Lập trình hỗ trợ AI: Cách tôi xây dựng MVP cho startup trong 30 ngày, mất 127 đô la, và khám phá ra điều thực sự quan trọng

Vấn đề mà Không ai muốn giải quyết

Tôi đã chứng kiến các nhà sáng lập bị mắc kẹt trong cùng một vòng lặp đau đớn hàng chục lần. Một nhà đầu tư mạo hiểm đặt câu hỏi vô tư—“Chuyện gì sẽ xảy ra nếu tỷ lệ churn của bạn giảm 2%?”—và đột nhiên cuộc họp bị đình trệ. Câu trả lời của nhà sáng lập nằm đâu đó trong một cơn ác mộng Excel 47 tab. Ba giờ săn tìm công thức. Tham chiếu bị hỏng. Lỗi vòng tròn gây sập toàn bộ mô hình.

Mô hình này rõ ràng không thể nhầm lẫn: các nhà sáng lập đang chìm trong bảng tính khi lẽ ra họ nên tập trung vào tăng trưởng.

Vì vậy, tôi quyết định thử xem xu hướng mới nổi của vibe coding—sử dụng AI để tạo mẫu nhanh—có thể giải quyết vấn đề này không. Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi dành một tháng để xây dựng một công cụ lập kế hoạch tài chính bằng AI làm đối tác phát triển chính của mình? Tôi không phải là lập trình viên hiện đại (lần lập trình nghiêm túc cuối cùng của tôi đã cách đây hai thập kỷ), nhưng tôi thoải mái thừa nhận những gì tôi không biết và học hỏi nhanh.

Những gì tôi khám phá trong 30 ngày sẽ thách thức mọi thứ tôi nghĩ tôi biết về tạo mẫu nhanh.

Giấc mơ vs. Thực tế

Ngày 1 cảm giác như điện giật. Tôi hình dung ra một trung tâm tài chính bóng bẩy: được hỗ trợ bởi AI, đồng bộ với QuickBooks, có kế hoạch kịch bản, xuất khẩu sẵn sàng cho nhà đầu tư trong vài giây. Ước tính thời gian? Ba tuần để có MVP. Tôi tự tin.

Nhưng tôi hoàn toàn sai.

Những bài học đầu tiên đến nhanh và đắt đỏ. Khi tôi cung cấp cho AI nhiều chỉ thị cùng lúc—“Thêm chế độ tối,” “Sửa lỗi,” “Cải thiện hiệu suất”—nó không xử lý theo thứ tự. Thay vào đó, nó bị đóng băng, bối rối, rồi tạo ra một phiên bản Frankenstein không hoàn thành được nhiệm vụ nào trong ba nhiệm vụ đó. Sai lầm đó khiến tôi phải quay lại sáu lần, mất ba giờ lãng phí, và $23 tốn phí tính toán.

Độ phức tạp của UI phá hủy giả định thứ hai của tôi. Một yêu cầu đơn giản—“Thêm chế độ ban đêm”—kích hoạt 47 thay đổi riêng biệt. Kết quả: chữ trắng trên nền trắng, nút không thể nhìn thấy, toàn bộ giao diện thất bại hoàn toàn. Sửa lỗi về font và màu nền mất thêm ba ngày nữa.

Bước đột phá thực sự đến khi tôi ngừng nói những điều mơ hồ như “làm cho nó trực quan hơn” và bắt đầu ra lệnh chính xác hơn. Thay vì “cải thiện bảng điều khiển,” tôi học cách nói: “Thay đổi màu nút Calculate thành #0066CC, tăng kích thước font lên 16px, thêm padding 8px.” Chính xác giúp loại bỏ lãng phí.

Hành trình đắt đỏ: Khi AI gặp Toán tài chính

Đến tuần thứ hai, tôi đã tiêu $93 trong phí Replit. Chi tiêu ngày càng tăng, không giảm. Mỗi vòng lặp tiêu tốn từ 2-5 đô la tùy độ phức tạp. Mô hình rõ ràng: tạo mẫu nhanh đang nuốt hết ngân sách của tôi.

Nhưng khủng hoảng thực sự xảy ra khi tôi phát hiện ra rằng các phép tính tài chính của AI sai lệch 20%. Chi phí thu hút khách hàng của nhà sáng lập hiển thị $47 khi nó nên là 58.75 đô la. Sai sót này có thể đã phá hỏng một buổi pitching Series A.

