4AIVN
Back to News

Cursor and the New Wave of Vibe Coding

Published on 27 November, 2025
Cursor and the New Wave of Vibe Coding

Quick Summary

Vibe Coding is an emerging programming trend where developers guide AI to generate code. Anysphere's Cursor is an AI-integrated code editor that boosts productivity with features like block code auto-completion, voice-based code editing, and chatting with the entire project. Anysphere has achieved record growth and a valuation of 29.3 billion USD. However, the article also warns about code quality, security vulnerabilities, and copyright issues, emphasizing the indispensable role of humans in overseeing AI-generated code.

In recent years, a new trend in programming has been emerging at a rapid pace: Vibe Coding. This term, coined by Andrej Karpathy, describes the experience of describing to AI how to understand like a human, rather than typing every line of code yourself. Essentially, the role of the programmer is shifting from a code writer to a guide in the code generation process.

Leading this revolution is the startup Anysphere, with their flagship product: an AI-integrated code editor called Cursor.

Cursor: The AI-Native VS Code

Launched by Anysphere in 2023, Cursor is not just another AI add-on. It's like an AI assistant designed to simplify the software development process.

If you're familiar with VS Code, you'll feel right at home. Because Cursor is built on the Visual Studio Code platform, retaining its interface, shortcuts, and supporting most familiar extensions.

So, what makes Cursor stand out and helped Anysphere achieve a massive valuation of up to 29.3 billion USD?

Cursor's Hyper-Productivity Features

According to studies, adopting vibe coding helps improve software development speed by an average of 19% to 23%. Cursor's secret lies in how it not only analyzes the file you're currently opening but also analyzes all the code in the project to accurately understand the comprehensive context of the project.

Press Tab, Tab, Tab: Cursor Auto-Completes Entire Code Blocks

For other AI assistants, users need to write prompts for them to perform correctly. Cursor is different: its Tab feature predicts and ghost-writes an entire code block, a long multi-line function for you. This significantly reduces time as users no longer need to think about additional prompts.

Imagine this example: You just typed a new class name, and Cursor has already ghost-written the entire structure, properties, and related methods in your project's style. You just press Tab, and it's done!

Ctrl + K (or Cmd + K): Edit Code by Voice

This is a highly popular and most used feature. You don't need to manually type edits; just highlight the code segment you want to modify, then press Ctrl + K (or Cmd + K) and give a command in Vietnamese or English right there.

For example: You highlight an old function and request: "Immediately add a method to calculate the total billable hours from related tasks here." Cursor will instantly write that method for you, along with a clear diff preview for you to review before accepting.

Ctrl + L & @: Chat with the Entire Codebase

Cursor not only understands your entire codebase but also allows you to chat with the entire project extremely quickly, like an assistant.

  • Ctrl + L (Open Chat): This is where you ask the AI about the entire codebase, and just like other platforms, Cursor fully understands natural language. For example, you assign a difficult task like: "Help me optimize performance for the Backend," or "Find and fix 3 bugs that are crashing the app."
  • Use @ (Smart Reference): You don't need to copy-paste code into the chat window. Just type @ to directly point to what you want the AI to intervene with:
    • @files or @symbols: To specify specific files, classes, or functions.
    • @docs: Allows the AI to read external documentation (e.g., official Django documentation) to generate the most standard syntax.
    This feature is particularly powerful when you need to make significant changes.

Anysphere and Cursor's Phenomenal Growth

Cursor's exceptional appeal has propelled its parent company, Anysphere, to achieve astonishing business results in a short period:

Financial and Market Metrics:

  • Young Billionaires: The four founders—Michael Truell, Aman Sanger, Sualeh Asif, and Arvid Lunnemark—all graduated from MIT in 2022. All four became billionaires before the age of 30 after a historic funding round in November 2025.
  • Record Annual Recurring Revenue (ARR): Anysphere is recognized as the fastest-growing Software-as-a-Service (SaaS) startup in history. The company reached the ARR milestone from 1 million USD to 100 million USD in just 12 months. By June 2025, ARR had surpassed 500 million USD. And most recently, ARR officially exceeded 1 billion USD.
  • Market Position: Anysphere has raised a total of 2.3 billion USD and achieved a massive valuation of 29.3 billion USD in November 2025. The company even confidently rejected an acquisition offer from major competitor OpenAI.
  • Users: Cursor is currently used by millions of developers, including teams at leading global tech companies such as Nvidia, Adobe, Uber, Shopify, and PayPal. Although primarily aimed at developers, Cursor can also fully support non-coders in generating code as they wish, which is another reason for the company's rapid growth, as many user groups can utilize it.

