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 Thách thức trong Chuyển giao
- Tự động hoàn thành câu (Autocomplete) so với thực thi tự trị đa bước
- Những quan niệm sai lầm phổ biến về AI trong chuyển giao phần mềm
- Tại sao chỉ cải thiện lệnh gợi ý (prompt) là chưa đủ
- Xác định công cụ, điểm đau và mục tiêu của người tham gia
- Lựa chọn mô hình vận hành AI phù hợp cho đội ngũ kỹ thuật
Module 2: Tiếp nhận đặc tả và Phân rã có cấu trúc
- Xây dựng kho lưu trữ cấu trúc các tài liệu của bên liên quan
- Kỹ thuật trích xuất yêu cầu
- Các chiến lược chia nhỏ dữ liệu: theo cấu trúc, theo ngữ nghĩa, cửa sổ trượt
- Bảo tồn các phụ thuộc và tham chiếu chéo
- Làm việc với bảng biểu, sơ đồ, lưu đồ và đầu vào hỗn hợp
- Quản lý hiệu quả vùng ngữ cảnh (context window)
Module 3: Ranh giới của phán đoán con người
- Nơi các quyết định của con người vẫn đóng vai trò then chốt
- Nhận diện các phụ thuộc do AI bịa đặt (hallucinated dependencies)
- Phát hiện các ràng buộc giả mạo và logic bị đảo ngược
- Ngăn chặn các mặc định hỗ trợ không an toàn
- Mô hình xác thực để đảm bảo tính truy vết, nhất quán và đầy đủ
Module 4: Từ yêu cầu đến mã code với công cụ tự động hóa
- Mô hình chuyển giao tiên kiến trúc (Architecture-first)
- Lập bản đồ thành phần và xác định ranh giới dịch vụ
- Hợp đồng API làm trụ cột cho chuyển giao
- Các quy tắc và ràng buộc tồn tại vĩnh viễn trong công cụ AI
- Kết nối chỉ thị tác vụ với yêu cầu
- Phương pháp tiếp cận: Gợi ý tối thiểu so với Gợi ý có ràng buộc
- Sinh mã Backend và Frontend theo phương pháp lấy hợp đồng làm đầu
Module 5: Vòng lặp lặp lại của công cụ tự động hóa
- Xu hướng tự sửa lỗi
- Các chu kỳ chuyển giao lặp lại có kiểm soát
- Đánh giá sự khác biệt (diffs) và các thay đổi mã
- Phát hiện mở rộng phạm vi (scope creep) và các điều chỉnh trái phép
- Quản lý bộ nhớ ngữ cảnh hạn chế
- Sử dụng lịch sử lặp lại để cải tiến liên tục
Module 6: Áp đặt chất lượng mã code
- Các ràng buộc gợi ý cho các trường hợp biên (edge cases)
- Tài liệu quy tắc như các hiện vật quản trị được cập nhật liên tục
- Cổng kiểm soát tự động với công cụ phân tích tĩnh và linting
- Quét bảo mật trong mã code do AI sinh ra
- Kiểm tra sự phù hợp của phụ thuộc và kiến trúc
- Quy trình xem xét bởi con người đối với kết quả đầu ra của AI
Module 7: Vòng phản hồi và Cải tiến liên tục
- Đưa các lỗi có cấu trúc trở lại quy trình làm việc của AI
- Các vòng lặp có giới hạn và tiêu chí dừng
- Ghi nhật ký các chu kỳ và kết quả
- Cải thiện tài liệu quy tắc theo thời gian
- Xây dựng tri thức kỹ thuật có thể tái sử dụng
Module 8: Các khuôn mẫu không an toàn trong chuyển giao AI
- Các rủi ro bảo mật phổ biến trong mã code được sinh ra
- Phụ lục các quy tắc bảo mật đặc thù cho từng công nghệ
- Quét bảo mật trước khi cam kết (pre-commit)
- Các biện pháp kiểm soát SDLC bảo mật cho phát triển hỗ trợ AI
- Trách nhiệm giải trình của con người trong chuyển giao an toàn
Module 9: Kiểm thử dựa trên đặc tả
- Sinh đặc tả kiểm thử từ yêu cầu
- Thiết kế kiểm thử theo ngôn ngữ miền (Domain-language)
- Sinh các bản triển khai kiểm thử một cách an toàn
- Khái niệm kiểm thử đột biến (Mutation testing)
- Xác thực phủ đặc tả (Specification coverage)
- Đánh giá độ mạnh của các lệnh Assertions
- Mô hình đặt câu hỏi chẩn đoán
Module 10: Duy trì hệ thống
- Các hiện vật sống: hợp đồng, bản đồ, quy tắc, đặc tả kiểm thử
- Sự tiến hóa của các ràng buộc theo thời gian
- Quản trị AI cho khả năng bảo trì dài hạn
- Ngăn chặn nợ kỹ thuật bằng các biện pháp kiểm soát AI
- Mô hình vận hành cho các đội ngũ kỹ thuật AI bền vững
Yêu cầu
Người tham gia cần có:
- Kinh nghiệm trong các dự án phát triển phần mềm
- Hiểu biết cơ bản về kiến trúc ứng dụng
- Kiến thức quen thuộc với API, hệ thống backend/frontend hoặc quy trình chuyển giao toàn mạch (full-stack)
- Hiểu biết cơ bản về phương pháp Agile hoặc quy trình chuyển giao phần mềm theo vòng lặp
- Nhận thức về các khái niệm kiểm thử phần mềm
- Kiến thức tiếp xúc với các công cụ viết code bằng AI là hữu ích nhưng không bắt buộc
- Phù hợp với các chuyên gia kỹ thuật ở mức độ trung cấp đến cao cấp
14 Giờ
