강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

커뮤니티

Programming

/

AI Coding

Mẫu prompt (Vibe Coding) dành cho nhà phát triển

Hiện đã là thời đại phát triển dựa trên AI. Do cần có cách tận dụng AI hiệu quả hơn để tạo ra mã và tài liệu chất lượng và chính xác hơn, chúng tôi đề xuất các phương pháp phù hợp.

(4.4) 5 đánh giá

45 học viên

  • arigaram
프롬프트엔지니어링
인공지능
AI
prompt engineering

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Cách viết prompt cần cho phát triển

  • Refactoring, TDD, BDD, Gherkin, Cucumber, v.v., các khái niệm chính về phát triển và tài liệu hóa.

🧭Lưu ý

Hiện tại tôi đang trong quá trình hoàn thiện khóa học. Tôi dự định điều chỉnh giá cả dần dần khi hoàn thiện khóa học. Do đó, những người mua sớm hơn có thể mua với giá tương đối rẻ hơn, nhưng sẽ có nhược điểm là phải chờ đợi lâu hơn cho đến khi khóa học hoàn thành (mặc dù tôi sẽ bổ sung thường xuyên). Xin hãy cân nhắc điều này khi quyết định mua hàng.

📋Lịch sử thay đổi

  • 18 tháng 9 năm 2025

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

  • 22 tháng 8, 2025

    • Chúng tôi đã chuyển mục lục chi tiết của các bài học trong các phần tạo nên khóa học nâng cao sang trạng thái riêng tư. Chúng tôi dự định sẽ công khai từng phần một khi hoàn thành.

📌 Giới thiệu khóa học

Trong khóa học này, chúng ta sẽ khám phá cách viết prompt hiệu quả hơn bằng cách áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cần thiết để tối đa hóa việc sử dụng các công cụ AI coding đa dạng như GPT, Copilot, ChatGPT, Claude, Cursor.

  • Các nhà phát triển viết prompt tốt sẽ nhanh hơn và có năng lực hơn.

  • Giờ đây, lập trình viên không chỉ đơn thuần là người viết code.

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


  • Tôi sẽ tổ chức các mẫu prompt theo từng loại và cung cấp kèm theo các ví dụ thực tế.

  • Bạn có thể kiểm tra mã được tạo ra bởi prompt.

Thời gian đầu tư bây giờ, sức cạnh tranh sau 10 năm

Từ cơ bản đến nâng cao, hợp tác và đạo đức—chuẩn bị một lần cho sự phát triển dài hạn của nhà phát triển dựa trên AI.

🎯 Bạn sẽ trở thành lập trình viên bị loại bỏ, hay lập trình viên được thăng tiến?

상세 소개 이미지

Tin tức về việc các công ty không tuyển dụng lập trình viên mới và thậm chí sa thải các lập trình viên hiện tại do trí tuệ nhân tạo đang được truyền tải thường xuyên qua các phương tiện truyền thông. Đây là lúc chúng ta cần chuyển đổi từ lập trình viên truyền thống sang lập trình viên sử dụng các mẫu prompt, tức là trở thành prompt programmer.

🎯 Bạn sẽ tụt lại phía sau với những công cụ lỗi thời, hay vượt lên phía trước với AI?

상세 소개 이미지 2

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

🎯 Khuyến nghị cho những người như thế này

1⃣ Nhà phát triển thực tế

  • Lập trình viên có kinh nghiệm lập trình nhưng chưa quen với việc sử dụng AI

  • Các lập trình viên dành nhiều thời gian cho việc viết code lặp đi lặp lại, tái cấu trúc và tạo tài liệu

  • Người muốn mở rộng sang các lĩnh vực mới như DevOps, phân tích dữ liệu, bảo mật thông qua prompt

2⃣ Lập trình viên mới & junior

  • Có thể lập trình cơ bản nhưng thiếu thói quen test/refactoring/tài liệu hóa của developer

  • Những người muốn thích ứng nhanh chóng với công việc thực tế và muốn phát triển thành "lập trình viên làm việc giỏi" thông qua các công cụ AI

3⃣ Freelancer & Người sáng lập startup

  • Người phải đảm nhận một mình hoặc trong nhóm nhỏ từ viết code + quản lý hạ tầng + hợp tác với nguồn lực hạn chế