The Indispensable Role of Humans

While Cursor is an incredibly powerful platform, helping developers focus on architecture and logic rather than repetitive tasks, expert studies also simultaneously warn about potential risks and a lack of genuine security awareness from AI.

As code generation speed increases, the risks to quality and security also increase exponentially, requiring strict human oversight:

Warnings about Risks and Security

  • Low Code Quality and Accuracy: The average accuracy of code generated by AI tools like Cursor currently stands at only about 48%. This means that Cursor is still like an intern, with nearly half of the generated code needing to be reviewed and edited.
  • High Risk of Security Vulnerabilities: The error or security vulnerability rate in the first code generation by AI programming models is recorded at approximately 31%.
  • Disregarding Safety Measures: When asked to generate minimalistic code for sensitive tasks (e.g., a payment API), Cursor tends to disregard all typical security measures. Tests show that if users intentionally request insecure code, Cursor only provides a brief warning and then fully complies with the command to generate insecure code.
  • Copyright and Plagiarism Issues: Cursor has been found to copy large code segments from existing open-source projects without providing attribution or the original license. This not only violates licensing terms but also poses significant legal risks for companies using that source code.

While tools like Cursor and the Vibe Coding trend will change how we program forever, human oversight is essential. Programmers, especially non-coders who wish to use code generated by Cursor, still need to carefully review every piece of code generated, particularly in critical features, to ensure application security and avoid any unnecessary legal risks.

Discussion (0)

Log in to join the discussion.

No comments yet. Be the first!

