Tạo Claude Code bằng Kotlin từ con số 0

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

"Biến mã Java của bạn thành tay chân của AI! Phát triển Agent thực chiến cùng Kakao PlayMCP và Spring AI" Các LLM truyền thống có hạn chế là chỉ trả lời trong phạm vi dữ liệu đã được học, dẫn đến thiếu tính cập nhật hoặc độ chính xác thấp. Trong khóa học này, bạn sẽ được học về **MCP (Model Context Protocol)** - giao thức tiêu chuẩn thế hệ mới kết nối AI với các công cụ bên ngoài, đồng thời xây dựng một máy chủ có khả năng giao tiếp với nhiều nền tảng khác nhau như Kakao PlayMCP chỉ với một lần triển khai duy nhất thông qua Spring AI. Thông qua dự án 'Trung tâm tư vấn Châm ngôn · Thánh vịnh (Jam-si)', hãy làm chủ toàn bộ quy trình từ lý thuyết đến triển khai thực tế và đăng ký nền tảng để trở thành một nhà phát triển AI Agent thực thụ, biết cách tự điều khiển các công cụ.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Dựa trên kinh nghiệm của bản thân khi lần đầu chuyển sang MSA — từng chỉ biết lý thuyết và cảm thấy tuyệt vọng khi triển khai mã nguồn thực tế — tôi đã đúc kết lại để giúp bạn vượt qua sự bế tắc trong logic bù trừ (compensation logic). Thông qua 9 bước mô hình thực chiến và lập trình cùng AI Agent, bạn sẽ được trực tiếp thực hành rollback, từ đó phát triển thành một lập trình viên có khả năng đảm bảo tính nhất quán dữ liệu tuyệt đối trước bất kỳ sự cố hệ thống nào.

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.

Thông qua kiến trúc Harness 5 lớp và 4 lớp quy trình làm việc (workflow), chúng tôi kiểm soát các tác nhân AI một cách xác định, đồng thời áp dụng cấu trúc dự án có khả năng mở rộng vào thực tế ngay lập tức. (Dựa trên tiêu chuẩn Claude code, nhưng nguyên lý tương tự cũng được áp dụng cho các công cụ AI khác.)

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.

Có thể thực thi nguyên trạng phán đoán do tác nhân AI đưa ra không? Hãy trực tiếp chạy mô hình Decision AI mã nguồn mở Laya và kiểm tra kết quả phán đoán cùng độ tin cậy. Bạn sẽ học cách kết nối các quy tắc mã và quy trình con người kiểm duyệt (Human-in-the-Loop) để thiết kế “phán đoán nào được tự động thực thi và phán đoán nào cần con người xác nhận”. Đây là khóa học thực hành dài 1 giờ 48 phút dành cho các nhà phát triển muốn kiểm soát và xác minh phán đoán của AI trong dịch vụ thực tế, thay vì chỉ dừng lại ở việc gọi LLM.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

Bắt đầu Spring CRUD với giá gà rán Hãy bắt đầu phát triển server với giá gà rán!

Học cách quản lý hiệu quả nhiều tác nhân lập trình AI như Claude Code, Codex, pi trên cùng một màn hình. Thực hành từ các khái niệm về tmux đến session, pane, plugin và CLI của Herdr, qua đó xây dựng quy trình làm việc với tác nhân vẫn được duy trì ngay cả khi kết nối SSH bị ngắt. Hoàn thiện môi trường phát triển thiết yếu trong thời đại Agent chỉ trong một ngày.

Thiết kế là tôi, code là AI: Học thiết kế hướng đối tượng với Unity 6 và C#, prompt cho Copilot / Claude, cùng cách kiểm chứng mã AI để hoàn thiện một trò chơi 3D sinh tồn 60 giây. Hãy trở thành một nhà phát triển game biết cách làm chủ AI.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Dạo này bạn vẫn còn tự mình viết code à? Thời đại mà ngay cả việc viết code theo cảm hứng cũng trở nên phiền phức! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần lập trình. Hướng dẫn thiết kế quy trình tự động hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế. Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực tiễn giúp tối đa hóa hiệu quả công việc. Hãy xây dựng quy trình làm việc trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc.

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n từ con số 0. Tự tay xây dựng quy trình vận hành một lần từ: Văn bản → Hình ảnh/Âm nhạc → Tạo video → Tải lên. Thực hành phân biệt chế độ thử nghiệm/chế độ thực tế và các mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 mẫu tự động hóa (template) có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc bài học. Hướng dẫn tỉ mỉ từ cách sắp xếp các node để những người không biết lập trình cũng có thể làm theo. Hãy cùng bắt đầu tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.