Đề cương khóa học
Ngày 1 | Hiểu về Công cụ và Bước Đầu Xây dựng
Module 1 | Cách các Công cụ Viết mã bằng AI hoạt động
Nội dung bao gồm:
• Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh (context windows) và các giới hạn của chúng
• Tính không trạng thái và cách các mô hình AI duy trì thông tin trong một phiên làm việc
• Quy trình Lập kế hoạch → Thực thi → Đánh giá
• Những điểm mạnh và hạn chế của công cụ viết mã bằng AI
• Thực hành tốt nhất để hợp tác hiệu quả với trợ lý AI
Module 2 | Bối cảnh Công cụ Viết mã bằng AI
Nội dung bao gồm:
• Tổng quan về hệ sinh thái viết mã bằng AI hiện tại
• Hiểu sự khác biệt giữa các công cụ như Cursor, GitHub Copilot và Claude Code
• Lựa chọn mô hình và công cụ phù hợp cho từng tác vụ
• Điểm mạnh và hạn chế của các trợ lý viết mã khác nhau
• Khuyến nghị thực tế để áp dụng công cụ trong các nhóm phát triển
Module 3 | Cấu trúc của Lệnh nhắc (Prompt)
Nội dung bao gồm:
• Các thành phần then chốt của một lệnh nhắc hiệu quả
• Cung cấp ngữ cảnh và định nghĩa rõ ràng nhiệm vụ
• Chỉ định định dạng đầu ra và các ràng buộc
• Các khung phương pháp và mẫu lệnh nhắc phổ biến
• Kỹ thuật cải thiện chất lượng và tính nhất quán của lệnh nhắc
Module 4 | Viết mã lần đầu: Xây dựng từ đầu
Nội dung bao gồm:
• Xây dựng dự án từ một thư mục rỗng
• Tạo cấu trúc ứng dụng sơ khai và khung làm việc ban đầu
• Quản lý các phụ thuộc (dependencies) và cấu hình dự án
• Cải tiến mã nguồn được tạo ra theo cách lặp lại
• Kiểm thử và tinh chỉnh giải pháp cuối cùng
Ngày 2 | Cơ sở mã hiện có, Cá nhân hóa và Đánh giá
Module 5 | Làm việc trong một cơ sở mã
Nội dung bao gồm:
• Điều hướng và hiểu một cơ sở mã chưa quen thuộc
• Truy vấn và phân tích các dự án hiện có bằng công cụ AI
• Xác định cấu trúc ứng dụng và các phụ thuộc
• Tạo tài liệu và tóm tắt kỹ thuật
• Tăng tốc quá trình làm quen với các dự án hiện có
Module 6 | Các tác vụ hàng ngày: Sửa lỗi, Thêm tính năng và Kiểm thử
Nội dung bao gồm:
• Sử dụng công cụ AI để điều tra và sửa lỗi
• Thực hiện các tính năng mới và nâng cấp
• Viết và cải thiện các bài kiểm thử tự động
• Xác thực mã nguồn được tạo ra và các thay đổi
• Tăng năng suất trong các tác vụ phát triển hàng ngày
Module 7 | Cá nhân hóa: Hiểu bản chất
Nội dung bao gồm:
• Hiểu về quy tắc dự án và các tệp cấu hình
• Giới thiệu về AGENTS.md và khái niệm bộ nhớ dự án
• Khi nào và ở đâu các cơ chế cá nhân hóa được áp dụng
• Thực hành tốt nhất để cấu hình trợ lý AI
• Tổng quan về các phương pháp triển khai nâng cao
Module 8 | Khung giới hạn, Rủi ro và Sự phán đoán
Nội dung bao gồm:
• Xem xét và xác thực mã nguồn do AI tạo ra
• Hiểu các lỗi thường gặp và hạn chế
• Nhận diện rủi ro xâm nhập qua lệnh nhắc (prompt injection) và vấn đề bảo mật
• Quyết định công việc nào có thể ủy thác cho AI
• Áp dụng phán đoán của con người và duy trì trách nhiệm trong phát triển phần mềm
Yêu cầu
Không yêu cầu kinh nghiệm viết mã hoặc sử dụng công cụ AI trước đó.
Nhận biết cơ bản về mã nguồn hoặc Git sẽ rất hữu ích
Tài khoản đã đăng ký (Claude Code / Cursor / Copilot)
Đối tượng tham gia:
Những người mới bắt đầu với phát triển hỗ trợ bởi AI, bao gồm cả người không viết mã và người viết mã thỉnh thoảng, cùng các vai trò liên quan kỹ thuật trong lĩnh vực QA (đảm bảo chất lượng), dữ liệu, sản phẩm hoặc vận hành. Không giả định trước bất kỳ nền tảng phát triển nào.
Đánh giá (2)
Sử dụng Claude Code hiệu quả hơn
Virgil Trif - Frequentis
Khóa học - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Dịch thuật bằng máy
Tôi đã hiểu tiềm năng của công cụ và nắm được đủ kỹ năng để bắt đầu sử dụng nó cho công việc của mình ngay lập tức.
Angelo Moro
Khóa học - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
Dịch thuật bằng máy