Related Articles

Thảm họa 9 giây của PocketOS khi AI agent xóa sạch database công ty rồi xin lỗi

9 giây đó chính xác là thời gian trên Cursor mà AI agent lập trình chạy trên Claude Opus 4.6 cần để xóa sạch toàn bộ cơ sở dữ liệu production và toàn bộ bản sao lưu của PocketOS trên Railway. Sau đó agent viết thư thú nhận: "Tôi đã vi phạm mọi nguyên tắc được giao cho mình." Nhưng lời xin lỗi không phục hồi được ba tháng dữ liệu đặt xe của hàng trăm khách hàng. Chuyện gì xảy ra với PocketOS? PocketOS là nền tảng phần mềm quản lý vận hành cho các công ty cho thuê xe, được thành lập bởi Jer Crane. Khi Crane đang dùng Cursor chạy Claude Opus 4.6 để xử lý một tác vụ bình thường trong môi trường staging - tức là môi trường thử nghiệm riêng biệt, không phải hệ thống đang chạy thực tế (production). Agent gặp lỗi xác thực và thay vì dừng lại để báo cáo, nó tự quyết định sửa vấn đề bằng cách xóa một volume trên Railway (nhà cung cấp hạ tầng đám mây của PocketOS). Để thực hiện lệnh xóa, agent tìm kiếm trong các file không liên quan đến tác vụ đang làm và tìm thấy một API token được tạo ra chỉ để thêm và xóa tên miền tùy chỉnh qua Railway CLI. Token đó, trên thực tế, có toàn quyền kiểm soát toàn bộ hạ tầng đám mây thông qua Railway GraphQL API. Lệnh xóa không có bước xác nhận nào. Không có "gõ DELETE để xác nhận." Không có "volume này chứa dữ liệu production, bạn có chắc không?" Chín giây sau toàn bộ cơ sở dữ liệu production biến mất và Railway lại lưu bản sao lưu trong cùng volume với dữ liệu gốc nên nghĩa là xóa volume là cũng xóa luôn cả bản sao lưu do đó PocketOS mất cả hai thứ cùng một lúc. Agent xin lỗi, nhưng lời xin lỗi không phục hồi dữ liệu Phần gây chú ý nhất trong toàn bộ câu chuyện là những gì agent viết sau đó. Khi Crane hỏi Cursor chuyện gì xảy ra, agent tự phân tích và thú nhận: "Tôi đã vi phạm mọi nguyên tắc được giao cho mình. Tôi đoán thay vì xác minh. Tôi thực thi lệnh phá hủy mà không được yêu cầu. Tôi truy cập token từ file hoàn toàn không liên quan đến tác vụ của mình." Lời thú nhận đầy đủ, logic rõ ràng, không né tránh trách nhiệm. Nhưng lời thú nhận hoàn hảo đó không phục hồi được một bản ghi dữ liệu nào. PocketOS trải qua hơn 30 giờ ngừng hoạt động cuối tuần đó và đội ngũ phải bỏ cả cuối tuần dựng lại cơ sở dữ liệu thủ công từ lịch sử thanh toán Stripe và nhật ký email để giữ cho khách hàng tiếp tục vận hành được. Đây chính là điều khiến vụ việc này khó chịu hơn bất kỳ lỗi phần mềm thông thường nào: agent đủ thông minh để nhận ra mình đã làm sai, giải thích chi tiết tại sao sai, nhưng không đủ khôn ngoan để hỏi một câu trước khi thực hiện hành động phá hủy không thể đảo ngược. Ai chịu trách nhiệm ở đây Cursor, Claude hay Railway? Crane rất rõ ràng trong bài viết của mình: ông nhấn mạnh rằng đội ngũ đang dùng phiên bản Cursor tốt nhất có thể, chạy trên model tốt nhất ngành bán ra, được cấu hình với các quy tắc an toàn rõ ràng. Điều này đóng lại ngay lập tức lập luận phổ biến nhất của các nhà cung cấp AI khi sự cố xảy ra: "bạn nên dùng model tốt hơn." Tuy nhiên Crane đặt phần lớn trách nhiệm vào Railway hơn là vào Cursor hay Claude. API của Railway cho phép thực hiện hành động phá hủy mà không cần xác nhận, lưu bản sao lưu trong cùng volume với dữ liệu gốc và xóa volume là xóa tất cả bản sao lưu. Thêm vào đó, các token API không có Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) tức là một token được tạo cho việc quản lý tên miền đơn giản lại có quyền xóa toàn bộ hạ tầng production. Nhưng cộng đồng cũng chỉ ra phần trách nhiệm của Crane: các