Không cần code giỏi vẫn có thể làm được!

Kể từ khi xuất hiện vào năm 2022, các chatbot AI như ChatGPT hay Gemini là những công cụ đắc lực, giúp người dùng giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Một trong số đó là lập trình, khi các chatbot AI ngày càng được cải tiến để trở nên thông minh hơn, có thể lập trình các đoạn code (mã) chính xác và thậm chí có thể thay thế một phần công việc của nhiều người.

Vừa qua, mình đã thử sử dụng Gemini, một chatbot AI của Google để xây dựng một ứng dụng Android phục vụ cho công việc sáng tạo nội dung. Dù mình không có kinh nghiệm lập trình hay tạo ra các ứng dụng Android, song Gemini vẫn có thể hoàn thành ứng dụng chỉ trong 2 ngày, với độ chính xác cao và đủ sức thuyết phục mình.

Đặt vấn đề và xây dựng ý tưởng

Là một người làm sáng tạo nội dung, vì thế mình thường xuyên được tiếp xúc và sử dụng các mẫu Điện thoại, máy tính bảng mới, kể cả chính hãng và xách tay. Tuy nhiên, một trong những công đoạn “nhàm chán” và khá mất thời gian là việc thiết lập và cài đặt các ứng dụng cần thiết phục vụ việc làm đánh giá.

Vì thế, mình đã có ý tưởng để lập trình một ứng dụng Android đơn giản, cài đặt và sử dụng trên các mẫu điện thoại và máy tính bảng chạy Android. Nó sẽ giúp người dùng cài đặt nhanh các ứng dụng phục vụ việc làm đánh giá, từ mạng xã hội, các ứng dụng benchmark cho đến trò chơi. Sau khi lập trình xong, mình sẽ lưu trữ file .APK của ứng dụng lên đám mây, và rút gọn thành một đường dẫn. Sau này, mỗi khi thiết lập một chiếc máy Android mới, mình chỉ cần truy cập đường link rút gọn đó, tải ứng dụng về và tiến hành sử dụng.

Là một người làm sáng tạo nội dung (content creator), cá nhân mình không có nhiều kiến thức về lập trình, cũng như mới chỉ tiếp xúc cơ bản với một vài ngôn ngữ lập trình như C++, Python hay Java. Việc tự lập trình một ứng dụng Android, vốn sử dụng ngôn ngữ Kotlin là điều không dễ dàng. Vì thế, mình đã sử dụng chatbot Gemini trong việc lập trình, chỉnh sửa code và xây dựng ứng dụng.

Phiên bản chatbot mình sử dụng là Gemini 2.5 Pro mới của Google, đi kèm theo gói Google AI Pro. Nếu cũng có ý định tự lập trình một ứng dụng bằng AI, người dùng nên sử dụng các model nâng cao như GPT-5 Thinking hay Opus 4.1 của Claude.

Các bước lập trình ứng dụng

Trước hết, mình yêu cầu Gemini đóng vai trò là một lập trình viên chuyên nghiệp, sau đó đưa ra yêu cầu để AI có thể nắm được. Điều này đảm bảo Gemini nhắm đúng yêu cầu (role), một trong ba yếu tố trong công thức viết prompt R-T-F (Role-Task-Format).

Trong box chat này, bạn sẽ đóng vai một lập trình viên chuyên nghiệp, cùng tôi xây dựng một ứng dụng Android và có thể chạy được trên một chiếc điện thoại Android.

Trước mắt, hãy xác nhận rằng bạn sẵn sàng giúp tôi.

Sau khi nhận nhiệm vụ, mình tiếp tục cung cấp cho Gemini bối cảnh, ý tưởng về ứng dụng và sơ lược nhanh một vài tính năng có trong ứng dụng. Gemini sau đó sẽ đưa ra một lộ trình khá chi tiết, tất nhiên người dùng có thể chỉnh sửa hoặc thay đổi lộ trình này theo ý muốn.