  • Nhà phát triển startup cần tạo prototype nhanh và thử nghiệm lặp đi lặp lại

4⃣ Ứng viên Chuyên viên Phân tích Dữ liệu & Kỹ sư AI

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

  • AI prompt → Tự động hóa mã → Tối ưu hóa quy trình làm việc에 quan tâm đến nhà phân tích

5⃣ Nhà nghiên cứu & Người học

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

  • Tóm tắt bài báo kỹ thuật → Tái tạo mã nguồn - Nhà nghiên cứu muốn tăng tốc quy trình này với sự hỗ trợ của AI

6⃣ Team Leader & PM (Product Manager)

  • Người muốn hiểu quy trình đánh giá mã nguồn/quản lý chất lượng/tự động hóa dựa trên prompt khi làm việc cùng với đội phát triển

  • Người muốn tối ưu hóa sự hợp tác giữa người lập kế hoạch·nhà thiết kế·nhà phát triển

🗂 Cấu trúc bài giảng

Phần 1. Lập trình viên trong thời đại prompt

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

  • Nội dung khóa học: Tầm quan trọng, định nghĩa prompt tốt, các yếu tố cần xem xét khi viết, giá trị của các mẫu prompt, v.v.

Phần 2. Mẫu tạo chức năng

  • Chủ đề cốt lõi: Mẫu cơ bản để yêu cầu AI viết code chức năng thực tế.

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

Phần 3. Các mẫu tái cấu trúc

  • Chủ đề cốt lõi: Yêu cầu cải thiện và cấu trúc hóa mã nguồn hiện có.

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

Phần 4. Mẫu tạo mã kiểm thử

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

  • Các bài học bao gồm: Unit test và integration test, trường hợp ngoại lệ, mock/stub, phong cách TDD, mở rộng coverage.

Phần 5. Mẫu tài liệu hóa

  • Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa chú thích·tài liệu API·README·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. Mẫu chuyển đổi mã

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

  • Các khóa học được đề cập: JS↔TS, Python 2↔3, Java↔Kotlin, jQuery↔React, REST↔GraphQL, SQL↔NoSQL.

Phần 7. Mẫu phân tích mã & gỡ lỗi

  • Chủ đề cốt lõi: Giải thích mã và phát hiện lỗi thông qua AI.

  • Các bài học được đề cập: Giải thích mã, phân tích logic phức tạp, phân tích độ phức tạp, vấn đề bảo mật, tự động hóa log gỡ lỗi.

Phần 8. Các mẫu thiết kế Style & Convention

  • Chủ đề cốt lõi: Áp dụng phong cách code nhất quán.

  • 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: Ứng dụng prompt dựa trên dự án.

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


🗂 Cấu trúc bài giảng thưởng

Phần 10. Các mẫu xử lý & phân tích dữ liệu

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

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

Phần 11. Mẫu Hạ tầng & DevOps

  • Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa mã hạ tầng thông qua AI.

  • Các bài học bao gồm: Dockerfile, Kubernetes manifest, CI/CD pipeline, Terraform/CDK, file cấu hình server.

Phần 12. Các Mẫu Bảo Mật & Quản Lý Chất Lượng

  • 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 API key, kiểm thử tải, tự động hóa log bảo mật.

Phần 13. Đa phương thức & Các mẫu thế hệ tiếp theo

  • Chủ đề cốt lõi: Ứng dụng kết hợp hình ảnh·âm thanh·tài liệu.

  • Các bài học bao gồm: Hình ảnh→Mã code, Lệnh giọng nói→Mã code, Figma→Mã UI, Tóm tắt tài liệu+Mã code, Quy trình làm việc đa phương thức.

Phần 14. Meta Prompt & Công cụ tự động hóa

  • Chủ đề cốt lõi: Quản lý và tự động hóa chính bản thân prompt.

  • Các bài học bao gồm: Tạo template, LangChain, đánh giá hiệu suất, Zapier/n8n, agent dạng công cụ.