AI agent không được trao quyền truy cập token đó, nhưng nó tìm thấy token trong một file không được bảo vệ đúng cách. Crane phản bác: "Tôi không trao quyền truy cập, nó tự tìm thấy." Điều đó đúng về mặt kỹ thuật nhưng không thay đổi được kết quả. Vòng lặp xin lỗi quen thuộc Nếu bạn đã làm việc với AI đủ lâu, bạn sẽ nhận ra một cách trả lời cực kì quen thuộc trong câu chuyện này, chỉ là ở quy mô lớn hơn nhiều. Phiên bản nhẹ nhàng hơn nghe như thế này: "Tôi thật sự xin lỗi đã làm bạn thất vọng vì đã xóa dữ liệu của bạn. Tôi sẽ phục hồi ngay nhưng xin lỗi tôi chỉ phục hồi được một nửa thôi, phần còn lại bạn tự làm nhé." Phiên bản thẳng thắn hơn trong môi trường thực tế nghe như thế này: agent tự tin thực hiện, tự tin xóa, tự tin thú nhận, rồi để lại cho bạn cái hậu quả. Sự tự tin không đi kèm thận trọng là thứ nguy hiểm nhất trong bất kỳ hệ thống tự động nào, dù là AI hay con người. Điều đáng nói là đây không phải lần đầu và sẽ không phải lần cuối. Khi agent ngày càng được trao nhiều quyền hơn để làm việc hiệu quả hơn, khoảng cách giữa "tiện lợi" và "thảm họa" có khi lại rất gần. Bốn bài học thực tế cho bất kỳ ai đang dùng AI agent Không bao giờ để token có quyền xóa, sửa, cập nhật trong file mà agent có thể truy cập Token API nên được phân quyền tối thiểu và lưu trong môi trường biến (environment variables) với quyền truy cập hạn chế, không nằm trong file trong thư mục dự án mà AI agent đang làm việc. Token quản lý tên miền không bao giờ nên có quyền xóa cơ sở dữ liệu. Đây là nguyên tắc tối thiểu phải có và vụ PocketOS cho thấy hậu quả khi nguyên tắc này bị bỏ qua dù vô tình. Bản sao lưu phải ở chỗ riêng biệt hoàn toàn Lưu bản sao lưu cùng chỗ với dữ liệu gốc là cực kì rủi ro. Bản sao lưu phải ở một hệ thống lưu trữ độc lập, tốt nhất là ở nhà cung cấp khác hoặc ít nhất là được bảo vệ bởi chính sách xóa riêng biệt mà AI agent không thể tự truy cập. Mọi hành động thay đổi dữ liệu quan trọng phải có bước xác nhận thủ công Bất kỳ lệnh nào liên quan đến xóa, ghi đè hoặc thay đổi không thể đảo ngược phải yêu cầu con người xác nhận, tuyệt đối không được để AI agent tự quyết định. Đây là nguyên tắc tương tự mà các hệ thống tài chính áp dụng từ hàng chục năm nay và không có lý do gì để bỏ qua khi dùng AI agent. Thiết lập môi trường thử nghiệm thực sự tách biệt Môi trường thử nghiệm (staging) phải hoàn toàn tách rời khỏi hệ thống đang hoạt động (production) về mặt credentials, token và quyền truy cập không chỉ mỗi mặt dữ liệu. Nếu agent đang làm việc trong staging có thể tìm thấy và sử dụng token của production, thì thử nghiệm và production đang không thực sự tách biệt. Câu hỏi thực sự mà vụ PocketOS đặt ra Câu hỏi không phải là "AI có nên được trao quyền làm việc tự động không?" mà là "Chúng ta đang xây dựng các quy tắc an toàn như thế nào khi trao quyền đó?" Crane chỉ ra rằng Railway đang tích cực khuyến khích khách hàng dùng AI coding agent trên nền tảng của họ trong khi kiến trúc bảo mật của họ chưa sẵn sàng cho điều đó, mặc dù họ đã sửa lỗi cập nhật API ngay sau đó. Đây là khoảng cách nguy hiểm nhất hiện tại: công cụ phát triển nhanh hơn nhiều so với các lớp bảo vệ xung quanh chúng. PocketOS cuối cùng đã phục hồi được phần lớn dữ liệu sau khi Railway can thiệp, nhưng quá trình đó mất hàng giờ giúp khách hàng dựng lại lịch đặt xe từ lịch sử thanh toán Stripe và tích hợp lịch. Điều đó không nên xảy ra với bất kỳ hệ thống đang hoạt động nào, dù agent thông minh đến đâu. Agent có thể xin lỗi rất hay nhưng khi thiết lập quy tắc an toàn tốt thì không cần đến lời xin lỗi.

