Lập trình AI phiên bản 2026: Cẩm nang thực hành Claude Code + Skills

Bạn đã bao giờ gặp phải tình huống khó chịu này chưa?

Đang sử dụng các công cụ lập trình AI, nhưng lại thấy mình lặp đi lặp lại những câu hỏi giống nhau, tiêu tốn một lượng token khổng lồ, cuối cùng lại nhận được code không đáp ứng kỳ vọng.

Thực ra, nguyên nhân gốc rễ của vấn đề này không phải là "khả năng AI không đủ." Đơn giản là chưa biết quy trình làm việc đúng và phương pháp sử dụng Skills hiệu quả.

Sau 6 tháng sử dụng Claude Code trong các dự án thực tế, tôi đã đi đến một kết luận rõ ràng: Hiệu quả lập trình AI không được quyết định bởi việc chọn công cụ, mà bởi cách xây dựng và vận hành Skills.

Bài viết này hệ thống hóa quy trình thực hành Claude Code + Skills + tự động tạo gói Skill dựa trên kinh nghiệm sử dụng thực tế. Nội dung dành cho các developer muốn nâng cao hiệu quả phát triển, giảm tiêu thụ token và xây dựng quy trình AI cá nhân.

Claude Code là gì? Tại sao khác biệt so với các công cụ AI khác?

Claude Code là trợ lý lập trình AI cấp CLI do Anthropic cung cấp chính thức.

Sự khác biệt quyết định so với các công cụ AI khác

Công cụ lập trình AI truyền thống:

• Định dạng hỏi-đáp đơn lẻ
• Không thể hiểu ngữ cảnh toàn bộ dự án
• Phải bắt đầu từ đầu mỗi lần

Đặc điểm của Claude Code:

• Hiểu ngữ cảnh cấp dự án: Nắm bắt toàn bộ cấu trúc thư mục
• Cộng tác đa Agent: Nhiều AI phân chia vai trò làm việc
• Cơ chế Skills: Luồng thực thi được định nghĩa trước để tăng hiệu quả
• Sử dụng kết hợp Local/API: Tùy chọn vận hành linh hoạt

Tài liệu chính thức: https://code.claude.com/docs/en/overview

Triển khai Claude Code: Từ cài đặt cơ bản đến sử dụng thực tế

1. Cài đặt và cấu hình ban đầu

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Sau khi cài đặt hoàn tất, thư mục ./claude sẽ được tạo trong thư mục gốc dự án.

Chạy lần đầu:

claude

Làm theo hướng dẫn để cấu hình tài khoản và có thể bắt đầu sử dụng ngay lập tức.

2. Tích hợp API bên thứ ba (Tùy chọn)

Nếu không muốn sử dụng trực tiếp API chính thức, có thể sử dụng các công cụ sau:

• claude-code-router
• cc-switch

Xử lý định tuyến API và chuyển đổi giữa các key khác nhau.

MyClaude: Dự án mở rộng tối đa hóa khả năng Claude Code

Để sử dụng Claude Code hiệu quả, tôi sử dụng dự án MyClaude.

URL dự án: https://github.com/cexll/myclaude

Các bước cài đặt MyClaude

git clone https://github.com/cexll/myclaude.git
cd myclaude

Chạy cài đặt:

# macOS
python3 install.py --install-dir ~/.claude

# Windows
python install.py --install-dir %USERPROFILE%\.claude

Nếu thất bại:

python install.py

Bộ lệnh thực tế do MyClaude cung cấp

Lệnh phát triển cốt lõi

/dev              # Luồng phát triển hoàn chỉnh
/code             # Tạo code
/debug            # Debug
/test             # Tạo test
/review           # Review code

Lệnh hỗ trợ

/refactor         # Refactoring
/optimize         # Tối ưu hóa hiệu suất
/docs             # Tạo tài liệu
/bugfix           # Sửa lỗi
/ask              # Hỏi trực tiếp
/think            # Phân tích
/enhance-prompt   # Cải thiện prompt

Hiểu mối quan hệ Commands / Agents / Skills

Commands = Lệnh đầu vào (giao diện)
Agents   = Quy trình thực thi (người ra quyết định)
Skills   = Khả năng công cụ (quy tắc và bước)

Sau khi nhập lệnh, Claude Code tự động chọn Agent dựa trên nhiệm vụ và tải Skills tương ứng để thực thi.

