500 people vibe-coded for 30 days. I was one of them.

1. Radical Speed Month và Automattic

Sanja mở đầu bằng lời chào và giới thiệu ngay chủ đề: cô sẽ chia sẻ một thí nghiệm mà công ty cô đã làm, theo lời cô là "khá khác thường và rất thú vị". Thí nghiệm này là một sáng kiến kéo dài một tháng tên là Radical Speed Month. Trong tháng đó, các team hai người được trao toàn quyền tự quyết để build và ship project. Riêng cô build ba project trong khoảng thời gian này. Talk đi lần lượt qua từng project, rồi nói về kết quả và những gì cô học được, vừa ở góc nhìn cá nhân của một designer, vừa ở tác động trên toàn hệ thống mà thí nghiệm này tạo ra cho cả công ty.

Trước khi vào chuyện, cô giới thiệu một chút về Automattic. Đây là công ty đứng sau nhiều sản phẩm trong hệ sinh thái WordPress như WordPress.com, Jetpack, WooCommerce, cùng nhiều thương hiệu khác như Tumblr, Beeper và còn nhiều nữa. Công ty có khoảng 1.400 người và làm việc hoàn toàn phân tán (fully distributed). Cô nhấn mạnh rằng chi tiết này khá quan trọng với những gì cô sắp kể: Automattic không chỉ phân tán mà còn làm việc bất đồng bộ (asynchronous). Hệ quả là phần lớn công việc, suy nghĩ và khái niệm của công ty trong vài thập kỷ qua đều được ghi chép lại rất đầy đủ. Kho tài liệu này sẽ quay lại ở phần sau, khi AI tools được cho đọc toàn bộ nó.

2. Một product designer nhìn vai trò của mình thay đổi

Sanja là product designer. Cô đã dành hơn mười năm build phần mềm và quan sát cách các team build phần mềm. Cô làm ở Automattic được năm năm, trong team design của Jetpack. Trước đó cô từng làm cho nhiều công ty với quy mô khác nhau, loại sản phẩm khác nhau và cách tổ chức team khác nhau. Vì vậy sau ngần ấy năm, cô không chỉ tích luỹ kinh nghiệm design sản phẩm mà còn có khá nhiều hiểu biết về động lực trong team (team dynamics) và cấu trúc tổ chức bên trong các product team.

Theo cô, qua nhiều năm vai trò designer đã biến đổi và tiến hoá rất nhiều. Đã từng có, và đến giờ vẫn còn, đủ loại vai trò: web designer, UX designer, interaction designer, product designer. Designer cũng đã dùng rất nhiều công cụ, từ bộ Adobe Suite tới Sketch, tới Figma, và còn rất nhiều công cụ khác bên cạnh. AI là một công cụ mới trong chuỗi đó. Nhưng cô nói rõ: AI chắc chắn không được làm ra chỉ cho designer. Nó đa năng, nhiều vai trò khác nhau đều dùng được, và kỳ vọng đặt lên nó thì giống nhau với tất cả mọi người: nó sẽ mang lại tốc độ. Đó cũng chính là lý do các công ty đang đổ xô đưa AI vào dùng.

3. Lời hứa của AI là tốc độ, nhưng tốc độ không giống nhau

Dù là vai trò nào dùng AI, Sanja cho rằng velocity sẽ trông rất khác nhau tuỳ hoàn cảnh. Ở một đầu là các team nhỏ, một tới ba người, đang build sản phẩm mới, kiểu sản phẩm zero to one. Ở đầu kia là các tổ chức lớn có thể đã build cả một hệ sinh thái sản phẩm, với phần mềm đã tồn tại từ năm tới hai mươi năm, và với hơn một nghìn, thậm chí hàng nghìn người.

4. AI enablement tại Automattic trước thí nghiệm

Trước khi đi vào thí nghiệm, Sanja kể những gì đã xảy ra trước đó, tức là Automattic dùng AI như thế nào. Ngay từ đầu, nhân viên đã được khuyến khích dùng AI, học AI và thử nghiệm với AI. Giai đoạn đầu, mọi người được cấp quyền truy cập công cụ và các khoá học. Sau đó công ty khởi động AI enablement project: mỗi nhân viên đều đi qua một khoá học hai tuần được thiết kế riêng cho vai trò của mình. Khoá học này hoàn toàn nhập vai (immersive), có bài giảng và có những khoảng thời gian thực hành tập trung. Cô nhận xét là rất, rất hữu ích.

