# Trò chuyện cùng Maggie Appleton (GitHub Next): Thiết kế và kỹ thuật trong kỷ nguyên AI - Nguồn: Pragmatic Engineer - Thời gian phát hành: 2026-09-24 00:07 (giờ Việt Nam) - Điểm AI: 57/100 - Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/731adb6791ef9649 - Nguồn dữ liệu AI HOT: https://aihot.news/items/cmueeqbrh04d9rox39ro0byf0 - Link gốc: https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/design-engineering-with-maggie-appleton ## Tóm tắt AI Gergely Orosz phỏng vấn Maggie Appleton về cách các nhà thiết kế thích nghi với AI và những tư duy thiết kế mà kỹ sư phần mềm nên học hỏi để tối ưu hóa sản phẩm. ## Thân bài ![Design Engineering with Maggie Appleton](https://substackcdn.com/image/youtube/w_728,c_limit/KZSzF0KEFRg) Nghe và xem ngay trên [YouTube](https://youtu.be/KZSzF0KEFRg), [Apple](https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-pragmatic-engineer/id1769051199) và [Spotify](https://open.spotify.com/show/2Bho9xCbOQMWMJ7UKmqCzD). Xem bản ghi nội dung tập podcast ở đầu trang này và các mốc thời gian của tập ở cuối trang. ![](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!AlJu!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F8e3d3c6f-6a37-411e-aa1a-dfcefc979af3_1600x140.png) • [turbopuffer](https://turbopuffer.com/pragmatic) – không chỉ là một công cụ tìm kiếm vector và toàn văn bản được xây dựng trên nền tảng lưu trữ đối tượng (object storage), mà tôi còn cho rằng họ sở hữu một trong những thương hiệu mới mẻ nhất trong ngành công nghệ. Họ có các biểu đồ hiển thị hiệu suất p50, p90 và p99 trên [trang chủ của họ](https://turbopuffer.com/pragmatic), các [sơ đồ ASCII](https://turbopuffer.com/docs) được vẽ thủ công và một đội ngũ luôn nỗ lực hết mình để mang lại giá trị cho khách hàng. • [O’Reilly Early Release: Scaling AI Adoption in Engineering](https://pages.antithesis.com/oreilly-scaling-ai-ebook-pragmatic?utm_medium=Email&utm_campaign=pragmatic_2026&utm_source=pragmatic&utm_content=oreilly_20260923) – Với tư cách là một lãnh đạo kỹ thuật hoặc CTO, tại sao việc đạt được giá trị kinh doanh từ AI lại khó khăn đến vậy? CTO Peter Bell mang đến những chiến lược và chiến thuật hiệu quả. Cuốn sách được cung cấp miễn phí nhờ nhà tài trợ mùa này là Antithesis. [Tải xuống bản sao của bạn tại đây](https://pages.antithesis.com/oreilly-scaling-ai-ebook-pragmatic?utm_medium=Email&utm_campaign=pragmatic_2026&utm_source=pragmatic&utm_content=oreilly_20260923) (Cuốn sách hiện đã có 4 chương, các chương bổ sung sẽ được gửi đến khi tác giả hoàn thiện). • [Entire](https://entire.io/pragmatic) – Dịch vụ lưu trữ Git, được xây dựng lại cho kỷ nguyên tác nhân (agentic era). Entire lưu trữ mã nguồn của bạn theo khu vực và nhanh hơn tới 89 lần so với bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào khác. Đồng bộ từ GitHub [chỉ với một cú nhấp chuột](https://entire.io/pragmatic) – tôi đã thực hiện việc này rồi. Những người khác có thể học được gì từ các nhà thiết kế và kỹ sư thiết kế? Hóa ra là có rất nhiều điều, như tôi đã khám phá ra khi một trong những kỹ sư thiết kế giỏi nhất trong ngành, [Maggie Appleton](https://maggieappleton.com/), tham gia Pragmatic Engineer Podcast. Cô ấy là kỹ sư nghiên cứu cấp cao tại [GitHub Next](https://githubnext.com/), nơi cô xây dựng các nguyên mẫu để khám phá cách các kỹ sư phần mềm có thể cộng tác với AI theo những cách mới. Maggie đứng ở điểm giao thoa giữa thiết kế, nhân học và phát triển web, đồng thời là nhà thiết kế đầu tiên được thuê bởi startup AI Elicit và là Kỹ sư thiết kế chính tại startup AI Normally. Tập hôm nay mang tính trực quan hơn bình thường vì Maggie đã mang theo cuốn sổ tay của mình, vì vậy sẽ có những hình ảnh hé lộ bên trong các trang sổ về các nguyên mẫu và nhiều nội dung khác: ![](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!msmf!