Phương pháp kiểm tra lệnh và kỹ năng có sẵn

Phương pháp 1: Dòng lệnh

python install.py --list-modules

Phương pháp 2: Kiểm tra thư mục local

# macOS / Linux
ls ~/.claude/commands/
ls ~/.claude/skills/

# Windows
dir %USERPROFILE%\.claude\commands\
dir %USERPROFILE%\.claude\skills\

Phương pháp 3: Trong Claude Code

/help

Hoặc hỏi trực tiếp Claude.

Skills là gì? Tại sao có thể giảm đáng kể tiêu thụ Token?

Bản chất của Skills

Skills là tập hợp các luồng thực thi và quy tắc ràng buộc được định nghĩa trước.

Khi Claude xác định nhiệm vụ hiện tại phù hợp với một Skill cụ thể, nó sẽ trực tiếp tải quy tắc tương ứng và thực thi theo thứ tự.

Cơ chế giảm Token

Không có Skills:

• Claude phải quét toàn bộ ngữ cảnh mỗi lần
• Xử lý lặp lại những giải thích giống nhau
• Đường dẫn thực thi không chắc chắn

Có Skills:

• Trực tiếp vào đường dẫn thực thi được chỉ định
• Xử lý hiệu quả theo quy tắc được định nghĩa trước
• Mẫu hành vi nhất quán

Kết quả:

• Phản hồi nhanh hơn
• Tiêu thụ token thấp hơn
• Hoạt động ổn định hơn

Skill Seekers: Công cụ tự động tạo Skills chuyên biệt

Sau khi thiết lập khả năng cơ bản, việc cải thiện hiệu quả thực sự đến từ tùy chỉnh Skills cho các lĩnh vực cụ thể.

Ở đây chúng ta sử dụng dự án Skill Seekers: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers

Chức năng của Skill Seekers

Skill Seekers là công cụ tự động chuyển đổi tài liệu thành Claude Skills.

Nguồn dữ liệu được hỗ trợ:

• Trang tài liệu chính thức
• Repository GitHub
• File PDF

Quy trình làm việc điển hình

Tài liệu / GitHub / PDF
        ↓
    Crawl tự động
        ↓
   Tạo SKILL.md
        ↓
    Đóng gói .zip
        ↓
   Upload lên Claude

Cài đặt Skill Seekers

pip install skill-seekers
# hoặc
uv tool install skill-seekers

Hướng dẫn hoàn chỉnh cấu trúc lệnh Skill Seekers

skill-seekers <command> [options]

Lệnh con	Nguồn dữ liệu	Trường hợp sử dụng
scrape	Trang tài liệu	Tài liệu chính thức, trang kỹ thuật
github	Repository GitHub	Phân tích mã nguồn
pdf	File PDF	Hướng dẫn, đặc tả
unified	Nhiều nguồn	Dự án phức tạp

scrape: Xử lý tài liệu Web (Sử dụng nhiều nhất)

skill-seekers scrape [options]

Tham số	Mô tả	Ví dụ
-config	Đường dẫn file cấu hình	configs/react.json
-name	Tên skill	myproject
-url	URL tài liệu	–url https://docs.example.com
-description	Mô tả skill	–description "React development framework"
-skip-scrape	Sử dụng cache	-skip-scrape
-enhance	Cải thiện API	-enhance
-enhance-local	Cải thiện Claude local	-enhance-local
-dry-run	Xem trước	-dry-run
-async	Bất đồng bộ	-async
-workers	Số luồng	-workers 8

Ví dụ sử dụng điển hình

skill-seekers scrape --config configs/react.json --enhance-local
skill-seekers scrape --name myproject --url https://docs.example.com

github: Phân tích mã nguồn

skill-seekers github [options]

Tham số	Mô tả
-repo	owner/repo
-name	Tên skill
-description	Mô tả

skill-seekers github --repo microsoft/TypeScript --name typescript

pdf: Xử lý tài liệu PDF

skill-seekers pdf [options]

Tham số	Mô tả
-pdf	Đường dẫn PDF
-name	Tên skill
-description	Mô tả
-from-json	Xây dựng JSON

unified: Tạo tích hợp đa nguồn (Nâng cao)

skill-seekers unified --config configs/react_unified.json

Tham số	Mô tả
-merge-mode	rule-based / claude-enhanced
-dry-run	Xem trước

Cải thiện AI: Chức năng enhance

skill-seekers enhance <skill_directory>

Hiệu quả:

