Trong JetBrains—công ty đang định hình lại cách thế giới viết mã
Bằng cách tích hợp các mô hình OpenAI trên các công cụ và quy trình làm việc của mình, JetBrains đang xác định lại cách các nhà phát triển thiết kế, lý luận và xây dựng với AI.
Nếu bạn không viết phần mềm, có thể bạn không biết đến JetBrains.
Nếu bạn có, bạn gần như chắc chắn sử dụng dịch vụ của họ.
Công ty đứng sau hậu trường của sự phát triển hiện đại—cung cấp sức mạnh cho các công cụ được sử dụng bởi khoảng 15 triệu kỹ sư chuyên nghiệp trên toàn thế giới (88 trong số 100 công ty Fortune) đồng thời sáng tạo Kotlin (ngôn ngữ lập trình chính thức cho Android). Nếu bạn mở IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand, hoặc Rider, tức là bạn đã sử dụng JetBrains.
Chúng tôi có dịp gặp gỡ Kris Kang, Trưởng bộ phận Sản phẩm tại JetBrains, để khám phá cách đội ngũ sử dụng các mô hình của OpenAI nhằm thay đổi cách các lập trình viên kiến tạo—không phải để thay thế những gì họ làm, mà để mở ra giới hạn.
“Lập trình viên không chỉ viết mã. Họ xem xét, suy luận và thiết kế các hệ thống. AI có thể hỗ trợ nhiều phần việc chứ không đơn thuần là gõ chữ.
Cách thức JetBrains áp dụng OpenAI
Kang cho biết, "Hơn 15 triệu lập trình viên đang sử dụng JetBrains—và bây giờ chúng tôi đang tích hợp OpenAI vào quy trình làm việc đó.” Sự thay đổi không chỉ là ở tự động hóa; mà còn là về trao quyền. Đó là bảo vệ luồng công việc của lập trình viên, giảm bớt công việc lặp đi lặp lại và cho phép các kỹ sư tập trung vào thiết kế, kiến trúc và phán đoán—những kỹ năng mang lại đòn bẩy lâu dài hơn nhờ AI.
Về nội bộ, đội ngũ của JetBrains đang sử dụng:
- ChatGPT
- GPT‑5
- Codex
Về bên ngoài, khách hàng của JetBrains có thể chọn GPT‑5 trong Junie, tác nhân lập trình của công ty, và trong Trợ lý AI (để hỗ trợ trò chuyện).
"Chúng tôi sử dụng ChatGPT. Chúng tôi sử dụng GPT-5. Chúng tôi sử dụng Codex… một trong những LLM mà Junie ưa thích là GPT-5.
Các kỹ sư đã bắt đầu ủy thác các nhiệm vụ thực tế cho các tác nhân—và nhìn thấy chúng được hoàn thành. “Tôi chỉ định các nhiệm vụ ngày càng khó khăn hơn cho một tác nhân, được hỗ trợ bởi GPT‑5—và thật ngạc nhiên, nhiều nhiệm vụ đã được hoàn thành thành công,” Kang nói.
Thước đo của JetBrains không chỉ là tốc độ—mà còn là sự xuất sắc bền vững trong kỹ thuật. Kang tiếp tục, “Không chỉ là tạo mã—nó phải an toàn, dễ đọc và dễ bảo trì.”
JetBrains xem xét tác động qua hai góc độ:
Tốc độ: Giảm mã mẫu, giảm chuyển đổi ngữ cảnh, tăng tốc độ lặp lại.
Chất lượng: Mã dễ đọc, dễ đánh giá, dễ bảo trì—không phải là đầu ra phức tạp có thể gây lỗi trong quá trình sản xuất.
Bài học lãnh đạo từ Kris
Bắt đầu từ nơi con người cảm thấy khó khăn: Lập tài liệu. Kiểm thử. Xem xét. Chuyển giao.
Bảo vệ công việc chuyên sâu: Việc chuyển đổi ngữ cảnh gây hại nhiều hơn tốc độ gõ phím bao giờ hết.
Xây dựng quy trình làm việc kết hợp—không phải thay thế: AI soạn thảo. Con người thiết kế và xem xét.
Nâng cao tiêu chuẩn về các nguyên tắc cơ bản: Ý định được xác định rõ ràng và kiến trúc mạnh mẽ trở thành một yếu tố nhân lực.
Thực hiện các thí nghiệm có tính tích lũy: Lặp lại hiệu quả vượt trội hơn so với chứng minh tức thì.
"Cuộc trò chuyện mang lại sự phấn chấn. Các tác nhân tạo nên thay đổi đột phá."
Tiếp theo là gì
Một tương lai nơi các kỹ sư:
- Thiết kế hệ thống
- Hướng dẫn và bảo vệ các tác nhân
- Xem xét và lập luận hiệu quả hơn
- Tự tin triển khai nhanh hơn
Không phải làm ít việc hơn—mà là làm việc tốt hơn.
"Những ai thử nghiệm tốt với AI sẽ được hưởng lợi thế tích lũy theo thời gian."
Tham gia kỷ nguyên làm việc mới
Hãy tiếp tục xem
