Đó là lúc tôi bắt đầu thử nghiệm với mã hóa rung cảm. Với các phi công AI và API, bạn có thể bỏ qua những nút thắt cổ chai và tạo ra một nguyên mẫu hoạt động nhanh hơn cả tốc độ ăn burger ở sân bay.
Tôi sẽ chia sẻ hành trình ba giai đoạn của mình từ một tập lệnh Python đơn lẻ đến một ứng dụng web hoàn chỉnh sử dụng Moz API. Bạn cũng sẽ nhận được khuôn khổ của tôi để hỗ trợ các LLM xây dựng giải pháp tùy chỉnh của riêng bạn.
Tôi định nghĩa lập trình cảm xúc (Voice coding) là xây dựng các công cụ thực tế, hoạt động được với sự trợ giúp của AI. Bạn không cần biết lập trình. Bạn chỉ cần một mục tiêu rõ ràng, một API và sẵn sàng thử nghiệm.
Đây là những gì trông giống như trong thế giới của tôi:
Đơn giản vậy thôi. Tôi không còn ngồi trước một trình soạn thảo code trống nữa. Tôi đang cộng tác với một AI có khả năng viết, gỡ lỗi và cải thiện theo thời gian thực. Vibe coding cho phép tôi chuyển từ ý tưởng sang nguyên mẫu chỉ trong vài giờ, chứ không phải vài tuần.
Trong nhiều năm, việc xây dựng công cụ dường như là bất khả thi. Tôi nảy ra một ý tưởng, rồi chờ đợi hàng tuần trời cho các kỹ sư bận rộn với những dự án ưu tiên hơn.
Khi tôi nhận được sự giúp đỡ, tiến độ lại chậm chạp. Mọi thứ đều phụ thuộc vào thời gian của người khác. Và ngay cả khi tôi cố gắng kiểm soát, tài liệu API khó hiểu cũng khiến việc bắt đầu trở nên khó khăn.
Chu kỳ phát triển dài làm cạn kiệt động lực. Bạn sẽ mất đi động lực trước khi bất cứ thứ gì được xuất xưởng.
Đó là lý do tại sao mã hóa rung cảm lại có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đến vậy. Cuối cùng, nó đã mang đến cho những người làm tiếp thị như tôi một cách để xây dựng nhanh chóng, duy trì ý tưởng và cho phép các đồng nghiệp mã hóa của tôi tập trung thời gian vào các sáng kiến thúc đẩy doanh thu khác.
Mọi chuyện bắt đầu từ một yêu cầu đơn giản. Chima, một trong những chuyên gia chiến lược nội dung của chúng tôi, cần dữ liệu Brand Authority của 1.500 tên miền cho một bài đăng trên blog Moz. Tôi có một tập lệnh Python có thể thực hiện một yêu cầu API duy nhất tại một thời điểm, nhưng chạy nó 1.500 lần sẽ mất vài ngày.
Tôi đang ngồi ở sân bay Montreal, một bên là bia Guinness, một bên là burger, thì quyết định sửa nó. Nếu tôi có thể biến một tập lệnh duy nhất thành một công cụ phân tích hàng loạt thì sao?
Đó là lúc tôi bắt đầu viết mã cảm xúc. Tôi mở Google Colab, nhờ ChatGPT và Claude làm trợ lý, rồi bắt đầu viết lại tập lệnh. Vài lời nhắc sau đó, tôi đã có một trình kiểm tra hàng loạt hoạt động tốt bằng API Moz .
Nó không đẹp mắt lắm, nhưng hiệu quả. Và khi thấy tệp CSV đầu tiên được tạo ra, tôi nhận ra một điều lớn lao: Tôi không cần phải chờ đợi các nhà phát triển nữa. Tôi có thể tự xây dựng công cụ của riêng mình - nhanh chóng.
Khi đã có ý tưởng, tôi mở Google Colab và bắt đầu với quy mô nhỏ. Mục tiêu của tôi là sử dụng API Moz và xây dựng một tập lệnh có thể xử lý hàng loạt yêu cầu tìm kiếm thay vì từng yêu cầu một.
Tôi bắt đầu bằng một lệnh gọi API duy nhất để kiểm tra kết nối. Khi nó hoạt động, tôi yêu cầu phi công phụ mở rộng mã cho nhiều từ khóa.
Lúc đầu, mọi thứ thật hỗn loạn - lỗi khắp nơi. Tôi mong ChatGPT sẽ đọc tài liệu giúp tôi và tự động dựng toàn bộ chỉ trong một nốt nhạc. Nhưng không.
