강의

멘토링

커뮤니티

Programming

/

AI Coding

Các mẫu prompt dành cho lập trình viên

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

(4.4) 5 đánh giá

84 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • arigaram
prompt engineering
prompt engineering
prompt engineering
prompt engineering

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Cách viết prompt cần thiết cho việc phát triển phần mềm

  • Các khái niệm cốt lõi liên quan đến phát triển và tài liệu hóa như Refactoring, TDD, BDD, Gherkin, Cucumber, v.v.

🧭 Lưu ý

Hiện tại khóa học đang trong quá trình hoàn thiện. Có một nhược điểm là bạn sẽ phải chờ đợi khá lâu cho đến khi khóa học được hoàn tất (mặc dù nội dung sẽ được bổ sung thường xuyên). Vui lòng cân nhắc kỹ điều này trước khi quyết định mua.

📋Lịch sử thay đổi

  • Ngày 23 tháng 1 năm 2026

    • Đã công khai toàn bộ mục lục các bài học sẽ có trong phần chuyên sâu.

    • Trong khi công khai toàn bộ mục lục của phần chuyên sâu, tôi đã đổi tên bài giảng từ "Prompt Pattern (Vibe Coding) dành cho nhà phát triển" thành "Prompt Pattern dành cho nhà phát triển" để mang tính bao quát hơn.

  • Ngày 10 tháng 12 năm 2025

    • Đã bắt đầu đăng tải nội dung các bài học sẽ bao gồm trong Phần chuyên sâu (Phần 14 ~ Phần 55).

  • Ngày 30 tháng 11 năm 2025

    • Một số phần trong khóa học chuyên sâu đã được phân loại thành các phần chuyên gia. Chúng tôi dự kiến sẽ bổ sung thêm các bài học mang tính chuyên môn cao hơn vào các phần chuyên gia này.

  • Ngày 18 tháng 9 năm 2025

    • Đã thêm các lưu ý vào trang giới thiệu chi tiết.

  • Ngày 22 tháng 8 năm 2025

    • Tôi đã chuyển danh mục bài học chi tiết của các phần trong khóa học chuyên sâu sang trạng thái riêng tư. Các phần này sẽ được công khai dần ngay sau khi hoàn thiện trong tương lai.

📌 Giới thiệu khóa học

Trong khóa học này, chúng ta sẽ khám phá cách viết câu lệnh (prompt) hiệu quả hơn bằng cách áp dụng các kỹ thuật kỹ nghệ câu lệnh (prompt engineering) cần thiết để tận dụng tối đa các công cụ lập trình AI đa dạng như GPT, Copilot, ChatGPT, Claude và Cursor.

  • Những lập trình viên giỏi viết prompt sẽ làm việc nhanh hơn và năng lực cao hơn.

  • Giờ đây, nhà phát triển không còn đơn thuần là người chỉ biết viết code.

  • Trong môi trường phát triển cộng tác với AI, việc "yêu cầu cái gì và như thế nào" đã trở thành năng lực cốt lõi.


  • Tổng hợp các mẫu prompt theo từng loại và cung cấp kèm theo các ví dụ thực tế.

  • Bạn có thể kiểm tra mã nguồn được tạo ra từ câu lệnh (prompt).

Thời gian đầu tư hiện tại, năng lực cạnh tranh của 10 năm sau

Từ cơ bản đến nâng cao, từ cộng tác đến đạo đức—hãy chuẩn bị cho sự phát triển dài hạn của một nhà phát triển dựa trên AI ngay từ bây giờ.

🎯 Bạn sẽ trở thành lập trình viên bị đào thải, hay sẽ là người được thăng tiến?

Tin tức về việc các doanh nghiệp không còn tuyển dụng lập trình viên mới và thậm chí sa thải cả những lập trình viên hiện có do ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đang xuất hiện ngày càng nhiều. Đây chính là thời điểm để chuyển mình từ một lập trình viên truyền thống sang một lập trình viên sử dụng các mẫu câu lệnh (prompt pattern), hay còn gọi là "Prompt Programmer".

🎯 Bạn sẽ tụt hậu khi sử dụng những công cụ cũ kỹ, hay sẽ dẫn đầu bằng cách sử dụng AI?

Đừng chỉ sử dụng những công cụ phát triển cũ kỹ, hãy tích cực tận dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao đáng kể năng suất của bạn.

