AI hiệu năng cấp độ hàng đầu, làm việc với giá một ly cà phê - Kimi K3 vibe coding

Đừng ghi nhớ các câu lệnh. Hãy cứ nói "làm cho tôi". Ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình, hãy thử giao cho Claude Code 5 công việc. Từ sắp xếp tệp · soạn thảo văn bản · phân tích dữ liệu · tự động hóa · cho đến trang web. Khoản thanh toán duy nhất của khóa học này là Claude Pro ($20/tháng). Còn lại chỉ sử dụng các công cụ miễn phí.

Tài liệu (SDD) → Tự động hóa mã nguồn. Đừng tự gõ prompt, hãy để hệ thống làm việc. Xây dựng đại lý phát triển AI của riêng bạn với Skills, Sub-agents, Commands và hoàn thiện dịch vụ kiếm tiền thông qua 5 dự án thực tế.

Tài liệu (SDD) → Tự động hóa mã nguồn. Đừng tự gõ prompt, hãy để hệ thống làm việc. Xây dựng đại lý phát triển AI của riêng bạn với Skills, Sub-agents, Commands và hoàn thiện dịch vụ kiếm tiền thông qua 5 dự án thực tế.

Chào mừng bạn đến với thế giới của 'Vibe Coding', nơi trí tưởng tượng của bạn trở thành hiện thực. Chúng tôi chuẩn bị bài giảng này dành cho những bạn "dù không biết lập trình, nhưng biết rõ mình muốn tạo ra thứ gì". Với sự xuất hiện của các AI như ChatGPT hay Claude, người ta nói rằng bất kỳ ai cũng có thể lập trình. Nhưng khi thực sự bắt tay vào làm thì sao? - "Nó viết code đơn giản rất tốt, nhưng khi số lượng file tăng lên, AI lại quên mất nội dung phía trước." - "Nhìn có vẻ ổn nhưng khi chạy lại báo lỗi, bảo sửa thì nó lại đưa ra đoạn code còn kỳ quặc hơn." Chắc hẳn bạn đã từng ít nhất một lần trải qua những trải nghiệm như vậy. Bản thân tôi cũng từng gặp phải những thất bại tương tự khi mới bắt đầu hợp tác với AI. AI là một 'trợ lý' tuyệt vời, nhưng nó có hạn chế là không thể nhìn thấy toàn bộ bức tranh tổng thể. Tuy nhiên, sau khi biết đến OpenAI Codex CLI và học được phương pháp mới mang tên 'Vibe Coding', quy trình phát triển của tôi đã hoàn toàn thay đổi. Bài giảng này sẽ giúp bạn giải quyết những vấn đề đang gặp phải, đồng thời biến bạn từ một người viết code thành một giám đốc điều hành các đại lý AI. Hãy cùng tôi trang bị công cụ mạnh mẽ mang tên Codex CLI và bắt đầu hành trình Vibe Coding đầy phấn khích để biến trí tưởng tượng thành hiện thực.

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Ngay cả những người thực sự chưa từng biết một chút gì về lập trình cũng có thể tạo ra phần mềm tự động hóa chỉ bằng vài cú nhấp chuột, thật đấy.

Từ khi bắt đầu học lập trình cho đến khi tự vận hành dịch vụ web của riêng mình chỉ trong một lần?! Web Build All-in-one, kết nối giữa kiến thức cơ bản và thực tiễn làm một.

Kết quả vibe coding cứ liên tục khác với ý định của bạn? Hãy học quy trình xác định mục tiêu, phạm vi, quy tắc nghiệp vụ và tiêu chí hoàn thành bằng Phát triển dựa trên đặc tả (SDD) và Spec Kit, sau đó truyền cùng một đặc tả cho Claude Code và Codex để giảm việc chỉnh sửa lặp đi lặp lại.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

Một CTO hiện tại của startup sẽ truyền đạt kiến thức về vibe coding thu được thông qua dịch vụ thực tế và nhiều dự án outsourcing.