Theo thời gian, khi các AI coding tool tốt dần lên, mọi người được khuyến khích làm quen với việc đóng góp vào code. Ở đây cô cảm ơn team systems and operations của công ty, vì họ đã dựng được hệ thống bảo mật và quy trình rất tốt, cùng tài liệu đủ rõ để một người không phải engineer như cô cũng có thể tự dựng một môi trường development chạy được.

Cuối cùng, và không kém quan trọng, là một công cụ cô dùng mỗi ngày cho việc research và lên kế hoạch: Context A8C. Đây là một MCP server cho phép AI tools truy cập toàn bộ tri thức và dữ liệu mà công ty đã ghi chép qua nhiều năm, đúng cái kho tài liệu cô nhắc ở phần đầu về văn hoá làm việc phân tán và bất đồng bộ.

5. Luật chơi: 30 ngày, 501 người, 794 project

Quay lại thí nghiệm. Khoảng hai tháng trước buổi talk, công ty khởi động project này. Hướng dẫn rất ngắn: tạm dừng công việc trên roadmap trong ba mươi ngày, ghép cặp với một partner, và ship một thứ gì đó thật. Mọi người được chào đón dùng AI, nhưng đó không phải điều bắt buộc.

Tất nhiên cả công ty không thể cùng làm một lúc, nên thí nghiệm được chia thành nhiều đợt. Đợt đầu có khoảng một phần ba công ty tham gia, tức là khoảng năm trăm người, và họ đã bắt đầu khoảng 794 project trong ba mươi ngày đó.

Có một hoàn cảnh may mắn với Sanja: đúng trong tháng này, cô cũng đang tham gia khoá AI enablement hai tuần dạng in-person. Vì vậy AI tools đóng vai trò rất lớn trong những gì cô làm ra được, và đó là lý do cô build không phải một mà tới ba project khác nhau.

Cô cũng kể thật về điểm xuất phát của mình. Khi Radical Speed Month bắt đầu, cô có chút hiểu biết về GitHub, cô có review PR, cô đã thử chơi với Claude Code, nhưng cho tới lúc đó cô chưa bao giờ thực sự build và ship một thứ gì bằng code, ý cô là ở chỗ làm. Cô có làm vài project sở thích nhỏ chỗ này chỗ kia, nhưng đó là một trải nghiệm hoàn toàn khác. Phần còn lại của talk là hành trình cá nhân của cô: kỹ năng, quy trình và cách cộng tác của cô thay đổi ra sao qua ba mươi ngày. Và theo cô, chính hành trình đó cũng cho thấy cách thúc đẩy và triển khai thay đổi này ở cấp tổ chức trong các công ty lớn.

6. Project 1: board game session manager trong 2 giờ

Project đầu tiên cũng là lần đầu cô đóng góp vào code. Như đã nói, khi Radical Speed Month bắt đầu, cô đang ở khoá AI enablement in-person. Trong chương trình có một bài tập: một nhóm bốn người có hai giờ để cùng build một thứ gì đó. Nhóm của cô gồm hai designer chưa thật thoải mái với code, một engineer và một product lead.

Họ quyết định build một board game session manager. Tối hôm đó nhóm có lịch chơi board game, nên họ muốn làm một app để tạo, xem, tham gia và quản lý các buổi chơi board game. Đây là thứ họ build được trong hai giờ: một app nơi mọi người có thể mở và đóng một session, xem game nào và chỗ nào còn trống, thậm chí chat với nhau. Thêm vào đó, họ chọn phong cách minh hoạ 16-bit, vẽ lại chính văn phòng thật của họ, và chi tiết này đặc biệt được mọi người thích.

Nhưng điều thú vị nhất của project này, theo cô, không phải là thứ họ build. Đó là cách họ làm việc cùng nhau và cùng lên level. Ngay từ đầu, cả nhóm thống nhất rằng ai cũng muốn đóng góp. Họ rất may vì engineer trong nhóm thật sự giỏi trong việc chuẩn bị để mọi người thành công: anh ấy dựng project trên GitHub, giúp cả nhóm nắm vài lệnh cơ bản và hiểu Git hoạt động thế nào. Sanja từng làm việc với versioning trước đây trong nhiều tình huống khác nhau, và cô tưởng mình hiểu Git. Thật ra không phải. Cô thực sự cần một người giải thích Git chạy ra sao và đâu là cách tốt nhất để dựng một project.

