Các mẫu prompt dành cho lập trình viên

Đề xuất phương án cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Tải nhận thức (Cognitive Load). Để vượt qua những hạn chế của các kỹ thuật cải thiện hiệu suất RAG hiện có, chúng tôi tổng hợp các kỹ thuật đa dạng bằng cách áp dụng khung tư duy về tải nhận thức.

Đi từ kỹ thuật gợi ý (Prompt Engineering) và kỹ thuật ngữ cảnh (Context Engineering), giờ đây đã đến kỹ thuật khai thác (Harness Engineering). Bạn có thể giải quyết các nhiệm vụ dựa trên LLM vốn khó đạt được chỉ bằng Prompt và RAG thông qua Harness.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Giúp các lập trình viên trẻ có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo làm công cụ phát triển để thấu hiểu toàn bộ quy trình phát triển, từ lập kế hoạch đến viết mã, triển khai và kiểm chứng.

Cuốn sách bao quát rộng rãi từ lý thuyết kỹ thuật prompt đến các kỹ thuật thực hành, cũng như các trường hợp ứng dụng mới nhất và các vấn đề bảo mật, đạo đức, nhằm cung cấp sự hỗ trợ thực tiễn cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và nhà hoạch định AI.

Giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề.

Bạn có thể học hỏi các khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lập kế hoạch cho các ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh).

"Chỉ thay đổi một cái tên, nhưng mã nguồn đã trở nên khác biệt." Tôi đã tổng hợp từ nguyên lý đến các ví dụ thực tế về 'đặt tên dễ đọc' - yếu tố cốt lõi của một mã nguồn có tính khả đọc cao. Đặt tên dễ hiểu chính là điểm bắt đầu của sự hợp tác.

Đây là bài giảng giúp bạn có thể hiểu được ngay cả khi hoàn toàn không biết Lập trình an toàn (Secure Coding) là gì. Sau khi nắm vững các khái niệm lập trình an toàn cơ bản, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng từng được tổ chức dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO chủ trì. Với hơn 160 mã nguồn đi kèm chú thích phong phú, bài giảng giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Bạn có thể nhanh chóng hiểu được các khái niệm cơ bản và cú pháp cơ bản của ngôn ngữ C.

Đưa ra các kỹ thuật lập trình sạch (clean coding) đa dạng.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ khác nhau được phát triển trong quá trình từ khi bắt đầu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM mới nhất.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

Khám phá những hạn chế của LLM, các công nghệ mới nhất để khắc phục những hạn chế đó và triển vọng của các công nghệ trong tương lai.

Chúng ta hãy cùng tìm hiểu về các loại ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Giải thích lý do tại sao cần LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản dành cho người phụ trách lập kế hoạch LLM và lập kế hoạch ứng dụng LLM.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Đây là khóa học thực hành OpenAI Codex dành cho cả người không chuyên và lập trình viên. Bạn sẽ được học dễ dàng từ cách sử dụng cơ bản đến xây dựng website, chương trình, tự động hóa công việc, kỹ thuật Prompt Engineering và các tính năng nâng cao, đồng thời rèn luyện khả năng tự học các tính năng mới thông qua việc tận dụng tài liệu chính thức mới nhất.

Từ việc vận hành backend AWS EC2 đến tự động sửa lỗi, chúng tôi xin công khai toàn bộ quá trình xây dựng Sidabari (https://github.com/cx8537/sidabari) - một công cụ tự động hóa dựa trên Claude Code. Trong khóa học này, tất cả các câu lệnh (prompt) và lịch sử trò chuyện thực tế sẽ được cung cấp làm tài liệu học tập, giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quy trình nhập prompt để tạo ra sản phẩm.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

Đừng chỉ dừng lại ở việc sao chép và dán mã code nữa! 🙅‍♂️ Đây là khóa học khái niệm "thực thụ", đi sâu vào mọi thứ từ nguyên lý hoạt động, kiến trúc cho đến triết lý thiết kế của Agent. Không chỉ dừng lại ở cách tạo ra, chúng tôi sẽ giúp bạn mở mang tầm mắt để thiết kế toàn bộ hệ thống. Hãy hoàn thiện nền tảng cơ bản vững chắc, không bị lung lay trước các xu hướng công nghệ năm 2026 ngay tại đây! 🧠✨

Đây là quá trình hợp tác với các đại lý AI dựa trên nguyên tắc kỹ thuật nhắc nhở (Prompt Engineering) TARS để phát triển các dịch vụ web thực tế. Bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm phát triển full-stack bao quát cả front-end và back-end, từ việc tạo các thành phần UI/UX đến các chức năng CRUD, liên kết API và trực quan hóa dữ liệu, để cuối cùng hoàn thiện ý tưởng của bản thân thành một MVP có thể thực thi được.

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Trải nghiệm quy trình xây dựng dịch vụ web thực tế bằng cách kết hợp linh hoạt các mô hình AI khác nhau như Kimi (trọng tâm), OpenCode, Codex tùy theo tình huống. Vượt qua việc nhập câu lệnh (prompt) đơn thuần, bạn sẽ được thực hành chuyên sâu về quy trình phát triển thực tế khi cộng tác với AI, từ định nghĩa yêu cầu, đánh giá mã nguồn (code review) cho đến khi hoàn thiện dịch vụ.

Chia sẻ "công thức" tạo 프롬프트 cho 챗GPT. Chỉ cần áp dụng công thức này, bạn sẽ có vô số 프롬프트 tốt.