🎯 Đề xuất cho những đối tượng sau đây

1⃣ Nhà phát triển đang đi làm thực tế

  • Nhà phát triển có kinh nghiệm lập trình nhưng chưa quen với việc sử dụng AI

  • Những lập trình viên đang dành quá nhiều thời gian cho việc viết mã lặp đi lặp lại, tái cấu trúc (refactoring) và viết tài liệu mỗi ngày.

  • Những người muốn mở rộng sang các lĩnh vực mới như DevOps, phân tích dữ liệu, bảo mật thông qua câu lệnh (prompt) using prompts

2⃣ Lập trình viên mới & Junior

  • Có thể lập trình cơ bản nhưng là lập trình viên còn thiếu thói quen kiểm thử/tối ưu hóa mã nguồn (refactoring)/viết tài liệu

  • Những người muốn nhanh chóng thích nghi với công việc thực tế và muốn phát triển thành một “lập trình viên làm việc hiệu quả” thông qua các công cụ AI.

3⃣ Freelancer & Người sáng lập Startup

  • Người phải một mình hoặc cùng một nhóm nhỏ đảm nhận từ viết mã + quản lý hạ tầng + cộng tác với nguồn lực hạn chế

  • Nhà phát triển startup cần xây dựng nguyên mẫu nhanh chóng và thử nghiệm lặp lại liên tục

4⃣ Chuyên viên phân tích dữ liệu & Kỹ sư AI tương lai

  • Những người đã đang sử dụng Pandas, NumPy, Matplotlib,... nhưng muốn tăng cường tự động hóa xử lý & trực quan hóa dữ liệu

  • Nhà phân tích quan tâm đến Prompt AI → Tự động hóa mã nguồn → Tối ưu hóa quy trình làm việc

5⃣ Nhà nghiên cứu & Người học tập

  • Người học muốn nhanh chóng làm quen với ngôn ngữ/framework mới

  • Tóm tắt bài báo kỹ thuật → Tái hiện mã nguồn, những nhà nghiên cứu muốn tăng tốc quá trình này với sự hỗ trợ của AI process with the help of AI

6⃣ Trưởng nhóm & PM (Quản lý sản phẩm)

  • Người muốn hiểu về quy trình review code/quản lý chất lượng/tự động hóa dựa trên prompt khi cộng tác với đội ngũ phát triển.

  • Những người muốn tối ưu hóa sự cộng tác giữa người lên kế hoạch, nhà thiết kế và lập trình viên

🗂 Khóa học cơ bản

Phần 1. Nhà phát triển trong kỷ nguyên Prompt

  • Chủ đề cốt lõi: Tại sao prompt lại quan trọng đối với các nhà phát triển, cấu trúc công việc đang thay đổi và các khái niệm cơ bản.

  • thoughtful Các bài học bao gồm: Tầm quan trọng, định nghĩa về prompt tốt, các yếu tố cần cân nhắc khi viết, giá trị của các mẫu (pattern), v.v.

Phần 2. Các mẫu tạo chức năng

  • Chủ đề cốt lõi: Các mẫu cơ bản để yêu cầu AI tạo mã chức năng thực tế.

  • Các bài học bao gồm: CRUD, thành phần UI, quản lý trạng thái, xử lý sự kiện, bất đồng bộ, yêu cầu dựa trên framework.

Phần 3. Các mẫu Refactoring

  • Chủ đề chính: Yêu cầu cải thiện và cấu trúc lại mã nguồn hiện có.

  • Các bài học bao gồm: Cải thiện khả năng đọc, tách hàm, loại bỏ trùng lặp, chuyển đổi sang OOP, tính bất biến, cải thiện hiệu suất.

Phần 4. Các mẫu tạo mã kiểm thử

  • thoughtful 1 Chủ đề cốt lõi: Đảm bảo chất lượng thông qua tự động hóa thử nghiệm.

  • Các bài học bao gồm: Kiểm thử đơn vị·tích hợp, các trường hợp ngoại lệ, mock/stub, phong cách TDD, mở rộng độ bao phủ (coverage).

Phần 5. Mẫu tài liệu hóa

  • thoughtful Chủ đề chính: Tự động hóa chú thích, tài liệu API, README và lịch sử thay đổi.

  • Các bài học bao gồm: Chú thích hàm, docstring, JSDoc/TSDoc, blog kỹ thuật, tài liệu API, tóm tắt lịch sử thay đổi.

