SDLC và ADLC: hai quy trình vibe coding cần biết để ra sản phẩm thật và chạy an toàn dài lâu

Trả lời nhanh

SDLC (Software Development Life Cycle) là vòng đời phát triển phần mềm truyền thống gồm 6 bước: Planning/Requirement, Design, Code, Testing, Deploy và Maintain. Theo tác giả bài gốc, thiếu bất kỳ bước nào trong 6 bước này thì sản phẩm vibe code chỉ dừng ở mức demo, chưa đủ điều kiện ra môi trường thật.
ADLC (Agent Development Life Cycle) là vòng đời phát triển agent, trong đó AI agent tự thực hiện phần lớn quy trình: tự lập kế hoạch, thiết kế, viết code, tự đánh giá bằng bộ test, tự sửa khi trượt, tự triển khai và tự giám sát. Theo tác giả, đây là cơ chế giúp các công cụ như Claude Code, Codex và Cursor có thể chạy qua đêm.
Mô hình lai mà tác giả đang dùng kết hợp cả hai quy trình: con người vạch ý tưởng và duyệt đặc tả (SPEC), agent viết code, tự kiểm thử, triển khai lên môi trường nghiệm thu và production bằng CI/CD, rồi giám sát và học từ lỗi. Vòng lặp hiệu quả là Người ↔ Agent, không phải agent tự chạy 100%.
Theo tác giả, phần lớn dự án vibe code thất bại vì thiếu quy trình, không phải vì prompt kém. Con số và các nhận định mang tính quan điểm trong bài gốc là chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả, chưa phải số liệu đã được kiểm chứng độc lập.

SDLC là gì?

SDLC (Software Development Life Cycle — vòng đời phát triển phần mềm) là quy trình chuẩn để xây dựng một phần mềm từ ý tưởng tới vận hành, gồm các giai đoạn nối tiếp nhau: lập kế hoạch và xác định yêu cầu, thiết kế, lập trình, kiểm thử, triển khai và bảo trì. Mỗi giai đoạn tạo ra một đầu ra cụ thể làm đầu vào cho giai đoạn sau, nhờ đó sản phẩm có thể kiểm soát chất lượng trước khi tới tay người dùng thật.

ADLC là gì?

ADLC (Agent Development Life Cycle — vòng đời phát triển agent) là quy trình phát triển phần mềm trong đó chủ thể thực thi chính là AI agent. Theo cách tác giả bài gốc diễn giải, ADLC lấy khung của SDLC và thay "S" (Software) bằng "A" (Agent): nghiệp vụ được đưa vào, agent tự lập kế hoạch, tự thiết kế, tự viết code, tự đánh giá kết quả bằng bộ test do con người cung cấp (eval), tự lặp lại vòng code–test khi trượt, tự triển khai khi đạt, rồi tự giám sát trong quá trình vận hành và quay lại bước thiết kế khi có tính năng mới.

SDLC gồm 6 bước nào trong thực hành vibe coding?

Theo tác giả, dù code tay hay vibe code, một dự án thật vẫn phải đi đủ 6 bước sau:

Planning / Requirement (lên nghiệp vụ): viết rõ bài toán và luồng nghiệp vụ, thường dưới dạng một file business flow. Đây là đầu vào để AI hiểu đúng điều người dùng muốn, thay vì đoán từ vài câu prompt rời rạc.
Design (thiết kế): vẽ giao diện và chuẩn bị dữ liệu mẫu (data dummy) để nhìn trước hình hài của dự án khi hoàn thiện.
Code (lập trình): chọn tech stack, thiết lập các skill hỗ trợ và đưa file hướng dẫn như CLAUDE.md vào dự án để agent làm việc đúng quy ước.
Testing (kiểm thử): kiểm thử toàn bộ code, gồm cả bảo mật và hiệu năng. Theo tác giả, không có bước này thì sản phẩm chưa đủ điều kiện lên production.
Deploy (triển khai): đưa sản phẩm lên môi trường thật, thường là VPS đối với dự án thật. Tác giả cho rằng serverless chỉ nên dùng cho landing page nhỏ hoặc dự án cá nhân — đây là quan điểm cá nhân của tác giả, không phải quy tắc bắt buộc cho mọi dự án.
Maintain (bảo trì): giám sát ứng dụng khi vận hành, quan sát hành vi thực tế và sửa lỗi phát sinh.

https://pomf2.lain.la/f/so3dvzn4.webp

ADLC vận hành theo vòng lặp eval như thế nào?

