết regex hợp lý. Cảm giác như có một trợ lý cá nhân luôn đứng bên hỗ trợ từng bước.
Khi muốn khám phá cách code tối ưu hơn: Có những lúc tôi viết một function theo cách “truyền thống”, nhưng Copilot lại gợi ý cách ngắn gọn hơn (dùng stream API trong Java). Điều này giống như một người mentor luôn sẵn sàng chỉ cho tôi “đường tắt” nhanh gọn hơn trong lập trình, đồng thời cũng giúp tôi tối ưu hóa coding hơn rất nhiều.
Khi học một ngôn ngữ mới: Tôi thử Copilot khi viết ứng dụng Spring Boot lần đầu tiên. Ban đầu hơi loay hoay vì chưa quen cú pháp, nhưng Copilot liên tục gợi ý các đoạn code hợp lý, từ đó tôi học nhanh hơn nhiều. Nó không thay thế tài liệu, nhưng giúp tôi vượt qua giai đoạn “ngợp” ban đầu.
4. Những hạn chế đôi khi mắc phải khi sử dụng Github Copilot
Sau vài ngày sử dụng và trải nghiệm nhiều tình huống hữu ích, tôi nhận ra rằng Copilot thật sự là một trợ thủ đắc lực. Tuy nhiên, không có công cụ nào hoàn hảo tuyệt đối, và Copilot cũng có những lúc khiến tôi phải tự suy nghĩ, kiểm tra và điều chỉnh lại gợi ý của nó. Phần này, tôi muốn chia sẻ một số hạn chế mà tôi gặp phải trong quá trình sử dụng, để bạn có cái nhìn thực tế hơn về AI trợ lý lập trình này.
Thứ nhất - Không phải lúc nào cũng chính xác: Trong quá trình dùng Copilot, tôi nhận ra không phải gợi ý nào cũng hoàn hảo. Có những lần tôi viết một hàm logic phức tạp, Copilot gợi ý code mà chạy được nhưng không đúng hoàn toàn ý định ban đầu. Tôi phải tự sửa hoặc tối ưu lại. Khoảnh khắc này nhắc tôi rằng Copilot là trợ thủ chứ không phải người thay thế hoàn toàn.
Thứ hai - Cần kiểm tra kỹ trước khi sử dụng: Trong quá trình code, khi tôi thử viết một hàm xử lý dữ liệu có tính nhạy cảm và bảo mật trong dự án Spring Boot, Copilot gợi ý code nhanh nhưng chưa tính đến tất cả trường hợp ngoại lệ. Tôi phải kiểm tra từng dòng trước khi đưa vào production. Trải nghiệm này khiến tôi nhận ra: Copilot giúp nhanh, nhưng vẫn phải tư duy logic và đảm bảo chất lượng code.
Thứ ba - Đôi khi gợi ý hơi “vênh” với phong cách cá nhân: Có những lúc Copilot gợi ý một đoạn code khá tối ưu nhưng không theo cách mình thường viết, ví dụ dùng một cú pháp ngắn gọn nhưng khó đọc với team của tôi. Điều này buộc tôi phải chỉnh sửa lại code theo phong cách cá nhân hoặc theo chuẩn team, dù vẫn cảm ơn Copilot đã gợi ý.
Cuối cùng - Gợi ý luôn phụ thuộc vào comment và ngữ cảnh: Một mẹo tôi rút ra được rằng nếu lệnh comment quá ngắn hoặc mơ hồ, Copilot đôi khi gợi ý code không liên quan lắm. Khi mới thử, tôi chỉ viết “Hàm xử lý dữ liệu”. Kết quả là Copilot đưa ra một đoạn code hoàn toàn khác so với ý định. Từ trải nghiệm này, tôi học được cách viết comment rõ ràng và chi tiết hơn để Copilot gợi ý chuẩn xác.
Những hạn chế này không hẳn làm Copilot mất giá trị. Ngược lại, chúng nhấn mạnh rằng AI là trợ thủ thông minh nhưng vẫn cần sự kiểm soát của con người. Khi kết hợp đúng cách – gợi ý nhanh + tư duy cá nhân + kiểm tra kỹ lưỡng – Copilot thực sự giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả coding.