Phần 15. Các mẫu hợp tác & làm việc nhóm

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

  • Các bài học bao gồm: Tự động hóa code review, prompt dựa trên quy ước nhóm, liên kết Jira/Notion, quản lý lịch sử, hợp tác đa chức năng.

Phần 16. Mô hình Nghiên cứu & Học tập

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

  • Các bài học được đề cập: Tạo tutorial, khám phá mã nguồn mở, tóm tắt bài báo→code, học thuật toán, tự động hóa lộ trình học tập.

Phần 17. Các mẫu bảo trì & vận hành

  • Chủ đề cốt lõi: Ứng dụng giai đoạn vận hành dịch vụ.

  • Các bài học bao gồm: Phân tích sự cố, tìm kiếm lỗi dựa trên log, giám sát hiệu suất, script batch, code patch khẩn cấp.

Phần 18. Mẫu UX & Khả năng tiếp cận

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

  • Các bài học bao gồm: Tiêu chuẩn truy cập, đa ngôn ngữ i18n, phản ánh phản hồi người dùng, mã A/B test, hoạt ảnh UI.

Phần 19. Các mẫu thiết kế đặc thù cho miền

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

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

Phần 20. Đạo đức & Sử dụng AI có trách nhiệm

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

  • Các bài học bao gồm: Ẩn danh hóa thông tin cá nhân, xác minh độ lệch dữ liệu, xem xét bản quyền·giấy phép, xử lý đầu vào an toàn, đánh giá mã nguồn có đạo đức.

📣 Những gì bạn sẽ đạt được sau khi hoàn thành khóa học

  • Khả năng sử dụng prompt có thể nâng cao năng suất lập trình lên 2~3 lần

  • Mẫu prompt tự động hóa công việc lặp lại

  • Cơ sở tiêu chuẩn hóa prompt có thể chia sẻ với các thành viên trong nhóm

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

  • "Sức cạnh tranh tương lai với tư cách là nhà phát triển hợp tác với AI"

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

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

Tài liệu học tập

  • Tôi đính kèm giáo án bài giảng dưới định dạng file PDF.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Khóa học sử dụng JavaScript và Python để giải thích nên sẽ tốt nếu bạn có kiến thức cơ bản về hai ngôn ngữ này.

  • Việc hiểu các khái niệm cơ bản về refactoring sẽ rất hữu ích. Về vấn đề này, khóa học riêng biệt mà tôi đã đăng tải "Clean Coding: Kỹ thuật viết code tốt qua phép so sánh nấu ăn" cũng sẽ là tài liệu tham khảo tốt.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Muốn phát triển nhanh và chính xác hơn bằng công cụ AI.

  • Những ai muốn sử dụng ChatGPT hay Copilot thật tốt nhưng đang lúng túng không biết hỏi gì và hỏi như thế nào.

  • Người muốn tự động hóa các tác vụ phát triển lặp lại bằng prompt

  • Lập trình viên muốn tổng hợp ví dụ prompt dùng ngay cho thực chiến

  • Người phụ trách muốn đưa văn hóa sử dụng prompt AI vào nhóm.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Ngôn ngữ Python

  • Tái cấu trúc

  • Ngôn ngữ JavaScript

Xin chào
Đây là

426

Học viên

25

Đánh giá

1

Trả lời

4.5

Xếp hạng

17

Các khóa học

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

112 bài giảng ∙ (35giờ 19phút)

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

      Thank you.

  • 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

1.610.922 ₫

Khóa học khác của arigaram

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Understanding the Fundamental Principles of Large Language Models (LLMs)강의 썸네일

Understanding the Fundamental Principles of Large Language Models (LLMs)

arigaram

Explains the basic principles of large language models like ChatGPT, focusing on theory.

중급이상

중급이상

NLP, gpt, AI

Understanding the Fundamental Principles of Large Language Models (LLMs)강의 썸네일

Understanding the Fundamental Principles of Large Language Models (LLMs)

arigaram

(For Product Managers) Fundamentals of LLM and Understanding LLM-Based Service Planning강의 썸네일

(For Product Managers) Fundamentals of LLM and Understanding LLM-Based Service Planning

arigaram

Describes the need for LLM, its technical background, and basic concepts.