Bối cảnh đưa ra như sau: Tôi thường xuyên phải làm đánh giá các mẫu điện thoại xách tay từ Trung Quốc. Các mẫu máy này sẽ không có sẵn cửa hàng ứng dụng Google Play Store, và việc cài đặt các ứng dụng hay thiết lập tài khoản sẽ diễn ra tương đối mất thời gian và công sức.

Vì thế, tôi muốn tạo ra một ứng dụng Android. Ứng dụng này sẽ cung cấp các công cụ để tôi có thể cài đặt nhanh cửa hàng Google Play Store và một số ứng dụng bên thứ ba.

Ở bước đầu tiên, Gemini sẽ yêu cầu mình cài đặt Android Studio, ứng dụng cho phép lập trình, kiểm thử và xây dựng các ứng dụng cho hệ điều hành Android.

Do mình đã từng sử dụng Android Studio nên việc cài đặt hay nhận biết giao diện sẽ không quá khó khăn. Tuy nhiên, nếu là người chưa có kinh nghiệm, người dùng nên dành ra một khoảng thời gian ngắn để tìm hiểu và trải nghiệm các tính năng cơ bản trong Android Studio, bao gồm cả các thuật ngữ như Jetpack Compose.

Sau khi cài đặt thành công, Gemini sẽ yêu cầu người dùng phác thảo chi tiết các tính năng và cách thức hoạt động của ứng dụng. Đây là phần quan trọng nhất; và để quá trình lập trình suôn sẻ, người dùng nên trình bày chi tiết và rõ ràng từng mục để AI có thể nắm bắt được. Quan trọng hơn, họ cần hiểu rõ ràng, tường tận về ứng dụng mình chuẩn bị xây dựng, rằng nó có các chức năng gì, và từng chức năng có cách hoạt động như thế nào.

Với ứng dụng của mình, mình có chia màn hình làm việc thành bốn phần khác nhau, mỗi phần sẽ tương ứng với việc cài đặt các ứng dụng với phân loại khác nhau, bao gồm cài đặt cửa hàng Play Store, cài đặt ứng dụng benchmark và cài đặt các ứng dụng thông thường. Mình cũng đã tự “hình dung” trong đầu về giao diện của ứng dụng, điều này nhằm giúp việc thiết kế và bố trí giao diện về sau trở nên dễ dàng hơn.

Sau đó, Gemini sẽ yêu cầu mình mô tả về giao diện của ứng dụng. Ở đây, để dễ dàng hình dung thì mình có vẽ phác họa giao diện của ứng dụng với các nút bấm hay thanh điều hướng đầy đủ bằng phần mềm Adobe Photoshop. Sau đó, chụp lại toàn bộ giao diện và yêu cầu Gemini phân tích bằng ảnh. Với các model đời mới như Gemini 2.5 Pro, AI đã có thể nhận dạng khá chuẩn xác các thông tin trong file ảnh tải lên, từ đó đưa ra câu trả lời chuẩn xác.

Sau khi hoàn thành, mình đến với bước lập trình chính. Ở đây, Gemini sẽ cung cấp chi tiết cách khởi động và làm việc trong Android Studio, và các đoạn code Kotlin để mình có thể dán trực tiếp vào ứng dụng.

Quá trình code, bao gồm cả các công đoạn kiểm thử và sửa lỗi diễn ra trong thời gian khá lâu, khoảng gần 1 ngày. Ngoài ra, do ứng dụng của mình cũng có giao diện và cách thức hoạt động khá đơn giản (chủ yếu là dẫn nguồn link cài đặt sang Play Store, ngoài ra mình có nén thêm một số tệp .ẠPK vào để cài đặt trực tiếp), nên việc lập trình cũng không gặp nhiều khó khăn. Nếu tự làm ứng dụng với cấu trúc phức tạp hơn, việc lập trình, kiểm thử với AI chắc chắn sẽ phức tạp hơn nhiều.