Phần 6. Các mẫu chuyển đổi mã nguồn

  • Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa chuyển đổi giữa các ngôn ngữ và framework.

  • Các bài học bao gồm: JS↔TS, Python 2↔3, Java↔Kotlin, jQuery↔React, REST↔GraphQL, SQL↔NoSQL.

Phần 7. Các mẫu phân tích mã & gỡ lỗi

  • Chủ đề chính: Giải thích mã nguồn và phát hiện lỗi thông qua AI.

  • Các bài học bao gồm: Giải thích mã nguồn, phân tích logic phức tạp, phân tích độ phức tạp, vấn đề bảo mật, tự động hóa nhật ký gỡ lỗi.

Phần 8. Các mẫu Phong cách & Quy ước

  • Chủ đề chính: Áp dụng phong cách mã nguồn nhất quán. Applying consistent code styles.

  • Các bài học bao gồm: ESLint, PEP8, Prettier, quy tắc tùy chỉnh, quy ước dấu chấm phẩy/thụt lề.

Phần 9. Ứng dụng thực tế & Thiết kế Prompt nâng cao

  • Chủ đề cốt lõi: Sử dụng prompt dựa trên dự án. Project-based prompt utilization.

  • Các bài học bao gồm: Chuỗi câu lệnh (prompt chain), chiến lược cải tiến lặp lại, tiêu chuẩn hóa cộng tác.


🗂 Khóa học chuyên sâu

Phần 10. Các mô hình phân tích & xử lý dữ liệu

  • Chủ đề cốt lõi: Tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

  • thoughtful Các bài học bao gồm: Tiền xử lý Pandas/Numpy, trực quan hóa, xử lý dữ liệu quy mô lớn hiệu quả, phân tích cú pháp CSV/JSON/XML, tự động hóa phân tích nhật ký (log).

Phần 11. Các mẫu Cơ sở hạ tầng & DevOps

  • Chủ đề chính: Tự động hóa mã nguồn hạ tầng thông qua AI.

  • thoughtful Các bài học bao gồm: Dockerfile, Kubernetes manifest, quy trình CI/CD, Terraform/CDK, tệp cấu hình máy chủ.

Phần 12. Các mẫu quản lý chất lượng & bảo mật

  • Chủ đề cốt lõi: Lỗ hổng bảo mật và đảm bảo chất lượng.

  • Các bài học bao gồm: Quét lỗ hổng bảo mật, phân tích tĩnh, quản lý mã API (API key), kiểm thử tải, tự động hóa nhật ký bảo mật.

Phần 13. Đa phương thức (Multimodal) & Các mô hình thế hệ mới

  • Chủ đề cốt lõi: Kết hợp sử dụng hình ảnh, âm thanh và văn bản.

  • Các bài học bao gồm: Hình ảnh→Code, Lệnh bằng giọng nói→Code, Figma→UI Code, Tóm tắt tài liệu+Code, Quy trình làm việc đa phương thức (Multimodal workflow).

🗂 Khóa học chuyên sâu

Phần 14 ~ 19. Meta-prompt & Các mẫu prompt để công cụ hóa tự động

  • Chủ đề chính: Quản lý và tự động hóa chính các câu lệnh (prompt).

  • Các bài học bao gồm: Tạo template, LangChain, đo lường hiệu suất (benchmarking), Zapier/n8n, Agent dạng công cụ.

Phần 20 ~ 25. Các mẫu prompt dành cho cộng tác

  • Chủ đề cốt lõi: Chiến lược sử dụng prompt theo đơn vị nhóm.

  • Các bài học bao gồm: Tự động hóa kiểm tra mã nguồn (code review), prompt dựa trên quy ước của nhóm, liên kết Jira/Notion, quản lý lịch sử, cộng tác đa ngành.

Phần 26 ~ 31. Các mẫu prompt dành cho nghiên cứu và học tập

  • Chủ đề cốt lõi: Prompt dành cho tự học và nghiên cứu.

  • Các bài học bao gồm: Tạo hướng dẫn (tutorial), khám phá mã nguồn mở, tóm tắt luận văn → mã nguồn, học thuật toán, tự động hóa lộ trình học tập.

Phần 32 ~ 37. Các mẫu prompt dành cho bảo trì và vận hành

  • Chủ đề chính: Ứng dụng trong giai đoạn vận hành dịch vụ.

  • Các bài học bao gồm: Phân tích sự cố, tìm lỗi dựa trên log, giám sát hiệu suất, script chạy định kỳ (batch script), mã vá lỗi khẩn cấp.

