Toàn bộ kiến thức cần thiết để thiết kế API

Hãy xây dựng từ đầu một tác nhân hỗ trợ khách hàng có thể tìm tài liệu và trả lời, lựa chọn công cụ để tra cứu, đồng thời thực sự tạo các phiếu yêu cầu đã được phê duyệt. Hãy xác minh qua nhật ký thực thi thực tế rằng ngay cả khi phản hồi bị gián đoạn hoặc cùng một yêu cầu được gửi lại, công việc vẫn chỉ được xử lý một lần và hoàn tất đến cùng.

Bạn đang bối rối không biết nên xem phần nào trong mã backend do AI tạo ra? Hãy tìm ra những điều kiện còn thiếu trong yêu cầu, API, dữ liệu, tính đồng thời, xác thực và bộ nhớ đệm, đồng thời học cách truyền đạt yêu cầu nào cho AI và dựa trên cơ sở nào để kiểm tra kết quả.

Xây dựng một RAG nhỏ với ba tài liệu, rồi dựa trên nhật ký thực thi thực tế để xác định khi câu trả lời sai thì nên cải thiện phần nào trước: tài liệu, tìm kiếm, ngữ cảnh hay khâu tạo sinh. Đánh giá hiệu quả cải thiện bằng các con số, bao gồm tìm kiếm kết hợp và xếp hạng lại, tìm kiếm nhiều giai đoạn, cũng như kiểm tra quyền và vận hành.

Có phải những thay đổi trên màn hình đã được lưu không? Từ phản hồi của máy chủ và việc lưu trữ, đăng nhập và quyền hạn, câu trả lời và hiệu suất của AI, cho đến việc xác thực và triển khai. Đây là phần 2, giúp bạn tìm hiểu cần quyết định và kiểm tra thêm những gì để đưa giao diện do AI tạo ra đến người dùng thực tế.

Màn hình do AI tạo ra, nhìn thì có vẻ ổn, nhưng liệu có thể sử dụng trọn vẹn đến cuối không? Hãy tìm ra những điều kiện còn thiếu trong HTML, CSS, JavaScript, trạng thái, thao tác nhập và điều hướng, đồng thời học cách truyền đạt các điều kiện của màn hình cho AI và dựa trên những căn cứ nào để đánh giá kết quả.

SQL được viết đúng, nhưng trong quá trình vận hành, dữ liệu có vẫn được bảo toàn không? Từ kết nối và quyền hạn, khôi phục và thay đổi an toàn, mở rộng và sao chép, cho đến MongoDB·Redis·DynamoDB và cả công cụ tìm kiếm. Đây là phần 2, nơi bạn sẽ học cần xác định thêm những gì để duy trì các tiêu chuẩn dữ liệu đã đề ra ở phần 1 trong quá trình vận hành và trên các kho lưu trữ khác.

SQL do AI viết chạy không lỗi thì có phải là kết quả đúng không? Hãy tìm ra những tiêu chí còn thiếu về ý nghĩa và giá trị của một hàng, truy vấn, tổng hợp, thay đổi và các yêu cầu đồng thời; đồng thời học cách truyền đạt cho AI những quy tắc dữ liệu nào và cần dựa vào căn cứ gì để kiểm tra kết quả.

Bạn có tin ngay khi AI nói “đã hoàn tất triển khai” không? Đây là khóa học cấp độ 2, trong đó bạn giao cho Claude Code·Codex thực hiện mọi việc từ nắm bắt repository đến triển khai, kiểm thử, review và PR, đồng thời đánh giá kết quả dựa trên phạm vi được phê duyệt, bằng chứng thực thi và rủi ro thay đổi, thay vì chỉ dựa vào phần giải thích hoàn tất.

Chúng tôi sẽ cho bạn xem trên màn hình làm việc thực tế cách yêu cầu, kiểm tra và chỉnh sửa lại được trau dồi qua việc sử dụng Codex hơn 58,3 tỷ token, trong quá trình hoàn thiện một trang việc cần làm từ đầu. Dù không biết hết về mã, bạn vẫn có thể yêu cầu kết quả mình mong muốn và học cách tự kiểm tra những thay đổi.

Bạn đã từng thực sự vận hành dịch vụ mình tạo ra chưa? Từ triển khai và khả năng quan sát, tích hợp bên ngoài và hàng đợi, tệp và khả năng mở rộng, cho đến vận hành các tính năng AI. Đây là phần 2, giúp bạn tìm hiểu cần quyết định thêm những gì để liên tục cung cấp backend do AI tạo ra cho người dùng thực tế.

Việc hàm của tôi xuất hiện trong danh sách công cụ của ứng dụng AI có thực sự có nghĩa là nó đã được thực thi không? Hãy cùng tạo một máy chủ tra cứu issue nhỏ bằng SDK TypeScript chính thức, rồi lần lượt kiểm tra hợp đồng đầu vào·kết quả, kết nối HTTP, kiểm tra quyền OAuth, giảm thiểu đầu vào nguy hiểm, cũng như việc kiểm thử và khởi động lại thông qua các bản ghi thực thi thực tế.

Nếu bạn từng loay hoay giữa các tệp ‘최종’, ‘최종2’, ‘진짜최종’ thì đây chính là khóa học Git dành cho bạn. Từ commit đầu tiên đến branch và merge, kho lưu trữ từ xa và việc review cùng nhóm, cho đến khi mắc lỗi thì nên giữ lại điều gì và hoàn tác ra sao — tất cả sẽ được cùng nhau tìm hiểu từng bước qua màn hình terminal thực tế.

“Trước hết hãy đọc bản đặc tả, và ghi lại những gì chưa được kiểm tra.” Nếu bạn cứ phải lặp lại cùng một lời giải thích mỗi lần, thì đã đến lúc để lại nó trong dự án. Đây là khóa học 3 bước giúp kết nối hướng dẫn, Skills, Hooks và MCP với Claude Code·Codex, thoải mái giao phó những việc có thể lặp đi lặp lại, đồng thời để con người đảm nhận các quyết định quan trọng, qua đó xây dựng một hệ thống phát triển.

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.

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! 🧠✨