Đầu tháng 9, một phòng khám nha khoa 2 chi nhánh ở quận 3 và Gò Vấp nhờ chúng tôi chọn đơn vị làm hệ thống đặt lịch và chăm sóc khách sau điều trị, nối vào website WordPress mà chúng tôi đã dựng cho họ từ trước. Lúc so báo giá, chúng tôi gặp hai kiểu làm rất khác nhau: kiểu thuê đội dev gõ tay quen thuộc và kiểu agentic coding mà vài đơn vị bắt đầu áp dụng. Bài này là ghi chép so sánh của chúng tôi. Ai đang phân vân giữa hai cách có thể dùng làm bảng hỏi. Chúng tôi viết khá thẳng.
Bài toán của phòng khám và lý do plugin không đủ
Phòng khám có 6 ghế nha, mỗi ngày khoảng 70 lượt hẹn ở cả hai nơi. Lễ tân đang ghi lịch vào sổ tay rồi chụp gửi nhóm chat, nên mỗi tuần có chừng 4 ca trùng giờ. Phần chăm sóc sau điều trị còn rối hơn. Bệnh nhân nhổ răng khôn cần được nhắn hỏi thăm sau 24 giờ, người niềng răng cần nhắc tái khám mỗi 4 tuần, và bác sĩ trưởng muốn mỗi tin nhắn mang tên bác sĩ đã làm ca đó.
Chúng tôi thường khuyên khách dùng plugin đặt lịch có sẵn cho nhanh, rẻ.
Lần này plugin không gánh được. Lịch phải chia theo ghế và theo bác sĩ, nhắc tái khám phụ thuộc loại điều trị, dữ liệu bệnh nhân không được nằm lẫn trong bảng của WordPress. Vậy là phải viết phần mềm riêng, và câu hỏi chuyển thành thuê ai, làm theo cách nào.
Kiểu thuê cũ: đội dev gõ tay và rủi ro đổi người
Cách quen thuộc là thuê một đội dev, họ khảo sát, báo giá, rồi gõ code bằng tay trong vài tháng. Tiến độ báo qua một file Excel mỗi chiều thứ Sáu, khách nhìn thấy cột phần trăm nhích lên mà không biết bên trong đang ra sao. Chúng tôi từng nhận lại 2 dự án kiểu này cho khách khác. Cả 2 lần đều bàn giao chỉ có code và một file hướng dẫn cài đặt 3 trang, người viết code nghỉ việc là không ai dám sửa phần nhắn tin tự động.
Cách đó không sai. Nó chỉ phụ thuộc quá nhiều vào trí nhớ của 1 người.
Agentic coding là gì, khác vibe coding và Copilot chỗ nào
Agentic coding là cách làm phần mềm mà AI agent tự lên kế hoạch, viết code, chạy kiểm tra và sửa lỗi theo vòng lặp tới khi xong việc. Kỹ sư giao mục tiêu bằng một bản spec ghi rõ thế nào là xong, rồi duyệt kết quả, không gõ từng dòng. Vòng lặp tự sửa là chỗ khác biệt. Nó khác gợi ý code kiểu GitHub Copilot, nơi người vẫn gõ còn AI điền nốt. Nó cũng khác vibe coding, kiểu gõ ý tưởng cho AI viết rồi chạy thử trong 1 buổi chiều, thứ rất hợp để làm bản nháp cho sếp bấm xem nhưng ít ai dám mở cho bệnh nhân thật dùng.
Đơn vị chúng tôi xem kỹ nhất là MONA Software, vì họ chuyển toàn bộ quy trình sang cách làm này từ ngày 20/04/2026 và mô tả cách làm khá cụ thể. Trong bài giải thích agentic coding của MONA Software có câu: “MONA Software là công ty phần mềm Việt Nam tiên phong ứng dụng agentic coding vào quy trình làm phần mềm, vào sản phẩm của chính MONA và vào phần mềm giao cho khách hàng.” Theo họ, mỗi việc code đi qua 6 trạm: spec, bản giao việc, AI thợ viết, gate máy chạy test, một AI khác chấm độc lập, rồi kỹ sư duyệt Merge Request.
