Những Nỗi Đau Khi Làm Việc Với AI Mà Không Biết Quản Lý Context

Mở đầu

AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Nhưng không phải ai cũng biết cách làm việc hiệu quả với AI. Một trong những vấn đề lớn nhất mà nhiều người gặp phải là không biết quản lý context - và đây chính là nguồn gốc của vô số nỗi đau.

1. "AI quên hết rồi!" - Nỗi đau mất ngữ cảnh

Bạn đã từng trải qua điều này chưa?

Tôi vừa giải thích 30 phút về dự án, giờ nó hỏi lại từ đầu!

AI có giới hạn context window. Khi cuộc hội thoại dài, những thông tin đầu sẽ bị "đẩy ra ngoài". Bạn nghĩ AI nhớ hết, nhưng thực tế nó chỉ nhìn thấy một phần cuộc trò chuyện.

Triệu chứng:

• AI hỏi lại những gì bạn đã nói

• AI đưa ra giải pháp mâu thuẫn với yêu cầu trước đó

• AI quên các quy ước, patterns đã thống nhất

2. "Code lung tung, không nhất quán" - Nỗi đau thiếu conventions

Không có conventions rõ ràng = AI mỗi lần sinh code một kiểu.

Lần 1: camelCase

Lần 2: snake_case

Lần 3: PascalCase

Bạn phải sửa thủ công, mất thời gian, dễ sót. Codebase trở nên hỗn loạn.

Nguyên nhân: AI không biết conventions của dự án vì bạn chưa cung cấp, hoặc cung cấp rồi nhưng nó đã "quên".

3. "Tại sao nó lại viết lại từ đầu?" - Nỗi đau duplicate code

Tôi đã có utility function rồi, sao nó viết lại một cái mới?

AI không biết codebase của bạn có gì. Nó không tự động scan toàn bộ project. Kết quả:

• Code bị duplicate

• Nhiều hàm làm cùng một việc

• Technical debt tăng nhanh

4. "Nó làm sai kiến trúc!" - Nỗi đau thiếu architecture context

Bạn có kiến trúc Clean Architecture. AI không biết. Nó đặt business logic vào controller.

Bạn có pattern Repository. AI không biết. Nó query database trực tiếp trong service.

Hậu quả:

- Phải refactor liên tục

- Mất thời gian review

- Kiến trúc bị phá vỡ dần dần

5. "Token hết rồi!" - Nỗi đau tốn context vô ích

Bạn paste cả file 2000 dòng vào chat. AI chỉ cần 50 dòng.

Bạn copy toàn bộ error log. AI chỉ cần dòng cuối.

Kết quả:

• Tốn token (tốn tiền nếu dùng API)

• Context window bị chiếm bởi thông tin thừa

• AI bị "nhiễu", trả lời không chính xác

6. "Nó cứ hỏi đi hỏi lại!" - Nỗi đau thiếu context cố định

Mỗi lần bắt đầu task mới:

• "Bạn đang dùng framework gì?"

• "Database là PostgreSQL hay MySQL?"

• "Naming convention như thế nào?"

Bạn trả lời 10 lần rồi. Nhưng AI không nhớ. Vì bạn không có cách lưu context cố định.

Giải pháp: Quản lý Context có hệ thống

1. Tạo file CLAUDE.mdhoặc tương tự

Lưu các thông tin cố định:

- Tech stack

- Conventions

- Architecture decisions

- Patterns đang dùng

AI sẽ đọc file này mỗi session.

2. Tách biệt context theo loại

Context cố định (conventions, architecture) → Lưu trong docs

Context theo task (requirements cụ thể) → Cung cấp khi cần

Context tạm thời (debug info) → Không cần lưu

3. Sử dụng công cụ quản lý

- Project docs: README, ARCHITECTURE, CONVENTIONS

- Task management: Track context của từng task

- Reference system: Link giữa các docs và tasks

4. Cung cấp context có chọn lọc

❌ Paste cả file 2000 dòng

✅ Chỉ paste function cần sửa + context liên quan

❌ Copy toàn bộ error

✅ Chỉ copy error message + stack trace quan trọng

5. Kiểm tra context trước khi làm việc

Trước khi yêu cầu AI làm gì:

• AI có biết architecture của project?

• AI có biết conventions?

• AI có biết các patterns đang dùng?

Nếu không → Cung cấp trước.

---

Giới thiệu Knowns - Context Management cho AI Workflows

Tôi mệt mỏi khi phải quản lý bộ nhớ của AI và lặp đi lặp lại các hướng dẫn liên tục.

Đây là pain point chung của developers. Và đây là lý do Knowns ra đời.

Knowns là gì?

Knowns là một CLI tool giúp quản lý project knowledge - tasks, docs, và đặc biệt là context cho AI workflows.

Triết lý cốt lõi:

Không paste docs, không copy-paste thủ công. AI đọc project map tự động, hiểu requirements và constraints từ docs.

Cách hoạt động

Khi bạn nói với AI: "Làm Task 42"

AI sẽ tự động:

• Truy xuất trạng thái task

• Đọc tài liệu liên quan

• Hiểu acceptance criteria

• Nắm được context cần thiết

Không cần bạn paste gì cả. AI tự lấy thông tin nó cần.

Features chính

• Task Management từ Terminal - Tạo tasks với acceptance criteria, theo dõi tiến độ

• Auto AI Context - AI tự động resolve references (@doc, @task)

• Modular AI Guidelines - Export rules theo giai đoạn (creation, execution, completion)

• Time Tracking tích hợp - Timer built-in với reports

• Git-friendly Web UI - Kanban board và doc browser

Hoạt động với mọi AI tool

Knowns tích hợp qua MCP (Model Context Protocol):

• Claude Code

• Cursor

• Windsurf

• GitHub Copilot

Bắt đầu

npm install -g knowns

# hoặc

npx knowns init

Website: https://cli.knowns.dev

Kết luận

Làm việc với AI mà không quản lý context giống như thuê một developer giỏi nhưng không onboard họ. Họ có năng lực, nhưng không hiểu dự án của bạn.

Context tốt = Output tốt.

Đầu tư thời gian vào việc tổ chức context sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian sửa lỗi, refactor, và frustration về sau.

AI là công cụ mạnh mẽ. Nhưng công cụ chỉ hiệu quả khi bạn biết cách sử dụng nó.