Đó là lúc tôi nhận ra việc nhắc nhở không phải là ủy quyền. Đó là sự hợp tác. Tôi cần cung cấp bối cảnh, giải thích lỗi và nêu rõ những gì tôi muốn sửa. Khi tôi làm được điều đó, mã bắt đầu hoạt động.
Chỉ sau vài lần lặp lại, tôi đã có một nguyên mẫu hoạt động, lấy danh sách các từ khóa, chạy chúng qua điểm cuối Moz Search Intent và xuất kết quả dưới dạng CSV. Đoạn mã nhỏ đó đã tiết kiệm hàng giờ làm việc thủ công và trở thành nền tảng cho mọi thứ tôi xây dựng sau này.
Và tất nhiên, dữ liệu đã hỗ trợ Chima trong yêu cầu của cô về số liệu về Quyền hạn thương hiệu, sau đó được công bố trong bài đăng trên Blog Moz, “ Nghiên cứu của Ziff Davis cho thấy các bằng Thạc sĩ Luật ưu tiên các trang web có Quyền hạn thương hiệu cao ” .
Sau đây là những điều tôi nhớ nhất:
Đó là lần đầu tiên tôi được trải nghiệm mã hóa cảm xúc. Một đoạn mã lệnh hoạt động được, được xây dựng trong một sân bay, được thúc đẩy bởi sự tò mò và Guinness.
Tập lệnh Python hoạt động tốt, nhưng việc chia sẻ nó khá rắc rối. Không ai trong nhóm tôi muốn động đến Colab hay mã nguồn. Vì vậy, tôi mở Gemini và tự nhủ: "Biến cái này thành tiện ích bổ sung cho Google Trang tính nhé."
Tôi muốn một thứ mà ai cũng có thể sử dụng - cắm khóa API, chọn điểm cuối và kéo dữ liệu trực tiếp vào trang tính. Gemini đã hỏi về bố cục, các nút và cách xử lý lỗi. Sau vài lần thử nghiệm, mọi thứ đã ổn thỏa.
Đến cuối tuần, tôi đã có một tiện ích bổ sung hoạt động. Nó lấy số liệu từ khóa, lưu khóa API và xử lý lỗi một cách gọn gàng. Nhóm nội dung có thể sử dụng mà không cần phải động đến mã.
Bản dựng đó đã thay đổi cách tôi nghĩ về các công cụ:
Từ đó, tôi biết bước tiếp theo. Nếu tôi có thể xây dựng trên Sheets, tôi cũng có thể xây dựng trên web.
Sau khi dùng tiện ích bổ sung Google Trang tính, tôi muốn có nhiều tự do hơn. Trang tính hoạt động tốt, nhưng không thể mở rộng quy mô. Mỗi người phải chạy phiên bản riêng, và việc xuất bản qua kho tiện ích mở rộng của Google mất rất nhiều thời gian. Tôi muốn một ứng dụng web mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập ngay lập tức.
Và Moz API đã giúp điều đó trở thành hiện thực.
Tôi lấy mọi thứ mình đã xây dựng trong Sheets, đưa mã vào Gemini và nhập câu hỏi: "Làm thế nào tôi có thể tạo một ứng dụng hoạt động bằng cách sử dụng API Moz trong Gemini?"
Đó là lúc mọi chuyện trở nên thú vị. Gemini đã cố gắng biến tôi thành một lập trình viên back-end chỉ sau một đêm. Nó cho rằng tôi biết cách khởi động máy chủ và xử lý các chính sách CORS. Tin nóng hổi: Tôi không biết.
Nhưng chỉ cần một chút kiên nhẫn và nhiều lần gỡ lỗi, chúng tôi đã thành công.
API Moz chính là điểm mấu chốt. Tài liệu của nó rất rõ ràng, các điểm cuối ổn định, và nó cho phép tôi linh hoạt kiểm tra các tập dữ liệu khác nhau (thứ hạng, ý định tìm kiếm, Độ uy tín thương hiệu) chỉ từ một giao diện. Chỉ trong vài giờ, tôi đã có một ứng dụng web hoạt động, lấy dữ liệu Moz trực tiếp thông qua khóa API của tôi và hiển thị nó một cách đẹp mắt.
Sau đó, tôi bắt đầu thấy vui. Tôi đã thêm chế độ tối và chủ đề cổ điển!