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F2e9a5e8c-85bb-4994-9d02-1cc53d71cfac_2000x1600.png) Chúng tôi đã đi sâu vào công việc của các nhà thiết kế và cách quy trình thiết kế của họ đang thích nghi và thay đổi cùng với AI. Chúng tôi khám phá lý do tại sao Maggie bắt đầu các dự án bằng bút và sổ tay, điều gì phân biệt kỹ sư thiết kế với các nhà thiết kế khác và tại sao việc hiểu các ràng buộc kỹ thuật lại dẫn đến sự cộng tác tốt hơn với các kỹ sư. Chúng tôi cũng thảo luận về cách Maggie sử dụng các "jig" (công cụ hỗ trợ) để kiểm soát tốt hơn các tác nhân AI, tại sao sự phán đoán và phong cách của con người vẫn quan trọng khi các mô hình có thể tạo ra thiết kế, và cách các khả năng không nhất quán của AI có thể đánh lừa chúng ta. 1. Sau khi tốt nghiệp, một con đường sự nghiệp tiềm năng dẫn đến công việc phát minh ra các kỹ thuật tra tấn cho quân đội Mỹ. Maggie đã nói "không cảm ơn" và quyết định làm việc trong ngành công nghệ thay thế. Maggie đã học về nhân học văn hóa và nền tảng này đã giúp ích cho cô trong suốt sự nghiệp công nghệ cho đến nay. Phần mềm được xây dựng bởi con người và các mối quan hệ là rất quan trọng. 2. Maggie có được kiến thức về kỹ thuật frontend từ việc minh họa các bài hướng dẫn React. Cô đã dành bốn năm làm họa sĩ minh họa tại công ty giáo dục lập trình [Egghead](https://egghead.io/), thăng tiến lên vị trí giám đốc nghệ thuật. Để minh họa các bài học, cô cần hiểu những gì mình đang vẽ: các thành phần React, useEffect và các hàm JavaScript. Ghi chú từ Gergely: Tôi đã theo dõi công việc của Maggie sau những hình minh họa xuất sắc của cô trong [khóa học Just JavaScript](https://justjavascript.com/) của Dan Abramov. Đây là một video giải thích hoạt hình do cô thực hiện cho khóa học đó: ![](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!dn7v!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F1548e56b-dc1e-4c77-90b0-54c88ebd020e_394x270.jpeg) 3. Một số người tin rằng giao diện UI tốt nhất đã tồn tại rồi. Năm 2021, startup AI nơi Maggie làm việc đã cố gắng ra mắt một giao diện mới để tăng tốc nghiên cứu khoa học bằng cách sử dụng LLM – một năm trước khi ChatGPT được phát hành. Nhiều tháng làm việc cường độ cao đã đổ dồn vào một "UI mới cho AI", nhưng hóa ra các nhà nghiên cứu khoa học không muốn những đổi mới như khung vẽ vô hạn với các thẻ, tài liệu có thể soạn thảo giống Notion, v.v. Họ muốn những bảng biểu đơn giản, quen thuộc mà họ đã rất thoải mái khi sử dụng! Maggie nói rằng trải nghiệm đó đã dạy cô rằng bắt đầu với một nguyên mẫu quen thuộc là điều hợp lý – ngay cả khi đang đổi mới. 4. Danh pháp (cách đặt tên) rất quan trọng! Ngoài ra, giải quyết vấn đề là cốt lõi của thiết kế – giống như trong kỹ thuật. Maggie coi thiết kế và kỹ thuật phần mềm có liên quan với nhau vì cả hai đều là giải quyết vấn đề. Sự khác biệt nằm ở vật liệu. Việc nghĩ ra các tên gọi và động từ để mô tả những thứ mới mà sau đó sẽ được mọi người chấp nhận và sử dụng có thể là một công việc khó khăn. Dễ dàng khi xây dựng một cửa hàng giày thể thao trực tuyến, nhưng khó hơn khi xây dựng một sản phẩm mới cho AWS. 5. Sổ tay là một phần quan trọng trong bộ công cụ của nhà thiết kế. Maggie thường bắt đầu các dự án của mình bằng cách phác thảo ý tưởng. Cô thấy việc phác thảo ý tưởng bằng tay nhanh hơn là mô tả nó cho một công cụ như Claude Code. Thêm vào đó, khi bạn phác thảo một ý tưởng vật lý, nó vẫn sẽ ở đó trong sổ tay vào ngày hôm sau. Ngược lại, nếu nó được đưa vào một công cụ, sẽ rất khó để quay lại sau hàng chục câu lệnh (prompt)! 6. Maggie thường xuyên tự xây dựng Figma cá nhân của mình gọi là "Jigs", đây cũng là tên của một thiết bị trong nghề mộc giúp thực hiện một công việc cụ thể. Cô thường xuyên yêu cầu một tác nhân lập trình xây dựng một nguyên mẫu có các thanh trượt và bộ chọn màu để cô có thể tinh chỉnh nó trong thời gian thực, giống như có một Figma cá nhân vậy! ![](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!ugH3!