Công cụ phát triển AI
Tính năng, cài đặt và cách dùng công cụ phát triển AI
Các công cụ này đưa khả năng sinh mã, tìm kiếm, kiểm thử và tự động hóa vào quy trình phát triển phần mềm. Quyền truy cập, môi trường hỗ trợ và mức độ hoàn thiện khác nhau; hãy kiểm tra tài liệu chính thức và ranh giới bảo mật trước khi sử dụng.
Công cụ và nền tảng mở
Các công cụ và nền tảng mở này có kho GitHub công khai; số sao được đồng bộ hằng ngày kèm ngày cập nhật. Giấy phép mã nguồn, giấy phép mô hình và điều khoản dịch vụ lưu trữ cần được kiểm tra riêng trong nguồn chính thức.
Claude Code
Đối tác Lập trình AI
Claude Code là công cụ lập trình dạng tác nhân của Anthropic cho quy trình làm việc trên terminal và IDE. Công cụ có thể kiểm tra kho mã, chỉnh sửa tệp, chạy lệnh và kiểm thử, đồng thời làm việc với hệ thống quản lý phiên bản trong phạm vi quyền do người dùng cấu hình.
Tính năng chính
- Hiểu toàn bộ cơ sở mã
- Viết và chỉnh sửa mã
- Chạy kiểm thử và xây dựng
- Thực thi thao tác Git
- Sử dụng lệnh terminal
- Hội thoại lập trình tương tác
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
# Mac/Linux (khuyến nghị) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Windows (khuyến nghị) irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask claude-code # WinGet (Windows) winget install Anthropic.ClaudeCode # Lưu ý: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` đã ngừng hỗ trợ
Sử dụng
# Khởi động phiên tương tác trong bất kỳ thư mục nào claude # Tiếp tục phiên trước claude --continue # Cập nhật lên phiên bản mới nhất claude update # Prompt đơn claude -p "giải thích luồng xác thực của repo này" # Liệt kê các lệnh slash tích hợp claude /help
MCP (Model Context Protocol)
Chuẩn Mở cho Kết nối AI
MCP là giao thức chuẩn mở do Anthropic giới thiệu, thiết lập kết nối chuẩn hóa giữa mô hình AI và công cụ/nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó được gọi là “giao diện USB-C” cho AI, cho phép tương tác linh hoạt với nhiều công cụ và dữ liệu khác nhau.
Tính năng chính
- Chuẩn kết nối công cụ thống nhất
- Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu
- Cơ chế ủy quyền an toàn
- Kiến trúc có thể mở rộng
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
# MCP vốn là một giao thức — nó được sử dụng qua một client như Claude Desktop hoặc Claude Code. # 1. Chỉnh sửa file cấu hình: # macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json # Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json # 2. Thêm một khối mcpServers (xem ví dụ bên dưới). # 3. Khởi động lại client. # 4. Hoặc cài trực tiếp một reference server: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
Sử dụng
Trong Claude Desktop, thêm MCP server thông qua menu cài đặt để sử dụng.
OpenAI Codex CLI
Tác nhân viết mã terminal của OpenAI
openai/codex là tác nhân viết mã terminal nhẹ do OpenAI phát hành (github.com/openai/codex, viết bằng Rust). Chạy cục bộ trong terminal của bạn, hỗ trợ các mô hình GPT-5 / o-series, đăng nhập qua OAuth ChatGPT và có thể tải MCP server. Codex CLI là đối trọng open source của Claude Code phía OpenAI.
Tính năng chính
- Open source chính thức từ OpenAI
- TUI viết bằng Rust
- Hỗ trợ GPT-5 / o-series
- Đăng nhập OAuth ChatGPT
- Tải MCP server
- Thực thi mã trong sandbox
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
# Mac/Linux (khuyến nghị) curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows (khuyến nghị) powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # npm toàn cục npm install -g @openai/codex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask codex
Sử dụng
# Khởi động phiên tương tác (OAuth tự động) codex # Tác vụ một lần (chế độ headless) codex exec "giải thích mọi tệp .ts trong src/" # Đổi mô hình: xem https://github.com/openai/codex
browser-use
Tự động hóa trình duyệt với AI
browser-use là thư viện tự động hóa trình duyệt với AI phổ biến nhất trên GitHub (github.com/browser-use/browser-use). Nó cho phép LLM thao tác trình duyệt thật như người dùng (nhấp, gõ phím, cuộn trang, chụp ảnh màn hình), hoàn hảo cho các tình huống cần tương tác với trang web không có API. Có thể dùng trực tiếp như thư viện Python hoặc expose dưới dạng MCP server cho Claude Code và các client khác.