Tôi đã cập nhật điểm cuối xếp hạng từ khóa để người dùng có thể tìm thấy tối đa 500 kết quả cùng một lúc.
Tôi đã thêm một bộ đếm hạn ngạch trực tiếp sử dụng Moz API để theo dõi mức sử dụng hàng tháng.
Bản dựng đó đã thay đổi mọi thứ. API Moz cho tôi sự tin cậy để thử nghiệm nhanh chóng, và mã hóa vibe cho tôi sự tự do để xây dựng mà không cần chờ đợi các kỹ sư.
Sau đây là những gì tôi rút ra được từ nó:
Dự án đó đã chứng minh điều đó! Bất kỳ nhà tiếp thị nào cũng có thể biến ý tưởng thành công cụ thực sự khi có dữ liệu và tài liệu hỗ trợ.
Nếu có một điều tôi học được qua tất cả những điều này, thì đó là việc gợi ý cũng là một kỹ năng. Cách bạn nói chuyện với người đồng hành sẽ quyết định mức độ hợp tác giữa bạn và họ. Khi tôi ngừng coi các bằng Thạc sĩ Luật (LLM) như những chiếc nút bấm ma thuật và bắt đầu làm việc với họ như những người cộng tác, mọi thứ trở nên ăn khớp.
Sau đây là những gì hiệu quả với tôi:
Tránh những lời nhắc mơ hồ. Tôi chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước tuần tự ngay trong lời nhắc. Tôi không bao giờ cố gắng hoàn thành toàn bộ bản dựng chỉ trong một lần.
Tôi xây dựng nền tảng (lệnh gọi API) trước, sau đó là UI, rồi đến khả năng truy cập. Điều này giúp dự án dễ quản lý hơn.
Tôi không bao giờ nói "Mã không chạy". Tôi nêu rõ lỗi, giải thích kết quả mong đợi và yêu cầu LLM phân tích tập lệnh để tìm ra lỗi. Ví dụ: "Nó chỉ trả về 25 từ khóa. Bạn có thể phân tích tập lệnh để tìm ra lý do tại sao nó không chấp nhận giá trị tùy chỉnh trong lệnh gọi API không?"
Tôi cung cấp cho LLM một nhân vật và bối cảnh cụ thể. Ví dụ: "Bạn là nhà phát triển Next.js có kinh nghiệm triển khai trên Vercel. Hãy giúp tôi xây dựng giao diện người dùng nơi người dùng có thể thêm khóa API Moz của họ."
Tôi không bao giờ chấp nhận một bản sửa lỗi. Tôi yêu cầu LLM giải thích cách họ giải quyết lỗi để tôi có thể nắm được những nguyên tắc lập trình cơ bản. Điều này giúp tôi tránh mắc lại cùng một lỗi hai lần.
Lời nhắc chính là siêu năng lực mới. Càng tinh chỉnh chúng, bạn càng nhận ra mình đang thiết kế logic đằng sau cách AI của bạn xây dựng cùng bạn.
Toàn bộ hành trình này bắt đầu bằng một đoạn mã lệnh và một chút tò mò. Tôi đã xây dựng một nguyên mẫu Python, biến nó thành tiện ích bổ sung cho Google Trang tính, và kết thúc bằng một ứng dụng web được hỗ trợ bởi Moz API.
Việc gợi ý đã trở thành kỹ năng thực sự của tôi. Càng luyện tập nhiều, tôi càng giỏi hơn trong việc điều hướng các khóa học Thạc sĩ Luật (LLM) theo đúng mục tiêu mình mong muốn. Và Moz API giúp tôi dễ dàng biến những gợi ý đó thành hiện thực và có thể đo lường được.
Sự thật là: các nhà tiếp thị không còn phải chờ đợi các nhà phát triển nữa. Bạn có thể tự xây dựng công cụ, thử nghiệm ý tưởng và tạo ra thứ gì đó thúc đẩy doanh nghiệp của bạn phát triển.
Vibe coding mang lại cho bạn sự tự do đó. Hãy cầm lấy tay lái phụ, kết nối với Moz API và xây dựng thứ bạn hằng mong ước. Bạn sẽ học được nhiều hơn chỉ trong một tuần xây dựng so với một tháng lên kế hoạch.
Nội dung bài viết
Windows 
Microsoft Office 
An toàn Bảo mật
Thiết kế đồ hoạ
Công nghệ AI
Công cụ giải trí
Công cụ học tập
Tiện ích hỗ trợ