Backend Frameworks
NestJS (Node.js)
- Lý do: Rất có chính kiến và cấu trúc rõ ràng (modules, controllers, services, DTOs). Hỗ trợ TypeScript tuyệt vời cung cấp an toàn kiểu mạnh mẽ, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của AI. Cú pháp dựa trên Decorator dễ dàng cho AI sao chép.
- Độ phù hợp VibeCoding: Tuyệt vời.
FastAPI (Python)
- Lý do: Tự động tạo tài liệu OpenAPI. Phụ thuộc nhiều vào type hints của Python để xác thực và tuần tự hóa dữ liệu, điều này tuyệt vời cho độ chính xác của AI khi được sử dụng nhất quán. Cấu trúc đơn giản dễ dàng cho AI tạo khung sườn.
- Độ phù hợp VibeCoding: Tuyệt vời (với type hints nhất quán), Khá (không có).
AdonisJS (Node.js)
- Lý do: Framework đầy đủ tính năng tương tự Laravel nhưng dành cho Node.js. Các quy ước mạnh mẽ, cách tiếp cận TypeScript-first và cấu trúc rõ ràng làm cho nó phù hợp với sự hỗ trợ của AI.
- Độ phù hợp VibeCoding: Rất tốt.
Symfony (PHP)
- Lý do: Framework trưởng thành, mạnh mẽ với các bundle cho tính module hóa. Cấu trúc rõ ràng cung cấp các mẫu tốt để AI tuân theo.
- Với PHP 8+ (Strong Types): Type hints cải thiện đáng kể khả năng tạo mã chính xác và đáng tin cậy của AI (controllers, services, entities).
- Với PHP cũ hơn: Hỗ trợ từ AI kém tin cậy hơn do thiếu thông tin về kiểu.
- Độ phù hợp VibeCoding: Rất tốt (với PHP 8+ types), Khá (PHP cũ hơn).
- Lý do: Framework trưởng thành, mạnh mẽ với các bundle cho tính module hóa. Cấu trúc rõ ràng cung cấp các mẫu tốt để AI tuân theo.
Quarkus / Micronaut (Java)
- Lý do: Được thiết kế cho cloud-native. Kiểu dữ liệu mạnh (Java) là nền tảng cho AI. Các mẫu sử dụng nhiều annotation thường thân thiện với AI. Việc tận dụng các tính năng Java hiện đại (records, sealed classes) nâng cao hơn nữa khả năng dự đoán của AI.
- Độ phù hợp VibeCoding: Tốt đến Rất Tốt.
Django (Python)
- Lý do: Framework "đầy đủ pin" với các quy ước mạnh mẽ (models, views, templates, ORM) mà AI có thể tận dụng. Hiệu quả với VibeCoding tăng lên đáng kể khi sử dụng nhất quán type hints (ví dụ: với Django-Ninja hoặc các view/service được định kiểu).
- Độ phù hợp VibeCoding: Tốt (với type hints nhất quán), Khá (không có).
Laravel (PHP)
- Lý do: Hệ sinh thái trưởng thành với nhiều công cụ tích hợp (Artisan, Eloquent, Blade) tuyệt vời cho phát triển nhanh.
- Với PHP 8+ (Strong Types): Việc sử dụng type hints trong controllers, services, form requests, v.v., giúp hỗ trợ từ AI hiệu quả và đáng tin cậy hơn nhiều.
- Với PHP cũ hơn: Phụ thuộc nhiều vào "phép thuật" và thiếu an toàn kiểu, làm cho việc tạo mã bằng AI kém dự đoán hơn.
- Độ phù hợp VibeCoding: Rất tốt (với PHP 8+ types), Khá (PHP cũ hơn).
- Lý do: Hệ sinh thái trưởng thành với nhiều công cụ tích hợp (Artisan, Eloquent, Blade) tuyệt vời cho phát triển nhanh.
Flask (Python)
- Lý do: Microframework cung cấp sự linh hoạt. Ít chính kiến hơn, nghĩa là hiệu quả của AI phụ thuộc nhiều vào cấu trúc dự án rõ ràng (ví dụ: sử dụng Blueprints, các lớp service được định nghĩa) và sử dụng nhất quán type hints. Nếu không có cấu trúc và kiểu, việc hỗ trợ từ AI sẽ khó khăn.
- Độ phù hợp VibeCoding: Tốt (với cấu trúc + type hints), Kém (không có).
Spring Boot (Java)
- Lý do: Hệ sinh thái rất trưởng thành. Kiểu dữ liệu mạnh (Java) là nền tảng cho AI. Cấu hình dựa trên annotation cung cấp các mẫu AI có thể tuân theo. Có thể dài dòng. Việc tận dụng các tính năng Java hiện đại cải thiện trải nghiệm.
- Độ phù hợp VibeCoding: Tốt đến Rất Tốt.