Tính năng chính
- Hỗ trợ tất cả LLM chính (GPT / Claude / Gemini / local)
- Thư viện Python HOẶC MCP server
- Hỗ trợ trình duyệt thật (Chrome / Chromium)
- Hiểu cả vision + DOM
- Ảnh chụp màn hình chuyển cho LLM suy luận
Cài đặt
pip install browser-use uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
Sử dụng
# Trong script Python:
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
task="Truy cập https://news.ycombinator.com và tìm 5 tin AI hàng đầu hôm nay",
llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)
# Dưới dạng MCP server:
# 1. Cấu hình .mcp.json
# 2. Claude Code tự động tải khi khởi độngOpenCLAW
Trợ lý AI Mã nguồn Mở
OpenCLAW là dự án trợ lý AI mã nguồn mở, mang nghĩa “Con đường tôm hùm”. Nó có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành và nền tảng nào như trợ lý AI cá nhân của bạn. Đây là giải pháp hoàn toàn mã nguồn mở, cho phép mọi người sở hữu trợ lý AI riêng.
Tính năng chính
- Hoàn toàn mã nguồn mở
- Hỗ trợ đa nền tảng
- Có thể tự triển khai
- Cộng đồng hoạt động tích cực
- Nhiều nhà cung cấp mô hình (chọn khi onboarding hoặc cấu hình)
Cài đặt
# Yêu cầu runtime: Node.js 24 (khuyến nghị) hoặc Node.js 22.19+ # Cài toàn cục (npm) npm install -g openclaw@latest # Hoặc qua pnpm pnpm add -g openclaw@latest # Chạy trình hướng dẫn onboarding (đăng ký daemon làm dịch vụ người dùng) openclaw onboard --install-daemon # Kiểm tra trạng thái gateway openclaw gateway status
Sử dụng
# 1. Chạy trình hướng dẫn trước openclaw onboard --install-daemon # 2. Gửi tin nhắn thử openclaw gateway status # 3. Tùy chọn: khởi động nền trước (chế độ debug) openclaw gateway stop openclaw gateway --port 18789 --verbose # 4. Tài liệu: https://docs.openclaw.ai
Hermes-Agent
AI Agent Phát triển
Hermes-Agent là “Agent phát triển cùng bạn” — một AI Agent liên tục trưởng thành qua sử dụng. Nó có thể tự học thói quen người dùng, tối ưu hóa thực thi nhiệm vụ và cung cấp dịch vụ ngày càng cá nhân hóa.
Tính năng chính
- Học thích ứng
- Bộ nhớ dài hạn
- Dịch vụ cá nhân hóa
- Tối ưu hóa nhiệm vụ liên tục
- Hỗ trợ đa phương thức
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
# Runtime: Python 3.11+ (trình cài đặt tự xử lý) # Mac/Linux (một dòng) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash # Windows (PowerShell) iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1) # Trình cài đặt tự thiết lập uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg và Git Bash di động
Sử dụng
# 1. Chạy trình hướng dẫn cấu hình (mô hình + công cụ) hermes setup # 2. Hoặc: đăng nhập qua OAuth của Nous Portal (một lệnh) hermes setup --portal # 3. Khởi động giao diện terminal hermes # 4. Hoặc: chạy gateway và trò chuyện qua Telegram/Discord/Slack hermes gateway setup hermes gateway start # 5. Đổi mô hình (OpenRouter có 200+ mô hình) hermes model # Tài liệu: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
Anthropic Skills
Kho triển khai chính thức Claude Skills
anthropics/skills là kho triển khai tham chiếu chính thức của Anthropic cho Claude Skills — các thư mục gồm hướng dẫn, script và tài nguyên mà Claude có thể tải động để thực hiện các tác vụ chuyên biệt. Skills dạy Claude các quy trình có thể lặp lại: áp dụng brand guideline, phân tích dữ liệu theo quy ước của tổ chức, tự động hóa công việc cá nhân, v.v.
Tính năng chính
- Được Anthropic duy trì
- Đặc tả Skills tải động
- Ví dụ tích hợp Skills API
- Bao phủ tài liệu, dữ liệu và quy trình
- Mẫu cho Skills tùy chỉnh
- Tuân theo chuẩn agentskills.io
Cài đặt
/plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
Sử dụng
Claude Code: nhắc tên Skill đã cài trong yêu cầu. Claude API: thực thi Skill qua trường `container.skills` của Messages API, cùng beta header và công cụ thực thi mã theo tài liệu. `GET /v1/skills` chỉ liệt kê Skill, không thực thi Skill. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
Claude Code Security Review
Trình quét bảo mật PR chính thức của Anthropic (GitHub Action)
claude-code-security-review là GitHub Action chính thức của Anthropic (github.com/anthropics/claude-code-security-review) dùng Claude để tự động review các diff của PR tìm lỗ hổng bảo mật. Hỗ trợ quét diff-aware (chỉ phân tích file đã thay đổi), đăng phát hiện dưới dạng review comment gắn với dòng code, và tích hợp sẵn bộ lọc False Positive tự động loại trừ các loại DoS, rate-limiting, kiệt sức bộ nhớ/CPU, kiểm tra đầu vào chung chung và open-redirect.