Họ ngồi cạnh nhau, vừa test app vừa build nó, chia việc cho nhau. Vì vậy tất cả đều commit code vào project này. Và vì app này không liên quan tới bất kỳ sản phẩm hiện có nào của công ty, nên không có rủi ro gì cả, và trọng tâm hoàn toàn là việc học. Cô nhắc lại: điều đó thực sự, thực sự rất tuyệt. Nhóm chỉ dùng Claude Code cho việc build. Ngoài ra, công cụ hình ảnh duy nhất cô nhớ là Nano Banana, dùng để tạo hình minh hoạ văn phòng.

7. Bài học đầu tiên: engineer trở thành người enable

Insight lớn nhất cô rút ra từ project này là: nếu bạn là engineer, tác động bạn tạo ra khi enable người khác có thể lớn hơn nhiều so với tác động của việc tự mình làm thêm engineering. Cô nói đây là bài học tốt cho bất kỳ vai trò nào, engineering, design hay product đều vậy. Hãy nhớ rằng khi làm trong một team có năng lực trộn lẫn, nếu bạn mạnh hơn ở một kỹ năng nào đó, hãy chắc chắn bạn đang giúp người khác và cả team cùng lên level. Bởi vì giờ đây, với AI, ai trong chúng ta cũng có thể làm được một chút công việc nằm ngoài lĩnh vực của mình.

Đó là bài học lớn nhất của cô ở project đầu: engineer sẽ cần trở thành người enable và người dạy (enablers and teachers).

8. Project 2: Design System tracker, một mình build trong 2,5 tuần

Project thứ hai là trọng tâm chính của cô trong Radical Speed Month. Cô ghép cặp với một engineer và một người làm design operations. Ba người đã từng làm chung vài project về design system, và lần này mục tiêu chính là đưa thông tin design system phù hợp và cập nhật tới cả con người lẫn AI tools.

Vùng vấn đề này rất lớn. Design system mà họ dùng cho các sản phẩm trong hệ sinh thái WordPress là open source, phục vụ nhiều sản phẩm cả bên trong lẫn bên ngoài công ty, và luôn trong trạng thái thay đổi. Vì vấn đề lớn và họ thấy nhiều cơ hội, nhóm quyết định chia ra: mỗi người nhận một vấn đề để giải.

Cô đề xuất một design system status tracker. Giải pháp này làm engineer trong nhóm đặt câu hỏi: về performance, về việc bảo trì, và về chuyện liệu có build nổi nó ngay từ đầu hay không. Nhưng cô đang được tiếp sức từ bài tập trước, và cô được phép thử nghiệm, nên cô quyết định tự build toàn bộ ý tưởng thành một proof of concept. Phần discovery có ba người, còn design và build chỉ có mình cô, và mất khoảng hai tuần rưỡi.

Cô làm từng mảnh một. Đặc biệt khi tới lúc có live preview của component chạy thật, cô thực sự choáng ngợp với những gì mình làm được. Cô đi qua project mà không đặt ra giới hạn nào trong đầu, chỉ cố đẩy tới giới hạn. Tracker tự lấy link từ GitHub repo, từ Storybook, từ Figma, sắp xếp chúng theo trạng thái và gắn tag đúng tên library.

Search chạy hoàn hảo. Cô rất hào hứng với sản phẩm này và chia sẻ nó với các designer đồng nghiệp. Cô chỉnh sửa thêm một chút dựa trên feedback, nhưng nhìn chung ai cũng khá hào hứng.

Về cách làm: cô build prototype trước, và chỉ dùng Figma về sau cho một số tinh chỉnh visual. Có những thứ cô không giải thích được cho Claude Code bằng lời, nên cô muốn đưa cho nó một hình ảnh, và cách đó hiệu quả. Nhưng thứ cô thực sự lặp đi lặp lại để cải tiến chính là project đang chạy. Prototype được build trong một tuần. Sau đó mất thêm một tuần rưỡi để build lại cho một số chỗ cần sửa, dựng hosting và deploy nó lên nền tảng nội bộ của công ty như một internal tool, đồng thời lên một trang public bên ngoài với dữ liệu và thông tin đã được chọn lọc phần nào.

9. Từ designer thành design engineer

Ship được sản phẩm này là một khoảnh khắc định hình với Sanja: cô chuyển từ designer thành design engineer. Dĩ nhiên điều đó có được là nhờ AI, nhưng trên hết là nhờ cô được sở hữu trọn vẹn cả quy trình. Trong khuôn khổ Radical Speed Month, cô được phép thử nghiệm, cô có agency và tự đưa ra mọi quyết định cần thiết. Trong tổ chức lớn, điều này rất khó làm. Nhưng ở đây cô chỉ việc build bất cứ thứ gì cô thấy cần, và không phải tốn nhiều thời gian cho đàm phán và bàn giao (negotiations and handover).

