Tôi đã nhận được gợi ý về cách cấu trúc multi-agent từ kế hoạch cho đến mã nguồn Claude.
Rất mong chờ những bài giảng bổ ích hơn nữa trong tương lai.

crazy81178855

[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

ai in practice

AI 활용법

클로드코드

ai에이전트

바이브기획

하네스엔지니어링

[この講義が解決する問題]
  - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界
  - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定
  - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック
  - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実

[この講義で学ぶこと]
  1. AI時代の企画プロセス再設計
  - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機）
  - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達
  - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ

  2. PMのためのAIエージェント設計
  - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則
  - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造
  - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計

  3. 自分だけのAIチーム構築
  - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント
  - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー
  - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース）
  - Skillで反復業務をワンコマンド自動化

  4. 付随業務の自動化実践
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成
  - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート
  - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証
  - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化

  ---
  このような方におすすめです

  - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者
  - AIを業務ツールとして適切に設計したい方
  - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方
  - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者

  [前提知識]
  - なし。インストールから設定まで最初から案内します。
  - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。

[受講後の変化]
  - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる
  - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する
  - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する