• SKILL.md cơ bản (~75 dòng)
• Cải thiện thành hướng dẫn chuyên nghiệp hoàn chỉnh (~500 dòng)

Nội dung bao gồm:

• Mẫu code thực tế
• Tham khảo nhanh
• Đề xuất kịch bản sử dụng

Ví dụ cải thiện local:

skill-seekers scrape --config configs/react.json --enhance-local

⚠️ Lưu ý kiểm tra: Mặc dù tài liệu tuyên bố hỗ trợ mô hình local, nhưng trong kiểm tra hiện tại vẫn tồn tại vấn đề nhận diện lệnh, cần xác minh thêm.

Tóm tắt phương pháp tải tham số skill-seekers (Khuyến nghị sử dụng)

Phương pháp	Người dùng phù hợp
Chế độ nhanh	Người mới bắt đầu, sử dụng một lần
Chế độ tương tác	Chưa quen với tham số
Cấu hình JSON	Tái sử dụng ổn định
Chế độ GitHub	Phân tích mã nguồn (cần GITHUBTOKEN)

Bổ sung thực hành: Xác minh API và cộng tác ngoài quy trình AI

Trong các dự án kỹ thuật thực tế, Claude Code + Skills chủ yếu giải quyết vấn đề tạo code, hiểu và tự động hóa quy trình. Tuy nhiên, khi dự án bước vào giai đoạn phát triển backend hoặc cộng tác đa nhóm, chỉ kết quả AI tạo ra là chưa đủ, xác minh API, debug và quản lý tài liệu vẫn là điều cần thiết.

Thực hành quy trình tích hợp

Trong thực hành của tôi, thường kết hợp quy trình AI này với các công cụ API như Apidog. Phân công tổng thể tương đối rõ ràng:

Claude Code + Skills:

• Tạo nhanh, phân tích và refactor code liên quan đến API

Apidog:

• Xác minh thực tế hành vi API
• Điểm vào thống nhất cho tài liệu API và debug

Lợi ích của việc sử dụng kết hợp

Lợi ích của phương pháp kết hợp này là có thể tách biệt "khả năng suy luận và tạo" của AI với "khả năng xác minh xác định" của công cụ kỹ thuật.

Một mặt tránh việc tin tưởng quá mức vào đầu ra của mô hình, mặt khác giảm chi phí giao tiếp ở cấp API khi cộng tác nhiều người.

Từ góc độ thực hành kỹ thuật, Claude Code giống như một trợ lý phát triển thông minh hơn, trong khi Apidog đảm nhận vai trò thực thi, xác minh và cộng tác ở cấp API, cả hai tạo thành một mô hình sử dụng tương đối ổn định và bổ sung trong các dự án thực tế.

Tóm tắt: Xây dựng quy trình AI bền vững

Thông qua việc sử dụng thực tế, tôi dần nhận ra rằng Claude Code và Skills không phải để thay thế developer, mà để cấu trúc hóa và tái sử dụng kinh nghiệm và quy trình.

Khi chúng được tích hợp đúng cách vào hệ thống kỹ thuật, AI trở thành một bộ khuếch đại hiệu quả ổn định hơn, chứ không phải công cụ cảm hứng một lần.

Quy trình AI thực sự bền vững sinh ra từ sự kết hợp hợp lý với các công cụ kỹ thuật hiện có, chứ không phải phụ thuộc hoàn toàn vào chính mô hình.

Nếu bạn đang cố gắng đưa AI vào quy trình phát triển của mình, tôi khuyên bạn nên bắt đầu từ các kịch bản nhỏ có thể kiểm soát và xác minh được, và dần dần biến nó thành một phần của chuỗi công cụ.

Trải nghiệm phát triển AI của bạn thế nào? Nếu bạn có trải nghiệm ấn tượng với Claude Code hoặc Skills, hãy chia sẻ trong bình luận!

Tài liệu tham khảo:

1. Tài liệu chính thức Claude Code: https://code.claude.com/docs/en/overview
2. MyClaude: https://github.com/cexll/myclaude
3. Skill Seekers: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers