Use case: Big Data pipeline 50GB logs/day với Apache Kafka 3.7. Refactor Spark job Scala – LLM detect Deadlock (từ 5h job time xuống 45p). Bảng so sánh LLM cho Code Review:

👉 Best Practice: Integrate với GitHub Actions. Script YAML:

# .github/workflows/llm-review.yml
name: LLM Code Review
on: [pull_request]
jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: LLM Review
      uses: gh-action-llm-review@main  # Custom action với OpenAI API
      with:
        prompt: "Review for perf/security Node.js 20"

Workflow 2: Doc Generation – Tự Động Hóa API Docs, Giảm 70% Manual Work

Docs hay out-of-date sau refactor. LLM generate Swagger/OpenAPI 3.1 spec hoặc README.md từ code.

Practical Patterns

• Tool: gpt-engineer CLI (Python 3.12) hoặc Swagger Inspector + LLM prompt.
• Prompt mẫu cho REST API Node.js/Express 4.19:
  Generate OpenAPI 3.1 spec từ code này. Include endpoints, schemas, error codes 400/500.
Code:javascript
  app.get('/users/:id', async (req, res) => {
  try {
  const user = await User.findById(req.params.id);
  if (!user) return res.status(404).json({error: 'User not found'});
  res.json(user);
  } catch (err) {
  res.status(500).json({error: err.message});
  }
  });
  
• Output mẫu:
  yaml
openapi: 3.1.0
paths:
/users/{id}:
get:
parameters:
- name: id
in: path
required: true
schema: {type: string}
responses:
'200': {description: OK, content: {application/json: {schema: {type: object}}}}
'404': {description: User not found}
'500': {description: Internal error}

Use case: Microservices 50 services, generate docs cho GraphQL schema Apollo Server 4.9 – sync với code changes via pre-commit hook. Giảm docs drift từ 30% xuống 2%.

Pro Tip: Combine với typedoc 0.25 cho TypeScript – LLM fill gaps descriptions.

🛡️ Security Warning: Đừng feed production DB schema vào cloud LLM – dùng anonymized version hoặc local Mistral 7B.

Workflow 3: Pair-Programming Patterns Với LLM – Như Có Junior Dev 24/7

Pair-programming truyền thống tốn thời gian sync. LLM làm "ghost pair" – chat realtime refactor/explain.

Top Patterns (Thực Dụng Nhất)

1. Debug Session: Prompt: "Debug error này: TypeError: Cannot read property 'length' of undefined in React 18.3 + Next.js 14. App scale 5k CCU."
   • LLM suggest: Check null prop drilling – fix với optional chaining ?.length.
2. Refactor Pattern: "Convert callback hell sang async/await Python 3.12 FastAPI 0.112."

   # Before (callback style)
   def fetch_data(cb):
      requests.get(url, callback=cb)
   
   # LLM suggest:
   import asyncio
   async def fetch_data():
      async with aiohttp.ClientSession() as session:
          async with session.get(url) as resp:
              return await resp.json()
   

3. Architecture Advice: "Design event-driven system Kafka 3.7 + Python 3.12 cho 100k events/sec. Pros/cons vs RabbitMQ 3.13."

Use case: Real-time dashboard 20k users, pair với LLM optimize WebSocket (Socket.io 4.7) – giảm memory usage từ 2.5GB xuống 800MB.

Integration: Dùng aider tool:

pip install aider-chat 0.48
aider --model gpt-4o main.py --message "Add rate limiting Redis 7.2"

Auto edit file, commit. Test trên staging trước merge.

Dẫn chứng: Netflix Engineering Blog (2024) dùng LLM internal cho 30% code gen, tăng dev velocity 25% mà error rate ổn.

Bảng so sánh Pair-Programming Tools:

Nguồn: GitHub Stars (Copilot: 45k+, Aider: 12k Aug 2024).

Common Pitfalls & Fixes (Pragmatic View)

• Over-reliance: LLM miss context project-specific. Fix: Feed full README + recent commits.
• Hallucination: Deprecated deps như lodash 4.x thay _.get bằng native. Fix: Pin version prompt "Use only stable Node.js 20 APIs".
• Cost Creep: 1k PRs/tháng tốn $50 GPT-4o. Switch local Llama – free nhưng latency +500ms.
• Perf Impact: IDE lag với Copilot autocomplete. Disable on large files >10k LOC.

⚡ Perf Tip: Measure với hyperfine CLI: LLM review 1k LOC: 12s vs manual 45s.

Key Takeaways

1. Start small: Dùng cho code review pre-PR, tiết kiệm 40% thời gian mà không over-engineer.
2. Prompt là vua: Specific + context = accuracy 90%+, test trên toy project trước.
3. Hybrid mode: LLM assist, dev decide – như pair với junior thông minh nhưng không blind trust.

Anh em đã thử workflow nào với LLM chưa? Cursor hay Aider ngon hơn cho pair-programming? Share kinh nghiệm dưới comment đi, mình đọc góp ý.

Nếu anh em đang cần tích hợp AI nhanh vào app mà lười build từ đầu, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale.

(Tổng ~2450 từ)