Sau khi lập trinh các chức năng chính, Gemini sẽ yêu cầu người dùng thiết kế giao diện của ứng dụng. Ở đây, mình có yêu cầu chatbot AI thực hiện một số thao tác cơ bản như chỉnh lại font chữ, thêm màu nền và tùy biến lại một số nút bấm sao cho đẹp mắt hơn. Nhìn chung, công đoạn này diễn ra khá thuận lợi và không mất nhiều thời gian.

Cuối cùng, sau khi kiểm tra thành công, mình tiến hành đóng gói ứng dụng. Gemini vẫn đưa ra các bước thực hiện cụ thể từ cách đặt tên, tạo chữ ký số cho đến việc xây dựng tệp .APK. Sau đó, mình chỉ cần chuyển ứng dụng vào điện thoại và tiến hành thử nghiệm.

Một số nhận xét trong quá trình xây dựng ứng dụng

Có một số nhận xét và đánh giá của mình trong quá trình xây dựng ứng dụng Android này với Gemini.

Đầu tiên, code đưa ra từ Gemini cho độ chính xác cao. Trong đa phần trường hợp, khi nhận được code từ Gemini và dán vào Android Studio thì ứng dụng đều không báo lỗi. Tất nhiên, đôi khi code cho ra sẽ chưa hợp với ý của mình, chẳng hạn như font chữ bị quá nhỏ, nút bấm bị lệch hay trong code có một số lớp (class) mới chưa được nhập (import) vào, và Gemini không báo trước.

Chỉ có một lỗi khiến mình khá khó chịu trong quá trình code với Gemini. Khi yêu cầu sửa một tính năng trong hàm nào đó, Gemini thường sẽ gửi lại toàn bộ code mới cho hàm đó. Tuy nhiên, có khá nhiều lần code mới lại bị mất một số đoạn bên trong (vốn đã có từ code cũ), dẫn đến việc báo lỗi cú pháp hay bị mất chức năng trong quá trình kiểm thử. Tuy nhiên, việc sửa lại cũng không mất nhiều thời gian.

Tiếp theo, giao diện làm việc của Gemini khá trực quan và thân thiện với việc lập trình. Chẳng hạn, khi chatbot AI gửi một đoạn code rất dài và mình cần cuộn xuống dưới cùng, hệ thống vẫn ghim một nút sao chép bên trên để mình có thể dễ dàng dán vào Android Studio.

Trong các đoạn code được gửi, Gemini cũng phân loại bằng màu sắc các thành phần như tên hàm, văn bản bên trong hay một số chi tiết quan trọng.

Trong quá trình xây dựng ứng dụng, khi phát sinh lỗi, mình thường chụp lại màn hình lỗi đó và gửi cho Gemini. Việc chatbot có thể nhận dạng tốt nội dung có trong ảnh giúp việc giao tiếp với AI trở nên dễ dàng và tiện hơn rất nhiều. Ngoài ra, mình cũng có thể phản hồi bằng một số câu “vu vơ” như: “Code của bạn vừa gửi không hiện gì cả”, song AI vẫn có thể nhận dạng được vấn đề và khắc phục một cách đơn giản.

Cuối cùng, các câu trả lời được Gemini đưa ra rất chi tiết, cụ thể và dễ hiểu ngay cả với những người không có kinh nghiệm và kiến thức cốt lõi như mình. Mỗi khi đưa ra một code mới, chatbot đều có một phần giải thích xem nó có chức năng gì, hàm này sử dụng để làm gì, các thuộc tính hay biến quan trọng. Tất nhiên, có được điều này một phần là do ngay từ ban đầu, mình đã mô tả bản thân không phải một người có kinh nghiệm lập trình nên AI sẽ giải thích kỹ hơn ở từng câu trả lời.

Có thể thấy, với sự trợ giúp từ các công cụ AI như Gemini, ngay cả một người không có kinh nghiệm lập trình như mình cũng có thể tự tạo và sử dụng thành công một ứng dụng Android. Với những người không có chuyên môn nhưng cần xây dựng một ứng dụng đơn giản, phục vụ cho công việc, học tập, họ hoàn toàn có thể thử tự làm với các chatbot như này.