Nguyên nhân? Tôi đã cung cấp cho AI các chỉ thị mơ hồ và để nó tự đưa ra giả định về phương pháp. Khi tôi yêu cầu nó “tính LTV,” nó diễn giải các biến một cách không nhất quán—đôi khi dùng churn hàng tháng, đôi khi churn hàng năm, thậm chí tự sáng tạo phép tính của riêng nó.

Tôi đã dành sáu giờ để gỡ lỗi một công thức duy nhất. Việc sửa chữa đòi hỏi phải từ bỏ ngôn ngữ tự nhiên và dùng chính xác như sau:

Thay vì: “Tính LTV”

Tôi phải viết: “Tính LTV như (Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng × Biên lợi nhuận gộp) / Tỷ lệ churn hàng tháng, trong đó ARPU = Tổng MRR / Người dùng hoạt động; Biên lợi nhuận gộp = (Doanh thu - COGS) / Doanh thu; Tỷ lệ churn hàng tháng = Số khách hàng mất trong tháng / Số khách hàng hoạt động đầu tháng. Hiển thị công việc của bạn từng bước một.”

Chính xác đó đã thay đổi mọi thứ. Sau đó, AI hiểu đúng mọi lần.

Mốc quan trọng: Nghe người dùng thực sự hiệu quả

Sau ba tuần, tôi có ba người thử nghiệm và hai mô hình tài chính hoàn chỉnh. Phản hồi thật sự khiến tôi phải cúi đầu.

Một nhà sáng lập đã cắt ngang tất cả sự phức tạp chỉ bằng một câu: “Tôi không muốn một trình tạo mô hình tài chính nữa. Tôi chỉ muốn hỏi ‘làm thế nào để kéo dài runway thêm 3 tháng?’ và nhận câu trả lời.”

Tôi đã xây dựng sai sản phẩm.

Toàn bộ giá trị đề xuất chuyển từ công cụ sang cố vấn. Thay vì một nhà máy bảng tính khác, các nhà sáng lập muốn xác thực—ai đó nói cho họ biết số liệu của họ có hợp lý không, cảnh báo giả định phi thực tế, đề xuất cải tiến, và trả lời các câu hỏi “giả sử” trong thời gian thực.

Thông tin này đến vào ngày 21. Tôi còn chín ngày để xây dựng lại.

Vấn đề mở rộng: Khi vibe coding chạm giới hạn

Không phải mọi thứ đều tồn tại qua phương pháp này. Khi các nhà sáng lập hỏi “Bạn có thể đồng bộ với QuickBooks không?”, tôi nhận ra sự thật tàn nhẫn: OAuth 2.0 flows, xác thực webhook, ánh xạ dữ liệu, xử lý giới hạn tốc độ, logic làm mới token—đây không phải là vùng của vibe coding. Đó là công việc phát triển chuyên nghiệp.

Tôi đã chọn TypeScript nghĩ rằng đó là thực hành tốt hiện đại. Hóa ra, khi bạn thực sự không biết một ngôn ngữ, bạn phải trả “thuế học tập” trong thời gian gỡ lỗi. Dành hai giờ để sửa lỗi kiểu TypeScript (Type ‘number | undefined’ is not assignable to type ‘number’) nhắc nhở tôi rằng chọn một ngôn ngữ bạn hiểu rõ hơn là chọn cái đang thịnh hành.

Nút quay lại trở thành thiêng liêng. Tôi đã dùng nó 73 lần trong 30 ngày. Ngày 27, tôi đã phá hỏng toàn bộ hệ thống khi cố thêm “mặc định thông minh”—tính toán bị lỗi, chức năng xuất khẩu, xác thực người dùng, mọi thứ. Thay vì gỡ lỗi hàng giờ, chỉ một cú nhấp chuột đã khôi phục sự ổn định.

Đôi khi, mã tốt nhất chính là mã bạn không viết.

Các con số: Xác thực theo dạng nguyên sơ nhất

Sau 30 ngày:

Chỉ số phát triển: $127 đã tiêu tốn 3.500 dòng mã (hầu hết do AI tạo ra), 73 lần quay lại, một ngôn ngữ lập trình học qua đau đớn

Thu hút người dùng: 23 nhà sáng lập quan tâm, 12 đăng ký thực tế, 3 hoàn tất onboarding, 1 sẵn sàng trả tiền

Người sáng lập đó đề nghị trả $50/tháng? Đó trở thành chỉ số duy nhất quan trọng.