An
6 May, 2026
Google I/O 2026: Flow được nâng cấp mạnh mẽ với Gemini Omni

Google không chỉ thêm một mô hình mới vào Flow. Tại Google I/O 2026, công ty đang biến Flow thành một studio sáng tạo AI có tác nhân, công cụ tùy biến, chỉnh sửa video hội thoại và cả ứng dụng di động. Với người làm video, đây là tín hiệu rất rõ rằng cuộc đua không còn nằm ở việc tạo clip đẹp trong một lần prompt, mà nằm ở khả năng sửa, lặp lại và hoàn thiện ý tưởng như một quy trình sản xuất thật. Gemini Omni biến Flow thành studio dựng video hội thoại Theo công bố của Google ngày 19 tháng 5 năm 2026, Flow được nâng cấp với Gemini Omni, trong đó Omni Flash là mô hình đầu tiên được đưa vào trải nghiệm này. Google mô tả Omni Flash như một mô hình có thể tạo nội dung từ nhiều loại đầu vào, bắt đầu với video, đồng thời kết hợp trí thông minh của Gemini với các mô hình media tạo sinh của Google. Điểm dễ hiểu nhất là bạn có thể xem Omni Flash như Nano Banana dành cho video. Nếu Nano Banana giúp chỉnh sửa ảnh trở nên tự nhiên hơn, Omni Flash đưa cách làm đó sang video, nơi người dùng có thể dùng cảm hứng ngoài đời, nội dung có sẵn và lời nhắc hội thoại để tiếp tục tinh chỉnh. Điều quan trọng là Google nói Omni Flash cải thiện sự nhất quán của nhân vật, nghĩa là nhận dạng và giọng nói có thể được giữ xuyên suốt nhiều cảnh. Flow Agent và Tools đưa AI vào cả quy trình sáng tạo Nâng cấp đáng chú ý thứ hai là Google Flow Agent. Thay vì chỉ nhận prompt rồi trả về kết quả, agent này được thiết kế như một cộng sự sáng tạo có thể lên kế hoạch, suy luận qua nhiệm vụ phức tạp và hỗ trợ người dùng ở nhiều giai đoạn khác nhau. Google đưa ví dụ agent có thể góp ý thoại cho một cảnh cụ thể hoặc đề xuất hướng phát triển cốt truyện. Khi dự án đi sâu hơn, Flow Agent có thể tạo nhiều biến thể cùng lúc để người dùng có thêm lựa chọn, đồng thời hỗ trợ batch edit để các thay đổi được áp dụng trên nhiều asset. Sau khi có đủ tư liệu, agent còn có thể sắp xếp chúng thành collection và đổi tên asset theo cách dễ hiểu hơn. Tính năng này hiện khả dụng cho toàn bộ người dùng Flow trên toàn cầu. Phần thú vị hơn nằm ở Google Flow Tools, nơi người dùng có thể tạo công cụ và workflow riêng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nếu bạn muốn một bộ chỉnh ảnh riêng, một công cụ resize video hoặc shader tùy biến, Flow Tools cho phép mô tả nhu cầu thay vì phải tự viết code. Nói cách khác, khái niệm vibe coding đang đi vào môi trường sáng tạo nội dung, không chỉ nằm trong IDE của lập trình viên. Mọi người dùng Flow trên toàn cầu có thể dùng Tools có sẵn Người dùng Google AI có thể tạo và remix Tools Công cụ tự tạo có thể được chia sẻ để người khác remix lại Flow Music cũng được nâng cấp cho người làm nhạc Google Flow Music cũng nhận loạt tính năng mới, trong đó quan trọng nhất là khả năng chỉnh sửa bài hát theo từng đoạn. Người dùng có thể chọn một phần cụ thể trong bài để viết lại lời, dịch lời, thay đổi beat drop hoặc lấy mẫu một đoạn nhạc rồi phát triển nó theo hướng khác mà không làm ảnh hưởng toàn bộ track. Tính năng covers cho phép biến đổi phong cách của cả bài hát nhưng vẫn giữ giai điệu và cấu trúc gốc. Ví dụ, một bản nhạc có thể được chuyển sang phong cách lo fi study để dùng cho playlist học tập hoặc nội dung nền. Với người mới làm nhạc bằng AI, cách tiếp cận này dễ hiểu hơn nhiều so với việc phải tạo lại từ đầu sau mỗi lần muốn đổi màu sắc âm nhạc. Gemini Omni cũng xuất hiện trong Flow Music để hỗ trợ tạo music video. Người dùng có thể làm việc theo dạng hội thoại với agent, chỉ dẫn phong cách, chủ thể và cảnh quay sao cho khớp với câu chuyện và nhịp của bài nhạc. Tính năng này dành cho người dùng Google AI, và nó cho thấy Google muốn nối liền ba lớp sáng tạo: âm thanh, hình ảnh và dựng chuyện. Ứng dụng di động giúp Flow đi ra khỏi bàn làm việc Google cũng công bố app di động cho cả Flow và Flow Music. Phiên bản web vẫn là nơi có đầy đủ năng lực nhất, nhưng app di động giúp người dùng ghi lại ý tưởng, tạo thử hoặc chỉnh sửa nhanh khi không ngồi trước máy tính. Kết luận Điểm lớn nhất của lần nâng cấp này không nằm ở một tính năng đơn lẻ. Google đang ghép Gemini Omni, Flow Agent, Tools và Flow Music thành một chuỗi làm việc hoàn chỉnh hơn, từ lên ý tưởng, tạo asset, chỉnh sửa hàng loạt, tổ chức tài nguyên cho tới xuất bản nội dung âm nhạc và video. Nếu bạn đang làm video, âm nhạc hoặc nội dung ngắn, cách thử hợp lý nhất là bắt đầu từ một asset thật của mình rồi xem Omni Flash giữ được nhân vật, giọng nói và mạch chỉnh sửa qua nhiều lượt tốt đến đâu. Nếu nó làm được điều đó ổn định, Flow sẽ không còn là công cụ tạo video AI đơn thuần mà trở thành một môi trường sản xuất nội dung rất đáng theo dõi trong năm 2026.