입문

입문

NLP, gpt, AI

(For Product Managers) Fundamentals of LLM and Understanding LLM-Based Service Planning강의 썸네일

(For Product Managers) Fundamentals of LLM and Understanding LLM-Based Service Planning

arigaram

AI-Based Full-Stack Development Practical Track for Beginners (Junior Level) - Master in One Day강의 썸네일

AI-Based Full-Stack Development Practical Track for Beginners (Junior Level) - Master in One Day

arigaram

This enables junior developers to understand the entire development process from planning to code writing, deployment, and validation by using artificial intelligence as a development tool, allowing them to survive and thrive in the AI era by acquiring the full-spectrum capabilities needed.

초급

초급

Prototyping, crud

AI-Based Full-Stack Development Practical Track for Beginners (Junior Level) - Master in One Day강의 썸네일

AI-Based Full-Stack Development Practical Track for Beginners (Junior Level) - Master in One Day

arigaram

Complete Mastery of Prompt Engineering강의 썸네일

Complete Mastery of Prompt Engineering

arigaram

This course is a systematic learning process for prompt engineering, which is a core technology for effectively utilizing large language models (LLMs) or generative artificial intelligence. It covers a wide range of topics from basic theory to practical techniques, as well as the latest application cases and security/ethical issues, providing practical help to LLM-based service developers, data scientists, and AI planners alike.

중급이상

중급이상

prompt engineering

Complete Mastery of Prompt Engineering강의 썸네일

Complete Mastery of Prompt Engineering

arigaram

Problem Statement: Basic Capabilities for Reducing 'Development Waste'강의 썸네일

Problem Statement: Basic Capabilities for Reducing 'Development Waste'

arigaram

Problematization (문제화) is a term also translated as problem posing, problem framing, problem setting, or problem definition. This concept involves questioning known facts (like requests or common sense) from a new perspective, defining the problem, and devising methods to solve it. Problematization should be the starting point for all development, yet it remains insufficiently discussed within the field. Performing projects or developing programs is, in essence, planning to solve problems. This means they are related to problematization. To solve a problem, it must first be clearly defined. However, problems are mostly presented as vague requests. Therefore, the ability to transform vague requests into clear problems is essential to reduce unnecessary 'development waste,' facilitate smooth collaboration, and accurately grasp users' true needs. This lecture helps train 'the thinking of problem construction' through practical examples and tools.

입문

입문

Team Collaboration Tool, soft skills, Business Problem Solving

Problem Statement: Basic Capabilities for Reducing 'Development Waste'강의 썸네일

Problem Statement: Basic Capabilities for Reducing 'Development Waste'

arigaram

Cognitive Load Management Technology Breaking Through the Limits of RAG Performance강의 썸네일

Cognitive Load Management Technology Breaking Through the Limits of RAG Performance

arigaram

What should be done when building a generative AI or LLM-based RAG (Retrieval-Augmented Generation) system, but the desired performance isn't achieved and there's no suitable solution? This lecture presents methods to improve RAG performance based on Cognitive Load theory. Through this lecture, you will understand the limitations of LLM context windows and learn how to effectively manage cognitive load in RAG systems. It is a practical-level theoretical lecture covering Chunk size and structure design, high-quality Chunk generation techniques, dynamic optimization, performance evaluation, and practical techniques.

중급이상

중급이상

AI, ChatGPT, LLM

Cognitive Load Management Technology Breaking Through the Limits of RAG Performance강의 썸네일

Cognitive Load Management Technology Breaking Through the Limits of RAG Performance

arigaram

(For Planners) Service Design for LLM Applications강의 썸네일

(For Planners) Service Design for LLM Applications

arigaram

You can learn the concepts and methods of 'service design' necessary when planning applications or web services based on LLMs, a type of generative artificial intelligence (generative AI).

입문

입문

LLM, Generative AI

(For Planners) Service Design for LLM Applications강의 썸네일

(For Planners) Service Design for LLM Applications

arigaram

Java Naming강의 썸네일

Java Naming

arigaram

"One name change, code transformed." "The key to readable code, 'naming for readability,' summarized from principles to examples." "Easy-to-read names begin collaboration."