Thực tế khắc nghiệt: tạo ra thứ gì đó mọi người thấy thú vị khác hoàn toàn với tạo ra thứ gì đó mọi người sử dụng. Phễu chuyển đổi của tôi là: 23 quan tâm → 2 tham gia → 0 hoàn tất onboarding. Cho đến khi có cú pivot cuối cùng, thu hút nhà sáng lập nói: “Đây là lần đầu tiên tôi hiểu rõ về đơn vị kinh tế của mình mà không cần bằng cấp tài chính.”

Vibe coding thực sự cho phép (Và những gì nó không thể)

Nơi nó xuất sắc:

• Tạo mẫu nhanh (ý tưởng thành MVP có thể thử trong hai tuần)
• Yêu cầu vốn ban đầu thấp ($127 so với $20K đối với các nhà phát triển)
• Chu kỳ thất bại nhanh (thử, phá, quay lại, học trong vài phút)
• Tạo boilerplate và mẫu tiêu chuẩn
• Không phức tạp trong tuyển dụng

Nơi nó yếu kém:

• Tính toán chính xác đòi hỏi phương pháp nhất quán
• Tích hợp API doanh nghiệp với OAuth và webhook
• Kiến trúc bảo mật đa thuê bao
• Xử lý công việc nền để đồng bộ dữ liệu
• Các công thức tài chính phức tạp (phân tích nhóm, tính NPV)
• Tính năng cộng tác theo thời gian thực

Khoảnh khắc trưởng thành đến khi bạn có hơn 10 khách hàng trả tiền yêu cầu các tính năng mà vibe coding về cơ bản không thể cung cấp.

Những gì tôi thực sự sẽ làm khác (Và những gì tôi sẽ bỏ qua)

Nếu bắt đầu lại ngày mai, tôi sẽ phỏng vấn 50 nhà sáng lập trước khi viết một dòng mã nào. Không phải 5, không phải 10. Năm mươi. Tôi sẽ hỏi họ điều gì mất nhiều thời gian nhất để cập nhật, những câu hỏi nhà đầu tư luôn hỏi, những gì họ thực sự sẵn sàng trả tiền. Điều này đã tiết kiệm cho tôi hai tuần và nhiều công sức lãng phí.

Tôi sẽ chọn Python thay vì TypeScript. Tôi sẽ đặt ngân sách $200 tín dụng cố định. Tôi sẽ xây dựng quy trình thủ công trước rồi mới tự động hóa. Tôi sẽ bỏ qua chế độ ban đêm mà không ai yêu cầu, giao diện hoàn hảo mà không ai quan tâm, và các lời hứa tích hợp không thể thực hiện.

Quan trọng nhất, tôi sẽ hiểu chân lý này từ ngày đầu tiên: nói chuyện với khách hàng tiềm năng không phải là bước tiến tới xây dựng—đó chính là nền tảng của việc xây dựng.

Con đường còn lại

Giai đoạn tiếp theo không phải là vibe coding tất cả mọi thứ cùng lúc. Đó là xác thực qua phát hành từng phần.

Giai đoạn 1 (tuần 5-8): Trình tạo mô hình tài chính thủ công + cố vấn AI để xác thực giả định + lập kế hoạch kịch bản cơ bản + xuất khẩu. Mục tiêu: 10 khách hàng trả tiền.

Giai đoạn 2 (tuần 9-24): Nếu xác thực thành công, thuê các nhà phát triển fintech có kinh nghiệm để xây dựng tích hợp thực sự, bảo mật doanh nghiệp, hạ tầng mở rộng. Ngân sách: 50.000-100.000 đô la.

Nhiệm vụ vẫn không đổi: loại bỏ mô hình tài chính Excel 47 tab. Mỗi nhà sáng lập xứng đáng có dashboard theo thời gian thực, giải thích số liệu bằng AI, lập kế hoạch kịch bản trong vài giây, xuất khẩu sẵn sàng cho nhà đầu tư ngay lập tức.

Hành trình vẫn tiếp tục. Nhưng lần này, với các nhà sáng lập thực sự hướng dẫn hướng đi thay vì giả định của tôi điều khiển sản phẩm.

Lợi ích của việc chạy thử trò chơi đố chữ này trong 30 ngày? Tôi học được rằng tốc độ mà không có hướng đi chỉ là thất bại đắt đỏ. Chính xác vượt volume. Người dùng vượt giả định. Và đôi khi, xác thực tốt nhất chính là một nhà sáng lập sẵn sàng trả tiền.