10. Project 3: WooChat, từ số 0 tới proof of concept trong 6 ngày

Project 2 mất hai tuần rưỡi, nên cô còn khoảng một tuần của Radical Speed Month. Cô ghép cặp với một designer đồng nghiệp, và theo cô, đây là chỗ thấy rõ nhất sự thay đổi đáng kinh ngạc về tốc độ và quy trình. Chỉ trong sáu ngày, hai người đi từ con số không, qua toàn bộ quy trình, tới việc build một app chat iOS cho các merchant của WooCommerce. App cho phép merchant trả lời người mua theo thời gian thực, trả lời ngay từ điện thoại, hoặc thậm chí bật AI để trả lời câu hỏi thay cho họ.

Đây là một proof of concept chạy hoàn chỉnh. Nó có xác thực qua WordPress.com và có kết nối Jetpack; cô nói nếu bạn dùng WordPress thì có thể bạn biết đó là gì. Hai người còn build một widget kế thừa theme của site, nơi khách truy cập site có thể đặt câu hỏi. Và có một AI agent đầy đủ năng lực: nó quét site để lấy thông tin, trả lời câu hỏi của khách theo thời gian thực, đồng thời tự phân biệt được câu nào nó trả lời được và câu nào không.

11. Quy trình mới: project folder trước, prototype trước Figma

Điều quan trọng ở project này là phần alignment và ideation khá dễ. Hai designer thống nhất với nhau và định hình tính năng khá nhanh, vì họ luôn đặt người dùng trong đầu.

Về quy trình, điểm thú vị là họ bắt đầu phần khám phá dưới dạng một Claude Code project folder, nơi mọi cuộc chat và ý tưởng được ghi lại vào file system. Cô để ý rằng cách này giúp tăng tốc đáng kể cả việc cộng tác lẫn phần build về sau. Từ đó, cô tiếp tục dùng cách làm này trong công việc hằng ngày.

Artifact chính mà hai người làm việc trên đó cũng là prototype, và đây là thay đổi lớn nhất trong quy trình của họ. Bình thường họ sẽ bắt đầu trong Figma và làm việc trong Figma cho tới khi đạt fidelity rất cao. Lần này thì khác: họ có một kế hoạch rất tốt, rồi build prototype, hay chính là sản phẩm, rồi mới quay lại Figma, chỉ để nhìn lại nó ở khía cạnh visual, dựng mood board và tinh chỉnh UI.

12. Ba chuyển dịch và lời khuyên cho tổ chức lớn

Chỉ trong ba mươi ngày, quy trình gần như không đổi suốt nhiều năm của cô đã thay đổi hoàn toàn, và điều đó cũng đúng với rất nhiều người khác. Cô tổng kết ba project thành ba chuyển dịch:

• Project 1 cho cô thấy vai trò của engineer có thể được nâng từ người build lên người enable. Cô tin đây sẽ là kỹ năng then chốt khi ngày càng nhiều người ở các vai trò khác bắt đầu làm việc trong code.
• Project 2 đưa cô từ designer thành design engineer. Cô nói rõ ý mình: là có thể push code lên production trong một hệ thống lớn, đã định hình vững, đòi hỏi onboarding và quy trình bảo mật nghiêm túc. Tất cả các sáng kiến của công ty mà cô đã kể, gộp lại, cho cô không gian cần thiết để thử nghiệm và tìm ra quy trình riêng của mình, chạy được bên trong những gì công ty đã thiết lập sẵn.
• Project 3 là bằng chứng rằng họ đã mở khoá được tốc độ. Cô đã điều chỉnh quy trình của mình một chút từ trước, nhưng lần này cả hai cùng lên level, có cùng một cách hiểu về việc áp dụng công cụ, nên dễ dàng gặp nhau ở giữa.

Lời khuyên cuối của cô: nếu bạn ở trong một tổ chức lớn, hãy thử triển khai cách này, dù chỉ ở cấp team của bạn. Thay đổi quy trình hay công cụ trong tổ chức lớn đòi hỏi phải thay đổi hành vi con người đằng sau chúng. Vì vậy hãy cho người của bạn quyền truy cập công cụ mới, tìm ra những người enable và những champion của bạn, tạo không gian cho thử nghiệm, và trao cho họ agency để họ thoát khỏi thói quen cũ và mở khoá tốc độ mà AI tools có thể mang lại. Cô kết thúc bằng lời cảm ơn.