Phần 38 ~ 43. Các mẫu prompt để cải thiện trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận

  • Chủ đề cốt lõi: Cải thiện trải nghiệm người dùng.

  • Các bài học bao gồm: Tiêu chuẩn về khả năng tiếp cận, đa ngôn ngữ i18n, phản hồi ý kiến người dùng, mã kiểm thử A/B, hoạt ảnh UI.

Phần 44 ~ 49. Các mẫu prompt đặc thù theo lĩnh vực

  • Chủ đề cốt lõi: Prompt tùy chỉnh theo từng ngành công nghiệp.

  • thoughtful Các bài học bao gồm: Phát triển trò chơi, dữ liệu tài chính, bảo vệ dữ liệu y tế, thương mại điện tử, IoT/nhúng.

Phần 50 ~ 55. Các mẫu prompt dành cho đạo đức sử dụng trí tuệ nhân tạo

  • Chủ đề cốt lõi: Phát triển AI có trách nhiệm.

  • thoughtful diesel Nội dung bài học: Phi nhận dạng thông tin cá nhân, kiểm chứng định kiến dữ liệu, xem xét bản quyền và giấy phép, xử lý đầu vào an toàn, đánh giá mã nguồn theo tiêu chuẩn đạo đức.

📣 Những gì bạn sẽ nhận được sau khóa học

  • Khả năng vận dụng prompt giúp tăng năng suất lập trình lên gấp 2~3 lần

  • Template prompt tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại

  • Nền tảng tiêu chuẩn hóa prompt có thể chia sẻ với các thành viên trong nhóm

  • Kinh nghiệm thực hành prompt có thể áp dụng ngay vào các dự án thực tế

  • Năng lực cạnh tranh tương lai với tư cách là một “lập trình viên cộng tác cùng AI”

Lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Bạn chỉ cần chuẩn bị một trong các công cụ lập trình dựa trên AI như ChatGPT, Gemini, Grok, Claude hoặc Copilot.

Tài liệu học tập

  • Đính kèm giáo án bài giảng dưới định dạng tệp PDF.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Vì nội dung được giải thích bằng ngôn ngữ JavaScript và Python, nên sẽ rất tốt nếu bạn có kiến thức cơ bản về hai ngôn ngữ này.

  • Sẽ rất hữu ích nếu bạn nắm rõ các khái niệm cơ bản về Refactoring. Về vấn đề này, bài giảng riêng mà tôi đã đăng tải có tên "Clean Coding: Kỹ thuật viết code tốt học dễ dàng qua phép ẩn dụ nấu ăn" cũng sẽ là một tài liệu tham khảo tốt.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những ai muốn phát triển phần mềm nhanh hơn và chính xác hơn bằng cách tận dụng các công cụ AI

  • Những ai muốn sử dụng tốt ChatGPT hoặc Copilot nhưng vẫn còn lúng túng không biết nên hỏi gì và hỏi như thế nào.

  • Những người muốn tự động hóa các công việc phát triển lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng prompt.

  • Nhà phát triển muốn thu thập các ví dụ prompt có thể áp dụng ngay vào thực tế.

  • Người phụ trách đang muốn đưa văn hóa sử dụng AI prompt vào đội ngũ.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Ngôn ngữ Python

  • Tái cấu trúc mã nguồn

  • Ngôn ngữ JavaScript

Xin chào
Đây là

613

Học viên

31

Đánh giá

2

Trả lời

4.5

Xếp hạng

18

Các khóa học

Tôi là một người coi IT vừa là sở thích vừa là nghề nghiệp.

Tôi có nhiều kinh nghiệm trong việc viết lách, dịch thuật, tư vấn, phát triển và giảng dạy.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

287 bài giảng ∙ (44giờ 22phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

4.4

5 đánh giá

  • haeseongjung2224님의 프로필 이미지
    haeseongjung2224

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • arigaram
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn.

  • sangwookpark5907님의 프로필 이미지
    sangwookpark5907

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    61% đã tham gia

  • ldccth3117님의 프로필 이미지
    ldccth3117

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

  • hakjuknu님의 프로필 이미지
    hakjuknu

    Đánh giá 155

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

  • youngchunkim3886님의 프로필 이미지
    youngchunkim3886

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 2.0

    2

    30% đã tham gia

2.057.301 ₫

Khóa học khác của arigaram

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!