Năng lực hiểu biết về AI (AI Literacy) là "khả năng mà ngay cả những người dùng bình thường không phải kỹ thuật viên cũng có thể vận dụng AI một cách hiệu quả vào công việc và đời sống hàng ngày", đồng thời là "năng lực đánh giá AI một cách có tư duy phản biện". Đây là bài giảng về năng lực hiểu biết tập trung vào thực hành, được thiết kế để ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được, bao gồm các kiến thức cốt lõi để "vận dụng" tốt AI như: Kỹ thuật đặt câu lệnh (Prompt Engineering) → Hiểu biết về bảo mật → Mở rộng → Tự động hóa → cho đến Cấu trúc mô hình ngôn ngữ.

Tùy thuộc vào cách bạn viết câu lệnh (prompt), khả năng của AI có thể được mở rộng đến vô hạn. Lợi ích đạt được từ việc cộng tác với AI phụ thuộc vào sự rõ ràng của câu hỏi và việc cung cấp thông tin tiền đề. Giờ đây, hãy tận dụng GPTs một cách đúng đắn để thực hiện các công việc hiệu quả và đúng mục đích.

Cuốn sách bao quát rộng rãi từ lý thuyết kỹ thuật prompt đến các kỹ thuật thực hành, cũng như các trường hợp ứng dụng mới nhất và các vấn đề bảo mật, đạo đức, nhằm cung cấp sự hỗ trợ thực tiễn cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và nhà hoạch định AI.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

Đây là khóa học lập trình thực chiến giúp bạn tạo ra một ứng dụng web chẩn đoán MBTI du lịch chỉ bằng AI prompt, đồng thời hoàn thiện ở mức độ dịch vụ thực tế bằng cách liên kết trực tiếp với Open API công cộng của Tổng cục Du lịch Hàn Quốc. Khóa học sẽ hướng dẫn toàn bộ quy trình từ kỹ thuật chia nhỏ prompt để cải thiện những kết quả sơ sài thành một ứng dụng web có độ hoàn thiện cao, cho đến bảo mật API key và triển khai dịch vụ.

Có bao giờ sau buổi họp quan trọng với khách hàng, bạn tiếc nuối vì chỉ tập trung ghi chú thay vì giao tiếp bằng mắt, hoặc không thể ghi lại chính xác nội dung cuộc họp không? Đừng lo lắng nữa! Khóa học này sẽ giúp bạn tự tạo trợ lý CRM riêng, sử dụng Vibe Coding để AI tóm tắt nội dung chính và lưu trữ cuộc họp gọn gàng. Bạn sẽ học cách giảm đáng kể thời gian lập tài liệu, tối ưu năng suất và cách tân quản lý khách hàng.

Học cách sử dụng các công cụ AI để tự động hóa công việc hàng ngày và áp dụng mã nguồn AI vào việc phát triển dịch vụ thực tế. Chúng tôi cung cấp những bí quyết thực tiễn để mọi đối tượng, từ lập trình viên đến những người không thuộc lĩnh vực kỹ thuật, đều có thể áp dụng AI ngay lập tức vào môi trường làm việc của mình.

Bài giảng nhanh chóng, đi thẳng vào trọng tâm dành cho những ai muốn sử dụng ChatGPT hiệu quả! Hãy cùng học nhanh thôi!

Hãy bỏ qua những dịch vụ đơn giản có thể tạo ra bằng vibe coding trong 10 phút! Bạn có thể học vibe coding ứng dụng thực tế 'thật sự'. Hãy tạo ra dịch vụ tinh vi ở mức độ dịch vụ thực tế theo đúng kế hoạch và thiết kế bằng Cursor AI NCOP. No Code, Only Prompt

Khóa học này vượt xa trào lưu đơn thuần, bao gồm cả việc học có hệ thống cách cộng tác với các công cụ AI, xác minh và cải thiện chất lượng đầu ra, cũng như quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia, từ các lập trình viên quan tâm đến AI cho đến các trưởng nhóm muốn nâng cao năng suất của đội ngũ.

Đây là bài giảng cơ bản sử dụng GPT Image 2. Khóa học giúp hiểu rõ các nguyên lý cốt lõi của mô hình tạo hình ảnh dựa trên LLM và học hỏi phương pháp thiết kế prompt bằng các công cụ tạo hình ảnh AI mới nhất. Từ những khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật prompt engineering chi tiết có thể áp dụng ngay vào thực tế, khóa học hoàn thiện năng lực thực hành tạo hình ảnh AI nhằm nâng cao năng suất công việc.

Có thể có người chưa từng nghe bài giảng của tôi, nhưng không có ai chỉ nghe duy nhất một lần. Sau nhiều lần hướng dẫn trực tiếp (offline), nay tôi đã có cơ hội để thực hiện bài giảng trực tuyến này. Kể từ khi AI bắt đầu được thương mại hóa, tôi đã sản xuất và nghiên cứu vô số nội dung AI. Dựa trên kiến thức và kinh nghiệm đó, tôi đã xây dựng nên triết lý logic của riêng mình và hệ thống hóa chúng thành những khái niệm mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thấu hiểu. Tôi sẽ giúp những ai từ trước đến nay chỉ tạo ảnh AI một cách ngẫu nhiên mà không có tư duy nền tảng thiết lập được những khái niệm đúng đắn. Chỉ cần học một lần, bạn sẽ có thể tạo ra bất kỳ hình ảnh AI nào trong tương lai. Bạn chưa từng tạo ảnh AI bao giờ sao? Không sao cả. Bạn không cần phải có kinh nghiệm tạo ảnh AI từ trước. Chỉ cần học và thực hành kỹ lưỡng bài giảng này, bạn hoàn toàn có thể trở thành một chuyên gia sản xuất nội dung AI.