Trong một năm qua, ông ấy không hề tự tay viết một dòng code nào.
Ông ấy tạo vài chục PR mỗi ngày, có ngày chạm mốc 150, lập kỷ lục cá nhân.
Điều phi lý hơn là, ông ấy đồng thời vận hành hàng trăm AI agent, và mỗi đêm còn có hàng nghìn agent khác thay ông làm ca đêm.
Đây là những gì Boris Cherny, "cha đẻ" của Claude Code, tự mình chia sẻ trong một buổi đối thoại công khai gần đây dành cho các nhà phát triển.
Trên điện thoại của ông ấy mở ứng dụng Claude, bên trái có một tab code nhỏ, trong đó đồng thời mở từ 5 đến 10 cuộc hội thoại.
Mỗi cuộc hội thoại phía dưới lại là một đống agent, ban ngày có hàng trăm agent đang chạy, đến đêm, hàng nghìn agent bắt đầu làm những công việc sâu hơn.
Mô hình viết toàn bộ code, ông ấy không đụng tay vào một dòng nào.
Với ông ấy, chuyện lập trình, đã được giải quyết xong.
Một người làm sao có thể quản lý hàng nghìn agent?
Một người quản lý hàng nghìn agent, để chúng đồng thời sửa code trong một kho code, không mất kiểm soát, không đánh nhau, không sản xuất hàng loạt rác.
Bí quyết của Boris, ẩn sau một từ: Vòng lặp (Loop).
Ông ấy nói, Loop là thứ đơn giản nhất, lại còn dùng tốt nhất mà ông từng thấy, Loop mới là tương lai.
Bản chất của Loop, là để Claude dùng tác vụ định kỳ để điều phối một công việc có thể chạy lặp lại, mỗi phút, mỗi năm phút, mỗi ngày, tùy bạn đặt. Chạy lên rồi, về cơ bản không cần quản lý nữa.
Trên tay ông ấy có hàng chục Loop thường xuyên quay:
Một cái chuyên theo dõi PR của ông ấy, tự động sửa tích hợp liên tục (CI), tự động rebase;
Một cái chịu trách nhiệm giữ CI khỏe mạnh, bài kiểm tra nào không ổn định, nó tự đi sửa;
Lại có một cái cứ 30 phút lên X lục một lượt phản hồi người dùng, phân cụm và tổ chức xong rồi mới nộp cho ông ấy.
Quan trọng hơn, càng về sau, ngay cả bước mở Loop này Boris cũng không cần phải mở miệng nữa.
Có lần ông ấy chỉ bảo mô hình chạy một truy vấn dữ liệu, mô hình tự trả lời một câu: Tôi phát hiện dữ liệu này cứ liên tục thay đổi, vậy tôi sẽ tạo một Loop, cứ 30 phút đưa cho ông một báo cáo.
Ông ấy nói được, thuận tay gửi lên Slack cho tôi. Mô hình quay đầu liền làm việc này.
Ngay gần đây, Boris còn nói mình không viết prompt nữa, chỉ viết loop.
Chắc chắn sớm thôi ông ấy còn không cần viết loop nữa.
Agent
Đang viết lại việc "làm việc"
Đằng sau điều này, là việc "làm việc" tự nó đã thay đổi.
Trước đây là bạn viết một câu, AI trả lời một câu, bạn viết câu tiếp theo; giờ đây là bạn dựng một hệ thống nhỏ biết tự tìm việc, tự làm việc, tự nộp việc, rồi quay lưng bước đi.
Anthropic gần đây còn ra mắt Routines, đưa cơ chế tương tự lên phía máy chủ, đóng máy tính, nó vẫn chạy như thường.
Vai trò "kỹ sư", ở chỗ Boris này cũng bị viết lại:
Mô hình chịu trách nhiệm viết code, ông ấy chịu trách nhiệm dựng hệ thống, làm nghiệm thu. Một ngày hàng chục đến hàng trăm PR từ tay agent tuôn ra, công việc thực sự của ông, là phán đoán cái nào có thể merge, cái nào phải trả về.
Theo cách nói của ông ấy, đây không phải là "AI thay thế kỹ sư", mà là con người đang từ người thực hiện thao tác, trở thành người thiết kế hệ thống tự động: trọng tâm từ "viết đúng dòng code này", chuyển sang "dựng một hệ thống tự viết đúng code".
Ông ấy thậm chí dự đoán, thêm một năm nữa, các khâu an toàn như chống chèn prompt, kiểm tra lệnh, phê duyệt thủ công sẽ không còn quan trọng lắm, vì mô hình sẽ ngày càng tự giác làm đúng việc.
Và cách đánh này, sớm đã không chỉ là trò chơi của riêng ông ấy nữa.
Theo Boris, trong công ty hầu như không còn chuyện viết code bằng tay, ngay cả SQL cũng là mô hình viết. Cả công ty, tìm không ra mấy dòng code vẫn còn là người gõ.