Khác với SDLC vốn đi theo từng phiên bản, ADLC là một vòng lặp không dừng, theo mô tả của tác giả:

Con người đưa nghiệp vụ vào hệ thống.
Agent tự lập kế hoạch (planning), tự thiết kế (design) và tự viết code (build).
Agent tự đánh giá bằng bộ bài test/bài trắc nghiệm do con người đưa (eval): trượt thì tự lặp lại vòng code, đạt thì chuyển sang triển khai.
Agent tự deploy lên môi trường có phiên bản, tự giám sát khi vận hành và học từ các lỗi xuất hiện.
Khi có tính năng mới, vòng lặp quay lại bước thiết kế đặc tả (design spec) thay vì bắt đầu lại từ đầu.

Theo tác giả, nhược điểm duy nhất của ADLC thuần túy là tốn token, vì mọi vòng lặp code–test–sửa đều tiêu thụ tài nguyên của mô hình.

https://pomf2.lain.la/f/fv1kbx25.webp

SDLC và ADLC khác nhau ở điểm nào?

Tiêu chí	SDLC	ADLC
Chủ thể thực thi chính	Con người (đội phát triển)	AI agent, con người định hướng
Cách đi qua các pha	Tuyến tính theo từng phiên bản, mỗi pha xong và được duyệt mới sang pha sau	Vòng lặp liên tục, chất lượng được đo bằng eval sau mỗi vòng
Cách phát hiện lỗi	Lỗi phát hiện muộn thì chi phí sửa cao, vì phải quay lại các pha trước	Lỗi được phát hiện sớm trong vòng eval tự động, agent tự sửa và chạy lại
Vai trò của con người	Trực tiếp làm và duyệt từng bước	Định hình mục tiêu, viết và duyệt đặc tả, nghiệm thu kết quả
Chi phí đặc thù	Thời gian và nhân lực cho từng phiên bản	Token cho các vòng lặp của agent (theo tác giả)
Đầu ra truy vết	Tài liệu và artifact của từng pha	Artifact của từng bước cộng với kết quả eval của từng vòng lặp

Mô hình lai SDLC + ADLC phân vai Người và AI ra sao?

Mô hình tác giả đang dùng giữ phần định hướng và cổng nghiệm thu ở phía con người, còn phần thực thi và vòng lặp ở phía agent:

Bước	Ai làm	Nội dung
1	Người	Vạch ra ý tưởng
2	AI	Sinh file SPEC từ file business flow (dùng skill)
3	Người	Duyệt SPEC — bước bắt buộc, không bỏ qua
4	AI	Viết code với đầy đủ file CLAUDE.md, AGENTS.md cần thiết
5	AI	Tự đọc lại nghiệp vụ và chạy bộ kiểm thử tình huống thực tế
6	AI	Trượt thì tự lặp lại vòng Code + Test
7	AI	Đạt thì tự đẩy lên VPS cho người nghiệm thu
8	Người	Nghiệm thu trên VPS
9	AI	Đẩy lên production bằng CI/CD
10	AI	Giám sát, học từ lỗi người dùng báo cáo, quay lại SPEC khi có tính năng mới

https://pomf2.lain.la/f/61zhmpq2.webp

Điểm cốt lõi của mô hình lai là mỗi bước đều để lại một artifact — file nghiệp vụ, SPEC, code, kết quả kiểm thử, bản deploy — nên toàn bộ quy trình có thể truy vết được khi xảy ra sự cố. Tác giả đúc kết bằng câu: "Prompting is for discovery, Declaring is for delivery" — gợi ý bằng prompt phù hợp cho giai đoạn khám phá, còn bàn giao sản phẩm thật cần các khai báo rõ ràng như SPEC và bộ kiểm thử.

