CEO Vercel lộ quy trình code cùng AI agent: 4 thói quen áp dụng ngay, đừng bấm auto-merge mù quáng

Guillermo Rauch, CEO Vercel — công ty làm ra Next.js — vừa cho xem ngay trên máy của mình cách ông làm việc cùng AI agent. Theo video của trang TechArk, câu nói gắt nhất của ông là: bảo agent "make no mistakes" rồi bấm auto-merge thì chỉ đang xây một đống rác. Ông gõ đúng một chữ cái là agent tự mở thư mục research, tự tìm, tự ghi lại — và ông có 4 thói quen mà lập trình viên nào cũng áp dụng được ngay.

Trả lời nhanh: Theo video của TechArk, CEO Vercel Guillermo Rauch làm việc cùng AI agent bằng 4 thói quen: một thư mục research + file agents.md + alias một chữ cái để gọi agent; không đọc từng dòng code nhưng phải hiểu code agent viết; viết luật vào agents.md thay vì cầu nguyện; và cho agent phá thử hạ tầng mới để đo độ trễ và rút bài học. Ông cảnh báo tốc độ mà không có hướng thì chỉ là spam PR, và ai mơ làm 4 giờ một tuần nhờ AI thì điều ngược lại đang xảy ra: lập trình viên phải đổ nhiều sức hơn để ra lệnh và kiểm chứng.

Agentic engineering là cách làm phần mềm trong đó lập trình viên giao việc cho các AI agent tự thực thi — tìm kiếm, viết code, kiểm thử — còn con người giữ vai trò định hướng, viết luật và kiểm chứng kết quả. File agents.md là nơi ghi các quy định đó cho agent đọc và tuân theo trong dự án.

Guillermo Rauch nói gì về auto-merge và "make no mistakes"?

Theo video, Rauch nói thẳng: bảo agent "make no mistakes" (đừng mắc lỗi nào) rồi auto-merge (tự động gộp code) thì đang xây một đống rác. Lời dặn chung chung không thay thế được luật lệ cụ thể, và gộp code mà không hiểu thì chỉ tích lũy rủi ro.

Ông cũng cảnh báo những ai còn chần chừ làm việc cùng AI agent sẽ bị các đội khác vượt mặt cả vòng — nhưng nhanh chưa phải là thắng. Tốc độ phải có hướng, nếu không thì chỉ đang spam PR, giống như chạy xe hết ga mà không biết đường: càng nhanh càng lạc xa.

Chữ cái R thay Google như thế nào?

Trong video, Rauch mở máy cho xem: ông gõ đúng một chữ "R" là agent tự mở thư mục research, tự tìm kiếm, tự ghi lại kết quả. Với ông, nó thay luôn Google.

Cách làm này gói trong thói quen đầu tiên: một thư mục research, một file agents.md ghi rõ quy định — tìm gì, lưu vào đâu — và một alias một chữ cái để gọi agent. Hỏi xong là đi làm việc khác; khi muốn thử công nghệ mới như Next.js thì tạo ngay một thư mục research mới.

4 thói quen code cùng AI agent của CEO Vercel là gì?

Thói quen	Cách làm (theo video)
1. Thư mục + agents.md + alias một chữ	Một thư mục research, quy định trong agents.md (tìm gì, lưu vào đâu), gọi agent bằng một chữ cái; hỏi xong thì đi làm việc khác
2. Không đọc từng dòng nhưng phải hiểu code	Đi một vòng quanh code rồi vẽ lại sơ đồ hàm nào gọi hàm nào; từ chối chuyện không hiểu code agent viết
3. Viết luật vào agents.md thay vì cầu nguyện	Ghi luật cụ thể cho agent, ví dụ bắt agent nhắn ngay cho mình khi xảy ra sự kiện quan trọng trong chương trình
4. Cho agent phá thử hạ tầng mới	Cho agent tìm cách phá, đo độ trễ, rút ra bài học — nhưng phần sống còn như bảo mật thì không bao giờ auto-merge

Thói quen thứ hai được ông nhấn mạnh: không cần đọc từng dòng code, nhưng phải hiểu code. Ông khen cách làm đi một vòng quanh code rồi vẽ lại sơ đồ hàm nào gọi hàm nào, và chốt bằng quan điểm từ chối không hiểu — ai bảo giờ khỏi cần đọc code thì ông không đồng tình. Người hiểu code agent viết, theo ông, mới là người đáng giá hơn người chỉ biết bấm auto-merge.