초급

초급

naming-conventions, naming, renaming

Java Naming강의 썸네일

Java Naming

arigaram

Breaking Down Secure Coding강의 썸네일

Breaking Down Secure Coding

arigaram

This lecture is designed for understanding even if you have no prior knowledge of what Secure Coding (Security Coding) is. After covering basic security coding concepts, it focuses on web service security. This was a special lecture presented under the auspices of OO University. It presents over 160 source codes with rich comments, pinpointing core topics and techniques immediately applicable in practice.

초급

초급

security training, Penetration Testing, security

Breaking Down Secure Coding강의 썸네일

Breaking Down Secure Coding

arigaram

A Quick Overview of C Language강의 썸네일

A Quick Overview of C Language

arigaram

You can quickly understand C language's basic concepts and grammar.

입문

입문

C, Embedded

A Quick Overview of C Language강의 썸네일

A Quick Overview of C Language

arigaram

Clean Coding: Learning Good Code Writing Techniques Through Cooking Analogies강의 썸네일

Clean Coding: Learning Good Code Writing Techniques Through Cooking Analogies

arigaram

👨‍🍳 Like cooking code, neatly and deliciously! 『Clean Coding』 is a code cooking class for chef-like developers, where they joyfully learn clean coding through a cooking analogy. 🍽️

초급

초급

Team Collaboration Tool, Coding Test, Refactoring

Clean Coding: Learning Good Code Writing Techniques Through Cooking Analogies강의 썸네일

Clean Coding: Learning Good Code Writing Techniques Through Cooking Analogies

arigaram

History and Development of LLMs강의 썸네일

History and Development of LLMs

arigaram

Describes in detail the various language models developed from the inception of Natural Language Processing technology to the process leading up to the latest LLM models.

입문

입문

NLP, RNN, self-attention

History and Development of LLMs강의 썸네일

History and Development of LLMs

arigaram

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM강의 썸네일

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM

arigaram

We create an AI judge by combining CrewAI, facilitating LLM-based multi-agent technology, with knowledge graphs and inference systems.

중급이상

중급이상

AI, LLM, AI Agent

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM강의 썸네일

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM

arigaram

(For Planners) Understanding Methods for Collecting and Analyzing User Requirements for LLM Applications강의 썸네일

(For Planners) Understanding Methods for Collecting and Analyzing User Requirements for LLM Applications

arigaram

We will examine methods for collecting and analyzing user requirements to plan LLM services.

입문

입문

Project Management (PM), Service Planning, AI

(For Planners) Understanding Methods for Collecting and Analyzing User Requirements for LLM Applications강의 썸네일

(For Planners) Understanding Methods for Collecting and Analyzing User Requirements for LLM Applications

arigaram

(For Planners) Limitations and Future Prospects of LLMs강의 썸네일

(For Planners) Limitations and Future Prospects of LLMs

arigaram

We explore the limitations of LLMs, methods to overcome them, and the latest research topics.

입문

입문

NLP, Service Planning, Content Planning

(For Planners) Limitations and Future Prospects of LLMs강의 썸네일

(For Planners) Limitations and Future Prospects of LLMs

arigaram

(For Planners) LLM Application Service Case Analysis강의 썸네일

(For Planners) LLM Application Service Case Analysis

arigaram

Let's explore the types of applications or web services that can be built using LLMs.

입문

입문

NLP, Service Planning, Content Planning

(For Planners) LLM Application Service Case Analysis강의 썸네일

(For Planners) LLM Application Service Case Analysis

arigaram

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Fun Financial Statements Created with VIBE Coding (Cursor AI)강의 썸네일

Fun Financial Statements Created with VIBE Coding (Cursor AI)

roadmap

We invite you to the fascinating world of coding where you analyze and visualize financial statements using only prompts. Without a single line of code, you create and deploy a service in consultation with AI.

입문

입문

prompt engineering, business, Generative AI

Fun Financial Statements Created with VIBE Coding (Cursor AI)강의 썸네일

Fun Financial Statements Created with VIBE Coding (Cursor AI)

roadmap

Using ChatGPT Better_Prompt Engineering강의 썸네일

Using ChatGPT Better_Prompt Engineering

skmns

Practical Essential Skills for AI Use, Prompt Engineering Learn key skills to boost work productivity and business competitiveness with accurate, proper prompts.

