Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Module 1: Bối cảnh, Phạm vi và Các Thách thức trong Giao hàng
- So sánh giữa tính năng tự động hoàn thành (autocomplete) và việc thực thi tự chủ nhiều bước
- Những hiểu lầm phổ biến về AI trong quy trình phát triển phần mềm
- Tại sao việc cải thiện lệnh nhắc (prompt) đơn thuần là chưa đủ
- Xác định công cụ, các điểm khó khăn và mục tiêu của người tham dự
- Lựa chọn mô hình vận hành AI phù hợp cho các đội ngũ kỹ thuật
Module 2: Tiếp nhận Đặc tả và Phân tích Cấu trúc
- Xây dựng danh mục có cấu trúc các tài liệu của các bên liên quan
- Các kỹ thuật trích xuất yêu cầu
- Chiến lược phân đoạn: theo cấu trúc, ngữ nghĩa, và cửa sổ trượt
- Bảo toàn các phụ thuộc và tài liệu tham chiếu chéo
- Làm việc với các bảng, sơ đồ, lưu đồ và các đầu vào hỗn hợp
- Quản lý cửa sổ ngữ cảnh (context windows) một cách hiệu quả
Module 3: Giới hạn của Sự phán đoán Con người
- Những quyết định nào vẫn đòi hỏi sự can thiệp then chốt của con người
- Nhận diện các phụ thuộc do AI ảo tưởng (hallucinated dependencies)
- Phát hiện các ràng buộc bịa đặt và logic bị đảo ngược
- Ngăn chặn các giá trị mặc định an toàn tiềm ẩn rủi ro
- Các khuôn khổ xác minh cho khả năng truy vết, tính nhất quán và sự đầy đủ
Module 4: Từ Yêu cầu đến Mã nguồn với các Công cụ Tác nhân
- Mô hình giao hàng lấy kiến trúc làm trung tâm
- Ánh xạ các thành phần và xác định ranh giới dịch vụ
- Hợp đồng API như các điểm neo cho quy trình giao hàng
- Các quy tắc và ràng buộc cố định trong các công cụ AI
- Các chỉ dẫn nhiệm vụ được liên kết trực tiếp với yêu cầu
- So sánh giữa phương pháp nhắc lệnh tối giản và phương pháp nhắc lệnh có ràng buộc
- Tạo mã backend và frontend theo phương pháp ưu tiên hợp đồng (contract-first)
Module 5: Vòng lặp Lặp lại Tác nhân
- Vòng xoáy tự sửa lỗi
- Các chu kỳ giao hàng lặp lại có kiểm soát
- Đánh giá các khác biệt (diffs) và thay đổi mã nguồn
- Phát hiện tình trạng phình to phạm vi (scope creep) và các sửa đổi trái phép
- Quản lý bộ nhớ ngữ cảnh hạn chế
- Sử dụng lịch sử lặp lại để cải tiến liên tục
Module 6: Thực thi Chất lượng Mã nguồn
- Các ràng buộc trong lệnh nhắc để xử lý các trường hợp biên
- Tài liệu quy tắc như các artefact quản trị sống động
- Các cổng kiểm tra tự động thông qua công cụ linting và phân tích tĩnh
- Quét bảo mật đối với mã nguồn do AI tạo ra
- Kiểm tra tính tuân thủ phụ thuộc và kiến trúc
- Quy trình xem xét của con người đối với đầu ra từ AI
Module 7: Vòng lặp Phản hồi và Cải tiến Liên tục
- Đưa các lỗi có cấu trúc trở lại vào quy trình làm việc của AI
- Các vòng lặp lặp lại có giới hạn và tiêu chí dừng
- Ghi chép lại các chu kỳ và kết quả
- Cải tiến tài liệu quy tắc theo thời gian
- Xây dựng trí tuệ kỹ thuật có khả năng tái sử dụng
Module 8: Các Anti-Pattern về Bảo mật trong Phát triển Hỗ trợ bởi AI
- Các rủi ro bảo mật phổ biến trong mã nguồn được tạo ra
- Các phụ lục quy tắc bảo mật đặc thù cho từng công nghệ
- Quét bảo mật trước khi commit
- Các biện pháp kiểm soát an ninh trong vòng đời phát triển phần mềm (SDLC) cho việc phát triển có sự hỗ trợ của AI
- Trách nhiệm giải trình của con người trong quy trình giao hàng an toàn
Module 9: Kiểm thử Gắn liền với Đặc tả
- Tạo đặc tả kiểm thử từ các yêu cầu
- Thiết kế kiểm thử sử dụng ngôn ngữ miền (domain-language)
- Tạo các triển khai kiểm thử một cách an toàn
- Các khái niệm về kiểm thử đột biến (mutation testing)
- Xác minh mức độ bao phủ của đặc tả
- Đánh giá độ mạnh của các mệnh đề (assertion)
- Các mô hình đặt câu hỏi chẩn đoán
Module 10: Duy trì Hệ thống
- Các artefact sống: hợp đồng, bản đồ, quy tắc, đặc tả kiểm thử
- Sự tiến hóa của các ràng buộc theo thời gian
- Quản trị AI để đảm bảo khả năng bảo trì dài hạn
- Ngăn chặn nợ kỹ thuật thông qua các biện pháp kiểm soát của AI
- Mô hình vận hành cho các đội ngũ kỹ thuật AI bền vững
Yêu cầu
Người tham dự cần đáp ứng các yêu cầu sau:
- Kinh nghiệm trong các dự án phát triển phần mềm
- Hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc ứng dụng
- Quen thuộc với các hệ thống API, backend/frontend hoặc quy trình giao hàng full-stack
- Kiến thức cơ bản về phương pháp Agile hoặc quy trình phát triển phần mềm theo chu kỳ lặp
- Am hiểu các khái niệm về kiểm thử phần mềm
- Tiếp xúc với các công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI là một lợi thế nhưng không bắt buộc
- Phù hợp dành cho các chuyên gia kỹ thuật ở trình độ trung cấp đến cao cấp
14 Giờ