Nam
21 May, 2026
Tạo mini app miễn phí chỉ với vài cú click cùng Google AI Studio

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi hoàn toàn cách con người tạo ra ứng dụng (app). Giờ đây, bạn không cần là lập trình viên chuyên nghiệp chỉ cần một trợ lý AI thông minh, bạn đã có thể biến ý tưởng thành sản phẩm thật. Google AI Studio chính là minh chứng rõ nhất cho sự thay đổi đó. Nền tảng này cho phép bất kỳ ai, dù không biết lập trình, cũng có thể tạo ứng dụng theo ý mình. Với bản cập nhật mới nhất, việc làm app AI giờ đơn giản như trò chuyện tự nhiên với các mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên, phần còn lại để AI lo. 1. Google AI Studio: Lập trình AI không cần biết code Google AI Studio là một môi trường phát triển chạy trực tiếp trên trình duyệt, được tạo ra để đơn giản hóa tối đa quá trình tạo mẫu và xây dựng ứng dụng dựa trên các mô hình AI mạnh mẽ của Google, hiện tại là Gemini 3 Pro . Nếu trước đây, Gemini chỉ được ví như “bộ não” thông minh của ứng dụng, thì giờ đây Google AI Studio đã giúp nó có thêm “tay chân” với khả năng kết nối trực tiếp tới các API và SDK trong hệ sinh thái Google (thông qua mục Supercharge your apps with AI). Nhờ đó, việc mở rộng tính năng trở nên cực kỳ dễ dàng, bạn có thể khiến ứng dụng hoạt động đúng như mong muốn mà không cần phải tự tay cấu hình API, SDK rườm rà như trước. Tất nhiên, với các API hoặc SDK của bên thứ ba, bạn vẫn cần nhập thủ công. Nhưng nhờ hệ sinh thái “khổng lồ” của Google — bao gồm Nano Bananas, Veo 3, Text-to-Speech, Google Search, và đặc biệt là Google Maps — gần như mọi nhu cầu cơ bản đều đã được đáp ứng. Mình đã thử nghiệm và có thể xác nhận rằng Google Maps hoạt động hoàn toàn ổn định cho mini app tại Việt Nam, ví dụ như ứng dụng tìm đường hay xem giao thông theo thời gian thực. Còn khi dùng dữ liệu từ Google Search, kết quả trả về quá “chất lượng” — không cần phụ thuộc vào các công cụ cào dữ liệu (scraping) khác nữa. Hoặc đơn giản chúng ta có thêm chế độ suy luận thông minh cho ứng dụng khi kết nối với Gemini 2.5 Pro hoặc tăng tốc trả lời cho chatbot với Gemini 2.5 Flash-lite một phiên bản rút gọn của Gemini 2.5 Flash. Điểm cộng lớn tiếp theo Google AI Studio thì nó hiện hoàn toàn miễn phí để trải nghiệm. Mình đã dùng thử và chưa mất bất kỳ khoản phí nào với lượng credit miễn phí mà Google cung cấp khá hào phóng, đủ để thoải mái thử sức với Gemini 3, Nano Banana Pro, Veo 3.1 và nhiều công cụ khác cho mục đích cá nhân. 2. Hướng Dẫn Từng Bước Tạo Mini App AI Quá trình tạo ứng dụng trên Google AI Studio rất đơn giản, chỉ cần thực hiện theo các bước sau: Bước 1: Truy cập và Thiết lập Truy cập: Bạn truy cập vào trang công cụ Google AI Studio. Đăng nhập: Đăng nhập