Tính năng chính
- Được Anthropic duy trì
- Quét diff-aware (chỉ file đã đổi)
- Review comment gắn với dòng code
- Bộ lọc FP cho 5 loại ồn
- Tích hợp nguyên bản với GitHub Action
- Có thể chọn model Claude (mặc định Opus 4.1)
Cài đặt
# Tạo .github/workflows/security-review.yml
name: Claude Code Security Review
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
security-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 1
- uses: anthropics/claude-code-security-review@v0
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
# ⚠️ Action này KHÔNG được cứng hóa chống prompt injection.
# Chỉ nên dùng cho PR đáng tin cậy, kết hợp với tùy chọn GitHub
# “Require approval for all external contributors”.Sử dụng
# 1. Thêm secret ANTHROPIC_API_KEY vào repo # 2. Khi mở/cập nhật PR, Action tự động phân tích diff # và đăng phát hiện dưới dạng review comment # 3. Người bảo trì thấy mức độ rủi ro và dòng trong cuộc thảo luận PR
Ollama
Môi trường chạy mô hình cục bộ
Ollama tải xuống và chạy mô hình trên macOS, Linux và Windows, đồng thời cung cấp CLI và API HTTP cục bộ. Việc xử lý có hoàn toàn ở máy cục bộ hay không, mức tài nguyên cần dùng và dữ liệu có được gửi đến dịch vụ từ xa hay không phụ thuộc vào mô hình và cấu hình đã chọn.
Tính năng chính
- Tải xuống và chạy mô hình cục bộ
- Thư viện mô hình và Modelfile
- CLI và API cục bộ
- Embedding, thị giác và gọi công cụ
- Thư viện Python và JavaScript
- Mô hình đám mây tùy chọn
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
# macOS / Windows # Tải trình cài đặt từ https://ollama.com/download # Linux (kiểm tra tập lệnh từ xa trước khi chạy) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Sử dụng
# Bắt đầu trò chuyện với mô hình ollama run gemma4 # Kiểm tra phiên bản đã cài ollama -v
Hugging Face Hub
Nền tảng mở để cộng tác về AI
Hugging Face Hub là nền tảng AI để khám phá, chia sẻ và cùng phát triển mô hình, bộ dữ liệu và Spaces công khai hoặc riêng tư. Thư viện huggingface_hub và CLI hf hỗ trợ tìm kiếm, tải xuống, tải lên, quản lý bộ nhớ đệm và dịch vụ suy luận; cần kiểm tra riêng giấy phép của từng mô hình và bộ dữ liệu.
Tính năng chính
- Mô hình, bộ dữ liệu và Spaces
- Kho công khai và riêng tư
- Thẻ mô hình, thẻ bộ dữ liệu và thông tin giấy phép
- CLI
hfvà thư viện Python - Inference Providers và Endpoints
- Tích hợp MCP và Skill cho AI agent
Cài đặt
# Cài CLI Hugging Face Hub và thư viện Python pip install -U "huggingface_hub" # Chỉ đăng nhập khi cần truy cập riêng tư hoặc tải lên hf auth login
Sử dụng
# Tải một tệp từ kho mô hình công khai hf download gpt2 config.json # Tìm mô hình và giới hạn số kết quả hf models ls --search bert --limit 5
Khái niệm trừu tượng
AI Agent, Skill và Harness là những khái niệm trừu tượng trang này dùng để sắp xếp lĩnh vực, không có một kho GitHub duy nhất. Chúng chỉ các mô hình chung cho nhiều triển khai, chứ không phải tính năng của một sản phẩm cụ thể.
AI Agent
Hệ thống AI Tự Thực thi Nhiệm vụ
AI Agent là hệ thống AI tự lập kế hoạch và thực thi các nhiệm vụ phức tạp. Khác với tương tác hỏi đáp, Agent diễn giải mục tiêu, dựng kế hoạch, gọi công cụ, đánh giá kết quả và điều chỉnh hành vi theo phản hồi. Đây là một khái niệm chung xuyên nhiều triển khai chứ không phải một sản phẩm cụ thể: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw và Hermes Agent trên trang này đều là các triển khai cụ thể của nó.
Tính năng chính
- Tự lập kế hoạch nhiệm vụ
- Khả năng sử dụng công cụ
- Đánh giá kết quả và phản hồi
- Xử lý nhiệm vụ phức tạp nhiều bước
- Hiểu và thao tác cơ sở mã
Cài đặt
Agent là một khái niệm, không phải sản phẩm cài đặt riêng được. Muốn chạy một Agent thì cài một triển khai cụ thể; mỗi mục trong phần Công cụ và nền tảng mở của trang này đều có hướng dẫn cài đặt riêng.