Tôi sẽ hướng dẫn bạn về Vibe Coding một cách hệ thống ngay từ đầu, theo đúng lộ trình đã được tinh chỉnh qua quá trình giảng dạy hơn 10.000 học viên của một Tech Lead có 10 năm kinh nghiệm tại các startup ở New York và LA. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng dịch vụ 'Ka-gong Map' (Bản đồ học quán cà phê) do chính tôi vận hành từ con số 0, học theo đúng quy trình thực tế từ nghiên cứu, phát triển, triển khai, vận hành cho đến tự động hóa bằng cách giao việc phát triển cho các Agent. Và tôi hứa với bạn hai điều: Thứ nhất, bạn sẽ nắm bắt được bức tranh tổng thể về cách một dịch vụ vận hành để có thể tự mình đánh giá kết quả của AI. Thứ hai, bạn sẽ biết cách lưu lại trình tự và tiêu chuẩn công việc vào môi trường để AI luôn đưa ra kết quả đồng nhất. Khi bạn có khả năng phán đoán và AI biết nghe lời, ý tưởng sẽ thực sự trở thành dịch vụ.

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

Từ lập trình cơ bản đến khi ra mắt ứng dụng của riêng bạn chỉ trong một lần?! Tất cả trong một để xây dựng ứng dụng, kết nối giữa kiến thức cơ bản và thực tiễn.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

Đây là quy trình hoàn thiện sản phẩm IoT mà không cần lập trình phức tạp bằng phương pháp Vibe Coding sử dụng AI Agent. Bạn có thể trải nghiệm một cách cô đọng toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm, từ điều khiển phần cứng nhúng đến nhận diện AI Vision, thiết kế PCB, in 3D, và phát triển dịch vụ Web/App để ra mắt một thiết bị IoT cấp độ thương mại hoạt động thực tế.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Trong bài giảng này, bạn sẽ thực hành tìm hiểu cách AI Agent mở trình duyệt thực tế và nghiên cứu, đánh giá web bằng Browser MCP tích hợp trong Antigravity. Nội dung không chỉ dừng ở cách sử dụng đơn thuần mà tập trung vào việc hiểu luồng thực thi theo trình tự Agent → Tool → Browser và cấu trúc mở rộng dựa trên MCP. Trong vòng 30 phút, bạn sẽ vượt qua khái niệm tự động hóa trình duyệt để nắm bắt một cách có hệ thống “cách AI sử dụng web như một công cụ”. https://antigravity.google/download

Code lộn xộn, yêu cầu dồn dập... Nếu bạn muốn tìm kiếm một bước đột phá bằng AI Cách để trở thành một "lập trình viên làm việc hiệu quả" bằng cách tận dụng AI trong môi trường legacy, được chia sẻ bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments. Ngay cả trong thời đại AI, hệ thống legacy vẫn không hề biến mất. Ngoại trừ những công ty vừa thành lập hôm nay, không quá lời khi nói rằng mọi công ty đều có hệ thống legacy. Vậy chúng ta nên tận dụng AI như thế nào trong thực tế này? Khóa học này sẽ được trực tiếp hướng dẫn bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments - người từng dẫn dắt tổ chức dịch vụ thanh toán quy mô lớn, về cách làm việc hiệu quả với AI trong môi trường legacy. Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học dạy cách dùng AI hay kỹ năng lập trình. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn rèn luyện "năng lực tư duy" với tư cách là một lập trình viên và thấu hiểu cách để làm việc hiệu quả.

Biến Obsidian từ một sổ ghi chép đơn thuần thành cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân và xây dựng trợ lý AI hiểu rõ các ghi chú cũng như tài liệu của bạn bằng cách tận dụng Claude Code. Bạn sẽ trực tiếp tạo ra các quy trình làm việc (workflow) tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoàn thiện một hệ thống tri thức nơi các nội dung công việc và học tập hàng ngày được tích lũy theo cấp số nhân và chuyển hóa thành bí quyết của riêng bạn.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Khóa học này tập trung vào việc xây dựng nền tảng cơ bản về Notion API và học cách sử dụng Notion MCP để tự động hóa Notion thông qua việc tích hợp AI (Claude). Bạn sẽ học cách kiểm soát trực tiếp các block, trang và cơ sở dữ liệu theo tài liệu chính thức của API, và cuối cùng hoàn thành một dự án thực tế có thể tạo cơ sở dữ liệu chỉ bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên (prompt) và tự động thêm trang sau khi phân tích nội dung file văn bản.