Peter Zhang
23:03 12/01/2026 (Giờ VN)
GitHub tiết lộ ba phương pháp thực tế để nhà phát triển cải thiện kết quả mã hóa AI thông qua hướng dẫn tùy chỉnh, lời nhắc có thể tái sử dụng và các AI Agent chuyên biệt.
GitHub đang thúc đẩy các nhà phát triển vượt ra ngoài việc nhắc nhở cơ bản với một framework mới mà họ gọi là kỹ thuật ngữ cảnh—một phương pháp có hệ thống để cung cấp thông tin phù hợp cho trợ lý mã hóa AI vào đúng thời điểm. Hướng dẫn được công bố ngày 12 tháng 1 năm 2026, phác thảo ba kỹ thuật cụ thể để đạt được kết quả tốt hơn từ GitHub Copilot.
Khái niệm này đại diện cho những gì CEO Braintrust Ankur Goyal mô tả là mang đến "thông tin phù hợp (ở định dạng phù hợp) cho LLM." Nó ít liên quan đến cách diễn đạt khéo léo hơn và nhiều hơn về việc cung cấp dữ liệu có cấu trúc.
Ba Kỹ Thuật Thực Sự Hiệu Quả
Harald Kirschner, giám đốc sản phẩm chính tại Microsoft với chuyên môn sâu về VS Code và Copilot, đã trình bày phương pháp này tại GitHub Universe vào mùa thu năm ngoái. Ba phương pháp:
Hướng dẫn tùy chỉnh cho phép các nhóm xác định quy ước mã hóa, tiêu chuẩn đặt tên và phong cách tài liệu mà Copilot tự động tuân theo. Những thứ này được lưu trong các tệp .github/copilot-instructions.md hoặc cài đặt VS Code. Ví dụ: cách các thành phần React nên được cấu trúc, cách xử lý lỗi trong các dịch vụ Node, hoặc quy tắc định dạng tài liệu API.
Lời nhắc có thể tái sử dụng biến các tác vụ thường xuyên thành các lệnh được chuẩn hóa. Được lưu trữ trong .github/prompts/*.prompts.md, những lời nhắc này có thể được kích hoạt thông qua các lệnh dấu gạch chéo như /create-react-form. Các nhóm sử dụng chúng để xem xét mã, tạo bài kiểm tra và xây dựng khung dự án—cùng một cách thực thi mỗi lần.
AI Agent tùy chỉnh tạo ra các nhân vật AI chuyên biệt với trách nhiệm được xác định. Một AI Agent thiết kế API xem xét các giao diện. Một AI Agent bảo mật xử lý phân tích tĩnh. Một AI Agent tài liệu viết lại các bình luận. Mỗi AI Agent có thể bao gồm các công cụ, ràng buộc và mô hình hành vi riêng, với khả năng chuyển giao giữa các AI Agent cho các quy trình làm việc phức tạp.
Tại Sao Điều Này Quan Trọng Bây Giờ
Kỹ thuật ngữ cảnh đã thu hút sự chú ý đáng kể trong toàn ngành công nghiệp AI trong đầu năm 2026, với nhiều cuộc thảo luận tập trung vào doanh nghiệp xuất hiện cùng tuần với hướng dẫn của GitHub. Kỷ luật này giải quyết một hạn chế cơ bản: LLM hoạt động tốt hơn đáng kể khi được cung cấp thông tin nền có cấu trúc, phù hợp thay vì các truy vấn thô.
Retrieval Augmented Generation (RAG), hệ thống bộ nhớ và điều phối công cụ đều thuộc phạm vi này. Mục tiêu không chỉ là đầu ra mã tốt hơn—mà là giảm việc nhắc nhở qua lại làm gián đoạn quy trình làm việc của nhà phát triển.
Đối với các nhóm đã sử dụng Copilot, lợi ích thực tế là tính nhất quán trên các kho lưu trữ và việc tích hợp nhanh hơn. Các nhà phát triển mới kế thừa thiết lập kỹ thuật ngữ cảnh thay vì học kiến thức bộ lạc về "cách nhắc nhở Copilot đúng cách."
Tài liệu của GitHub bao gồm hướng dẫn thiết lập cho từng kỹ thuật, cho thấy công ty coi kỹ thuật ngữ cảnh là năng lực cốt lõi cho phát triển hỗ trợ bởi AI trong tương lai.
Nguồn hình ảnh: Shutterstock
Nguồn: https://blockchain.news/news/github-copilot-context-engineering-techniques
