ADRs4AI: Lưu giữ "lý do" đằng sau mỗi quyết định khi lập trình cùng AI

Khi lập trình cùng AI, phần giá trị nhất thường không phải là đoạn mã được sinh ra, mà là quá trình suy nghĩ dẫn tới đoạn mã đó. Và theo mặc định, toàn bộ quá trình ấy bay hơi ngay khi phiên làm việc kết thúc. Đó chính là vấn đề mà một dự án mã nguồn mở mới có tên ADRs4AI đang cố gắng giải quyết.

Minh họa giao diện xác nhận quyết định trên thiết bị di động

Vấn đề: "Tại sao" bị thất lạc giữa các phiên chat

Hiện nay, nhiều lập trình viên đã có thể ra quyết định tốt khi làm việc cùng AI. Nhưng mỗi phiên lại sinh ra những lập luận mà lần sau ta sẽ cần lại — và mặc định ta đánh mất chúng. Câu hỏi không chỉ là "AI viết gì", mà còn là vì sao nó chọn cách đó: vì sao dùng một hằng số thay vì một biến, vì sao chọn thư viện này thay vì thư viện kia, vì sao các thao tác được sắp xếp theo một trật tự nhất định.

Tác giả của ADRs4AI đã dành hơn một năm xây dựng một framework nhằm giải quyết hai bài toán của lập trình có AI hỗ trợ:

• Bài toán giám sát (oversight): làm sao để con người kiểm soát được AI, và kiểm soát cái gì. Điều này được giải quyết bằng định dạng câu hỏi ORRCF — gồm Options (lựa chọn), Recommendation (khuyến nghị), Rationale (lý do), Confidence (độ tin cậy) và Falsifier (điều kiện có thể bác bỏ khuyến nghị đó).
• Bài toán tạo nền móng bền vững cho mã do AI viết: bằng cách dùng các ADR (Architectural Deliberation Records — Hồ sơ cân nhắc kiến trúc, lấy cảm hứng từ decision records của Michael Nygard), do chính các mô hình viết ra, tóm tắt toàn bộ quá trình tư duy đằng sau mỗi quyết định thiết kế và trở thành bản thiết kế cho mã nguồn.

Cơ chế hoạt động: AI mang lập luận, con người chỉ tốn một lần phán quyết

Điểm cốt lõi của phương pháp này rất đơn giản nhưng mạnh mẽ. Với mỗi câu hỏi mở, AI không chỉ hỏi mà còn tự đề xuất đầy đủ: các lựa chọn, khuyến nghị, lý do, mức độ tự tin và cả điều kiện có thể chứng minh nó sai. Nhờ vậy, việc trả lời của con người được thu gọn thành chấp nhận (accept) hoặc ghi đè (override) — hoặc bất kỳ câu trả lời nào khác.

"AI gánh phần lập luận, con người chỉ tiêu một lần phán quyết — chấp nhận, ghi đè, hay trả lời theo bất kỳ hình thức nào — và hồ sơ giữ lại lý do, cho mọi bộ óc đến sau."

Các câu hỏi mở được đánh dấu bằng một tiền tố cố định trong tài liệu (ví dụ ### QST:), nên có thể tìm thấy bằng một lệnh grep duy nhất. Ngoài ra, người dùng có thể xem và trả lời qua tiện ích mở rộng trên trình soạn thảo, qua MCP server, hoặc ngay trên điện thoại — mọi câu hỏi đều đi kèm sẵn các lựa chọn và khuyến nghị của AI.

Giao diện xem các câu hỏi mở trong tiện ích mở rộng

Quy trình cơ bản mà tác giả mô tả gồm ba bước: đổ suy nghĩ thô vào một "hạt giống" (nói bằng giọng cũng được), AI chia nhỏ thành các ADR giữ nguyên lời lẽ thực tế của bạn cùng các phương án và câu hỏi mở, sau đó bạn trả lời câu hỏi đầu tiên mà AI đặt ra. Vòng lặp này lặp đi lặp lại và giá trị tích lũy dần theo thời gian.

Ghi lại lý do của quyết định, không chỉ là lịch sử trò chuyện

Điều quan trọng cần phân biệt: ADRs4AI không phải công cụ lưu trữ bản ghi hội thoại, không phải "bộ nhớ" dựa trên cơ sở dữ liệu vector, cũng không phải nền tảng điều phối (orchestration), và càng không tuyên bố rằng AI có danh tính bền vững. Hồ sơ chỉ giữ lại những gì cần thiết: các quyết định và lý do của chúng.

Mỗi bản ghi cung cấp hai loại thông tin quan trọng:

• Vì sao một lựa chọn thiết kế không hiển nhiên được đưa ra — từ một hằng số, một thư viện, cho đến thứ tự thực hiện một phép toán.
• Trong điều kiện nào thì quyết định sẽ khác đi — ví dụ khi chạy trên nền tảng khác, khi yêu cầu về độ trễ thay đổi, hay khi đối tượng người dùng khác.

Tác giả nhấn mạnh phương pháp này hữu ích cho cả lập trình viên lâu năm với quá nhiều dự án dang dở lẫn người mới đang xây dựng dự án đầu tiên, bởi chính hồ sơ mới là thứ đảm nhiệm việc ghi nhớ. Toàn bộ dự án được phiên bản hóa bằng Git, cho phép bất kỳ ai cũng đọc được từ đầu, với lịch sử tác giả và quá trình xem xét công khai.

Vì sao điều này đáng quan tâm với cộng đồng lập trình viên Việt Nam?

Trong bối cảnh nhiều đội ngũ tại Việt Nam đang đẩy mạnh sử dụng trợ lý AI như GitHub Copilot, Cursor hay Claude để tăng tốc phát triển, câu hỏi về khả năng kiểm soát và bàn giao tri thức ngày càng trở nên cấp thiết. Khi một thành viên rời dự án, hoặc khi cần giải thích với người mới vì sao hệ thống được thiết kế theo một cách nhất định, những phiên chat AI đã qua thường không giúp được gì nhiều.

Việc lưu lại các ADR do AI soạn — kèm lý do và điều kiện có thể bác bỏ — tạo ra một dạng tài liệu kiến trúc sống, có thể tra cứu, kiểm toán và kế thừa. Với các nhóm làm việc theo mô hình phân tán hoặc thuê ngoài, đây có thể là cách giảm rủi ro phụ thuộc vào trí nhớ cá nhân.

Dự án hiện đã có plugin ADRs4AI/plugins và đang được gửi lên chợ tiện ích của Anthropic. Tác giả cũng đang trong quá trình ghi các video giới thiệu và mong nhận được phản hồi từ cộng đồng về cách tiếp cận ban đầu và mức độ rõ ràng của tài liệu trực tuyến.

"Nó không làm cho AI trở nên bền vững, và nó không làm cho ai đó ghi nhớ. Nó làm cho công việc có thể tiếp tục — và làm cho tư duy tích lũy."