초급

초급

prompt engineering, ChatGPT, Business Productivity

Using ChatGPT Better_Prompt Engineering강의 썸네일

Using ChatGPT Better_Prompt Engineering

skmns

If a "salesperson" learns vibe coding (Bolt)강의 썸네일

If a "salesperson" learns vibe coding (Bolt)

roadmap

Have you ever regretted focusing only on notes instead of making eye contact, or failing to accurately record meeting details after an important client meeting? Don't worry anymore! In this lecture, we'll help you build your own CRM assistant using Vibe Coding to summarize key information with AI and neatly save meeting content. You'll learn how to drastically reduce cumbersome document creation time, maximize work productivity, and revolutionize customer management!

입문

입문

Firebase, Business Productivity, prompt engineering

If a "salesperson" learns vibe coding (Bolt)강의 썸네일

If a "salesperson" learns vibe coding (Bolt)

roadmap

Learning Claude AI Practical Introduction Step by Step from the Beginning강의 썸네일

Learning Claude AI Practical Introduction Step by Step from the Beginning

Masocampus

Claude AI First Steps: Get It Right from the Start, Directly Applicable in Practice! Want to use it smarter? Start with Claude AI.

입문

입문

Generative AI, prompt engineering, claude

Learning Claude AI Practical Introduction Step by Step from the Beginning강의 썸네일

Learning Claude AI Practical Introduction Step by Step from the Beginning

Masocampus

(September 2024 Revised Edition) How to Use ChatGPT, Generative AI Prompt Engineering A to Z - Understanding and Utilizing Artificial Intelligence강의 썸네일

(September 2024 Revised Edition) How to Use ChatGPT, Generative AI Prompt Engineering A to Z - Understanding and Utilizing Artificial Intelligence

Masocampus

Ever wished you had Iron Man's perfect assistant, J.A.R.V.I.S.? Make everyone's J.A.R.V.I.S. to assist your smart work!

입문

입문

ChatGPT, prompt engineering, Generative AI

(September 2024 Revised Edition) How to Use ChatGPT, Generative AI Prompt Engineering A to Z - Understanding and Utilizing Artificial Intelligence강의 썸네일

(September 2024 Revised Edition) How to Use ChatGPT, Generative AI Prompt Engineering A to Z - Understanding and Utilizing Artificial Intelligence

Masocampus

[VOD] 6-Week Complete! High-Concentration Vibe Coding for Development Practice (Cursor AI, Figma)강의 썸네일

[VOD] 6-Week Complete! High-Concentration Vibe Coding for Development Practice (Cursor AI, Figma)

codecamp

Throw away those simple services you can make with vibe coding in just 10 minutes! You can learn 'real' practical vibe coding. Let's create advanced services at the level of actual services according to planning and design with Cursor AI NCOP. No Code, Only Prompt

중급이상

중급이상

React, Next.js, cursor

[VOD] 6-Week Complete! High-Concentration Vibe Coding for Development Practice (Cursor AI, Figma)강의 썸네일

[VOD] 6-Week Complete! High-Concentration Vibe Coding for Development Practice (Cursor AI, Figma)

codecamp

Increase Productivity 10x with GPTs - Create Dramatically Different Results by Utilizing Prompt Frameworks강의 썸네일

Increase Productivity 10x with GPTs - Create Dramatically Different Results by Utilizing Prompt Frameworks

openlearninglab

Depending on how you write the prompt, AI's capabilities can expand infinitely. The benefits gained from collaboration with AI depend on the clarity of the questions and the provision of prior information. Now, try to effectively utilize GPTs to perform efficient and purpose-driven tasks.