Sử dụng
Cách gọi khác nhau tùy triển khai: Harness dòng lệnh thường nhận thẳng nhiệm vụ được mô tả, còn các triển khai dạng thư viện định nghĩa mục tiêu và công cụ khả dụng trong mã. Xem hướng dẫn sử dụng ở mục tương ứng.
Skill
Cách Mở rộng Năng lực AI
Skill gói kiến thức chuyên môn, quy trình và các prompt dùng lại được thành một mô-đun nạp khi cần. Thường đó là một thư mục chứa tệp SKILL.md, trong đó name và description quyết định khi nào nó được gọi. Định dạng này khởi nguồn từ Anthropic và đã được công bố, nên không bó hẹp trong một ứng dụng khách duy nhất.
Tính năng chính
- Lệnh tùy chỉnh
- Tự động hóa quy trình
- Kiến thức chuyên ngành
- Mẫu prompt có thể tái sử dụng
Cài đặt
Đặt thư mục chứa tệp SKILL.md vào ~/.claude/skills/ để dùng cá nhân, hoặc vào .claude/skills/ của dự án. Skill cũng có thể nạp qua điểm cuối Skills của Claude API.
Sử dụng
Skill thường được khớp và gọi tự động dựa trên description của nó; cũng có thể kích hoạt tường minh bằng /skill-name.
Harness (Giàn giáo Agent)
Lớp runtime host cho các agent
Harness là lớp runtime lắp ráp system prompt, vòng lặp công cụ, bộ nhớ và plugin thành một agent có thể chạy được. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent và OpenClaw đều là những triển khai cụ thể của Harness — chỉnh sửa cấu hình Harness giống như đấu dây lại host, viết một Skill mới giống như cắm một công cụ mới vào host. Xem trang MCP để biết quan hệ với MCP/Agent/Skill.
Tính năng chính
- Lắp ráp system prompt
- Quản lý vòng lặp công cụ
- Trạng thái phiên và bộ nhớ dài hạn
- Lên lịch Skill và MCP
- Quyền và sandbox
- Host đa dạng (CLI/IDE/serverless)
Cài đặt
Lệnh cài đặt từ xa sẽ thực thi mã đã tải xuống. Hãy xem lại trang và tập lệnh cài đặt chính thức trước khi chạy, nhất là trong môi trường đặc quyền hoặc doanh nghiệp.
Bản thân Harness là một mẫu, không phải sản phẩm cài riêng. Để “dùng Harness”, hãy cài một trong các triển khai: # Claude Code (Node 18+) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Codex CLI curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # OpenClaw (Node 24+) npm install -g openclaw@latest
Sử dụng
Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent liệt kê trên trang này đều là các thể hiện của Harness. Mỗi Harness có lệnh khởi động riêng (xem phần “Sử dụng” của từng mục). Bạn cũng có thể tự viết một Harness tối thiểu: lắp ráp system prompt + vòng lặp công cụ + tải MCP/Skill.
Sản phẩm mã nguồn đóng
Sản phẩm thương mại mã nguồn đóng, không có kho GitHub công khai để theo dõi.
Cursor
Trình soạn thảo Mã được Hỗ trợ bởi AI
Cursor là trình soạn thảo mã được tăng cường AI dựa trên VS Code, tích hợp khả năng AI tương tự GPT-4. Nó có thể hoàn thành mã thông minh, sinh hàm, giải thích mã và sửa lỗi. Đây là một trong những công cụ lập trình AI phổ biến nhất hiện nay.
Tính năng chính
- Hoàn thành mã thông minh
- Sinh toàn bộ hàm
- Giải thích và tái cấu trúc mã
- Tương tác chế độ trò chuyện
- Terminal tích hợp
Cài đặt
# Tải từ trang chính thức (khuyến nghị) # https://cursor.com # Hoặc qua WinGet (Windows) winget install Cursor.Cursor # Hoặc qua Homebrew (macOS) brew install --cask cursor
Sử dụng
# 1. Khởi động Cursor # 2. Mở thư mục dự án # 3. Cmd+K (chỉnh sửa nội tuyến) hoặc Cmd+L (trò chuyện) # 4. Chế độ Agent: Cmd+I để mở Composer # 5. Đăng nhập để kích hoạt các tính năng Pro/Ultra
Kết luận
Các công cụ này có thể thay đổi quy trình lập trình, rà soát và tự động hóa, nhưng kết quả phụ thuộc vào tác vụ, mô hình và cấu hình. Trước khi áp dụng, hãy đánh giá quyền, cách xử lý dữ liệu, tình trạng bảo trì và yêu cầu rà soát của nhóm.