Kỳ ảo hơn là một cảnh khác. Khi vài Claude của ông ấy đang viết code trong Loop, chúng sẽ tự chạy lên Slack, trò chuyện với Claude của đồng nghiệp, căn chỉnh những chỗ mà chưa ai nghĩ ra.
Một đám AI họp nhóm trong Slack, phân chia công việc rõ ràng, từng đứa về làm, chuyện này ở Anthropic đã là chuyện thường ngày.
Cứng hơn nữa là cấu trúc đội nhóm: quản lý kỹ thuật, quản lý sản phẩm, nhà thiết kế, nhà khoa học dữ liệu, tài chính, nghiên cứu viên người dùng, mỗi người đều đang viết code.
Chức năng vẫn còn, nhưng ai nấy đều thêm một tầng "khả năng phổ dụng điều phối AI đi làm việc", trở thành người tài toàn diện đa ngành.
Từ viết prompt đến viết loop
Giữa có một sự kiểm nghiệm
Một AI tự mình làm việc vô hạn, tại sao không phải là một cỗ máy tốc độ cao sản xuất bug?
Câu trả lời nằm ở một khâu mà đa số người bỏ qua: nghiệm thu.
Loop có thể tự chạy mà không tự kỷ, dựa vào một cơ chế "định hướng mục tiêu", trong Claude Code tương ứng với lệnh /goal.
Bạn đưa cho nó một mục tiêu, ví dụ "tất cả unit test trong /tests/ pass, lint sạch sẽ", nó mỗi làm xong một bước, liền có một mô hình nhỏ độc lập phán một lần: tới chưa? chưa tới, làm tiếp; tới rồi, dừng.
Mô hình "giám công" chịu trách nhiệm chấm điểm này, không phải mô hình làm việc kia.
Thiết kế đơn giản này, chính xác là trái tim của toàn bộ loop.
Không có nó, một Loop chạy cả đêm, rất có thể là một cỗ máy ngủ rồi mà vẫn gửi hàng loạt code rác, mà còn gửi một cách thẳng thắn đầy lý lẽ.
Boris sớm đã kiểm chứng điểm này.
Trước đó khi chia sẻ quy trình làm việc, ông ấy từng đưa ra một lời khuyên: muốn vắt kiệt Claude Code đến tối đa, bước quan trọng nhất, chính là đưa cho nó một cách để tự kiểm tra công việc của mình.
Một khi có vòng phản hồi khép kín này, chất lượng đầu ra thường có thể tăng gấp 2 đến 3 lần.
Một động tác "để AI tự kiểm tra mình", sánh được với việc đổi một thế hệ mô hình.
Vòng lặp này người thường cũng dùng được
Bộ vòng lặp phía trên, đã được làm thành sản phẩm, người thường vẫn có thể sử dụng.
Sau khi Fable 5 ra mắt, một hướng dẫn lưu truyền rộng rãi trên X, tác giả thực tế 3 tuần sau tuyên bố: đa số người dùng Fable 5 như Claude bình thường, bằng với lãng phí thứ thực sự đáng trả tiền của nó.
Tác giả đó trước tiên chỉ ra ba khả năng phân biệt Fable 5 với tất cả mô hình Claude trước đó.
Ba khả năng của Fable 5 do hướng dẫn tổng kết: tự làm việc lâu dài, tự kiểm tra, đọc hiểu biểu đồ dày đặc.
Thứ nhất, nó có thể làm việc liên tục vài ngày, thay vì vài phút.
Các mô hình trước đây đều là vận động viên chạy cự ly ngắn, Fable 5 là mô hình đầu tiên được sinh ra cho "tự làm việc lâu dài".
Trong Claude Code, bạn có thể ném toàn bộ một dự án trải dài nhiều ngày cho nó, nó tự lập kế hoạch chia giai đoạn, tự phân phó agent con, làm cho đến khi đạt tiêu chuẩn mới thôi.
Thứ hai, nó tự tra lại mình. Công việc xong, nó không vội giao, tự viết test trước, chạy test, bắt lỗi, sửa xong, mới nói một tiếng "làm xong rồi".
Thứ ba, là khả năng đọc hiểu biểu đồ dày đặc.
Theo tác giả thực tế, các bảng trong báo cáo tài chính, biểu đồ nhúng trong PDF, sơ đồ kiến trúc, ảnh chụp bảng điều khiển, những chỗ Opus 4.8 trước đây thỉnh thoảng nhầm cột, nhìn lộn trục tọa độ, Fable 5 có thể ổn định đọc đúng.
Mà muốn thực sự dùng những khả năng này, dựa vào chính là hai lệnh: /goal và /loop.
Không dùng chúng, bạn đang bỏ tiền gấp 2 lần để mua một chatbot; dùng chúng, bạn mua được một nhân viên tự làm việc.
/goal chạy thẳng đến đích, đến nơi tự dừng; /loop chạy lặp lại theo điểm, cho đến khi bạn hô dừng.
Cơ chế của /goal, là bạn định nghĩa kết quả, nó chịu trách nhiệm lặp. Nó có thể chạy tốt không, có một quy luật sắt: viết cụ thể "tiêu chuẩn hoàn thành", và nhất định phải đưa một đường lui thất bại.