Vì sao hiểu vòng lặp eval mới dám cho agent chạy qua đêm?

Theo tác giả, điều khiến các công cụ agent có thể chạy dài hơi mà không "code lung tung" không nằm ở prompt dài hơn, mà ở vòng eval: agent chỉ được đi tiếp khi bộ test do con người định nghĩa xác nhận kết quả đạt. Khi chưa có bộ kiểm thử đáng tin cậy và cổng duyệt SPEC của con người, việc cho agent tự chạy 100% vẫn tiềm ẩn rủi ro tạo ra code sai nghiệp vụ nhưng trông có vẻ đúng. Tác giả cũng cho biết bộ tài liệu mẫu gồm file business flow, CLAUDE.md và quy trình nghiệm thu trên VPS kèm CI/CD được để ở phần bình luận đầu của bài gốc cho người đọc tham khảo.

https://pomf2.lain.la/f/ymvtps3f.webp

Câu hỏi thường gặp về SDLC và ADLC

Vibe coding có bỏ qua được bước Testing trong SDLC không?

Không nên. Theo tác giả bài gốc, Testing — kiểm thử toàn bộ code, bảo mật và hiệu năng — là điều kiện để sản phẩm được lên production; thiếu bước này, sản phẩm chỉ ở mức demo. Trong mô hình lai, phần kiểm thử này được agent tự chạy bằng bộ test do con người cung cấp, nhưng con người vẫn nghiệm thu ở bước cuối.

ADLC có thay thế hoàn toàn SDLC không?

Theo cách tác giả trình bày thì không: ADLC lấy khung của SDLC làm nền và thay chủ thể thực thi bằng agent. Các giai đoạn cốt lõi — yêu cầu, thiết kế, kiểm thử, triển khai, bảo trì — vẫn tồn tại, chỉ khác ở chỗ agent tự lặp lại chúng nhanh hơn và liên tục hơn.

Vì sao ADLC thuần túy tốn token?

Vì agent tự thực hiện mọi vòng lặp: mỗi lần trượt eval, agent phải đọc lại ngữ cảnh, viết lại code và chạy lại kiểm thử, và tất cả các vòng lặp đó đều tiêu thụ token. Đây là lý do tác giả chọn mô hình lai, trong đó con người duyệt SPEC trước để giảm số vòng lặp không cần thiết.

Người mới bắt đầu nên áp dụng mô hình nào?

Theo tác giả, mô hình lai là lựa chọn cân bằng: bắt đầu từ ý tưởng, để AI sinh SPEC, tự duyệt SPEC thật kỹ, rồi mới cho agent code và tự kiểm thử, cuối cùng nghiệm thu trên VPS trước khi agent đẩy production bằng CI/CD. Người mới không cần cho agent tự chạy toàn bộ ngay từ đầu.

Serverless có dùng được cho dự án thật không?

Tác giả bài gốc cho rằng serverless chỉ nên dùng cho landing page nhỏ và dự án cá nhân, còn dự án thật nên deploy lên VPS. Đây là quan điểm và kinh nghiệm cá nhân của tác giả; trên thực tế, lựa chọn hạ tầng còn phụ thuộc vào quy mô, ngân sách và yêu cầu vận hành của từng dự án.

Nguồn tham khảo

Bài viết được viết lại dựa trên bài chia sẻ của tác giả Code Web Không Khó trên Facebook (đăng ngày 04/11/2026): bài gốc trên Facebook. Bài gốc kèm một reel minh họa (facebook.com/reel/1418764769973870) và nhắc tới bộ tài liệu ở bình luận đầu tiên/bài ghim của tác giả. Các nhận định như "phần lớn dự án vibe code thất bại vì không có quy trình", việc ADLC là quy trình các hãng lớn đang dùng cho agent, hay khuyến nghị về serverless, đều là quan điểm và kinh nghiệm cá nhân của tác giả trong bài chia sẻ cộng đồng, không phải số liệu đã được kiểm chứng độc lập. Ảnh minh họa trong bài là các slide infographic so sánh SDLC và ADLC lấy từ chính bài gốc.