bằng tài khoản Google của bạn. Bắt đầu xây dựng: Vào tab “Build” (Xây dựng). Tại đây khi chọn vào tab Start, bạn có thể chọn mô hình AI (mặc định là Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Pro hoặc Gemini 2.5 Flash làm trợ lý chính cho bạn) và bạn cũng có thể chọn ngôn ngữ lập trình ở đây là React hoặc Angular tùy bạn thích nếu không chọn thì AI sẽ mặc định là React. Bước 2: Lên ý tưởng cho ứng dụng Nếu bạn vẫn chưa nghĩ ra ý tưởng cụ thể, đừng lo hãy ghé vào App Gallery để xem qua những ứng dụng mẫu mà Google hoặc cộng đồng người dùng đã tạo. Đây là cách nhanh nhất để bạn lấy cảm hứng và hiểu rõ hơn về những gì có thể làm được. Còn nếu bạn “lười” hơn một chút, thì chỉ cần nhấn vào nút I’m feeling lucky trong tab Start. Ngay lập tức, Google AI Studio sẽ gợi ý cho bạn những ý tưởng thú vị, kèm theo ví dụ về cách tích hợp các API, SDK (trong mục Supercharge your apps with AI) và những prompt mà AI sử dụng. Cách này vừa tiết kiệm thời gian, vừa giúp bạn học được cách AI tư duy khi tạo ứng dụng. Nếu bạn đã có ý tưởng rõ ràng thì đến phần tiếp thôi nào. Bước 3: Viết yêu cầu (Prompt) cụ thể Nếu bạn chưa có một prompt chi tiết với đầy đủ yêu cầu về chức năng, ngôn ngữ hay giao diện như các mẫu trong nút I’m feeling lucky, cũng không sao cả. Bạn hoàn toàn có thể tạo ứng dụng chỉ với một câu đơn giản, ví dụ: “Tạo cho tôi ứng dụng ghép ảnh.” Lúc này, AI sẽ tự động quyết định mọi thứ và thực hiện các bước còn lại cho bạn. Tuy nhiên, việc mô tả càng chi tiết thì kết quả sẽ càng sát ý tưởng, giúp giảm thời gian chỉnh sửa. Nếu có thể, bạn nên cung cấp hình ảnh tham chiếu hoặc bản phác thảo từ các công cụ như Figma hay Canva, vì AI có thể hiểu và tạo giao diện gần như chính xác theo mẫu đó. Đừng quên thêm các tính năng bổ trợ trong mục Supercharge your apps with AI để AI tự kết nối các API hoặc SDK cần thiết, hoặc thậm chí bật chế độ suy luận thông minh cho ứng dụng. Ví dụ, một prompt chi tiết có thể như sau, các bạn có thể tham khảo “Tạo một AI Web App cho phép người dùng: Tải lên 2 ảnh (1 & 2) → Ứng dụng sẽ ghép thành 1 ảnh tổng hợp. Hỗ trợ nhiều tỉ lệ ảnh: 1:1, 16:9, 4:3, 3:2. Có xem trước ảnh, nút tải xuống (Download). Lưu lịch sử tạo ảnh (gồm ảnh kết quả, prompt và thời gian).” Sau khi hoàn thiện prompt, chỉ cần bấm Build và chờ vài giây để xem kết quả. Bước 4: AI tự động thực hiện các bước Quá trình xây dựng: AI Studio sẽ chạy chương trình, qua các giai đoạn như Xác định phạm vi giao diện (Defining the UI Scope). Phát triển ứng dụng React (Developing the React App). Lên kế hoạch cấu trúc ứng dụng (Planning the app structure). Tích hợp Gemini API (Integrating Gemini API). Tự động phát hiện và sửa lỗi (Auto fix error). 