Ví dụ, "cải thiện đoạn code này" là một mục tiêu xấu, vì không thể kiểm chứng; "/tests/ tất cả test pass, chỉ được sửa file trong /src, sửa 3 lần vẫn không pass thì dừng lại báo cáo" là một mục tiêu tốt, vì mỗi điều đều có thể đối chiếu.
/loop thì không hướng đến một đích nào, mà là chạy lặp lại theo điểm, chạy đến khi bạn hô dừng.
Ví dụ cứ 30 phút kiểm tra một lượt nhật ký lỗi, chọn ra mức độ nghiêm trọng dùng lời nói thông thường báo cáo; hoặc mỗi giờ quét một lượt hộp thư đến, tóm tắt email mới, soạn sẵn bản nháp nên trả lời.
Khẩu quyết phân công chỉ ba câu: có đích rõ ràng, dùng /goal; lặp lại theo chu kỳ, dùng /loop; muốn chạy liên tục đến khi một điều kiện đạt được, hai cái chồng lên nhau mà dùng.
Buông tay trước, còn có một lời khuyên thực tế nhất: trước tiên hãy đặt giới hạn chi tiêu trên. Một /goal không đóng nắp đụng phải khó khăn, token có thể đốt bay vèo vèo.
Để nó nhớ bạn: Cấu hình local 20 phút
Hướng dẫn còn nhắc đến một bước, đa số chỉ dẫn đều bỏ qua, lại chính là quan trọng nhất.
Fable 5 sẽ không nhớ bạn. Mỗi lần mở cuộc hội thoại mới, nó đối với nghiệp vụ, văn phong, khách hàng, sở thích của bạn không biết gì cả, tất cả bắt đầu từ số không.
Giải pháp là trên máy mình dựng một hệ thống ngữ cảnh local, chỉ cần 20 phút là dựng xong.
Một thư mục, hai file markdown, một bộ kỹ năng, là toàn bộ cấu hình để Fable 5 "biết bạn".
Tổng cộng chia bốn bước.
Bước một, tạo một thư mục ngữ cảnh, ví dụ gọi là fable-workspace, coi như "nguồn sự thực duy nhất" mà nó nhất định phải đọc trước khi làm việc.
Trong thư mục có thể đặt nội dung như sau: một trang tổng quan nghiệp vụ và ưu tiên, quy trình vận hành thường làm, thông tin chìa khóa của dự án đang triển khai, tài liệu chiến lược thường trích dẫn, thêm một bản nhật ký quyết định.
Mỗi file nén trong một trang, nội dung quá nhiều sẽ ăn mất cửa sổ ngữ cảnh.
Bước hai, tạo một file ký ức claude-memory.md, để lại một chỉ dẫn: mỗi khi tôi nói đến thông tin quan trọng về nghiệp vụ, sở thích hoặc tình huống, hãy cập nhật điểm chính vào, viết ngắn, đánh dấu ngày tháng.
Từ đây nó tự cập nhật, bạn nhắc một lần khách hàng mới, lần sau hội thoại nó đã biết.
Bước ba, tạo một file chỉ dẫn claude-instructions.md, viết rõ quy tắc hành vi mỗi cuộc hội thoại: trước khi làm việc đọc file ký ức trước, trước khi đưa đề xuất lục quyết định cũ, không chắc thì hỏi đừng đoán bừa, làm xong việc chủ động báo cáo và đánh dấu chỗ cần người xem qua.
Bước bốn, trong Claude Code dùng /add chỉ đến thư mục này, hoặc viết vào CLAUDE.md. Kết nối xong, mỗi cuộc hội thoại vừa mở màn, nó đã mang theo toàn bộ bối cảnh của bạn.
Bộ cấu hình này còn có một lợi ích: ngày nào đổi công cụ AI khác, ngữ cảnh trực tiếp đóng gói mang đi.
Về mặt tiết kiệm tiền, có một cách đánh 20-80: chỉ dùng Fable 5 ở 20% công việc thực sự ăn ưu thế của nó.
Trong Claude Code, Fable còn có thể tự phân phó agent con tiết kiệm tiền hơn đi làm việc thô: nó đưa ra phương án, Sonnet, Haiku những cái kia đi thực thi, cuối cùng lại do nó quay về nghiệm thu.
Đến bước này bạn sẽ phát hiện, bộ "Đội quân AI đêm" của Boris mở ra chỉ ba thứ:
Một mô hình tự làm việc, một bộ tiêu chuẩn định nghĩa "làm xong", một vòng lặp vận hành đúng giờ.
Mô hình và vòng lặp đều đã có đủ.
Thực sự khan hiếm, là người có thể nói rõ cho mô hình "nhiệm vụ làm xong là thế nào".
Tài liệu tham khảo:
https://safe.ai/blog/significant-increase-in-digital-labor-automation
https://x.com/free_ai_guides/status/2073050543027638443
https://youtu.be/SlGRN8jh2RI
https://x.com/bcherny/status/2007179861115511237
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", biên tập: Nguyên Vũ