Thói quen thứ ba biến ý muốn thành luật viết sẵn: thay vì cầu nguyện agent làm đúng, hãy ghi vào agents.md. Theo video, chỉ một dòng luật như vậy đã đúng chất agentic hơn kiểu làm việc dựa vào may rủi.

Khi nào nên chấp nhận nợ kỹ thuật, khi nào thì không?

Rauch phân biệt rõ hai trường hợp. Đoạn nào cần nhanh thì cứ chấp nhận nợ kỹ thuật (technical debt) — đổi tốc độ lấy sự chưa hoàn hảo, có chủ đích. Còn phần sống còn như bảo mật thì đừng bao giờ để tự động: những chỗ đó bắt buộc phải có con người hiểu và kiểm chứng.

Đây cũng là ranh giới của thói quen thứ tư: cho agent phá thử hạ tầng mới để học, nhưng không trao quyền tự động gộp cho những phần quyết định sự an toàn của hệ thống.

Vì sao AI không mang lại tuần làm việc 4 giờ?

Cú twist của video nằm ở đây. Ai mơ làm 4 giờ một tuần nhờ AI thì ông nói điều ngược lại đang xảy ra: AI "bào" sức người dùng nó — anh em sẽ phải đổ nhiều sức hơn để ra lệnh và để kiểm chứng.

Nói cách khác, agent làm phần việc tay chân nhanh hơn, nhưng phần việc của con người — định hướng, viết luật, hiểu code, kiểm chứng — lại nặng hơn chứ không nhẹ đi. Năng suất tăng không đồng nghĩa với thời gian rảnh tăng, nếu chuẩn chất lượng cũng tăng theo.

Video kết lại bằng một thử thách nhỏ cho tối nay: tạo thư mục research, viết file agents.md, đặt một alias một chữ cái — và tự hỏi mình là người hiểu code agent viết, hay người bấm auto-merge.

Câu hỏi thường gặp

1. Guillermo Rauch là ai? Ông là CEO Vercel, công ty làm ra Next.js, và là người trực tiếp chia sẻ quy trình code cùng AI agent của mình trong video được TechArk đăng tải.

2. File agents.md dùng để làm gì? Đó là nơi ghi các quy định cho AI agent trong dự án: tìm gì, lưu vào đâu, khi nào phải báo cho con người — thay vì trông chờ agent tự đoán ý.

3. "Một chữ R thay Google" nghĩa là gì? Rauch gõ một chữ cái là agent tự mở thư mục research, tự tìm kiếm và ghi lại kết quả — quy trình tra cứu được tự động hóa thay vì tự lên Google tìm.

4. Vì sao không nên auto-merge code của agent? Vì theo Rauch, gộp code mà không hiểu thì chỉ đang xây một đống rác; riêng phần sống còn như bảo mật thì không bao giờ được để tự động.

5. AI có giúp làm việc 4 giờ một tuần không? Theo Rauch thì ngược lại: agent làm nhanh hơn, nhưng con người phải đổ nhiều sức hơn để ra lệnh và kiểm chứng.

Bài viết được viết lại từ video của trang TechArk đăng ngày 14/11/2026, dựa trên phần chia sẻ của Guillermo Rauch và bản ghi lời thoại tự động của video. Các phát ngôn và thói quen trong bài là theo nội dung video; một số chi tiết trong bản ghi thoại không rõ đã được diễn đạt ở mức khái quát.