2. Xem trước và sửa ứng dụng bằng hội thoại: Giao diện của mini app sẽ hiển thị bản xem trước (preview) ngay trong trình duyệt, giúp bạn thấy ngay ứng dụng hoạt động như thế nào. Với dân lập trình (dev), bạn có thể chỉnh sửa trực tiếp trong phần code. Nhưng nếu bạn không rành kỹ thuật, thì cũng chẳng sao cả — chỉ cần trò chuyện với AI, bạn vẫn có thể yêu cầu thêm, bớt hoặc chỉnh sửa tính năng mà không cần đụng đến một dòng mã nào. Ví dụ, bạn có thể nói: “Thêm cho tôi ảnh 3 và ảnh 4 để ghép 4 ảnh thành 1” hoặc “Đổi giao diện sang nền tối.” Nếu bạn chưa thêm các API hoặc SDK trong mục Supercharge your apps with AI ở bước trước, cũng đừng lo. Chỉ cần một prompt đơn giản, AI sẽ tự động tích hợp các API hoặc SDK cần thiết vào mini app của bạn — nhanh gọn và cực kỳ tiện lợi. Bạn thậm chí có thể yêu cầu những tính năng nâng cao như: Tạo video từ ảnh bằng Veo 3, ứng dụng sẽ tự động kết nối với API của Veo. Thêm nút chuyển giọng nói thành văn bản để tăng tính tương tác cho app. Và điều thú vị nhất là: bạn có thể chỉnh sửa ứng dụng như đang dùng Canva hay Figma với nút Annotate app — nơi bạn có thể vẽ, thêm chữ, đổi màu... tất cả đều diễn ra tự nhiên và trực quan nhất có thể. Bước 4: Chạy thử và Triển khai Sau khi hoàn thiện, bạn có các tùy chọn sau: Hành động Cách thực hiện Chạy thử trong trình duyệt Nhấn nút "Run" hoặc xem live preview. Chia sẻ app qua link Nhấn "Share" → Copy link. Tải về mã nguồn Nhấn "Download" (File ZIP chứa mã React + TypeScript). Triển khai lên cloud Nhấn "Deploy" → Google Cloud Run (cần tài khoản Google Cloud). 3. Có thể phát triển app hoàn chỉnh với Google AI Studio không? Tất nhiên, với mục đích cá nhân hoặc thử nghiệm ý tưởng nhanh, Google AI Studio là lựa chọn tuyệt vời vừa dễ dùng, vừa có chi phí gần như bằng 0. Tuy nhiên, nếu bạn muốn xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh (full-stack) với phần backend, UX, UI... mà vẫn không biết lập trình, thì nên cân nhắc các nền tảng khác phù hợp hơn. Mục đích Công cụ được đề xuất Sử dụng Cá nhân, Tạo mẫu nhanh (Prototyping), Thử nghiệm ý tưởng Google AI Studio Phát triển ứng dụng thương mại, Sản phẩm full-stack, Cần khả năng mở rộng Google Firebase, Lovable, Bolt, Replit, Microsoft 365 Google AI Studio không phải lựa chọn tối ưu để phát triển sản phẩm ở quy mô lớn hay cần bảo mật cao. Thay vào đó, bạn có thể tải mã nguồn (code) từ AI Studio rồi tải lên hoặc có thể sysn trực tiếp qua Github để tiếp tục triển khai tiếp trên những nền tảng khác như Firebase Studio (trong hệ sinh thái Google), Lovable, Replit, hoặc Bolt, Microsoft 365. Các nền tảng này giúp bạn hoàn thiện ứng dụng hơn, với các tính năng back-end mạnh mẽ đồng thời vẫn tận dụng được sức mạnh của AI từ Google AI Studio.

Nam
27 Nov, 2025