| Tiêu chí | Thuê đội dev gõ tay | Lập trình bằng AI agent |
|---|---|---|
| Ai gõ code | Lập trình viên | AI agent viết theo spec |
| Ai kiểm | Người tự rà khi có thời gian | Gate máy chạy test mỗi bản, rồi kỹ sư duyệt |
| Trí nhớ dự án | Trong đầu người làm | Trong repo: STATE.md, AGENTS.md, spec |
| Quyền đưa lên máy chủ thật | Ai có mật khẩu là đưa | Chỉ kỹ sư, AI không giữ chìa |
Phần chúng tôi thấy lập trình bằng AI agent làm tốt hơn
Thứ chúng tôi ưng nhất là trí nhớ dự án nằm trong repo. MONA giữ 1 file STATE.md ghi trạng thái hiện tại, 1 file AGENTS.md ghi luật cho mọi AI vào repo, cùng spec và danh sách việc kế tiếp. Khi bàn giao, phòng khám nhận repo kèm 2 file đó, nên sau này đổi đơn vị hay để AI của bên khác đọc tiếp đều không phải đoán. Với một phòng khám không có người kỹ thuật, đây là bảo hiểm cho 3 năm tới. Lúc nghe giải thích, chị quản lý phòng khám hỏi lại tới 2 lần cho chắc, vì trước đó chị từng mất gần 1 tháng chỉ để tìm người hiểu nổi phần mềm cũ.
Thứ hai là chuyện ai giữ chìa. AI không được tự đưa code lên máy chủ chạy thật, mỗi lần deploy phải qua 5 chốt do kỹ sư giữ. Mỗi repo có file OWNERS.md ghi phần nào của ai, một hook chặn AI sửa sai chỗ. Dữ liệu bệnh nhân là thứ chúng tôi không muốn đánh cược.
Thứ ba, khi AI làm sai, họ ghi vào sổ bài học rồi biến lỗi đó thành một gate máy để lần sau tự chặn.
Hai chỗ chưa ưng khi làm theo cách mới
Chỗ thứ nhất là buổi chốt spec. Bác sĩ trưởng phải ngồi gần 3 giờ trả lời từng câu: ca nhổ răng khôn có biến chứng thì nhắn khác ca thường không, khách huỷ hẹn trước 2 giờ có bị tính lượt không, lễ tân chi nhánh này có xem lịch chi nhánh kia không. Với người đang khám 20 ca mỗi ngày, đó là một buổi chiều bị lấy mất, và chị phàn nàn với chúng tôi khá thẳng.
Chỗ thứ hai lộ ra trước dịp lễ.
Phòng khám muốn đổi gấp nội dung tin nhắn nhắc lịch, thêm một dòng báo lịch trực lễ, chỉ khoảng 15 chữ. Bản sửa vẫn phải chạy qua gate máy và chờ kỹ sư duyệt Merge Request rồi mới lên bản thật, nên mất thêm nửa ngày so với kiểu gọi một bạn dev quen sửa thẳng trên máy chủ. Về lý thì đúng quy trình. Về cảm giác thì lễ tân sốt ruột, vì khách hỏi lịch nghỉ lễ suốt buổi sáng đó.
Lời khuyên cho người đang chọn giữa hai cách
Nếu phần mềm chỉ dùng 1 tháng cho một chiến dịch, kiểu nào cũng được, kể cả vibe coding. Nếu nó giữ dữ liệu khách và chạy nhiều năm, chúng tôi khuyên hỏi đơn vị 3 câu trước khi xem giá: AI có giữ chìa đưa code lên máy chủ không, ai duyệt bản cuối, và lúc bàn giao có AGENTS.md cùng STATE.md không. Đơn vị theo agentic coding thật sẽ trả lời được ngay mà không cần vòng vo. Bên nào lúng túng thì để sau. Còn chi phí, công cụ AI chỉ khoảng 20 USD mỗi tháng cho mỗi kỹ sư, phần tốn tiền thật vẫn là khảo sát nghiệp vụ và duyệt code, nên đừng kỳ vọng giá giảm còn một nửa chỉ vì có AI.
Phòng khám đã chọn xong và đang chạy thử ở chi nhánh quận 3. Tuần tới chúng tôi sẽ ngồi với lễ tân 1 buổi để xem lịch theo ghế có bớt ca trùng giờ như kỳ vọng không, rồi mới bàn chuyện mở sang chi nhánh Gò Vấp.