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F77c15294-a9a1-487c-a0de-8833850383e9_1588x998.png) 7. Maggie đã ngừng xem mã nguồn tại nơi làm việc. Khi một PR được tạo ra, cô không xem mã, và cách tiếp cận này phù hợp khi xây dựng các nguyên mẫu. Một khi biết cần xây dựng gì, cô sẽ soạn thảo một bản đặc tả chi tiết, liệt kê cách tác nhân sẽ xác minh công việc của nó. Trước đây, cô có để mắt đến mã nguồn, nhưng điều đó không còn cần thiết với thế hệ mô hình mới. 8. Việc lập kế hoạch với các tác nhân AI sẽ bị gián đoạn khi có quá nhiều văn bản. "Tôi có lý thuyết rằng lập kế hoạch là một trải nghiệm thực sự tồi tệ vào lúc này," Maggie nói. "Một tác nhân tra hỏi bạn bằng một loạt các câu hỏi lựa chọn A, B hoặc C hàng trăm lần. Đến câu hỏi thứ 20, bạn khá mệt mỏi và não bộ bắt đầu đình trệ [vì] bạn không thể đưa ra quá nhiều quyết định trong thời gian ngắn như vậy. Ngoài ra, nó còn bảo bạn rằng A được khuyến nghị. Sau đó, bạn chỉ bắt đầu kiểu như, 'Vâng, chọn A, tôi đồng ý với bạn'." 9. "Capability gaslighting" (thao túng khả năng) là khi các mô hình tiên phong thuyết phục người dùng rằng chúng là chuyên gia nhưng lại thất bại trong cùng một nhiệm vụ vào ngày hôm sau. Maggie đã đặt ra thuật ngữ này để chỉ cách các mô hình gây ấn tượng với người dùng trước khi thất bại thảm hại ngay sau đó. Quá thường xuyên, chúng ta tiếp tục tin tưởng vào các mô hình vì chúng ta bị thuyết phục rằng chúng có khả năng. Điều tương tự cũng đúng với các tác nhân, vì vậy chúng ta nên cảnh giác khi làm việc với LLM. 10. Maggie tin rằng chúng ta cần những loại công cụ (artifact) mới để con người và tác nhân làm việc cùng nhau tốt hơn: "Có một thế giới mà các tác nhân đang sống: có trọng số, mô hình, kỹ năng và MCP," cô nói. "Sau đó là phía con người của bạn: đó là tính vật lý, kết cấu, ánh sáng, vật liệu và tất cả những thứ mà tác nhân không hiểu. Cố gắng tìm ra các công cụ cho phép chúng ta gặp nhau ở giữa và cùng nhau tạo ra mọi thứ là một thách thức thực sự khó khăn vì bạn có hai loại hoàn toàn khác biệt. Tôi chỉ thấy thất vọng vì các tác nhân không thể nhìn qua vai tôi, nhìn vào sổ tay của tôi và hiểu những gì tôi đang vẽ, cũng như việc chúng không thể giúp tôi thúc đẩy các ý tưởng của mình." 11. Các kỹ sư nên thử coi AI agent như một gia sư kiên nhẫn khi học về thiết kế: Với tư cách là kỹ sư, chúng ta có thể nhờ các AI agent dạy về thiết kế: chúng rất giỏi giải thích những thứ như khi nào nên thay đổi chiều cao dòng, một thanh bên (sidebar) như thế nào là hợp lý, hay nên gói gọn bao nhiêu ký tự trong một dòng, v.v. Trước đây, việc tiếp thu các kỹ năng thiết kế sản phẩm rất khó khăn, nhưng các AI agent đã giúp việc này trở nên dễ dàng hơn một chút. Tôi hy vọng bạn thích tập này, và gửi lời cảm ơn chân thành đến Maggie vì đã truyền đạt kiến thức cho tất cả chúng ta, những kỹ sư! • [“Loop engineering” là gì?](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/what-is-loop-engineering) • [Kỹ thuật phần mềm ưu tiên thiết kế: Nghệ thuật thủ công, cùng Balint Orosz](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/design-first-software-engineering) • [AI agent có thực sự đang làm chậm tiến độ của chúng ta?](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/are-ai-agents-actually-slowing-us) • [Vibe Coding dưới góc nhìn kỹ sư phần mềm](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/vibe-coding-as-a-software-engineer) • [Cách Codex được xây dựng](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-codex-is-built) • [Cách Claude Code được xây dựng](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built) • [Từ Chrome DevTools đến Kỹ thuật AI, cùng Addy Osmani](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/from-chrome-devtools-to-ai-engineering) [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg) Giới thiệu [03:24](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=204s) Từ nhân chủng học sang công nghệ [10:18](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=618s) Một nhà thiết kế làm những công việc gì? [18:23](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=1103s) Cách làm việc của Maggie [24:55](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=1495s) Lợi ích của việc lập kế hoạch bằng công cụ vật lý [31:53](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=1913s) Tại sao Maggie lại học nghề mộc [33:13](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=1993s) Kỹ sư thiết kế và các ràng buộc kỹ thuật [38:49](https://www.youtube.com/watch?v=KZSzF0KEFRg&t=2329s) Cách Maggie sử dụng Figma _Bài gốc còn tiếp._ Xem tiếp tại: