Đề cương khóa học
Hiểu về các công cụ và lần xây dựng đầu tiên
Các công cụ AI lập trình thực sự hoạt động như thế nào
Các chủ đề bao gồm:
• Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh (context windows) và các hạn chế của chúng
• Tính vô trạng thái (statelessness) và cách các mô hình AI giữ thông tin trong một phiên làm việc
• Quy trình Kế hoạch → Thực thi → Xem xét
• Những gì các công cụ AI lập trình làm tốt và những điểm chúng gặp khó khăn
• Các thực hành tốt nhất để hợp tác hiệu quả với trợ lý AI
Bối cảnh lập trình AI
Các chủ đề bao gồm:
• Tổng quan về hệ sinh thái AI lập trình 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 các tác vụ khác nhau
• Ưu điểm và hạn chế của các trợ lý lập trình khác nhau
• Các khuyến nghị thực tế về việc áp dụng công cụ trong các nhóm phát triển
Cấu trúc của một lệnh truy vấn (Prompt)
Các chủ đề bao gồm:
• Các thành phần chính của một lệnh truy vấn hiệu quả
• Cung cấp ngữ cảnh và xác định rõ ràng nhiệm vụ
• Quy định định dạng đầu ra và các ràng buộc
• Các khung và mẫu lệnh truy vấn phổ biến
• Kỹ thuật nâng cao chất lượng và tính nhất quán của lệnh truy vấn
Lập trình lần đầu: Xây dựng từ đầu
Các chủ đề bao gồm:
• Xây dựng dự án từ một thư mục trống
• Tạo cấu trúc ứng dụng ban đầu và khung dự án (scaffolding)
• Quản lý các phụ thuộc và cấu hình dự án
• Cải tiến mã được tạo ra một cách lặp lại
• Kiểm thử và hoàn thiện giải pháp cuối cùng
Cơ sở mã nguồn hiện có, Cá nhân hóa và Xem xét
Làm việc trong cơ sở mã nguồn
Các chủ đề bao gồm:
• Điều hướng và hiểu một cơ sở mã nguồn không quen thuộc
• Truy vấn và phân tích các dự án hiện có bằng công cụ AI
• Bản đồ hóa cấu trúc ứng dụng và các phụ thuộc
• Tạo tài liệu và tóm tắt kỹ thuật
• Rút ngắn thời gian hội nhập vào các dự án hiện có
Các tác vụ hằng ngày: Sửa lỗi, Tính năng và Kiểm thử
Các chủ đề bao gồm:
• Sử dụng công cụ AI để điều tra và sửa lỗi
• Triển khai các tính năng và cải tiến mới
• Viết và cải thiện các bài kiểm thử tự động
• Xác thực mã nguồn và các thay đổi được tạo ra
• Tăng năng suất trong các tác vụ phát triển hằng ngày
Cá nhân hóa: Đó là gì
Các chủ đề bao gồm:
• Hiểu các quy tắc dự án và tệp cấu hình
• Giới thiệu về AGENTS.md và các khái niệm bộ nhớ dự án
• Cơ chế cá nhân hóa áp dụng ở đâu và khi nào
• Các thực hành tốt nhất để cấu hình trợ lý AI
• Tổng quan về các cách tiếp cận triển khai nâng cao
Biên giới an toàn, Rủi ro và Phán đoán
Các chủ đề bao gồm:
• Xem xét và xác thực mã nguồn do AI tạo ra
• Hiểu các chế độ thất bại phổ biến và các hạn chế
• Nhận diện việc tiêm mã (prompt injection) và các rủi ro bảo mật
• Quyết định công việc nào có thể ủy quyền cho AI
• Áp dụng phán đoán của con người và duy trì trách nhiệm giải trình trong phát triển phần mềm
Yêu cầu
Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình hoặc sử dụng công cụ AI trước đó.
Có kiến thức cơ bản về mã nguồn hoặc Git là một lợi thế
Tài khoản có giấy phép (Claude Code / Cursor / Copilot)
Đối tượng tham gia:
Những người mới bắt đầu với phát triển có hỗ trợ AI, bao gồm cả người không chuyên lập trình, người thỉnh thoảng viết mã, và các vị trí kỹ thuật lân cận như QA, dữ liệu, sản phẩm hoặc vận hành. Không giả định nền tảng phát triển nào.
Đánh giá (2)
Một số lưu ý về quyền riêng tư và chính sách
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Khóa học - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Dịch thuật bằng máy
Học cách viết prompt cho Claude và sử dụng nó để xử lý toàn bộ dữ liệu mà tôi có sẵn.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Khóa học - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Dịch thuật bằng máy