Gần đây mình bắt đầu nhận ra sự hữu ích thực sự của việc brainstorm với AI. Mình đã hỏi AI rất nhiều từ trước, nhưng hồi đó chỉ nghĩ đơn giản là hỏi để lấy câu trả lời, như một cái search engine biết nói chuyện.
Đợt này mình tìm hiểu về Protocol Buffers (proto), định dạng gRPC dùng để định nghĩa service. Mình mở Claude Code lên và prompt: "Help me to learn proto quickly." Claude bắt đầu giới thiệu sơ lược, từ syntax cơ bản đến cách định nghĩa service. Mình đọc, và rồi bắt đầu thắc mắc. Tại sao phải define schema trước? Điều gì xảy ra nếu client và server dùng version proto khác nhau? Mình hỏi lại, Claude giải thích, mình hỏi tiếp.
Lúc đó mình mới để ý rằng phần có ích nhất là những câu hỏi mình tự đặt ra, nhiều hơn là câu trả lời của Claude.
Đặt câu hỏi là một kỹ năng. Mỗi kiến thức được đưa ra, nếu mình chỉ đọc và gật đầu thì nó sẽ trôi qua. Nhưng nếu mình nhìn nó từ nhiều góc độ, đặt nó vào bối cảnh khác nhau, tự hỏi "cái này liên quan thế nào đến thứ mình đã biết" hay "trong trường hợp nào thì cách này không dùng được", thì kiến thức đó bắt đầu có cấu trúc trong đầu.
Mình cũng làm tương tự khi tìm hiểu một tài liệu thiết kế hệ thống. Thay vì đọc từ đầu đến cuối, mình đọc từng phần nhỏ rồi mở Claude lên nói chuyện. "Tại sao họ chọn message queue ở đây thay vì gọi thẳng?" "Nếu service này down thì phần còn lại bị ảnh hưởng thế nào?" Mục đích là buộc mình tự hỏi trước, rồi mới để Claude trả lời.
AI làm cho việc suy nghĩ dễ bắt đầu hơn, còn suy nghĩ thì mình vẫn phải tự làm. Khi học một mình, đôi lúc mình không biết mình nên hỏi cái gì. Có AI ở đó, mình có nơi để nói ra những thứ còn mơ hồ, và từ câu trả lời của nó, mình mới biết mình cần hỏi tiếp cái gì.
Cách học này không nhanh hơn đọc docs, nhưng những gì ở lại trong đầu sau đó thì nhiều hơn hẳn.