Thật tuyệt vời khi có thể nhận được những thông tin hữu ích.
Thật đáng tiếc là không có buổi thực hành nào.

hs19167612

[Vấn đề mà bài giảng này giải quyết]
  - Giới hạn của người lập kế hoạch khi có ý tưởng nhưng không thể tự mình hiện thực hóa
  - "Hãy làm như thế này" → Ra quyết định kém hiệu quả dựa trên trí tưởng tượng
  - Nút thắt cổ chai khi phải yêu cầu và chờ đợi đội ngũ phát triển cho mọi việc từ phân tích dữ liệu đến xác thực API
  - Thực trạng đã thử dùng các công cụ AI nhưng chỉ dừng lại ở mức hỏi-đáp với ChatGPT

[Những gì bạn sẽ học trong bài giảng này]
  1. Thiết kế lại quy trình lập kế hoạch trong kỷ nguyên AI
  - Truyền thống: Lập kế hoạch → Thiết kế → Phát triển (chờ đợi tuần tự)
  - Chuyển đổi: Viết PRD → Tạo Prototype → Ra quyết định dựa trên sản phẩm thực tế → Xác nhận và bàn giao
  - Từ lập kế hoạch giải thích bằng văn bản sang lập kế hoạch trình bày bằng sản phẩm thực tế

  2. Thiết kế AI Agent dành cho PM
  - Harness Engineering: Không chỉ là đặt câu hỏi cho AI mà là thiết kế cấu trúc làm việc
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — Vai trò và nguyên tắc thiết kế của từng lớp
  - Agent Router: Cấu trúc tự động phân bổ một yêu cầu đến Agent tối ưu nhất
  - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, thiết kế quản lý chất lượng cho các tác vụ lớn

  3. Xây dựng đội ngũ AI của riêng bạn
  - Lập kế hoạch/Nghiên cứu, Sản phẩm, Thiết kế, Phát triển, Marketing — 5 cột với hơn 20 Agent
  - Quy trình làm việc thực tế giúp một người lập kế hoạch có thể vận hành một đội ngũ chuyên gia
  - Kết nối các công cụ bên ngoài bằng MCP (Notion, Figma, Slack, nguồn dữ liệu)
  - Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng Skill chỉ với một câu lệnh

  4. Thực hành tự động hóa các công việc bổ trợ
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Tự động tạo Dashboard tích hợp + Insight hàng tuần
  - Gọi API nội bộ trực tiếp → Xác thực kịch bản → Báo cáo đánh giá chất lượng
  - Phân tích Cohort trên BigQuery → Kiểm chứng giả thuyết Aha Moment
  - Tự động hóa A/B test, đồng bộ hóa Notion, kiểm định UI/UX

  ---
  Khóa học này dành cho:

  - PM/PO/Người lập kế hoạch dịch vụ đang mệt mỏi với thời gian chờ đợi và chu kỳ review trong quy trình lập kế hoạch
  - Những người muốn thiết kế AI như một công cụ làm việc bài bản
  - Những người muốn trực tiếp ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng thiếu nguồn lực từ đội ngũ phân tích
  - Những người không chuyên về kỹ thuật muốn vượt qua nỗi sợ "Terminal" để tiến thêm một bước

  [Kiến thức tiên quyết]
  - Không có. Hướng dẫn từ đầu từ khâu cài đặt đến thiết lập.
  - Không cần kinh nghiệm lập trình. Tập trung vào thiết kế và ứng dụng dưới góc nhìn của PM.

[Thay đổi sau khóa học]
  - Tự tạo Prototype hoạt động được chỉ với một file PRD.md để tăng tốc độ ra quyết định
  - Thiết kế và vận hành đội ngũ AI Agent của riêng mình
  - Tự động hóa việc phân tích dữ liệu, xác thực API và tạo báo cáo

reve

Claude Code | Thiết kế Agent dành cho PM/PO/Nhà hoạch định dịch vụ

Xin chào, mình là Reve đây :)
Trước hết, mình xin cảm ơn bạn đã tham gia khóa học và gửi phản hồi cho mình.
Về phần thực hành, mình muốn tập trung hơn vào bản chất của bài giảng, đồng thời mình tin rằng việc người học tự tìm hiểu và trải nghiệm những sai sót trong quá trình thực hành sẽ giúp ích nhiều hơn cho các bạn.
Nếu thấy cần thiết trong tương lai, mình sẽ xem xét bổ sung phần thực hành thông qua hình thức Inflearn Live hoặc quay thêm video.

Xin cảm ơn bạn.
Thân ái, Reve.