초급

초급

ChatGPT, Chatbot, Generative AI

Increase Productivity 10x with GPTs - Create Dramatically Different Results by Utilizing Prompt Frameworks강의 썸네일

Increase Productivity 10x with GPTs - Create Dramatically Different Results by Utilizing Prompt Frameworks

openlearninglab

How to Work 100x Faster with AI, AI Business Master Class for Ultimate Work Productivity (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)강의 썸네일

How to Work 100x Faster with AI, AI Business Master Class for Ultimate Work Productivity (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)

ceobizschool

Learn AI utilization methods and performance improvement strategies tailored to real-world business situations. (i.e., you won't learn things like automatic short-form video generation.) This is a practical course where you learn to leverage AI not merely as a tool, but as an ultimate instrument for business efficiency. By utilizing various generative AI and the latest AI agents such as ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork, etc., you will master AI prompt utilization → AI data analysis → and AI task automation implementation, all at once. This class is optimized for planners, marketers, managers, founders, and others who wish to acquire business productivity and performance enhancement strategies directly applicable to their work.

입문

입문

gemini, AI, ChatGPT

How to Work 100x Faster with AI, AI Business Master Class for Ultimate Work Productivity (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)강의 썸네일

How to Work 100x Faster with AI, AI Business Master Class for Ultimate Work Productivity (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)

ceobizschool

OpenAI(ChatGPT) With Java AI강의 썸네일

OpenAI(ChatGPT) With Java AI

usefulit

OpenAI Practical Application Course, where you directly implement various AI functions such as text, image, voice, translation, and content review in a Java environment.

입문

입문

Java, prompt engineering, openAI API

OpenAI(ChatGPT) With Java AI강의 썸네일

OpenAI(ChatGPT) With Java AI

usefulit

Prompt Engineering강의 썸네일

Prompt Engineering

bhban

<Prompt Engineering> Direct lecture by author. Feel free to use ChatGPT, Bing, Bard, HyperCLOVA X, etc.

입문

입문

ChatGPT, prompt engineering

Prompt Engineering강의 썸네일

Prompt Engineering

bhban

Creating Stock Auto-Trading App and Web Investment Report with ChatGPT and Python강의 썸네일

Creating Stock Auto-Trading App and Web Investment Report with ChatGPT and Python

datalabpark

ChatGPT: How Far? Series, Stock auto-trading app & web inv. report creation!

초급

초급

Python, ChatGPT, prompt engineering

Creating Stock Auto-Trading App and Web Investment Report with ChatGPT and Python강의 썸네일

Creating Stock Auto-Trading App and Web Investment Report with ChatGPT and Python

datalabpark

Official ChatGPT Prompt Creation Usage Tutorial강의 썸네일

Official ChatGPT Prompt Creation Usage Tutorial

potatoai

I will tell you the "formula" for creating 챗GPT prompts. If you apply only this formula, good prompts will pour out.

초급

초급

AI, ChatGPT, prompt engineering

Official ChatGPT Prompt Creation Usage Tutorial강의 썸네일

Official ChatGPT Prompt Creation Usage Tutorial

potatoai

Lecture on Core Principles for Properly Handling Generative AI강의 썸네일

Lecture on Core Principles for Properly Handling Generative AI

aidercollege

Simply knowing "how to use" generative AI has its limitations. You can only properly utilize AI and integrate it into planning and practical work by understanding the principles. 👉 "Generative AI: Now it's time to understand it from the principles." Start now!

입문

입문

Business Productivity, AI, ChatGPT

Lecture on Core Principles for Properly Handling Generative AI강의 썸네일

Lecture on Core Principles for Properly Handling Generative AI

aidercollege

ChatGPT questioning methods, how do smart people think and ask questions강의 썸네일

ChatGPT questioning methods, how do smart people think and ask questions

skmns

[How Smart People Think and Question] – Author's simplified lecture! Generative AI era, good questions over answers.

초급

초급

ChatGPT, Business Productivity, prompt engineering

ChatGPT questioning methods, how do smart people think and ask questions강의 썸네일

ChatGPT questioning methods, how do smart people think and ask questions

skmns

Complete Mastery of Prompt Engineering강의 썸네일

Complete Mastery of Prompt Engineering

arigaram

This course is a systematic learning process for prompt engineering, which is a core technology for effectively utilizing large language models (LLMs) or generative artificial intelligence. It covers a wide range of topics from basic theory to practical techniques, as well as the latest application cases and security/ethical issues, providing practical help to LLM-based service developers, data scientists, and AI planners alike.

중급이상

중급이상

prompt engineering

Complete Mastery of Prompt Engineering강의 썸네일

Complete Mastery of Prompt Engineering

arigaram